エンジニアの知的生産術 ―効率的に学び、整理し、アウトプットする

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KJ法、ポモドーロ・テクニックなどの数多の見知った方法論が引用されているものの、それをどう使うのか、なぜそれを使うべきなのかというのが具体化されているので腑に落ちる。

最もよかったのは「差異に着目する」という点で、これは似ているな、同じだなと思ったときに、完全一致するわけじゃないのであれば、何が違うのかをきちんと言語化せよというのが響いた。「ああ、これ見たことあるわ」で流しがちなことは確かに多かったし、本書のKJ法などの記述も見たことある話ではあるのだけど、じゃあ他の本と何が違うのか？を考えることで身についてくる。相対化して抽象化ができる。この姿勢は大事にしたい。

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目次を読んで半分ほど既知だったのであまり読んでいない。

もともと本書を取ったのは現状多すぎるインプットから如何にアウトプットするかを知るためだった。

しかし、アウトプットに当たる内容が章立てられていない…

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‪エンジニアの学びを考察した一冊。他の書籍も引用しながら多数の方法を平易に解説してくれるので非常に助かった。特に第4章は読書量に囚われて読み方を軽んじていたと気付かされた。Whole Mind Systemは無意識に実践していた部分もあったけど、同章で言われていた通り名前が付くというのは大切だと実感。‬

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面白いと感じつつ読み終わることができた。
自分の中で言語化できてなかった部分について、記載されていたり、いい方法があったので取り込んで見ようとおもえた。
何回か部分的にでも読みたいと思える本。

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色々学びがあった。なんとなく重要そうだから行なっているアウトプットがなぜ重要なのか説明できるようになった。

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知的生産術についての本。タイトルにエンジニアとあるから興味があって買って読んだのだけど、いまいちなぜエンジニアとタイトルにつけたのかよく分からなかった(エンジニア以外にもあてはまるというよりも、エンジニアはあまり関係なくないかということも多かった)。
エンジニアにあてはまるという意味では、新しいことを学ぶときは写経するのがいいということ。読んで満足することも多いけど、自分も写経するようにして勉強していこうと思う(どうでもいいけど、ずっと写経を「しゃけい」と読んでいた。変換できないなと思ったら、正しくは「しゃきょう」と読むとググって分かった)。
それにしてもこの本の著者、ずっとサイボウズのエンジニアだと思ってたのだけど、そういう側面だけではなく東京工業大学の准教授でもあるらしく、12000人以上という大規模なやる気が出ない人の調査をしたことがあるらしい。どうやって調べたんだろう。アンケートサイトか？
ただ、自分の問題だと思うのだけど、全体的にどうにも頭にうまく入ってこない箇所が多かった。なんというか、哲学的な話っぽくてわざと難しく書いているような感じ。比喩とか例えとかもよく書いてあったのだけど、それもよく分からなかった。

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1章から7章まですべて参考になったけど、特に参考になったのは本の読み方だった。
興味があって買った本でも、途中で苦しくなって2割位しか読まないこともあったが、もっとざっくり読んだほうが良いことを知れた。

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１情報収集
２抽象化（モデル化、パターン発見）
３検証

このサイクルをまわす原動力のために：
・ゴールは明確に
・チュートリアルがよい。
・知りたいことだけ学ぶ
・全体を大雑把に把握してから学ぶが、把握できないなら片っ端から写経していく。
・やるべきことを片っ端からリスト化して、あとはひとつに絞りきる。まず、簡単に終えられるところから終えて余裕を作る。
・探す時間と経験利用はトレードオフなので、不確かなときは楽観的にを合言葉に。
・記憶化にはテストすること、特に間違った問題を再試験することが効果的。

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なんか著者の言いたいことを書いてあるだけで、言いたいことの根拠は皆無。井戸端会議の話を聞かされているようなもの。

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情報収集、モデル化、検証という学びのサイクルにおいて何を行うかが具体例豊富にまとめられている。エンジニアの〜 とあるが頭脳労働全般に活用できそう。

全体としては、効果的なインプット、そして情報整理による新たな関連の認識などが大きなテーマに見えた。フェーズや概念には適宜名前を付けて説明されているので一つ一つがわかりやすい。

また著者が活用しているテクニックについて具体的な名前を広く拾うことができる。この本だけでも要点は説明されているが、連鎖的に元ネタをたどるための入り口としても非常に助けになる。
個人的には読書技術についての学びがとても大きかった。

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エンジニアに限らず、ビジネスに関わる人であれば誰しもが、多かれ少なかれ「自分なりの知的生産術」を持っているんじゃないかなと思います。知的生産術とは、要は仕事における3つのプロセス、インプット→整理や検討→アウトプットの中の方法論のことをさします。例えば、会議中のメモのとり方や隙間時間を利用した情報収集法、タスク管理ツールや検討の際によく使うフレームワーク、アイデアを出すときのお気に入りの場所、といったことで、そういったものを秘伝のタレよろしく、日々アップデートをかけて自分流のものを築き上げている人も多いんじゃないでしょうか。

この本では、著者が長年築き上げたまさに秘伝のタレである知的生産術が、惜しげもなく披露されています。これからタレを仕込もうとしている新人の人にももちろんおすすめできるし、すでにタレを持っているベテランの人にも、ぜひ気になったものを隠し味に取り入れていただきたい。

本書は、エンジニア向けに書かれているためか、いくつか特徴的な点が見られます。個人的に面白いと思ったものをあげます。

一つは、幅広い方法論がベースになっている点。こういった本ってどうしても著者の狭い経験の範囲内で収束しがちなのですが、あまり偏りなく研究されている印象です。
例えばアイデアの出し方については、ジェームズヤングの「アイデアの作り方」、川喜田二郎さんの「KJ法」、「U理論」という3つの、古典から近代までの代表的な発想法を参考に、「たがやす→芽生える→育てる」という畑メタファーの、著者が独自に抽象化したモデルが展開されています。また、読書法では、本を読む速度を八段階くらいに分けて、フォトリーディングのような速読から、反復的に時間をかけて読む方法までを、広く紹介されています（著者いわくフォトリーディングは自分には無理とのこと）

原理原則まで掘り下げている点も面白いです。記憶法について書かれた章では、記憶が定着するときにニューロンとシナプスでどういった電子的現象が起きているか、といったことまで言及されています。そこまで深堀すると理論にも説得力がでます。ちなみに記憶の定着には、「忘れた頃に再度覚える」という期間をあけた間隔反復法が良いそうで、かつそのためのアプリも作成したそうな。

あとは、理論ではなく実践を重視している点。「遅延評価的勉強法」という、体系的にイチから学ぶのではなく目の前必要なことを優先的に学ぶ方法が紹介されていますが、これは忙しいエンジニアならではの考えかなと思います。前述のKJ法は、一般的に真面目にやると時間が膨大にかかると言われているので、現場で使うためのハショリ方が社会人向けチューニングとして書かれています。


チームメンバー同士で、独自の知的生産術を共有しあうのも面白いかもしれません。それが一番生産性アップにつながるかも。

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何度も読み返したくなる本です。
エンジニアでなくとも、「より効率的に学びたい、読書の理解度を高めたい、もっとアイデアを思いつきたい、アイデアを形にしていきたい」といった悩みを持っている人に大変オススメです。

当書は学び、整理、アウトプットの流れをエビデンスを示しながら「どのような手法でどうすれば効率的、生産的であるか」と大変丁寧に解説してくださっています。

筆者の経験学習を基に書かれているので説得力がありますし、「自分はこうしたしこの人はこう言っているけど、自分でやりやすいようにカスタマイズしてね」というスタンスなので、腹落ちしない部分は自分で試行錯誤していけば良いです。

今まではポモドーロテクニックやKJ法など、なんとなく知って実践していましたが、やるべき理由や、これらを利用してさらなる生産活動につなげていく道筋が見つけられました。
当書で学んだ内容をしっかりと反芻し、いっそう学習にも力を入れ、日々の業務や生産活動をより効率的にしていきたいと思います。

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目次
1章　新しいことを学ぶには
2章　やる気を出すには
3章　記憶を鍛えるには
4章　効率的に読むには
5章　考えをまとめるには
6章　アイデアを思い付くには
7章　何を学ぶかを決めるには
ということで、珍しい種類の本ですが、若干雑多というかとっちらかっている感もあり微妙に読み辛かった。とはいうものの、つまみ食いで知らない考え方やら手法について簡単な導入するにはそれなりに役立ちそうではある。