知的生産論

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はじめに 謝辞

第 1 章 　新しいことを学ぶには

学びのサイクル

情報収集 モデル化・抽象化 実践・検証

サイクルを回す原動力：やる気

生徒としての学びと大学からの学びの違い 教科書が与えられる 学ぶ時間はどれくらいあるか？ 学ぶお金は誰が出すのか？ 逆風

やる気を維持するには？ ゴールは明確に チュートリアルはゴールを近くする

Column 　SMART criteria

大学に入りなおすべき？ もっと気軽な方法

良い参考書を見つけるコツ

紙の参考書を選ぶコツ 大学の講義の参考図書に選定されている 正誤表が充実している 改訂されている・ロングセラーである

情報収集の３つの方法

知りたいところから 遅延評価的勉強法 「そんなの必要ないよ」YAGNI原則 Matzのソースコードの読み方 知りたいところから学ぶための前提条件 目標が明確化されている 目標が達成可能である 大まかに全体像を把握している 大雑把に Column 　見つける力は10年後も必要か？ 1,000ページ以上ある資料も、目次はたった6ページ ソースコードを段階的に読む ドキュメントの大まかな構造 英語の論文の大まかな構造 民法の地図 Column 　民法マップの抜粋 片っ端から 写経というテクニック 数学 時間を区切ろう 写経は補助輪 再び写経を必要とするとき

抽象とは何か

抽象・abstract モデル・模型 モジュール 相互作用を制限する 重要でない部分を隠す＝重要な部分を抜き出す モデル・ビュー・コントローラ パターンの発見 デザインパターン Column 　パターンに名前を付けること なぜ抽象化が必要か？ パターンの発見による一般化

どうやって抽象化するか

比較して学ぶ 「同じ」と「違う」の間に注目 たとえ話 違いに注目 歴史から学ぶ パターン本から学ぶ

検証

作って検証 解説も作ることの一種 試験で検証 検証の難しい分野

まとめ

第 2 章 　やる気を出すには

やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない

絞るためにまず全体像を把握しよう Getting Things Done：まずすべて集める 全部集めて、そのあとで処理をする どうやってタスクを1つ選ぶのか 部屋の片付けと似ている まず基地を作る タスクが多すぎる Column 　緊急性分解理論

「優先順位付け」はそれ自体が難しい

タスク 並べることの大変さ 1次元でないと大小比較ができない 不確定要素がある場合の大小関係は？ 探索と利用のトレードオフ 不確かなときは楽観的に リスクと価値と優先順位 重要事項を優先する 「通知された」は「緊急」ではない 価値観はボトムアップに言語化する Column 　7つの習慣 優先順位を今決めようとしなくてよい

１つのタスクのやる気を出す

タスクが大きすぎる 執筆という大きなタスク タイムボックス 集中力の限界 ポモドーロテクニック 見積り能力を鍛える 分単位で見積もるタスクシュート時間術 Column 　PDCAサイクル 計測し、退け、まとめる

まとめ

第 3 章 　記憶を鍛えるには

記憶のしくみ

海馬 海馬を取り除かれた人 Morrisの水迷路 記憶は1種類ではない

記憶と筋肉の共通点

信号を伝えるシナプス シナプスの長期増強 まず消えやすい方法で作り、徐々に長持ちする方法に変える

繰り返し使うことによって強くなる

Column 　海馬では時間が圧縮される

アウトプットが記憶を鍛える

テストは記憶の手段 テストをしてからさらに学ぶ 自信はないが成績は高い 適応的ブースティング テストの高速サイクル

知識を長持ちさせる間隔反復法

忘れてから復習する ライトナーシステム 問題のやさしさ 知識を構造化する20のルール Anki 難易度の自動調節 教材は自分で作る Column 　知識を構造化する残り15のルール 作る過程で理解が深まる 個人的な情報を利用できる 著作権と私的使用のための複製

まとめ

第 4 章 　効率的に読むには

「読む」とは何か？

本を読むことの目的 娯楽はスコープ外 情報を得ることが目的か？ 情報伝達の歴史 一次元の情報を脳内で組み立てる 本の内容だけが理解を組み立てる材料ではない 「見つける」と「組み立てる」のグラデーション 「読む」の種類と速度

あなたの普段の読む速度は？

読む速度のピラミッド ボトルネックはどこ？ 速読の苦しみ 続けられるペースを把握する 読まない 読まずに知識を手に入れる

１ページ２秒以下の「見つける」読み方

Whole Mind System

❶準備 ❷プレビュー ❸フォトリーディング ❹質問を作る ❺熟成させる ❻答えを探す ❼マインドマップを作る ❽高速リーディング 5日間トレーニング

フォーカス・リーディング

速度を計測しコントロールする 見出しなどへの注目 Column 　時間軸方向の読み方

１ページ３分以上の「組み立てる」読み方

哲学書の読み方

開いている本・閉じている本 外部参照が必要な本 登山型の本とハイキング型の本

1冊に40時間かけて読む

棚を見る 読書ノートに書きながら読む わからないことを解消するために読む

数学書の読み方

わかるの定義 わかることは必要か？

読むというタスクの設計

理解は不確実タスク

読書は手段、目的は別

大雑把な地図の入手 結合を起こす 思考の道具を手に入れる

復習のための教材を作る

レバレッジメモを作る Incremental Reading 人に教える

まとめ

第 5 章 　考えをまとめるには

情報が多すぎる？ 少なすぎる？

書き出し法で情報量を確認 質を求めてはいけない 実践してみよう 100枚を目標にしよう 100枚目標のメリット 重複は気にしない

多すぎる情報をどうまとめるか

並べて一覧性を高くする Column 　書き出し法の実例 並べる過程で思い付いたらすぐ記録 Column 　ふせんのサイズ 関係のありそうなものを近くに移動 KJ法の流れ グループ編成には発想の転換が必要 グループ編成は客観的ではない グループ編成は階層的分類ではない 既存の分類基準を使うデメリット Column 　フレームワークによる効率化 事前に分類基準を作るデメリット 分類で負担を減らすメリット 関係とは何だろう 類似だけが関係ではない NM法は対立関係に着目する 話題がつながる関係 束ねて表札を付け、圧縮していく 表札作りのメリット・デメリット 表札を作れるグループが良いグループ ふせんが膨大なときの表札作り 「考えがまとまらない」と「部屋が片付かない」は似ている Column 　表札とふせんの色 Column 　知識の整合性 束ねたふせんをまた広げる 文章化してアウトプット

社会人向けチューニング

ステップの省略 中断可能な設計 A4書類の整理法

繰り返していくことが大事

KJ法を繰り返す 繰り返しのトリガ インクリメンタルな改善 過去の出力を再度グループ編成 電子化

まとめ

第 6 章 　アイデアを思い付くには

「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク

アイデアを思い付く3つのフェーズ

耕すフェーズ 芽生えるフェーズ 育てるフェーズ

先人の発想法

Youngのアイデアの作り方 川喜田二郎の発想法 Otto Scharmerの変化のパターン 芽生えは管理できない

まずは情報を収集する

自分の中の探検

言語化を促す方法

質問によるトリガ フレームワークのメリットとデメリット 創造は主観的

身体感覚

絵に描いてみる

たとえ話・メタファ・アナロジー

NM法とアナロジー Clean LanguageとSymbolic Modelling

まだ言葉になっていないもの

暗黙知：解決に近付いている感覚

Column 　二種類の暗黙知

違和感は重要な兆候 Thinking At the Edge：まだ言葉にならないところ 辞書との照合 公共の言葉と私的な言葉 KJ法も違和感に注目

言語化のまとめ

磨き上げる

最小限の実現可能な製品

誰が顧客かわからなければ、何が品質かもわからない 何を検証すべきかは目的によって異なる

U曲線を登る

他人の視点が大事

誰からでも学ぶことができる

タイムマシンを作れ

Column 　知識の分布図

再び耕す

Column 　書籍とは双方向のコミュニケーションができない

まとめ

第 7 章 　何を学ぶかを決めるには

何を学ぶのが正しいか？

数学の正しさ

科学と数学の正しさの違い

意思決定の正しさ

繰り返す科学実験と一回性の意思決定 事後的に決まる有用性 過去を振り返って点をつなぐ

自分経営戦略

学びたい対象を探す探索戦略

Column 　選択肢の数が意思決定の質にもたらす影響

探索範囲を広くする

知識を利用して拡大再生産戦略

卓越を目指す差別化戦略

他人からの知識の獲得はコストが安い 他人から得た知識は価値が低い 卓越性の追求

かけ合わせによる差別化戦略

ふたこぶの知識 連続スペシャリスト 新入社員の戦略案

組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略

知識を創造する

索引

各章の要約

第1章　新しいことを学ぶには

この章では、正解のないことをどう学ぶかについて考察する。暗記ではなく、状況に応じた応用ができるようになるため、学びのサイクルを回す方法を詳しく解説する。学びのサイクルは、「情報収集」「モデル化」「検証」の3つの要素から構成されており、それぞれを深掘りする。情報収集は、情報を集めて並べるイメージであり、モデル化は、集めた情報を土台に新しい箱を積み上げていくイメージである。検証は、脳内モデルを実際に使って結果を観察し、その正しさを確認する。抽象的な概念を学ぶ際には、具体的な情報を土台として積み上げることが重要であり、土台なしに抽象的な知識だけを学ぼうとしても、情報を丸暗記しただけになってしまう。また、学びのサイクルを回すには、「やる気」が不可欠であり、第2章ではやる気を維持する方法について解説する。中学生までの受動的な学び方から、大学生以降に求められる能動的な学び方への転換が重要であり、社会人になると学ぶための時間やお金が限られるため、より強い「やる気」が必要になる。

第2章　やる気を出すには

この章では、やる気を高い状態に維持する方法について、12,000人以上のデータに基づいて解説する。学びのサイクルを回すためには、「やる気」という原動力が必要である。やる気を維持するためには、目標を明確にし、タスクを細分化してゴールを近くすることが重要である。また、達成感や楽しさ、他者からの注目・称賛などの報酬を得ることも、やる気を維持する上で重要となる。部屋の片付けを例に、全体を片付けるのが難しい場合は、まず「基地」を作ることで達成感を得て、それを維持・改善に使う方法を紹介する。タスク管理においても、「今日やること」に集中することで、同様の効果が得られる。ポモドーロテクニックやタスクシュート時間術などの時間管理術を活用し、自分が何にどれくらいの時間を使っているかを把握することも、効率的な学習につながる。

第3章　記憶を鍛えるには

この章では、脳というハードウェアの仕組みや、学び方に関する実験結果、そしてソフトウェアによって可能になった記憶を効率良く定着させる方法について解説する。海馬は、新しい情報とその情報を整理するための地図を学習するときに重要な役割を果たす。シナプスの結合を強化するためには、短期的な集中的な学習よりも、時間をおいて繰り返し学習することが効果的である。また、睡眠も記憶の定着に重要な役割を果たす。記憶カードを作成する際には、理解できないことを学ぼうとしないこと、問題を可能な限りシンプルにすることなどが重要である。

第4章　効率的に読むには

この章では、知識があなたの中に入ってくるプロセスを掘り下げる。速読術に過度な期待を寄せるのではなく、現実的な視点を持つことの重要性を説く。音読の速度や視覚の限界速度を基準に、人間の情報処理能力の限界を理解する。読書の価値は、「本の著者の力」×「あなたの経験値」×「あなたのビジネス力」「開いている本」と「閉じている本」の違いを意識し、著者が想定している知識を読者が持っているかどうかを考慮する必要がある。また、「登山型」と「ハイキング型」の本の違いを理解し、それぞれの読み方を変える。読書ノートを作成し、読書体験を記録することで、理解を深める。

第5章　考えをまとめるには

この章では、文章などから大量に情報が見つかったあと、どうやって考えをまとめていくかについて解説する。書き出し法を用いて、思いつく限りのアイデアを書き出す。この段階では質を求めず、量を重視し、書くことに対する心のハードルを下げることが重要である。書き出したふせんを机の上に並べて一覧性を高め、KJ法を用いてグループ編成を行う。グループ編成は主観的なものであり、客観的であろうとしすぎないことが重要である。アイデアを思い付くプロセスを、「耕すフェーズ」「芽生えるフェーズ」「育てるフェーズ」の3つに分解し、それぞれのフェーズにおけるポイントを解説する。

第6章　アイデアを思い付くには

この章では、アイデアが生み出されるプロセスを掘り下げる。新しいものの創造は主観的であり、客観的な説明を求めすぎると、創造性が阻害される。身体感覚や個人的なメタファを駆使して、誰も見たことのないものをたぐり寄せることが重要である。KJ法は、情報を耕し、芽生えやすい環境を整えるための有効な手法である。また、MVP（Minimum Viable Product）の概念を紹介し、小さく実験して徐々に改善することの重要性を説く。

第7章　何を学ぶかを決めるには

この章では、何を学ぶべきかという問いについて考察する。学ぶことは知的生産なので、何を生産して価値を得るかという経営戦略として解釈できる。数学と科学の正しさの違いを解説し、意思決定における正しさは、事後的に決まる有用性によって判断されると述べる。探索戦略と知識の拡大再生産戦略を紹介し、社会人には今やっている仕事の効率化を学ぶことが重要であると説く。また、他人から得た知識は価値が低いため、複数の情報源から学び、独自の組み合わせを生み出すことが重要である。組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略を紹介し、組織間の情報流通を起こすことで価値を生む方法を解説する。

全体の要約

本書は、エンジニアの知的生産術について、効率的な学習、記憶、読書、思考、アイデア創出、そして何を学ぶかを決めるかという、知的生産に関わる様々な側面を網羅的に解説したものである。 本書の特徴は、単なるテクニックの紹介に留まらず、知的生産の本質や、それを支える脳の仕組み、心理学的な要素、そして経営戦略的な視点など、多角的な視点から考察を加えている点である。 著者は、知的生産のプロセスを様々なたとえ話や図解を用いて分かりやすく解説し、読者が自身の知的生産のスタイルを確立するためのヒントを提供している。 特に、学びのサイクル（情報収集・モデル化・検証）「やる気」の維持についても重点的に解説し、目標設定、タスク分割、報酬の活用など、具体的な方法を紹介している。 記憶術に関しては、脳の仕組みを踏まえ、効率的な記憶方法や記憶カードの作成方法を解説している。 読書術に関しては、速読術に過度な期待をせず、批判的な視点を持つことの重要性を説き、読書ノートの作成や本の読み方のタイプ分けなど、独自の読書術を展開している。 思考術に関しては、KJ法などの情報整理術を紹介し、アイデアを思い付くプロセスを段階的に解説している。 そして、何を学ぶかを決めるかという問いに対して、数学と科学の正しさの違いを例に挙げ、意思決定における正しさは事後的に決まる有用性によって判断されると述べている。 さらに、知識の拡大再生産戦略を提唱し、社会人には今やっている仕事の効率化を学ぶことが重要であると説いている。 著者は、本書を通じて、読者が自身の知的生産性を高め、より創造的な活動を行うためのサポートを目指している。 }