エンジニアの知的生産術

https://gyazo.com/0d117bb9eb89b9345fcad4a6ad01f341

2018

DeepLなどで翻訳して読める

著者が知的生産術を人に教えるために書かれた

3章をざっくり読んだ

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

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

Matzのソースコードの読み方

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

shioの講義で作らされるらしい

Column 民法マップの抜粋

片っ端から

数学

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

デザインパターン

Column パターンに名前を付けること

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

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

並べることの大変さ

Column 緊急性分解理論

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

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

集中力の限界

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

計測し，退け，まとめる

まとめ

基素.icon

大雑把に学ぶ

記憶のしくみ

海馬を取り除かれた人

新しく数日以上持続する記憶を持つことができなくなった

日常生活を送る記憶はある

より短い期間は覚えられる

Morrisの水迷路

海馬を破壊したラットは、足場の場所を覚えられない

言葉にできない記憶は習得できる

海馬を壊された何度も迷路を解くと、ゴールに辿り着く速度が速くなる

「どう泳げばいいのか」という運動を記憶できる

海馬を取り除かれた人間も、何度もすると技能が上達する（技能を練習した記憶はない）

別の場所に置くとゴールにたどり着けない

記憶は1種類ではない

記憶と筋肉の共通点

他のニューロンと1000個ぐらい繋がっている。電位変化で情報伝達する。

送信側のシナプスは神経伝達物質を放出する。この物質が受信側のシナプスの受容体に結合すると受信側の電位が変化する。

何度も送信すると電位が急激に変化（発火）する。これ以後少ない刺激で発火するようになる（Long-term potentiation）。

Long-term potentiationはため込んでいた受容体を使うことで2時間で戻るが、短い間隔で4回刺激すると受容体が生産されて28時間持続するようになる。

受容体はタンパク質なので、タンパク質合成阻害剤によってこの現象は起こらなくなる

記憶は繰り返すことで長持ちする記憶になる

時間をかけて海馬から大脳皮質などに移動する

インプットとアウトプットで何かが異なる

アウトプットでのみ2-12Hzのシータ波が発生する

海馬は入ってきた情報を10倍速で何度も再生する

脳は、似た情報を無視するようになる

報酬が得られると無視しない

アウトプットに対して報酬が得られると良い

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

テストを受けると、それ以降のテストの成績が上がる

テストをしてからさらに学ぶ

自信はないが成績は高い

間違えたら、そこを重点的に学べば効率が良い

間違えを重視して繰り返し学習とテストをすると、単純な識別器で複雑な問題を解ける

テストの高速サイクル

忘れてから復習する

2回しか勉強ができないなら、時間を空けて忘れてから復習する方が、覚えている時（当日や翌日）に復習するより最終的な覚えている時間が短い

具体的にはテストまでの感覚の1/10の時期に復習するのが良いが、期間が開けば効果の落ちはなだらかなので気にしない方が精神衛生上良い

ライトナーシステム

問題のやさしさ

Easyを選ぶとやさしさ係数だけ復習感覚が伸びる

知識を構造化する20のルール

問題を可能な限りシンプルにする

1つの問題に回答は1つだけにする。すると誤りが明確に分類できるので、スケジュール調整もやりやすくなる。

穴埋め問題は覚えやすい

難易度の自動調節

問題が難しすぎるととけなさすぎて辛くて、やる気がなくなる

Ankiでは何度も間違えるとsuspendになる

教材は自分で作る

Column 知識を構造化する残り15のルール

基礎はよくわかっているつもりでも問題にする

本当にわかっていたらすぐに復習しなくて良くなる。

わかっていなかったら致命傷になってしまう

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

娯楽は、やっていること自体が楽しいので効率化しなくても良い

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

口伝から活版印刷になり、インターネットになって情報のアクセス性が莫大に上がったが、インプットは口伝と変わらない

写真、動画は異なる

ハイパーリンクという読み方も増えた

本の内容だけが理解を組み立てる材料ではない

読み手側が自分の経験を組み合わせて理解を組み立てる

「見つける」と「組み立てる」のグラデーション

場合による

「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

最速：読まない

上限：人間の視覚の限界速度 100ms

300ページ（1ページ900文字）で30秒

著者は16ページ/秒で、1行目の10文字に注目していても地の文章がほぼ読めなくなる

ここよりは早く読めるはず基準：アナウンサーの音読 300文字/分。300ページで15h

ボトルネックはどこ？

理解を組み立てるのに時間がかかる

XTwitterを読んでいる時と専門書を読んでいるときで読むスピードが遅い

速読の苦しみ

入力量を理解できる量が下回ると、読めても理解できない

続けられるペースを把握する

苦しいペースでは続かない。続けなければ目標達成できない。なら自分に適切なペースでやるしかない

全然読んだことがない

人から内容を聞いたことがある

ざっと読んだことがある

しっかり読まなければならないと考えるよりマシ

読んだが忘れた

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

速読本の共通コンセプト

準備する

繰り返し読む

❶準備

目的の明確化

❷プレビュー

1冊5分

調査：目次から情報を収集

キーワード探し：30ページごとに目についたキーワードをメモ。

終わったら考える

この本を読むべき？

目的を修正する？

❸フォトリーディング

見開きを1-2秒で読む

Paul Scheeleは頭に入らなくても効果があるというが、西尾さんは効果が感じられなかった

❹質問を作る

本の内容についての具体的な質問文にする

所要時間：5-15分程度

知らない分野についての本で目的を明確化できるわけがないので、事後的に詳細化する

質問を作るために、文章を大きな塊でざっと見て、必要そうなところを2-3分だけ読む

質問に対する答えは見つけない

❺熟成させる

可能なら1晩放置

❻答えを探す

❹質問を作ると同様に読むが、答えを見つけることに意識する

これも複数回行い、最初は理解しているかどうか気にしない

学んだことをノートにする

❽高速リーディング

最初から最後まで通読する

5日間トレーニング

1冊を1回通読するのではなく、目を通すことを合わせて10回読む

上の手順だと4回だが、実際にはフォトリーディングを毎日行って、答えを探している

マインドマップを作るのは最後の日だけ

「答えを探す」を2回実施している。最初は理解しているかどうか気にせず、2回目には気にしている。

フォーカス・リーディング

寺田 昌嗣が提唱

本の価値は読み手にの経験値にも影響される

速度を計測しコントロールする

得たい理解度に合わせて読む速度をコントロールする

得られた知識のが最大化される時の、最大の速度で読みたい

遅く読みすぎて時間切れになるのは致命的。よくわからなければ速く読むほうが安全

意図的に速度を落とす

組み立てる読み方

見出しなどへの注目

書籍の見出しにはコストがかかっている確率が高い

ストーリーを重視して調整が入る

図は作るのがめんどくさいけど伝えるべきと考えたことが表現されている

箇条書きは構造があるので地の文より著者の脳内が表現されている

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

遅い読み方

開いている本・閉じている本

哲学書には、著者が自分の意見を言わない本（開いている本）がたくさんある

外部参照が必要な本

いちいち説明しなくてもググることを読者に期待して書くようになると西尾さんは予想している

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

高田明典の提唱

哲学書を読む際には小説を300ページ2時間で読める人が、40時間かかると想定する

予備調査 3時間

時間がかかるので、そうしてでも読むべき本を少ないコストで剪定する

通読 4時間

詳細読み 10時間

+方法論への習熟コスト（初回）

棚を見る

棚の本を全部見る

難易度ではなく読みたい本を選ぶ（モチベーションを重視する）

全体像をスケッチする

読書ノートに書きながら読む

1回目の通読

わからないことを記録する

質問を作る

頻出単語を記録する

キーワード探し

概念の間の結論の関係を図示する

わからないことを解消するために読む

詳細読みのフェーズ

数学書の読み方

河東泰之の提唱

わからなければ先に進まない

数学科出身者はこれをやる。

数学の勉強では、定義を何も見ずに自分で説明できるレベルで理解できなければ、厳密な議論が不可能になる。わからないところは一歳ないようにする必要がある

ゴールが、全体像を理解する点に置かれていない

もっといい定義はないのか？、なぜこの定義になったのか？を考える

わかるの定義

なぜなぜ攻撃にすべて回答できる

わかることは必要か？

自分の目的のために、数学のわかるが必要か？

読むというタスクの設計

暗記はコンピューターの方が得意なので価値を産みづらい

「100%理解する」←どう判定する？

これは数学書の理解と同じ

理解は不確実タスク

理解できないかもしれない

西尾さんのよくやるタスク設計

時間を区切って実行し、付箋に抜きがきを作る

時間がくれば確実に終わる

読書は手段，目的は別

読書の目的の典型例

大雑把な地図の入手

検索エンジンが代替しつつあるが、質が低いケースも多々ある。質の判定はWikipediaやStack Overflowが発展しつつある。

読むより早いことがあるかも

今ならLLMに入れて聞く

結合を起こす

他の知識との結合に価値があるケース

同じトピックの複数の本を同時に読むSyntopic Reading

残像が消える前に新しい知識が注入されると繋がりを発見できる

ゆっくり読むとこれができなくなり、理解が妨げられる

思考の道具を手に入れる

概念を示すキーワードがわかると検索できるので関連知識を入手しやすくなる

復習のための教材を作る

重要な部分を抜き出して作る

本田直之の提唱

欠点

コンテキストがなくなる。対応はソースの明示だが、面倒。

量が増えていく

テキストを読み、抜書きしたいところを選択すると新しいテキストができる

全てのテキスト間隔反復で表示される

編集すると間隔が短くなる

興味があるものはどんどん表示される

いつ投げ出しても構わない

欠点

編集が終わった抜書きはどうする？

Piotr Woźniakの提唱

人に教える

まとめ

会話や実験は触れられていない

実験は新しく知識を作り出す

情報が多すぎる？ 少なすぎる？

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

関係のありそうなものを近くに移動

Column ふせんのサイズ

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

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

「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

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

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

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

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

組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略

知識を創造する