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
適当な本がなかった。一冊だけ知的生産術の本をお勧めするなら川喜田二郎『発想法』だが具体的な方法論は50年前の水準 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
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
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
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
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
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
人に教える
まとめ
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