「エンジニアの」とありますが、基本的には「プログラマの」と読み換える必要があるものになっています。
タイトルだけでなく本文も同様です。書かれている内容自体はある程度普遍的なものも含んでいますが、内容の理解を助ける具体例がことごとくプログラマを対象としたいるため、他の分野の人が読むには全く適さないです。
本書のシリーズの位置づけからある程度想定はしてましたが、ある程度はプログラマ以外にも理解してもらう工夫があることを期待していたのでガッカリです。
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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 WEB+DB PRESS plus Kindle版
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言語日本語
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出版社技術評論社
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発売日2018/11/14
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ファイルサイズ20489 KB
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商品の説明
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
西尾/泰和
24歳で博士(理学)を取得。2007年よりサイボウズ・ラボ。個人やチームの生産性を高める方法の研究開発をしている。プログラミング言語の進化による生産性向上にも関心があり、2013年に出版した『コーディングを支える技術』は、中国語、韓国語に翻訳される。2014年技術経営修士取得。ニューラルネットで意味を扱う技術について『word2vecによる自然言語処理』出版。2015年より一般社団法人未踏の理事を兼任。2018年より東京工業大学特定准教授を兼任(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
24歳で博士(理学)を取得。2007年よりサイボウズ・ラボ。個人やチームの生産性を高める方法の研究開発をしている。プログラミング言語の進化による生産性向上にも関心があり、2013年に出版した『コーディングを支える技術』は、中国語、韓国語に翻訳される。2014年技術経営修士取得。ニューラルネットで意味を扱う技術について『word2vecによる自然言語処理』出版。2015年より一般社団法人未踏の理事を兼任。2018年より東京工業大学特定准教授を兼任(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
内容(「BOOK」データベースより)
仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか、エンジニアの知的生産の方法を解説した書籍です。知的生産の方法を解説した書籍のほとんどは執筆者の方法の紹介にとどまっており、各自の環境に合うようにどのようにカスタマイズするかまでは書かれていません。本書では、数々の知的生産術の共通点や特徴を知ることで、どこが重要な部分なのかを解説します。これにより、みなさんが自分の環境に合わせて手法を変化させ、取り入れられるようになることを目的とします。筆者が日ごろ行っている具体的な手法や試行錯誤も紹介します。
--このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
著者について
西尾 泰和(にしお ひろかず)
24歳で博士(理学)を取得。2007年よりサイボウズ・ラボ。
個人やチームの生産性を高める方法の研究開発をしている。
プログラミング言語の進化による生産性向上にも関心があり、
2013年に出版した『コーディングを支える技術』は、中国語、韓国語に翻訳される。
2014年技術経営修士取得。ニューラルネットで意味を扱う技術について『word2vecによる自然言語処理』出版。
2015年より一般社団法人未踏の理事を兼任。2018年より東京工業大学 特定准教授を兼任。 --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
24歳で博士(理学)を取得。2007年よりサイボウズ・ラボ。
個人やチームの生産性を高める方法の研究開発をしている。
プログラミング言語の進化による生産性向上にも関心があり、
2013年に出版した『コーディングを支える技術』は、中国語、韓国語に翻訳される。
2014年技術経営修士取得。ニューラルネットで意味を扱う技術について『word2vecによる自然言語処理』出版。
2015年より一般社団法人未踏の理事を兼任。2018年より東京工業大学 特定准教授を兼任。 --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
登録情報
- ASIN : B07JFRF6MW
- 出版社 : 技術評論社 (2018/11/14)
- 発売日 : 2018/11/14
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 20489 KB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効
- X-Ray : 有効
- Word Wise : 有効にされていません
- 本の長さ : 404ページ
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Amazon 売れ筋ランキング:
- 17,062位Kindleストア (の売れ筋ランキングを見るKindleストア)
- - 762位コンピュータ・IT (Kindleストア)
- - 1,787位コンピュータ・IT (本)
- カスタマーレビュー:
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カスタマーレビュー
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2019年2月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本屋で最初数ページ試し読みをして面白そうだと思い、Kindle版を購入しました。
読み進めると、だんだん他の人の種々の理論の紹介や解説がひたすら続くようになり、著者として何が伝えたいのかが分からなくなりました。まさに博士号をとった著者が多くの仕事術の本を読み漁り、論文のようにまとめあげたような展開でした。
私は達人プログラマーやアジャイルサムライといった本から技法とエンジニア精神を感じ取り、エンジニアとして鼓舞されましたが、この本からはそのような刺激が感じられませんでした。
読み進めると、だんだん他の人の種々の理論の紹介や解説がひたすら続くようになり、著者として何が伝えたいのかが分からなくなりました。まさに博士号をとった著者が多くの仕事術の本を読み漁り、論文のようにまとめあげたような展開でした。
私は達人プログラマーやアジャイルサムライといった本から技法とエンジニア精神を感じ取り、エンジニアとして鼓舞されましたが、この本からはそのような刺激が感じられませんでした。
2018年8月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「この本の目的」に「参考書を紹介しても、たくさん紹介したのでは全部は読んでもらえません。私の伝えたいことが1冊にまとまった本が欲しいです。」とあるように、ここ15年、KJ法も入っているのでもっと長いスパンかも知れません、で流行った知的生産のテクニックを一冊の本に、まとめてごった煮した本です。
先人が10年以上の時を掛けて、試して精錬したテクニックが一冊で手に入る、知の高速道路になるかもしれません。
先人が10年以上の時を掛けて、試して精錬したテクニックが一冊で手に入る、知の高速道路になるかもしれません。
2019年2月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
物事の習得について、概念的な要素の言語化(具体化)に真摯に取り組んだ本だと思う。
本書で扱う習得行為の概念そのものは抽象的だが、本書は著者の実生活での地道な実践を交えた、経験ベースの具体的な説明がかなりミックスされていて、あくまでも地に足が着いた学習論だと感じた。
本書で提唱している学習における具体、抽象、実験のサイクルは、一見目新しさを感じないが、読了後しばらくしてじわじわと、洗練された概念だと分かってきた。
とにかく色々な方法論をダイジェスト的に紹介しているが、視座がしっかりしていて筋がブレないので混乱や薄っぺらさは感じない。
紹介されている内容よりは、著者自身の主張の方が印象に残り、伝わってくる。
面倒だけどモデル化が必要な、一生付きまとう永遠の課題のような学習というテーマについて、丁寧に言語化が試みられていて、確かに読者の脳内における学習サイクルのモデル化のサポートになる。
例えば何かを学ぶのに色々なソースをインプットして比較してみる等、元々もやもやとは感じていた学習方法や効果について、学習サイクルの構造に当てはめて、どのフェーズなのかや前後関係などが明確に意識できるようになって、少し感じ方が変わった。
学習方法についての悩みや迷いも、この本で相当に言語化されていたので、かなり整理できた。
迷いが整理されたからなのか、それとも本書のひたすら論理的で冷静な文体に触れたからなのか、心理的にも少し楽になった。
学習したいことがあるけど、いきなり上手く学習方法を確立できないという人には、本書の丁寧な解説が役に立つ可能性は高いと思う。
(地味で読むのが少しだけ退屈で、感動まではしないので星4つ。
でも役立つ度合いでいうと、自分の中ではかなり価値が高い一冊)
本書で扱う習得行為の概念そのものは抽象的だが、本書は著者の実生活での地道な実践を交えた、経験ベースの具体的な説明がかなりミックスされていて、あくまでも地に足が着いた学習論だと感じた。
本書で提唱している学習における具体、抽象、実験のサイクルは、一見目新しさを感じないが、読了後しばらくしてじわじわと、洗練された概念だと分かってきた。
とにかく色々な方法論をダイジェスト的に紹介しているが、視座がしっかりしていて筋がブレないので混乱や薄っぺらさは感じない。
紹介されている内容よりは、著者自身の主張の方が印象に残り、伝わってくる。
面倒だけどモデル化が必要な、一生付きまとう永遠の課題のような学習というテーマについて、丁寧に言語化が試みられていて、確かに読者の脳内における学習サイクルのモデル化のサポートになる。
例えば何かを学ぶのに色々なソースをインプットして比較してみる等、元々もやもやとは感じていた学習方法や効果について、学習サイクルの構造に当てはめて、どのフェーズなのかや前後関係などが明確に意識できるようになって、少し感じ方が変わった。
学習方法についての悩みや迷いも、この本で相当に言語化されていたので、かなり整理できた。
迷いが整理されたからなのか、それとも本書のひたすら論理的で冷静な文体に触れたからなのか、心理的にも少し楽になった。
学習したいことがあるけど、いきなり上手く学習方法を確立できないという人には、本書の丁寧な解説が役に立つ可能性は高いと思う。
(地味で読むのが少しだけ退屈で、感動まではしないので星4つ。
でも役立つ度合いでいうと、自分の中ではかなり価値が高い一冊)
2019年2月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最初の3章くらいは具体的で新しい知見があったけど、
後半は抽象度が増し、どうでもいい内容が目立つようになってきた。
歴史とか根底にある概念を考えて、解きほぐすように試みているけど、
うんちくのレベルを脱してなくて残念。
後半は特に余計な注釈とかコラム、どうでもいい考察多すぎじゃないかな
後半は抽象度が増し、どうでもいい内容が目立つようになってきた。
歴史とか根底にある概念を考えて、解きほぐすように試みているけど、
うんちくのレベルを脱してなくて残念。
後半は特に余計な注釈とかコラム、どうでもいい考察多すぎじゃないかな
2018年11月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
全体を駆け足気味に、興味のある部分だけ時間をとって読んでみました。
どうやって学べばいいか、何を学べばいいか、といった方法論の入門書です。
【本の構成】
様々なトピックがありますが、各々の章は内容が独立しているので、どの章から読んでも問題はありません。
興味のある部分だけつまみ食いしてもいいと思います。
【読みやすさ】
多少著者の説明がわかりにくい(話が飛んだり、図がわかりにくかったり)部分はありますが、全体的には読みやすいと思いました。
また他の方もおっしゃる通り、著者の注釈が多少多い気もしますが、あくまで注釈ですので、本文を読む上ではそれほど邪魔にはならないと思いました。
【対象読者】
社会人の方で、今まで知的生産の方法論に触れる機会が少なかった人には、よい入門になるのではないでしょうか。
もちろん学生の方でも、効率的な記憶法や、読書の方法などで学びはあると思いますが、文章を読む限りでは社会人を想定しており、中でも「学びたいけれど時間がとれない」「学ばなければいけないことはあるが、やる気があまり起きない」「今後のキャリアのためにも新しいことを学びたい」といった人向けに思いました。
知的生産術に対して普段からアンテナが高い人には、知っていることが多いかもしれませんが、大事なのは、それらが一冊にまとまったことだと思います。私のように、あまりこのような方法論に触れてこなかった人に対してはよい道標になりますし、ずっと持っておきたい本です。
どうやって学べばいいか、何を学べばいいか、といった方法論の入門書です。
【本の構成】
様々なトピックがありますが、各々の章は内容が独立しているので、どの章から読んでも問題はありません。
興味のある部分だけつまみ食いしてもいいと思います。
【読みやすさ】
多少著者の説明がわかりにくい(話が飛んだり、図がわかりにくかったり)部分はありますが、全体的には読みやすいと思いました。
また他の方もおっしゃる通り、著者の注釈が多少多い気もしますが、あくまで注釈ですので、本文を読む上ではそれほど邪魔にはならないと思いました。
【対象読者】
社会人の方で、今まで知的生産の方法論に触れる機会が少なかった人には、よい入門になるのではないでしょうか。
もちろん学生の方でも、効率的な記憶法や、読書の方法などで学びはあると思いますが、文章を読む限りでは社会人を想定しており、中でも「学びたいけれど時間がとれない」「学ばなければいけないことはあるが、やる気があまり起きない」「今後のキャリアのためにも新しいことを学びたい」といった人向けに思いました。
知的生産術に対して普段からアンテナが高い人には、知っていることが多いかもしれませんが、大事なのは、それらが一冊にまとまったことだと思います。私のように、あまりこのような方法論に触れてこなかった人に対してはよい道標になりますし、ずっと持っておきたい本です。
2020年1月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
経験則として、知的生産術やアイデア発想法は、目的と手段が一致した時に最大の成果を発揮する。
※ すべてに共通する方法を示すと、ヤングの「アイデアの作り方」のように、そのとおりだが抽象度が高すぎて明日の仕事には活かしづらい、となる。
目的と手段を一致させたい我々読者としては、次の2つの目的でこういった本を読むことになる。
①知的生産術や発想法のカタログのように方法を紹介してもらい、方法と基本的な使い方を知る
②その方法を実際のビジネスや学問にどう活かしているか先人の知見を得る。
本書のタイトル「エンジニアの知的生産術」からして②を期待し、それに応える良書であった。
なにより、普段から知的生産を常に向上させるため
自分なりに努力しているものとしては、共感する部分が多かった。
後半になるに沿って①のカタログ的な方法の紹介に留まるしかない部分があり、そこで他のレビュアーの方もおっしゃるとおり、満足度が下がるかもしれないが、nm法など奥深い方法は原著にあたるしかないわけで、それらを差し引いても10年に一度の良書と言える。
※ すべてに共通する方法を示すと、ヤングの「アイデアの作り方」のように、そのとおりだが抽象度が高すぎて明日の仕事には活かしづらい、となる。
目的と手段を一致させたい我々読者としては、次の2つの目的でこういった本を読むことになる。
①知的生産術や発想法のカタログのように方法を紹介してもらい、方法と基本的な使い方を知る
②その方法を実際のビジネスや学問にどう活かしているか先人の知見を得る。
本書のタイトル「エンジニアの知的生産術」からして②を期待し、それに応える良書であった。
なにより、普段から知的生産を常に向上させるため
自分なりに努力しているものとしては、共感する部分が多かった。
後半になるに沿って①のカタログ的な方法の紹介に留まるしかない部分があり、そこで他のレビュアーの方もおっしゃるとおり、満足度が下がるかもしれないが、nm法など奥深い方法は原著にあたるしかないわけで、それらを差し引いても10年に一度の良書と言える。