![[西尾 泰和]の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](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51zUx7xs7BL._SY346_.jpg)
「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。
内容紹介
本電子書籍は2019年11月13日 紙版の4刷対応のため更新しました。
（概要）
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。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です。サンプルコードの丸写しでは仕事に役立つプログラムを書けないのと同様に、知的生産術も丸写しではあなたの役に立つものにはなりません。
本書では、数々の知的生産術を比較して学ぶことで、何が重要な原則なのかを体得し、みなさんが自分の環境に合わせて手法を修正し、組み合わせ、新しく生み出せるようになることを目的とします。また筆者が日ごろ行っている具体的な手法や、今までの試行錯誤も紹介します。
（こんな方におすすめ）
・学習の方法やアイデアの出し方を学びたい方
（目次）
情報収集
モデル化・抽象化
実践・検証
生徒としての学びと大学からの学びの違い
やる気を維持するには？
大学に入りなおすべき？
良い参考書を見つけるコツ
紙の参考書を選ぶコツ
知りたいところから
知りたいところから学ぶための前提条件
大雑把に
片っ端から
抽象・abstract
モデル・模型
モジュール
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
なぜ抽象化が必要か？
比較して学ぶ
歴史から学ぶ
パターン本から学ぶ
作って検証
試験で検証
検証の難しい分野
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
ソートの計算量
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？
重要事項を優先する
優先順位を今決めようとしなくてよい
タスクが大きすぎる
タイムボックス
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
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
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
Anki
難易度の自動調節
教材は自分で作る
本を読むことの目的
「読む」の種類と速度
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
読まない
Whole Mind System
フォーカス・リーディング
見出しなどへの注目
哲学書の読み方
1冊に40時間かけて読む
数学書の読み方
理解は不確実タスク
読書は手段，目的は別
復習のための教材を作る
書き出し法で情報量を確認
並べて一覧性を高くする
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
グループ編成には発想の転換が必要
関係とは何だろう
束ねて表札を付け，圧縮していく
束ねたふせんをまた広げる
文章化してアウトプット
ステップの省略
中断可能な設計
A4書類の整理法
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
（概要）
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。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です。サンプルコードの丸写しでは仕事に役立つプログラムを書けないのと同様に、知的生産術も丸写しではあなたの役に立つものにはなりません。
本書では、数々の知的生産術を比較して学ぶことで、何が重要な原則なのかを体得し、みなさんが自分の環境に合わせて手法を修正し、組み合わせ、新しく生み出せるようになることを目的とします。また筆者が日ごろ行っている具体的な手法や、今までの試行錯誤も紹介します。
（こんな方におすすめ）
・学習の方法やアイデアの出し方を学びたい方
（目次）
第1章 新しいことを学ぶには
学びのサイクル
サイクルを回す原動力 やる気
情報収集の３つの方法
抽象とは何か
どうやって抽象化するか
検証
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
「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク
１つのタスクのやる気を出す
まとめ
第3章 記憶を鍛えるには
記憶のしくみ
記憶と筋肉の共通点
繰り返し使うことによって強くなる
アウトプットが記憶を鍛える
知識を長持ちさせる間隔反復法
まとめ
第4章 効率的に読むには
「読む」とは何か？
あなたの普段の読む速度は？
１ページ２秒以下の「見つける」読み方
１ページ３分以上の「組み立てる」読み方
読むというタスクの設計
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？
多すぎる情報をどうまとめるか
社会人向けチューニング
繰り返していくことが大事
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
まずは情報を収集する
磨き上げる
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？
自分経営戦略
知識を創造する
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。
