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[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

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西尾泰和

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

西尾泰和 (著) 形式: Kindle版

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（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

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

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

情報収集の３つの方法

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

抽象とは何か

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？

どうやって抽象化するか

比較して学ぶ

歴史から学ぶ

パターン本から学ぶ

検証

作って検証

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

「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク

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

１つのタスクのやる気を出す

タスクが大きすぎる

タイムボックス

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

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

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

「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

読まない

１ページ２秒以下の「見つける」読み方

Whole Mind System

フォーカス・リーディング

見出しなどへの注目

１ページ３分以上の「組み立てる」読み方

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

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

復習のための教材を作る

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

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

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

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

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

販売： Amazon Services International, Inc.

紙の本の長さ: 404ページ

タイプセッティングの改善: 有効

Page Flip: 有効

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商品の説明

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。

登録情報

ファイルサイズ : 20489 KB
推定ページ数 : 404ページ
Word Wise : 有効にされていません
出版社 : 技術評論社 (2018/11/14)
ASIN : B07JFRF6MW
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） : 有効
X-Ray : 有効
言語: : 日本語

Amazon 売れ筋ランキング: - 50,743位Kindleストア (の売れ筋ランキングを見るKindleストア)
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Grape Tiger

エンジニア精神が鼓舞されなかった

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。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazonのお客様

この15年ぐらいで流行った知的生産テクニックをごった煮した本

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。

67人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

タイトルが良くない

2019年1月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「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。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

solensen

学習に取組む人に役に立つ本

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)

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon Customer

最初の3章くらいは良かった

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

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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うめぼし

知的生産のまとめ本

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。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

公開名

一生物の本

2018年11月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

とにかく一生物の本に出会いました。
私自身経験の浅い分野でもどうにか攻略しているのですが、それが何なのか分からずに居ました。
本書には根拠や仕組みをわかりやすく説明してあり喉に使えたものが取れてスッキリしました。部下の教育や会社の方向決めにも有効に使えると思っています

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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ドラセワシ

知的生産に関して、最も優れたものの一冊。

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。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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