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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
• やる気を維持するには？
  • 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
  • 「そんなの必要ないよ」YAGNI原則
  • Matzのソースコードの読み方
• 知りたいところから学ぶための前提条件
  • 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
  • 民法の地図
  • [Column]民法マップの抜粋
• 片っ端から
  • 写経というテクニック
  • 数学
  • 時間を区切ろう
  • 写経は補助輪
  • 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
• パターンの発見
• デザインパターン
  • [Column]パターンに名前を付けること
• なぜ抽象化が必要か？
  • 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

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
  • 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

「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク

• 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
  • [Column]7つの習慣
• 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
• タイムボックス
  • 集中力の限界
  • ポモドーロテクニック
  • 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
  • [Column]PDCAサイクル
  • 計測し，退け，まとめる

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

• [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

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
  • [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
• 読まない
  • 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

• 哲学書の読み方
  • 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
  • Incremental Reading
  • 人に教える

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
  • 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
  • KJ法の流れ
• 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
  • NM法は対立関係に着目する
  • 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

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

• 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
  • 川喜田二郎の発想法
  • 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
• たとえ話・メタファ・アナロジー
  • NM法とアナロジー
  • 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
  • KJ法も違和感に注目
• 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
• タイムマシンを作れ
  • [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
  • 新入社員の戦略案
• 組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略

知識を創造する