牛尾剛のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
思いつきによる試行錯誤は悪。まず仮説を立て、アプローチを選定してから動く。これが鉄則。
頭がいい人でも理解には時間がかかる。時間をかけて基礎を積み重ねる。
理解とは。
その構造をつかんで、人に説明できること。
いつでもどこでも即座に取り出して使えること。
知見を踏まえて応用がきくこと。
理解は時間がかかるもの。として、急がず徹底的に理解する習慣をつける。
感覚で判断せず、ファクトを積み上げる。
調べる前に、エキスパートに聞く。問題の質にも寄るが、仕事のパフォーマンスを上げるには、いかに無駄なことをしないかに尽きる。
Be lazyというマインドセット。
そのための習慣は以下。
望んでいる結果を達成するために最低限の努力をする。
不必要なものや付加価値のない仕事をなくす。
簡潔さを目指す。
優先順位をつける。
時間や追加した努力より、アウトプットと生産性に重点を置く。
長時間労働しないように推奨する。
会議は時間内で効率的活生産的に価値を提供する。
いかにやることを減らすか。減らすこと自体に価値がある。
具体的な手順は以下。
まず、1番重要な1つだけをピックアップする。
時間は固定して、その中で価値を最大化する。
準備や持ち帰りはやめて、その場で解決する。
物理的にやることを減らす。
生産性を加速する第二のマインドセットはリスクや間違いを快く受け入れる。
Fail fast 。検討ばかりしてやらないことの方が最大のリスク。
失敗を受け入れる具体的な実践法。
フィードバックを歓迎するムードを作る。
検討をやめて、検証する。
不確実性を受け入れる。
結果を出す。から価値を出す。へ変更する。
マルチタスクをしない。
1日4時間は自分だけの時間を確保する。
書く。すすめ。
blogなどに学んだことを書く。
ディスカッションのコツ
間違えたら恥ずかしいと思わない。
初心者こそ遠慮なく参加する。
相手のことを理解して尊重する。
切り出し方は自分の意見は。
感謝の気持ちを忘れない。
楽しんだもの勝ち。
仕事は楽しむもの。というカルチャー。
仕事を楽しんでいるか。を確認する文化。
ボスの役割はサポートすること。
納期の代わりにバックログ今後やるべきことリストと大きな予定だけはある。
生産性を上げるためには学習が必要。
タイムボックス制で時間で区切るやり方を著者は導入している。
脳を酷使しないために著者が取り入れていること。
瞑想、ディスプレイから意識的に離れる。睡眠時間の確保。
物事を完了させることが大事。
自分の人生や幸せに責任を持って、自分でコントロールするというマインドセットが大切。
自分の人生は自分のもの。
ソフトエンジニア向けなのかもしれないが、職種に関係なく取り入れたい考え方。
単なるテクニックではなく、ベースにあるのは著者の思想。 -
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【いろんな英語勉強法で共通して語られていることは何か、自分は必要なのか、と感じたことがある人にもお勧めの本】
私はこの本の後半で語られた、「サバイバル•ルール変換」を読んで欲しい。この本の中で一番お勧めしたいです。
私は〜でなければならない、
というのをだんだんゆるめて
私は、時には〜となってもよい。
私は、気が向いたら、〜となってもよい。
と変換して考えてみると、心が楽になってくるよ、というような内容。
ここは英語を勉強してる人以外にも、仕事や色々な場面で「自分なんていてもいいんだろうか」と考えたことがある人に刺さるんじゃ無いでしょうか。
全文読むのがしんどい人は9章の「あなたにぴったりのカスタマイズ方法」、12章のまとめだけでも読むと楽しく読めそうですね。 -
Posted by ブクログ
ネタバレ「失敗して当たり前」という考えが根付いている分、失敗を責めない、検証ばかりしないで行動する、そういった風潮である点は羨ましく思った。
また、天下のMSの技術イケメンといえど、自分の知らないコードベースだと理解が大変なのは凡人の自分と一緒なのだと少し安心するような内容もあった笑
MSと日本企業の何が違うのかと考えると、組織構成やエンジニアのスキル、スピード感、生産性と様々あるが、究極的には自主性の高さの違いが一番大きいと感じた。
そもそも教育の段階でアメリカでは主体性を学ぶが、日本では協調性を学ぶ。
だから周りに合わせることが自主的になることよりも優先順位が高くなりがち。
組織や考えをアメリカナイズしたところで、この国民性である以上は世界と戦えるIT企業は日本からは生まれないと思った。
ただ、この国民性だからこそ安心安全な国としていられるという面もあり、つまるところ何を選択して何を捨てるかなんだろうなと感じた。 -
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◯本書の前提と課題意識
・生成AIの進化によって「コードを書かない時代」が到来し、エンジニアは劇的な環境変化に直面している。
・AIの高速処理により業務負荷が減るどころか、人間側の判断や処理が追いつかず忙しさが激化する「生産性パラドックス」と「人間の認知(ワーキングメモリ)がボトルネック化する問題」が生じている。
・解決策として、AIを単なる便利ツールではなく「破壊力10倍だが癖のある部下」として扱い、人間がマネージャーとして指揮・統括する立ち位置を取る必要がある。
◯AIを「部下」としてマネジメントする基本原則
・責任と意思決定の所在: 出力結果の最終責任はマネージャーである人間が負う。
AI任せのブラックボックス化を避け、人間がアーキテクチャやドメインを深く把握しておくことが不可欠である。
・コンテキスト・マネジメント: LLMの記憶容量(コンテキストウィンドウ)には限界があり、情報過多は混乱や幻覚を招く。
極意は「余分な情報を与えない」ことであり、参照先を絞り込み、段階的に必要な指示だけを開示する工夫(プロンプトの外部ファイル化やチェックリスト方式など)が求められる。
・介入ポイントの設計: 最初から最後まで一気通貫で丸投げするのではなく、タスクを分解し、人間がどこでレビュー・軌道修正を挟むかのチェックポイントを設計する。
◯「理解」の再定義と開発アプローチの転換
・急がば理解: 一流のエンジニアほど、手を動かす前に「徹底的に理解する」ことに多くの時間を投資する。
理解が浅いままAIに指示を出すと、重複コードや潜在バグを量産し、修正コストが跳ね上がる。
・ディープコードリーディング: 書く作業をAIに任せる分、人間は生成されたコードや既存のコードベースを深く精読し、構造や意図を読み解く読解力・設計力に特化する。
・失敗の自動化とバイブコーディング: 可能性を事前に絞り込み、テストを整備して「早く・自動的に失敗を検知できる環境」を構築することで、AIを使った高速プロトタイピングの試行錯誤を安全に回す。
◯認知負荷を乗り越える「学習加速術」
・AIを家庭教師にする: 疑問が生じたら些細な点でもAIに質問し、マインドマップ等で構造化して理解の抜け漏れを潰す。
・アクティブリコール(能動的想起)の実践: 単にAIの要約を読むだけでなく、夜寝る前にノーヒントで紙に要点を書き出したり、翌朝に頭の中で思い出す負荷(コグニティブロード)を脳にかけることで、記憶と概念の定着を図る。
◯AI時代における人間の価値と「Be Lazy」の進化
・AIの出力精度やスピードが均質化する世界では、「どの問題を解くべきか」という問題設定力や、ユーザーのペインを捉える共感力(User Empathy)といった「センス」が差別化要因となる。
・本当に重要な少数の対象に全集中し、無駄な作業を徹底的に排除・自動化して成果を最大化する、アップデートされた「Be Lazy(怠惰であれ)」の哲学を提示している。 -
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ネタバレ【感想】
「生産性を高めるためには学習が一番」という言葉が心に残っている。
小手先のテクニックも必要だけど、学習することで知識、技術を身につけるのが最も重要であり、必要な土台。特に技術職なら土台である技術と知識を向上させることが一番。そのためには学習を行うことが有効。
基本であり不変の原則だなあと思った。
【学び】
・生産性を上げるためには学習が有効
・計画を速やかに進めるには、とにかく早くフィードバックを得ること
・理解とは「誰にでも説明可能」「いつでも使用可能で」「応用が可能」であること
【自分に置き換えると】
技術も知識も全くないと自負しているので、
常に勉強し続けなければならないなと痛感した。
【これから大事にしたいこと】
小手先の効率化より、学習によって自分自身の能力を高める。
それが一番の生産性向上。
【実践すること】
・朝30分を学習時間として確保する
・まずは今の仕事で「分からない」と感じていることを一つ勉強する。 -
Posted by ブクログ
仕事でもプライベートでも、なんとなく生成AIを使っているが、いよいよ、より有効な活用方法を身につけなければ、ということで、こちらを手に取る。
生成AIのテクニック論ではなく、生成AIへの向き合い方について、著者の経験を基に書かれているので、楽しくイメージしやすいように書かれている。
一部、エンジニア向けのような内容もあるが、そうでない方にも必要な考え方なので、あまり気にせず読み進める。
今日からすぐに取り入れられることも多いので、実践しながら習慣化していきたいと思える内容だった。
特に参考になったのは、下記の内容
・生成AIに余分な情報を与えない
・良いエンジニアの条件
学ぶこと、プロトタイピング、実行、価値を伝える
・世の中のペインポイントを察知して、実際に解消できそうか検証し、提案する
・生成AIのアップデートに右往左往せず、日々の仕事の改善に直結するツールを徹底的に使い倒す
・可能性が高いものを探すのではなく、可能性を効率的に狭める
・直感力とは、ディティールへの解像度を伴った論理思考とどうすれば楽にできるかという効率的な消去法
・理解に時間をかける。理解が生む何よりもの利点は、余裕
・楽しいからやる!という内発的動機に勝る想像の源はないだろう -
Posted by ブクログ
Be lazy (怠惰であれ!)
『楽をして、価値を最大化すること』がエンジニアの目指す場所である。
楽をするためには、
『すべてのディテールを理解すること。』 が基盤になると理解した。
無駄な選択肢を排除するためにも、価値を最大化するためにも、対象の過程や成果物などを理解しておくことが必須となる。
→ 目の前の業務効率化だけでなく、『理解すること』にAI利活用することが大切。
【所感】
本人がどれだけ努力していても、成果が出せていなければ、何の価値もないと再認識した。
(確かに) 日々の業務では、時間をかけたプロセスに愛着を持ってしまうことがある。これからは、どうやったら楽にできるか?を思考し続けていきたい。 -
Posted by ブクログ
前著である「世界一流エンジニアの思考法」を読んでいたので、本書も読んでみたく手に取った1冊。
2026年6月時点(本書発行日)でのAIの使い方を、現役エンジニアがどのように活用しているのか?という関心、視点で興味深い内容だった。
コードエンジニアリングをメインに記載があるが、非エンジニア向けにも向けたAI活用方法の記載もあるため、一般使用にも活用可能。
知りえる人には既知の情報があるかもしれないが、GeminiやNotebookLMとの連携など、見落としていた使い方もあり、さっそく参考にし使っている。
そして、AIをとりあげる内容であるならば、必然となるのが「人間ができること」はあるのかどうか。
AIも普及した後はコモディティ化は免れない。人のクリエイティビティがあってこそ、AIが活かせるのならば、その視点は常に持っておきたい。 -
Posted by ブクログ
牛尾さんの著書は前作「世界一流エンジニアの思考法」がめっちゃ刺さったので、本作も楽しみにしていました。
AIというゲームチェンジャーが現れた今、私たちはどう働くべきか?という問いが前作でもチラリと出てきてました。私たちは淘汰されるのか?
使い方によって理解も生産性も爆上がりするぞ!という答えで、安心と、より気を引き締めねばという気持ちになりました。
理解がベースにないとAIエージェントを使ってもゴミばかり大量生産してしまう、その人の能力にアウトプットの量も品質も比例するんだというのは仰る通り。
薄々感じていたことをわかりやすく突きつけてもらいました。
人間の理解とパッション、そして成長ありき、それは怖いけどAIを使えばその過程も爆速でできるはず。
私はコーディングしないのでわからない点もありましたが、ベースとなる向き合い方は共通と思うので、日々の生活にその思考を取り入れていこうと思います。
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Posted by ブクログ
いろんな人の考え方が、気になりこの本を読みました。
著者は、マイクロソフトと勤務の方で、内容は主にマイクロソフトでの業務の進め方について説明されています。
また、業務の進め方も日本の多くの企業の進め方との比較もされておりとてもわかりやすかったです。
マネージャーの仕事は、職員の困っていることをカバーすることと書かれていて凄く印象に残りました。
日本のマネージャーは、業務を指示管理をすることで業務を回す。マイクロソフト(アメリカなどの海外企業)は、KPIなどのゴールは、決まっているが、進め方はメンバーが決めて進め、マネージャーがその障害を取り除く。
この働き方は、ストレスが少なく精神などの病気になる人も少なくなるの思うし凄く良いと思いました。
日本でできるかと言うと正直できないが、自分のグループだけでも一度試してみたいと思いました。
キーワード
理解に時間をかける。
頭の中でメンタルモデルをつくる。
Be Lazy
早く失敗する