牛尾剛のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
AI活用という意味では，コンテキストとかSkillとかは既知だったので，目新しいと感じる情報は自分にとってはとくに無かった（Xで仕入れた情報や自分で試していたものが多かった）．
どう考えてどう使うといいのかが整理されているので，AI活用して成果を伸ばしたいんだけど，どうしたらいいんだろうってときに読むと良さそう
マインドマップの活用を学びに使うのは面白そうなので試してみたい
それから，「AI疲れ」という言葉も出てくるぐらいには，出てきたアウトプットについて理解して判断することが増え，認知負荷が高まってきているので，自分の身体のメンテナンスもこれまで以上に大事だなあと改めて気付かされた．朝にランニングするの良さそうなので，どこかで試したい．そして継続できたらいいなあ．
前作も面白く今の仕事や活動にも生かされてますが，今作も色々と自分の行動を見直すよい機会になりました！ -
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Posted by ブクログ
3年前転職直後に本書を読んで、今回再読したが、その間に自分がエンジニア経験を積んだことにより、前回より解像度高く読めた。
全体的に書いてある内容は同意することばかりなのだが、著者やその周りの仲間達が実際に実行出来ているのは、やはり米国Microsoftという職場環境が大きな要因なのではとは思った。
だとしても、自分で実践出来るところは、少しずつでも実行してみたいと思った。
特に刺さったところ
・理解には時間がかかる。理解が難しい内容は何度も見たり読んだりする。
・脳の酷使を止める。
・試行錯誤しない。事前に情報(ログ)を集めて推測してから一手を打つ。(ここの試行錯誤とはある事象に対して考えなしでブルートフォースで手を試すことと理解した。実際この方法だと脳が疲れるし、たまたま解決しても次に応用が効かず同じことを繰り返すことになる)
・コードはなるべく読まない。インターフェースに注目し内部の実装は書いた人を信じる。フロー図やダイヤグラム図を書きながら処理を追いかける。
・キリが悪くても定時で上がる。
・一つ一つのタスクを完了させることを意識する。
・気力体力は落ちるので最優先で運動する。
・簡単だと思っている基本を勉強する。(複雑な問題が解けない時、実は基本的な要素技術が分かっていないことがある)
ただし、基本の練習ばかり行っても、いつまで経っても実践の場には入ってはいけない。(分かってからやりたい病)
よってある程度実践経験を積んでから基礎学習に戻るのがいいのかなと思った。
この本が出てからAIの進化が凄まじく、エンジニアを取り巻く環境が大分変わった印象。
本書で語られた専門性を深堀すればAI時代も生き残れるという主張は今も変わらないのかどうか。。。
ここでの専門性とは、世界で誰も解いてない問題に対応している人のことであり、AIは過去のデータから学習するので、未知の問題は解けないという趣旨だったと思うが、最近AIが未知の数学の問題をバンバン解いているという記事を目にしたことがあり、その前提が正しいのか確信が持てない次第。
いずれにせよ、いっときのトピックに右往左往せず、基本を疎かにせず、理解に時間をかけ、専門性を深める、という方向性では進んでいきたい。
あと、紋切り型の日本社会批判とも取れる記述があるのだが、COCOAの件で、完璧主義を求める社会風潮はソフトウェア開発と相性は悪いのだなと納得した。苦労して持ち出しで開発した人の気持ちを折るのはやっぱり良くないなぁと。
日本はハードを重視し、ソフトを軽視してきたという批判はどこまで的を得ているものなのかは判断はつかないが。
最前線にいるエンジニアの思考法に触れられたことは素直に面白かった。 -
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Posted by ブクログ
同僚と昼ごはんを食べながら仕事の進め方について意見交換をした際、この本の存在を思い出したため積読消化。
検討ではなく検証を行おうという提案は、同じエンジニアとしては刺さるものだった。ディスカッションを終えた上でネクストアクションを策定する際には安易に「検討」とするのではなくゴールに近づけるための「検証」を行い阻害要因の除去をしていこうと脇を締めた。
その対比として、優先度を決めて今やらなくていいことを先送りにすることについても言及されていた。
本書ではBe Lazyと表現されていたが、満遍なく作業するのではなく、インパクトのあることに集中することで成果を上げるというのは本当に大事。
忙しい時ほど「とりあえず手を動かす」ことで安心感を得たくなる。しかし本書は、その前に立ち止まり、仮説を持ち、検証可能な形に落とすことの重要性を説いている。
そんな時こそ棚卸し。作業時間はある程度圧縮できても一日は24時間という制約が変わらない以上、無理が生じる。無理が生じた状態で行うエンジニアリングは品質が低下する。
がむしゃらに働けばいい（ここ最近はまったくないけど）といった思考に傾倒しそうな時はこの本のことを思い出そう。
問題の先送りや業務量の調整について、責任感の強い人ほどネガティブに捉えやすいが、時間軸を適切にコントロールするための手段として捉えれば負い目を感じづらい。
マラソンもそうだけど、健全に長く走り続けるための戦略が大事だ。 -
Posted by ブクログ
元はコンサル会社のマネジメント職を経験した著者が、米マイクロソフトのソフトウェアエンジニアに転職し得た知見を書いた実践書。
ソフトウェアエンジニアでなくとも、生産性を上げる仕事術として、大いに参考になる書籍だった。
●内容概略
・仮説検証をじっくり行う事が重要。端的な試行錯誤はダメ。
・Be lazyマインド。優先度1位のタスクに集中。不要作業を減らし価値最大化。会議の準備、持ち帰りをやめ、その場で解決を。
・コミュニケーション術。相手が必要とする必要最小限の情報を明確に伝える。聞く時は、他人に説明することを前提として、頭の中で整理する。ディスカッションでは、相手を否定せず理解を優先。
・上司の在り方。サーバントリーダーシップ。指示、管理でなく、サポート役に徹する。管理職が優位でなく、エンジニアと役割が違うだけというスタンス。ビジョンとKPIを示しつつチームに主体的にな意思決定を委ねる。失敗を責めず、早く検証するチャンスが得られたと解釈 -
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Posted by ブクログ
ネタバレITエンジニアの著者が実践してきた、サウンドファーストの英語勉強法を紹介してくれる本です。赤ちゃんが学ぶプロセスにならって、まず英語を音で学び、完全な理解を求めずに、英語を英語として理解し、話せるようになるとのメソッドが示されています。
この本を読んで、以下は効率的な英語学習として重要であると感じました。
・まずは意味の理解は不要。音のみを聞く。英語のアクセント、リズムを大切にして、何度も同じネイティブスピードの音源を聞き返して、ネイティブにできるだけ近いイメージ、スピードで音読できるようシャドーイングをする。
・好きな英語の映画を５回以上見る。全部理解しようとすることは捨てて、脳を英語モードにする。
日本の英語教育は、長文読解でも文法理解でも１００％の理解を求められるため、どうしても仕事での英語コミュニケーションにおいても、１００％を求めてしまう傾向があるが、そうではなく、だんだんわかる部分を増やしていくことでOKとのことを改めて実感しました。 -
Posted by ブクログ
筆者の経験を通しての英語の勉強法をまとめた本。当初はITエンジニアとして英語を使わなければいけない状況に追い込み、サバイバル的に英語を実用的に使えるように(受験のような詰め込み的な物ではなく)した経験をベースにまとめてある。
私自身もまた、英語を仕事で使うのだが、筆者のいう音ベースの勉強法は理にかなった物であると感じる。それに踏まえて色々と勉強のためのお役立ちツールやサイトを紹介している点は、他の英語勉強本とは一線を画す物であると思う。
紹介されたリソース群は現在もまだ有用であるため、参考になった。また筆者の主張する、英語は完璧にはならない、という主張は、重要な視点である。(いくら聞ける・話せるようになっても、わからないものは改善すべきものあるということ)
個人的には、もう少しエッセンスをまとめ、文章量を圧縮できたのでは、と思う。 -
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Posted by ブクログ
数年前から生成AIを積極的に活用しているが、しっかりとAIをコントロールするためには、どうすればいいのか考えさせられる内容だった
印象に残ったこととして
我々はAIを使う人ではなく、AIのマネージャーになる。(AIは、部下であり、マネージメントの対象)
最重要なスキルは理解であると言う事
AIは考えているのではなく、予想しているため、コンテキストが大事であり、指示は短く具体的に出す必要がある
まず試すが勝つ。(失敗を自動化する)
人間の介入ポイント考える
AIに任せ、人間はセンスに集中する(努力するなさぼれではなく、人間にしかできないこと以外は、AIに積極的に任せるということ) =新be lazy -
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