安宅和人のレビュー一覧

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

難しかったけど、いつか読みたいと思っていたので読んでよかったです。
タイトル通り、イシューから始めること。そしてゴールを明確にして、そのゴールに向けてストーリーを描く。その中でデータなどで肉付けをしていく。
具体的なやり方も書いてあったが、イメージすることが難しい部分も多かった。
また読み直したいな！

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

何度も読み返している本ですが、読むたびに新たな発見があり、目から鱗が落ちる思いです。努力が必ずしも報われるとは限らないという現実に直面し、ただ頑張るだけでなく、努力の方向性を正しく見極めることの重要性を改めて痛感しました。

今後は周囲をよく観察し、自分が最も力を発揮できる領域に焦点を絞って、集中して取り組んでいきたいと思います。

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

単なる問題解決のテクニックではなく、「何を解くべきかを見極めること」の重要性を教えてくれる一冊だった。

特に印象に残ったのは、イシューをWhere・What・Howの3つに分解して整理する考え方だ。さらに、既存のフレームワークに当てはめることを目的にするのではなく、「最後に何が欲しいのか」から逆算して考えるという視点は、自分には新鮮だった。MECEやフレームワークは便利な道具だが、それに縛られると本質を見失うことがあるという指摘も納得できた。

また、ストーリーラインを作ってから絵コンテを描き、必要な分析やデータを逆算して考える流れは、仕事でもすぐに実践できそうだと感じた。「どんなデータが取れるか」ではなく、「どんな結果を示したいのか」を起点に考えるという発想は特に印象的だった。

終盤で紹介されていた、「人に聞くことをためらわない」「一つの手法に固執しない」「60%の完成度で早く回して検証を繰り返す」という考え方も心に残った。完璧を目指して時間をかけるより、仮説と検証のサイクルを素早く回す方が、結果的に質の高いアウトプットにつながるという考え方は、今後の仕事や学び方を見直すきっかけになった。

読み終えて感じたのは、「考える力」とは知識の量ではなく、イシューを見極め、仮説を立て、検証を繰り返す力なのだということ。仕事だけでなく、日常のあらゆる問題解決にも応用できる考え方が詰まった一冊だった。何度か読み返しながら、自分の思考の型として身につけていきたい。

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

何を言うかと、同時に何を言わないかも大事。
「それって本当にイシューか？」
この視点を持っているだけで本質を見抜ける可能性が上がる

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

完全に理解するのが困難だった。。
節々、わかる所もあるが、きれいに読み解くにはまた改めて読むと深まるかもしれないです。役立つ知識は満載でした。

人類の終着点 戦争、AI、ヒューマニティの未来

民主主義は衰退しつつあり、アメリカは図体はでかいが自分に必要なものを世界中に依存している点で極めて危険な国家として存在する世界になる。リベラルは世界の人々の支持を失いつつある。
AIに関しては、この本を2026年に読んだ身としては、本書で有識者が主張している未来はAIを過小評価していると感じた。それだけAIの進歩が早いということか。マルクス・ガブリエルが｢人類はツールであるAIのツールになるのではないか｣という評価はもっともだと感じた。

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

うーん、イシューから始めるという前半は役立ったが、後半は分析手法の話が続き、今の自分には難しかったし業務で使わない内容。
重役にプレゼンするときとか、エレベーターピッチでの主張の構成を見直す時には使えそう？

「おわりに」にもあったが、自分がイシューを解決しなければならない局面に立ったときに役に立つ本だと思う

まずは「この作業に意味はあるのか？」「これは本当にイシューなのか？」と疑問を持つところから。

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

本当に正しいイシューであるかを見極めることが重要で難易度が高い
中長期のプロジェクトとかチームビルディングするようなプロジェクトを普段の仕事にしている方には刺さるかもしれないけど、短いスパンで顧客の要望を叶えていくような仕事をしている人にはあまり実践しづらいことだと感じました

具体例がもっと欲しかったです
"私の考え方ってすごいでしょ？"ってずっと聞かされている感も…笑

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

一読しただけだと、馴染みない感じで頭に入らないことも多かった。

それって今やらないといけないことですか？
白黒付くと何か良いことあるんですか？

と煽るような視点で取り組み課題を精査していこうと思った

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

自分にとってはまだ早かったかも
でも学べるところはあり
人に聞きまくる。他人を活用。前倒しで行う。不安なことはヘッジを大きくかける。分析して小さく分けて考える。など

「風の谷」という希望――残すに値する未来をつくる

ようやく最終ページにたどり着いたが、正直一般的な意味での通読はできていない。ただこの構想を表現するにはこれだけのボリュームを綴る必要があったことだけは理解できたような気もする。

ややポエムにも感じるコンセプトの物語よりも、道、水、ごみやエネルギーの問題など個別具体的な話題のほうが自分には興味深く読むことができた。大きくは人口が減る時代におけるインフラや持続可能性とはどういうことなのか、詳細ではオフグリッドの話題など、興味を引いた点については個人的にも深堀りしていきたい。

ある意味このような構想こそが極めて政治的なテーマであり、それを実現していくには個人の考え方やいわゆる資本の論理だけでなく、行政の力も欠かせないのではないかと思った。

「風の谷」という希望――残すに値する未来をつくる

1500ページくらいある壮大な内容だが小さなコミュニティを作った時にどういう事が起きるのか科学的歴史的　文化的に検証　提案している。

「風の谷」という希望――残すに値する未来をつくる

都市集中型の文明社会に対する壮大な思考実験。単なる疎空間を作るに閉じたものではなく、そもそも文明社会から問い直しており、スケールの大きさに圧倒される。

人類の終着点 戦争、AI、ヒューマニティの未来

結論　民主主義・資本主義は不平等を生み出し、本来目指した価値を発揮していない。日本は西側に属するが、西洋的な価値が真理ではない。今後、世界は多極化する。国同士の対話を続けて変革のスイッチを探すべき。より道徳的なあり方を目指すべき。世界は続いていく。

補足　気候変動、LGBTQ、女性の活躍など、すべての国のすべての人が目指す問題ではない。

シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成

自己啓発かと思って読んだら少し違った。日本の欠点をデータを交えて指摘し、それに対する答えを提示しながら持論を展開している。中身は非常に納得のいくものだった。
また、この本の提案に沿って、ほんの少しずつ日本社会も変わっているのかもしれない。最近のニュースと照らし合わせて読む事でさらに面白かった。

シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成

AI×データについて、少し疎いので読んだ。
5章以降の国家戦略的なところは飛ばしてしまった

変化の激しい現代において大切なのは、欲しい、なりたいと思う未来を想像し、それをAIを駆使して実現する力とのこと。欲しい未来を想像するにはいろいろなことを肌で体感し、それを実現するには他人とは違う尖った部分が必要であるらしい。色んな新しいことを経験しようとする習慣や意識がないので、意図的に何か始めてみたい。直近で読んだ「運の良い人の法則」でも同様のことが書いてあったし、変化を楽しく受け入れる素養は自己の成長にかなり重要な要素なんだろう、頑張ろう
また、夢の実現には人として尖る必要があると書いてあったが、尖れるくらい興味関心を持てる分野領域を見つけることが本質なのかなと思う。無理して尖ってもしんどい

人類の終着点 戦争、AI、ヒューマニティの未来

頭が良すぎる人たちの議論が良くわからなかったというのが正直なところ。彼らにとってAIは十分に知的とは言えないのだろう。そういう意味ではAIが人間を超えるというのは今のところ心配ないようだ。

とはいえ、スマートフォンをツールとして生み出した人間がスマートフォンの奴隷になっている現状からすると一部の頭の良い人が世界の富を独占するほうという構図はどんどん極端になっていくようだ。

人類の終着点 戦争、AI、ヒューマニティの未来

戦争やAI、資本主義と民主主義など現在のさまざまな論点についての識者の発言をまとめた一冊。
大国の覇権ではなく、各国・地域の利害に基づく多様なつながりが増えている現代、米中問題とか対ロシアという近視眼的な見方では追いつかないというのはよく分かる。
個人的に面白く読んだのはAIの話。人間を超えるか、という問いの立て方になんとなく違和感を持っていたけれど、素人にはそれがうまく説明できず、漠然とした危惧にあおられたままだった。その違和感を詳細に言葉で説明してくれた感じ。
たとえば人口「知能」というネーミングが導く恐怖感とか、AIの背後でデータを学習させるために単純作業をする労働者たちが抱える問題、データやツールを独占する国家や大企業の権力の問題の方が、AIそのものよりもはるかに深刻な危惧だ、と。
一方で、そもそも「知性」を外から入った情報を処理して何らかのアウトプットをすること、と定義すると、人間の知性とAIは確かに似たような作業をしているようにも見えるし、「創造性」についても、人が過去の経験や学習を基に作品を創り、AIはデータを基に「創造的な」作品をアウトプットすると考えると、やはり類似性は見える。
それでもなお、本質的な問題は人間の側にある。バイアスがかかったり誤った情報が出てきた時に、それを見分ける能力を持ち得るか、拡散されるフェイクにどう対応するか。現在進行形の課題をしっかり考える足掛かりになる。

ビッグデータ探偵団

おもしろデータトピックの本。ビッグデータ分析の技術的な難しいことはさておき、どんなアウトプットが得られるかのわかりやすい事例集。紹介されているトピックは
・新入社員は、4月にお作法、5月に辞めたい、6月に恋活を検索する
・日本人が最も疲れているのは17時
・日本を東京と東京以外に分けて、東京駅までの所要時間日本地図をつくる
・一人称表現による分類。あたしあなた系のaikoとか
・乗換検索件数から渋滞混雑予測
・災害時の隠れ避難所

ビッグデータ探偵団

Yahooで検索ってまだ一般的なのかな…。
マップといい、正直データの集まり方としてはGoogleに負けてるのでは、という気もしてるけど、こういった形で集めたデータをどう使ってるのか見せてくれると親しみが湧きやすいよね。
なんかこう不気味な感じがするビッグデータ収集だから、こういうライトな読み物はありがたい。
コロナ前の本だからコロナ禍での活躍ぶりも読んでみたい。
それにしてもYahooの社員の煌びやかなことよ。
本書いてる人は教授だって！