「シン・ニホン」安宅和人

オススメ度 ★★★★☆ 4/5
これから迎えるデータ×AI時代に日本はどのように備えるべきなのかを、経済、教育、医療などさまざまな視点から語る。

日本だけでなく、世界の様々な国の考え方や事情を知っているからこその考え方が詰まっている。

AIに対して、多くは「AIに仕事が奪われるという」と言うが、本書ではそんな「人間vsAI」という議論は意味がないと切り捨てている。実際には「AIを使わない人」と「AIを使える人」に分かれていくのだと言う、だからこそ、AI時代に対応できる知識を身につける必要があり、そのための教育の必要性を強調している。そんなAI時代に備えて次の3つのスキルの重要性を語っている。

  • ビジネス力
    課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し、解決する力
  • データエンジニアリング力
    データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
  • データサイエンス力
    統計数理、分析的な素養の上、情報処理、人工知能などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

教育について語っている章では、日本と海外の大学の(特にアメリカの)システムの違いについて触れている。日本ではどんどん予算が削られ、教員の給料が頭打ちになっているために、優秀な教員が海外に奪われる自体が起きているだけでなく、卒業生からの寄付も少ないのでどんどん海外の大学に置いていかれているという。

医療や高齢化社会という問題については、老人ではなく若い人に投資する社会にすべきと語り、また尊厳死の合法化にまで触れている点が面白い。

さまざまなデータから日本が進むべき未来を提言している。圧倒的なデータ量とその知識に驚かされるだろう。僕自身AI時代に備えるとともに、子供を持つ親として、どのような教育を子供に与えるべきかを考えさせられる内容である。

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「イシューからはじめよ 知的生産の「シンプルな本質」」安宅和人


「イシューからはじめよ 知的生産の「シンプルな本質」」安宅和人
オススメ度 ★★★☆☆ 3/5

著者はあるとき、仕事における生産性の高い人に共通する行動について気づいた。それは「イシューからはじめる」ということ。本書はそんな「イシューから始める」」という考え方を順を追って説明している。

まず、本書で触れているのはイシューの見つけ方。ここで陥りやすい失敗例を語っている。それは、答えの出ない問題に取り組んでしまうということである。本書では「悩む」と「考える」という言葉の違いを、「悩む」は答えのないものに時間を費やすこと、「考える」は答えのあるものの答えを出すために時間を費やすこととして、答えの出ない問題に取り組んでしまうことの危険性を説いている。

良いイシューの条件として次のように語っている。

1.本質的な選択肢である
2.深い仮説がある
3.答えを出せる

また、イシューを特定するための情報収拾の方法も次のようにしている。

1.一次情報に触れる
2.基本情報をスキャンする
3.集めすぎない・知りすぎない

またイシューを特定するための5つのアプローチは次の5つである。。

変数を削る
視覚化する
最終形からたどる
「so what?」を繰り返す
極端な事例を考える。

後半では、分析の仕方、分析結果の伝え方についても触れているが、本書の重要な部分はイシュー特定の前半部分に凝縮されていると感じた。実際の現場での課題解決の場においても、間違った課題に取り組んでしまうとその後のフローにおける無駄な時間が膨大になることを考えると、イシュー特定がどれほど重要かわかるだろう。

全体的には、この本の評判の高さに比べると若干期待はずれだったかもしれないが、自分の毎日の仕事のやり方に対して改めて考えてみるきっかけにはなった。

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