🔍 抽象化とは？
複雑なものから本質だけを取り出して、シンプルにする技術
抽象化は、プログラミング・設計・仕事術すべてに関わる基礎力です。
この記事では、抽象化の本質や実践例、そして関連概念（正規化・圧縮）との関係をわかりやすく解説します。
🛠 プログラミングにおける抽象化の実例
✅ 関数化は「意味の単位」で分ける
// 抽象化前
func doStuff() {
// いろいろな処理
}
// 抽象化後
func validateInput() -> Bool
func fetchUser() -> User
func sendToServer(user: User)
→ 「やることの意味」が明確だから関数名もスッと決まる！
✅ 変数名も抽象化で決まる
let a = getData()
let b = process(a)
❌ 意味が見えない
let user = fetchUser()
let posts = fetchPosts(for: user)
✅ 抽象化された処理単位なら、自然と名前も明確に
🧱 抽象化と正規化の関係
正規化（特にデータベース設計）も、実はただの圧縮じゃなく「抽象化」が関わっている。
例：
-- 抽象化前
| user_id | name | department |
|--------|-------|------------|
| 1 | Alice | Sales |
| 2 | Bob | Sales |
-- 抽象化後（＝正規化）
Departments:
| id | name |
|----|-------|
| 1 | Sales |
Users:
| id | name | department_id |
|----|-------|----------------|
| 1 | Alice | 1 |
| 2 | Bob | 1 |
→ 「Sales部門」という意味を抜き出し、独立した“概念”にしたのがポイント！
🤖 抽象化とAI、自動化の関係
✅ 抽象化・具体化が人間の仕事の本質
- 抽象化：複雑な事象の背後にあるパターンを見つける
- 具体化：アイデアを現実の行動・コードに落とし込む
人間の生産性 = 抽象度を自在に上げ下げする力
❗ でもAIもそれを始めている
- ChatGPT：文章から構成を抽象化、アイデアを具体化
- LLM：膨大な情報から共通パターンを抽出（＝抽象化）
→ 今後、人間が価値を出せるのは「より質の高い抽象化」ができるかどうか。
📌 まとめ
- 抽象化は、情報・構造・思考をシンプルにする技術
- 正しい関数名や変数名、設計の背後には「抽象の単位」がある
- 正規化はただの圧縮でなく「概念の整理」＝抽象化を伴う
- 抽象化と具体化を操る力は、仕事の生産性に直結する
- AI時代においても、“考える力”の核は抽象化
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