🔍 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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