ランニングしながらAudibleで聴いた本の感想です。
本のまとめというより、自分が心に残ったことを3つだけ書いてます。
とりあえず思ったことをメモするのが大切と思い、なるべく30分以内で書き上げています。
読んだ本
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 (著)
個人的には若手社会人にベースとして読んでほしい、名著だと感じました。（個人的満足度３／３、一般的なおすすめ度３／３）
仕事は全部が全部問題解決ではないとも思いますが、本書の考えが生産性のベースだと思うため、必ず必要になる概念かなと思いました。
心に残ったこと
イシュー度×解の質
世の中には大小様々な問題・課題があります。しかし、それらの問題は「今じゃなくていい」というものが大半で、今、取り組むべき問題は2%とのことでした。また、解が出るのは1%とのことでした。
そのため、問題に取り組む前に、その問題の重要度（イシュー度）を正しく評価することが重要です。
さらに、取り組む問題を決めたら、その問題に対して正しくアウトプットを出す・質の高い解を出すことが重要とのことです。
この「解の質」と「イシュー度」の両立が重要で、生産性が高い人とは「解決すべき問題に、集中して取り組んでいる人」です。無駄な仕事をせず、中途半端な解を出さないことこそが、生産性の本質だと感じました。
逆に、「解を出さなくていい問題」を98個思いつかない・言われた問題に取り組んでいる段階では、問題発見力がまだまだ、と考えることもできるのかなと思いました。
「悩む」と「考える」の違い。仮説ドリブン
筆者いわく、「悩む」は答えが出ないことに脳を使うことで、「考える」は答えが出る前提で取り組む行為、とのことです。
仕事の際は「悩む」というのは時間の浪費なので、「考える」をすべきとのことでした。
上記の「悩む」を避けるのに必要な概念として、「仮説ドリブン」の重要性・手法がこの本では紹介されています。「問題に取り組むときは、仮説から始めよ」、とのことです。
最初に仮説を立てれば、それを証明する手法・アイデアを出して、手を動かして解を出すことができます。一方、仮説がない場合、「どうしよう」を堂々巡りして「悩む」という状態になりがちで、これは避けるべきです。
また、最初に立てる仮説の質は高いほど良い、初心者などで仮説の質が低いときはベテランに聞くと良い、とのことでした。
（若干理系みたいな話になりますが、、）最適化問題などでは初期状態が最適状態に近いと、すぐに最適状態に収束します。この概念の応用で、「よい仮説を立てる」ことが、少ない手間で質の高い解に辿り着くコツのかなと感じました。
分析は比較・構成・変化
「分析」という作業には、比較する、構成を分解する、変化を見る、の3つが主にあるそうです。
私はデータ分析を仕事にしている・・・ところがありますが、恥ずかしながら普段の分析は思いつきで仮説を立てていたので、この「3通り」を軸に考えることで、MECEに分析軸を設定できそうだなと思いました。