僕は今、会社でデータサイエンティスト/データエンジニア/データマネージャーとして働いている。

　しかし、バックグラウンドは全く違う。ただの数学好きの化学工学の危機管理専攻であった。

　ではなぜ、今このようなポジションで仕事をできているのか？そして、その他の知識も身につけることができているのか。

それは、すべて問題策定と抽象化にある。

必ず問題策定をし、吟味しよう。

　目の前の対象を扱うとき、必ず

• 何が本当の問題で

• 解くことが可能であるか

• それを解いたらどんなメリットが得られるのか

• どんな時があり、実行に移せるか

を考えよう。以下の本が参考になる。

イシューからはじめよ――知的生産の「シンプルな本質」 https://amzn.asia/d/j5gFhpc

いかにして問題をとくか https://amzn.asia/d/fCdhd1f

全ての物事はこのサイクルの繰り返しと言って良い。

ここで問題解決に必要なことを勉強すれば良いだけである。

それよりも、「何が本当の問題なのか」を見極める力をつねにPDCAサイクルを回し、身につけなければならない。全ては問題策定から始まる。

問題を抽象化しよう

　様々な具体で問題策定をこなしてきたとする。これが今までの問題とアナロジーが取れないか必死に考えよう。そうすると知識は圧縮され、より強固なものとなる。
　未知の問題に対してもアナロジーを活かし、糸口を即座に見つけることができる。

　重要なのは「問題解決というプロセス全体を抽象化すること」である。勉強したことを抽象化するだけでは不足である。ストーリーを持ったものを抽象化することで初めて生きた「抽象化された知識」となる。

　つねに知識は使うことを考え、どう抽象化すれば即座にアウトプットに回せるかを考えなければならない。

知識のマップを脳に描こう

　問題策定の技術と一連の抽象化技術が身につくと脳内でマップを描けるようになる。アナロジーが強いものは近くに配置し、同じ抽象を取れるなら一階層上のマップに抽象化した知識を配置し、矢印を生やす。そしてさらに関連のありそうな抽象技術を結ぶことによって、それは具体にも落ちてくる。

　このような作業をやっていると活きた抽象知識を会得しやすい。抽象と言っても常にアウトプットすることが大事である。そのために常にどの抽象と具体がマッチしているかを把握し、それを即座に具体の世界に下ろしてくる訓練をするべきである。