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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」 単行本(ソフトカバー) – 2010/11/24
購入オプションとあわせ買い
★50万部突破!★
発売12年、時代が変わっても
読者が増え続ける不朽の一冊
イシューからはじめると
やるべきことは
100分の1になる!
「AI×データ時代の必携書」
脳科学×戦略コンサル×ヤフーのトリプルキャリアによる究極の問題設定&解決法。
コンサルタント、研究者、マーケター、プランナー…
生み出す変化で稼ぐ、プロフェッショナルのための思考術。
イシューとは?
あなたが問題だと思っていることのほとんどが、「いま、この局面でケリをつけるべき問題=イシュー」ではない。
イシューとは、「2つ以上の集団の間で決着のついていない問題」であり「根本に関わる、もしくは白黒がはっきりしていない問題」の両方の条件を満たすもの。
本当に価値のある仕事をしたいなら、本当に世の中に変化を興したいなら、この「イシュー」を見極めることが最初のステップになる。
本書出版のきっかけ(「はじめに」抜粋)
僕がこれまでに見てきた「圧倒的に生産性の高い人」にひとつ共通していることがある。それは、彼らが「ひとつのことをやるスピードが10倍、20倍と速いわけではない」ということだ。分野がビジネスであろうとサイエンスであろうと「本当に優れた知的生産には共通の手法がある」。そんな内容を個人のブログに書いたところ思わぬ反響があった。「こうした内容を共有することが多くの人の役に立つのかもしれない」と思ったことがこの本を書こうと思ったきっかけだ。
目次
はじめに 優れた知的生産に共通すること
■序章 この本の考え方―脱「犬の道」
■第1章 イシュードリブン―「解く」前に「見極める」
■第2章 仮説ドリブン(1)──イシューを分解し、ストーリーラインを組み立てる
■第3章 仮説ドリブン(2)──ストーリーを絵コンテにする
■第4章 アウトプットドリブン──実際の分析を進める
■第5章 メッセージドリブン──「伝えるもの」をまとめる
おわりに 「毎日の小さな成功」からはじめよう
- ISBN-109784862760852
- ISBN-13978-4862760852
- 出版社英治出版
- 発売日2010/11/24
- 言語日本語
- 寸法21 x 13.4 x 2.5 cm
- 本の長さ248ページ
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出版社より
本書の特徴
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イシューからはじめると、やるべきことは100分の1になる!あなたが問題だと思っていることのほとんどは「今この局面でケリをつけるべき問題=イシュー」ではない?! ビジネス、研究問わず本当に価値ある仕事をする人たちが実践している「イシューからはじめる」条件とプロセスを解説します。 |
発売から12年、時代が変わっても読者が増え続ける不朽の一冊多くの方の応援のおかげで累計50万部突破! 「仕事のやり方が根本的に変わった」「私のバイブル」「新卒の時から何度も読んでます」など、うれしい声もたくさんいただいてきました。世の中が変わっても読者が増え続けていることが本書の特徴の一つです。 |
リサーチ、事業計画、研究…分野を超えて生きる、究極の思考法。本書で語られる、質の高いアウトプットを出すための問題設定&解決法は、経営者・起業家・研究者などに広く支持。「価値ある未来のつくり方」を提示する『シン・ニホン』著者でもある安宅和人さん。AI×データ時代の知的生産の本質を綴った本書は、時を経ても色あせない「ロジカルシンキング・問題解決」の定番書です。 |
問題解決の道筋
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イシュードリブン ー解くまえに見極めるー生産性を上げるには、根性で乗り切る「犬の道」に走るのではなく、今、本当にやるべきこと=「イシュー」を見極めることが大切です。 |
仮説ドリブン ーイシューを分解し、ストーリーラインを組立て、絵コンテにするーイシューが明らかになったら、問題点をいくつかの要素に分解し、ストーリーの流れを整理します。細分化された問題点それぞれの分析・検証に必要なアウトプットのイメージを描くことで、質の高い分析の全体像を設計することができます。 |
アウトプットドリブン ー実際の分析を進めるー最後は、ストーリーの骨格を踏まえ、検証していく作業です。それぞれの検証の優先順位を見極めつつ、段取りよく分析・検証していくことで質の高いアウトプットを軽快に生み出すことができます。 |
脳科学×マッキンゼー×ヤフー…トリプルキャリアが生み出した究極の問題設定&解決法。
この本で紹介する「イシューからはじめる」という考え方は、世の中一般の考え方とは異なるところが多々あると思う。何よりも大切なのは、「一般常識を捨てる」ということだ。以下、この本の考え方として代表的なものを挙げてみた。今は「?」と思われるかもしれないが、一通り読んで実践したあとには、きっと納得してもらえることと思う。
・ 「問題を解く」より「問題を見極める」
・ 「解の質を上げる」より「イシューの質を上げる」
・ 「知れば知るほど知恵が湧く」より「知り過ぎるとバカになる」
・ 「一つひとつを速くやる」より「やることを削る」
・「数字のケタ数にこだわる」より「答えが出せるかにこだわる」
[著者]安宅和人 あたか・かずと
1968年富山県生まれ。東京大学大学院生物化学専攻にて修士号取得後、マッキンゼー・アンド・カンパニーに入社。4年半の勤務後、イェール大学・脳神経科学プログラムに入学。平均7 年弱かかるところ3年9カ月で学位取得(Ph.D.)。2001年末、マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域における中心メンバーの1人として、飲料・小売り・ハイテクなど幅広い分野におけるブランド立て直し、商品・事業開発に関わる。また、東京事務所における新人教育のメンバーとして「問題解決」「分析」「チャートライティング」などのトレーニングを担当。
2008年よりヤフー株式会社に移り、2012年よりチーフストラテジーオフィサー、2022年よりZホールディングス株式会社シニアストラテジスト。幅広い事業戦略課題・大型提携案件の推進に加え、市場インサイト部門、ビッグデータ戦略などを担当。データサイエンティスト協会理事・スキル定義委員長。総合科学技術イノベーション会議(CSTI)基本計画専門調査会 委員ほか公職多数。2018年より慶應義塾大学環境情報学部教授。著書に『シン・ニホン』(NewsPicksパブリッシング、2020年)。
商品の説明
出版社からのコメント
2010年の発売当初は読者の方から「数年に一度の問題解決の名著」「ロジカルシンキングの決定版」などの声を、そして現在では「AIとデータの時代だからこそ読みたい本」「未来を創る人の思考法」との声もいただくようになりました。
AIとデータの重要性が高まるなか、これからますます問われるのは、「感じる力」、「決める力」、「伝える力」。本書『イシューからはじめよ』は、それらを見つめ直し、磨き上げる一助になる一冊です。
著者について
安宅和人(あたか・かずと)
1968年富山県生まれ。東京大学大学院生物化学専攻にて修士号取得後、マッキンゼー・アンド・カンパニーに入社。4年半の勤務後、イェール大学・脳神経科学プログラムに入学。平均7 年弱かかるところ3年9カ月で学位取得(Ph.D.)。2001年末、マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域における中心メンバーの1人として、飲料・小売り・ハイテクなど幅広い分野におけるブランド立て直し、商品・事業開発に関わる。また、東京事務所における新人教育のメンバーとして「問題解決」「分析」「チャートライティング」などのトレーニングを担当。2008年よりヤフー株式会社に移り、2012年よりチーフストラテジーオフィサー、2022年よりZホールディングス株式会社シニアストラテジスト。幅広い事業戦略課題・大型提携案件の推進に加え、市場インサイト部門、ビッグデータ戦略などを担当。データサイエンティスト協会理事・スキル定義委員長。総合科学技術イノベーション会議(CSTI)基本計画専門調査会 委員ほか公職多数。2018年より慶應義塾大学環境情報学部教授。著書に『シン・ニホン』(NewsPicksパブリッシング、2020年)。
登録情報
- ASIN : 4862760856
- 出版社 : 英治出版 (2010/11/24)
- 発売日 : 2010/11/24
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 248ページ
- ISBN-10 : 9784862760852
- ISBN-13 : 978-4862760852
- 寸法 : 21 x 13.4 x 2.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 385位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 4位ビジネス企画
- - 20位ロジカル・シンキング
- - 39位実践経営・リーダーシップ (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
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イメージ付きのレビュー
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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1時間ちょっとで読めるくらいの分量で、確かに研究の立案、計画などを記述上で、直接的に参考になりそうな記述が多かったです。
まず一貫して平易な表現がなされていることが特徴的です。大きな問いを細分化していく、解答できる問いを定義していく、というところは昔から習ってきたことですが申請書を書く上で参考になります。
その他、モラトリアムな大学院生には刺さりそうな易しい言葉が並んでいたのが印象的です。
■ 本書の自分なりの解釈
・ 扱われている問いは、「知的生産の生産性を高めるにはどうすれば良いか?」
・ 知的生産において、「どう解くか」よりも「なにを解くか」の方が重要。
生産性向上のためには、解く力を高めるより、イシュー設定力(筋の良いイシューを設定できる力)を高めることに注力すべき。
・ イシュー = キーとなる論点についての初期作業仮説
・ 生産性の高い知的生産を行うためのアプローチ(※1)
・ 1 ざっくりと情報収集をしたうえで、イシューを見極める(= キーとなる論点の設定と、それに対する初期仮説立案を行う(※2))
・ コツ:情報を集めすぎない/一次情報に触れる/イシューは言葉にする
・ 2 ストーリーラインを作る
・ 2.1 イシューを分解する
・ コツ:意味のある分解を行う
・ 2.2 ストーリーラインを組み立てる
・ コツ:ストーリーラインの2つの型は「WHYの並び立て」と「空・雨・傘」
・ 3 絵コンテを作る
・ 4 アウトプットドリブンで分析を行う
・ 5 メッセージドリブンで資料にまとめる
・ コツ:聞き手は「賢いが無知」と想定する
【注釈】
※1 アプローチである以上、メリット・デメリットが存在する。原理主義的に従うべきではない。コアコンセプトである「生産性の高い知的生産を行うためにはイシュー度が重要」を踏まえた上で、状況に応じてアプローチを考えられることが理想か。
※2 上述のようにイシューを解釈したため、「イシュー設定作業=論点設定+仮説立案」となる。個人的に、論点設定と仮説立案は分けて考えた方が考えやすいため、このように記載した。
■ 気になった点
・ よく読むと論理や主張が曖昧な箇所が多い。(しかしながら大まかな主張に違和感はないため、大抵の読者は、各々で補完しながら読めてしまう。)
・ 「イシュー度が低ければ解の質が高くてもバリューはゼロに等しい」とのことだが、それは逆も然り。どちらもバリューのある知的生産実現のための必要条件であるにも関わらず、なぜ解の質よりもイシュー度を重視するのかの説明が不十分。(※ 私は、問題設定の方が課題解決よりも上流側にあるプロセスだからだと解釈した。)
・ 解の質×イシュー度の図を使って、知的生産活動の分類の話、取り組む課題選定の話、能力の鍛え方の話(?)をしているので、(わかったような気にさせられるものの)よく考えると困惑する。
・ 犬の道 VS 右回り云々を「イシュー度の高い問題に絞って取り組むべき」という主張と解釈すると、取り組む課題選定の話をしていることになるわけだが、課題の特徴を表す軸に「解の質」があることに違和感がある。それは課題の性質ではない。つまりイシュー度のみの一軸の話になるわけで、犬の道 VS 右回りなんて議論は存在しなくなる。
・ 犬の道 VS 右回り云々を「まず解く力を高めそのあとイシュー設定力を高めていくのではなく、まずイシュー設定力を高めてから解く力を高めていくべき」と解釈すると、能力の鍛え方の話をしていることになるのだが、その場合、なぜ犬の道がダメなのか、なぜ両方を同時に鍛えていくことがダメなのかの十分な説明がないことになる。また、「一心不乱に大量の仕事をこなして頑張ること」が犬の道に相当すると捉えるのも謎。それでは解く力も高まらなさそうだが。
・ イシューの定義が曖昧(※ 上述の通り、私は「イシュー = キーとなる論点+それに対する仮説」と解釈した。しかしながら、論点 = イシューと捉えているように見受けられる記載もところどころあり、困惑した。)。
・ 「イシュードリブン」の章で、プロジェクトのゴールから逆算してイシュー設定することを許容している。これは本書の出発点となっている課題認識に反するのでは?
■ その他コメント
・ 安宅さんの本は直感的にわかりやすいが、よく読むと迷子になりがちなので、ノリ(feeling)で読んだ。
・ こういう思考法をされているので、安宅さんの書物や講演ってディベート的な論証になるんだろうなと思った。
この本の話は少し抽象度が高いが、概念先行で理解が進んだ新人の成長速度は段違い。
感想としては、戦コンの方の仕事の全体感を1冊に要点まとめました、という本で、1章ずつで、「確かにその通りなんだけどもう少し知りたいんだよな」と思ってしまう。
どことなく余白がある本で、その余白というのは、著者は実際のマッキンゼーのコンサル業務や、ロジカルシンキングやパワポの長年の指導でわざわざ言語化しなくても身についてるのだけど、読者の多くはそうではない。
なので、
①そもそもわからなかった
②わかったけど実務に落とすにはもう一歩経験が必要
③経験してることがまとまってて助かった
と読了体験がそれぞれ違うはず。
安宅さんという先輩はこうやって進めてるが、細かい話は断片的に聞けてるものの、やっぱり自己鍛錬しないとダメだよな、と思う読了感があります。
仕事術の徹底解説というより、先輩の背中を見るヒント集やノートみたいなものですかね?とコメントした。
自分は戦略コンサルティング会社で働いてたわけではないので、コンサルの方々がどう捉えてるのかも意見を聞いてみたい。
▼感想メモ
・イシューの見つけ方を、1次情報に触れよ、計数や3Cなどフレームワークに沿って基本情報を揃えよ、とさらっと書いてるが、よく考えればそれは当たり前。その上で深い仮説や大きい影響を与える仮説って何なの?どう見つけるの?が知りたいが、その方法は書いてない。
・イシューを分解してドライバーを探す作業として全体構成と因数、打ち手を探すという話だが、そのプロセスを経たとして、常識否定できる案なんて普通は思いつかない。
・解のストーリーは、要はロジックツリーという話だが、これもさらっとMECEに作れることを前提に書いてるのか、作り方が結局細かくわからない。
・解の絵コンテとして、それぞれの仮説に対して軸とデータを持って話せ、は理解できる。ただここでどんなグラフをどう見せるのかは量稽古が必要で、本を読んで即日身につくものではなさそう。ここでのグラフ作成やリサーチでそれぞれ本を1冊書けるくらいなので、だいぶ説明を端折ってる。
・構造化、足で稼ぐ、人に聞く、で論点を磨き上げるというのは、確かにそうなんだけど、そもそもの土台としてのビジネス知見や経験が豊富にないと、構造化しても聞いても多分話がズレる。
・メッセージ伝達における論理やデータ、スライドのチェックは、ここだけで1冊分ほしいところなので、その通りではありつつもう少し著者の工夫を知りたい。