リバース思考

超一流に学ぶ「成功を逆算」する方法
未読
リバース思考
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超一流に学ぶ「成功を逆算」する方法
未読
リバース思考
出版社
かんき出版

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定価
1,980円(税込)
出版日
2023年11月06日
評点
総合
4.0
明瞭性
3.5
革新性
4.0
応用性
4.5
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おすすめポイント

上達したいなら、まずはお手本を完璧に真似しなさい――仕事やスポーツなどにおいて、このように指導された経験のある人は多いだろう。だが、誰かや何かを上手に真似するのはなかなか難しい。次回そんな壁にぶつかる前に、本書で「上手に真似をする」ノウハウである「リバース・エンジニアリング」の手法を学んでみてはどうだろう。

リバース・エンジニアリングとは、対象の裏側をよく観察し、隠れた仕組みを見つけ、それを実践することである。著者のロン・フリードマン氏によると、分野によらず、一流の人たちはしばしばリバース・エンジニアリングを取り入れているという。本書ではその一例としてパブロ・ピカソやスティーブ・ジョブズなどが紹介されている。

「リバース・エンジニアリング」というと少々難しく聞こえるかもしれないが、より簡単に言うと、お手本を分析し、そのエッセンスを取り入れて自分のものにしていくということだ。著者によると、美味しい料理を食べてレシピを推測したり、映画を観て物語の構造をつかんだりするのも、リバース・エンジニアリングの一つだという。

近年、副業や転職は当たり前のものとなった。人生100年時代を生きる私たちは、既に持っているスキルを常に磨き続けるだけでなく、新たなスキルを絶えず獲得していかなければならない。とはいえ、忙しい日常を送る中で、ただがむしゃらにトレーニングを積んでいる時間はない。

そんな現代人にとって、本書のノウハウは大いに役立つことだろう。仕事・趣味を問わず、効率的にスキルアップしたい方に一読を勧める。

ライター画像
小林悠樹

著者

ロン・フリードマン(Ron Friedman)
受賞歴のある社会心理学者。ロチェスター大学、ナザレス大学、ホバート・アンド・ウィリアムス・スミス・カレッジの教授を歴任し、政治指導者や非営利団体、世界的に有名なブランドの多くにコンサルティングを行ってきた実績を持つ。研究に関する人気記事は、NPRやニューヨーク・タイムズ、ワシントン・ポスト、ボストン・グローブ、ガーディアンなど有力紙のほか、ハーバード・ビジネス・レビュー、サイコロジー・トゥディなどの雑誌でも紹介されている。専門家がより健康で幸せで生産的に働くために、神経科学や人体生理学、行動経済学の研究を実践的な戦略に活用する学習開発会社「イグナイト80」の創設者でもある。デビュー作『最高の仕事ができる幸せな職場』(日経BP)は、Inc.誌の年間ベスト・ビジネス書に選出された。

本書の要点

  • 要点
    1
    リバース・エンジニアリングは、対象の裏側をよく観察し、隠れた仕組みを見出すことだ。この手法はスキル獲得と上達への近道である。
  • 要点
    2
    リバース・エンジニアリングの第一歩として、自分の心に響くサンプルを集めて、それらの特徴を明らかにしてみよう。特徴を数値化するのも効果的だ。
  • 要点
    3
    練習においては、慣れを回避すべきだ。弱点を克服しようとしたり、より難しい技術の習得を目指したり、まったく新しいことに挑戦したりして、少しずつ練習に変化をつけるとよい。

要約

【必読ポイント!】 対象を深く理解する

お手本の構造を認識する

偉業を達成する秘訣として、しばしば「才能」と「訓練」が挙げられる。加えて、あまり知られていないが、偉業の達成には、あらゆる業界で超一流の人たちが活用している秘訣がもう一つある。「リバース・エンジニアリング」だ。

リバース・エンジニアリングは「スキル獲得と上達への近道」ともいうべきもので、「表面に現れていることの裏側を見て、隠れた仕組みを見出すこと」だ。具体的には、美味しい料理を食べて「レシピを推測する」、美しい音楽を聴いて「コード進行を突き止める」、映画を観て「物語の展開構造をつかむ」といった能力がリバース・エンジニアリングの一例である。

各分野の著名人たちはお手本を分解することによって偉業を達成している。映画製作者のジャド・アパトーは高校時代、お笑い界の大スターたちにインタビューをし、ネタの出し方から有名になる方法までを聞き出した。ベストセラー作家のジョー・ヒルにとって、レジェンド的作品を書き写して作品のリズムやタッチをつかんだことが、スランプから抜け出すきっかけとなった。クロード・モネやパブロ・ピカソは、ウジェーヌ・ドラクロワの作品を模写することで自分の技術を磨いた。

お手本の構造を分解する
Atomic62 Studio/gettyimages

複数の調査によれば、現在はカップルの40パーセント近くがオンラインで出会っている。しかもオンラインで出会ったカップルは、リアルで出会って交際を始めた人よりもうまくいっている傾向にあるという。

オンライン・デーティング・アプリのアルゴリズムは、ユーザーが「あり」「なし」をジャッジしたりある写真を一定時間見つめたりするたびに、データを収集していく。そうしたデータによって、ユーザーが「あり」と判断する相手の共通項を見つけ、次々に確度の高い相手を提案する仕組みだ。つまりオンライン・デーティング・アプリは、サンプル収集→大きく異なるところ(ユーザーの好みを左右しそうな違い)を探す→類似点(ユーザーが「あり」と判断する相手の共通点)を探す→(ユーザーが魅力を感じそうな相手を)予測する、というプロセスをくり返している。

このプロセスはリバース・エンジニアリングと同じである。まずは自分の心に響くサンプルを集めて、それらだけに見られる特徴を明らかにしていこう。「これは他のものと何が違うのだろう?」「これの何が、それほど魅力的なのだろう?」「ここから、どんなことがわかるだろうか?」「これは私が今取り組んでいることに、どのように応用できるだろうか?」と問いかけてみると、自分の心に響いた理由が解明できるだろう。

特徴を数値化するのも効果的だ。プレゼンテーションスキルを上げたいなら、気に入っているTEDスピーカーのプレゼンテーションを数値化して分析してみる。プレゼンテーション時間や語数、プレゼンテーションの構造、提示された質問の数、ジョークの数、1分間あたりの単語数、歩いている時間と立っている時間の割合などを数値化し、自分の数値と比較すれば、すぐに改善点が見つかるはずだ。

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要約公開日 2023.12.14
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