安宅さんの「シン・二ホン」を読みました。400頁を超える大作ですが、面白いのでスラスラ読めました。特に前半４章までが面白いです。




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「プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り」という記事を読みました。

膨大な試行錯誤が細やかに生々しく書かれており、現役PdMやPdM志望者のコンパスと言える記事です。著者の卓越した言語化能力を感じます。

私もPdM兼機械学習エンジニアとしてプロダクト開発に日々勤しんでいますが、読んだ中で、特に大事だなと感じたことを３つ取り上げてみました。


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（某社の２年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です）

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新しい仕事に挑戦するとき、どのように職業を選び、どう学んでいけばよいのでしょうか。

環境変化が速いので、日々勉強しなければ生き残れなくなりました。勉強は人生の命綱です。

エンジニアになりたい人やスキルアップしたい人もいると思いますが、エンジニアの仕事内容は幅広く、何を学んでいけば良いのかなかなか見えてきません。

僕自身は、機械学習を独学で勉強して、企画職からAIエンジニアになりました。ただ謙遜でも何でもなく、学習能力は高くありません。Pythonの基礎研修で講師の言ったとおりにプログラムが書けず、周囲が器用にプログラミングしているのを見ると、地頭と言うのはあるものだと感じました。

ただ勉強方法は自分なりに工夫したつもりです。今回は僕なりの学習戦略を公開してみたいと思います。

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生活の中で時間に余裕ができると、「何か勉強でも始めようかな」と考えるエンジニアの方もいると思います。休みの日に勉強するエンジニアは本当に立派です。エンジニアの高い市場価値は、日々の努力の積み重ねの結果です。

僕も統計学の勉強を再開ました。機械学習とはまた少し違う分野を学ぶことで、自分のスキルを引き出しを増やし、今後の仕事に役立てたいと思っています。
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21世紀に最も重要なスキルは何でしょうか。

様々な答えがあると思いますが、おそらく多くの人が、「試す力」と答えるでしょう。仮説を立てて検証して答えを導くという手法は、自然科学分野の根幹であり、サービス企画や新規事業開発の最適解であり、GAFAの成長エンジンです。世界で最も試行錯誤している組織は、おそらくGoogleでしょう。

機械学習は、データに対する試行錯誤をコンピュータ上で何万回何億回も高速でできます。だから技術として高速で成長できています。加えてそれらの検証結果が、論文やネット上で公開されているのだから、恐ろしいまでのスピードになっています。

使い方によっては百億円の価値を生む資産が、インターネットに転がっているのです。情報が公開されている以上、勝負ポイントは「手を動かした時間量」が全てです。
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