がむしゃらにやることしかやっていなかった。
学生の時もそうだし、社会人になってからも、基本的にがむしゃらに勉強することで知識を蓄えてきた。だが明らかに効率が悪いし、20歳くらいまでであれば、脳の側も記憶能力が高いようで、そういった手法も通用するようだが、それを超えると、なかなか点と点を線で結ぶような覚え方をしないと厳しく感じている。
中でもatcoderでプログラミングの勉強をした時が圧倒的に非効率に勉強したところであると思っている。2年くらいかかったが、本当に必要だった(?後述)VBA能力は少ししか向上せず、ぎりぎり緑になるのがせいぜいだったし、機械学習をやりたかったためpythonを使ったが、機械学習で何かできるわけでもない。numpyやpandasというpythonの基本中の基本のライブラリすらいまだ使えない。ただ、応用情報等資格だけはいくつか取得したため、異常なラック値も相まって年収だけは跳ね上がった。とはいえ、もっと知識の吸収力というか効率的な方法をとれば、少なくとも半年、1～2か月というところさえ可能だったはずだ。
なぜこれほどに非効率なことに陥ったのかを考えれば、次回以降に役立てることができると思っている。年頭の目標にこそおいていなかったが、知識の吸収力という部分は、ここ数年で相当課題だなと思っていた部分である。最近、「コンサル一年目が学ぶこと」や「得点力を鍛える」を読んで、私が、これまでずっと正しいと思っていたことが違い、何か要領いいなこの人と思っていた人たちに共通していることが言語化されていることで、少しこの辺りがクリアに見えてきた。「コンサル一年目が学ぶこと」は相当な名著と思う。私が知りたかったことがこれでもかと書かれていた。「得点力を鍛える」はこの本の中で参考図書として紹介されていたが、効率的に目標を達成するうえでどういった手法を取ればいいのかが詳細に記載されている。できることであれば30年前に知りたかった。だが、どうやら20～30年前はどうやらそういう時代ではないことが、「得点力を鍛える」には書かれている。素直に生きていれば私のような状態になっているのもよくあることのように思う。
かつて、私が受験したころはいかに受験勉強をまじめに行ったかが、点数として出やすい状態となっていた。とはいえその頃からももちろん効率的に目標を達成する同じ手法は通用した。現代の受験で求められる能力は少し違うのだそうでより効果的というか必須の部分なのかもしれない。
社会に出ると、効率よく目標にたどり着くことを求められるが、その辺りへの対応が私はアップデートできていない。生きた化石のような状態だ。このためあらゆることに対して非効率になっていたが、これを機会に少しづつ自分の中にこの手法を落とし込んで効率化していきたい。
atcoderでプログラミングの勉強をした時の何が悪かったのか。
正直、これと言った成果がほとんど上がっていない。さすがにそれは言いすぎなのだが、atcoderでレートを上げるということに関して言えば、2年かけてやっとこさ緑になった。という部分である。これは、緑にすらいけない人が結構な割合を占めていることを考えれば、悪くない成果と言えなくもないが、30歳を超えた社会人としては、水色は行きたいところではある。がこれは些細な問題である。
目的と手段を間違えている。
上だけ見ていると、atcoderでレートをあげることが目標のように見えるが、本来の目標はpythonで機械学習やAIを学び、自分でAIを作れるようになるというところが目標で、pythonの勉強のためにatcoderを選んだわけである。この時点でも目的と手段がだいぶ乖離していることがわかる。では機械学習やAIを学び、自分でAIを作れるようになるという目標としたのはどういった意図があったのか。
これは業務等において、AIがもてはやされた時期があった。そのため、これからはAIが伸びると思い、python等を勉強するに至ったわけだが、プログラミング能力がなさ過ぎて、まったくAIを作るに至らず、まずpythonを勉強するために、紆余曲折してatcoderをやりだしたところにある。不思議に思うがatcoderだけ異常に続けられたのには理由があり、レートというすぐにフィードバックのある報酬系があったことによる。これは人間当たり前で、評価や成長が見えないところで努力をするというのは本当に難しく、将棋の羽生善治さんの有名な名言にもある。そのため明確に進んでいるという基準があり、なおかつ常に更新されている物を人は好む、だからこそSNSが普及し、すぐに反応のわかるものが人気となっているし、私自身、偏差値や、点数で明確にすぐに成果がわかるものを意図せず（？）続けてしまっていたのである。
機械学習を学ぶなら直接的にはkaggleというものもありこちらにも得点機能はあるのだが、スタート地点にたどり着けず挫折したままだ。私の言うスタート地点とは、kaggleではお題に対してある程度得点の取れるサンプルが与えられるが、それを意図的に改造したりして得点を上げ下げするところまでたどり着けなかった。今思えば明らかにソロでやるべきものではない。がむしゃらにやってはゴールが見えない。効率という観点で理解している人に教えてもらいながらチーム組んだりしてやる以外にない。何事においても目的や狙いが明確になっていない練習、勉強は、伸びないものなのかもしれない。
AIがもてはやされて久しいが、今や話は生成AIまで進んでいる。今これを有効に使うために必要な能力としては、AIが出力したものを精査する力であり、ぶっ飛んだ能力ではなく、地道に何が書いてあるかの本質を理解できるかによるところが大きい。空中戦でなく、地上で何がどうなっているかを理解しておくことが必要だった。
まだ本質には迫れていない。私は何がしたかったのか。
プログラミング言語としてpythonを勉強することを選んだわけだが、業務では圧倒的にexcelを使用する。そのため、excelを活用するうえでの効率的な使い方や、VBAを勉強した方が、圧倒的かつ簡易に業務力は向上した。そう、結局私は業務力を向上したかったのである。そうなれば年初に目標に立てたVBA能力向上すらも回り道かもしれない。何らかのツールという意味では業務上で、excelを使うかもしれないが、それ以外の部分に目を向ければもっと大きな絶対量を持った業務が存在し、そちらを効率化していく方が、有意義なのではないだろうか。
一つ目標を立てた上で正解していたのは、タッチタイピングである。これはPCを一日の大半使用して業務をしている現状では必須スキルである。生まれてこのかた何度か挑戦しつつもできていなかったが、今年になって何とかできるようになり、タイピング速度のブレイクスルーが発生し、業務の効率は、計測できていないが相当上がったものと思う。そもそも、目やそれにかかわる部分に限界が生じていた。むしろそこに来てやっと重い腰を上げて取り組んだというのが、事の顛末に思う。そもそもタッチタイピングに関しても独学でやろうとしたが、これを学ぶ上でも、もっと効率よく若いうちに習得できたのはないかと思う。
次いでひょんなことから整理整頓に行きつく。偶然の産物ではあるがこれも業務全部に効く基本中の基本に思う。業務中に資料を探す時間というのは何度か課題として挙げてきた。整頓術は整理の後に始めるもののはずだが、世の中では整頓術がもてはやされすぎに思う。まず整理、これだけでも十分すぎるくらい圧倒的な効果がある。結果として机の上に置いている不要な資料は0となり机の中から資料を探す時間はほぼ0になった。
このほかにも、業務にかかわらず、生きていくうえで外せない本質となる時間短縮術がいくつもあると思う、まずはその辺りのスキルを向上したのちに、個別の能力を必要度の高いところから効率的に向上していきたい。
ついでに年初に目標を5つ立てたわけだが、本当は何がしたくてこの5つなのか、そしてそれを達成する大きな要素であり、かつ簡単に達成できるものは何なのかを考えていきたいと思う。
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