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入門 考える技術・書く技術 読書メモ

同僚がこの本を blog にしていたので、同じモチベーションで読んだ。昔読んだはずなのだが、ほとんど内容も覚えていないし読書メモを取っていなかったのでこれを機にメモしながらおさらいした。

感想やメモなど

入門と冠している通り読みやすく、書いてあることも「そうだね」というものが多かった。知ってはいるけど実践できてないなと気付かされる内容もあり、定期的に文章を書く系の本を読もうと思えた。

大胆にまとめると「考える技術 = 読み手を意識してメッセージを決める」「書く技術 = 文章構造を組み立てる」この2点に集約されそう。前者は意識、後者はテクニックという感じだろうか。

なお、本書はビジネス文書 = プレゼン資料、を前提にしている印象だった。エンジニアが記録するようなテクニカルライティングを目的としたい場合、また別の本を選ぶのが良さそう。

以下は引用しながらメモをしていった部分。

ビジネス文書では、何について書くのかを決めるのは、あなたではありません。それは読み手です。<略>「読み手の関心はどこにあるのだろうか」「読み手はこの文書で何を求めているのだろうか」

山﨑 康司. 入門 考える技術・書く技術 (Japanese Edition) (Kindle Locations 143-144). ダイヤモンド社. Kindle Edition.

自発的な問題提起だとしても、発信するという行為そのものが相手ありきである。自分用のメモ以外はちゃんと相手を想定して文章を起こした方が良い。完全同意。

ビジネス文書では、結論は冒頭に書くのが原則です

Location 160

流石にもう聞き飽きたぐらいいろんな本で書かれていることだ。世間に浸透しきったと言ってもいい気がするが、実践徹底度はどれぐらいだろうか?

構成さえきちんとしていれば、書く段になってあれこれ悩むことはありません。逆に、もし途中で筆が止まってしまうようなら、それはきちんと考えられていない証しです。

Location 201

伝えたいことが曖昧な状態だと構成を組むことすらできない場合があるなと思い出した。最初のアイディア出しに一つハードルがありそう。だからこその考えるプロセスがあるという認知が必要なのだろう。

読み手の疑問に対する答えこそが、ビジネス文書で伝えるべき考え(メッセージ)なのです。

Location 212

これは結構意識していることが多い(つもり)。自分だったらこれが知りたいだろうなぁという結論やまとめを冒頭に持ってくることが多い(つもり)。一方、ちゃんとできているかのフィードバックをもらう機会がなかったと思った。

この本でも FAQ を設けているけど、文章で拾いきれない想定質問を FAQ にしてまとめておくというのも tips だろう。

本書では、ビジネス文書に的を絞ったもっとシンプルな方法として「OPQ分析」をご紹介します。「OPQ分析」は、ビジネスシーンで最も必要とされる問題解決を重視した、いわばSCQ分析の簡易版です。

Location 306

読み手分析のフレームワークとして紹介されていた。確かにこういうのがあるととりあえず考えるきっかけになって良さそう。 STAR面接も似たようなものかな。

情報の受け取り手の頭の中は、内容を理解するために受け取った多くの情報をグループ化(パターン化)し、理解可能な考えの数に収めようとする……それならば発信者が予め情報をグループ化して伝えれば、読み手の負担はぐっと減るはずです

Location 513

文章の構造化めちゃ大切... 流れとしても構造化の意識が大切だけど、段落や箇条書き、インデントなどを使って見た目でも構造を意識したいところ。というか自分で書いていてそのほうが整理しやすい。

名詞表現、体言止めは使用禁止とする

Location 645

はい...わかっちゃいるけどうっかりやってしまいます。

「あいまい言葉」は使用禁止とする

Location 660

はい...ただ後ろの方にも書いてあるが、意図的に使う場合もあろうだろうし、文章を書く流れを止めたくない時は後から見直すというのもありだと思った。 思考整理のためなら言葉に気を使った方がいいし、草案や構成案を作る段階なら構成を後に回すなどするのが良さそう。

メッセージはただ1つの文章で表現する

Location 678

これも同じく校正の段階で見直すやつかなぁ。

鉄則「しりてが」接続詞は使用禁止とする

Location 683

重要だしわかりやすいけどひとつ前の鉄則と同じ内容なのでは...?

帰納法とは、複数の特定事象(前提)から要約(結論)を導くロジック展開です。結論は、常に推論となります。絶対的な真実ではなく、前提から導かれた「論理的に」正しい推論です

Location 749

不確実性の高い対象に対して説明するほとんどのケースはアブダクション推論(最近覚えた)なんだろうなぁと思った。帰納法だとサンプルを集める必要があってこれがハードルになるし、演繹法だとロジックに誤謬が混じりやすくそして説明できるならもはや問題解決できてるに等しいよね。

プレゼン資料の場合はロジックを組み立てて結論を伝える必要があるので、そもそも推論ではなくちゃんと説明しろよ、という違いはあるだろう。

見出し、段落、箇条書きをうまく活用し、文書を手に取ったときにメッセージの固まりがすっと目に入ってくるようにします。

Location 1071

あっ。途中でコメントした内容が立項されていた。ちゃんとまとめてくれてありがたや。Markdown で用意されている機能をちゃんと使うと自然と見た目も整理されるので、記法を知るところから始めると良さそうだ。

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