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生成AI時代に“地頭力”でレバレッジを効かせる〜仮説思考力編〜

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テーマ「2025年の最も大きなチャレンジ」
仮説思考
思考力
仮説思考力
フレームワーク思考力
抽象化思考力
idea

本記事は『地頭力を鍛える』（細谷巧さん著作）の読書アウトプット＋実務応用メモです
https://www.flierinc.com/summary/1085

どんな課題意識を持っていたのか

所属している会社では、ClaudeCodeやDevin、ChatGPTなどの生成AIを積極的に活用し、開発スピードを大きく加速させています。
そのような環境の中で、自分自身の思考や行動を振り返ったとき、以下のような傾向があると感じました。
常にそうというわけではありませんが、癖になっています😅

  • 完璧主義
  • 考えるより先に動く
    └ とりあえず手を動かして調べる
  • 情報収集をすると徹底的に調べる

これにより、仕事で工数をかけた割に成果が出せていなかったり、そもそも何が目的だったのかという本質に立ち戻れないことによる手戻りの発生も起きていました。

この本を読んでどう変わりたいと思ったか・何を期待したか

  • 地頭力を鍛えることで上で述べたような課題を解消できるのではないか
  • 本書で紹介している地頭力は生成AIを使って開発を進めていく中で必要とされるのではないかと思った（本書では、考えるのは辞めてすぐにインターネットで調べることをネット検索中毒と読んでいた）

地頭力とは 🧠

本書では以下の3つの思考力をまとめて地頭力と呼んでいます。

  • 仮説思考力（結論から考える）
  • フレームワーク思考力（全体から考える）
  • 抽象化思考力（単純に考える）

今回は仮説思考力（結論から考える）について深ぼっていき、エンジニアの業務で仮説思考力をどのように生かすか考えます。

仮説思考力とは 🧠

本書では以下のような定義をしています。

①今ある情報だけで最も可能性の高い結論（仮説）を想定し、②常にそれを最終目的地として強く意識して、③情報の精度を上げながら検証を繰り返して仮説を修正しつつ最終結論に至る思考パターン

簡単にいうと以下のように出発地ではなく最終目的地から考えることを言います。
ベクトルを逆転させているのがわかります。

次にどのようにエンジニアの業務に生かしていくか考えます。

エンジニアリングにどう生かせるか 💡

事例1 会議のファシリをする時

会議は目的から伝える
いきなり議題に入らずに目的を参加者全員が意識することで何について議論するべきかが明確になります。

事例2 技術調査

まず何を調べるべきか整理する
いきなり調べずにやるべきことから考える

事例3 コーディング

コードのコメントに実装背景や目的を記したり、説明変数を使用したり、ドメイン駆動設計をすることで他のメンバーがコードを理解しやすくなります（理解しやすくなる以外にもメリットはあります）。

事例4 進捗報告

曖昧なところがあるので後ほど報告するではなくて、
現時点で分かっている範囲での結論（現在の仮説）を報告する

事例5 顧客からの問い合わせ、バグ対応

起こっている事象をそのまま生成AIに丸投げするのではなくて、
トラブルの原因として考えられるものを列挙して一つずつ調べていく

事例6 タスクを進める時

手段が増えてきて開発スコープが膨れ上がる前に、タスク本来の目的を満たすものが何かを考える。
別の目的であるならば後続タスクとして切り分ける。

事例7 コーディングの正確性

正確性が求められないところは自分なりに仮説を立てて実装する。
細かい手段についてはいちいち質問せずに仮説を立てて実装する、それをレビュアーにも分かるようにする。

例：toB向けの管理画面（前提としてデザインが求められないフェーズ）
目的：snackbarで表示するメッセージを改行したいという
手段：white-spaceプロパティを使う時

white-spaceプロパティの値をpreにするかpre-wrapにするか

事例8 ブログの執筆

目的、結論から書く
読者に何を伝えたいのかを先に書く

事例9 言葉としては理解できるけれど、実際にどう実装するのかが曖昧な時

例）スクロール率を検知する実装をしたい

スクロール率を検知することで目的が果たす為には選択肢の中で何が妥当であるかを考える。
自分なりの仮説を立てて、ドメインエキスパート（PdM）に確認する。

スクロール率は以下が考えられる
・一定時間内の最深到達地点のスクロール率
・一定時間内の合計スクロール距離率
・一定時間経過時点でのスクロール率

事例10 業務で最短ルートで貢献する為の技術力向上の為の学習

業務で使っている技術を中心に学んでいく

今後の取り組み 💪

  • 上で紹介したことを継続的に実践することで課題を解決できたか
  • 以下二つをエンジニアリングにどのように生かすのか考える
    └ フレームワーク思考力（全体から考える）
    └ 抽象化思考力（単純に考える）

最後に 🌌

本書で紹介されている思考法は、技術そのものよりも「考え方の質」を磨くものであり、生成AIを活用する現代のエンジニアリングにおいても大きなヒントになると感じています。
これからも日々の開発を通して、仮説思考をはじめとする地頭力を少しずつ実践していきたいと思います。

参考 📚

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