この番組はエンジニアの成長は楽しい学びからをもとに日々インプットした話題をワイワイお届けするラジオになってますなってますはいということでやっぱり優秀なエンジニアになりたいなというのを日々思うわけなんですけどやっぱりなりたいですねそうで先週かな先週AWSサミットというイベントで説明員をしてきたんですねはい

会が終わった後に懇親会的なのがあって会社の人と担当のAWSのソリューションアーキテクトの人とか営業の人とかと飲み会があったとその中でAWSの人とちょっとお話ししててAWSのリーダーシッププリンシパルっていう

ものがあるっていうのを聞いたんですね役職ってことですか違うそのまま言うとリーダーシップの原則はい行動指針的なやつかなAWSに入るというか入るかに入ろうと思うとAmazonのリーダーシッププリンシパルですねAWSじゃないよAmazon Japanっていう会社だからはいはいはい

16の原則が書かれてるんですけど職務に関わらず誰もがリーダーとして振る舞うための原則がガーって書いてるんですねこれはこれでサクッと読めてなおかついいこといっぱい書いてるんで面白いなって思ったんですが16個あるので紹介すると聞きづらくなっちゃうなっていうのがあるんで今日はここをやるんじゃなくてはい

この原則の中ですごい重要視されてると僕が感じたのはディープダイブっていうディープダイブ概念考え方なんですねちょっとややこしいのがリーダーシップ原則の中にダイブディープっていうのがあるんですけどこのダイブディープっていうのはリーダーは常に全ての階層に気を配り詳細な点についても把握しましょうねっていうダイブディープっていう原則なんですけどなるほど

これはだから自分が関わる必要がない業務なんてない全部把握しとけっていうことだと思ってるんですけどそれとまたちょっと別で丸々ディープダイブみたいな意味で深く捉える深く考えるっていうのがすごい重要視されてるなと僕は感じたんですよこのリーダーシブプリンシパルを読んでそのプリンシパル全体として

例えばで出すと一番上にカスタマーオブセッションっていうのがあるんですけどリーダーはまずお客様を起点に捉えてお客様のニーズに基づき行動します中略リーダーは競合とかにも注意を払うんですけど何よりもお客様を中心で考えましょう徹底的にとかあとはとにかく高い水準で仕事をしろとか貪欲に学び続けろとかいろいろちょっとすごい

基準が高いところを抱えていてこれを実現するためには深く考えることが重要かなと思ったんですよ思い返してみると日々仕事をする中でもこの人優秀だなって思ってる人と会話してる時にこんなとこまで考えてるんだって思う機会っていうかタイミングがあったなって思っててめっちゃあります多分深く考えるっていうのが一個ポイントになるんだろうなって思ったんですねうん

というわけで今日は深く考えるためのフレームワークダブルループ学習という考え方というかものをちょっとお話ししてみようかなと思いますそれはめっちゃいいですねなんか嫌ですよねあの

この人思考浅いなって思われるのめっちゃ嫌じゃないですかめっちゃ嫌だ社会人歴たぶんそろそろ10年だ気がするんですけどまだかまだ10年経ってないんですけどそこそこ過ごしていく中で思うのが別に年齢重ねたからといって進化しない人間能動的に自分の考え方とか行動とかを変えないと成長しない

分かりますちょっとトゲのある言い方しちゃうんですけど一般的にですよ同期の人たちがいまして明らかに抜けてる人となんかまだそこなのっていう人たちいるなっていうのをすごい感じますいるよね絶対にいるそれはどこかの集団を切り取ったらそりゃそう多分人間そういうもん本当にだから

浅いおじさんになりたくないんですね本当になりたくない本当に浅いおじさんになりたくない深いおじさんになっていこうっていうディープアンクルになりましょうディープアンクルになろうという話ですね今日の話は別にAmazonのリーダーシッププリンシャルの話とは関係ないです関係ないというかこれを調べている中でたどり着いた考え方ではあるんですけど直接関係ないんで

そこはちょっとご了承くださいお願いします面白そうまずクイズ出しますじゅんぺいにうわ怖えシャローかディープかっていう判別できる答えは出さない答えはない答えはないんですけどちょっと問題出しますねあなたのチームが開発しているシステムでバグが頻繁に報告されますとうん

これのバグすごい修正に時間がかかるけどずっとパーって出ちゃいますとこういう時どうしますかっていう答えのない問題修正に時間がかかるどういうアクションを取るかかなチームでどうしようって思った時にじゅんぺいがどういうアイディアを出すかだからそれって一応視点としては決めてなかったかもですけど開発者目線リーダー

はい開発者でもリーダーでも何も変わらないと思います一巡兵としてチームでどうしようねって打ち合わせをしている想定でそうですねバグへの対応っていうのはもちろんやってきます調査したり攻撃への考えたり直すにはどのくらいかかるのかもですしただ多分根本的に

そうやってバグを生み出してしまうチームというか仕組みになってしまっているなというふうに思ってそれを探しに行きますでそれは僕一人ではなくてもちろんなんとかチームで共有したいですねこういう状況ってここの仕組みが良くなくてこういうバグが起きやすくなっちゃう発生しやすくなるバグ作って

バグがあるままシステムをリリースしてしまうような仕組みになってしまっているそれは誰かのせいとかではなくて仕組みのせいにして誰かを咎めるとかはなくなんでプロリックのレビュアーを一人じゃなくて二人にするとか例えばですけどそういう仕組みを変えに行こうとする動きをするかもしれないです定期的にそういうバグとか発生しちゃってるっていうのであればと思いましたありがとうございます

あえて答え合わせをしないまま進んでいこうかなと思いますいやもうそうしてほしいですねいやまあ多分大丈夫ですっていうのをなんかまず最初に問いがあったなと思いながらちょっと話を聞いた後に最後もう一回おさらいをして終わるみたいな形でいこうかなと思いますはいいやでも順平は本当に成長したなと思って僕は話を聞いてましたはい今日話すダブルループ学習の話なんですけどこれはあの

ハーバード大学の名誉教授クリス・アージリスさんという人が提唱した学習手法らしいんですがもともと組織学習という文脈で作られて適用されてたんですけど個人にも適用できるよねっていうので個人にも適用することもあるとでこれ何かというとここでいう学習って勉強っていうよりは

PDCAサイクルって言うんですか何かの問題が発生してどうしようねこうやって進めていこうみたいなものの繰り返しを学習サイクルとして組織としての学習サイクルっていう言い方で学習って言ってるんですけど単に結果や行動に焦点を当てるんじゃなくてその背後にある前提思考メンタルモデルみたいなものを検証して試すっていうプロセスループっていうのかを

ダブルループ学習と言うらしいんですよただこれ分かりづらいんですよ非常に分かりづらいですすごくフワッとしてるんですよなのでシングルループ学習は何かとかさらに外側の学習って何だろうねっていうところを深掘りしつつだんだんとちょっとダブルループ学習ってこういうことだよねっていうのを理解できるようにちょっとお話ししようかなと思います優しいこれ分かりづらかったっすはい

ちょっと話戻ってダブルグループ学習っていうのは行動の背後にある前提とか思考とかメンタルモデルっていうのが本当に正しいんだっけっていう検証をして改善して試していくっていうものなんで要するに今置かれてる状況みたいなものをメタ認知してコンテキストっていうものを再定義しながらアクションを考えるっていうものになります

樋口 ごめんなさい1点ちなみにメタ認知が何かを1回聞きたいかもしれないです僕よくなっちゃうんですよねメタなんとかってよくあるじゃないですか深井 メタなんとかよくあるね樋口 まあでもなんかメタなんとかってすごいイメージづらいんですよね僕よくエンジニアとかだとメタデータとかって言うじゃないですかあれも最初はイメージできなかったですけどまあでもあれはググるとググるとかじゃん

データのためのデータとかって出てくるんですよ余計分かんないですけどでも単純にそのデータの保存された日付とかサイズとかがメタデータっていう認識で確かにデータのためのデータかとはなったんですけどメタ認知なんですけどメタ認知は自分が認知してる考えてる感じてることを客観的に把握することっていう意味なんですよなんでなんでしょう

ざっくり言うと自分を客観的に見ることはいはい俯瞰できるそう俯瞰的な視点でっていうのかなああそうですかはいでメタって一つ高い次元のって意味なんですよああなるほどなんでメタの認知は自分の状況を一つ高い次元から見るでメタデータはデータを一つ高い次元で見たもの

だから位置情報とか画像ファイルだったら画像のバイナリデータよりも一個上の層のその画像全体を説明するデータみたいなイメージなのかなって思いますなるほど次元が一個上って分かりやすいですね腑に落ちましたなんかはい

っていうのがメタっていう意味らしいですねこれがFacebookやってるメタと関係あるかはよく知りません確かにあるんだろうけどねきっとねあれはメタプラネットじゃなくてそっち系の文脈そうな気もしますけどそうなんだちょっとわかんないんですけどメタプラネットのメタもメタかもしれないですね確かに

ダブルループ学習はメタ認知めっちゃ大事になりますはいはいでまあちょっとその1個下次元のシングルループ学習についてちょっとお話しするんですけどシングルループ学習何かというと既存の理解の範囲でエラーを検出して修正することみたいなイメージなんですよなんでPDCAサイクルとかあとはちょっとこれ正しくないかもしれないんですけどはい

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この目の前の課題を解決する選択肢がある程度あってその中で何かを選んでダメだったら別の選択肢しようみたいなのがレベル1のイメージなんですけどレベル2はコンテキストとか問いを変えるんでそもそもその選択肢を変えちゃうこれダブルループレ学習になりますね一般的にはこの012に収まります3,4思いつかないですけどねあんま

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