Feedback Loop

調べ物でもプログラミングでも巨大なタスクに一気に立ち向かうのは分が悪い。いきなり着手せずに小さなステップに分け、ひとつずつクリアしていく。複雑な問題を単純な問題の組み合わせに分解する。実際最近の賢いAIモデルはこうやって動くようになっている。人間から与えられた指示をステップに分け、その各ステップのひとつずつをこなしていく。

前職で一時期一緒に働いていた先輩が、新メンバーの面倒を見るというのは餌を食べられるサイズに千切って渡してあげることだ、と言っていた。個人的には好きな表現ではないが、AIではなく人に依頼するときも同じような力学がある。そして適切な分解は全体像を把握できてないと難しいのでシニアレベルの仕事になる。仕事の流れを整えたり、どこから手をつけたらよいかわからないものを具体的なタスクに落とし込むところにセンスが光る。

こんなことを考えていたら、先日読んだ漫画「ワールドトリガー」の最新刊にほぼ同じ内容のことが書かれていた。ステップを刻むこと、自分の力量にあわせて課題を設定すること。別の実践書「ゾーンに入る」によると、人間は向き合っている課題の大きさがちょうど良いときに最高の集中力を発揮できるらしい。ちょうど良い大きさとは頑張ればギリ超えられる壁のこと。良いタスク分解ができれば集中力があがり、それを乗り越えて自信もつき、ポジティブなサイクルが回り始める。壁に直面したときはそれが自分に適切な高さの壁なのかを自問したい。