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【新入社員のために】社会人にとって「学ぶ」とはなにか 2/5 「どのようにして」学ぶのか/時間

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社会人にとって「学ぶ」とはどういうことか、なぜ必要なのか、どうすれば「学ぶ」ことができるのか。そんなことを五回に分けて紹介してゆきます。

  • 第1回目 なぜ
  • 第2回目 どのようにして「時間」
  • 第3回目 どのようにして「興味」
  • 第4回目 どのようにして「行動」
  • 第5回目 どうすれば実践できるか

「学び」には、時間と興味、そして行動が必要だ。まずは、学ぶための「時間」について考えて見よう。

学ぶための「時間」

ずばり「朝の1時間」だ。まずはその時間を作ること。

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「焦る必要はない」と言う人もいるが、わたしはそうは思わない。焦るべきだ。何よりも、「若気の至り」という「失敗しても怒られるだけで責任をとらされることのない特権」が与えられている。そんな恵まれた期間は長続きしない。その期間にいろいろとチャレンジして失敗を経験すること。それがもっとも効果的な学びの機会となる。

また、若いうちは、自分の「未熟」を自覚し「分からない」や「できない」を早く埋めたいという衝動がある。年をとると、「おれはこの程度のものだ」という諦めや、どうでもいいプライドや「過去の成功体験」が、新しいチャレンジを躊躇させてしまう。そうなると、もはや成長はできない。その気持ちが続くうちに学びの習慣をみにつけることだ。

時間は限られている。焦らないでどうする。じゃあ、いつ「学ぶ」のか?

「学び」の機会は仕事の実践を通じて与えられる。資料作成や事務処理、お客様への説明、上司やお客様との対話など、「もっとうまくできるようになりたい」という気持ちが学びの機会を与えてくれる。できないことが沢山ある君たちにとっては、小さな解決が大きな喜びになるはずだ。

しかし、それだけでは足りない。そこで感じた「なぜ」、「なに」、「どうすれば」を調べ、答えを見つける仕事以外の「時間」を作ることが大切だ。そんな自分の時間こそが、成長を加速する原動力となる。ではどうやってその時間を作り出すか?

日中は仕事に忙殺される。まだ要領を得ない君たちにとっては心の余裕などないだろう。夜は残業があるだろうし、疲れているから気持ちも入らない。休日は趣味を楽しみ、友人や家族と過ごしたいだろう。そうなると「朝」しか、自分のための時間を作ることができない。

毎朝の1時間は1週間で7時間になる。これは1日研修を毎週受けているようなものだ。4年も続けば大学院の修士課程に学ぶのと変わらない時間を手に入れることができる。

何をするかは後で考えればいい。まずは、カタチから入ること。習慣を付けること。

「通勤に1時間かかるのでそこで本や新聞を読めばいいでしょうか?」

「休日にまとめて7時間やってもいいですか?」

「30分くらいからはじめていいですか?」

全部ダメ!なぜ楽しようとするのか。なぜできることからやろうとするのか。できないことをやろうとして、できるようになってはじめて成長できるのに、なぜその最初の一歩を踏み出そうとしないのか。

会社の近くのカフェでもいい、誰よりも先にオフィスに出てそこで時間をつくるのもいいだろう。まずは、カタチをつくることからはじめることだ。

最初の3ヶ月はキツいという人は多い。しかし、その3ヶ月が過ぎ習慣になってしまうとそれができないことがキツくなる。そんなカタチをつくることからはじめてみよう。

そこで何をするのかは後で考えればいい。時間があれば何かしないわけにはゆかない。ただ、ひとつだけ、やっておくといいことがある。それは、今日一日のイメージトレーニングだ。きょうは、朝から誰と会って何をして、そのためにいつオフィスを出て・・・といったことをイメージしておくこと。そして、そのための段取りや準備を洗い出してみる。たったこれだけのことで、仕事の効率は大幅にアップする。それが心の余裕となり、朝の時間の大切さを実感することにもなるはずだ。

次回は、「興味」を持つことについて考えてみよう

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  • 「マルチテナント効果」を追加しました。p.59
  • 「Oracle 12cのマルチテナント・アーキテクチャ」を追加致しました。p.60
  • 「Amazon API Gateway」を追加致しました。p.63
  • 「ITで変わる働き方」を追加しました。p.178

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  • 「製造業のサービス化」を新規追加しました。p.31
  • 「IoTで変わるビジネス価値」を新規追加し、解説を加えました。p.32
  • 「ビジネス価値の進化」を新規追加しました。p.33
  • 「機器のイノベーションとビジネス戦略」を新規追加しました。p.41
  • 「CRMとトータル・エンジニアリング・サービス」を新規追加しました。p.55

スマートマシン

  • 「人工知能と機械学習」を改訂し、解説を追加しました。p.144
  • 「人工知能の4レベル」を改訂し、解説を追加しました。p.145

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