TL;DR:絶え間ない技術進歩の世界において、複雑なスキルを素早く習得する能力は、もはや贅沢品ではなく、戦略上の必須事項である。スコット・ヤングは、「ウルトララーニング」の偉業-MITの4年制コンピュータ・サイエンスのカリキュラムを1年でマスターしたことなど-で有名だが、強力なフレームワークを提供している。メタ認知（学習の旅のマッピング）、集中力、直接的な応用、的を絞ったドリル、能動的な知識の検索といった原則に焦点を当てることで、個人や組織は成長とイノベーションを大幅に加速させることができる。
変化のスピード、特にテクノロジー分野では、継続的かつ迅速な学習への取り組みが求められる。真のリーダーシップには、新しいスキルやパラダイムを卓越したスピードと効率で習得することが必要なのだ。スコット・ヤングは、1年間で4つの言語を習得し、MITの4年間の厳しいコンピューター・サイエンスのカリキュラムをわずか12ヶ月で修了した人物である。
彼の著書「Ultralearning」で詳述されている彼のアプローチは、伝統的な意味での近道ではなく、ハードスキルを効果的に習得するための戦略的で強烈な方法論である。マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズで「デジタリティの加速」を目指す当社にとって、このような原則を理解し、適用することは、個人の成長と組織の俊敏性の両方にとって不可欠である。ここでは、私が絶大な価値を持つと信じる、5つの基礎的なウルトララーニングの原則を探ってみよう。
ウルトララーニングを解き明かす：迅速なスキル習得のための5つの基本原則
スコット・ヤングは9つの原則を概説しているが、私が特に共鳴し、今日のプロフェッショナルやビジネスにとって実行可能だと思う5つに焦点を当てたい：
1.メタ認知（メタステアリング）：まず学習地図を描く
新しい学習に飛び込む前に、あなたはどのような準備をするだろうか？私たちの多くは、直感的にトピックを選び、人気のオンラインコースを購入し、すぐに飛び込むかもしれない。しかし、この方法では、選んだカリキュラムが本当に自分のニーズや目標に合っているかどうか、ギャンブルになってしまうことが多い。
ウルトララーニングは、より戦略的な第一歩を提唱している：メタ認知、つまり "学習についての学習 "である。これには、3つの質問に徹底的に取り組むことで、自分専用の学習マップを作成することが含まれる：
- なぜ あなたの核となる動機は何ですか？道具的なもの（特定のプロジェクトや役割のために新しいスキルが必要など）なのか、内発的なもの（学びたいという根強い欲求）なのか。なぜ」を明確にすることで、焦点が定まり、そのスキルが本当に自分の目的に合っているかどうかを判断しやすくなります。手段的な目標の場合は、専門家にインタビューすることで、目標とするスキルが正しいかどうかを検証することができる。内発的な目標の場合は、「これをどのように応用できるか」を問うことで、目的を具体化することができる。
- 何を このスキルには具体的にどのような知識や能力が必要なのか？に分解してください：
- 概念： 深い理解を必要とする考え方や原則（例えば、ソフトウェア開発では、オブジェクト指向プログラミングの原則やデータベースの正規化など）。
- 事実 暗記する必要のある情報（新しいプログラミング言語の構文規則、業界特有の略語など）。
- 手順：ほとんど自動的にできるようになるまで練習を必要とする行動（例：一般的なコーディングパターン、デバッグルーチン、アプリケーションのデプロイ）。
- どのように どのような資料や方法を使いますか？アカデミックな科目については、大学の入門コースのシラバスが貴重な資料になります。非学術的なスキルについては、オンラインの専門家（Redditのようなフォーラムは宝の山です）や直接のアウトリーチを通じてアドバイスを求めましょう。
この最初のマッピングによって、学習の旅が目的に沿った効率的なものになります。
2.フォーカス深い集中力を養う
このハイパーコネクテッドな世界では、深く集中する能力がスーパーパワーとなる。スコット・ヤングは、集中力を妨げる3つの一般的な障害として、先延ばし（始めるのが難しい）、注意散漫（集中力を維持するのが難しい）、そして「深い」集中力の欠如（表面的な取り組み）を挙げている。
先延ばしは多くの場合、もっと魅力的なことをしたいという願望か、目の前の仕事に対する不十分さへの恐れから生じている。克服への第一歩は、素直に認めることだ。ヤングは、集中力を高めるための水平的なアプローチを提案している：
- レベル1（不快なことに取り組む）：タスクが大変だと感じたら、"5分 "だけを約束する。最初の摩擦を減らすことで、勢いをつけることができる。
- レベル2（こまめな休憩の管理）：ポモドーロ・テクニックを採用する-25分間集中して働き、5分間の休憩をとる。
- レベル3（より深い集中を達成する）：「タイムブロック」を使って1日の計画をあらかじめ立て、集中した学習や仕事のために、中断されない特定のブロックを割り当てる。 より高いレベルのテクニックがうまくいかない場合は、よりシンプルなテクニックに戻して習慣を作り直す。
3.直球勝負：実際にやってみて学ぶ
従来の学習の多くは、間接的な方法を用いている。たとえば、話すことなく言語の文法規則を学んだり、発表することなく人前で話すことについての本を読んだりする。直接性の原則は、学習活動はそのスキルが最終的に使われる文脈を忠実に反映すべきであると主張する。本質的に、真の学習とは、できるようになりたいことを直接行うことである。
新しい言語での会話の流暢さを目標とするのであれば、教科書の練習だけに頼るよりも、ネイティブスピーカーとの実際の会話に参加する方がはるかに効果的です。直接学習に効果的な方法には、次のようなものがあります：
- プロジェクト型学習： 特定のアウトプット（アプリの構築、連載記事の執筆、システムの設計など）を生み出すことを中心に学習を構成する。これは、エンジニアリング、設計、コンテンツ作成などのスキルに非常に効果的です。マーキュリーのチームは、社内のスキル開発にこのアプローチをよく使用し、段階的な成果物を設定することで、新しい知識の実践的な応用を確実なものにしています。
- 没入型学習：スキルを使わざるを得ない環境に身を置く（例：新しいコーディングフレームワークを学ぶためにオープンソースプロジェクトに参加する）。
- 「フライト・シミュレーター」法：直接没入することがすぐには不可能な場合は、スキルを実世界で応用することをできる限りシミュレートする環境を作るか、見つける。
4.ドリル：弱点を克服する
複雑なスキルは、相互に結びついた多くの要素で構成されている。多くの場合、そのうちの1つか2つの弱点が上達のボトルネックになる。例えば、新しいプログラミング言語を学習する場合、そのコアとなるライブラリ関数に精通していないことが大きなボトルネックになるかもしれない。
ドリルとは、これらのウィークポイントを特定し、それを最小の構成要素に分解し、集中的に練習することである。スコット・ヤングはいくつかの効果的なドリルテクニックを提案している：
- タイムスライシング：より大きな手順の特定のセグメントを分離して繰り返し練習する（例えば、特定のコーディングアルゴリズムや複雑なGitワークフローを練習する）。
- 認知的練習:タスクが複数の認知能力を必要とする場合、一度に1つだけを練習することに集中する（例えば、新しいデータ視覚化のテクニックを学ぶとき、その美的表現について心配する前に、チャートの構造を理解することだけに集中する）。
- 模倣（模倣法）：根本的な仕組みを理解するために、専門家の仕事の特定の部分を模倣する（例：自分自身のテクニカルライティングを向上させるために、よく練られたAPIドキュメントを分解して書き直す）。
- 虫眼鏡メソッド：創造的スキルや問題解決スキルについては、向上させたい特定のステップに不釣り合いなほど多くの時間を費やす（例えば、スケーラブルなシステムを構築する能力を向上させるのであれば、実践プロジェクトのシステム設計フェーズに特別な時間を費やす）。
- 前提条件の連鎖：スキルの練習に直接飛び込み、知識や要素スキルのギャップにぶつかったら、続ける前にその前提条件を学ぶために一時停止する。
5.リトリーバル積極的に想起して記憶を強化する
私たちは皆、「忘却曲線」の影響を受けている。これに対抗し、永続的な知識を構築するためには、能動的検索に取り組まなければならない。これは、受動的に復習するのではなく、強制的に記憶から情報を呼び起こすことを意味する。
心理学者R.A.ビョークの言葉を借りれば、「望ましい困難」に遭遇すること、つまり何かを思い出すのに苦労しながらも最終的には成功することで、長期的な記憶保持が著しく強化されるのである。効果的な想起法には次のようなものがある：
- フラッシュカード: 事実情報（プログラミング構文、キーボードショートカット、技術的定義など）を暗記するのに優れている。Ankiのようなツールは、間隔反復の原則に基づいて復習スケジュールを最適化することもできます。
- 自由想起：章を読んだり、チュートリアルを見たり、ミーティングに参加したりした後、思い出せることをすべて書き出したり、言葉にしたりしてみよう。これは強力な自己テスト法である。新しい技術の概要から重要なコンセプトを思い出せなければ、それは私がそれらを本当に内面化していない証拠だ。
- 自分で作成した課題：実践的なスキルを身につけるには、学んだことに基づいて、小さな課題や練習問題を自分で作成する（例えば、「今勉強した新しいデザインパターンを使って、このコードの一部をリファクタリングする」、「セミナーで議論した戦略的フレームワークを使って、Xクライアントの問題に対する解決策を概説する」など）。
ウルトララーニングの実践マーキュリーの視点
これらのウルトララーニングの原則は、単なる学術的な概念ではなく、迅速なイノベーションと適応性を育むために組織の文化に組み込むことができる実践的な戦略です。マーキュリーテクノロジーソリューションズでは、新しい技術的課題に取り組む際に直感を受け入れ、中核となる問題の解決に集中し、知識を継続的に取得して適用し、より深い専門知識を構築することをチームに奨励しています。このような学習の俊敏性は、お客様にとっても、私たち自身にとっても、「デジタリティを加速する」能力の基本です。マーキュリー・ミュゼスAIのような当社のAIソリューションでさえ、膨大なデータセットとフィードバックに基づく反復学習と改良の原則に基づいて構築されています。
スキルの半減期が短くなりつつある時代において、ウルトララーニングの能力は大きな競争力となる。
これらの原則を探究し、あなた自身と組織の学習軌道をどのように変えることができるかをぜひ考えてみてほしい。未来は、学び、適応し、新しいフロンティアをスピードと深みの両方でマスターできる人たちのものである。
