# 【書籍紹介】全米ベストセラー『リーン・ラーニング』待望の日本語版！AI時代に読み直して気づいた重要性 今回は書籍の紹介です。海外書籍の翻訳版が出まして、名前がリーンラーニングという書籍なんですね。 実はこの本は去年発売されましてアメリカの方でですね大ベストセラーとなっています。 ニューヨークタイムズUSA TODAYのベストセラーということでですね、昨年2025年6月3日に発売されました。 実は昨年発売されてから私自身もですねこのボイシーとそれからノートで紹介していたんですよ。 当時はまだ英語版しか出ていなくて日本語版のですね書籍は出版されてませんでした。 それを私がAIを使って読み通してですね、それをボイシーおよびノートで紹介したというところです。 詳しくはですねその当時のボイシーとノートへのリンクを本放送の中にリンクをつけておきますので、そちらをですね読んでいただいたり聞いていただくと、より詳細に本の内容がわかるのかなと思うんですけども。 今回はその私が1年前にAIを使ってねなんとかその用書を読んでね皆さんに紹介するということをしたんですけども、 プロが翻訳して日本の国内版が出たということでその違いであったりとかAIが翻訳してね私が解釈して伝えたものとプロの翻訳者が出してくれた日本語版というのがどういう違いがあったのか結構重要な気づきがありましたので AI翻訳で私がね解釈して伝えたものとプロが翻訳したものの違いみたいなところも紹介できると思いますし 1年経った今になって読んでみるとやっぱりこの本はですねAI時代及び今AIエージェントが発展してきている時代ですね より多くAIに任せることができるという時代においてより重要性を増している本なんじゃないかなと思いましてそのあたりも現在の状況に合わせて紹介し直せればなと思います ちなみにこの本ですけども招営者様がですね私の本のノートとボイシーの本もすでにチェックしてくださっていまして翻訳版が出てない頃から私がね紹介していたということを見ていただいていたみたいで非常にありがたいなと嬉しいなと思うんですけどもその上でですね今回の翻訳版をご検本くださったということでありがたく受け取りながらですね読みましたので紹介したいと思います # 2500万DL起業家の逆転劇と、Geminiを活用した洋書読書の「答え合わせ」 まずこの書籍リーンラーニングというものなんですけども 簡単に日本語で言いますと少なく学び多くの結果を出すということですね リーンっていう言葉はリーン生産方式とかそういうふうに呼ばれたりする言葉で使われるんです けども引き締まったとか無駄がないという意味がありますね リーンラーニングというのは無駄なく学び そして多くの結果を出すみたいなニュアンスになります 著者の方はパットフリーンという方でですね オンラインコンテンツビジネスの業界で私みたいにね オンライン講座を出したりとかいう業界の中ではアメリカの方での大化というか ベストセラー作家という感じなんですよね 本人も最初からねキャリアが順風満帆だったわけじゃなくて 本人が建築について学び建築業界で働いていたところを急に解雇されてしまった リストラされてしまったとその結果ですね 1年発起して建築分野のリード試験というですね試験の対策教材を作り売り始めた オンラインで売り始めたというところからオンラインコンテンツビジネスを始めていったと でそこからどんどんですね広がっていって今ポッドキャストも2500万ダウンロード いうことですねいわゆるビジネスインフルエンサーでもあるというところです そんな方がですね書かれている本となりますよりそのプロフィールとか本の詳しい話については 1年前に私がですねボイシーやノートでお伝えしてますのでそのあたり聞いていただければ なと思いますここではですね私が去年はね ジェミニを使って要所を日本語を訳しながら読んでいて読み通すことができたって いうことで非常に興奮していたんですよ それまではパッドフリンさんの書籍とか電子書籍は買ってはいたんだけどやっぱり 英語のまま全部読み通せなかなか難しくですね 諦めかけていたところだったんですけども昨年はジェミニがちょうどですね ジェミニライブっていうですね音声会話をジェミニとしながら自分がスマホで映した映像を ジェミニに見せてですねこれなんて書いてあるのみたいなことをですね 要所でもそのページをジェミニに映像で見せながら直接質疑応答できるっていう機能があったり とかあとジェミニのですね写真を送ればその写真に映っている文章の内容すごくよく読み 解いてくれてで文章で回答してくれるという性能が高い 高くなったというところですごく要所が読みやすくなったんですよね だからそれですごく私も歓喜してですね 何冊か国内では翻訳版が出ていない海外ベストセラーを読み解くというシリーズでボイシー とかノートで皆さんに紹介していたというところがあったんですよね でその比較なんですよね今回プロの翻訳者の方が翻訳者の方ですね 鈴木ファストアーベントリエさんという方が翻訳なさっているということでね ちょうど私もジェミニに翻訳してもらいながら読み解いたのと プロの翻訳者がこう書いたというのを比較しながら読むことができたのである意味での 答え合わせみたいな体験にもなりましたそのあたりについても話したいと思います # 【AI vs プロ翻訳】原書の難解な英語を「イフ・イージー」に訳した、プロの言葉選びと「捨てる決断」 はい、チャプターが変わりましたので、このチャプターの話はですね AI翻訳で私が解釈したのと、プロの翻訳者による本の内容ってどう違うのかということで感じたところを話したいと思います。 ズバリやはり言葉選びがやっぱプロだなっていう感じがしますね。 私が去年AIでGeminiでね翻訳してもらいながら読んでいた頃っていうのはなんとなくざっくりは理解は できるんだけども、言葉のニュアンスがよくわかんない。 捉えにくいなっていうことがよくあって、いちいちAIに対してここはどういう意味があるの? ここはどういうニュアンスなのかな?日本人の感覚だといまいちわかんないんだけど、みたいな質問をAIに繰り返して理解する必要があるところがありましたね。 それに対してですね、今回の翻訳版というのは一つ一つの言葉が、やっぱり日本人の読者がスッと入ってくるような言葉選びをして整理されているんですよね。 そこの部分って直訳とはちょっと違っていてですね、おそらく英語の原文の方を読んだら、ここの原文を公訳したのか?みたいな比較すると面白いんじゃないかなと思うんですよね。 で、象徴的なエピソードがありまして、ここはこうなったんだっていうのがありました。 で、原書の方で英語ではですね、中でのメソッドとしてですね、要するに難しいことに取り組むときに、難しいまま考えると行動できないよね。 だから、もっと簡単な方法はないか模索しろ、みたいなメソッドがあるんですよ。 これを英語での原書ではですね、If this were easy, what would it look like? もしこれが簡単だとしたらどんな形になるだろう?という問いかけなんですね。 で、その頭文字を取って、I-T-W-E-W-W-I-L-Lという風にメソッドとして略しているのが原書での書き方なんですね。 この頭文字を取ったやつがなんて読むんだろう?ということで、私も疑問だったんですね。 私の感覚だとスッと入ってこない頭文字の連続だったんですけども、ここの部分は翻訳書を読んでみるとですね、スッキリした訳がついておりまして、メソッド名がIf easyという短い名前に置き換えられてるんですよね。 元の方では、すごい頭文字の連続でI-T-W-E-W-W-I-Lみたいな感じだったんですけども、それがスッと日本人感覚でおそらく理解しやすいようにIf easyという言葉で略されている。 こういうのは確かに日本人の感覚だとスッと理解しにくいところを、より分かりやすく言葉を選んで翻訳版を出してくださっているというのがプロの技だなと思います。 これもね、多分決断がいる作業だったと思うんですね。 原初のニュアンスを失わせずに、この言葉は重要なメソッド名なんだけど、これをあえて改変してね、If easyに略してしまっていいんだろうかっていう葛藤とか決断なんかも結構あったと思います。 でもそこは多分、翻訳者さんの判断だったり出版社さんとのやりとりで、ここは日本人に分かりやすい名前に置き換えて、このメソッド名を残すことによって何かメリットがあるかっていうと、そこまででもないから簡単な方に直して、よりスッと分かりやすい名前でいこうという捨てる決意というかね、そういうものがあったと思うんですよね。 これをやってるのが人間の仕事であり、おそらくAIにそのまま翻訳させたとしても、このアイディアとか提案は多分なかなか出てこなかったと思うんですよね。 AIは決断をしないで、人間に決断を委ねるスタンスを取るのが普通なんで、こういうズバッと切り捨てるみたいなことはなかなか難しいわけなんですよ。 こういうところを見ると、プロの人間の翻訳者さんと出版社さんが仕上げた細部まで、どういう言葉で日本人の読者に分かりやすくするのか、共通感覚で理解しやすくするのかという決断の連続が見えるなというふうに思いまして、それがAI翻訳ではできないプロの翻訳者と出版社さんの手がかかっているものの違いなのかなというふうに思います。 # AI時代を生き抜く3大メソッド｜ジャストインタイム学習・イフイージー・マトリックス整理術 そして次のチャプターになりましたが、この本書の中で言われているリーンラーニングですね。 より少なく学び多くの結果を出すという学び方の体系なんですけども、 ますますAI時代になって重要性が増しているなぁと思う話ですね。 1年前に読んでもう一度AIが発展してから私もこの本を読み始めたわけなんですけども、 感じたところをまとめていきたいと思います。 まず一つ目ですね、ジャストインタイム情報という本書のメソッドがあります。 これは人間の癖としてですね、多くの人は何かを取り組もうと思った時に100%全部学んでから始めようとするわけなんだけども、 結局100%の学びに達するまで行動ができないので、前に進めなくなっちゃうっていう思考の癖がありますよねという話ですね。 そうじゃなくてジャストインタイムなので、必要な時に必要なことを学び、その都度必要なことを学び、一歩ずつ進んでいくべきだ、行動に移すべきだということを示唆している メソッドなんですよね。今ってAIとかAIエージェントの時代じゃないですか。 そうするとですね、私なんかも何か新しいことを実行しようと思った時にAIを使って 必要な情報を得たりしながら、そして行動をして一歩一歩進めていくんですけども、今ってもう選択がちょっと違ってきてますよね。 なんか例えば業務効率化したいなぁと、新しい、そうだな、自分の面倒な作業を自動化してくれる仕組みだったりアプリを作りたいなぁと思った時に、今だとやりながら学んでいくっていうことになりますよね。 ちょっと昔だったら、まずは本屋さんに行ってプログラミングの本とか入門書を買ってきたり、百科事典みたいに分厚い体系だったり学ぶ本を買ってきてですね、それを1ページ目から開いて、ある程度かなり学んでからじゃないとアプリ作りできないねみたいな感じだったんですね。 それが今ではですね、チャットGPTとかクロードとか、あるいはクロードコードとかね、そういうエージェント系のアプリなんかに、こういうことを実現したいんだけど、まず何やっていったらいいかなという風にアイディアを聞いて、必要な学びを一個ずつクリアしつつ、手を動かして実装していく。 で、ある程度できたらですね、動かしてみて、なんかエラーが起こるとか、うまくいかない部分があるとなったら、一旦エラーについてですね、AIに確認したり、何が必要なのか、どういう改善が必要なのかということを確認したり、その都度その都度学んでいくというステップの方が多いと思うんですね。 これはまさにですね、AI時代におけるジャストインタイム情報の使い方なのかなと思います。 次にですね、先ほど紹介でちょっと触れた、If Easyというメソッド、考え方のメソッドですね。 我々は何かに取り組もうとしたときに、どうしても壮大な計画を立ててしまったり、難しい方法をそのまま難しく考えて取り組もうとするんだけども、そうすると失敗する可能性も高くなるし、動けなくなってしまうということですね。 そこで一度立ち止まってですね、If Easy、つまりもっと簡単な方法があるとしたら何だろうかということを考えて、そっちからまず取り組むという考え方ですね。 AIの活用になってくるとですね、仕事や業務の効率化を行ったり、AIにこの工程を任せようとか、そういう自動化の仕組み作りをしようという発想が浮かんできます。 なんですけども、最初を考えるのってものすごく壮大な自動化のシステムを作ろうとしてしまうんですね。 例えば先日、この夏私もね、自分の課題としてですね、取り組んだのか、自分のVoicyとかPodcastにおける音声で喋ったことを全部ブログ形式にしてですね、ブログを最後投稿するとこまで全自動化できないのかなと思っていろいろ試してみました。 これまでですね、ある程度の自動化できてました。音声から文字起こしを作って、それをブログ形式に成形してっていう原稿ができてね。 ブログの見出し画像を生成したり、差し込み画像とか図解を生成するというところまでは、ある程度自動化できてたんですけども、完成したものをノートにアップロードしたりサブスタックにアップロードするみたいな、最後のアップロード作業まで全自動化できないのかなといろいろ考えていたんですよ。 で、ブラウザの自動化でですね、クロードコードとかコーデックスとかでブラウザ操作してノートとかサブスタックに投稿させるみたいな、そういうことも考えていたけど、なんかうまくいかないんですよね。 で、コピペがうまくいかなかったり、画像がサイズが重たいからアップロード機能がうまくいきませんみたいな感じで手詰まりになっていました。 で、その発想が全然広がらなくてですね、どうしてもブラウザ自動化だけで何とかしようという頭から離れられなくてですね、発想を変えられなかったんですけども、ふとした時に、あ、これもっと簡単な方法があるんじゃないかなというふうに思ったんですね。 で、その方法はノートだったらインポート機能っていう機能があるじゃないかということですね。 で、これはワードプレスとか外部のブラウザで自分が書いていた記事をノートにインポート、取り込むっていう機能なんですけど、じゃあこのワードプレスだと仮定した記事のファイルをクロードに作らせてですね、その形式でインポートすれば自動投稿したことにもつながるじゃないかということが発想として変わったんですね。 その方が実現も早く、自動化も簡単になったんですよ。これはちょっと考え方の転換で、If Easyというものにつながるのかなと思いますね。 で、実はサブスタックの方の記事のアップロードに関しても、ブラウザ自動化だと全然うまくいかないところがあったんですけども、これまたいろんなことからヒントを得まして、Chrome拡張を作って、記事の取り込みボタンみたいなのを作ってですね、それを自動的に押すという作業をさせることによって、これをまた自動化することができたという感じですね。 これやっぱりずっとAIを相手に、この方法でできないのかなということを相談してても、発想が他にいかないんですよね。 AIの方も、その方法でうまくいくようにするにはこんな手があります、こんな手がありますというアドバイスは出してくれるんだけども、そもそもの発想自体を変えるという提案はほとんどしてくれることはないんですよね。 だからそもそもの話でもっと簡単な方法はないのかと考えたりですね、あるいは壮大な自動化の計画を立てるのではなく、一部だけをまず手作業じゃなく自動的にできるように切り出して、まずはそれを実装してみるのはどうかみたいな、そういう発想の転換は非常に重要なんじゃないかなと思います。 最後にインスピレーションマトリックスというマトリックスについても触れたいと思います。詳しくは去年書いたノートとかボイシーの方で紹介してますので、気になる方はそちらも見ていただければなと思うんですけども、情報が多い時代です。 特にAI時代においては情報肩になっていますよね。情報が溢れています。その中で、これをやろうかな、こういうことに取り組もうかなというアイディアも多すぎる時代ですよね。例えば、生成AIの情報をキャッチアップしていると、いろんな話が出てくるじゃないですか。これを自動化するといい、このスキルを使うといいとかね、今はこのAIモデルがいいからこれに取り組むといいとかね、こういう画像生成モデルが出てきて熱いからこれをやった方がいいとかですね。 クロードコードがすごい便利だから絶対やった方がいいとか、AIで動画制作ができる時代だから動画を作るのがいいよとか、ゲームが作れる時代だからAIでゲーム作ったらいいよとか、アプリ作れる時代だからアプリ作った方がいいよとか、いろいろあるじゃないですか。どれも取り組みたい魅力的なテーマだけれども、どれに取り組んでいいかわからないアイディアっていっぱいあると思うんですね。 そういうアイディアとか、やろうかなって思っているものに対して、いやちょっと待って、これは取り組む価値があるのかとか、今の自分にとって取り組むものなのか、どこにエネルギーを注ぐべきなのかというものを整理して考えるというのが、このインスピレーションマトリックスというマトリックス図を描いて考えるというアイディアなんですよね。 これも本当にAI時代においては象徴的だなと思っていて、取り組もうと思えば取り組めることが多すぎるんですよね。だからどれに集中すべきなのかということを選び、捨てるべきものは捨てていくという考え方も重要になっていくと思います。 # まとめ｜情報過多な時代に手詰まりにならないための「発想の転換」と立ち止まる勇気 はい、ということで最後のチャプターとなりました。AI時代に本書Dean Learning翻訳版を改めて読むことができて非常に幸いだったなというふうに思います。 情報が溢れすぎていて、AIが便利になったからできることとかやろうと思えば取り組めるかもしれないみたいなことも溢れている。 で、何か新しいことに取り組む時にも、難しい複雑な壮大な計画を立てたら失敗する可能性もあるし、情報を全部学んでから動こうって言っていると動けないで終わってしまう可能性もある。 だから、ジャストインタイムで情報を仕入れながらどんどん手を動かしていくという動き方が今の時代に合っていると思いますし、 壮大な計画を立てすぎるとうまく動けないならば、もっと楽な簡単な方法はないのかという発想の転換をするということですね。 AIとにらめっこして、詩や教作になっていると、そういう発想すら浮かばないということもよくあると思いますし、私もあるんですよね。 そういうものを一旦手を止めて考えてみるのもいいんじゃないかなというふうに思いました。 Dean Learning、日本語版ですね。ぜひ気になる方は読んでいただければなと思います。 それではご清聴いただきありがとうございました。