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【2024年】「アウトプット」のおすすめ 本 57選!人気ランキング

この記事では、「アウトプット」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 学びを結果に変えるアウトプット大全 (サンクチュアリ出版)
  2. 覚悟の磨き方 超訳 吉田松陰 (Sanctuary books)
  3. アウトプット思考 1の情報から10の答えを導き出すプロの技術
  4. 入社1年目から差がつく ロジカル・アウトプット練習帳
  5. 【マンガでわかるアウトプット大全】もしも社畜ゾンビが『アウトプット大全』を読んだら (サンクチュアリ出版)
  6. モヤモヤ頭から最速で仕事の正解を導く! ハック大学式 戦略的アウトプット術【ワークブックつき】
  7. 音声ガイドで 聴く名画 (サンクチュアリ出版)
  8. 虚無レシピ
  9. ジェネレーティブAIの衝撃
  10. AI時代を生き抜くということ ChatGPTとリスキリング
他47件
No.1
100
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アウトプットの重要性について語られて、具体的なアウトプット方法がたくさん学べる本。普通に過ごしているとどうしてもインプット過多になってしまうので、この本を読んでなるべくアウトプットする習慣を身につけていこう!
No.4
64
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No.7
64
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No.8
62

虚無レシピ

リュウジ
サンクチュアリ出版
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No.9
62
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No.10
61

あなたのスキルの賞味期限は4年!生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイド あなたのスキルの賞味期限は4年!生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイド あなたのスキルの賞味期限は4年!生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイドChatGPTでリスキリングを成功に導く「LEARN+Aステップ」公開ChatGPTをはじめとする生成AIの登場が、ビジネスパーソンの働き方、キャリア形成において大きなインパクトを与えています。これに対して日本では「ChatGPTに仕事を奪われる」という前提で話が進むことがほとんどです。しかし、今までもパソコンやインターネット、スマートフォンの登場といったパラダイムシフトは突然やって来ました。実は生成AIもそうした現象の1つにすぎません。ただ確実に言えるのは、変革のサイクルが極めて速くなっているということ。そんな現代を生き抜くためには、私たちは常に学び続けなくてはなりません。つまり「継続的なリスキリング」が求められているのです。ここ数年リスキリングの必要性が叫ばれ、次々新しいことを習得しなくては仕事に支障を来しかねない今日、これまで培ったビジネススキルの通用する期間が短くなっているのに気付いている人が増えています。米国シリコンバレーでAIビジネスの最前線に立つ本書の著者は、「大学で4年学んだスキルで40年働ける『4 to 40』の時代は終わった。今や4年学んで4年働く『4 to 4』の時代」と言い切ります。もはや「あなたのスキルの賞味期限はわずか4年」なのです。さらに著者は、継続的なリスキリングによって新たなスキルを獲得し続ける「π(パイ)型人材2.0」こそが、進化の著しいAI時代に求められる最強の人材だと明言します。本書ではまず、"賞味期限"が短くなるAI時代おけるスキルの考え方と、その背景を説明します。それを踏まえ、今後求められる「π型人材2.0」の定義と、そうした人材になるために編み出した、効率的なリスキリングのためのプロセス「LEARN+Aステップ」について事例を交えながら詳しく解説します。自分が強みとする専門的なスキルの棚卸しを行い、リスキリングによって相乗効果が期待できる新たなスキルの発掘と成長パターンを分析します。その手法として積極的にChatGPTを活用しているのも特徴です。リスキリングにAIの力を借りることで、自分が思いもよらなかったスキルの発見もあり得るでしょう。これからもビジネスシーンの第一線で活躍し続けるため、キャリアアップに向けたリスキリングの成功をより確実なものとしたい方へお薦めしたい1冊です。 はじめに 第1章 チャットGPT時代のリスキリング チャットGPTに仕事を奪われる? 「リスキリングしないと生き残れない」は当たり前 「4 to 40」から「4 to 4」の時代へ 学び続けることが働き続けることにつながる リスキリングの機会がない会社は危ない? なぜ「リスキリング」が人ごとになってしまうのか? リスキリングにはさまざまなレベルがある 「学びのプロ」になる 第2章 今求められる「π(パイ)型人材2.0」 これまで求められた人材像とこれから求められる人材像 π型人材を構成する3つのスキル π型人材からπ型人材2.0に進化する リスキリングのための「LEARN(ラーン)+Aステップ」 第3章 リスキリングステップ1 『L』(Let go) 前提条件を手放す なぜ「手放す」ことがリスキリングの第1ステップなのか ダボス会議でも議論されたリスキリング 「現場力」とリスキリングの掛け合わせ サンクコストに縛られない リスキリングが必要な人たちとは? プライドを手放す 「自分なんか」を手放す 認知バイアスを手放す 第4章 リスキリングステップ2 『E』(Evaluate) ドメインスキルを評価する リスキリング迷子にならないために 自分のスキルを可視化する「スキルセットツリーマップ」 チャットGPTを利用して「スキルセットツリーマップ」を作る 営業職から事業開発職に転職したAさんの場合 IT部門で働きフリーとして独立したBさんの場合 工場勤務一筋25年のベテランCさんの場合 第5章 リスキリングステップ3 『A』(Analyze) スパイクスキルを何にすべきか分析する スパイクスキルは相乗効果を考える どのドメインスキルとスパイクスキルを組み合わせるか 4つの成長パターン1 ドメイン強化型 4つの成長パターン2 管理職キャリアアップ型 4つの成長パターン3 ドメイン・スパイク共存型 4つの成長パターン4 ドメイン・スパイクシナジー型 営業職から事業開発職に転職したAさんのスパイクスキル IT部門で働きフリーとして独立したBさんのスパイクスキル 工場勤務一筋25年のベテランCさんのスパイクスキル 第6章 リスキリングステップ4 『R』(Roll out) リスキリングを実行する リスキリングを実行する上で気を付ける6つの勘違い リスキリングを実行する際に必要な3条件 1 時間の捻出 時間をかけない汎用的なスキル取得なら「教養系リスキリング」 短期間で具体的なスキルを得るなら「ツール系リスキリング」 時間をかけ具体的スキルを得る「ブートキャンプ系リスキリング」 時間をかけ汎用的スキルを得るなら「大学院系リスキリング」 時間を確保するための交渉 「ワークライフインテグレーション」を考える リスキリングを実行する際に必要な3条件 2 持続力の捻出 「20倍界王拳」で有効な時間帯をうまく使う リスキリングを実行する際に必要な3条件 3 費用の捻出 第7章 リスキリングステップ5 『N』(Negotiate) 条件を交渉する リスキリングを始める前の交渉 リスキリング中には何をすべきか リスキリング後の交渉 交渉をうまく進めるために リスキリングは交渉の大義名分になる 第8章 リスキリングステップ6 『+A』(Associative Thinking) ドメインとスパイクを統合する 異なるスキルの統合に必要なイノベーターの「5大スキル」 マスタースキルを養う1 今までと全く違う何かで「連想力」を磨く マスタースキルを養う2 「質問力」は本質を見抜く力に他ならない マスタースキルを養う3 「観察力」でビジネスニーズをつかむ マスタースキルを養う4 「ネットワーク力」で広げる知識の幅 マスタースキルを養う5 「実験力」で自分に新たな体験を促す 「いろんな色の帽子」をかぶる 「越境」でマスタースキルを手に入れる 学びを自分の言葉で語る おわりに

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No.11
61

下町の人気バリスタが、ゆるいマンガと図解を使って コーヒーをわかりやすく解説! これを読めばコーヒーが10倍楽しくなる! 長年、毎日コーヒーを飲んでいる。 外ではブラックコーヒー、 家でも自分でコーヒーを淹れて飲むくらい。 でも飲むのは結局「いつものブレンド」一択。 なぜなら、それ以外になにを選べばいいのか、全然よくわからないから。 (・・・でも、本当はもうちょっとコーヒーに詳しくなりたいかも) そういう人のためにこの本は生まれました。 どうしたら 「コーヒーの違い」を楽しめる人間 になれるのか。 下町の人気バリスタが、ゆるいマンガと図解を使って、 これでもかというほどわかりやすく解説していきます。 この本を読めば、 ★スーパー、コーヒー量販店、コーヒー専門店、どこでも、 パッケージを見て、“なんとなく“コーヒーを選べるようになる。 ★ブラジル、グアテマラ、エチオピア……など、 産地を見れば、“なんとなく“味の想像がつくようになる。 ★豆のレベルに合わせて、一番かんたんに、 “なんとなく“おいしく淹れる方法がわかる。 ようになることをお約束します。

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No.12
61
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No.15
59

一流の学び方

清水 久三子
東洋経済新報社
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No.16
59

仕事はインプットよりアウトプットが勝負! 仕事はインプットよりアウトプットが勝負! インプットに時間を割いて、いかに自分を磨くかよりも、インプットしたものをどうアウトプット(どう見せるか、どう伝えるか)が仕事と人生を大きく変える! アウトプットとは、「どう書いて伝えるか」「どう話して伝えるか」「行動によってどう自分を見せるか」などの技術のこと。 金川流アウトプットは「OIOF」(アウトプット、インプット、アウトプット、フィードバック)の順。 PDCAはもう古い。ほしい結果から逆算して、すぐ行動に出る人こそが、結局、すべてを手に入れる。 第1章 人生の9割はアウトプットで決まる 第2章 「何を知っているか」より「どう伝えるか」が勝負を分ける 【話す】【書く】アウトプット術 第3章 「何を知っているか」より「誰を知っているか」が武器になる 【人脈】アウトプット術 (学歴よりも行動力) 第4章 お金は「いくらもっているか」より「どう使うか」が人生を変える 【お金】アウトプット術 第5章 最大のアウトプットは「自分の見せかた」

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No.19
57
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日本マイクロソフトの代表を努めた成毛さんの書籍。インプットばかりじゃなくて、とにかくアウトプットしろ!という話が学べる。日本社会はインプットもたいしてしていないことが問題だと思うが・・・
No.21
57
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youtubeで著者のお話が腹落ちしたためもっと知りたいと思い購入。外資系コンサルで培った、思考の深め方や話すコツが盛り込まれており、内容も難しい話ではなくどんな人にも伝わるように表現されている。就職前の学生にも読んで欲しい内容。
話す前の思考を深めるヒントが得られる。コミュニケーションの質を高めるためのヒントが詰まった本です。相手にどう伝わるかを意識し、話す前に一度立ち止まって考える習慣が身につきました。話し方を磨きたい人におすすめです。
No.34
56

70万部を超えるベストセラーとなっている『ジェイソン流お金の増やし方』の待望の続編!前作は、投資というと怖い・危ないというイメージがあるものの、ジェイソンさんならではのとてもわかりやすく、リスクの低い方法でお金を増やす方法を伝授し、また生きる上でのヒントがつまったものでした。しかし、そもそも投資をするためのお金がない人はどうしたらよいのかに対してこたえる内容になっております。本書で紹介されているジェイソンさんの経験に基づいて導き出された、お金を稼ぐ力をつける方法“稼ぎ方”のヒントがつまった一冊です。今仕事をしている人は勿論、これから社会に入っていく大学生やどのような将来を目指そうか考え始めた高校生などにも役立つ一冊になっています。今回も人生の選択肢を増やし、幸せになるために、今読んで、始めてください。 はじめに ・CHAPTER1 「稼げる人」と「稼げない人」その差はなんだか知ってる? ・CHAPTER2 僕が稼げるようになるまでの道のり ・CHAPTER3 ジェイソン流お金を稼ぐ力をつける8の方法 ・CHAPTER4 「稼ぐこと」と「幸せ」はイコールではない おわりに コラム ・人間関係と稼ぐ力は関係ない ・ブラック企業だけを責められるか? ・「コツコツやりぬく力」=「GRIT」がない人はどうする?

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No.35
56
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前田裕二氏の前作に感銘を受けたのでこちらも読んでみたが、個人的には期待外れ(期待値が高すぎたのかも)。前田氏と同じようにメモを取ることがハマる人もいればハマらない人もいると思う。個人的には紙でメモを取るよりも日常ではスマホのメモ機能やNotionにメモしておいて、ざっとアイデアをまとめたり整理したい時に時間をかけて紙に書く方が好きなタイプ。ただ人前でスマホを触ると相手に不快感を与えてしまう可能性があるので紙でメモを取るという姿勢は相手に好印象を与えるという意味で効果ありかもしれない。また、具体的な事象を抽象化して自分の環境に転化していくという思考プロセスは非常に勉強になった。
メモの力で気づきを得る。メモを通じてアイデアや自己発見を深める本です。実践的なメモ術が紹介されていて、自分の考えを整理し、新たな視点を得られました。日常で役立つヒントが詰まっているので、一度試してみる価値ありです。
No.40
55
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ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.42
55
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任天堂出身者がついやってしまう体験設計について語る書籍。UXに携わる人はぜひ読んでおきたい1冊。小さい頃に遊んだマリオブラザーズの体験設計について徹底的に考え抜かれていて感銘を受けた。
No.52
55
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.54
55
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.57
55
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