脳のメモリから「慣れ」を考察する ~新人エンジニアが最速で慣れるためにやったこと~

株式会社豆蔵の山下です。業界未経験の状態でしたが、昨年の8月に縁あって株式会社豆蔵に入社しました。

この度は、春という季節にふさわしいタイミングで、当時の自分を振り返りながら記事を書かせていただきました。

記事の対象とする人としては以下のとおりです。

• プログラミング言語を習得し始めている人
• つい最近新しい技術に触れなければならなくなった人
• 技術面でなんとなく悩んでいる人

また、以下の事柄については、この記事で言及しないものとします。

• 個々の技術の詳細について
• 紹介する書籍の内容全て
• 何ができていれば、初心者から脱却できるのかといった個別的な話
• チームにおける立ち振る舞いなど

なお、本記事の内容は、あくまで私個人の実体験に基づいていることをご承知おきください。

まず、先にポイントを列挙します。
自分が取り組んだことをまとめると、次のようなことが挙げられます。

1. インプットの習熟
2. 基本的な表現の暗記
3. 設計ドリブンで考える

実際の現場に参画して早々、他のメンバーが驚異的なスピードでタスクをこなしているのを目の当たりにしました。
それも、つい最近その技術を知った・見たという状態から、慣れた手つきで実装まで進めています。
確かに、慣れと言われればそれまでの話です。
ただ、「慣れ」という単語を辞書などで調べると、必ずといっていいほど「経験」や「時間」というキーワードを伴います。

• 単に時間をかければいいものだろうか
• もっと早くできないのだろうか
• そもそも、慣れるとは何なのだろうか
• 慣れるためには何をするべきなのだろうか

といった具合に色々な疑問点を念頭におきつつ、昨年度まで模索し続けていました。
その中で、今の自分が振り返って、有用だと思ったものをいくつかピックアップしました。
その前に、参考にさせていただいた書籍を３冊紹介させていただきます。
この記事の内容を抜きにしても、読んでよかったと思えるものを紹介します。

まず、Felienne Hermans氏の著書「The Programmer's Brain」を紹介します。
「慣れる」とは何かの答えを示してくれた一冊であり、この記事で書かれている脳科学的な内容はほぼこの本に準拠しています。
本書の日本語版は秀和システム社から出版されています。

2冊目として、牛尾剛氏の著書である「世界一流エンジニアの思考法」を紹介します。
非常に有名な一冊であり、一読してみる価値は十分にあります。
2番目に紹介していますが、The Programmer's Brainよりも先に読んでいます。

最後に、有名なプロゲーマーである梅原大吾氏の著書「勝負論 ウメハラの流儀」を3つ目としてご紹介します。
技術者ではなくプロゲーマーが執筆した本ですが、技術者にも通じる部分がいくつかありましたため紹介いたします。

聞いたことのあり表現化かもしれませんが、人間の脳が持つメモリは次のような3つに分類されます^[1]。

• 短期記憶：瞬間的な情報を記憶する領域
• 長期記憶：永続的な情報が記憶する領域
• ワーキングメモリ：思考の際に、実際に情報を処理する領域

さらに、長期記憶は以下の２つに分類できます。

• 潜在記憶：長期記憶のうち、無意識な情報に保持する領域（本能のようなもの）
• 顕在記憶：長期記憶のうち、保持している自覚があるものを保持する領域（知識や思い出）

また、ワーキングメモリで思考をする際には、短期記憶や長期記憶を参照することが分かっています。

図示すると次のようになります。

flowchart LR
  classDef class1 fill:#FFFF66,fill-opacity:0.5,stroke:#000
  main["　メモリ（記憶）　<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/computer_jinkou_chinou.png'/>"]
  short["短期記憶<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/denkyuu_on.png'/>"]:::class1
  long["長期記憶<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/computer_harddisk.png'/>"]:::class1
  long_impl["潜在記憶<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/skate_board.png'/>"]:::class1
  long_expl["顕在記憶<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/document_rule_book.png'/>"]:::class1
  working["ワーキング<br>メモリ<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/dentaku_syoumen_small.png'/>"]:::class1
  main --- short
  main ---|情報処理に使用| working
  main --- long
  long --- long_impl & long_expl
  working --->|参照| short
  working --->|参照| long

ここで、短期記憶と長期記憶がワーキングメモリにどう影響を及ぼすのかを見てみましょう。
まず、3秒以内に下の文字列(16文字)を覚えてください（技術ブログを意味するロシア語だそうです）。

технический_блог

何も見ない状態で、先ほど示した文字列を再現してみましょうといわれると、おそらく多くの方が難しいと感じるかと思います。
次に、以下の文字列で同じようなことをやってみてください。

いかに久しきものとかは知る

同じような語数にも関わらず遥かに簡単に思えた方が、ほとんどだと思われます。
先ほどの例においては、16文字を1つずつ覚えなければなりませんでした。

しかしながら、今の例では、1文字ずつ律儀に考えた人はあまりいないはずです。
たいていの人は数文字の固まり^[2]に分割して覚えたのではないでしょうか。
ただし、分割した固まりの個数は、個人の経験に依存するはずです。

日本語の単語をとらえて分割した場合

いかに／久しき／ものとかは／知る
→固まりは4つ

五七五七七の下の句であると気づいた場合

いかに久しき／ものとかは知る
→固まりは2つ

小倉百人一首53番の下の句と知っている場合

いかに久しきものとかは知る
→固まりは1つ

先ほどの話に関連させると、「どれだけの固まりに分割して認識したか」が情報処理の効率に直結します。

今のは簡単な例でしたが、ワーキングメモリが行う情報処理の効率は他の記憶からの影響を受けることが伝わったと思います。

このようなことを踏まえると、冒頭に説明した「わからない」であったり、「サクサク」進むという状況は次のように説明できるはずです。

• 「意味が分からない」と感じる状況 => ワーキングメモリの枯渇が起こっている
• 「サクサク」進んでいる状況 => ワーキングメモリが最適に働いている

そこで、短期記憶と長期記憶を強化することにより、ワーキングメモリの効率を上げることを目標にしました。
いくつか試したうえで、良かったと感じたものが冒頭に紹介したものとなります。

以降で詳細を説明する前に、改めて列挙いたします。

1. インプットの習熟
2. 基本的な表現の暗記
3. 設計ドリブンで考える

そこで第1に行っているのが、十分なインプットを怠らないことです。

長期記憶の中の顕在記憶(具体的には知識)の強化が目的です。

インプットが大事であるということは皆さんご存じだと思われますので、詳しくは語りません（先に紹介した３冊すべてでも言及されているくらいには大事な話です）。

私個人としては、以下のようなものをインプット源をとらえてキャッチアップにいそしんでいました。

• 一般的な書籍
• ライブラリのリファレンス
• 技術カンファレンス等の登壇内容
• 参画しているプロジェクトのコード

この手の話になると、どこまでやるのかという話になりそうですが、他の方々の意見を反映しつつ、以下のような目安を設定していました。

- マスト　：疑問点が確実に消えるまで
- 努力目標：全部

もちろん時間は有限なので、あの手この手^[3]を使いつつ読み進めています。

次に行っているのが、基本的な表現の反復学習です。

こちらは長期記憶のうち、潜在記憶の強化が目的です。

生成AIを活用すれば構文を知らなくても書けるよねと思われる方も多いでしょう。
あくまでここで目的としているのは、潜在記憶に刷り込むことで、
ワーキングメモリへの負担を抑えることです。

泥臭い方法ではありますが、基本的な反復学習を行っていました。
梅原氏の著書では「分解し、反復する」という表現で論じられています。
文法の繰り返し学習を管理するために、各種ツールを活用するのも1つの方法です。

最後に、設計ドリブンの習慣化を意識することが挙げられます。
設計と聞くと仰々しいですが、（コーディングに限らず）何かを始める前にブループリント（設計図）を作成して進める程度に捉えてください。

先の２つとは違い、短期記憶のサポートが主な目的です。

ブループリントを事前に作っておくと、何かしら行動を進めるときに、頭だけで考えるよりも、より少ない負担で物事を考えることができるという経験はされているでしょう。

また、事前に道筋を立てておくことで、ある程度の見通しがつきます。
その時点で間違っていたとしても、事前の設計図を基に早急に軌道修正することが可能となります。

紹介した牛尾さんの書籍や本人が登壇されたカンファレンスでも、「試行錯誤は悪」と強調されており、「試行錯誤は（略）」というフレーズを耳にされている方は多いと思います。

ちなみに、私自身は以下のようなサイクルを回すように心がけています。
時間に余裕がないときでも、最悪メモ書きのようなものは準備しています。

flowchart TD
    classDef classGraph fill:#7BCCAC,fill-opacity:0.5,stroke:#000, height:100
    classDef classStardEnd fill:#FFFFAC,fill-opacity:0.5,stroke:#000
    classDef classCondition fill:#AAFF50,fill-opacity:0.5,stroke:#000
    classDef classAction stroke:#000

    Start([開始]):::classStardEnd --> think[考えを整理]:::classAction
    think --> ConditionFineOrCoarse{ざっくり <br>or 細部まで整理}:::classCondition

    Diagram1["マインドマップ<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/mindmap_sample.svg' width='200' height='20'/>"]:::classGraph
    Diagram2["アクティビティ図<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/activity_sample.svg'/>"]:::classGraph
    Diagram3["　クラス図　<br/><img src='/img/blogs/2024/0508_getting-used-to-it/class_sample.svg'/>"]:::classGraph

    ConditionFineOrCoarse -->|ざっくりと整理| Diagram1
    ConditionFineOrCoarse -->|細部まで整理| ConditionDinamicOrStatic{動的 or 静的}:::classCondition
    
    ConditionDinamicOrStatic -->|動的な情報を整理| Diagram2
    ConditionDinamicOrStatic -->|静的な情報を整理| Diagram3
    
    Ac[アクション]:::classAction --> ConditionRefine{見直し}:::classCondition
    
    Diagram1 & Diagram2 & Diagram3 --> Ac
    ConditionRefine --->|やり直しが必要| think
    ConditionRefine --->|OK| End([終了]):::classStardEnd

以下が本記事のまとめとなります。

• 脳には長期記憶、短期記憶、そしてワーキングメモリという３種類のメモリが存在する
• ワーキングメモリの効率が思考やタスク処理のパフォーマンスに関わる
• ワーキングメモリの効率は長期記憶と短期記憶の影響を受ける
• 十分なインプットは長期記憶をサポートする
• 基本的な反復練習も長期記憶をサポートする
• 設計ドリブンな習慣は短期記憶をサポートする