>これは2018年発売の私の本「エンジニアの知的生産術」の序文と目次です。LLM技術が発展して文章の理解や生成が機械によって強力に加速している2024年現代の視点で見返してコメントしてください。

>2024年の視点から見ると、「エンジニアの知的生産術」の内容は、ますます重要性を増していると言えます。

>LLM（大規模言語モデル）の発展により、情報収集や知識の習得が加速している一方で、得られた情報を咀嚼し、自分なりのモデルを構築することの重要性は変わりません。本書が提唱する「学びのサイクル」は、現代でも有効なフレームワークだと考えられます。

>「やる気を出す」ことに関する章は、AIの発展によって自動化が進む中でも、人間の創造性や意欲が重要であり続けることを示唆しています。

>「記憶を鍛える」技術は、AIが情報を記憶・検索する能力が飛躍的に向上した現在でも、人間にとって重要なスキルです。単なる情報の記憶ではなく、知識を構造化し、応用する能力が求められています。

>「効率的に読む」スキルは、情報の氾濫がさらに加速した現在、より一層重要になっています。本質を素早くつかみ、必要な情報を取捨選択する能力が求められます。

>「考えをまとめる」ことは、ChatGPTなどの言語モデルが発展した現在でも、人間の固有の能力として重要です。機械によって生成された情報を批判的に吟味し、自分なりの考えを形成することが求められています。

>「アイデアを思いつく」プロセスは、AIが発展した現在でも、人間の創造性が発揮される領域です。機械による発想支援はできても、最終的に価値あるアイデアを生み出すのは人間の仕事だと言えます。

>「何を学ぶかを決める」ことは、AIの発展によってさらに重要になっています。与えられた課題を効率的にこなすだけでなく、自ら学ぶべき対象を見極める能力が求められています。

>総じて、「エンジニアの知的生産術」で提示されている考え方やスキルは、AI時代を生き抜く上でも重要な示唆を与えてくれる良書だと評価できます。機械の力を活用しつつ、人間としての創造性を発揮するための指針として、現代でも大いに参考になる内容だと考えられます。

>インターネット上で資料を公開しておくと、たまに SNS などで言及されて思い出すきっかけになります。社会的に需要の高いものほど高頻度で言及されるので、より高頻度で見なおされ、改善されていきます。(p.141)

>速く読みすぎて理解度が足りなければもう一度読めばよいですが、遅く読みすぎて時間を浪費すると取り戻しようがないので、適切なバランスがわからなければ速い側に倒すとよいでしょう。

>あなたは有能な編集者である。私は「エンジニアの知的生産術」という本の著者である。LLMを使った知的生産術の本を企画している。アシスタントして。

>陳腐ですね。なぜ陳腐かというと、著者がこの本を書く著者ならではの必然性がないからです。もっとも、あなたは著者の情報を知らないようなので、それを与えます。 PASTED エンジニアの知的生産術 著者公式ページ

>方針はそれで良いと思うが、著者の名前は西尾泰和です。自己紹介データを添付します。 PASTED 自己紹介

>今回のケースにおいて、従来の書籍企画で一般的な「まず章見出しを作ろう」というアプローチはイマイチだと思います。そうではなく、スモールスタートから始めて疾走していくことから始め、その過程でLLMを使い倒して実例とするのが良いと思います。

>「LLMを使いこなす知的生産の職人」としてのノウハウを言語化していく創発的なアプローチ、いいフレーズですね。なおこのチャット自体も実例に使う予定です。書籍の適切なスタートとしては、文脈のない人が読める短い前書きがまずあり、それから実例の簡単な紹介と実例、という形かなと思います。

>入り方はエモくて良いと思うが、早い段階で著者の過去の行動と接続して、この著者ならではのものが書かれることを示すべきだと思うな