私はしばしば間違っている

私はしばしば間違っている

2026年9月19日

［このメモを今週初めにチームと共有し、ここにも投稿します。AI時代にプロダクトを構築している他の人々にとって、興味深い、あるいは役立つことを願っています。］

私と一緒に働く人々がすぐに学ぶことの一つは、私がほぼすべての問題に対するアプローチは次のとおりであるということです。

1. 利用可能な情報を理解する
2. 不足している情報を収集する
3. 問題を定義する
4. 問題を解決するための明確でシンプルなアプローチを定義する
5. 目標を定義する
6. 目標達成のために緊急に行動する

その過程で、私はしばしば新しい情報を学びます。それは、3〜5に戻って再定義し、繰り返すことを意味します。このプロセスは反復的であり、複雑な問題については、正しく解決するまでに何度も試行錯誤が必要になることがあります。これは「スラッシング」（無駄な動き）のように感じられるかもしれませんが、それがプロセスのすべての一部であることを認識し、新しいデータがある場合にのみ問題を本当に解決する方法は調整することであると理解していれば、その混乱は健全です。新しいデータがある場合は、自分の事前確率を更新する必要があります。

私はこれらの6つのステップに似たものを、ほぼすべての問題、そしてほぼすべてのプロダクト（プロダクトはユーザーの問題を解決します）に適用しています。私はほとんど毎日、この大まかなフレームワークを何度も適用しています。

時には、人々がフレームワークのステップを欠いている場合や、ステップをうまく実行できていない場合にフィードバックを与えることがあります。私は、その見返りに同じフィードバックを期待しています。より早く学習できるように、リアルタイムでフィードバックを与えるように努めています。最もよく見られる失敗モードは、（3）問題を明確に定義できないこと、そして（4）明確でシンプルなアプローチを定義できないことです。これらのいずれかが欠けていると、複雑な計画と不明確な成功基準につながります。複雑な問題の場合、計画を作成している本人がその不明確さを見つけるのが難しいことがあり、そのため他者からのフィードバックを得ることがさらに重要になります。

このメタプロセスのいずれかの部分が間違っている場合、私はそれを変更することにオープンです。

これらすべてを言うと、私は間違っていることが大好きです。それは私の好きなことであり、なぜならそれが問題をより明確に定義し、正しい解決策を見つけ、より速く学習し、問題を解決するのに役立つからです。