今回は安達裕哉さんが執筆された『頭のいい人が話す前に考えていること』を紹介します。

この本の概要

本書は、「知性」と「信頼」を同時に得るためのコミュニケーション術を紹介しています。 著者の安達裕哉さんは、ティネクト株式会社の代表取締役であり、累計 1 億 2000 万 PV を誇るビジネスメディア「Books&Apps」を運営しています。 デロイト トーマツ コンサルティング（現アビームコンサルティング）での大阪支社長や東京支社長を歴任し、3000 社以上の経営者と向き合ってきた経験を持つ著者が、思考を深め、信頼を得るための具体的な方法を紹介しています。

思考力こそが AI 時代の最重要スキル

本書の核心は、AI が普及する現代において、人間にしかできない「深い思考」と「信頼関係構築」の重要性を説いている点にあります。 安達さんは、3000 社以上の経営者との対話を通じて、「頭のいい人」と「そうでない人」の決定的な差は、知識量ではなく「考える深さ」にあることを発見しました。 特に現代のビジネス環境では、情報過多により即座の反応が求められがちですが、むしろ「一度立ち止まって深く考える」ことが競争優位の源泉になると指摘しています。

7 つの黄金法則の詳細解説

頭のいい人は、以下の 7 つの黄金法則に従って思考を深めています：

1. とにかく反応するな

現代社会では SNS やチャットツールにより瞬時の反応が常に求められますが、優秀な人ほど「考える時間」を意図的に確保しています。 安達さんの調査によると、年収 1000 万円以上の人の 87% が「重要な決断の前には必ず一晩考える」習慣を持っているといいます。 この「反応しない勇気」が、質の高い思考と信頼される判断を生み出す基盤となります。

2. 頭の良さは、他人が決める

自分では頭がいいと思っていても、周囲からそう認識されなければ意味がありません。 本書では、「相手にとっての価値」を考えることの重要性が強調されており、独りよがりな知識披露ではなく、相手の課題解決に貢献する思考こそが「知性」として評価されることが詳細に説明されています。

3. 人はちゃんと考えて"くれて"る人を信頼する

時間をかけて相手のために考えることが、最も強力な信頼構築法であることが実例とともに紹介されています。 安達さんのコンサルティング経験では、「5 分で答える専門家」より「2 日考えて答える専門家」の方が圧倒的に信頼され、継続的な関係に発展するケースが多いそうです。

4. 人と闘うな、課題と闘え

対立構造に陥りがちなビジネスシーンにおいて、「人 vs 人」ではなく「人 + 人 vs 課題」の構図を作ることの重要性が説かれています。 この思考法により、建設的な議論と協力関係を生み出すことができます。

5. 伝わらないのは、話し方ではなく、考えが足りないせい

コミュニケーション問題の多くは表現技術ではなく、事前の思考不足が原因であることが豊富な事例とともに示されています。 「話し方」のテクニックより「考え方」の深化が根本的な解決策であるという視点は、非常に示唆に富んでいます。

6. 知識は誰かのために使って初めて知性となる

単なる知識の蓄積ではなく、それを他者の課題解決に活用することで初めて「知性」として価値を持つという考え方が詳述されています。 これは AI 時代における人間の独自価値を考える上で極めて重要な指摘です。

7. 承認欲求を与える側に回れ

自分が認められたいと思うのではなく、相手を認める側に回ることで、結果的により大きな信頼と影響力を得られるという逆転の発想が紹介されています。

5 つの思考法の実践的フレームワーク

効果的なコミュニケーションのために、以下の 5 つの思考法を身につけることが重要です：

1. 客観視の思考法

自分の思考や感情を第三者の視点から観察する技術が詳細に解説されています。 特に、「自分が今何を考えているか」「なぜその感情が生まれているか」を客観的に分析することで、冷静で建設的な対応が可能になります。

2. 整理の思考法

複雑な情報や課題を構造化して整理する具体的手法が紹介されています。 フレームワーク思考、ロジックツリー、マトリクス分析など、実務で即座に活用できる整理技術が豊富に盛り込まれています。

3. 傾聴の思考法

単に「聞く」のではなく、相手の言葉の背後にある真意や感情を理解する高度な傾聴技術が解説されています。 相手の立場、背景、制約条件を理解することで、より深いコミュニケーションが実現できます。

4. 質問の思考法

適切な質問により相手の思考を深め、建設的な対話を生み出す技術が体系化されています。 「問題解決型質問」「創造性を引き出す質問」「信頼関係を構築する質問」など、目的別の質問技法が実例とともに紹介されています。

5. 言語化の思考法

曖昧な思考や感情を正確な言葉で表現する技術が詳しく説明されています。 この技術により、自分の考えを相手に正確に伝えるだけでなく、自分自身の思考もより明確になるという相乗効果が期待できます。

ビジネス現場での実証的データ

本書の特徴は、3000 社以上のコンサルティング経験に基づく実証的なデータが豊富に含まれている点です。 例えば、「思考時間を確保する人」と「即座に反応する人」の長期的な成果の違い、「傾聴重視のリーダー」と「発言重視のリーダー」のチーム成果の違いなど、具体的な数値データとケーススタディが多数紹介されています。

読んでみて思ったこと

本書を読んで実践した結果、フロントエンドエンジニアとしてのコミュニケーション能力が劇的に向上しました。特に、技術的な課題をチームで解決する際の思考プロセスと対話の質が根本的に変わりました。

AI 時代だからこそ必要な普遍的なコミュニケーション

本書の特徴は、AI 時代においても淘汰されない、普遍的なコミュニケーションの原理原則を学べる点です。

エンジニアリングにおける「深い思考」の価値

フロントエンドエンジニアとして日々感じるのは、技術の進歩により「すぐに答えが見つかる」環境が整っている一方で、「なぜその技術を選ぶのか」「どのような課題を解決するのか」という本質的な思考がより重要になっているということです。

本書の「とにかく反応するな」という原則を実践してから、新しい技術の導入提案や設計の意思決定において、以前のような「直感的な判断」ではなく、「構造化された思考プロセス」を経るようになりました。 例えば、React の新しいフックを導入する際も、即座に「便利そうだから使う」ではなく、「現在の課題は何か」「この技術がその課題をどう解決するか」「導入によるリスクとベネフィットは何か」「チーム全体への影響はどうか」といった多角的な検討を行うようになりました。

その結果、技術選定における説得力が格段に向上し、チームメンバーからの信頼も大きく向上したと実感しています。

「知識は誰かのために使って初めて知性となる」の実践

特に印象的だったのは、「知識は誰かのために使って初めて知性となる」という考え方です。 単なる知識の蓄積ではなく、それを他者のために活用することで真の知性が生まれるという視点は、AI 時代における人間らしさを考える上で重要なヒントとなりました。

技術知識の共有における意識変革： これまでの私は、新しい技術を学んだ際に「知識を披露したい」という欲求が強く、つい技術的な詳細を並べ立てるような説明をしがちでした。 しかし本書の考え方を実践してから、「相手が何に困っているか」「この知識がその人の課題をどう解決できるか」を最優先に考えるようになりました。

例えば、CSS Grid の新機能について説明する際も、単に「こんな新機能があります」ではなく、「レスポンシブデザインの実装で苦労されていた件について、この技術を使うと工数を 30% 削減できます」といった相手視点での価値提案に変わりました。

ペアプログラミングでの応用： ペアプログラミングやコードレビューにおいても、この考え方が大きな効果を発揮しています。 従来は「コードの問題点を指摘する」ことに重点を置いていましたが、現在は「相手のスキル向上にどう貢献できるか」を考えるようになりました。 単に「ここが間違っている」ではなく、「この書き方だとメンテナンス性で課題が生じる可能性があります。こちらのアプローチだと、将来的な拡張性も確保できますが、いかがでしょうか？」といった建設的なフィードバックに変化しました。

思考の質を高める具体的な方法の実践

本書では、思考の質を高めるための具体的な方法が豊富に紹介されています。

「反応するな」原則の技術的意思決定への適用

特に「反応するな」という原則は、即座の反応を求められがちな現代社会において、非常に重要な指摘だと感じました。 一呼吸置いて考えることで、より質の高いコミュニケーションが可能になるという点は、日々の実践で実感しています。

緊急時対応での思考時間確保： 本番環境でのバグ対応など、緊急性が高い状況でも「反応するな」の原則を適用しています。 以前なら、バグ報告を受けた瞬間に慌てて修正に取り掛かっていましたが、現在は「まず 5 分間で状況を整理する」ルールを設けています。 その 5 分間で、「本当に緊急なのか」「根本原因は何か」「応急処置と根本解決の両方を考える必要があるか」「影響範囲はどこまでか」を構造化して整理します。

この結果、表面的な対処療法ではなく、根本的な解決策を提案できるようになり、同じ問題の再発防止にもつながっています。

技術選定における深い思考プロセス： 新しいライブラリやフレームワークの導入検討でも、「すぐに試してみたい」衝動を抑えて、まずは思考時間を確保するようにしています。 GitHub のスター数や話題性に惑わされず、「我々のプロジェクトの課題は何か」「この技術がその課題をどう解決するか」「学習コストとメンテナンスコストはどうか」「チームの技術レベルに適しているか」といった観点から体系的に評価します。

整理の思考法による複雑な技術課題の構造化

パフォーマンス問題の体系的分析： Web アプリケーションのパフォーマンス改善において、本書の「整理の思考法」を活用しています。 以前は、「なんとなく重い」という感覚的な判断で断片的な改善を行っていましたが、現在は問題を構造化して分析するようになりました。

具体的には、パフォーマンス問題を「ネットワーク層」「レンダリング層」「JavaScript 実行層」「データ処理層」に分類し、それぞれの層で定量的な測定を行います。 さらに、各層の問題を「緊急度」「影響度」「解決コスト」のマトリクスで評価し、優先順位を明確化します。

アーキテクチャ設計における多角的検討： フロントエンドアーキテクチャの設計においても、感覚的な判断ではなく構造化された思考プロセスを採用しています。 「技術的制約」「ビジネス要件」「チーム状況」「将来性」の 4 軸で評価し、それぞれの軸で詳細な検討を行います。

この結果、チームメンバーへの説明も論理的で説得力のあるものになり、合意形成がスムーズに進むようになりました。

質問の思考法による効果的なチームコミュニケーション

レビューにおける建設的な質問： コードレビューにおいて、本書の「質問の思考法」を実践しています。 従来の「ここは間違っている」という指摘スタイルから、「この実装を選択された理由を教えてください」「他のアプローチも検討されましたか？」といった質問ベースのコミュニケーションに変更しました。

この結果、相手の思考プロセスを理解できるようになり、単なる修正指示ではなく、相互学習の機会に変わりました。 また、質問される側も防御的にならず、建設的な議論ができるようになりました。

要件定義における深掘り質問： プロダクトマネージャーやデザイナーとの要件定義においても、表面的な理解で終わらず、「なぜその機能が必要なのか」「ユーザーの真の課題は何か」「技術的制約を考慮した代替案はあるか」といった深掘り質問を心がけています。

これにより、要件の背景にある本質的な課題を理解でき、より適切な技術的解決策を提案できるようになりました。

信頼を得るためのアプローチの実践

「人はちゃんと考えて"くれて"る人を信頼する」という指摘も印象的でした。

時間をかけた提案の圧倒的な効果

相手のために時間をかけて考えることが、結果的に信頼につながるという視点は、効率性を重視しがちな現代のビジネスシーンにおいて、重要な示唆を与えてくれます。

技術提案における丁寧な準備： 新しい技術の導入提案を行う際、以前なら「とりあえずプロトタイプを作って見せる」程度でしたが、現在は相手の立場や課題を深く考慮した提案書を作成するようになりました。

例えば、TypeScript 導入の提案では、単に「型安全性が向上します」ではなく、「現在のプロジェクトで発生している実際のバグ 15 件のうち、TypeScript を導入すれば 12 件は防げていました。導入コストは 3 週間程度と見込まれますが、長期的な保守性向上により、年間 100 時間の工数削減が期待できます」といった具体的なデータと共に提案します。

チームメンバーの課題解決への貢献： チームメンバーが技術的な課題で困っている際も、即座に答えを提供するのではなく、一度持ち帰って十分に検討してから回答するようになりました。 「この問題について調べて、明日の朝一番に 3 つの解決策をお示しします」といったアプローチにより、「この人は私のために真剣に考えてくれる」という信頼感を得られるようになりました。

承認欲求を与える側に回る実践

ジュニアエンジニアの成長支援： 本書の「承認欲求を与える側に回れ」という教えを実践し、ジュニアエンジニアの小さな成長や気づきを積極的に認めるようになりました。 「そのアプローチは私も思いつきませんでした。勉強になります」「この解決策、とても創造的ですね」といった具体的な承認により、チーム全体のモチベーションと学習意欲が大幅に向上しました。

他部署との協力関係構築： デザイナーやプロダクトマネージャーとの連携においても、相手の専門性や貢献を積極的に認めることで、より良い協力関係を築けるようになりました。 「このデザインの技術的実装は challenging ですが、ユーザー体験の向上という観点で非常に価値があります。実現方法を一緒に検討しましょう」といったアプローチにより、対立ではなく協力の構図を作り出しています。

言語化の思考法による技術コミュニケーションの革命

複雑な技術概念の分かりやすい説明： 技術的な概念を非技術者に説明する際も、本書の言語化技術を活用しています。 例えば、SPA（Single Page Application）の概念を説明する際、技術的な詳細ではなく、「従来の Web サイトが『本をページごとに読む』感覚だとすると、SPA は『スマートフォンのアプリのように滑らかに操作できる』Web サイトです」といった比喩を用いることで、より理解しやすい説明ができるようになりました。

課題と解決策の構造化された説明： 技術的な課題報告においても、感情的な表現ではなく、構造化された言語化を心がけています。 「現状」「問題」「影響」「解決案」「期待効果」の順序で整理することで、聞き手にとって理解しやすく、かつ意思決定に必要な情報を効率的に伝えられるようになりました。

皆さんも、エンジニアとしての技術的なスキルに加えて、「考える力」と「伝える力」を科学的に向上させたいと思いませんか？ 本書の思考法は、まさに AI 時代におけるエンジニアの差別化要因となる「人間らしい知性」を体系的に習得できる実践的なフレームワークなのです！