今回は「グレインサイズ」という概念について解説します。
この考え方を知ることで、無駄を省いたり、生産性を向上させたりするヒントになります。
例えば、東京大学や京都大学の数学問題を解く際、膨大な演習量に取り組む方もいますが、実際に必要な知識量は驚くほど少ないです。
重複する問題を削除し、知識を圧縮することで、必要最小限のリソースで効率よく成果を上げることが可能です。
この「グレインサイズ」という概念は計算機科学の用語で、問題解決に必要な最小限の行動や知識量を指します。
この考え方を応用すれば、仕事でも最小のリソースで最大の結果を得られるようになります。
数学の演習を通じて、この感覚を磨くことができるので、ぜひ参考にしてみてください！
