後知恵 LL

どの会社でもやっていると思いますが、仕事をしている中で起こったトラブルを、また誰か他の人が繰り返さないように、LL(lesssons and learns)として貯めていきます。

単純に同じミスを２度３度繰り返し起こすことはかなり防げているかなと思います。

ですが似たようなプロジェクトをしていても、国が違う、顧客が違う、メーカーが違う、スケジュールが違う等々環境が千差万別で、同じトラブルは起きなくとも、毎回新たなトラブルが発生するものです。

人の人生も似たもので、誰しも失敗し後悔をしているものです。

もし昔の自分にもアドバイス出来たらと。。。。

人生のLLはことわざや教訓とて数多く出ているのですが、いまいち具体的でないので必要な時にはピンとこないのです。

会社で若者に仕事だけでなく、人生の教訓も混ぜて話しているのですが、だいたいまともに聞いてくれないので。。。ここでまとめます。

教訓といえば説教くさいいので、後知恵です。

①家は買うな

僕の両親は子育てで手一杯だったので、家を買う余裕がなかった。僕も弟と同じ部屋で大きくなるまで一緒に寝起きしていた。なので持ち家は欲しいとは思っていた。

一昔前の人は、家は将来家族が増えることを前提に広めの家を３０年ローンで郊外に立てました。人生はわかりません、子供は経費がかかるので少なめ、海外赴任、子供に個室与えても勉強するわけでなく、そのうちに出ていき寄り付きもしない。地価は下がり売るにも不良資産。。必要な家の広さと場所は人生の場面場面で変わります。広い家が必要なのは子供が出て行くまで。出て行った後は広く古くなった家だけが残ります。

借家なら自分のライフスタイルによって、広さと場所を変えられるのです。

家が資産になった時代はとっくに終わりました。少子化でこれから空き家ばかり好きなところに借りられます。

②外国語を学び、楽器を演奏し、非接触型スポーツをする。

　これはガイカワサキの本に書いてありました。いきた言葉、年取ってもからも続けられるものをはじめておく。この３つはその通りだと思います。

③ものを溜め込むな、水回りはきれいにしろ

　ものはどんどん増えていきます。持ち物や背負うものが多くなると、いざという時に行動できません。とにかく身軽を心がける。家はほっておけばどんどん汚くなります。カビが生えた風呂、洗面所は心も荒みます。特に水回りは綺麗に、配偶者を選ぶ場合の基準に。

④上の話は半分は疑ってかかれ

お前のためだとか言ってくる話は、大体自分のためなので、話半分で。よく真意を考えること。

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日本の電機産業　失敗の教訓

プロジェクトの成功に必要なものは？

以前担当した海外のプロジェクトで大人数を集めたワークショプがありました。

そのオープニングで、顧客のPM（プロジェクトマネージャー）が、プロジェクトの成功で一番大切なものは何か？と皆に問いかけたことがありました。

出席者が順番に各々答えていきました。

スケジュール、コスト、コミュニケーション、リーダーシップ、安全、信頼性、WIN-WIN、、

顧客のPMの回答は、「オーナーシップ」。

プロジェクトを自分自身の仕事だと主体的に捉え、情熱と責任感を持って取り組めるかが大切だと。

考えてみれば当たり前のことなのですが、一目を置かれるオーラがある顧客のPMから言われると、そうだなと納得したものでした。

各自が自分の仕事だと情熱と責任感を持って取り組める雰囲気を作れるかもありますが、それがなくとも仕事のプロであれば「オーナーシップ」は持っているはずです。

まだ仕事をやらされ感で取り組んでいるとしたら、まだ若くて成長途中です。

何か大変そうで気が重い仕事を任されたとき、誰でも逃げたくなったり、責任が自分にかからないように守りに入ってしまう時があります。各自がそんな気持ちで取り組むと上手くいくものも行かなくなります。

何事でもなんとなく逃げたい気分になったら「オーナーシップ」を思い出してみてください。

ブログがなかなか書けないなあと思った時も、

「これは俺の仕事だ」と思えば自然と書けてくるものです。

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全員参加型のオーナーシップ経営

OQ(オーナーシップ指数)―サービスプロフィットチェーンによる競争優位の構築

学校では習わない12の現実

学校と人生の違い？　学校は、レッスンを受けてから試験を受ける。人生は、まず試験を受けて、それがレッスンになる。　--- トム・ボテット（アメリカの作家）

ガイ・カワサキの邦題「アップルとシリコンバレーで学んだ賢者の企業術」の８１章です。ガイ・カワサキの本は５、６冊翻訳されて出ていますが、どれもウイットに富んでいて非常に面白く、そして参考になります。

今回は「学校で習わない12の現実」に関して。卒業前に知っていたらよかったと彼が思うこと。要約すると、

1. いかに上司と話をするか。学校では教員に問題を持ち込み、一緒に解決策を検討するが。現実社会ではEメールや５分間の立ち話で上司に解決策を提示することになる。あなたの役割は、質問ではなく解答を提供すること。
2. いかに会議を乗り切るか。長く退屈でとりとめのない会議を耐え抜く、必須のサバイバル術は、、、、、、
3. いかに会議を運営するか。a.全員揃わなくとも時間通り始める。b.出席者はできるだけ少なく。c.会議の議題をきちんと決めておく。d.全員が検討事案に集中できるように時間通り終わる。e.決定内容と実行項目を確認するEメールを全出席者に送る。
4. いかに自力で解決するか。
5. いかに交渉するか。
6. いかに世間話をするか。一般に、話すよりも聞くようにすると、（皮肉にも）会話の名手と思われるだけでなく頭が良いと思われる。人生は時に不可解である。
7. いかに３０秒で説明するか。
8. １ページでレポートをいかに書くか。
9. いかに５文のEメールを書くか。
10. いかに同僚と折り合いよくやるか。
11. いかにパワーポイントを使いこなすか。望むものを手に入れたいのであれば、スライドは１０枚、時間は２０分、文字は３０ポイントに制限しよう。
12. いかに留守電を残すか。

最後にひとつ。学校に行く目的は仕事に備えることでない。人生に備えることである。仕事には以上のようなスキルが要求される。しかし、人生は仕事だけではない。

感想

ガイ・カワサキの本を読んでいると起業してみたいなあと思えてくる。勇気ないけど。

来世に記憶を持っていけないから、毎回毎回、勇気出せず無難に人生が終わっているんだろうなあ。。

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アップルとシリコンバレーで学んだ賢者の起業術

機械学習と新人教育は同じか

高校の現代国語の授業で先生が人間とはなんだと僕ら生徒に順番に聞いた。

僕は「人間は機械と同じ」と答えたことをよく覚えている。

先生はなぜか？（怪訝だったので、このやり取りをよく覚えている）と質問してきた。

僕は「人間は肉ででいている、機械は金属で出来るている。その違いだけで仕組みは同じだ。」

先生は全く納得してない感じであったが、なんてコメントして良いのか迷ったのか黙っていた。僕は先生に何か悪いこと言ってしまったかなと気になったので今でも僕の脳に長期記憶として刻まれてしまっている。この高校生の時の出来事以来、人間と機械は同じかは、大袈裟であるが僕の人生の命題と一つとなっている。

入社５年未満で実仕事の経験があまり無い若者にどのように教えれば、仕事を任せられる一人前に育つか。

これまで自分の成長過程や同僚たちの成長を見ていて、効果があるのはやはり実際にやらせること。

• 色々なチャンス（仕事）を与えてもらっている。
• 与えらたチャンスに期待以上な成果を出している。
• そのチャンス中で色々困難が発生して、経験がなくとも、解決するバイタリティーと知恵がある。
• 頼りになると周りに認められて（報酬）、新たなより高度なチャンスがどんどん与えられる。この繰り返しでノウハウが強化されていく。

これって機械学習と同じアルゴリズムなんです。

教師あり学習と教師なし学習。それと半教師あり学習。たとえ良い教師が居なく正解が判らなくとも新人は経験を通して学習していきます。正解を出した時に報酬を得てどんどん成長していっています。バイタリティや元々の頭の良さやセンスは機械学習で言えばコンピュータの性能とアルゴリズムの出来。

昔は徒弟制度で金魚のフンのように上司について回って真似していました。これも機械学習で得たものを他のコンピュータにコピーするのと同じですね。

講義やマニュアルを読んでいるだけではアルゴリズムが脳に出来ないので機械学習で得たアルゴリズムのように理由はよく判らないが、体と体から自然と湧いてこないのです。

とにかく新人にはたくさんのいろいろな経験を与えて学習させる。体型だった教育システムやEラーニングだけでちゃんと育つことは不可能。経験をいくつか積めばアルゴリズムが脳に出来て、新しい場面でも一人で考えられるようになります。

経験に基づかない知識は実戦では自信が持てなくて使えないのです。

それから教師(上司)がつく場合は、時々教師は取り替えると効果が増します。上司のアルゴリズムが必ずしも優れているとは限らないので変なアルゴリズムが新人に植えつかないように、いまいちの上司しか居なければ時々交代が必要です。

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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ

アマゾンとクロネコ 利用者ができる事

アマゾンとそれを支えてる宅配便特にクロネコヤマトのおかげで、店に置いてないものを簡単に迅速に買えるようになった。非常に感謝している。

自分が便利になった分、他人が大変なことになっている。

翌日配達、時間指定は倉庫の自動化と効率化、つまり技術の進歩で達成できたのだろう。

問題は最後の配達の部分を以下に効率化できるか。

注文処理、代金決済はデータの流れだけなので、すでのものすごく効率化されている。

倉庫も最先端の自動倉庫だろう。

最後の宅配拠点からお客の家までは、トラックと人力で配達し、そしてかなりの確率で不在、再配達となる。

時間指定は再配達を減らす効果を狙って導入しているのであろうが、夜遅くまで対応してくれている。

最後の配達部分を改善するためにマンションや駅に宅配BOXを置いたり考えられる工夫はしている様だが、それでも増え続ける荷物に追いつかないのであろう。

アマゾンと宅配の便利さを知ってしまった以上、もう以前の不便な生活には戻りたくない。

ヤマト運輸は不便であった郵便局の独占事業を大変な努力をして、便利にしてくれた民間の星。また昔から従業員の意見を取り入れて良い会社だなあと思っている。そのクロネコヤマトが苦しむのは見たくない。

利用者個人としてできることは、

１）再配達にならない様に、曜日時間指定するなりの方法で、確実に受け取る。

２）アマゾンプライムだからと言って、緊急でない限りできるだけまとめて注文を出す。

上の２つを個人個人が気をつければ、再配達が減って配達の人の苦労は２割は減るのではないだろうか。

もし自分が宅配の仕事について、不在ばかりだったら、がっかりでやってられないと悲しくなると思う。

自分が楽になることが他人の犠牲で成り立っているなら、それは長続きしない。

まあ、クロネコヤマトの事だからいろいろ考えているはず、だから期待している。

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週刊東洋経済 2017年3/4号 [雑誌](物流が壊れる アマゾンの大奔流にヤマトも悲鳴)

教養とは「悪いことを」を思いとどませるもの

なぜアメリカ大統領ともあろう人物が、あの様な発言と行動ができるのか。

なぜ森友学園の土地取引の様な事ができるのか。

「お天道様が見ているから恥ずかしくて、オレにはそんな事できないと」と思わないのか。

悪いことはしていることは当事者たちはわかっているだろう。

だかそれを思いとどませる教養がないからこんな事が起こってしまう。

設計も同じ。福島原発でなぜ非常用発電機を別々にそして高いところに設置していないのか。津波が来る可能性は前から指摘をされていたのに。

トップがビジネスと経済性が優先で仲間だけに優しくては、これから先がますます思いやられる。

我々末端は教養をできるだけ身につけ、良心的でありたい。

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異文化理解力 ― 相手と自分の真意がわかる ビジネスパーソン必須の教養

ノートはとるな、とれ、どっちだ

会議や講義でノートをとっていると話しを理解できていないからノートとるなとか、

上司や客の話を聞く時は、真剣に聞いてる態度を示すためにノートとれとか、

ノートのとりかたについていろいろ言われています。

一般的には最低限をとれで、こんな感じでしょうか。

1. 数値や日付や約束事は間違えると困るから記録しておく。(後からメールや議事録が来るから、どちらでもよいが)

2. 話を聞きながら質問を考えて書いておく。(僕の上司はいつもこれしてました)

3. アクション項目をリストアップしておく(たくさんの懸念事項を束ねている忙しいマネージャーはそうしてフォローしていた)

学校の授業は試験に出るかもしれないので、記録しておくために黒板写して、考えることが二の次になる癖がついてしまいがちです。なので社会人になってもとにかくメモしがちです。

社会に出たら書記でない限り、会議や講義をまるまる記録することでなく、なにがポイントなのか、相手の真意は何か、この先なにをしなければならないか、自分で考えていないと悪い大人に騙されしまいます。

ノートとるなと言っている人は、下を向いたまま黙々と書いている様子を見て、ノートとらなくても重要なポイントは話を聞いて今覚えろ、話し手の顔や手振り身振りから感じろて真剣勝負だと言っているのでしょう。(上の写真のように、顔をノートの近くに下げて目を上目遣いに話しての顔を見ながらノートとれば文句言われないでしょう。笑。下向いているのは目線が合わないから気に触るのです。)

まとめ

人の話は全て正直とは限りません。

話の半分は嘘や誇張が混ざってると疑ってかかってください。不都合な真実が隠れてないか考えながら聞くのです。その時にメモを書いた方が頭が働く人は書けばいいのです。ただ忘れないように心配だから書くというのではいつまでたっても成長できません。

このブログも話半分で自分に合ったスタイルを構築してくださいね。

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ゼロ秒思考 頭がよくなる世界一シンプルなトレーニング

ゼロ秒思考[行動編]―――即断即決、即実行のトレーニング

気力がでない時どうする

誰しも、何もしたくない、朝起きられない、ブログが書けない等々の気力がなくなることが時々あると思います。

原因は体調がなんか良くない、老化、仕事がうまく進まない、アイデアが出ない、上司・親から怒られる、失恋する、投資で失敗する等色々。。

これらが長く続くと本当に体が病気になったり、鬱になったり、外から見てどんな恵まれた人でもストレスで潰れてしまう危険があります。

なので、とにかくストレスを溜めないようにしないといけません。

ストレスを溜めないために日々できることは色々あります。

　うまいもの、甘いもの、酒を飲む　（行きすぎると太ったり良くないですが）

　良きパートナーと過ごし、良いセックスをする（相手がいればね)

    精力剤、亜鉛を飲む(精力つまり精子製造に必要)

　趣味に没頭する　（長続きすればいいが）

　元気が出るお気に入りの本や映画を見る　（お手軽）

　仕事で問題なら転職する。（面倒であるが）

　周りに愚痴を言うのも解消になりますが、聞く方がストレスになるのでほどほどに。

僕の場合、仕事で気力を失いそうになった時は、スティーブ・ジョブス関係の本を読みます。自分が正しいと思ったことはどんな手を使ってでもやろうとする根性、世の中を変えてやろうよくしてやろうのビジョン、こだわり、わがままで周りにいたら実際には大変なんだろうけど、人を惹きつける魅力。

最近出たスティーブ・ジョブス関係の本はどうも良いイメージが先行しすぎているので、よく読み直すのが古い本ですが１９８９年に出てその当時買って取ってあったこの本。

NeXTを立ち上げて途中までの時代までの本。細かい出来事が書かれているので生々しく面白い。

ストレス溜めないように、良い週末を。

気力さえあればどうにかなります。

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スティーブ・ジョブズ　無謀な男が真のリーダーになるまで（上）

スティーブ・ジョブズ　無謀な男が真のリーダーになるまで（下）

PowerBook vs MacBook 押入れから出して並べてみた

 押入れに昔使っていたPowerBook Duo280cを見つけたのでMacBook Airと並べてみた。

液晶から液が漏れていて匂いがする。

もう捨ててしまったが、この２８０cの前には最初に出たPowerBook100という白黒のを使っていた。当時買ってから気がついたがそのPB100はソニーで生産されていました。

Macのノートはキーボードが奥まってパームレストのスペースがあり、最初は驚いたが他のノートとは違って使いやすいなあと感動した記憶がまだ手首に残っています。

その後のPowerBookそしてMacBookは基本的な形は最初のPB100から変わっていない。他社も皆キーボードは奥まっていきました。

PB100が現在のノートPCの基本形を決めたといっていいと思います。

まとめ

現在のノートPCの基本形は、AppleのPowerBook100である。その時代にスチーブはAppleに居ないからスチーブの手柄ではない。

 

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機械学習の本を二冊購入、勉強しよ。

機械学習の本２冊、アマゾンから届きました。

Deep leaning入門の本を読み始めたばかりなのですが、左側のPython機械学習プログラミングの評判がかなり高いので併せて読もうと思ってポチりました。

現在の人工知能ブームはインターネット、IoTそしてそこから得られるビッグデータをどのように処理して、自動的（機械学習で）に関連を抽出できるかなんですね。

１９８０年代後半の第２次AIブームとはぜんぜん違う。

だんだん当時のことを思い出してきましたが、推論エンジンとルールベースを作って機械の故障診断のデモを作りましたが、特にそれ以上需要もなかったのでそのうちにしぼんでしまいました。エキスパートシステム自体はルールベースの中でのアドバイスしか出てここないので、知能と言うものでありませんでしが、推論の方法としては専門家を真似しているものでした。　

それに比べて今の機械学習は人間の専門家がデータを見て何かを見つけるのと違う方法でルールを見つけ出す方法で統計に近い（まだ勉強始めたばかりなので、間違っていたらごめんなさい）。

今の機械学習プログラミングはライブラリが公開されていて誰でも試して使えること。プログラミングの世界はこうやってOPENに発展してきているんだなと改めて感心します。自分のPCで試せるのが嬉しい。

どこまで理解できるかわかりませんが、やれるところまでやってみます。

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Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

寝れない夜

数日前にどの番組か思い出せないのですが、睡眠に関してやっていた。

 

睡眠は日中のノイズを脳から消す作業をして記憶を整理していて、そうして大事な記憶が定着していくそうだ。

すごく辛いことや嫌なことが起きた時に、睡眠を取るとその辛い記憶が脳に定着して帰って良くないそうなので、そんな夜は寝ない方が良いとこのこと。睡眠薬で無理やり寝ることも帰って辛い記憶を定着させることになるから寝ない方がいいかもと。。

ちょっと信じがたいが、一理あるかも。これは初耳。

ショックなことや悩み事があると眠れない時があると思うが、それは辛い記憶を定着させないようにする自己防衛なのだろうか。。

日曜の夜、もうすぐ新しい週が始まる。

早く寝てノイズを取らないと。

おやすみなさい。

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Yes or No 答えかたのセンス

 

中学校で英語を教わって一番驚いたのは、否定疑問文。

質問に関わらず答えは変わらないことだった。

質問１：　Do you have apple and pen ?

答え１：　No I do not have.　（日本語だと”いいえ、ありません”）

質問２：　Don't you have apple and pen ? 

答え２：　No I do not have.　（日本語だと”はい、ありません”）

まあ、今考えてみると答えが肯定な内容であればYes,否定であればNoなシンプルな文法なんですが、中学生の僕には初めての精通と同じぐらいの常識を覆す衝撃でした。

ビジネスで言い間違い聞き間違いを防ぐためには、英語のロジックの方が優れていますね。文学的に味わいの違いはあるでしょうか、わかりません。

我々の仕事は周りから毎日毎日いろいろと要求がきます。変更、追加、遅れ、督促。。

それに対してまずどんな反応をしていますか？

おそらく緊急度、深刻度、重要度を考えて対応していると思います。

ここで落とし穴があります。それは誰にとって緊急なのか、なぜ緊急なのか。

概して緊急と書いて送って来るメールで本当に緊急な物は多くありません。

怖い上司や顧客から言われたから直ぐに対応したいので、その人にとって緊急が殆ど。

緊急とか至急とタイトルに付けられたメールがきたら、こんどよく内容を見て緊急の理由が理解できなかったら、送り主になぜ緊急か問いただしてください。本当に緊急なら、なぜもっと早く言ってこないのかの問題もあります。

 話がずれてしまいました。テーマはYes or Noでした。

人から頼まれたときに、単純にYes or Noで答えるのが誤解がなくてよいのですが、ホテルの例や顧客に対して後での報復を恐れて、単純にNoとはいえずとりあえずYesと言わざるを得ないことがあります。

答え方のパターンは以下の五つ。

１）Yes, I will

２）Yes, but ...

３）Yes and No

４）No and No

５）No, and ...

１）Yes, I will　こう答えられるような要請であれば、単純。

２）Yes, but .. 　とりあえず否定できない場合は、これで時間稼ぎ。難しい理由（けっしてできないとは言わない）を挙げて要請者があきらめるのは待つ。Butが反対語だから短気な人が聞いたらYes or Noか単純に答えろと言われるかも。

３）Yes and No　どっちとも言えませんとか、あやふやな答え。質問の意図が読めないときには、こう答えて要請の意図を確認していきます。くだらない質問でまじめに答える気がしないときには、こんな答えでおちょくることもあります。

４）No and No　ダメなものはダメ。何に対してもこう答える人がいて困ったことがありました。理由は言ってあげないと敵をつくることになります。

５)  No,and ... これは（２）のYes, butの応用。依頼者の依頼通りにはできないが、別案としてこの方法がありますと提案する。依頼の意図を外してなければ、別案のが優れていることも多く決着できる。提案者の意図（真意）を読み取れることができない人や即座に代案を作れない脳みそが足りない人は使えない。

どのパターンで答えるかはケースバイケースです。

参考にしてみてくださいね。

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異文化理解力――相手と自分の真意がわかる ビジネスパーソン必須の教養

もしも人事評価システムを作れと言われたら。２x２マトリックスで整理して見た。

部下の査定はやりたくない仕事の一つです。

評価結果がボーナス査定や昇進に使われるので部下に取っては大事、上司は非常に神経を使います。

それなので成果、貢献度などを多数の項目に分けて客感的に定量的に評価をだすことをどの会社でもやっていると思います。

定量的に客観的とは誰がやっても同じ結果が出るようなシステムが必要になります。ただシステマチックにやるがために評価の方法を研修したりなかなか全社的な大イベントです。

昔から評価作業はありましたが、結構大雑把でそれで弊害があったような記憶がないので、今は公平公正に神経質になりすぎかもしれませんね。

評価方法については項目を決めてそれぞれに点数をつけて、項目によって重みつけたりして、合計して評価結果を出しているのが普通だと思います。

評価項目は結構たくさん並べられていて、その期間該当しない項目も結構あり、そうするとその項目は平均点あたりをつけてしますことになります。

そんなこんだして合計してみると、どう見ても優秀な人がそれほど合計が高くなかったり意味がわからなくなってしまい、合計点の結果の目安を決めてから配分を適当に決めたりしないと他人との相対的な評価ができなくなってしまいます。

評価方法を新たに僕に作れと言われたら（絶対に言われないが）、どうしたらいいか妄想して見ました。

評価はその個人の絶対評価でやるのが本来は理想かもしれませんが、その結果がボーナスの査定や出世が相対的である以上、査定結果も相対的にも辻褄があっていないとなりません。

本来組織の空気として誰が稼いでいて、誰が優秀で、誰が貢献していて、誰が将来の部長かは自ずから周りは感じていてわかっていると思います。

単純には総合的に部長なりが課長と相談して、全員のランキングを決めればいいのです。

その一年間の頑張りと来期の期待を込めて組織のメンバーにランキング、つまり順位をつけるのです。

ランキングをつける際に部長と課長の考え方は揃えておいた方がいいでしょう。

誰が見ても文句ないランキンングを作らないといけません。

部長と課長の考え方は揃えために議論をすることになりますが、評価は色々な指標があるので、何に重点を置いてランキングするか話し合います。

そこで方向性を合わせるためにシンプルな２x２マトリックスに無理やり押し込むために、２つのパラメーターで仕分けします。

４つに分けた次元にメンバーをプロットしていきます。

位置によって順位を決めていきます。　２次元と４次元のどちらの評価を高くするかは微妙ですのでそれは周りに良い影響を与えている方とすればいいでしょう。

縦軸と横軸は毎回に何に重きをおくか考えて変更するのです。

時代で求められことは変わります。

妄想終わります。

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アメリカ海軍に学ぶ「最強のチーム」のつくり方: 一人ひとりの能力を100%高めるマネジメント術 (知的生きかた文庫)

人事評価はもういらない 成果主義人事の限界

2x2マトリックスは便利すぎる

 プレゼン形式で話をする時、以前はただパワーポイントに箇条書きにして適当に写真貼っていました。

箇条書きでは画面に出しても読んで説明することになってしまうのと、そんな説明を自分だったら聞きたくないので、比較説明ならシンボル的な図表を考えるようにしています。

そこで一番シンプルで素敵なのが、

スチーブジョブスがアップルを救うことになった２X２マトリックス。

もっと細かく３x３や２x２x２にした方が現実を表せると思いますが、複雑になって図表を理解するのに時間かかってしまうのでダメなんです。

２X２をいくつも軸を変えて、複数作った方がこちらの言いたいことが、誤解なく伝えられます。

マーケットの手法としてはもっと高級な分析方法もマーケットの入門書を読んだら色々あっていいなあと思ったのですが、すぐに忘れてしまうので、なんでもかんでもこのところ２X２に押し込んで考えています。

人と議論して方向がバラバラで議論が迷路に入り込んだとき、この２X２で整理していくと、不思議とスッキリしてきます。もしかすると短絡的になっているかもしれない不安もありますが、、方向性は揃えられます。

言い換えると、多様な価値観で議論が発散することを二つのパラメーターに絞り込もうとする共同作業になることで価値観が集約されてくるからなんだろうなあと思います。

物事ってシンプルなんです。人が絡むからややこしくなるだけ。

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スティーブ・ジョブズ 無謀な男が真のリーダーになるまで(上)

スティーブ・ジョブズ　無謀な男が真のリーダーになるまで（下）

MacBook Air買ったのでDeep Learningの勉強がしたくなった

 MacBook Air 11"を買ってやる気が出てきたので、iPhoneアプリの作り方を勉強しようかと思っていたのですが、Big dataやDeep Leaning手法を僕の専門分野に使えないかの相談がたまたまあったのでそっちを勉強してみようかなと気が変わりました。

善は急げで、はてなブログの記事のアドバイスをもとに早速良さそうな本を注文しました。数ある関連図書の中で抜群に評判がいい。

今日届きます。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 Pythonって言うプログラム言語が多く使われているんですね。

昔のAIブームの時のLISPとPROLOGはどこに行ってしまったのでしょうかね。

自分でプログラム書けたり出来るようになれなくとも、自分の専門分野にどのように利用すれば実用になるのか、Deep learningの仕組みと限界を見極めればそれだけでも勉強する価値はあるので。

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追記

   本届いたので早速Pythonインストールして試して見ました。プログミング久しぶりだけど楽しいなあ。先は遠いけど頑張ります。