【HBR May 2014】アナリティクス3.0

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アナリティクスがビジネスに取り入れられるようになったのは、1950年代。
主に生産工程や販売、顧客などの企業内データの収集・分析をしたもので、意思決定のパフォーマンス改善に役立った。

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トラベラーズノートを購入とその使い方

表紙

トラベラーズノートを購入しました。

これまでMoleskineやほぼ日などを買っては途中使わなくなったので、購入までには相当悩みました。

それでも購入した決めては、仕事だけでなくプライベートにも使えるということ。

ノートを挟み込んで使うという方式のため、仕事とプライベートを分けて管理できるし、共存もできるというのはポイントが高かったです。

まだ購入して一週間立っていない状況ですが、プライベートのノートだけが密度が濃くなっていて仕事用ノートは今のところ使っていません笑

仕事用のノートも色々カスタムして使えるようにはしていきたいと思います。

で、今のトラベラーズノートの構成ですが以下の通り。

 

トラベラーズノート本体:黒

①Ca.Crea(カ.クリエ)くろ

②001無罫(ノートリフィル)

③008ジッパーケース

※004連結バンドを使って①と②をつなげています。

 

③のジッパーケースを一番上にして①と②を挟み込むような形で使っています。

①は、002セクションと悩みましたが、黒をなるべく使っていきたいと思っていたので黒ノートがあるCa.Creaに。

015ペンホルダーの購入も悩みましたが、結局ジッパーケースの中に入れ込むことでひとまず解決。

大急ぎで書かなきゃいけないこともないし、ということで(でも将来的には買いそうですが)。

 

使い方ですが、以下のように考えています。

①このノートの中に自分の今を記録

②日付と一緒にアイデアを残す

 

①ですが、これまでデジタルに記録を残してきましたが、紙にリアルに残る記録の記憶の定着は相当高いため、今の自分にとって記憶の定着が必要なものに関しては、ノートに残していこうと考えています。

実際に現時点で残しているのは、読んだ本であったり、好きなアーティスト、名言など。

残す基準は、「人と話しているときによく思い浮かぶもの」。

例えば、好きなアーティストの説明をするときに、実際にビジュアルがあった方が良いです。本とかもそうですが、きっと表紙があったり、価格がわかったりした方がわかりやすい。

ですので、人に紹介するという視点で記録をするようにしています。

あと、手書きではなく、一旦デジタルデータにして、印刷して貼り付けるようなスタイルにしています。この方が修正が効くので良いのと、汚い字が隠せるので良いです。

②はビジネスユースを想定しているのですが、企画書を書く際に前段階として全体のプロットを考えたりする際に紙に一旦落として考えるのですが、このような基のアイデアを残していきたいと考えています。

MBAで初めに教えられることの一つに、「アイデアは自分の名前と日付を明記すべき」というのがあるそうです。アイデアは資産であり、個人にとって大切にしなければものだという考え方なのだそうですが、共感できます。

「表紙を開いて1ページ目にノートの目的を書いています。2ページ目(画像右)は”My Principal”として生き方というか信条のようなものを書いています。弱ったときとか、自分を見失いそうになったときなど見ようと思ったとき読めるようにしています」

「読んだ本の中でよく話をしたくなるものの備忘録。人に紹介することを前提に書いているので表紙とか価格も記載。デジタルデータで作っていることもあって重要な点なんかはマーカーをつけることもできますが、そこは強調するためにアナログでおこなうことに。デジタルデータ➝貼り付ける方式でおこなう場合、デジタルで簡潔させるのではなくアナログ要素をあえて残すと記録感が出て良いかなと思っています。あと、余白を作るようにもしています。追加情報があればそこにちょちょっと書けるので」

「影響を受けた作家をデジタル化。上がリヒターで、下がオンブリーです。これらの作家も人に紹介するときに、いちいちケータイを取り出して画像検索してこれです的な紹介をしていたのですが、手帳でちゃちゃっと見せた方が共有感が出るというかわかりやすいかなと思っています。それに好きな作家の作品をいつも見られる状態というのはなかなかたまらなくて良いです。」

「こういうコンパクトにまとまった名言というか教訓のようなものが好きでためているのですが、結構忘れがち。時々読み返す価値があるものを備忘。」

 

これまでなんで私が手帳が長続きしなかったか、今のところわかったことは、スケジュールなんてデジタルでやればいいのに無理矢理スケジュール管理をしようとしたこと。あと仕事とプライベートを無理矢理分けたり、逆に混在したりしたあまりに統一感がなくなってしまって継続する気がなくなったためかと。加えて、日頃からデジタルの作業をしているのに、いきなりアナログな作業をするためか、なんとなくノートが汚くなってしまうということか。

使い方についてはまだ検討中ですが、デジタルからアナログに移す作業はかなり没頭感があります。一時期、チラシやフライヤー、ウェブの画像などを使ってコラージュを作っていた時期がありましたが、この感覚と似ていて楽しいです。

メモが苦手な人は、このデジタル・アナログメモの方法をオススメします。

 

今後ですが、以下をやってみたいなと思います。

◯ライフログ・・・フォーマット作っていきたい。
◯ビジネス用ノートテンプレート作成・・・カレンダーとか地図とか貼る
◯教養系・・・日本酒、蕎麦、釣り、サーフィンの基本情報作り
◯ファッション系・・・ファッション絡みで何か作りたいけど構想中
◯1ジャンル1種の最高のグッズ・・・写真だけでなく歴史なんかも調べたい

など、結構やれること多いなあ。トラベラーズノート楽しいです。

 

 

安宅和人「イシューからはじめよ」

安宅和人氏の「イシューからはじめよ 知的生産の「シンプルな本質」」を読了しました。

本書を手にとった背景として、私が所属している組織が過渡期をむかえ、在籍するスタッフのモチベーションの向上が急務であると感じていたことがあります。

組織が正しいゴールを示し続けていかなければ、在籍するスタッフは様々なゴールを個々のあらゆる憶測と想像により作り出し、正しいと思われる様々な行動をしていきます。しかしその行動は、組織が求めているものとは乖離があり、結果、その行動というか努力は報われず、腐っていきます。

ゴールは、誰も納得のいく形になるとは限りません。

でも、組織は客観的に評価できるゴールを設定し、それを示し続ける必要があると考えています。その客観的に評価できるゴールとは「具体的な数字に落とし込める」ものである必要があります。

そこで、客観的に評価できるゴールを組織全体で取り組み、達成する価値があるものにするためには、優先順位づけが必要となります。

 

「ゴールに設定すべき優先順位はどのように決めるべきなのか」。

「人生をかけて取り組むべきゴールとはなにか」。

 

これらの答えを探すために、本書を手に取りました。

本書は、私にこれらの課題を解決する大きなヒントを与えてくれました。

ここで、本書で学んだことをまとめていこうと思います。

また著者がいうところの解釈とは異なる解釈をしている箇所も多いと思いますので、ぜひとも本書を手に取り独自の考えをもっていただきたいと思います。

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戸塚隆将「世界のエリートはなぜ、この基本を大事にするのか?」②

引き続き、本書「世界のエリートはなぜ、この基本を大事にするのか?」の備忘。

①はこちらからチェックしてみてください。

戸塚隆将「世界のエリートはなぜ、この基本を大事にするのか?」①

 

本書を会社の研修で実践してみました。

本当の意味で人は人を育てることはできないのかもしれません。

でも、人でないと人は育てられないのも事実でしょう。

本書は、人を直接的に育てるような書籍ではなく、人に気づきを与える書籍だと思います。

本投稿にはネタバレが多く含まれるので読む予定の方は読まないでください。でもこの備忘を読むよりこちらの本を手にとって実際読んで欲しいとは思います。

「世界のエリートはなぜ、「この基本」を大事にするのか?」戸塚隆将 (著)

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戸塚隆将「世界のエリートはなぜ、この基本を大事にするのか?」①

読了した。

もう少し圧縮できる内容ではあるけど、普通は語らないような瑣末なところまで言及されている箇所が多くあったので全体的なバランスは素晴らしかった。

内容は、ギクリとするようなスゴテクが紹介されているわけではなく、事実に基づくエリートビジネスパーソンの素直に真似したいと思える習慣がツラツラ書かれており参考になった。文体も難解な言葉もなく2〜3時間程度でサクサク読める。

参考になった点を備忘します。ネタバレが多く含まれるので読む予定の方は読まないでください。でもこの備忘を読むよりこちらの本を手にとって実際読んで欲しいとは思います。

「世界のエリートはなぜ、「この基本」を大事にするのか?」戸塚隆将 (著)

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企業を数字で理解する

ある会社を理解するためには中に入らないまでも株式会社なら公に開示されているデータを把握すればある程度理解できる。
週刊東洋経済 2013/5/18号に会社を開示されている数字で理解するためのポイントと計算式が掲載されていたので引用。

【会社を数字で理解する5つの指標】
1.安定性
2.収益力
3.ROA
4.ROE
5.資金繰りと財務健全性

1.安定性
安定性の数字は3つ。
第一に見るべきなのは超短期の安定性指標。それは銀行が金を貸す時にみている、融資が回収可能かを判断する「手元流動性」。一般的な目安は大企業で1か月以上、中小企業で1.5か月以上。

手元流動性(単位:か月)=(現預金+換金しやすい流動資産)/1か月分の売上高
※換金しやすい流動資産・・・代表は、上場株
※売上高・・・1か月分の売上高は年間の売上高を12か月で割った平均を使うのが一般的

流動比率(単位:%)=流動資産/流動負債×100
※投資家が見る、株が無価値にならないための「流動比率」である。一般的な目安は120%以上。

自己資本比率(単位:%)=自己資本/総資産×100

【!】大事なのはこれら3つを上から見ていくこと。

2.収益力
収益力は収益や費用を売上高で割った数字で見る。
まずチェックするのは売上高が伸びているかどうかの「増収率」。

増収率(単位:%)=(今期売上高-前期売上高)/前期売上高×100
原価率(単位:%)=売上原価/売上高×100
※原価がどのくらいかかっているかを示す「原価率」。

粗利率(単位:%)=売上総利益/売上高×100
※どのくらい付加価値があるかの「粗利率」(売上総利益率)

 粗利率(単位:%)=100-原価率
 ※実は粗利率と現価率は裏腹の関係

 売上高-売上原価=売上総利益(粗利益)
 ※売上高から売上原価を引いたのが売上総利益(粗利益)だから。

売上総利益(粗利益)-販管費=営業利益
※粗利益から間接部門の費用である販管費を引くと本業の利益を示す営業利益になる。

売上高営業利益率(単位:%)=営業利益/売上高×100
※営業利益を売上高で割ると本業の利益率が出る。

3.ROA
財務諸表を読めるコツ
①目的を持つ ②比較する ③実践する

<収益力の見方>
収益力を見るためにはこの3つの見方で見る

ROA=利益/総資産 = 利益/売上高 × 売上高/総資産
              ※利益率     ※総資産回転率

5つの利益
①粗利益(=売上総利益)・・・会社が販売しているモノやサービスでどれだけ利益を稼げる力があるのか
②営業利益・・・本業で獲得した利益。本業の営業力がどれだけあるか
③経常利益・・・経常的な(通常の)活動で獲得した利益。正常な状態で稼ぐ力がどれだけあるか
④税引前当期純利益・・・税金を支払う前の利益
⑤当期純利益(最終利益、単に純益とも)・・・当期において最終的に獲得した利益

4.ROE
もっとも大事な数字はROE。3つに分解してみるのがコツ

ROE=レバレッジ比率×総資本回転率×当期純利益率
当期純利益/自己資本=総資本/自己資本×売上高/総資本×当期純利益/売上高

利益を生み出す仕組み
自己資本(株主の出資金など)  ⇒総資本
他人資本(銀行からの借入金など)(=自己資本+他人資本=総資産)

⇒売上高 ⇒当期純利益

財務3表一体理解法
①損益計算書(PL)の当期純利益がバランスシート(BS)の利益余剰金に加算される
②利益剰余金や負債、現預金などの資産が増減してもBSの左右の合計はつねに一致
③PLの税引前当期純利益はキャッシュフロー計算書(CS)の冒頭と一致
④CSの期末現金及び現金同等物はBSの現預金にほぼ一致(定期預金の扱いに違いあり)

5.資金繰りと財務健全性
資金繰りを示すキャッシュフローには次の3つがある。
◯営業キャッシュフロー(CF):本業で生まれた現金
◯投資キャッシュフロー(CF):機械設備の購入や売却など投資活動で出入りした現金
◯財務キャッシュフロー(CF):借り入れや返済などの財務活動で出入りした現金

投資が過大かどうかを知るうえで重要な指標がフリーキャッシュフロー(FCF)。
フリーキャッシュフロー(FCF)=営業CF+投資CF
※稼ぎ出したキャッシュの範囲内で投資していればFCFはプラス。
※営業CF以上に投資していればFCFはマイナスになる。

D/Fレシオ(単位:%)=有利子負債/自己資本×100
※財務健全性を知るにはD/Fレシオ(有利子負債自己資本比率)を見る。

棚卸資産回転期間(単位:か月)=棚卸資産/平均月商
※棚卸資産の回転期間が急に長くなるのは財務健全性が悪化する兆候。
※平均月商は1年分の売上高を12で割って求める。

西内啓一「統計学が最強の学問である」メモ

これから統計学を学ぼうとするにはうってつけの書籍。
タイトルからして希望を感じます。
金融系での活用が特に進んだ分野である統計学ですが、最近のトレンドであるITに関連して書かれているので入りやすいです。
まだ最後まで読んでいないので途中のメモになりますが、特に役立ったことを備忘。

1.「専門用語のざっくりとした解説」
①データマイニング
すでにまたっている大量データから、うまく価値のありそうな情報あるいは仮説を引き出すこと。またはそのための手法。細かい精度よりも速度が重視され、比較的単純な計算過程を繰り返すだけで成立する手法が好まれやすい。スーパーのPOSデータをデータマイニングした結果、おむつとビールが同時に買われている割がいが案外高かった、みたいなケースでよく紹介される。

②テキストマイニング
人間読むために書かれた(もしくは聞くために話された)フリーテキストを分析するやり方。言語学の手法が発展してビジネスにも応用されるようになった。形態素解析という文章を単語ごとにぶつ切りにするステップを経て、どんな単語が登場しているか、単語同士の関係性はどうか、みたいな分析がされる。

③Exadata
長年データベース業界でブイブイ言わせていたオラクル社が多額の買収劇を経て完成させたビッグデータ関連主力商品。ハード・ソフトの両面からうまいことデータを分散させて高速処理することに最適化させている。性能もすごいが値段もすごい。

④Greenplum
Exadataの競合商品オープンソース技術をうまく使っているためExadataよりは安上がりにスケールアップさせて巨大データが高速処理できる。

⑤分散処理
処理しきれない大量データでも100台のサーバに処理を振り分けて最後にまとめれば100倍速いはず、みたいな考え方。データの構造やアルゴリズム次第で「うまく振り分けて最後にまとめる」手間が異なるのが難しいところ。

⑥インメモリデータベース
データを読みだしたり書き込んだりする速度を高速化するために、ハードディスクやSSDではなくメモリ(RAM)上にデータを記録する。当然、電源が切れるとデータは消えるため、SSDとRAMディスクを組み合わせて弱点を補い合わせたりするという試みもある。余談だがインメモリと言う人とオンメモリという言う人がいる。

⑦Hadoop
データを分散処理するためのオープンソースのJAVAフレームワーク。分散処理の「うまいことする」部分を担っている。最近聞く大規模なデータの分散処理をしようとするソフトウェアのほとんどはHadoop上で動いているらしい。

⑧AWS
Amazon Web Serviceのこと。Amazonによるデータベースやデータ解析などのクラウドサービス。ビッグデータや分散処理に対応しているものもある。

⑨非構造化データ
オラクルはじめ従来の一般的なデータベース(リレーショナル・データベース:RDB)は「形の決まったキレイな表」と「表同士の繋がり」をもとにデータを保存したり検索したりしていたが、そういう形にまとめにくい、あるいはあえてまとめないデータ。

⑩NoSQL
RDBの処理はSQLという言語で記述されていたが、それとは違うやり方でデータを保存したり処理したりするやつ、という意味。

⑪KVS
Key Value Storeの略。RDBでは決まった形の表と表同士の繋がりという形で処理していたが、こちらは表の中身の値(Value)と値同士の繋がり(Key)、という形でデータを処理する。非構造化データを含む大規模データを分散処理するにも便利らしい。

⑫R言語
オープンソースの統計解析用言語。世界中の専門家が自由に解析手法のライブラリを作って公開している。有料ソフトを買えない貧乏学者たちが細々使っていたが、最近急に注目を集める。ExadataやGreenplumからも、さらにはSPSSからも直接Rのライブラリを呼び出したりできるようになった。

2.とりあえずデータの概観を掴むだけならまず数千〜1万件ほど抽出していじってみればいい
3.データ分析において重要なのは、「果たしてその解析はかけたコスト以上の利益を自社にもたらすような判断につながるのだろうか?」という視点。
4.データをビジネスに使うための「3つの問い」
【問1】何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?
【問2】そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?
【問3】変化を起こす行動が可能だとしてコストは利益を上回るのか?
5.死者・犯罪者・暴動を生み出す食べ物とは?
適切な比較を行わない一面的な単純集計がどれだけ愚かなことか。
<次の食べ物を禁止すべきかどうか考えてみましょう>
・心筋梗塞で死亡した日本人の95%以上が生前ずっとこの食べ物を食べていた。
・強盗や殺人などの凶悪犯の70%以上が犯行前24時間以内にこの食べ物を口にしている
・日本人に摂取を禁止すると、精神的なストレス状態が見られることもある。
・江戸時代以降日本で起こった暴動のほとんどは、この食べ物が原因である。
6.統計学における「A/Bテスト」は、ランダム化比較実験と呼ぶ。
AパターンとBパターンの条件の変え方にランダムが含まれていない実験は準実験と呼ぶ。
7.χ(カイ)二乗検定
「意味のある偏り」なのか、それとも「誤差でもこれぐらいの差が生じるのか」といったことを確かめる解析手法
8.p値
実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差(正確にはそれ以上に極端な差を含む)が生じる確率のこと。このp値が小さければ(慣例的には5%以下)<中略>「この結果は偶然得られたとは考えにくい」と判断する。
9.適切な比較方法
「目指すべきゴールを達成したもの」と「そうでないもの」の違いを比較すれば良い
10.フェアではない
比較している集団が同じ条件ではないない場合、フェアではない、つまり比較できない。
11.フェアな状況下にする解決方法
①「関連しそうな条件」を考えうる限り継続的に追跡調査し、統計学的な手法を用いて、少なくとも測定された条件については「フェアな比較」をおこなう
②解析ではなくそもそもデータの取り方の時点で「フェアに条件を揃える」
12.統計学の父 ロナルド・A・フィッシャー著「実験計画法」
13.ミルクティの実験
「紅茶を先に入れたミルクティ」か「ミルクを先に入れたミルクティ」かを判別するための実験。
ティカップをずらりと並べ、ランダムで順番に調べる。
5杯をランダムに調べ、偶然にすべて当てる確率は2の5乗分の1、32分の1(約3.1%)、10杯すべて当てたならば1024分の1(約0.1%)。

<以降2013.2.20追記>
14.1億5000万ドル稼いだクレーム対応
ランダム化比較実験の別の意義の事例。
コンチネンタル航空の顧客対応方法にについての実験を実施。

【トラブルが起きた客をランダムに3グループに分類】
①「ただ正式な謝罪レターを送る」
②「謝罪レターに加えたプレミアムクラブへのお試し無料入会期間を与える」
③(比較対照として)「特に何もしない」

【結果】
③何ヵ月か経た後でもまだ怒っていた。
①②翌年コンチネンタル航空へ費やすお金が8%上昇。さらに好感度上昇。
②さらに、もらった顧客の3割が無料期間終了後も自腹で会費を払った
その後もトラブルが起こるたびに詫び状+プレミアムクラブへの案内を送り、1億5000万ドル以上売上増加。

15.人為的なランダム化実験
Aという文字とBという文字をランダムに3つ並べる実験。
「AAA」「BBB」という文字が3連続するのパターンは8パターン中2パターンあるがあまり選ばない傾向がある。

16.統計家たちの間で共有されている倫理的ガイドライン
①ランダム化によって人為的にもたらされる、どれか1つまたはすべての介入が明らかに有害である(またはその可能性が高い)場合はダメ
例)ナチスの人体実験
②仮にすべてが有害でなくても、明らかに不公平なレベルで「ものすごくいい」ものと、「それほどでもない」ものが存在していると事前にわかっている場合もダメ
例)ランダムな半数のがん患者にのみ効果的な薬を投与する

②の例外:一見して一方のグループにとって良いことでも、統計学的な実証が不十分でどちらが良いのかわからない状況がある場合はランダム化比較実験が正当化される。
例外の例①)一部の貧困家庭のみに家賃の補助券を配布
例外の例②)一部の失業者のみに仕事の探し方と面接の受け方を指導
例外の例③)一部の低所得者のみにベーシック・インカムを保証(所得が一定水準を下回ったらその水準に足りなかった額を支給)する

17.フィッシャーの疫学への反論
ランダム化比較実験をおこなっていない解析では、いくら「同様と考えられるグループ内で層別解析をした」としても、厳密に同様な集団間での比較なんてあり得ない。

18.疫学へのフィッシャーの反論の反論
90年代前半の主要な医学雑誌に掲載された論文を比較検討した結果、疫学研究から示されたリスクの大きさは「ランダム化比較実験とあまり結果に差がない」。

19.ダーウィンの進化論
・生物の個体は同じ種でも微妙に違う
・個体の特徴は親から子どもに遺伝する
・特徴の中には生存や繁殖に有利なものもある
・生存や繁殖に有利な特徴を持った個体は世代を経るごとに増加する(逆に不利なものは淘汰される)
・ただしどのような特徴が繁殖や生存に有利なのかは環境によって異なる

20.回帰分析
データ間の関係性を記述する、あるいは一方のデータから他方のデータを予測する数式を推定するのが回帰分析。
こうした数式で記述される直線のことを回帰直線と呼ぶ。
こうした平均への回帰をゴルトンは「平凡への回帰」と呼ぶ。
後に「平均値への回帰」と呼ばれる。
実際のデータは理論上の推測よりも「平均値に近づく」という意味。

21.真値(しんち)
無制限にデータを得ればわかるはずの真に知りたい値。
たまたま得られたデータから計算された統計量がどの程度の誤差で真値を推定しているかを数学的に整理することで、無限にデータを集めることなく判断が下せる(フィッシャー)。

22.回帰分析の基礎用語
・回帰係数の推定値
 切片・傾き(x)ともにデータから算出された値だがあくまでデータに基づき「真値」を推定した結果だということに注意。
・標準誤差
 推定値の誤差の大きさ。回帰係数の推定値と比べて大きければあまり推定値は信頼できないが、この値自体を問題にするよりは後述の信頼区間で考えた方がよい。
・95%信頼区間
 「回帰係数が0」の場合だけでなく様々な回帰係数を想定して「p値が5%以下になる真値としてあり得ない値」とはならない範囲。「ほぼこの範囲内に真値があると考えて間違いない」と考えて大丈夫。
・p値
 仮に回帰係数が0だった場合にデータのバラつきのせいだけでこれぐらいの回帰係数が推定されてしまう確率。やはり慣例的には5%を上回ると「さすがに回帰係数0と考えるのはキビシイ」と判断される。

※まだ半分くらいしか読んでいないので、読了後に更新します。

GoogleDriveとGoodreaderの連携方法

GoogleDriveは共有するにはすごく便利です。
Googleアカウントを持っている人が多いからですね。
GoogleDriveを活用した提案書や分析データをチェックする方法について備忘しておきます。

①GoogleDriveにファイルを保存
②GoogleDriveにアクセスしてGoodreaderで開く
Goodreaderで開く理由はPDFの手書き編集に対応しているためです。
③Goodreaderでチェック後「open in > Flatten annotations > GoogleDriveを選択しアップロード」。
④GoogleDriveで先ほどチェックしたファイルをチェック済みフォルダへ移動

ちょっと面倒だなぁ。Goodreaderで編集したら上書き保存とかしてくれないかなぁ…

iPad 128GB Wi-Fi + Cellularモデルを買った

iPad 128GB Wi-Fi + Cellularモデルを購入しました。

普通に購入すると、月額5700円程度となり、想定していた5,400円ではありませんでした。
色々お店の人と話した結果、ひかりOneに同時加するオプションを使い、月支払価格を本体の分割払い込み(実質0円)でかつ月額3,000円程度に減額することができました。
このロジックは、今ひかりOneに加入契約を結び、購入時に約33,000円を一括で払うと本体代金に45,000円の助成金が付くので、月の支払いが電話回線+プロバイダー料金のみで購入できるようになります。
結果、家の電話回線はKDDIからNTTに変更になりますがネット回線代込みで月額3000円程度で光回線になり(これまでは7,000円くらい出してました)、iPad自体も33,000円で購入することができるようになりました。さらに回線も光回線でこれまでADSLだったので40倍の速度が出るようになります。
我ながらお得な買い物をした。

128GBも必要なのかについて検討してみましたが、仕事上のデータを蓄積していきたい用途を考え必要と判断しました。
「あらゆるデータを理解し、統計解析をした上で必要なアウトプットを出す」ことを目的に色々Appやアプリを選定していったので備忘しときます。

現時点のアプリは以下。
◯DataApps

ストレージApp名 容量(転送量) 対象 用途 使用法
GoogleDrive 5GB 共有 アウトプット保管 分析・企画データの結果を共有。チェックし再度保存。
Dropbox 2GB 個人 流動性の高いアーカイブデータ 最終結果や個人的な調査ファイルを保存。
SugarSync 5GB 個人 Dropboxバックアップ 最終結果や個人的な調査ファイルを保存。
Evernote 60MB/月 個人 収集データ蓄積 気になる情報をスクラップ
skyDrive 7GB 個人 データバックアップ 上記データの保存。最終的に自宅のNASに保存。

◯Remote
 LogMeIn・・・社内PCにアクセスする手段。簡単な作業しかできないので、クリックとか閲覧程度に利用。
 QMobile・・・VPN接続して自宅NAS内ファイルにアクセスする用
 RDP・・・未設定。iPhoneと比べてレンダリング速度が早いので設定次第では結構使えるのかも。
 FileExplorer・・・NASデータの閲覧。アップロードする手段を検討中。iPadのQNAP専用アプリはiPhoneと比べると手薄な印象。

◯ニュース
以下情報収集用。
GunosyはiPhoneで結構使ってるアプリなのでiPadが待ち遠しい。開発者の方たちも興味あるし。
Flipboard/NewsStorm/AppBank/Youtube/TubePlayer/Wikipanion/hulu/Gunosy

◯WorkApps
アウトプット系アプリ。
– スケジュール管理
 CalenMob/CALENDER
– 文書系
 OneNote/inFlowchartLite/7notes
– サーバ系
 FTPOnTheGo/WordPress/
– Processing系
 PR0C0D1N6
– イメージ系
 AdobeIdeas/NoteAnytime
– 映像系
 iMovie
– 音楽系
 BeatMaker2/

◯Browser
 chrome/iLunascape

◯Books
 Kinoppy/Kindle

◯SNS
 Twitter/Facebook/FlickStrackrXP

ということで、FLETSひかりはキャンペーン中です。
あの「高く、高〜く」ってやつですね。
要はネット回線も二年割ってやつでお得になるってことです。

iPadが本当に必要かシュミレートしてみる

iPadが必要な理由は、統計に基づいた分析をおこなう必要があるため。
データを蓄積し、データとの相関・因果関係を調べ、アウトプットするため。
いつでもどこでも。
最近、仕事と趣味が一致することが多く、仕事モードとかいうものに切り替えなくても興味を持てる仕事をしていると感じています。
4月以降にその仕事が本格化するため、それまでの準備をこの2・3月で完了しておく必要があります。
ということで、仕事での活用を中心に色々調べたiPad活用法をまとめてみることに。
まとめることで本当に必要か否かを検討してみる。

◯データ蓄積
– GoogleDrive・・・基本データ/解析結果データ/共有用データなど流動性の高いデータ
– SkyDrive・・・月間データ/官庁統計データなど定期的なデータ
– Evernote/DropBox/SugarSync・・・個人的なデータ保管
◯ローカル保存
– GoodReader・・・ネットが使えない環境でも使えるように保存。128GBもあれば大抵は保存できるので、これをメインに使う。
◯アウトプット
– GoodReader・・・PDFを編集できる機能が良い。アウトプットをPDFで統一してチェックする流れが理想。
– SoundNote・・・音声を記録しながらテイクノートできるらしい。
– Microsoft OneNote for iPad・・・無料なのが良い。けどビジネスユースだと1300円かかるらしい。
– Note Anytime・・・手書きでさらとかけるのが良い。
– inFlowchartLite・・・フローチャート書き。
◯リモートデスクトップ
– Chromeブラウザ・・・簡単とのことでタッチ時差もないとのことだけど・・・。
– iRdesktop by Thinstuff・・・参考に。
– iTap mobile RDP by HLW・・・評価高し。値段も1000円と。
◯制作
– Adobe Photoshop Touch/Adobe Ideas・・・イメージ作成
– Textastic Code Editor・・・コーディング

インプット系はどうもイマイチダメそうな予感。
タッチタイピングがいけそうなイメージだけど、iPhoneのあのダメな感じが頭をちらつく。
アウトプット系は期待が大きい。GoodReaderの存在唯一の救いか。
リモート系はどこまでいけるのか実験したい感じ。PCでつないだChromeのあのモッサリ感は忘れられないので、リリース直後だったからなのかなぁ。多少改善されてるかも。

うーん。

とにかく買うか。

Apache Hadoopについて

ビッグデータを調べていると出てくるHadoop。
下記にまとめられていたので参考にしてみた。
昨年までの動きと2013年のトレンドが見えてきた。
要は、Hadoopは勉強するに足るDBであるということ。
リアルタイム性は今後考えていかないといけないけど。

参考:builder「Hadoop、NoSQL、PostgreSQL、インメモリDB–2013年ビッグデータ技術の注目ポイントはデータベース

【導入メリット】
◯オープンソースのHive、Pig、Zookeeperなどで構成されるエコシステム
◯エンタープライズでの利用に最適化されたCloudera、MapR、Hortonworksなどのサードパーティ製のディストリビューション
◯国内外を問わず大規模なHadoop導入事例が多い

【導入デメリット】
◯並列でバッチ処理することが得意
◯ビッグデータ分析でニーズが急増しているリアルタイム処理、アドホックなクエリ検索などにはあまり向いていない
◯MapReduceの習得が難しいため、専門のスキルをもった技術者が育ちにくい

【デメリット補完方法】
大手ITベンダでは自社のデータプラットフォームとHadoopを統合し、データの収集はHadoopで、分析はRDBMSで行うシステムを売りにしているところが多い。

ついでに、ちょっと知識のなかった、NoSQLについてもメモ。

【NoSQL】

“目的特化型データベース”と呼ばれることが多く、ソーシャルメディアやソーシャルゲームなど大量のアクセスが頻繁に発生するBtoCサイトでの事例が中心で、業務アプリケーションには適さないという考えが主流だった。
これはNoSQLがスケールとパフォーマンスの向上を重視するために、データアクセスの方法に制限を加え、さらに一貫性の維持に対する要求を「最終的につじつまが合えばいい」というところまで緩和していることに起因する(例を挙げれば、Facebookの「いいね!」ボタンを押してページが更新されるまでに数秒以上かかっても大きな問題はない、という考え方)。

内容が専門的過ぎてこれもかなりの勉強が必要。

散財したデータの収集と格納。それらのデータマイニングと抽出。そして解析からのモデル構築からのモデル評価。
そしてデータクレンジング。
この過程の全てに精通することはちょっと時間がかかるけど、ひと通りは学習しても損はないか。
まずはRを中心とした統計解析から学習か。

データソースとCC表示まとめ

データソースを漁っていると公共機関のサイトにあたるのですが、便利なまとめサイトがありましたので参考にさせていただきます。
権利関係のことも記載されていたのですごく勉強になりました。
参考サイト:「奥村 晴彦 (Haruhiko Okumura) データ作法

政府統計の総合窓口(e-Stat)
利用にあたって」の「1.著作権について」によると以下のように商用目的での複製を禁止している記述があります。
商用目的の利用が企業における利用を制限するものか否かは再調査が必要なわけですが、独自(自社内)のマーケティング目的ならありなのかな(?)

1,「政府統計の総合窓口(e-Stat)」(以下、「当サイト」といいます。)に掲載されている個々の情報(解説文、統計表、グラフ、図など)は著作権の対象となっています。また、当サイト全体も編集著作物として著作権の対象となっており、ともに日本国著作権法及び国際条約により保護されています。
2.当サイトの全部又は一部については、私的使用又は引用等著作権法上認められた行為として、出所を明示することなど適切な方法を用いていただくことにより、引用、転載、複製を行うことができます。
3.商用目的で複製する場合は、予め個々の情報に関する著作権を有している各府省等までご相談下さい。

そこで、データのオープン化も進んでいるとのことで、以下のサイトが紹介されています。
Data.gov(米国)
data.gov.uk(英国)
Open DATA METI(日本)
オープンデータトライアル(流山市)
データシティ鯖江(鯖江市)

以下、クリエイティブ・コモンズ表記一覧を備忘。

【クリエイティブ・コモンズ表記一覧】
以下4種類の組み合わせ
(16通りから不適合な組み合わせ5通りからby表記ナシ5通りを除く6通りが通常使用される)
◯表示(Attribution, BY)
作品を複製、頒布、展示、実演を行うにあたり、著作権者の表示を要求する。
◯非営利(Noncommercial, NC)
作品を複製、頒布、展示、実演を行うにあたり、非営利目的での利用に限定する。
◯改変禁止(No Derivative Works, ND)
作品を複製、頒布、展示、実演を行うにあたり、いかなる改変も禁止する。
◯継承(Share Alike, SA)
クリエイティブ・コモンズのライセンスが付与された作品を改変・変形・加工してできた作品についても、元になった作品のライセンスを継承させた上で頒布を認める。

除いた組み合わせが以下

◯表示 (by)
◯表示 + 改変禁止 (by-nd)
◯表示 + 継承 (by-sa)
◯表示 + 非営利 (by-nc)
◯表示 + 非営利 + 改変禁止 (by-nc-nd)
◯表示 + 非営利 + 継承 (by-nc-sa)

例として表示(BY)ライセンスは原作者の表示をする限り商用利用であっても共有や改変(二次創作物の製作)が許容される。<Wikipedia「クリエイティブ・コモンズ・ライセンス」より>

データサイエンスとその組織化について

ds_Graph

ビッグデータ時代に突入。
生活がデジタル化していくにつれて、データを蓄積するように(できるように)なった。
それらの蓄積されたデータは、様々な形式で保存されてきた。
ネットではアクセスデータとして、お客様の属性データとして、あるものの使用頻度、荷物の集積・配送・受取情報など。それらデータは、個々に存在し、社内であっても交わることがなかった。
なぜならそれらデータの統合的な価値について多くの人が気が付かなかった、あるいはこれほどまでにデータが蓄積できるようになるとは想像できなかったからにほかならない。
蓄積されたデータの多くは短期的に消費され、長期的(4年以上)な視点からは無価値で物として廃棄または静かに保管されてきた。
これからは埃の被ったそれらのデータを整理し、精査、解析し、毎日蓄積された数キロバイト程度のテキストデータを数ギガ、数テラの一つの形式の価値ある情報に変容させようとすることがこれからの時代でしょう。

ということでデータサイエンスとデータサイエンティスト、その組織化についてまとめてみます。

1.データサイエンティストとは

米国マッキンゼーの試算によると、米国では2018年には14万人~19万人不足すると言われている今注目の職種であるデータサイエンティスト。
データサイエンティストとは、企業内外を取り巻く大量のデータを分析し、そこからビジネス的価値を生み出す役割を担う専門職種であり、経営や事業開発等に関するビジネスノウハウ、数理統計等分析技術に関する深い見識、基盤やプログラミングスキル等ITスキルといった幅広い知識が必要とされる職種です。
EMC「データサイエンティスト 育成トレーニングコースについて」より

さらに、EMCで設置している育成コースの項目は以下。

【EMC データサイエンティスト 育成トレーニングコース内容】
1日目:ビッグデータ分析入門+データ分析のライフサイクル
    Big Dataの概要/分析実務の現状/データサイエンティストとは/業界別のBig Data分析/データ分析のライフサイクル
2日目:データ分析の基本~「R」を使って
    R言語の基礎知識/データの調査と分析/モデル構築と評価理論
3日目:ビッグデータ分析入門+データ分析のライフサイクル
    K平均法クラスタリング/アソシエーション・ルール/線形回帰/ロジスティック回帰/単純ベイズ分類機(Naive Bayesian Classifier)/決定木/時系列分析/テキスト分析
4日目:ビッグデータ分析入門+データ分析のライフサイクル
    非構造化データの分析(MapReduceとHadoop)/Hadoopエコシステム/In-database分析 – SQLの要点/In-database分析で活用するSQLとMADlib
5日目:ビッグデータ分析入門+データ分析のライフサイクル
    分析プロジェクトの実施と運用/最終成果の作り方/ビジュアル化のテクニック/課題チャレンジ/データ分析ライフサイクルの適用業務(ケーススタディ)

2.データサイエンティストに必要な素養
データサイエンスをおこなう組織作りとして、素養のある人材を集める必要がある。

【データサイエンティストに必要な素養】
彼らの能力の特定/企業に興味をもたせる/生産的に働いてもらう…

「かれらの能力の特定」について、未だ定義されていない状況。なぜなら、ビッグデータの解析の必要性はわかっているが、どのような能力が必要なのかが定義されていない状況がある。
企業が持つビッグデータをどのように活用していくかの定義とそれに合わせた特定企業マイズされた必要能力の定義付けに基づいた人材集めが必要。

3.データサイエンティストの種類
「セクシーなデータサイエンティストになるまで5年かけていい〜EMCジャパン「第2回 データサイエンティスト・ワークショップ 2012」」レポート
http://ascii.jp/elem/000/000/750/750544/

リクルートテクノロジーズ ビッグデータグループ
シニアアナリスト 西郷彰氏

◯コンサル型・・・事業現場に近いところで課題設定や具体的な施策を示す
◯エンジニア型・・・データマイニングや機械学習の結果を基にサービス品質の向上を目指す
◯性質の異なる2種類のアナリスト、そして事業担当のマーケターの三位一体で、最適なデータ活用を日々検討している

西郷氏はデータ分析者へのメッセージとして、資質やスキルについて説明した。西郷氏は、Facebookのデータサイエンティストの募集要項によると、データ分析の豊富な経験や多様なデータソースへの理解、分析ツールやスクリプト言語、データベースなどの技術的知識や経験などが求められると紹介。さらに著名なビッグデータの書籍ではコミュニケーション能力や企業家精神、好奇心なども必要な資質として書かれているという。データサイエンティストへの道は、「けっこう厳しいです」(西郷氏)というのが実態だ。

長い時間をかけて、分析、ビジネス、テクノロジーなど必要な能力をまんべんなく高め、「能力の面積を拡げていく」ことが重要。

4.データサイエンティストとデータアナリストの違い
IT技術者も知らないと損する「データサイエンティスト」というお仕事~CROSS 2013レポート


「Albertが定義するデータサイエンティストとデータアナリストの違い
(上村崇氏の講演資料より)」

5.データサイエンティストのワークフローモデル比較
ワークフローモデルは各社出ているので比較。
現在日本では、「Sample, Explore, Modify, Model and Assess」が主流。これをベースに組織づくりをおこなう必要がある。繰り返すが、このモデルは基準であってデータサイエンスをおこなっていくフローは一つではなく、特定企業マイズされていく必要がある。やがて一般化することで、サンプル数が増えていくことにより定義付けをおこなう必要はある。

ステージ/手法 Cross-Undstry Standard Process for Data Missing The Knowledge Discovery in Databases process Sample, Explore, Modify, Model and Assess
フェーズ
構築概要
– DaimlerChrysler, NCR, OHRA, SPSSなどが参加するコンソーシアムで開発された方法論
– データマイニングプロジェクトを進める標準的な手順が6つのフェーズに分解されている
– Fayyad et al.(1996)によってまとめられたデータマイニングのプロセス
– データマイニングにより知見を導き出すための手順
– SASにより構築された、5つのステップからなるデータマイニングツールの導入手順
– 現在では、データマイニングの一般的な方法論とみなされることも多い
フェーズ
(ステージ)1
ビジネスの理解
(Buisiness Understanding)
データセットの選択
(Selection)
データサンプリング
フェーズ
(ステージ)2
データの理解
(Data Understanding)
データの前処理
(Pre-processing)
データ間の関係性などの探索と理解
フェーズ
(ステージ)3
データの準備
(Data Preparation)
データの変換
(Transformation)
変数の選択・合成・変換
(モデリングの準備)
フェーズ
(ステージ)4
モデルの作成
(Modeling)
データマイニング
(Data Mining)
モデルの作成
フェーズ
(ステージ)5
モデルの評価
(Evaluation)
解釈と評価
(Interpretation/Evaluation)
モデルの(信頼性や有用性の)評価
フェーズbr />(ステージ)6 モデルの展開
(Deployment)

6.まとめ
・データサイエンス、データサイエンティストの領域はまだ定義されていない。
 ⇒単なる技術屋の一つにもなれるし、マネジメント分野にもなれることができる
・データを解析し、説明する技術が必要。
 ⇒数値を読み解き、さらに説明する能力。技術+話術が必要。
 ⇒これまでは分業化されていたスキルの統合。特化した人材はこれまでにいない。
・高い解析能力(プログラミングスキル)とアウトプットできる人材
 ⇒これまでウェブディレクションやプログラマー、デザイナーをやっていたような人間が適している。
 ⇒現場では専門に特化しているだけでは使えない。プログラマーがデザインを。デザイナーがプログラミングを学ぶ必要がある現状の延長上にある。
・モデルケースが十分ではない。だからその企業マイズされた組織作りを早急におこなう必要がある。

統計解析基礎まとめ

統計解析を勉強中。
データみたいな無機質なものをビジュアライジングしていくことのプロセスからアウトプットまでしていくことが昔から好きで、仕事の流れとも相まって必要性が高まっているためです。
統計解析の基礎を学ぶと「知っている」と「知らない」では全然効率が違うな、ということがわかってきます。
マネージャーがそれを知らないことで部下に無駄な時間を強いてしまうということ。
現時点では、RやPythonの必要性を感じていないくらい無知な状況です。この状況を打開するために無知から知にし、統計解析分野からデータサイエンス分野に移行していこうと思います。
まずは統計解析についてまとめてみたい。

1.データの種類
 (1)数量データ・・・単位があり、数えられるもの(定量的)
 (2)カテゴリデータ・・・比べることができない(定性的)

2.4つのS
 データを正しい手順で効率よく集め、分析していくための4つの注意点のこと。
 (1)採集・・・必要なデータを正しい手順で効率よく集めることが大切
 (2)視覚化・・・関数や分析ツールを使う前に、グラフや表を作成して視覚的にデータを把握する
          ⇒極端に外れたデータがないかどうかを確認
          ⇒データ分析をおこなう前に、仮説を立てる
 (3)層別・・・様々な角度からデータをみていく
 (4)相関・・・相関関係と因果関係は違う。データ分析をおこなう上で狂いが生じるので検証が必要

3.度数分布表
 データ区間の各区間に入る数をまとめた表。ばらつき具合を確認し、データ全体の分布を把握するために用いる。
 【度数分布表に必要な数値】 []内は関数名
 (1)データの個数 [COUNT]
 (2)最大値、最小値 [MAX][MIN]
 (3)範囲・・・[MAX] – [MIN]
 (4)区間の数
    ヒストグラムのグラフの棒の数
    平方根を用いる。データの個数のべき乗。「(データの個数)^0.5」
    「スタージェスの公式」などでももとまる。
 (5)区間の幅
    1つの棒グラフで、どの値からどの値までを範囲とするかを決める幅のこと
    「(3)範囲 / 区間の数」

  ◯はじめの値のもとめ方
   第1区間の下側境界値 = 最小値 – 測定単位 / 2

4.代表値 []内は関数名
 データの中心をつかむための値。
 平均値・・・極端な数値の大小に左右される [AVERAGE]
 中央値・・・極端な数値の影響が少ない [MEDIAN]
 最頻値・・・出現率が最大の値 [MODE.SNGL]
・分散・標準偏差
 データのばらつきをみるもの。
 データのばらつきとは、平均値との乖離状況。
 ◯分散・標準偏差
  どちらも数値でデータのばらつきを示すもの
 ◯標準偏差
  抽出したデータのばらつきを示し、数値が大きいほどデータのばらつきが大きいことになる。
 ◯分散=標準偏差^2

5.解析の進め方
 手順(1)分散・標準偏差を求めるためにデータ収集する
 手順(2)平均値を求める
 手順(3)分散を求める
      無限母集団・・・標本数が無限の集団
      有限母集団・・・標本数が有限の集団

      ◯母分散
       母集団の分散で全てのデータのバラつきを把握する
       母集団の平均はμとなる。
      ◯標本分散 [VAR.P]
       いくつかのデータを全体の中から標本として選んで、そのばらつきを把握する
      ◯不偏分散 [VAR.S]
       母分散を推定するにはデータ数から1を引いた不偏分散を使用。
       標本分散より値が小さくなるので、分数の値が標本分散より大きくなる。

      ⇒母分散を推測するためには、不偏分散を用いる。標本分散では分散が小さく把握しずらいため。
 手順(4)標準偏差 [STDEV.S]
      標準偏差=分散^0.5
      値は「±」でもとまる。

 手順(5)まとめ
      1>平均値をもとめる [AVERAGE] [MEDIAN] [MODE.SNGL]
      2>分散をもとめる [VAR.S]
      3>標準偏差をもとめる [STDEV.S]

6.基本統計量
 より多くの情報を数値的にとらえデータの特長を探る
 手順(1)基本統計量を求めるためにデータを収集する
 手順(2)正規分布を把握する
      平均値を中心として、平均値より小さい範囲も大きい範囲も左右対称にばらつきがある分布
 手順(3)基本統計量を求める
      平均 [AVERAGE]
      標準誤差 [STDEV] [SQRT]
      中央値 [MEDIAN]
      最頻値 [MODE.SNGL]
      標準偏差 [STDEV.S] [SQRT]
      分散 [VAR.S]
      尖度 [KURT]
      歪度 [SKEW]
      範囲 [MAX]-[MIN]
      最小 [MIN]
      最大 [MAX]
      合計 [SUM]
      標本数 [COUNT]
 手順(4)基本統計量の結果から特徴をとらえる
      ◯データが正規分布に従っているか
       正規分布となっていれば確率で表すことができる
      ◯ばらつきの大きさをみる
       外れ値の可能性やばらつきの原因を探るヒントになる。

7.そのほか
 そのほかの関連計算式とか用語など。

 (1)相関係数 [CORREL] ※変数が2つの場合にのみ使える関数。3つ以上の変数は分析ツールを使用。
  データ同士を比較して関係性の度合い。
  -1 < 0 < 1 の範囲の数値。   ◯相関判定の目安      〜 0.3未満 ほぼ無相関    0.3 〜 0.5未満 非常に弱い相関    0.5 〜 0.5未満 相関がある    0.7 〜 0.5未満 強い相関    0.9 以上     非常に強い相関  (2)単回帰分析     y = ax +b     回帰係数 a / 切片 b  (3)重回帰分析     y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + ... + bkxk     切片 a / 係数 b  (4)変数減少     回帰分析の出力結果から以下を計算。     説明変数ごとの影響度を求め、どの説明変数を採用したときが最適なモデルとなるかの調査。     tの値が小さい説明変数を削除し、回帰分析を続ける。     求めた回帰式の中で、説明変数選択基準Ruが最大になる説明変数の組み合わせを最適な回帰モデルとする。     Ru = 1-(1-重相関R^2)*(観測数+回帰+1)/(観測数-回帰-1)    [そのほかの選択基準]     ・自由度調整済決定係数     ・AIC(赤池の情報量基準;Akaike's Information Criterion)     ・Rh(芳賀・竹内・奥野の基準)     ・Cp(Mallowsの基準)  (5)コンジョイント分析     直交表。効率よくマーケティング・リサーチする手段。     ※フォーマットは今度作ろう

ビジネスパーソンの勉強法

参考:蕎麦屋勉強は「そのテーマで1時間講演が出来る」を目標に

これはすごく参考になった。
大前研一氏の著書を読んだとき、氏が一年に一つ学ぶ学問を決めて、一冊本が書けるほど勉強する、と書いてあって、すごく参考にしてました(心の中で)。
実際は興味があることが雨後の筍のように湧いては消え、湧いては消えしているので、ちょっと反省しました。

ということで以下備忘と所感を。

・年を取れば取るほど、好奇心は摩耗して行くので、好奇心の赴くままに情報を集めたり、勉強をしたりするやり方は絶対に通用しなくなる

「年を取れば取るほど、好奇心は摩耗して行く」。
これは驚愕! 興味の向くままの勉強は確かに中身なかったりするし、結構覚えてないもんです。

・やり方自体を仕組みに組み入れて、無理矢理こなしていくしかない。これを半年から1年もやればある程度習慣化するので、それまでは無理をする。ゲロを吐いても眠くても勉強する

「ゲロ」はちょっとなぁ、と思うけど、実際習慣化するまでは辛いもんだよなぁ。私の場合は、深めたい分野をやりたいと思います。深めたいってやつを深めるレベルですな。そのためなら吐くしかないくらい飽きっぽいので、この辺は頑張る。あ、このことか。

・1度には1つのことに集中する。「『1ヶ月で、1つのテーマで1時間講演が出来る事』を目標にするべき。なんなら講演もそれでやってしまえばいい。」その意識でいれば、どのような内容の情報が必要で、どう整理したらいいか?というのが全部つなげられる

これはすごい。大前氏は一冊本が書けるレベルとおっしゃっていて壁高すぎてビビってたけど、1ヶ月で1時間講演するのであれば目標が短期だし、楽しそうだ。しかし、講演とかしたことないから講演レベルがイマイチわからない。

・「君は新しい事勉強するのに教科書を何冊ぐらい読むの?」「2−3冊ぐらいですかね。見比べながら読むと支店の違いとかで理解が深まるので」「足りないよ。全部読むんだよ全部」「全部ですか?」「全部ったって本屋で買えるのなんか5−6冊ぐらいしか無いんだから」「はぁ・・・」

これもすごく参考になった。「全部」ていうのがたまらなく胸を熱くさせる。かつてFlash勉強したとき知らずに知らずに本屋の本全部読んだ事ある状態になったからなぁ。9割立ち読みだけど。

・それで集中して得られた知識の蓄積が5個でも10個でもあれば、あとは勝手に広がって行くから

知識は連鎖ですね。私の場合スマッシュヒットみたいな、上澄みのおいしいところが数多くあって、それがまた深くないもんで味がしない状態なんですが。「深い知識」それも「1時間講演が出来る」レベルのものが数個でもあったら…想像するだけで興奮もんです。

せっかくなんで学びたいことを思いついた順に列記しておくことにしとこ。
・アクセス分析(ベンチマーキング/ベストプラクティス)
 仕事系だけど真実を知りたい。
・ネットユーザー分析
 これも仕事系。世界と日本のネットの関わり方比較したい。
・蕎麦
 実から歴史まで知っておきたい。自分の好きな食べ物くらいはねぇ。
・ワイン
 ぶどうや地方、味まで。ゴールは自分にベストなぶどう・産地・年代を見つけること。
・フレームワーク
 フレームワークの体系化とツール化したい。つまり暗記。
・Objective-C
 そろそろアプリくらい作らないとヤバいかもと思っている。
・服飾経営
 アパレルの経営方法を知りたい。
・アートの歴史
 教養として体系立てて学んでおきたい。その時代のトレンド(技法)を学んでおきたい。
・株
 経済を体感する勉強。
・世界の軍事情勢
 軍事情勢は基礎知識として持っていて損はないと思う。
・エネルギー資源情勢
 資源関連の中心地・今後10年を占う「アフリカ」を中心に。
・会計
 何時何時どうなっても困らないようにこれだけは定期的に学んでおかねば。

なんか真剣に考えると結構あるなぁ。

アベノミクス備忘

第二次安倍政権が2週間前後でやったことがすごすぎる件!! 民主党よ!! これが政治だ!!!!」より引用。

仕事にかまけ過ぎて政治に疎い昨今。
安倍政権が相当頑張ってるらしいこと聞いて、すごくまとめられているので備忘。
なんでいつの間に円が89.6700円(2013.1.21時点)になってるの? って思ってたけど理由がわかった。
なんだかテンションが上がった。

  1. 米、英、露、仏、豪、インド、ベトナム、インドネシアなどと首脳対話で民主が棚上げしてきた「価値観外交」による国際関係の再構築へ
  2. ミャンマーに麻生副総理を派遣し積極的な経済支援連携を表明し旧日本兵墓地参拝も済ませて中国をけん制
  3. モンゴルと防衛安全保障協力を進め対中国包囲網の形成を強化
  4. 来日するインド首相と会談し旧安倍政権時から進めてきた日印軍事共同訓練、海上安全保障分野での協力を更に拡大強化へ
  5. 東南アジア(ベトナム、タイ、インドネシア)を最初に外国訪問して民主主義や市場経済など価値観を共有する国々と安保や経済政策で連携推進する方針を表明
  6. 岸田外相を訪米させてアメリカ国務長官の「尖閣など日本の施政権を壊す行為に反対する」という発言を引き出し中国をけん制
  7. 陸自削減などを盛り込んでいた民主の防衛大綱を凍結&11年ぶりの防衛予算増額で自衛隊の拡充と動的防衛力を実態に合うよう改善
  8. 尖閣など南西諸島の警戒監視強化を指示し早期警戒機を重点的に投入できる環境整備&最新鋭機オスプレイの自衛隊導入へ予算の道筋をつけて明確化
  9. 尖閣侵犯で民主が「中国を刺激する」と自重してきた空自機による警告射撃や海自艦艇の前方展開などの運用見直しを指示し侵犯行為の常態化対策を強化
  10. 海保の最新巡視船を新たに6隻新造させて、民主方針から倍増する12隻態勢の尖閣専従チームを新設して海保の領海警備の強化を図る
  11. 日本国家の安全保障政策を戦略的かつ緻密に進めるための態勢強化(日本版NSC)や集団的自衛権の行使容認へ憲法解釈の見直しするための有識者会議を設置
  12. 精鋭部隊として知られる陸上自衛隊第1空挺団で離島防衛を想定した降下訓練を初めて実施
  13. 民主が数兆円を費やしても出来なかった超円高路線の歯止め&円安誘導を実現して景気後退を是正
  14. 「政策の一丁目一番地は経済再生」として、民主政権の萎縮し続ける経済政策とは決別し、新需要が次々と生み出されて雇用と所得が拡大していく強い経済を目指して成長による富の創出へと大胆に転換を図る
  15. 60万人の雇用創出とGDP成長率2%の押し上げを掲げて、リーマンショック直後の景気対策に匹敵する大型の緊急経済対策を閣議決定
  16. 即効性のある公共事業を拡大し再生医療の実用化支援や通学路の安全対策強化などを盛り込む
  17. 民主が過去最多を更新させた生活保護問題で先送りしてきた給付水準の削減方針を表明
  18. 経済再生を支える雇用や人材などの対応強化が必要として若者や女性の雇用促進策を検討するよう指示
  19. 従業員の賃金を上げた企業の法人税を引き下げたり、研究開発減税や投資減税や住宅取得減税を拡充する方針
  20. 高齢世代から子育て世代への資金移転を進めるように支援し、企業や家計に眠るお金を投資や雇用や消費に回るよう促す
  21. 中小企業の経営を親族間などで引き継ぐ際の税制優遇措置の条件を緩和する方針を固める
  22. 所得が3000万円超~などの富裕層への最高所得税率を引き上げる方針&自動車取得税の廃止へ向けた検討開始
  23. 資源小国の日本にとって貴重な次世代エネルギー源の「メタンハイドレート」開発に向けた日本海側の広域的な分布調査に本格的に乗り出し
  24. 民主が推進していた”人権”侵害監視機関の設置法案を凍結&朝鮮学校無償化を中止&子どもを市区町村の幼稚園に通わせてる家庭向けの補助費増額
  25. 民主が推進していた女系天皇に繋がる女性宮家創設を白紙撤回&皇位継承は男系男子と明確化
  26. 民主政権で4人態勢だった拉致対策本部を全閣僚の参加態勢に拡充して組織を強化&被害者全員奪還を再確認
  27. 北朝鮮への制裁強化を検討…(朝鮮総連)幹部の北朝鮮への渡航制限や、北朝鮮への送金に関する制裁を強めることが柱
  28. 在日韓国民団の新年会に党代表団を送って民主の時には出来なかった日章旗の掲揚を実現
  29. 民主党や公明党や共産党が民団の新年会で在日参政権推進を表明するが自民団は明言を避けて反対姿勢を暗に示唆
  30. 韓国議員団の竹島上陸直後に「単独提訴」見送りを表明した民主の失策を、あえて韓国パク新政権以降まで持ち越すことで逆に完全な外交カード化して保持
  31. 竹島調査で韓国から入国拒否された自民議員2人を抜擢する閣僚人事によって「反韓国」な実務体制の下準備を実行
  32. 特使を韓国に派遣してパク新政権に挨拶を済ませて先進国として常識ある外交儀礼を実施
  33. 韓国特使派遣の裏で村山談話や河野談話を打ち消すための新しい安倍談話を作成する組織に着手
  34. 民主党が中国に明言していた靖国参拝反対について、あえて曖昧な参拝態度を取る方針に切り替えて靖国の外交問題化を極力回避し、本来あるべき静かな安息と慰霊の場所に靖国神社が戻るよう尽力 
  35. 民主が元慰安婦に接触してまで進めた人道支援再開政策に否定的で自虐歴史教育の是正に取り組んできた議員を文科相に起用
  36. 民主党が教育現場でやめさせた「自国を愛する道徳・全国学力テスト・体力テスト」の復活方針
  37. 教科書検定で中韓に配慮してきた「近隣諸国条項」の見直しも含めた教育再生会議を設置して更なる竹島・尖閣の記述強化へ (※民主政権下でも教科書の竹島記述強化が実行されていたが、全て自民党・福田政権時の指導方針によるもの 民主は韓国に配慮して「竹島は韓国が不法占拠している」という旧安倍政権時の批判文すら避け続けて李大統領の竹島上陸を許した)
  38. 地方公務員の給与を国家公務員の削減額と同程度になる7.8%引き下げるように要請
  39. 民主政権が進めた国家公務員の無定見な新規採用抑制(09年度比で13年度56%減)を見直して若者にしわ寄せが及ぶ仕組みを是正

    マッキンゼー流「リーダーシップ」の条件

    マッキンゼー。
    外資系中の外資系。
    「ガイシケイ」っていうと、金融やコンサルティング・ファームを思い浮かべて、なんだかアコギな商売をしてボロ儲けして「ヤッホー」となっている様子を想像してしまいますが、実は利益を上げることを優先するというビジネスパーソン中のビジネスパーソンであり、どんな手段を使っても何がなんでも勝ってやるというアングロ・サクソン魂の発露というのが正しいのでしょう。

    そのマッキンゼーで12年採用マネージャーをされていた伊賀泰代氏の著書「採用基準」の中からリーダーシップの条件を紹介していたので備忘しときます。

    ライフハックブログKo’s Style
    あなたに欠けている?マッキンゼー流「リーダーシップ」の7つの条件 〜本『採用基準』」より引用

    マッキンゼー流「リーダーシップ」7つの条件
    1. 目標を掲げる
    2. 先頭を走る
    3. 時間や条件が足りなくても「決める」
    4. チーム全員がリーダーシップを持つ
    5. 和よりも成果を優先する
    6. バリューを出す
    7. ポジションをとる

    1. 目標を掲げる

    プロジェクトを成功するためにもっと大事なことは、キックオフミーティングの最初に発する一言目だと思います。
    プロジェクトメンバーは、プロジェクト中最大の緊張感をもって出席します。リーダーが発する言葉を自己の持てる最大級の注意力をもって、始めに発する言葉を待ちます。そのタイミングでポイントを外すともう取り返しはつかないです。目標を「掲げる」とはそういうものだと思います。

    2. 先頭を走る

    厳しい状況のとき。誰もが気まずくなるとき。議論が煮詰まり疲れたとき。99%の人が逃げたくなるときに走りだすのがリーダーだと思います。走りだすときのマインドは「普通のやつならヘコタレルけど、俺は違う!」でも良いと思います。段々そんな自己肯定の仕方はせず、「俺がやらねば誰がやる!」に変わるから。

    3. 時間や条件が足りなくても「決める」

    これは逆説的にいえば「時間と条件が十分にあれば決めることはない」ということ。できるだけ正確に、早く「決める」には事前の準備が必要ってことでしょう。つまり常に考えておくということ。事が起きる前なら時間も条件もいくらでも準備できますからね。

    4. チーム全員がリーダーシップを持つ

    これ最強でしょう。でも結構エライ人立てたりとかしちゃうよね。

    5. 和よりも成果を優先する

    個人的にはこの主義だけど、目先の利益を超えた利益を出すときには遠回りが有効な場合も多いからなあとも感じています。老成し過ぎかもしれないけど、この主義を通すのはニッポンでは結構ムズカシイかも。40代くらいまではこの主義を通したいけどね。

    6. バリューを出す

    この感覚はすごく勉強になる。会議やってても「これ価値ねーなー」と思ったら、別のことしたり、日頃ゆっくり考えられないことを考える時間に当てたりしていて、正直集中力がなくなってきたのか、と考えていましたが、「バリュー」を意識すること(自分にしても他者にしても)お互い効率良いな、と思います。

    7. ポジションをとる

    頭が空っぽになっているときに、どっちつかずの状態になるときがあります。「どっちでも良い」状態。こんなときは大抵目の前の事に関して発見できなくなっています。発見できない事は、時間を前に進めているだけで休んでいるのと同じ。常時「自分はどうだ?」「右か?左か?上か?下か?」「Yesか?Noか?」を考えることで、本当に決めなければいけないときにポジションをとる(腹をくくる)ことができるんだと思います。

    まぁ、上記は解釈はマッキンゼーの「教え」とは異なるかもしれませんが、こんな風に感じました。
    いやー外資は合理的で良いなぁ。客観的に見るとね。

    「試練はあなたを成長させる。今を変える為に必要な9つのキーワード」

    これは勉強になるので備忘。
    「ザ・チェンジ〜自信と引き寄せの法則を学び人生を謳歌しよう!」(http://thechange.jp/ordeal2-4971.html

    ・考える前に動き出せ
    ・優等生になるな
    ・リーダーをやってみろ
    ・コンセプトを絞れ
    ・パクれ
    ・否定されても腐れるな
    ・やってしまって良かったと思え
    ・誰もやらないことを誰もやらないレベルで

    以下はこれらのキーワードから私が考えること。

    ・考える前に動き出せ

    実行は自分が考えていることを表明する手段の一つだと思います。
    考えている時点では0だから、それを少しでも1にすることを考えると必然的に「動く」しかないと思います。

    ・優等生になるな

    積極的に失敗する必要はないけど、周りを見て失敗しないようにしているのであれば、周りの人以上のことはできないと思います。

    ・リーダーをやってみろ

    これは本当に実感として思います。リーダーを一回やると、もうリーダー以外はしたくなくなります。中毒性高いです。リーダーは今日のやる気の如何に関わらず目立つ、目立つから一所懸命やる、一所懸命から主体的になる、この主体はもう主体性の究極形態(アルティメット・シング!)。このループがリーダー。

    ・コンセプトを絞れ

    コンセプト作りが結構苦手。でも寝ないでもなんともないほど、ドキドキしている状態って何度かあるからこれがきっと私にとってのコンセプトなんだと思います。マネタイズのこと考えるとなんだか肩肘張っちゃうけど、周り見てるとマネタイズなんてなんとかなるもんだとも思う。そのドキドキが自分だけじゃなくてより多くの人と共有できればだけど。

    ・パクれ

    パクる!

    ・否定されても腐れるな

    これも激しく賛同。それなりに偉くなると誰も否定なんてしてくれなくて「こいつ頭悪いのか?」とか「空気読めよ」とか心の中で思われるだけ。結局その空気をよく読んで反省したり、勉強しなおしたりするわけだけど、速攻で否定されるなんて若者しかない超合理的な状態。これは得。自分んときはそれはへこんだけど。

    ・やってしまって良かったと思え

    これは素晴らしい考え。「生まれ変わったら◯◯◯になりたい」とか私の場合は思わないようにしているのは、結局過去には戻ることはできないし、今を肯定するしか結局あり得ないわけですね。ただ、昔の知人とばったりでくわしても恥ずかしくない自分であろうとは考えてます。

    ・誰もやらないことを誰もやらないレベルで

    これはウケました。

    あなたしか知らない別人格のスイッチのONとOFFは面白いほどに人生を安定させてくれる。

    こんなことをいとも容易く堂々と主張している意見を聞いたことがなかったので新鮮でした。私も自分だけしか知らないアノ人格をこっそり出していってみようっと。もちろん合法的に。

    「あなたが上司から求められているシンプルな50のこと」

    「あなたが上司から求められているシンプルな50のこと(実務教育出版)のまとめ」(http://bukupe.com/summary/7376)

    こちらのサイトで紹介されていた文字通り「あなたが上司から求められているシンプルな50のこと」は、なんだか笑えた良かった。今度私もメンバーと共有しようw

    報連相
    ・聞かれる前に状況を知らせてほしい
    ・悪い報告はもっと早くしてほしい
    ・勝手に判断せず相談してほしい
    ・相談したことは、その後を知らせてほしい
    ・CCメールを流すだけではなく、時には一言加えてほしい
    ・近くにいる時はメールではなく口頭で言ってほしい
    大人力
    ・指示は素直に聞いてほしい
    ・職場では元気にしていてほしい
    ・叱られ上手になってほしい
    ・雑談にも加わってほしい
    仕事力
    ・主役は自分だと考えて、先頭に立って周囲を引っ張ってほしい
    ・できない理由より、どうすればできるかを考えてほしい
    ・他部署まで巻き込んで仕事を進めてほしい
    ・ただ伝えるだけではなく、自分の意見も加えてほしい
    ・案は3つ持っていきてほしい
    成長力
    ・1つ上の視点で物事をとらえてほしい
    ・最後までやり抜く姿勢を見せてほしい
    ・仕事を抱えこまず、後輩をうまく使ってほしい
    ・他人の意見を受け入れる器の大きさを見せてほしい
    ・自分からリスクをとって勝負してほしい

    語尾に「〜ほしい」をつけると、なんだかマネジメント層のぼやきみたいに見えてくる。
    確かに、はかない願望なのかもしれない。
    この中のどれをとっても「NO」といえるものはない。
    なぜなら。
    「俺様」が楽になるから。

    私は、仕事をすることの目的は「自分の主張を実現させること」だと考えています。
    出世とか金持ちになるとかプロセスであって、最終的には自分の意見を通したいから、人はコミュニティで頑張ってるんじゃないかと思います。
    ということは、主張を実現させるために、組織の長たる人間の考えを知ることがもっとも重要でしょう。
    なんだか、上司という生物も否定はできないな、と。

    リーダーシップ~『リーダーシップ アメリカ海軍士官候補生読本』より

    東洋経済の佐藤優氏の「知の技法 出世の作法」は面白い。
    若手ビジネスパーソン用の記事らしいけど、相当勉強になる。
    その中で「リーダーシップ アメリカ海軍士官候補生読本」が紹介されていたので備忘。

    組織作りの仕事をしていて、自分のこともさることながら小組織のリーダーシップについて考えさせられている。
    私は、20代の頃から小組織のリーダーをやらせてもらい、マネジメントというものを先輩の背中を見て教えられるというより、実戦から学ばせてもらってきた。
    今考えればこっ恥ずかしいこともしてきたし、言ってきた。
    間違った考えで、メンバーを傷つけもしたし、きっとその人の成長の阻害要因にもなってきたと思います。
    現在では、昔よりももっと大きい組織の組織作りを行なっていますが、やはりいつでも課題になるのはリーダーシップ。
    リーダーに任命したスタッフが成長しない。逆にモチベーションが下がる。退職する。
    このような状況で、その組織におけるリーダーの定義が重要になってくるからだと思います。
    この定義付けが実は難しく、バランスを考えなければ単なる理想主義的なリーダー像になりかねないし、現実的過ぎてビジョンがないリーダー像とも成り得る。
    そのような中で、本書「リーダーシップ アメリカ海軍士官候補生読本」では以下のように定義している。

    一人の人間がほかの人間の心から服従、信頼、尊敬、忠実なる協力を得るようなやり方で、人間の思考、計画、行為を指揮でき、かつ、そのような特権を持てるようになる術、科学ないし天分。

    海軍における士官のリーダーシップの定義なので、これが正解とは思わないが、この定義を見ると「精神」要素が非常に大きいことわかる。
    つまり、リーダーシップとは、精神のことであって、仕事の範囲や役割のような物理的な「担当」ではないことがわかります。

    では、この精神はどのようにして宿るのか。
    本書では、リーダーシップの三次元構成を紹介している。

    リーダーシップは、軍隊、教会、政治、産業、さらに暗黒社会など、さまざまな職業に応じて必要条件を異にしている。これらの社会階層のそれぞれに職業的、専門的、ないし地理的分布が認められる。

    そうした階級においては階級が上がるにつれて、リーダーシップの形態も徐々に変化していくといえる。たとえば、最高司令官に要求されるリーダーシップへのアプローチは、巡洋艦の艦長に要求されるものとは著しく異なり、さらに巡洋艦の艦長に要求されるリーダーシップへのアプローチは、部隊長に要求されるものとは違っている。

    つまり、リーダーシップは「職業的、専門的、ないし地理的分布」によって異なるということ。

    どんな地位に就いても、時代の社会的、技術的環境の変化にともなって何年にもわたるような漸進的な変化が存在する

    リーダーシップは、その環境に依存し、この内的要因だけでなく、社会環境の変化による外的要因も深く影響するということです。つまりリーダーシップの根源は、組織文化であり、組織におけるミッションにより多くの構成員から要請される指揮官への期待なのでしょう。

    組織におけるリーダーシップの醸成には、その組織が求めているミッションを共有をし、そのベースとなる哲学の共有をはかり、併せてその実践方法を教授した後に作り上げることができるものらしいです。

    リーダーは、組織全体から期待される組織人のアイコンとしての期待があり、それに応える義務が生じるからこそ、リーダーという役割にはシップ(=魂)が必要となるのですね。

    ベスト・アンド・ブライテスト

    ベスト・アンド・ブライテスト(the Best and the Brightest)。
    「最良の、最も聡明な人々」という意味で、1960年代のアメリカ合衆国のケネディとそれを継いだジョンソン政権において安全保障政策を担当した閣僚および大統領補佐官たちを指す(Wikipediaより引用)。
    なんか胸熱な言葉で時々思い出すので備忘。

    みんなでワーワーやる仕事はあるけど、ワーワーやるための仕掛けは必ず必要。
    この仕掛作りの初期段階は少数でやるもの。
    この少数で全体の方向性を決める恐怖と危険が孕む仕事がイメージできる言葉で好き。

    私はワーワーやる(現場)よりも、熱気のある状態を作り上げたり、仕事が効率良く進むように準備したりするのが好き。
    盛り上がって、成果を上げるために必死になって努力している人を見ているのが好きと言っても良い。
    私のキャリアのほとんどが広報業務なので骨身に染みているのかもしれないけど。
    「あとはこっちに行くだけ!」となったときに動く人たちの勢いは良い。
    間違った方向に行かせる可能性のある危険と恐怖。それに打ち勝つために必死で準備し練り上げる作戦。

    ベスト・アンド・ブライテストたちは、様々な思惑と使命感をもってとりくんでいたんだろうなぁと思わせられる。

    神経経済学

    神経経済学とは、簡単にいえば「脳科学的アプローチで経済を分析する学問」。
    中でもポール・グリムシャー氏の研究が進んでいるとのことで、氏は経済学者としては稀有な医学のドクターを取得している。
    氏の研究は、1947年 ポール・サミュエルソン『経済分析の基礎』を下敷きにしている。
    人間の目的はその経済活動を観察することによってのみ明らかになるという考え「顕示選好」が基本となる。
    現代の経済と金融の理論の多くは、人間が合理的な行動をし、自らの幸福を最大化する行動をとることが前提となっているが、そもそもこの前提は正しいのか、もしくはこの前提以前の前提があるのではないか、というアプローチで展開されるのが神経経済学とのこと。
    ケインズが、「経済的な意思決定の大半は確率不明であいまいな状況で行われる」とし、景気循環の大半は「経済学者に理解されない、心の中のもの『アニマル・スピリット』の変動に左右される」としているとすれば、この「あいまい」な状況下におきる「アニマル・スピリット」を究明することで、人の経済活動を把握することができる、とする。

    グリムシャーが究明する際のヒントとなるのが以下の要素。
    要素1.主観的価値
    要素2.確率
    要素3.主観的価値と確率の積(主観的価値の期待値)
    要素4.選択肢から最大「主観的価値の期待値」を持つ要素を選択する神経計算メカニズム

    脳科学的に、人は確率が明らかなときに問題を対処するために使われる脳の領域と確率が不明なときに使われる領域は異なっていることは発見されている。
    つまり、神経経済学の研究により、危機時の金融市場などの不確実性やリスクを人間がどのように取り扱うかを理解する助けになる可能性がある。つまりケインズのいうところの経済活動の意思決定の大半を理解することができる可能性がある状況にあるということです。
    この研究はやばい。GSとかはすでに投資してるかもだけど。

    「シリアスゲーム」の可能性

    「シリアスゲーム」というのが注目されているらしい。

    ちょっとマジメな「社会問題」を解決することを主な狙いとしているゲームですが、最近では節電ゲーム「#denkimeter」が注目され、自宅の電気メーターの数値を入力すると、前回(1時間前や1日前など)の記録から使用量を自動的に計算。どれだけ消費電力を減らす努力をしているかを「戦闘力」(ポイント)に変換して、ほかのユーザーと競い合う仕組み。
    そのほかにも国連世界食糧計画(WFP)「フードフォース」という食糧危機が迫るインド洋の住人を救うシナリオで、プレーを楽しみながら、食糧活動支援(食糧の調達・搬出・輸送など)への理解を深めるデザイン。

    選挙プロモーション、中国人向け英語学習、消防士訓練、動物園経営、米軍の新兵募集、第二次世界大戦時の歴史教育、子どもの起業意識向上などがあるらしいです。
    サイト内でユーザーが何かを成し遂げた時にはポイントやバッジなどの褒美を与える。またランクアップ、バーチャルグッズのトレーディングやギフトの交換、またユーザー間の競争(スコア表示)といったゲーム的な仕掛けで話題づくりをする。
    結果、ユーザーに「達成感の演出」「進捗状況の可視化」「他社との連携」などプラスαの面白さを与えるとのこと。

    ゲーム化すると、没入するので疑似体験が容易で、当事者意識を醸成しやすいためこの手のゲームが注目されてきているのでしょう。
    問題を問題として提示するのではなく、そこにある現実として提示されたときに人は解釈のゆとりが生まれて自主的に物事をとらえることができるということか。
    しかし、ゲームのような一定時間疑似体験させないと理解できない共有というのもどうなのかとも思うけど、世の中には社会的にも個人的にも問題や選択肢が多すぎて掴みやとっかかりが重要になってきているとすれば、ゲームという現代的な演劇に没入することで世相を理解してきたこれまでのアプローチを踏襲しようとする流れとなるのは自然なのかな、とも思います。

    MAMP+WordPressでMacBookAirの手帳化

    この土日かけて準備したMAMP+WordPressでのMacBookAirの手帳化ですが、初日を終えたのでその感想と今後の課題をひとまず。

    会社に着き、MacBookAirの電源をONした後にMAMPを起動するも、MAMPのMySQLサーバが起動せず。
    またか、と思いながら今回は慌てず、MacBookAirの再起動で復活。うまくいきました。
    MacBookAirは再起動も早いので躊躇なくできます。根本的な問題も孕んでいる可能性もありますが、ひとまず快調ということに。

    その後は、MAMP自体を起動をさせ続け、MacBookAirはスリープ状態にして、一日持たせました。

    課題といえば、WordPressの「ビジュアル」編集機能にまだ慣れておらず、口頭タイプにもたつく場面も。
    デフォルトの改行が、段落改行になるためバックスペースなどをしている間に話が進んでしまうことも多く、まだ慣れが必要。
    とはいえ、WPのインターフェース自体は慣れているのでミーティングによっては、合間にカテゴリを増やしたりしながら細かい手直しを加えて修正。概ね良好といえます。

    まだデータ自体が少ないのですが、今後検索する機会も増えるかと思われるので、書き方ルールを徹底して検索性を高めていきたいと思います。

    あと、MacBookAirはキーストロークが低いのでサクサク打てるし、打鍵時の音も小さいので議論の邪魔にならず快適です。

    MacBookAirローカルデータベース化

    「いつでも持ち歩くMacBookAirを手帳のように使う」というのを目的に改造中。

    Bent4の導入も考えましたが、カスタマイズする楽しみもあるのでMAMPを入れてローカル環境の整備を行いました。

    MAMPは、「Mac、Apache、MySQL、PHP」の略で、Mac内にこれらの環境を構築するローカルサーバ化アプリケーション。この環境を使うにはこのアプリケーションを起動する必要があるためセキュリティ上も安心(知識がある人に動かされた場合はどうしようもないけど)。

    私の場合は、このMAMP環境にWordPressをインストールし、パーソナルデータベースを作ろうと考えました。WordPressはこのブログ環境もそうですが、非常に高速なPHPベースのCMSソフト。よって、仕事上のアイデア管理や議事録の記録などには最適だと判断しました。(が、Wikiでも良かったかなぁと考え中)。

    WordPressでのパーソナルデータベース構築ですが、なかなか良いテンプレートがないのが現状。個人的にカスタムしていく必要があります。が、適当にシンプルなデザインのテンプレート選んでちょぼちょぼ編集していけば速攻で作れます。

    ローカルデータベース化を進めていく上で重要視しているのは、記録と検索ですが、これらを兼ねているWordPress(CMSソフトとしての機能)は相性抜群かと思います。

    今後の課題としては、入力でバイスをMacBookAirだけに依存すると自由度が減るので、既存のクラウドサービスとの連携で解決することを検討中。早速、Googleカレンダーを自動表示させてカレンダー機能の連携を行っています。ほかには、データクラウド系(Drop BoxやSugar Sincなど)とも 連携していければと。

    新人指導

    週刊東洋経済 2011年2/19号 佐藤優氏「知の技法 出世の作法」 は参考になった。

    若手新聞記者の勉強会で、氏が「皆さんの会社の目的は何か?」と質問したところ、
    「権力が隠す事柄を取材で明らかにして、国民の知る権利に奉仕すること」や
    「国家による権力濫用をチェックすること」という回答したという。
    その回答に対して、氏は「それであなたたちは新聞記者として絶対に大成しない」と答えた。
    加えて、多くの新聞社が株式会社であり、株式会社は営利を追求するという前提があるにもかかわらず、それを忘れた理念は現実に影響を与えることはできないと話したという。
    このエピソードは若手のみならず、理念が先行しがちな職種、特に専門性が高い仕事に従事していると、理念が先行しがちとなり、いつのまにか本来企業が持つべき利益の追求と還元としての方向性を見失ってしまいがちとなります。やがて理念の裏側にある真意が見えてくる世代になってくると、若手だけでなく、仕事をする意義について「自己実現です」と回答するようになる傾向にあるようです。

    氏の「株式会社は慈善団体ではない。<中略>したがって、仕事を覚え、他人に迷惑をかけず、会社に利益をもたらす人間になることが、新社会人の当面の目標である。この目標を達成するとともに自己実現を行う連立方程式を立てることを勧める。」という言葉は、すごく参考になった。
    これから卒業のシーズンだが、機会があれば「まずは仕事を覚え、他人に迷惑をかけず」の話をしようと思います。

    企業のコンサル活用10か条

    またしても週刊ダイヤモンドから。

    エコノミストもアエラも週刊朝日も読んでますが、ダイヤモンドが面白いですね。

    何が違うんだろう。テーマとかだろうか。メリハリだろうか。

    2010 9/25号 週刊ダイヤモンドの「コンサル活用の光と影」は興味深かったです。

    世界的経済不況により企業がコンサルタントに予算を投入しなくなった話はよく聞いていましたが、MBAホルダーや屈指の世界中の優秀な人材がこぞって集うコンサル業界において、本当に仕事がなくなったのか、なくなっていくのか、ちょっと信じられないと思っていました。

    事実、日本だけでも業界全体で8%の減収減益ですが、見通しのない不況の中シュリンクされ続ける市場なのか。

    コンサルのこれからもあり方が見直される方向に進む一方、依頼をする企業側の姿勢も見直しが必要となるとの指摘が本誌ではされています。コンサルは楽して儲ける打ち出の小槌ではない。奇しくもこの経済不況が、コンサルと企業との正しい関係が訪れるきっかけとなる、のかも。

    1.会社の課題が何なのかを社内で徹底議論

    課題が何かわからないとどのコンサルに何を頼めばよいのか確定しない

    2.具体的にどんな状態になれば解決なのかを定義

    新規事業なら「何年後に何億円の利益」などと定義。さらに投入できる経営資源(資本・人材など)も明らかにする

    3.社内コンセンサスを醸成

    社内の全面的な協力とコンサル結果を利用しようとする流れをつくる

    4.コンサルに「成果物の制約とゴール」を明示

    成果物のレベルを引き上げるために必要。制約(投資金額)別に数パターンの成果物をもらうのもおススメ。

    5.優秀な人物が何時間関与するかをコミットさせる

    セールスの際は、有名シニアマネージャークラスが来るが、スタート後は若手にまかせっきりというケースが大半。これを避ける。

    6.問題意識の高い社員を複数、参加させる

    プロジェクト進行中にコンサルの論理先行を抑制し、実態に即した提言へと誘導する。できれば、MBA取得者や経営企画担当を参加させる。

    7.プロジェクトを細切れにして発注

    「課題抽出(1ヵ月)」「対策検討(2ヵ月)」「実行のための組織・体制検討(1ヵ月)」などに区切る。成果の早期発出とコンサル費用抑制につながる。

    8.いかに実行するか(How)を提言させる

    何をやるか(What)を求めると、お題目で終わってしまう可能性がある。社内の実態・経験・戦略を前提とした提言が重要。

    9.提言を生かすも殺すも自己責任と強く認識

    提言のプレゼンテーションを受け、疑問点は納得いくまで経営者自らが何度もコンサルのシニアマネージャークラスを呼び出して説明させるべき

    10.コンサル担当者と信頼関係を築く

    プロジェクトの進行につれて、随時アドバイスを仰げる。また実質的な、アフターサービス・追加フォローにもつながる

    世界のネット利用者 備忘メモ

    携帯電話の加入件数は53億と世界人口の90%。
    国際電気通信連合(ITU)が10月19日に報告。
    世界のインターネット利用者は過去5年で倍増。
    2010年は2億2600万人増えて、20億人を超える。自宅にネット回線のあるユーザーは2009年には14億人で、今年は約16億人増。
    20億人のネットユーザーのうち、12億人は開発途上国のユーザー。
    ネット人口最多は中国で、4億2000人以上。
    ネット普及率は先進国で 71%、開発途上国で21%。
    先進国ではネットユーザーの65%が自宅からアクセス。
    開発途上国では自宅からのアクセスは13.5%。多くは学校や職場など公共の場所から接続している。
    2010年末の時点で、固定ブロードバンド回線の普及率は8%の見込み。
    先進国(24.6%)と開発途上国(4.4%)で普及率に大きな開きがある。

    携帯電話は世界人口の90%に普及。携帯電話加入件数は推定53億件に上る。
    開発途上国での普及率は68%、先進国は携帯市場が飽和しており、100人当たりの加入契約数は116件となっている。3Gネットワークの普及が進んでおり、2005年に7200万件だった加入数は9億 4000万件に伸びている。

    【引用】世界のネット利用者、2010年に20億人超え——ITU – ITmedia News

    2010.10.18 KDDI 新商品発表会

    毎日新聞の「田中孝司専務一問一答」のやりとりがとてもセンスが良かったので引用。

    ずっとくすぶっていた感のあるauが変わりつつある様子がこれらの一問一答でとても伝わってきました。

    とか言って、2年前くらい(iidaの頃か)も騙されて、結局スマートフォン競争に乗り遅れる醜態をさらしたわけなので、静観ですが。

    とにかく専務のコメントはキレを感じた。すごいよ。

    でもSkypeは大丈夫?
    新しい需要がうまれるから私も勝算あると思うけど、やり方考えないと、ネタだけ他社にパクられて終わってしまうような、そうでないような。

    で、やっぱり気になるのが、スマートフォンでありながらフィーチャーフォン(ガラパゴスケータイて言葉は嫌い。自虐過ぎるから)サイトが見られるケータイ。夏野氏も言っているが、フィーチャーフォンの高い技術は日本が誇れる技術の一つ。PCサイトが見られるケータイ作るよりも独自ブラウザを持つネット端末を作る方が難しいんじゃないの? 普通に考えて。

    この独自ネットワークアクセス技術を世界に持っていけば良いじゃん、と普通に思う。
    例えば、この技術は独自のネットワークを持つ企業にとっては非常にセキュアだし、売れると思うのだけど。VPNなんかで接続するよりよっぽどカンタン手軽なはずだけどなぁ。

    そういう意味でまずauが先駆者となってほしい。多分私が知る範囲でもっともフィーチャーフォンの高い技術を理解している企業であるから。

    【引用】au:スカイプ採用で音声通話は増える 田中孝司専務一問一答
    【参照】2010.10.18 KDDI 新商品発表会

    Q:(端末の)国内ベンダーと海外ベンダーの割合は?
    A:あきらかに2種類のお客さんがいることは事実。やはり、マジョリティーは1台の携帯にいろんな機能が入っていないとまずいよねという(人たちだという)のははっきりしている。ところが、新しいものがほしい人も、常にある一定の割合いらっしゃるのかなと。我々は、不効率でもお客さんがいる以上は、2本立てでやっていきます。どちらかというと、海外のをそのまま持ってくるんじゃなくて、日本ってモバイルの先進国ですから、「こんなのがはやるんだよね」というのができて、逆に外(海外)に出ていくようなところまで持っていければと思います。今回もいろんなチャレンジをしていますので、おもしろおかしく「ヘンなau」みたいな感じで、打ち出していこうかなと思っています。

    Q:アンドロイドが遅れた理由を改めて。何が変わったから、ユーザーは期待できるのか。
    A:社内でそれまでのスマートフォンって、うまくいかないとか、ニーズがないとか、そういうことだったんですね。やはり日本って外(海外)の市場と違うんだと思っている人もいたりして、侃々諤々(かんかんがくがく)していました。そうしているうちに、世の中が変わっちゃって、さあ行くぞといってもなかなか行けなかったというのが、正直なところです。
    社員はだいぶ変わっています。今日発表させていただいた通り、ちょっとこだわりすぎているところも結構あって、もう少し先にグローバルフォンで出せばよかったのかなという思いもありますが、もうほとんどの開発の準備が整いました。これからは、どちらかというとアプリの世界になっていくということと、もう一つは、僕らのコンセプトであるデザインというのを表現したい。先ほども申し上げたんですけど、ミッドタウンにぜひ来てください。

    QNAP 自宅クラウド化計画

    自宅クラウドのネットワーク環境は整った。

    最終目標は、現在利用しているクラウドの完全自宅クラウド移行でしょう。

    今使っているクラウドサービスは、こんな感じ。

    • Gmail
    • Googleカレンダー
    • Evernote
    • Yahooメール(転送用)
    • Tumblr
    • YouTube
    • Flickr

    もっとも利用率の高いサービスがメールか。

    これはウィルスの管理とか面倒なのケアが省けるし、それほど重要な情報をやり取りしてるわけでもないから良いか。

    記録しておくべきデータをクラウド化するということで良いか。

    YouTubeもちょっとクラウド化する必要はなかろうかとも思うけど、自分の作品などは保存しておくと便利かもしれない。持ち歩き用として。

    完全移行させるために必要なことは、やはり携帯自体の速度の問題もある。

    3G回線であと2倍くらいの速度が出るともっと面白いことになるんだけどなぁ。

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