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柊研究所の備忘録

絵を描くことと考え事をすることが好きな研究者です。

定時退社のすすめ

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第17回は『定時退社のすすめ』について書いていきます。

 

最近、長時間労働が話題になっています。厚生労働相が1ヶ月100時間以上の残業を行なっている事業所に対して監督指導をしたり、ブラック企業という言葉が流行ったりと、今まで売上高や生産量に着目されてきた社会から利益率や生産性といった

 

「少ない力で大きなものを得る」

 

という効率化の目線が増えてきたように感じます。日本は先進国の中では、この考えが遅れている方で、によると、正社員の1日の残業時間はアメリカやフランス3倍近くあります。

 

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連合総合生活開発研究所による2007年実施の夫の1日平均の残業時間より抜粋

 

実際、数年前にヨーロッパのオフィスを訪ねた時は、定時後にカラッポになっていることが多く、その中の1人に話を聞くと「家族と一緒に夕食を食べれないと夫として失格だから」と家族サービスを理由に挙げていました。

 

もちろん、海外が進んでいるのはわかっている。でも、定時退社が当たり前でない職場環境でそれを実践するのは難しい。というのが本音だと思います。

 

そこで今回は、定時退社を実践出来ている人が心がけているポイントを紹介したいと思います。

 

Do the right thing

会社のセミナーとかでは、Do the right thing(適切な事をする)とDo the things right(事を適切にする)の両方を大事にと言われます。最もなのですが、効率化の視点から言うとDo the right thing(適切な事をする)を意識する方が断然良いです。例を挙げます。

 

今、目の前に5つの仕事があります、どれもボリュームがあり、そんなとき、まずは優先順位を決めて1つずつ納期を意識しながら、片付けて、Do the things right、どのように仕事を片付けて行くか考える。一見、正攻法でスマートに見えますが、この方法では仕事×5だけ時間がかかってしまいます。

 

効率化を考えるなら、Do the right thing、やるべきことが何かを考えることに時間を使うこと。その5つの仕事を2つに出来ないか、別の1つの仕事で5つを上回る成果に出来ないかを考えましょう。新しく仕事を増やすことよりもどの仕事をなくせるか、辞める選択肢の方が難しく効果は絶大です。

 

間違っても体力の限りあれもやってこれもやって、なんでもやってまっせ症候群にならないように。その方法で、日本の高度経済成長が支えられたのはやることが、経済が発展途上でやることが明確であったからです。

 

具体的な方法は、また別の機会に書きたいと思います。

 

効率化することで、趣味や家族との時間を過ごせるようになったり、クリエイティブに仕事が出来るようになったり、と人生を豊かに過ごせるようになります。

 

 

最後に本の紹介です。

Effective(効果的な)に焦点を絞って書かれたドラッガーの本です。原著でも結構読みやすいのでどちらでも。

 

 

ドラッカー名著集1 経営者の条件

ドラッカー名著集1 経営者の条件

 

 

 

The Effective Executive: The Definitive Guide to Getting the Right Things Done (Harperbusiness Essentials)

The Effective Executive: The Definitive Guide to Getting the Right Things Done (Harperbusiness Essentials)

 

 
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ブログは小さな会社

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第17回は『ブログは小さな会社』です。

 

僕がこのブログを始めたきっかけは、起業の練習になるかも、と思ったからです。

 

ブログは小さな会社を運営するのと似ています。

 

評論家で終わらないために

 

起業を目指した専門学校に行ったことで、自分の事業プランを長い時間をかけて考えたり、日常的に触れてきたビジネスを利益モデルの視点でみれるようになったり、絵に描いた餅のように、ぼやっとしてたものづくり研究所の創立が具体的な計画へと変わっていくのを感じました。

 

それと同時に思い知ったのが、

 

評論家は評論家なんです。

 

どんなに著名な映画評論家でも、映画監督をやる側にたつと一流になるまでには、かなりの年月がかかる。もしかしたら、なれないかもしれない。

 

経験値ってすごい!!

 

「やったもん勝ちだよ。」的なことを言う成功者もたくさんいます。確かにやりながら試行錯誤を繰り返すのが1番目標に近づくのには早いのだと思います。でも、僕は心配性で確実性を求める性格(と思う)なので、気軽な形で実践してみたい!と思いました。

 

それにうってつけだったのが、ブログです。

もともと、mixiとかFacebook、twitterなどのSNSで発信するのは好きな方だったので、向いてる方だと思っています。

 

最初の1ヶ月の訪問数は、100PVくらいでした。100って凄そうにみえて実は大分ショボいです。30日あったら1日平均3くらい。

 

やってみて感じたことは、やっぱり見るのとやるのとでは全然違う。

 

話題の選び方や文章の書き方など内容の充実はもちろんのこと、サーバーの設置やいいね!ボタンの配置など、ちょこっとした変更が、スマホでやるには結構大変。しかも、がんばっても簡単には訪問数は増えない。きっと会社運営も「こんなはずはなかった。」の連続なのだと実感しました。独創的なアイデアよりも気が滅入るような努力を積み重ねる執念の方が実は大事。

 

そんな感じで、まずは、続けながら成長していくブログを目指したいと思います。

 

ちなみに1番読まれた記事は、

 

ディープワークに集中するために。 - 柊研究所の備忘録

 

でした。

効率化とかプロダクティビティとかは自分の研究スタイルと合っているので、これからも中心に取り上げていきたいと思います。

 

 

 

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家のお風呂の壁に富士山を描いた話

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第16回は、「家のお風呂に富士山を描いた話」です。

 

今回は、いつもの研究者話とは少し離れた内容です。

 

僕も妻も都会の駅近に住みたい!という欲求はあまりなく、どちらかというと静かなところで広い家に住みたい!という性格でした。

 

山に囲まれた静かな家

 

そんな二人で選んだ場所は、おしゃれなお店が並んでいる街とは縁遠い、山々に囲まれた空気のおいしい広い土地。そこに地元の工務店さんの手で家を建ててもらいました。

 

妻は、家の細部まで鉛筆一本でデザインしてしまうほどのセンスとパッションをもっていました。実際に、妻のデザインした家は魅力的で個性があり、地元工務店の社長さんも妻がお気に入りのようでした。(夫バカなのかもしれません。)

 

ぼくはというと、その妻に横槍を入れていました。

 

屋根は赤いのがよいな。

中二階をつくりたいな。

お風呂に焼杉をつくりたいな。

 

そんな無茶を取り入れつつ、少しずつ家のデザインが煮詰まっていきました。

 

こだわりの家。

 

その中で僕がメインに担当したのが中二階の書斎とお風呂でした。

 

書斎はコンクリートの打ちっぱなし風の壁紙を選び、本棚をイラストレーターを用いて簡単に設計。明かりは、アンティーク調のホーロー。

 

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お風呂に富士山描く

 

 

苦労したのが、お風呂。

研究者をしている僕にとって、性能と効率を考えることには長けているものの、芸術センスが求められるものはなかなかアイデアがでてこない。(油絵を習っていたのに。。)

 

なるべくシンプルに。

上半分を焦げ茶色の焼杉で下半分を横長の紺色のタイルを敷き詰める。それだけで、けっこうかっこいい。

 

自分の家なんだし、もっと自由にやってみたら?

 

はっとした。

確かに自分の家だ。これだけ大きなものを自分でデザインしてモノにするって人生の中でも中々ないこと。

 

じっくり、考えては考えて、あーでもない、こーでもない。ともやもやを募らせたいくと、思いがけず突拍子も無いアイデアが浮かんだ。

 

タイルで富士山が描きたい!

 

そこから、もうひたすら名古屋モザイクのサイトにあるタイルシミュレーターをぽちぽち並べていってそれをイラレで焼杉の壁と組み合わせて、、、できた!

 

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これで発注。

これには工務店の社長さんもびっくりで、会社紹介のパンフレットにでかでかと載せてくれることになりました。

 

たまには、思いのままにやりきってみるのも良いなと、妻のおかげで思い出に残る家づくりができました。

 

完成したお風呂がこちらです。

我が家の家宝になりました。

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A.I.ってなに?

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第15回は、今話題のA.I. (Artificial Intelligence: 人工知能)について書きます。

 

Googleが開発した囲碁プログラムアルファ碁(AlphaGo)が世界一のプロ棋士を破ったニュースは、人工知能の飛躍的な発展を世界中に知らしめました。

 

ただ、思い返してみると、学習機能や人工知能という言葉は10年以上前からありました。A.I.、なぜ今になって再び脚光をあびるようになったのでしょうか。複雑な数式は抜きにして概念を説明していきたいと思います。

 

A.I.は人工的な知能である

 

訳しただけです。

知能とはなにか。人は、生まれてから数えきれないトライアンドエラーを繰り返して、言葉を学び、知識を蓄え、人間らしい行いを判断できるようになります。それは、わざわざ数式に置き換えなくても、経験値でわかるものです。

 

その経験値をどうやってコンピュータに教えるのか。これが、人工知能の研究の核、すなわち機械学習です。

 

まずは、最もベーシックな人工知能の仕組みから書いていきます。

 

たとえば、

 

この人は男性か女性か。

 

こんな問題があったとします。多くの人はどちらかわかるでしょう。それは、無意識のうちに、人がいろいろな学習ポイント(特徴量)をみて判断しているのだと思います。

 

学習ポイント1: 髪の長さ

学習ポイント2: シルエット

学習ポイント3: 化粧

・・・などなど

 

コンピュータにこれを教えるとき、最初に、

「男性と女性を見分けるポイントは、髪の長さとホニャララとホニャララと・・・なんだよ。」と教えます。

 

すると、コンピュータはその情報を数字として取り込みます。

 

まずは1人目をトレーニング用として教えます。

 

学習ポイント1: 髪の長さ30cm

学習ポイント2: バスト85・ウエスト61・ヒップ86

学習ポイント3: 化粧はコントラストが高く、

学習ポイント4、、、

 

答え=女性

 

これで、コンピュータは1つの例を記憶しました。これを繰り返して繰り返して、ひたすら繰り返すと、コンピュータは数千、数万、あるいはもっと大量のデータを覚えて、男性と女性を見分けるトレーニングが完了します。

 

十分学習が進むとコンピュータは、

学習 ポイントの数値を聞けばだいたい男か女か判断できるようになります。

 

こんな感じでA.I.が成長していきます。

 

しかしここで壁にぶち当たります。

 

学習ポイントって、どうやって決めるの??

 

男性、女性を見分けるポイントは比較的簡単でしたが、これが、人の文字を見分けるなら?人の感情を見分けるなら?学習ポイントを何にするかがそのA.I.の能力を決めると言っても過言ではないくらい重要になってきます。研究者はこの学習ポイントの発見に力を注いできました。

 

ここで、冒頭の疑問に戻ります。

なぜ、今A.I.が再び脚光を浴びているのか?

 

ディープラーニングの登場

 

A.I.の驚くべき進化の立役者は、機械学習の新手法、ディープラーニングです。ディープラーニングは、階層的な学習手法(ニューラルネットワーク)を用いることで、コンピュータが自分の力で、学習ポイントを決定することができる手法。これにより、A.I.は「学習ポイント8, 137, 50......の順で重要です。」という重要な学習ポイントを自動で決定することが出来るようになりました。

 

自動で学習ポイントが決まる。

こうなってくると、コンピュータとコンピュータが相互に対戦していくだけで、学習ポイントの精度が上がりどんどん強くなっていく。囲碁ソフトがプロ棋士に勝ってしまうのも納得ができます。

 

A.I.が人類を超えると言われている2045年まで、後30年を切りました。ドラえもんやアトムが少しずつ現実に近づいているような気がします。

 

実際にプログラムをつくるには?

 

概念よりも使い方が知りたい!という方は、下の本がオススメです。

 

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

 

ディープラーニングをプログラムで実際に動かす方法を基礎から丁寧に書いています。使用する言語、Pythonの入門から書いてあるので比較的初心者でも読みやすい本です。

 

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研究者とはどんな生き物か?

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 第14回は、『研究者』について書きます。

数日前にtwitter経由でこんなブログをみました。

 

研究と開発のはざま - でかいチーズをベーグルする

 

このブログを受けて、

研究者とは?研究者の楽しみは?

研究者という謎の生態について自分なりに書いてみたいと思いました。

 

これは、僕の経験です。

大学の研究室生活と企業の研究所で働く中でみたこと聞いたことから構築されています。

 

研究者はなぜを追求する生き物

 

「なんで?」

すぐこの疑問が浮かびます。

時として、それはものすごく極端で、常識にすらその疑問を投げかけます。

 

「柚子が木から落ちたんだ。」

「なんで?」

「いや、なんでって?」

「水の中なら落ちないじゃないか。なんで空気中だと落ちるんだい。」

「液体だから?」

「液体の中だって、鉄球なら落ちるし、同じ果物でもリンゴなら落ちる。落ちやすいものと落ちにくいものがあるんじゃないかな。。。云々カンヌン

 

とこんな感じでだいぶやっかいな生き物です。

TPOをわきまえてスマートにみせている研究者でも必ず頭の中ではこの「なんで?」を繰り返しています。もし、あなたが研究者の話を聞いて賢いなと思ったらそれは、何百回、何千回にも及ぶ『なんでループ』の繰り返しの賜物なのです。

 

真理を求める研究者と真理を利用する研究者

 

大雑把にわけると、

真理を求める研究者は、大学に多く、

真理を利用する研究者は、企業に多いです。

 

この特性は、目指すべきゴールの違いにあります。

 

大学の研究者は、目指すべきゴールは『なぜ?』を解明すること。(冒頭で紹介したブログでは、ビッグクエッションと呼んでいました。)これに研究者は熱狂します。フェルマーの最終定理のように、一生を費やしても解けない問題や、恐竜の生態のようにより多くの人を納得させる説を唱えることだったり、目の前の『なぜ』が困難であればあるほど、魅力に感じます。だから、その『なぜ』が解決した後に得られる生活や社会の変化は後回しにされることが多いです。

 

一方で、企業の研究者は、目指すべきゴールは、『どうやって使うか。』です。

たとえ、『なぜ』が解明されていなくても、

 

それを使うことで、飛行機を飛ばせたり、

料理が美味しくなったり、

顧客の心を掴めたり、

 

結果として企業活動を良い方向に向けることが重要です。

 

僕は、大学の研究者から企業の研究者になったとき、この考え方の違いによるカルチャーショックを強く受けました。

 

その結果、

大学時代に経験した「この研究はなんの役に立つのだろう」というたまに押し寄せる虚しさがなくなるのと引き換えに、

「このなぜがまだ解決されていないのに」という企業人としての新たな葛藤が生まれました。

 

それでも、僕は企業の研究者になって良かったと思っています。

それは、大学の時には出会えなかった異分野の専門家との出会い、論文にはなっていない膨大な数の実験データ、そして、大学時代には逆立ちしても買えなかった実験装置など、人財とお金の潤沢さから生まれてくる価値は、当時の僕には見えなかった広い世界を見せてくれました。

 

研究者は閃きに魅せられている

どちらの研究者であっても、研究をしていて良かったと思う瞬間は、閃きの心地よさです。

昨日までは、つい数秒前までは、混沌とした頭の中をもがき苦しんでいたはずなのに、ふとした閃きですべてが一変する瞬間があります。

 

ドラマ「ガリレオ」で突然数式を走らせるような、「名探偵コナン」で事件のトラックがわかったときのような、、

 

真理までの道筋がクリアにみえたとき、思考が一気にフル回転して、歩いていても、電車に乗っていても、ご飯を食べていても、そのことが頭から離れなくなる。

 

そんな至福の閃きを求めて、研究者は日々研究活動を続けています。 

 

 

 

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今回の本の紹介は、

 

ご冗談でしょう、ファインマンさん〈上〉 (岩波現代文庫)

 

研究者の考え方や生き方がある一人のユーモア溢れる研究者の人生を通して伝わってくる本です。

 

 

話がわかりやすい人が意識している2つの鉄則

第13回は、『話し方』について、書きます。

 

研究者、経営者、コンサルタント、教師、そうした専門職はもちろんのこと、それ以外の職種の人も、ビジネスの場で成果をプレゼンテーションしたり、上司を説得したり、SNSに投稿して共感を得たりと、様々なところで人はわかりやすい話し方を必要としています。

 

わかりやすい話し方とは、なんでしょうか?

 

研究者と講師の経験から身につけたわかりやすい話し方の2つの鉄則を紹介します。

 

結論を最初に話す

 

一番大事な事は最初に伝える。これがわかりやすい話し方に向けた第一歩です。

 

例えば、サスペンスの映画を思い出してみてください。最後の最後でどんでん返し、よっぽど一生懸命観てないと仕掛けに気づけません。

 

でも、もしこれが最初に大事な事を教えてくれてたらどうでしょうか?

 

あっ、そうか。この人、犯人だからこんなこと言うのか。

 

とか、すごくストーリーがわかりやすくなります。

 

聞き手が何を聞きたがっているのか、それを最初に伝えることで、あなたが本当に伝えたいことをスムーズに伝えることができます。

 

出来るだけ短い言葉で

 

人民の、人民による、人民のための政治

 

誰もが知っているアメリカ合衆国大統領エイブラハム・リンカーンのゲティスバーグ演説。

実はこの演説、たったの2分だったらしいです。

 

これは、ストーリーの核心に2分で到達したとも言えます。

 

話したいことの本質を理解して簡潔な言葉で伝えると、議論はスムーズになります。

 

最近は、Twitter、NewsPicks など限られたコメントで発信できるツールがたくさんあるので、ニュースなどを例にコメントしてみるのも簡潔な言葉の練習になると思います。

 

 

最後に話し方を学べる本の紹介です。

 

『To sell is human』

ダニエル・ピンク

 

セールスの話なのですが、紹介、説得、プレゼンテーションの全てに共通する内容です。

僕は原著の方を読みましたが、日本語版も講談社から出ていましたので、そちらも貼っておきます。

 

 

To Sell Is Human: The Surprising Truth About Moving Others

To Sell Is Human: The Surprising Truth About Moving Others

 

 

 

人を動かす、新たな3原則 売らないセールスで、誰もが成功する! (講談社+α文庫)

人を動かす、新たな3原則 売らないセールスで、誰もが成功する! (講談社+α文庫)

 

 

 

世の中の利益は23のビジネスモデルから出来ている

第12回は『利益モデル』について書きます。

 

僕がビジネススクールに通って起業について勉強した1年間で、もっとも重要だと思ったことは、

 

「そのアイデアでいかにして利益を生み出すか。」

 

です。

いくら魅力的なビジネスアイデアを思いついても、適切な利益モデルが伴わないと、何年やっても赤字が続き事業の存続すらままならない、ということになってしまいます。

 

しかし、いきなり利益モデルを考えろといっても、難しいもの。まずは一流をマネするのが良いです。そこで、僕が利益モデルを考えるときに重宝した本を紹介したいと思います。

 

利益モデルは23タイプに分類できる

 

『ザ・プロフィット』エイドリアン・スライウォツキー著

 

エイドリアン・スライウォツキーは、ピーター・ドラッガー、ピーター・リンチ、ジャック・ウェルチ、アンドリュー・グローブとともに世界の6賢人に選ばれたこともある偉人です。

 

彼はこの本の中で、成功している世の中の企業を分析してわかった23の利益モデルを紹介しています。

 

大企業に勤める若者スティーブと利益モデルを知り尽くした賢人チャオの会話からひとつひとつの利益モデルが丁寧に説明されていきます。

 

この本の良いところは、実在する企業を分析しているところです。

 

 

コカ・コーラの利益モデル

 

例えば、コカ・コーラの利益モデルは、マルチコンポーネント利益モデルと呼ばれるもので、コカ・コーラの原液というまったく同じものを、スーパー、自動販売機、マクドナルド、リゾート等々たくさんの出口で売るというもの。それにより、1人の顧客に様々なシチュエーションで商品を手に取ってもらうことができる。

 

聞いてみると「なんだ、そんなことか。」と思っているような自然なことなのですが、人々が違和感なく日常に溶け込ませることができる戦略こそ、本当によくできた利益モデルなのだと思います。

 

 あとは、これをいかに効率的に利用するか。それは読み手次第です。優秀な利益モデルは考え方次第でいろいろなことに応用できます。

 

事業経営はもちろんのこと、ブログの収益化、仕事の効率化、マネジメント、Facebook・Instagram・TwitterなどのSNSの発信の仕方。

 

23のモデルをうまく組み合わせていくと、仕事や趣味を客観的に捉えることができるようになってきます。

 

経営についてあまり知識がなかった僕でも楽しく読める本でした。ゆっくり時間をかけて読んで、そしてできれば何かしらの手段で発信していくことをお勧めします。

 

 

ザ・プロフィット 利益はどのようにして生まれるのか

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  • 作者: エイドリアン・J・スライウォツキー,中川治子
  • 出版社/メーカー: ダイヤモンド社
  • 発売日: 2002/12/14
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