自分の時間を取り戻そう

＜もくじ＞
１．「自分の時間を取り戻そう」の概要

２．感じたことと実践すること

３．結果として、３か月後にどうなりたいか

自分の時間を取り戻そう

 ビバ生産性！というところか。

読む前から、やらなくて良いことに時間をかけなくするための手法はないか？
ちきりん女史ならどんな表現で、時間を取り戻すための方法論やロジックを語るのか、
と考えていた。
読了の結果は、ほぼイメージどおりだった。
自分の考えに自信を持つこととしたい。

１．「自分の時間を取り戻そう」の概要
　⇒　・　生産性を上げることで、「自分が本当にやりたいこと」に時間をかけて幸せをつかもう！
　　　・　なぜ生産性を上げることが必要なの？
　　　・　”忙しい”という問題の本質は生産性というのはなぜなの？
　　　・　生産性を上げるヒント
　　　　　　▼希少資源に敏感になる（かける時間を少なく、成果アウトプットは最大に）
　　　　　　▼欲しいものを明確にする
　　　　　　▼働く時間を減らそう
　　　　　　▼全部やる必要はありません
　　　・　高生産性社会で自分の価値を高めるべし

２．感じたことと実践すること
　⇒　・　インプットを減らし、アウトプットを増やす
　　　　⇒　（業務時間内に自分自身で情報収集や調査整理する）インプットの時間を制限する。
　　　　　⇒　人に聞く、簡単なアウトプットを出して相談する、などやりようを試行錯誤する

　　　・　業務時間外、プライベートにおいて、「やりたいこと」について考える。
　　　　　そして、「やりたいこと」を達成するためのシナリオ、スケジュールをたてる。
　　　　⇒　例）相撲やプロレス観戦に行く、そのためにはどうすれば良いか、等。
　　　　　　　　書籍を１日に２冊読了する、ブログを１日に２記事記載するが、
　　　　　　　　９０分以内で実行する、等。

３．結果として、３か月後にどうなりたいか

・　やりたいことが常時５個以上あり、そのうち３つは予定を入れている状態で生産性を常に上げて物事に取り組む姿勢を継続した状態。
・　現状の業務が、５時間かかるものは３時間で遂行できるようになることを目安とする。


以上。

人工知能 機械といかに向き合うか - その２

 続きである。

１．後半部分の概要
２．感じた点
３．行動に落とし込む点
４．３か月後の自分の姿

人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)

いやー面白かった。という率直な感想だけだと意味がないので、
書き留めておく。

１．後半部分の概要

・　人工知能が擬人化されているか否かで、人工知能の仕事の結果に対する信頼許容の度合いが変わるという興味深い研究がある。
・　感情に関わる仕事ではなく、分析に関する仕事であるならば、人工知能に対する仕事の信頼性は高いといえる実験結果があるらしい。
・　人工知能を利用する前提であれば、マネジメントの役割が大きくなる。特にキャリアパスをいかに引き出して導いていくかが強く求められることになる。Ｇｏｏｇｌｅのマネージャーの営みをぜひとも参考にして変化に対応しやすい体制を築くことが大切
・　機械をどんな仕事にどう活かして何をしたいのか、を常々考えることが大切ではなかろうか。という内容

自分の表現なので、本書内の記載と相違する部分も出るかもしれないが、
大凡上記で後半部分のイメージは表現できるかと。

２．感じた点

・　マネジメントは、キャリアパスをどうしていくか、密に接することが大切であること。
・　あまり細かい指示をしすぎず、仕事をまかせること。
・　人工知能にどんな仕事をさせるか、というイメージではなく、この仕事は機械にやらせた方が絶対に効率が良く正確である、深い分析ができ、気づきがえられるであろう、というアタリをつけることができるようになりたい。

３．行動に落とし込む点

・　ＡＩの導入事例を継続してチェックする。
・　自分の現業務のうち、機械にやらせた方が早いものは何かを毎日想像し、気づきを蓄積する。
・　ＢＩツールや、システムに関わらず、分析手法を学び続ける。
・　人工知能、ＡＩ関連の書籍は、簡単なものも含めて数冊は読むべし。


４．３か月後の自分の姿

・　既存のＢＩツールや、ＥＲＰのシステムでも分析と改善可能なものがわかるようになる。
・　完全に、人工知能が発達することで、数年以内に効率化できる範囲の業務イメージを体感できるようになる

・・・そんな感じになると非常にうれしい。


以上。

人工知能 機械といかに向き合うか - その１

まだ読了しておらず、３分の２ほど読んだところだが、内容整理したくエントリ。
それほどの中身ではあると思う。

＜もくじ＞

１．記載内容概要

２．自分が感じたこと

３．注意して掘り下げていきたいポイント

人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)

人工知能（ＡＩ）に関する書籍がホットであるが、
Harvard Business Review が人気の特集を書籍化するほどホットなのである。
これが面白くないはずがない！と購入した。
結果として、（まだ読書中だが）本当に面白い。興味深い。考えがいがある。

１．記載内容概要

Harvard Business Reviewの人工知能特集の回で紹介されていた記事を
まとめたものだが、以下のような論点に興味があればぜひ読むと良いと思う。

・　人工知能は本当に人間の仕事を奪うのか？という問いに関するレポート
・　人工知能がこれからのビジネスの在り方をどう変えるか？
・　ビッグデータを基にしたディープラーニングをどのように活かすことができるか？
・　ＡＩではできないことは何か？

２．自分が感じたこと

・　意思決定を補助するだけでなく、意思決定自体をＡＩが行うこととなっても、
　　人間の心情的な部分を納得させるには人間のコミュニケーション力が必要である。
　　（例：投資家へ承認を売買する証券会社のセールスマンを想像してみるとよい。）

・　ＡＩではできないことは結構ある。
　　第二章”人工知能はビジネスをどう変えるか”で安宅和人氏が記載されているが、
　　　・ＡＩには意思がない
　　　・ＡＩは人間のように知覚できない
　　　・ＡＩは事例が少ないと対応できない
　　　・ＡＩは問いを生み出せない
　　　・ＡＩは枠組みのデザインができない
　　　・ＡＩにはヒラメキがない
　　　・ＡＩは常識的判断ができない
　　　・ＡＩには人を動かす力、リーダーシップがない
　　８つもある。
　　つねづね、「問題解決」より、「問題の選定、設定」のほうがはるかに難しい。
　　と感じているので、ＡＩは問いを生み出せない、枠組みのデザインができない、
　　という点は非常に重要である。

　　ＡＩが問いに対する判断をするために必用なパラメータ、変数を、
　　人間が設定する必要があるし、何が問題か定義できるのは、
　　何かを変えたい、生み出したい、と意思を持ち考える人間でしかできないことだ。

３．注意して掘り下げていきたいポイント

ＡＩができない部分を掘り下げ、
今後の世界で人間ができるべきである領域を掘り下げたい。
特に自分は、「問題の選定、設定」を行い、
問題解決のために必用な”変数、パラメータ”にはどんなものがあるか、
を枠組みづくりのできる知識を備えていきたいと切に思う。

自分で考えて、自分で問題を設定し、問題解決に至るプロセスを考える。
問題解決の後には何が効果として残るのか。
引き続き考えていきたい。

残りは別途記載する。

以上。

生活スタイルについて

夜型人間だが、朝型スタイルへの転換をコミットしたい。

朝型スタイルのメリットは、
赤羽雄二氏の書籍でも類似の記載があるが、
「その日を早く始めることで
　他の人より早く着手する優位性を獲得できる」
つまり、
１日のうちで、ＰＤＣＡを回す余裕を確保できる。
さらに、連続した時間の流れ（たとえば１週間や１か月継続するとしたときに）では、
その余裕、ＰＤＣＡをより早く、多く回すことのできる優位性は、
大きな差となり自分に返ってくる。

単純に、ＰＤＣＡを早く多く回すことで自分の進化を質量ともに重ねたい、
という意思だけではなく、以下のメリットもあると考える。

１．健康に良い（夜更かしするより断然体に良い）
２．家族の精神に良い（夜更かしが故に朝が遅い父親は白い目で見られるものである）
３．子どもたちと朝に十分に触れ合える時間ができる
４．交通機関のトラブルが発生していても検知して遅刻しない
５．この寒い時期、家族で一番に起きることで、部屋を先に温めることができる
６．家事を手伝う領域を増やすことができるチャンスである


しばらく継続してみて、経過観察する。
まずは１週間、次はさらに１週間実行する。

※　ちなみに、早起きは、ＰＤＣＡサイクルを回すためのアクションの１つとは、
　　以下の書籍に書いてあったのだったか？（記憶が曖昧。。。） 

速さは全てを解決する---『ゼロ秒思考』の仕事術

以上。

日本型インダストリー4.0

これは非常に興味深い内容だった。
そもそも、インダストリー4.0とは何かを知りたくて手に取ったが、
日本の産業を再生するためのヒントが記載されている。

＜もくじ＞

１．本書の概要（個人的ハイライト）

２．自分自身の日々の業務に返すべきポイント

３．更なる情報収集のために

日本型インダストリー4.0

１．本書の概要（個人的ハイライト）

▼インダストリー4.0のコンセプト
”ＩｏＴを核に”、以下の３つのコンセプトを掲げて、効率化と生産性向上を狙う活動のこと。
・「つながる」
・「代替する」
・「創造する」

・「つながる」
⇒　システムのつながりを構造化、簡素化などによる性能・品質向上、コストダウンをもたらす。

・「代替する」
⇒　自動化技術の進化や加工技術の革新によるリードタイムの削減、バーチャルによる検証手法を実践することで可能な限り手戻りが発生しないよう、製造プロセスで従来どうしても製造に着手してからでないと見えなかった構造上の問題などを洗い出し事前に検知できるようにすることなどで、これもコストダウンにつながる。
・「創造する」
⇒　ビッグデータ分析による精度の高い将来分析が、結果として投資費用の削減や、開発費用の削減につながる。

▼事例について

　基本的に、欧州の製造業を中心とした内容になっている。
最初の章で、先進事例が多数あがっているが、とりわけ興味深かったのは以下。

・　３Ｄプリンタの活用事例：　フォード、シーメンス、ロールスロイス社の事例。

・　自動運転用の高精度３Ｄマップ：　ＨＥＲＥ社の事例。

▼各国でのインダストリー4.0の比較

・　欧州：　工場起点の製造業復権

・　米国：　データ起点のビジネスモデル創出　←　本書を読む前は、インダストリー4.0はこのことだけを意味すると思っていた！

・　日本：　お客様起点での付加価値創出
　　　　⇒　日本こそ、自律的な組織力の強みを持っている。「ＫＡＩＺＥＮ」だ！

２．自分自身の日々の業務に返すべきポイント

・　問題解決に着手する前に、その問題の根本原因は何かを正しくとらえること。
・　本当にその事象の問題は何なのか？改めて考えるべきである。
・　他部署と横断的に取り組むこと。それにより新しい視点の気づきを得る事。
・　粘り強く観察すること。俯瞰すること。

３．更なる情報収集のために

以下のキーワードで、googleアラートに追加しようかと。

・インダストリー4.0
・産業革命
・シーメンス
・３Ｄプリンタ
・ボッシュ・マーレ
・ワンカンパニー
・トヨタ・キルロスカ・モーター

　⇒　1ヶ月様子を見るべし。

以上。 

速さにこだわる為の試行錯誤

現状、取り組んでいることの箇条書き。

【資料レビューの在り方について】
・　完成品を作る必要は無く、ドラフトのドラフトを早くキーマンに見せる
・　大きな認識のずれが無いか確認したら、６割方ほどを書き上げてレビューもらう
・　レビューもらったら、完成させて最終レビュー
・　その後、ラストの修正をして、あとはメール送って確認してもらう。

・　だいたい、自分の成果物のレベルや表現、プレゼン力がキーマンに認識される。
・　その後は、臨機応変にレビューをもらう（対応する内容次第では８割完成品をレビューもらいにいく）
・　でも８割だと思ってレビューしてもらうと意外とイケてないことに気づくことも多い。
・　なので、手書きのドラフトでもまずは大きな認識齟齬が無いか、また自分の直観ベースの意見を深めるためにも簡単にレビューしてもらう方が効率的と思われる。

【作業の速度を高めるために】
・　文字の入力速度を速めるため、辞書登録を２００文字はやる
　⇒　これ、やってないので、実践してみるべし。

　　　単語登録方法：　http://www.tipsfound.com/windows7/10003

www.ex-it-blog.com

diamond.jp

■　参考書籍：

速さは全てを解決する---『ゼロ秒思考』の仕事術

もっと速くなって、 人の３倍以上の経験値を得たい。

以上。

HatenaBlogの”こよみモード”と、これから読みたい書籍についてメモ

▼HatenaBlogの”こよみモード”　について

・　月間でいつどんな内容を記載していたかパッとわかりやすい。
・　なんで今さらこの機能が追加されたのだろう
・　利用するにあたってメリットは何だろう
・　後からさかのぼって過去の日付でエントリがしやすい
・　後から編集しやすい
・　そもそも過去エントリを検索して編集を自分はしたことがあまりない
・　そういうニーズがベースなのか？
・　よくわからないけれども、こよみモードで見た時に何がメリットなのか思考をつづける。

▼これから読みたい書籍について

★安宅和人氏の書籍。このタイトルからして、”問題を設定する”ために本質をとらえるにはどうしたらいいかが書いてある感じがするので。是非読みたい。 

イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」

 
★ビジョナリーカンパニーの続編は３以降は読んでいない。

ビジョナリーカンパニー3 衰退の五段階

ビジョナリーカンパニー4 自分の意志で偉大になる

★ビバ！中原ラボである。最近、人事関連の話題で注目しています。

アルバイト・パート[採用・育成]入門―――「人手不足」を解消し、最高の職場をつくる

駆け出しマネジャーの成長論 - 7つの挑戦課題を「科学」する (中公新書ラクレ)

経営学習論: 人材育成を科学する

ダイアローグ 対話する組織

知がめぐり、人がつながる場のデザイン―働く大人が学び続ける”ラーニングバー”というしくみ

★おおっと、上田先生との共著を発見！

プレイフル・ラーニング

とりあえずビジネス関係はこんな感じか。




以上。