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さて、今から約２年前の２０１８年の正月、ふと、どれくらい１年間に本を読んでるのか記録をつけてみようと思い立ちました。で、いろいろサービス・アプリを試した結果、読書メーターのアプリでバーコードで読んだ本を登録して、年度ごとに本棚を作るという方法に行きつきました。（https://bookmeter.com/users/814464/bookcases）

　で、年間読んだ本は２０１８年が９３冊、２０１９年が９４冊、１０年くらいだいたいこんなもんだと思います。とにもかくにも、読書の習慣を教えてくれた親、そして、競うように読んだ中高時代に感謝します。ジャンルはビジネス、評伝、小説、競馬系が多いですかね。入手チャネルは、１．ネット（メインはアマゾン、ただ、おすすめがイケてないので別途ルートを考え中、あとは、honto.jpの新刊リスト）、２．ブックオフなどの古本、３．リアル書店、４．著者・出版社等からの頂き物。ちなみに、本は買ってもコレクターではないので、半分くらい年末に売ります、最近はリコマースをつかってます。で、入手割合としては、２０１９年は圧倒的に３．リアル書店が減りました、まあ、書店が減ってるので仕方ないといえば仕方ない気もします。書店は減るのは仕方ないですが、何らかの形で活字文化は残ってほしいと切実に願います。

　そして、２０１９年読んだ本で印象に残ったのはこの５冊。もしよかったらお正月の読書リストにでも！

１．FACTFULLNESS：　これは問答無用に面白かったです、自分がいかに偏見のなかで生きているか気づかせてくれました。

２．ディープラーニング革命：今年は機械学習の本を上梓させていただき、この手の本をいろいろ読みましたが、これが一番でした。著者は、ディープラーニングの産みの親と言える方で、ディープラーニングの歴史、目指すところ、そして、その限界がとてもよく理解できました。

３．ホモ・デウス：人間がデータの力で増幅され、デウス（神）になるという意欲作。ホントかと思うかもしれないけど、サピエンスの著者らしくきちんとこれまでの歴史をレビューし、今後を考える、刺激的な一冊でした。

４．ザ・ロイヤルファミリー：競馬系ではこれが良かったです。この手の小説では宮本輝「優駿」が代表作ですが、この本は馬主・マネージャーが主人公で「継承」がテーマ。代を経て、継承する、これは学ぶところがありました。

５．経済学者の勉強術：勉強術のようなノウハウ本はあまり読まないのですが、これは面白かったです。「自分の好きな本を読むべし」という他愛ない結論ですが、根井先生の溢れんばかりの教養が全ページから伝わってきました。教養人の勉強法＋ケインズを中心とする近代経済学のさわりもあり、２度おいしい本でした。

２０２０年、また、新しい本との僥倖が愉しみです。

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早いもので２０１９年も今日が仕事納めです。１年の最後の仕事日に締めくくるのが毎年の恒例なので、今年も。

　２０１９年、２年前に網膜剥離でしんどかった時があったのですが、今年は病気系は特になく、１年を健康に過ごせたことに、まずは感謝です。そして、今年も様々な出会いがあり、そこから多くの学びがありました、一人一人お伝えできませんが、ありがとうございました！

　そして、２０１９年、一番、印象に残ったことといえば、やはり、ラグビーワールドカップです。ラッキーなことに、９月２１日のオーストラリア・フィジー戦＠札幌の現地観戦もできました。

　現地観戦以上に心に残ったのが、日本代表のスローガン「ワン・チーム」です。日本代表といっても、国籍も見た目も違うかもしれない、だけど、日本代表という「ワン・チーム」としてチームのために一丸となって戦う。

　ラグビーという特殊なスポーツだからかもしれないですが、周りを見渡すと、会社の部同士で対立して会社として一丸となっていない、外人だからといって採用しないとか、どこかを特定するわけではありませんが、「ワンチーム」の対極って、日本ではよくありますよね。

　お互いを尊重してチームとして戦う　－　自分はこれをダイバーシティと思っているのですが、ラグビー日本代表はこれを教えてくれました。そして、今度は「ワン・チーム」を我々が実践しなくてはいけないと思いを強くしました。大事なことを教えてくれた日本代表に感謝です。

　さて、２０２０年は、なんといっても東京オリンピックですね。どんな感動に巡りあえるのか、いまからワクワクしています。
　

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さて、先日、ある方とお話しして、なるほど、と思ったことがあったのでシェアします。その方は、いろいろな会社のコンサルティングを受けているようでしたが、そのなかでコンサルティングのパターンがいくつかあると言います。

　一番オーソドックスなのは、ソリューションを提示するケース。まあ、医者で例えれば、具合の悪い患者さんを診断して、原因を特定して、処方（手術、処方箋）するといったところでしょうか。会社でも、たとえば、業績の悪化という事象に対して、その要因を特定して、処方（リストラ、売り上げ拡大）するのは一般的ですよね。

　一番ダメなのは、我田引水パターン、クライアントそっちのけで自社の製品・ソリューションにつなげる、これもシステム系だとあるあるですよね。ニーズもないまま、うちの製品買ってくださいといったヤツ。

　で、最後に一番良かったのが、「気づかせる」コンサルティングだという。コンサルタントは、とくにソリューションも提示しなければ、売り込みもしない、ただ、クライアントの話を聞く。そして、聞くだけじゃなくて、いろいろ角度を変えて聞いたり、変化球を投げたりして、クライアントに「あ、そうなんだ」と気づかせる。

子供の教育と同じで、人から、ああだこうだ言われるよりも、自分で気づいたことを実行した方が、やる気になりますよね。ちなみに、かのピーター・ドラッガーもコンサルティングの際、まさにこの方式を実践していたといいます、なので、この方式を自分は勝手にドラッガー式コンサルティングと呼んでいます。

　で、これはコンサルタント・クライアントの関係だけではなくて、同僚との関係、上司部下との関係、家庭との関係、コミュニケーション全般の話ですよね。自分の意見を押し付けるのではなくて、相手に気づかせる、常にこうありたいものです。

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１０月１２日、台風１９号が東日本に大きな被害の爪あとを残しました。千曲川の氾濫等、今回、被災された方には一日も早い復興、日常生活への復帰を心からお祈り申し上げます。

　さて、台風１９号で思ったのは、東京そして日本のresilienceです。resilienceは、日本語に訳しにくくて、回復力、対応力ですが、発生した事象に対して柔軟に対応・リカバーすること、強いて言えば、這い上がること、と理解しています。

　たとえば、東京は４００年前、江戸として幕府の拠点になってから、川を中心に街を構築してきました。川はモノ・人を運ぶのに便利な反面、台風のような災害に影響を受け、ときには壊滅的な被害をうけます。そして、川に限らず、東京は何度も壊滅的な被害を受けました、関東大震災、東京大空襲、そして、最近では東日本大震災、「もうダメだ」と思ったときは何度もあったと思います。実際、自分も東日本大震災の計画停電はしんどかったです。でも、あきらめずにresilienceで何度も這い上がり、その田保に強くなってきました。

　そして、企業も都市に似ていると思います。企業は長くやっていると「もうダメだ」という瞬間があります。でも、そうした艱難辛苦に逃げることなく正面から立ち向かい、あきらめずにresilienceで這い上がる、そうした会社は立ち直って、そして、強くなって、ちょっとやそっとのことじゃ潰れなくなると思います。

　というわけで、resilience、何度も這い上がることが強くなる、そんなことを学びました

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新著が出版されます、タイトルは「よくわかる最新機械学習の基本と仕組み」です。今週末くらいから書店に並ぶそうです。これで自分の著書はデジタル版も入れて11冊目になりました、「よく書くねぇ」、と人に言われますが、音楽とか絵とかがダメな自分にとって書くことは、自分を表現する唯一と言っていい手段なので、これからもニーズがある限り続けていきたいです。

　で、今回はこれまでの蓄積もあるしすぐ終わるだろうと最初は高を括っていましたが、結局、今回もこれまでと同様もしくは最大の難産でした。去年の量子コンピュータでは、その過程を旅と表現しましたが、今回の機械学習は険しい山の登攀でした。機械学習の場合、ディープラーニングなど数学的に難しいトピックがあり、それを数学を使わず説明するには自分がハラオチするまで理解する必要があり、そのために原典の論文を読んだり、ソースコードを読んだり（これは長い間大学にいた賜物ですね、今更ながら感謝してます）して難所をクリアし、納得できるレベルまで辿り着きました。

　この登攀過程は、本当に脳に汗をかくというくらいの経験で、土日は悩み考えすぎて、夢にも出てくるくらいでした。ただ、こうした悶絶も決して無駄ではなく、とくに今回はディープラーニングについて深く考える機会がありました。自分の結論は、ディープラーニングは、人間ならびに生物の脳をシミュレーション、広い意味で自然現象を利用したいわゆる自然コンピューティングという話と理解しました、ディープラーニングの結果がブラックボックスであることは、自然コンピューティングなので、ある意味当たり前なのかと。これまでの機械学習とディープラーニングのすみわけはできそうな気がしています。こうしたことをいろいろ考えて、難所を乗り越えた結果、ボリュームは前回の量子コンピュータの倍（３００ページ）くらいなりました、が、お値段は1800円（税抜）とこの手の本では割とお買い得感があると思います。

　最後に登攀といっても、ソロクライマーのように一人で登るわけではなく、多くの方のご協力によるものです。ありがとうございました！この場を借りて深く御礼申し上げます。

次は白紙ですが、何か面白いテーマが見つかったら、チャンレジしたいと思います！

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稲盛さんの新刊「心。」に染み入る話がありました。

　京都の小さな町工場からスタートした京セラが創業して初めての注文が松下電器（パナソニック）。で、当時は、ほとんど名前が知られてなかった京セラに注文してくれたことに感謝する反面、品質・価格はとても厳しく、とくに価格については毎年厳しい値下げ要求があり、それに応えるには並々ならぬ努力が必要だったといいます。

　他の業者は、これに対して「下請けいじめ」と不平不満をこぼす一方、京セラは毎年注文を頂けること、それによって鍛えられていることに感謝しました。そして、一見、無茶にみえる注文でも採算が取れるように知恵を絞り、努力を重ねた結果、京セラが米国に進出した際、他社にくらべて、圧倒的に安くてよい製品ということで、広く受け入れられたという。

　これはIT系でも当てはまる話かと。無茶な注文とブラックとの線引きは難しいところですが、不平不満をいわず、ポジティブに取り組む、これは大事で、そして、無茶な納期でもちゃんとやってくれる、こういう会社は信頼されますよね。

　会社の財務だけを見るのではなく経営者に会って、経営者の考え方を知るべし」　ー　昔、アナリストをやっていたとき、よく言われました。たぶん、こういう心がけを見るべしということなんだと思います。

　というわけで、一見、無茶と思われることでも、きちんと検討して、知恵を絞って、不平不満を言わず、ポジティブに取り組む、これは大事ですね。

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週末を利用してインドのプネ―にいってきました。ライフワークとしてやっているデータサイエンス講習で協業できないかとプネ―にあるSymbiosis大学という割と大きな私立大学を訪問してきました。

　たしか最後に訪問したのがアナリスト時代のバンガロールだったので、もう１０年近くたちます、１０年の間にインドも変わりました。バンガロール、名を改めベンガル―ル空港は見違えるほどきれいな建物となり、プネ―でも至る所で新しいビルの建築が進んでます。

　でも当時と変わらないのが若さ、企業でも大学でもとにかく若い。若ければいいという話ではないけど、やっぱり、無茶ともいえる発想は若さによると思うのです。そう言ってる自分は年を取ってきてるのかもしれないですねｗまあ、これは東南アジア全般に言えると思います。日本はこのパワーを活用したいですね。

　ちなみに、３年ほど前フィンテックの本を書いて、そのなかで、インドではこれからPaytmが熱くなるという話を書きました。で、インドでは街のチャイ屋台でもPaytmが使えて、書いた通りになりましたｗこういう現地現物でみるのも大事ですね。

　インド訪問のもともとの発端は自分の叔父さんで、「インドに行って、今の状況を見てこい」と何度も言われました。えてして、日本は住みやすいので日本にとどまりがちですが、自分の知らないところに積極的にいくこと、これも価値あることだと思いました。

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４年ほど前からデータサイエンス・AI（R,Python）の研修を始めています。

そのなかで、これまでお付き合いのあったSGS社とインドAI研修にかかわらせていただくことになりました。

国内と海外のプログラムで国内での研修を担当します。

インドの素晴らしい先生が担当いただけるので今から楽しみです。

SGSのAI研修

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　７月３０日の日経の記事に「社会人が学び直し、政府が支援拡充」という記事があり、よいことと思いました。

自分はもう４年近く前から、主にエンジニア向けに統計・データサイエンス・プログラミングをＲ・Ｐｙｔｈｏｎの実習を含めながら教えています。

そのなかで伝えたいことの一つは数学の面白さです。ピュアに数学をやるわけではないのですが、正規分布の考え方、ｔ分布によるスモールデータ、回帰分析と二乗誤差、ロジスティクス回帰とオッズ、主成分分析の次元削減、サポートベクターマシンとラグランジュ未定乗数法、ベイズ推定の事前分布・事後分布、ディープラーニングの数理（活性化関数、勾配降下法、ボルツマン機械学習など）、なかには理解するのに骨が折れるものもありますが、ちゃんと理解できると新しい世界が広がる、ファインマンさん的にいえば「The Pleasure of finding thing out (ものごとをつきつめるよろこび）」だと思うのです。

で、残念なことに、この手の数学の話、自分の感覚だと半分くらいが中学・高校で「もういいや」となってしまうケースがおおいようです、その主たる原因は数学の先生の説明がつまらない、よくわからない、怖かった、からだと。まあ、これはありますよね。逆に、中高一貫校で魅力的な数学の先生に感化されて数学の道に進むという人もいるので、やはり、中学高校時代の数学との出会いというのはとても大事だと思います。

でも、最近思うのは数学の入り口は、別に中学高校でなくてもよいと思います。社会人になって、Excelからはじめて統計って面白い、それも大事な入り口だと思います。そして、その入り口を積極的に支援する、それが回り回って日本の技術力の裾野を広げるのかもしれません。

で、番宣になってしまいますがｗ、だいたい月に１～２回程度、この手のセミナーをやらせていただいております。直近で申し込めるものだと、ＮＴＴデータ数理様によるR で始める R コマンド不要の機械学習、ちょっとライトな感じですが、雰囲気はつかめるかと思います。

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　もう先月の話になりますが、平成最後のダービーは福永ジョッキーの素晴らしい勝利で幕を閉じました。彼は今年こそはダービージョッキーと言われ続けてはや19年、ようやく勝利をつかみました。残念ながら自分の馬券はかすりませんでしたが、いいレースでした。

　さて、ダービーに次ぐ、6月のスポーツイベントは、やはり、ワールドカップですね。競馬にサッカーに来年はラグビーと自分はイギリスかぶれかもしれません。とはいうものの、ワールドカップ、ひいては、サッカーからマネジメントを学ぶところがとても多いと思います。

　当たり前ですが、サッカーでは、監督と選手が分離しています。ま、スーツ着ている監督が、ユニフォームに着替えて、ドリブル・シュートってないですよね。野球では、たまに、捕手兼監督みたいなプレイングマネージャーはありますが、サッカーはないです。

　で、自分でドリブル、シュート、得点を決めることができない監督は何ができるか？これってマネジメントそのものですよね。当たり前ですが、チームの目的は勝つこと。勝つためにどうするか、これを考えるのが監督の仕事だと思います。会社であれば、マネジメントが売上・利益を達成するために、どうするか、を考えるに近いかもしれません。

　もちろん、選手一人一人も勝つために、どうするか考えているはずです。会社でも計画を達成するために、社員一人一人がどうするか考えますよね。そのなかで、監督の役割は、選手一人一人の方向性（ベクトル）を合わせることなのだと思うのです。たとえば、４－４－２のフォーメーションの場合、オフェンスの際、あるいは、ディフェンスの際、どう動くべきか、その方向性を示して徹底させる。そして、個々の選手がその方向性のもとに動いた結果、チーム全体もベストな方向になる。監督がこうした方向を示して、結果を出すことが、監督の役割なのだと思います。

　これは、会社も同じですよね。営業でガンガン攻めるというオフェンスの時もあれば、獲得した案件を確実にこなすディフェンスもあります。そして、いまの状況が、オフェンスのときか、ディフェンスのときか、個々人が臨機応変に判断する、あるいは、そうした方向性がマネジメントから示されて実践する、これができる会社は強いと思います。

　もう一つは、選手の入れ替えも監督の役割と思います。バレーボールなんかもそうですが、流れを変えるために選手を入れ替える、これは監督の特権です。会社も同じですよね。ある部署がうまく行ってないとき、新しい人材を入れる、あるいは、配置転換する、それによって、組織が活性化して結果が出る、こうした入れ替えの巧拙が会社の業績に影響します。進むべき方向を示して、人材を配置する、自分はあまりできてないですが、これが監督、マネジメントの腕の見せ所と思うのです。

　というわけで、今年のワールドカップ、日本代表の活躍にも、もちろん期待ですが、それぞれの監督がどう考えて、どうアクションするか、これも楽しみたいと思います。