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私淑するバリュークリエイトの三富さんが推薦されていた「ありえないレベルで人を大切にしたら２３年連続黒字になった仕組み」（近藤宣之 (著)　ダイヤモンド社）を読みました。結論から言えば、とても良い本でした。
　内容はタイトルそのままですが、わりと自分の目指している理想に近いと思います。で、テーマの人を大切にするってことを自分なりに要約すると、この一説である”社員が会社に求めているもので一番大切なのは、「言いたいことがいえること」です。”（ｐ１３３）かと思います。

　これは、当たり前なことだけど、組織が大きくなると以外と自然と”壁”ができてしまい、お互い言いたいことがいえず、結果として組織として停滞するというのはよくある話です。
　では、どうやって「言いたいことがいえる」環境をつくるか、いろいろあるけど、やはり、社長だと思う。この本では、社長の役割を”「笑顔が社長の仕事」であり、「笑顔は社長の能力」（ｐ５４）”と指摘し、さらに”社長の笑顔は、「いつでも話しかけていいよ」「怖くないよ」という情報と同じで、社内の空気を明るくします”（ｐ５５）という。

　「社長の笑顔が多ければ多いほど、組織が活性化する」というのは、自分の確信的な仮説の一つで、先日、平松さんはソニーのカルチャーを引き合いに出してネアカたるべしと仰っていましたが、同じ話だと理解しています。
　さて、先日、グーグルが自社のチームのなかで何が生産性に寄与しているかを調査したなかで、浮かんできたのが「心理的安全性」(Psychological Safety)という。チームのメンバーがひとりひとりがそのチームにして気兼ねなく発言できる、こうした”安全性”が生産性向上のカギと。この安全性の代表が笑顔かもしれないですね。自分もいつも笑顔でいたいと努めていますが、たまにふざけるなというときがあって、気をつけないとなあと思いました。いろいろな気づきがあり良い本でした。

https://www.amazon.co.jp/dp/B06XKQTPXY

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　本日、ある先輩とご一緒させていただきまして、とても勉強になりました。

　彼曰く、いままで優秀な東大生をたくさん見てきたという。そこで、わかったのは、そうした人をどれだけたくさん見つけて、うまく使うかと。

　で、このうまく使うことは、意外と難しい。たとえ、どんな優秀であっても、自分の意図とは違うことをすることがある。そして、下手に優秀な大学を出たのでプライドも高い。そのなかで、彼の指摘は、そうした人にきちんと目的を与えて、一緒にどう目的を達成すべきか考えるべしと。

　ま、これはシリコンバレー流の業績評価でいえば、MBO(Management By Objective)、目標を設定して、それを達成するために、経営が一緒になって、汗をかくモデルそのものと思いました。

　鉄鋼王アンドリュー・カーネーギーの墓碑にはこうあります。「自分より賢き者を近づける術知りたる者、ここに眠る」、どう人を使うか、その術はいろいろやらないとわからないなあと、ただ、その積み重ねが大事なのかもしれません。

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　最近、いろいろな方に聞かれるのは、プレッシャー感じてない？
　
はい、もちろん、感じております。そりゃ、プレッシャーはあります。まあ、でも、世の中なるようにかしかならないので、下手にプレッシャーを感じて力むよりは、穏やかな気分でいたいものです（ま、あまり穏やかでないですが）

　それで思い出したのが、いつぞや読んだ武豊の本、競馬の騎手はとてつもないプレッシャーがかかります。たとえば、ディープインパクトのダービーのオッズは1.1倍、誰もが勝ち以外はないだろうというオッズです。そのなかで、騎手へのプレッシャーは相当のものだと思います。でも、彼は、実はプレッシャーを感じながらも、感じないふりをするという、さすがだなあ、と思いました。

　と考えると、平常心、どんなプレッシャーがあっても平気なふりをする、これが目指すところかなあと。新渡戸稲造の武士道によれば、武士道の拠って立つところの一つが平常心。朝に切腹を命じられた武士は何も取り乱すことなく、平常心のまま、切腹を遂行したと。ま、これが良いのか悪いのかはともかく、ぶれない平常心でいたいものです。

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3月23日（木）19:00からＷｅｂマーケティング・リレーセミナーに登壇させていただきます。ウェブマーケティングセミナーは、中学・高校の先輩でキャッチボール２１社長原田さんが主催されておられて、毎回多彩なゲストがリレーします。前回は、Schooの森さんと対談させていただき、とても大きな気づきをいただきました。ありがとうございました。

さて、次回は、フィンテックから見た企業のエコシステムという話題について議論します。自分が企業と本格的にかかわり始めたのは、アナリストを始めた10年くらい前から、それ以降、会社はどうやって大きくなっていくのか、どういう土壌が会社を育てるのか、考えてきました。

ま、企業は生き物みたいなもので、食べる餌、育つ環境によって変わるのだと思います、こうした点をフィンテックのベンチャーから議論できればと思います、登録が始まったばかりですので、ぜひ！

https://relayseminar.cb21.co.jp/

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　日経新聞のカルロス・ゴーン氏の私の履歴書を読んでいて、共感するところがありました。

　彼がルノーあるいは日産において、不振の要因が縦割りの組織にあると感じ、「会議では自己主張や実りのない議論が多く、何も決まらない。何か起きれば、言い訳が先行する」状態だったと。そして、これを変えるべくクロスファンクショナルチームをつくる。それによって、部門壁を壊し、風通しを良くして一緒に問題の解決にあたる状況をつくると。

　自分は製造業の経験はないけど、IT企業においても、これがズバリ当てはまる。IT企業の場合の多くは開発と営業の厚い壁があるケースが多い。開発は、”営業がムリな案件とってきた、仕様がムチャクチャ”と営業の詰る。一方で、営業は、”開発が遅い、バグが多い”と開発のせいにしがち。自分の経験上、開発と営業の溝が深いほど、企業の業績は落ちる、逆に、開発と営業との距離が近いほど、業績は総じて手堅い。

　で、この溝を解決するには、一つしかない。それは、マネジメントによるハンズオン・介入。開発はいつも営業が悪いというけど、たまには営業が正しいこともある、逆もしかり。だからこそ、マネジメントが場を作って、しっかりと受け止めて、フェアに判断する、そして、仕組みを作る。ま、一言でいえば、リーダーシップですね。

　「一方聞いて沙汰するな」、もうだいぶ時間がたってしまいましたが、大河ドラマ篤姫の主人公が常に心がけたことです。やっぱり、開発の話を聞いて沙汰するのではなく、開発と営業、両方の言い分をきちんと聞いて沙汰する。翻って、ゴーン氏はこうした判断能力が卓越していると思う、で、自分もまだまだだけど少しで近づければなあと思ったのでした。
　
　

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昨日、今日と和倉温泉の加賀屋にいく機会があり、いろいろと気づきがありました。

　いままで世界中でいろいろなホテル・旅館に滞在する機会がありましたが、加賀屋はおもてなしという点では、自分の中ではダントツでベストです。すばらしい旅館です。やはり、従業員一人一人が「どうしたらお客さまにとって過ごしやすい滞在ができるか」ということを徹底的に考えていて、すべてがその目線でサービスされています。たとえば、浴衣だと寝にくいだろうという配慮から夜にはパジャマを提供したり、男性には男性向けの食器、女性には女性の食器、アメニティ、タオル、何から何まで、ここまでやるかというところまで徹底しています。なので、1回だけではなく2回、3回とリピーターになる理由がとてもよくわかりました。

　やはり、このモデルはおカネがかかる。お客様に常に快適に過ごしてもらうには、仲居さんが一人で沢山お客様を相手にしていては対応できないので、結果的に従業員を増やし、かつ、研修のコストも結構かかると思う。くわえて、設備についても、常に新しく入れ替えたり、料理を変えたりしないと、ライバルに追いつかれてしまうので、やはり、常に投資をしないと競争優位を保てないモデルだと思う。そういう意味で、競合を圧倒的な投資・M&Aで出し抜くアマゾン、もしくは競馬で稼いだ賞金をすべて投資につぎ込むノーザンファームのビジネスモデルに近いかもしれない。

　この稼いだ金を全部つぎ込む全力投球型ビジネスモデルの場合、自分の経験では、やはり、どんどん投資して強くなるプレイヤーと投資の余力がなくなりジリ貧に陥るプレイヤーの二極化になりやすい。加賀屋も前者のプレイヤーで、今後もどんどん投資して強くなると思います。

　というわけで、旅館・ホテルにとどまることなく加賀屋から学ぶべき点はたくさんあります。もちろん、加賀屋のように大規模な投資は、よほどの規模でないかぎり体力的にもキツイと思う。でも、「どうしたらお客様にとって過ごしやすい滞在ができるか？」というのは知恵を絞れば実現できる気もする。たとえば、そのアプローチがデータの活用。お客様にかかわるデータを徹底的に集めて、どんな新聞を読むのか、どんな食べ物が好きなのか、枕の好みなど大規模な投資をしなくてもお客様のことを理解できる手段はいろいろあると思う。百聞は一見に如かず、加賀屋での心地よい滞在からいろいろ得るものがありました。

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　２年ほど前からインプレスさんと一緒にデータサイエンス基礎講座をやらせていただいており、来年２月分についても募集がスタートしました。

　今回は機械学習のための数学基礎編ということで、わりと、数学（統計学）をメインに扱います。いま、ディープラーニングとか機械が人間を越えるような答えを出す時代になりました。ただ、すべてを機械任せておけばよいとわけでもないと思っています。

　やっぱり、何が正しいかを自分で考えて、仮説を立てて、データで検証する。その道具として統計はアリかと思っています。たとえば、確率分布でいえば、正規分布は割とポピュラーですが、カイ二乗分布、あるいはｔ分布、いわゆる”スモールデータ”を分析する手法ですが、母集団をよりよく知る大事なツールだと思います。

　今回はこの手の確率分布の話からディープラーニングの数理までR演習を含めて取り扱います。大学のセメスターの授業を４回で扱うので、シンドイところもありますが、受講者の躓くポイントを２年かけて潰してきました。最後は巣籠さんの講演もあります。興味があればぜひ。

https://www.impressbm.co.jp/event/datascientist201702/

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何度かセミナーを開催させていただいております情報機構さんで、来年１月にPythonの機械学習セミナーを開催します。

Pythonを使って学ぶ機械学習～PC実習つきセミナー～

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先日、ある方と”要領のよい人”について話して、いろいろ得ることがありました。

　ま、要領が良いか、悪いかといえば、当たり前だけど良い方が良いことは間違いない。つまり、どんなことにあたっても、卒なくこなす、これが一般的な要領の良い人だと思う。

　で、自分はここ２年間くらい、エンジニア向けにデータサイエンスの授業をやっていますが、その中で必ず登場するのが、正規分布。ま、正規分布をザックリいうと、世の中の事象はだいたい平均に収斂するという考え方。こうしたザックリした考え方なので、ランダムウォークっぽい事象をモデル化したり、わりと便利な考え方です。

　そして、この要領が良い人は、おそらく、正規分布っぽい考え方をしているような気がします。世の中、何が起こるかわからない、でも、２σ（±5%くらいで起こる確率）、３σ（±0.03%くらいで起きる確率）は滅多に起きないので、それを排除して、一番、起こりやすいことに選択と集中する、だから、省エネできると。

　でも、思うのは、世の中、要領が良い人ばっかりだと、結局のところ、平均に起きることばかりを考えてしまうと言えるかもしれない。むしろ、絶対起きないと思われる２σ、３σを考える”要領が悪い人”も必要かもしれない。というわけで、結論、やっぱり、要領がいい人だけではなく、要領が悪い人、両方、必要かもしれない。

　最後に告知。ここ２年間、データサイエンスの授業をやってきましたが、参加者を中心にデータサイエンス友の会という集まりを１０月２６日開催します。誰でも参加可能で、まだ、参加ＯＫのようです。ご興味があればぜひ！

https://www.impressbm.co.jp/event/datascientist201610/society.html

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　やれやれ、というかんじで、この時期になるといつも村上春樹のノーベル文学賞が話題になります。で、なぜ、彼がいつも候補になるのか、ハルキストの一人として以前から不思議に思っていました。
　
　その不思議が比較的解消されたのが、去年、彼が出版した自叙伝的エッセイ「職業としての小説家」。そのなかの、「第１１回　海外に出て行く。新しいフロンティア」を読んでなるほどと思いました。

　「アメリカで作家として成功しようと思ったら、アメリカのエージェントと契約し、アメリカの大手出版社から本をださないことには、まずむずかしいよ」（ｐ２７３）とアメリカ人に忠告され、彼は忠実に守って、アメリカの文芸界の超トップクラスのエージェントと契約したと。

　そして、日本人の作家ではなく、アメリカ人と同じ土俵に立ってやっていこうと、自分で翻訳者を見つけて個人的に翻訳してもらい、その翻訳を自分でチェックし、その英訳された原稿をエージェントに持ち込み出版社に売ってもらうという努力を続け、アメリカ人と同じスタンスで扱ってもらうようにしたと。

　そうしてアメリカのマーケットを開拓したことが、ヨーロッパ、ロシア、東欧、今では世界５０カ国で読まれるようになったと。まあ、アメリカマーケットの開拓とノーベル賞候補は直接因果関係はないものの、アメリカの土俵というフロンティアを開拓した彼にやはり敬意を表したいと思う。

　これはわりとビジネスでも似たような話で、一般的には国内なんだろうけど、たまに、最初から海外を見てビジネスを展開するスケールの大きい人がいる。たとえば、５０年以上前、誰もアメリカに日本製品が通じると思わないなかで、アメリカに移住したソニーの盛田昭夫氏は最たる例だと思う。そして、そのリスクをとったからこそ、大きなリターンを得られるのではないかと。

　というわけで、今年のノーベル文学賞、日本人として新しいフロンティアを切り開いた彼に期待です。