話し手の話しを聞く時は、
自分が話し手の時をイメージして聞くこと。
週会のGood&Newがまさにその状況なので、みんなそこで実践してもらいたい。
話し手側の立場を何度も経験することが大事。

ビジネスにおける上司への質問、 
「どうしたらいいですか?」
は小学生でも言える。
社会人なら「選択肢はAとBがあって、自分はAがベターだと思います、なぜならば〇〇〇〇だからです」
と言ってほしーんだよねー。

仕事の優先度は、基本的に
「スピード>クオリティ>コスト」
の順番。
6~7割の出来でいいから、一旦見てもらう、提出するのが大事。

でも本当に本当の優先度は、
「健康>スピード>クオリティ>コスト」

キングカズこと、三浦知良選手のコラムが結構面白い。
そのコラムの一節に、
『そんな時に先輩方によく言われた。「一度逃げた人間は、次に嫌なことがあると、また逃げ出す」。辛抱も大切なんだ、逃げることに慣れるな、と。』
とあって、
あのキングカズにもそういうシチュエーションがあったんだなぁ、と。

逃げることに慣れないで(三浦知良):日本経済新聞
nikkei.com/article/DGXZQODH103

Pythonが1位とのこと。
生成AIの影響が大きいのだけど、データ分析系含めてここ2〜3年で増えてきた印象。
フロント:JavaScript
バック:Python
という構造が増えそう。
Pythonを習得しよう!

「最も使う」プログラミング言語、PythonがJava超え:日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQOUC222

1年前の動画だけど、
年初に相応しいかなと思ってシェア。
「夢を諦めない」
ことの説得力ある熱い動画です。
youtube.com/watch?v=7BmNp1L612

今日の週会で共有した、
”生成AIで「自分の10年後の失業」が見えてしまった”
という記事のURLです。
面白い記事なので是非。
blog.tinect.jp/?p=83992

生成AIってLLM(大規模言語モデル)がベースになってるから、MSやGoogleといった巨大IT企業しか開発できないものだと思い込んでたけど、
この記事では
「複数の小さな言語モデルが有機的に連携して群知能としてより少ないエネルギーで課題解決ができるようになる」
ということらしい。
わかったようなわからないような(;'∀')
でもそういう生成AI企業(Sakana
AI)が日本発で生まれるかもっていうのは興味深い。
日本人じゃないけど(-_-;)

nikkei.com/article/DGXZQOUC203

ピーター・ドラッカーは以下のように言っているそうです。

「成果をあげるためには、人の強みを生かさなければならない。弱みを気にしすぎてはならない。利用できるかぎりのあらゆる強み、すなわち同僚の強み、上司の強み、自らの強みを総動員しなければならない。

強みこそが機会である。強みを生かすことは組織に特有の機能である」

マネジメントが機能していれば、
上記のような組織になれる、と。

以下の記事を読んで、気づきになりました。
blog.tinect.jp/?p=83543

この記事見ると、資産運用は
 「長期・分散・積立」
がいかに効果的かがよくわかる。
単に理論だけじゃなくて、過去40年の実績が物語ってるからね。
新NISAはまさに、長期・分散・積立の資産運用

新NISAで積み立て、成果はいつ 米株100年で検証:日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQOCD250

「く~るま~をう~るな~らビッグモーター!」でおなじみの中古車販売大手。

不正の原因が「不合理で過剰なノルマを課したこと」とのことで。

で、ノルマが
「車両修理1件あたり14万の粗利益の確保」
だったらしい。
でも車の故障や修理って大小異なるから、1件で絶対14万粗利出すの無理ゲーな場合もあるよね(;'∀')

ノルマを絶対額じゃなくて、粗利益率(%)にすりゃ、合理的だったのにね。
nikkei.com/article/DGKKZO73057

キングこと元日本代表FWカズが再びポルトガルに挑戦するとのこと。
「まだ現役やんの?、その歳で?」
と正直思うけど、
周囲がどう見ているかにかかわらず、自分の可能性にチャレンジする姿勢、それがキング・カズのカッコエエところなんだなぁ、と。
nikkei.com/article/DGXZQODH046

よくネットとかで、
「仕事の25%がAIに取って代わる」
から、
「世の中の25%の仕事がなくなる」
と言われてるようだけど、
これ誤解らしい。
実際は、
「1人あたりの業務の25%が、AIで自動化される」
が正解で、25%の仕事がなくなるわけじゃない。
だから安心だね、って話ではなく、
生成AIを利用して生産性を上げれば人口減ってもGDPを押し上げることは可能なので、日本が生成AIを政策レベルで後押ししてることは理にかなってるな、と。
nikkei.com/article/DGXZQOGN30D

Paypayの他社クレジットカード利用停止が延期になったとのこと。
これマジありがたい。
Paypayカードつくる気ないし、
クレカ決済の方がPaypay利用は断然利便性いいので。
でも1年半後に停止とかでなく、ずっと利用させてほしいねこれ。

nikkei.com/article/DGXZQOUC222

「他人の目を気にしすぎる人」には読んでほしい記事。

日本人の国民性でもあるので、「他人の目を気にするな!」というのは無理でも、
「どう解釈するか」
は変えられる。

結局、
「他人から受けるネガティブによって、テンション下がる」
という事象は、
「自分の選択でテンション下げている」
ってだけなんだな、と。

blog.tinect.jp/?p=81609

「質問がヘタな人」は、なんで質問が下手なのか?
を解説している記事。

ポイントは「前提条件」

これ間違いないので、質問下手だなぁと思う人は、是非参考に。

blog.tinect.jp/?p=81869

ChatGPTにMSのBingが搭載される、という記事。
「AIに呼びかけてイメージや骨子を伝えるだけで自動的にソフトを立ち上げ、企画書やメールの下書き、業務報告のグラフ、プレゼン資料の自動作成、ウェブ会議の要約といった業務を任せられる」
ことが精度高くできるようになるなら、それはまさに画期的。
でもビジネスマンみんなが使うようになると、アウトプットが画一的になっていくのかしら。
てなると、プロンプトエンジニアリング力が問われるということかな。
nikkei.com/article/DGXZQOGN231

スニフアウトというベンチャーが、ChatGPTに適切なプログラムコード生成を促すプロンプト集を公開してますね。
要件や制約、PG言語のバージョンなど詳細情報を伝えれば、瞬時にコードを生成してくれる。
これ本当に使えるなら開発生産性上がると思うけど、実際どうなのかしら?
flutterprompts.com/#prompts_se

日本企業の株価、日本のGDP(1~3月)ともに、堅調なことが伺えるので、米景気減速による日本への影響懸念はくすぶるものの、2024年初頭まではこのままいきそうな気配。

nikkei.com/article/DGXZQOUB160
nikkei.com/article/DGXZQOUA160

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