システム導入のプレイングマネージャがお伝えできる「失敗は成功の素」だよね

私は関西出身のコンサルです。海外常駐経験もあり、色々勉強させて頂きました。
本ブログでは、自分のコンサルティング経験の中で得た「成功の素」を提供し、特に日本のみなさんにお役に立てればと思っています。

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部下と上司の目標設定の解釈がずれていて

 

プロジェクトが終わった後の評価で意見が食い違うこと

 

よくありませんか?

 

部下には出来るだけ定量的、かつ、評価内容を文書化して

 

具体的に評価のズレが発生しても、それを最小限に留めておく工夫が不可欠です

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今週の日経コンピュータの特集は

 

LPWAでした。

 

まだまだ、知名度の低いLPWAですが

 

少ない電力で幅広いエリアの電波をカバーできて

 

かつ、運用コストが安価なことから

 

IoTの普及を即す新たな技術として期待されています。

 

AI、IoTはアイデア勝負なところが多く

 

その文脈の中でデザインシンキングが普及したり

 

今までと異なるビジネスの流れを

 

肌で感じる毎日です。

 

どこで、どのようにビジネスを推進していくのか

 

益々、戦略と実行のバランスが求められそうです

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年初に立てた100個のTo Do

一月よりも達成のペースが下がってきました。

原因は色々あるんですが

幾つかは目標の見直しが必要なものも

ありそうです。

最初に決めた目標も守ることが大事

一方、見直しも大事ですよね。

1番ダメなのは、考えが偏ってしまう事

常に中心がどこなのか、何が最終手段なのか

自分の考えに近い所はなんなのか

精査して目標を見直し

達成していきたいものです。
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昨日少し話題にした人工知能そうですし
 
マンネリ化した組織やチームも同様なのですが
 
同じパターンの繰り返しで失敗していることに
 
早く気づける仕組みを個人や組織で作り込むことが不可欠です。
 
人工知能は原則、統計処理なので
 
似たものをくくることに長けていることから
 
同じ様な選択をし続けることが明らかで、現時点では期待することが難しいかもしれません。
 
一方、人間も変化を嫌い、一旦決めたパターンに当てはめて
 
同じように物事を処理することが多いので
 
人工知能と人間は同じような意思決定を結局は行っているということかもしれません。
 
個人や組織が同じパターンにハマってしまうことを防ぐには
 
外からのノイズを受け止めて傾向を変化させるしかありません。
 
人間が主導する場合、変革ステップ等のノウハウは体系化されているので
 
この方法を知っているか、また、使いこなせるリーダーがいれば
 
実行可能です。
 
一方、人工知能がリーダーシップを取れるか
 
人工知能が企業変革のステップをキッチリ
 
主導してくれる日が来るのか見ものです!!
 
その時、人工知能は人間を超えたといえるのではないかと!!
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人工知能ブームで様々な本が大量に出回るようになりました。
 
カテゴリーで言えば、以下の3点に分類されているように思います。
 
・人工知能の基礎的な考え方を記述している本
・人工知能のアルゴリズムや実践的な使い方を説明している本
・人工知能と人間との付き合い方を記述している本
 
基礎的なものも、”アルゴリズムや実践的な使い方”と”人間との付き合い方”
 
のどちらかに比重が多めに取られていることが多いと思います。
 
人工知能のアルゴリズムや実践的な使い方を記述している本は
 
私が大学生の時からよく知られているアルゴリズムをベースに
 
記載されているものが殆どです。
 
高校生の数学の知識がないと理解が難しく
 
四則演算以外ずっとやってこなかった人は、
 
数学的な解説があると殆どの人が挫折してしまうでしょうね。。。
 
人間との付き合い方について記述されている本は
 
人間を超えられる派と超えられる派に分かれているようですね。
 
私は、超えられる派です。
 
超えられない派は、人間の感情は数値化できないという主張が根底にあるようです。
 
つまり、使命感、責任感、情熱、悲しみ、怒りなどの感情は数値化できないから
 
人間を超える意思決定が出来ないという立場です。
 
私はこれらも、何らかのアルゴリズムがあるので
 
結局は数値化してしまうことが可能ではないかとの立場を取ってます。
 
ディープラーニングはまさに、20年前のAI技術の壁を打ち破ったと言えるので
 
今後のコンピュータの性能とアルゴリズム化によって
 
人間の意思決定を人工知能が担うことも可能ではないかと
 
考えています。
 
 
 
 
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