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著名なハーバード教授陣のオムニバス。
一読の価値はありますが、各教授陣の著書を読んだ復習として最適であって、深く読むには各人の著書を読むべきです。
Posted by ブクログ
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忙しい日々の中でも、生きているこの瞬間を意識することって大事だと思う。それだけで何かに潰されたり、不安に苛まれたりすることは減るんじゃないか。
集中力をとにかくあげたいと思うし、まず何気ない時に呼吸に意識を向けるというところから始めてみたい。
Posted by ブクログ
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人間は集中できない生き物である
それは「ずっとは」集中できないということである
集中と気が散るの繰り返しなのである
集中エネルギーは消費と回復の繰り返しでもある
つまり、なぜいま集中できないのかを都度認識し、どうすべきか考えて対処することが重要。瞑想なのか、散歩なのか、音楽を聴くのか
根本的な習
...続きを読む慣を改善したい時は、システムを使う。スマホを使わない時間を設けたり、メールをチェックしないで作業する時間をブロックしたり
Posted by ブクログ
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本書は、２０１９年にＨＢＲの経営論文としてまとめて書籍化されたものです。
論文は等位的でどこから読んでも構わないとあります。
気になった点は、次の通りです。
・ＡＩをビジネス遂行能力という視点でとらえると３つの重要な役割に分けられる。①ビジネスプロセスの自動化：ＲＰＡ，②データ分析によるインサイ
...続きを読むトの獲得：機械学習、③顧客や従業員に対するエンゲージメント：意思決定支援、ヘルプデスク
・ＡＩ技術フレームワーク ４つのステップ
①技術を理解する：ＡＩの得手不得手を理解する
②プロジェクトのポートフォリオを作成する：機会の特定、ユースケースの特定、技術の特定 要はニーズと能力を把握して、各プロジェクトの優先度を判断する
③試験プロジェクトを立ち上げる：ビジネスプロセスの再設計
④規模を拡大する：パイロットシステムを全社展開する、そのために、人の力と、ＡＩの力を統合する
・データサイエンスにアルゴリズム以外の要素を加味して、結果を完全する。人を活用する
・アルゴリズムの特性を理解する アルゴリズムは融通が利かない、アルゴリズムはブラックボックスである、ソフトゴールを反映してアルゴリズムを修正する
・正しいデータを選ぶ。広い視野で、データの幅を広げる。アルゴリズムの限界を知る
・ＡＩアシスタントで、日常生活を大きく変える。たとえば、アレクサ
・プラットフォーマーに必要なもの、①顧客の獲得、②顧客満足、③顧客の維持。そのためには、正確性、整合性、プライバシーを満足する
・ＡＲ（拡張現実）は、社会に大きな影響を与え、様々な分野でコストを低減する
・ＡＲは、教育・訓練の既成概念を打ち破っている。２次元の画像から、３次元のホログラムなど。見える化で、費用や時間を短縮できる。
・ＶＲ（仮想現実）との統合：シミュレーション、規模の超越、仮想ワークショップなどで、協働体験を実施、コスト低減と、リスクの低減も。
・ＡＲとバリューチェーン
製品開発（ＣＡＤの３次元モデルをホログラムで。造船における完成した様子をＡＲで可視化できる
製造 組み立てライン、倉庫業務などを効率化、正確性の追求
マーケティングと営業 ショールームでのデモ化、顧客体験、さまざまな組み合わせを体験できる
アフターサービス 予測解析で修理方法の案内、部品の劣化などを可視化。サービスマニュアルから、ＡＲ表示へ。
・ドローンは空のセンサー、空飛ぶモノのインターネット。
・ドローンの自動運転技術、兵器から、ただの道具へ進化していく。ドローンがデータを集めて、クラウドに送り、データを分析結果を活用するモデルとなっていく。
・農業や、建設の現場、地図などでドローンを活用
・ブロックチェーンは、経済・社会システムを一新する基盤技術。
・Ｐ２Ｐネットワークをベースにゆっくりと社会に浸透していくことを予言。
・様々な素材を安価に３Ｄプリンターで使えるようになってきた
・旧来の射出成型や、ＣＮＣ加工で作れないものも３Ｄプリンターで作れる、しかも金型いらないので安価。
・３Ｄプリンターを活用する６つのビジネスモデル
① マス・カスタマイズ 大量カスタマイズ生産
② マス・バラエティ 大量多品種生産
③ マス・セグメンテーション 大量セグメント生産
④ マス・モジュライゼーション 大量モジュール化生産
⑤ マス・コンプレキシティ 大量複雑化生産
⑥ マス・スタンダイゼーション 大量規格品生産
・人間とＡＩとの補完について
・人間が機械を助ける ①訓練：機械学習・機械翻訳、②説明：ＡＩのふるまいを説明して補完する、③維持：ＡＩシステムを安全に、的確に維持保全する
・機械が人間を助ける ①増幅：分析能力、決定能力などを高める ②交信・交流：データの入力、音声などの入力 ③体現：ロボットに知性を体現
・ＡＩからの価値を引き出すには、５つの特性を見直す ①柔軟性、②スピード、③規模、④意思決定、⑤個別化
・考える機械といかに働くのか
・アルゴリズムを信用するとき、信用しないとき 往々にして人は、アルゴリズムよりも直観を信じる、これをアルゴリズム回避という
・ハブ・エコノミーの興隆：ＡＩとネットワークが社会に浸透していく。①ムーアの法則：ＣＰＵ能力は２年ごとに倍増する ②メカトーフの法則：ノードや利用者が増加するとネットワークの価値が増える ③バラバシの唱える法則：特定ノードに利用が集中すると追加ノードが設置され、利用が集中する部分が一層重要視されるようになる
目次
はじめに
第１章 ＡＩを業務改善に活かす法
第２章 ＡＩとスタイリストの融合で顧客体験を変えた
第３章 アルゴリズムを最大限に活用する法
第４章 「アレクサ」時代のマーケティング
第５章 ＡＲ戦略：拡張現実の並外れた可能性
第６章 ドローン・エコノミー：データ取得の革命がビジネスを変える
第７章 ブロックチェーンと企業戦略
第８章 ３Ｄプリンティングの進化がものづくりの常識を覆す
第９章 コラボレーティンブ・インテリジェンス：人間とＡＩの理想的な関係
第１０章 あなたの上司がロボットに代わったら
第１１章 ハブ・エコノミー：少数のデジタル企業が世界を牛耳る時代
Posted by ブクログ
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いかに自分中心の聞き方から脱却し、相手を思ったアクティブリスニングへ変化させるかがキー。
リーダーとしてのリスニングも書かれていてためになります。
Posted by ブクログ
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人間は集中できない生き物である
本書は、２０１９年にＨＢＲの経営論文としてまとめて書籍化されたものです。![ハーバード・ビジネス・レビュー[ＥＩシリーズ] マインドフル・リスニング](https://res.booklive.jp/845484/001/thumbnail/S.jpg)
いかに自分中心の聞き方から脱却し、相手を思ったアクティブリスニングへ変化させるかがキー。