堀田創のレビュー一覧
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ネタバレ本書は、リーダーシップを「引っ張る力」や「統制力」ではなく、チーム本来の強みや個性を引き出すための設計行為として捉えている点が非常に秀逸です。無理に人を変えようとせず、「らしさ」を起点にチームが機能していくプロセスが丁寧に描かれています。
特に印象的なのは、チームがうまく回らない原因を、個人の能力不足ではなく、関係性のズレ・役割の不明瞭さ・価値観の未共有といった構造の問題として扱っている点です。そのため、読み手は自分や他人を責めることなく、冷静にチームを見直す視点を得られます。
また、抽象論に終始せず、日常の関わり方や問いの立て方など、現場で試しやすいヒントが多く盛り込まれているため、実践と内省を自然に行き来できる構成になっています。読み進めるうちに、リーダー自身のスタンスも整っていく感覚があります。 -
Posted by ブクログ
▼感想
・認知科学に関連する本について、直近多く手に取っておりますが、その中でも特におすすめの一冊。
・本書はチーム・組織のパーパスにまで踏み込んで、記載されているのが特に素晴らしい。(個人観点では他の本でも学べる)
・下のメモ3つは特に大事だと感じた部分。自分が体現するのは当然として、いかにメンバーのゴールを伴走して発見するか、組織の集団的エフィカシーが実現するかを考えながら日々行動する。
▼メモ(抜粋)
・P81:内部モデルの更新を引き起こしえるゴールは、以下2つを満たしていなければならない。プラスして圧倒的な臨場感を持った時、人や組織の「ものの見方」は劇的に変わらざる得ない
>条件①:「真のWant to」に基づいていること
>条件②:「現状の外側」に設定されていること
・P89:現状維持の誘惑に引きずられることなく、いかにして「現状の外」にあるゴールにチーム・組織全体を、個々のメンバーを、そして自分自身を「没入」させていくか。リーダーシップはこの一点にかかっている。
・P170:「現状の外側のゴール」にエフィカシーを抱くとはどういうことか、なぜそれが圧倒的な行動へのドライバーとなるのかを、リーダーみずから体現して周囲にみせていくしかない。それがチームを生まれ変わらせる土台となる。 -
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ネタバレある作業をデジタルに置き換えただけの直線的なデジタルシフトではなく、AIに新しく学習させるためのデータを自走的に作り出して再学習させるループを何重にも回していけることが重要という点はとても腹落ち。この点、前職の事業会社でDXの名の下で行われてたことも思い返せば前者だったのだなとなかった視点。所々、それは本当に差別化できるユニークなループなのか疑問な点はあったものの総じて新しい視点が得られた。特にユーザーインザループの構造で、ユーザーが気づかない無意識な行動で新しくデータを生み出させるGoogleの例は面白く、行動と結びついたUXのデザインと密接に結びついていくのだなと思いながら読み進めてたらその通りに書いてあった。
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Posted by ブクログ
ここ最近悩んでいたことの答えがすべて書いてあったような気がした本。
やっぱり働くことの意義って前年何%プラスとかそういうところだけじゃダメだな、と思う。理想とか、ワクワクドリブンとか、そういうキーワードは決して生半可な夢物語ではない。
いっぱい付箋貼りながら読みました。今後働き方に思い悩んだ時、付箋の箇所を見直したいと思います。
働くことに悩んでいる人すべてに読んでもらいたい本です。特にチームを率いる立場の人たちは読んだ方が良い本です。あなたのチームの熱量が足りないのはなぜか、そして着火するにはどうしたらいいのか、のヒントが見つかると思います。 -
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AI(人工知能)を、技術的に論じたものではなく、ビジネスモデルの中で戦略デザインとして位置づけたものです。
■わかりやすく、前半は、ビジネスモデルなどの解説、後半は、ケーススタディをつかった実例を扱っています。
■AIがコモディティ化し、ゲームの焦点が、「技術」でなくなったいま、もとめられているのはAI活用の「戦略デザイン」です。
■それは、ダブルハーベストループという戦略モデルです。
すくなくとも、実務ベースと金融ベースの二重ループが作れるわけで、このダブルハーベストループを回し続ければライバルは追いつけなくなるというのが本書の最大のメッセージである。
■勝ち続けるための仕組みとしてAIの深層学習をベースにおいたループ構造をつくって回す
■他者の模倣ができないように、ループも二重三重につくって、複数の競争優位を築き上げる
AIは人間の仕事を奪うのではなく、人間の仕事をアシストしてくれる存在
3つのアプローチがある
①ヒューマン・イン・ザ・ループ 人間とAIのコラボ 深層学習と追学習で成長する。さらにその中には人力検査型、人間バックアップ型、監査型の3つの型がある
②エキスパート・イン・ザ・ループ 専門家の能力を最大化する
③ユーザ・イン・ザ・ループ ユーザに参加してもらってAIの精度を上げていく
AIが発揮している価値は5種
①売上増大 ②コスト削減 ③リスク・損失予測 ④UX向上 ⑤R&D加速
AIの機能は3種
①認識 ②予測 ③対処
業務の全体最適とAI ボトルネックにAIを適用して大きな効果を得る
(全体にはAIは適用できないのでどこに適用するのが効果があるのかを検討する)
・レスデータ 少数の有効なデータをつかって、迅速にAIを立ち上げる GANなど作られたデータなどを使う
・トランスラーニング 領域Xで開発したAIを領域Yに適用する
UVP:ユニークバリュープロポジション 他社にはない唯一無二の価値を追求する
100人が必要な業務にAIを適用して、たとえば85%が上限になった場合、その85%をサチュレーションという
飽和均衡になった業務は人がやるが、85%の効果があった。さらに学習で95%になった場合、残15%を残5%にしたわけなので、そこから、さらに3倍の効果があったことになる。
ループを一重にしておくと、他社から模倣されて、レッドオーシャンになってしまう。それを防ぐために、二重三重のループを形成する
どんなデータをためればいいのか?
①IDに紐づいた個人データ ②取引先データ ③地理データ
ハーベストループ実装の9ステップ
①KPIに落とし込む
②推論パイプラインのデザインとレビュー
③初期データの特定と準備
④初期実験とファインチューニング:POC
⑤累積データの「型」特定
⑥UI/UXデザイン
⑦実装・デプロイ
⑧クオリティチェック
⑨実運用と継続効果検証
・AIプロジェクトは、不確実性にある。WBSを用意してもほとんど守られないという現実 POCなどを使う
・イテレーションを使って短期間に開発⇒検証を繰り返す(アジャイル)
目次は次の通りです。
はじめに 「技術」から「戦略デザイン」へ
Prologue 勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」ーハーベストループとは何か?
Chapter 1 AIと人とのコラボレーション ーヒューマン・イン・ザ・ループ
Chapter 2 AIで何を実現するかを見極める ー戦略デザイン構築のための基盤つくり
Chapter 3 戦略基盤を競争優位に変換する ー戦略デザインとしてのAI
Chapter 4 データを収穫するループをつくる ーハーベストループでAIを育てる
Chapter 5 多重ループを回して圧勝する -ダブルハーベストこそ最強の戦略
Chapter 6 ハーベストストーリーを実装する ーAIプロジェクトマネジメントの考え方
Epilogue 地球をやさしく包む「最後のループ」ーSDGsとハーベストループ
おわりに AIよりも戦略よりも大事なこと -
Posted by ブクログ
ネタバレ・感想
やる気や根性論だけでは、若い子ほどついていかないし離れていく。どうしたら心理的安全性も高く常に活発で意識高いチームが出来上がるか。そんなチームを導くリーダーになれるか?をまとめた書籍。
とても学びになるいい本でした。
1番刺さったのが下記の事実
変化を求められる時代にはエフィカシーの低い集団にいると
自分はできる という手答えを持った人材ほど弛んだ組織に居心地の悪さを感じ、離れていく。
→変革の力を失って、時代の荒波に淘汰される。
・Todo
★どうすれば内部モデルを変えられるか?
→
①真のやりたいことに基づく
②現場の外側に設定されている
※現行から120%の売上目標ではなく、
努力では到底達成できなそうなこと、一体どうすれば達成するのか全く見当がつかないようなこと
★Have to を洗い出し、真のWant toに気づく、
そのためにHave toを捨てる
※捨てることを先に決断し、捨て方を考える。
★アファメーションのフレーズを考える。
※ゴールへの没入を1発で呼び起こすワード。
自分の説明書ときて好きなものや価値観を相互にオープンにしておき、どんな仕事へ価値観を持つかなどオープンにする
才能、ゴール、wanttoを書く。
ストレングスファインダーの結果を書くのも最適。
★リーダーは
①have toを捨てる
②まず決断、プロセスはあと回し
③パーパスを自分ごとかする
④メンバー全員wanttoを実現
⑤フィードフォワードを意識 -
Posted by ブクログ
未来を自分事化すること、センスメイキングを通して過去ではなく自分が未来を創ることを臨場感を持って突き進むべき。
これがトランスフォーメーション思考であり、30年以上先に実現する現状とは全く異なるような世界観=MTPが今後個々人に必要であると説く。
ありたい未来を意思を持ってイメージして、その状況から現在を捉え、まず違和感を頂き、変革テーマとして実行をしていく。
そこで必要な事は、その夢を大きく捉え、人間らしさの視点で世の中をどう後押しするか。
夢が叶った後に何が生まれ、世界にどういう変化を自分は起こしているか。その際に将来、隣には誰と組んでいるか。結果、MTPが実現された時、何のために生きていると実感出来るか。
未来思考を繰り返しイメージ出来ればMTPはより強固になる。
併せて技術変化の変曲点を迎えそうなところを探して、それに乗る感覚が必要。
1人では実現が難しい中、組織内にMTPを浸透させる上で、OODAサイクルで未来の観察から始め、方向づけを決め実行する。
とにかく過去の結果や現在のPDCAの積み上げだけでは無い、有りたい未来に夢を持ち、行動する思考の重要性が書かれた良書。 -
Posted by ブクログ
認知科学に目を向けた組織マネジメント本。行動ではなく認知を変える、内部モデルを変えることにおもきを置いている
机上の空論のアプローチではなく、非常に面白い。
◯熱量の差を見て見ぬふりするな
リーダーは、チーム内の熱量差を克服することが使命
「やる気のあるメンバーさえ結果を出してくれれば・・・」
「多様性の時代だし、仕事のスタンスは人それぞれで・・・」
というもっともらしいセリフでやり過ごそうとしてしている。
しかし、熱量が高まる方法論はある。
リーダーの仕事は、メンバーの認知を変えることにある。
◯内部モデル(ものの見方)を変えるには2つしかない
・ゴール設定とエフィカシー
・真のWant toのゴール設定
・やれる気しかしないというエフィカシー
◯個人も組織も進化させる「ゴール設定」2つの条件
・それは心から自分自身がやりたいことか、真のwant to に基づいているのか
・現状の外側に設定されているか。一体どうすれば達成できるのか、検討もつかないこと。
◯まずリーダーから始める
・リーダー自身のセルフエフィカシーを高める→部下や同僚・上司のセルフエフィカシーを高める→組織全体の集団的エフィカシーが高まる
・リーダーシップの究極のゴールは、チームの集団的エフィカシー水準を高めて、それを高く保ち続けること
◯リーダーはhave toまみれで当然
・本当にやりたいこと、ゴールを見つけるのは大変
・Want to(本当にやりたいこと)だと思っていても、Have to(やらなければいけないこと) であることが大半
・Have toを洗い出すとWant toが見えやすくなる
・Want toに気づけたらHave toを捨てる。Have toの捨て方を考える
・捨てること=決断することが内部モデルを変える。我々の脳は見える世界と見えない世界を選んでいる=カクテルパーティ効果。認識するものが変わる
1日の流れや1月の流れを細かくリストアップ→仕方なくやっていることを消していくことでWant toに気づきやすくなる
◯本気でやりたいことが見えないリーダーはどうするべき?
・らしさは「得意なこと」のなかに眠っている
得意なこと、夢中になれること、繰り返していること
◯現状から逸脱するのを防ごうとする機能「心理的ホメオスタシス」
・人間は生命維持に最適な平熱を保つ機能があるのと同様に、認知科学にも心理的ホメオスタシスというものがあり、いまのコンフォートゾーンに引き戻そうとする
・ホメオスタシスをなくすことはできない。認知できていれば良い
・改善の最適解は、コンフォートゾーンをずらすこと→内部モデルの領域を増やすこと
・そのために爆発的に高い目標=ゴール設計が重要
・コンフォートゾーンをずらすことで、ホメオスタシスは味方になる。ずらした先のゾーンにいかないと不満を抱くようになるからだ
◯集団的エフィカシーを高くするためには
メンバーの行動を変えるという行為を繰り返しても意味がない。
それでも成果が出ないメンバーには、彼らが見ている「景色」を変えること。
そのための第一歩がリーダー自身が個人としての「真のWant to」を組織のパーパスに重ねていくこと。それから
・自分自身の真のWant toに気づかせる
・組織のパーパスを自分ごと化させる
・ゴールへのエフィカシーを高めていく
これら一連の流れには、すべて1on1面談が重要
◯リーダーは5つの面談を使い分ける
・人事評価としての面談
・真のWant toを探す面談
・フィードフォワード面談
・フィードバック面談
・雑談
フィードフォワード面談を行うべき。未来の記憶づくりを行う。あるべき未来像から逆算していく。
◯過去を語る面談と未来を語る面談を混ぜないほうが良い
・現状を肯定する内部モデルが勝ってしまう
・フィードフォワード面談は徹底的な未来志向で語り合うから意味がある
・未来の話にフォーカスすることでゴール世界への臨場感が高まり、ホメオスタシスの基準点が現状の外側に移っていく
・部下に「なぜ?」と問うのもダメだし、抽象をいきなり具体化させるのもダメ
┗ こちら側の理解が追いつかないところまで相手の発想が飛躍しても、それはホメオスタシスの基準点が現状の外側に移っている兆候
・PDCAもフィードバック型のフレームなので使ってはいけない
・OODAループを使うべき
Observe(観察):観察することによって現状を認識します。
たとえば、業界や顧客、競合、新しい技術、社内環境などの状況や変化に着目します。
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Orient(状況判断):観察結果から、状況判断します。
ここでは、Observe(観察)で得たデータから、次のDecide(意思決定)に必要な材料を見極めていくことが重要です。
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Decide(意思決定):具体的な方策や手段に関する意思決定を行います。
この時点で、判断材料の不足に気づけば、観点を変えて観察(Observe)に戻って、ループすることも可能です。
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Act(実行):意思決定したことを実行に移します。
実行後は、フィードバックするために再びObserve(観察)、または必要に応じて他の段階に戻り、ループを再開します。
◯認知科学とは
・人間の「ものの見方」に関する研究分野
・心理学、神経科学、言語学、教育学などに跨る
◯個人的めも
・行動を変えれば中身も変わる。という意見を一貫していたが、それと平行して認知を変えたほうが成功確率は跳ね上がる
・「結果からの逆算」「行動を変える」以外のマネジメント選択肢、「認知を変える」が加わった
・パーパスをつくることが大前提、そしてパーパスの自分ごと化を行うエヴァンジェリストがいることで加速化できる -
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これはただのAI本でない。
これからの企業活動の中で、大前提として抑えておかなければならないエッセンスがここにある。
データが当たり前のように作り出される世界において、そのデータをいかに活用し、シングルラインとして活用するのみならず、如何に好循環なループをデザインするかが、重要。
そして、そのループを幾重にも設計することが、今後の競争力を高めることになる。
最後に記載されている、トライアングルとして、企業のパーパス、ハーベストループ、そしてUXが描かれており、パーパスあってこそのその二つであり、素晴らしいUXによってmore dataを、精巧なハーベストループによって、better UXを。
この好循環を創り出し、その中で、人々が、或いはエキスパートが、踊るように”働く”、そんな活動体としての組織が今後注目を浴びるだろう。
今までは、単一の製品サービス、分断された製品サービス、或いは一方向の製品サービスであったが、それを上記のような仕組みとして、社会に価値提供していくことな求められている。
AI実装自体はコモディティ化した。
故に、このAIやデータを前提としたオペレーションの再設計ができるか否かが鍵である。