小林啓倫のレビュー一覧

1兆円を盗んだ男 仮想通貨帝国FTXの崩壊

トレードで勝つのは一見不可能そうに見えるが、期待値を計算し積み重ねれば勝てる。
ということはここまでできないと負ける。
そりゃ素人は負けるよな…と考えさせられる。

また、効果的利他主義という考え方があることを初めて知った。
シリコンバレーでのエリートたちの宗教的なものらしいが果たしてそれで世界が良くなっているのか？という疑問は残る。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

本書は数々のデータをいかにマネジメントして活かしていくかという話なのでこれは転職前に読むべきだった。ECサイトの話辺りは興味深かった。確かにTOPページはお店の顔。しかしデザインが変わらなければそれ程影響はないだろうと思っていたが、正確に分析すればかなりの違いがあるようだ。
あとは、何度も形を変えて出てきたクロス集計。他書でも見かけたしやはり分析の基本になるのだろう。だが、この領域の顧客はこうしたら良い、と分かってもその通りにならないのが現実。皆と同じ分析をしていたら勝てない。独創性が必要になるのだろう。

情報セキュリティの敗北史 脆弱性はどこから来たのか

「パッチ・チューズデー」に「エクスプロイト・ウェンズデー」。そんな流れがあったのか。。（今もあるのかもしらんが）

歴史を紐解いてそこからの学び・教訓を示すのかと思いきや、意外とオチがなかったりして、ますます混迷を深めるサイバーセキュリティ。。。という読後感。

2021年の原書の発刊時点では起こっていなかったウクライナ禍ですが、訳者あとがきではしっかりフォローアップされていました。

アマゾン化する未来―――ベゾノミクスが世界を埋め尽くす

ペソスはソフトウェア開発の為に、現在では伝説となっている「2枚のピザチーム」理論を考案した。プロジェクトチームの人数は、食事のさいにピザ2枚で賄える位の数、つまり10人以下に抑えるべきだ。

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

　「超・自習法」とあるがウルトラ・ラーニングというメソッドの本である。原則１～９まである
　世の成功者と呼ばれる人物がいかにその実績を為してきたのかについて、９つの原則に則して説明している
　物理学者のファインマン、画家のフィンセント・ファン・ゴッホなどが取り上げられている
　特に後者においては学び始めにおいて画力の低さがあったのだがいかにしてそれを克服し美術の分野で名を成せたのかということについて説明している
　９つの原則（文言は一部改変）
　原則１：メタ学習～地図を書く
　原則２：集中～ナイフを研ぐ
　原則３：直接性～転移を引き起こす
　原則４：基礎訓練～弱点の克服
　原則５：ふりかえり～テストから学ぶ
　原則６：フィードバック～弱点と向き合う
　原則７：維持～穴をふさぐ
　原則８：直感～深堀りする
　原則９：実験～新しいことに挑戦する
　

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

天才たちにインタビューし、観察し、自習に最も効率的な方法は何かを教えてくれます。

一番効果があるのはやはり回想すること。
何かを読んで、見て、体験して、学んだことを後に何も見ずに、頭の中で何を学んだのかを思い出すこと。

自分で問題を考えて、それに応えることも効果的。

今後は目次で気になったことを問題形式化して、思い出す訓練をしようと思う。

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

本書を読んで特に今日から行おうと思った事
（新しいことを学ぶ時は、どこでどのように使うか自問する習慣を付けて、具体的な例に直接結びつけるような学習を心掛ける。）

本書に載っていた3ヶ月で語学を学習する話しは、是非自分でも実践しようと思った。

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

アメリカの有名大学MITで4年かけて学ぶコースをオンライン学習を使って１年で学ぶ。

3ヶ月で外国語を話せるようにする。

そんな従来の概念を覆すウルトララーニングという勉強法を解説した本。

簡単に言うと本番でスキルを使う環境に身を置いて、集中的に勉強することが上達の１番の近道というもの。

それだけと言えばそれだけだけど、自分の勉強法が間接的になってしまっていることが多いことに気が付かされたので、読んで良かったです。

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

超・自習法。なかなか集中できないって悩みは多くいると思います。自分もそうです。その時先延ばしの自分に気づのが大事だと。何か別にやりたい事があるか、又は嫌悪を抱くほどやりたくないかがある。先延ばしを自覚し、まず5分だけ実践するだけでも違うそうです。来月試験があるので5分だけはじめてみます。

FinTechが変える！ 金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス

エムペサ＠ケニアを例に、実際に世界を変えたFintech技術やサービスを数多く紹介。お金に関するこれまでになかったサービスや、よりお金を賢く使えるサービスが今後増えていくだろうと実感

ULTRA LEARNING 超・自習法―――どんなスキルでも最速で習得できる９つのメソッド

TED講演でも有名なスコット・H・ヤングが、どのようなスキルでも最速で習得できるという独自の学習メソッドを紹介した一冊。効率的な学習には9つの法則(メタ学習・集中・回想・フィードバック等)があり、それらを駆使することでウルトララーナー(素早く学習できる人)に近づけ、語学習得・写実的な絵を描くといった行為を短期間で習得する術が解説される。結局は学習に対するモチベーションアップの方法と、どのような順番で学習するの2つが重要かなと思った。

シンギュラリティ大学が教える飛躍する方法 ビジネスを指数関数的に急成長させる

シリコンバレーを中心としたスタートアップが
なぜイノベーティブにスケールアップし続けれるのか、
その秘密を明かした本。

某企業の研修で使われていたため、読みましたが、
前から少し気にはなっていました。

前半部分で、シンギュラリティ―時代に必要な要素を明かし、
後半部分で、既存の大企業や中小企業（創業含む）が
どうすればその要素を満たすことができるのかを論じています。

日本の（大）企業サイドからすると、
あまりに考え方がかけ離れていて、衝撃を受ける内容かもしれませんが、
こういった考え方をしていかないと生き残れない、と
いかに危機感を持てるか（特にトップが）がポイントになってくるかと感じました。

スタートアップ界隈にいる人からすると、
まぁそういうことだよね、、という
どこかで聞いたことのあるような話なのかもしれません。
（ただし、フレームワークを用いてきれいに整理されているという点は有用です。）

（読者の）読む目的次第ではありますが、
こういう分野に興味のある人は手に取ってみてもよいかもしれません。

激動の時代のコンテンツビジネス・サバイバルガイド プラットフォーマーから海賊行為まで 押し寄せる荒波を乗りこなすために

音楽と映画のエンタメ系と電子書籍が中心ではありますが、デジタル化されたコンテンツビジネスが既存のビジネスといかに戦い、あるいは戦わずして既存ビジネスを駆逐していったかがまとめられており、非常に示唆に富む内容です。アメリカ市場の話ではありますが、デジタルコンテンツと高速回線によるインターネットがいかに破壊的なテクノロジーだったのか、破壊的なテクノロジーが環境や市場をどのように変えていくのか、という点は日本も同じ。音楽ではAKBの握手券や投票券商法、ジャニーズの特典商法、書籍では雑誌と漫画を軸にした取次による流通網の整備、という日本独自のマーケティングや商習慣は、毀誉褒貶あるものの逆にすごいなーと思った。ただそれが既存ビジネスの延命措置にしかなってなくて、けっきょくただの時間稼ぎにすぎないところがかなしい。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

統計学やデータ分析に関するビジネス書を集中的に読んだ中の1冊。

テクニカルな部分ではだいたい知ってることが出てくるんだけど、どういう点に目星をつけるか、どういう風に進めるか、というところがミソで、最近の（に限らず）マーケ本に通底する共通課題なわけですね。

「ビッグデータ」がキーワードになっている昨今だけど（もう賞味期限切れかな？）、そこから抽出される「セクシーなスモールデータ」こそが肝心だよ、という辺りが面白かった。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

先日、デイヴィッド・オグルヴィ「ある広告人の告白」を読んだ。オグルヴィが創始した会社が、オグルヴィ・アンド・メイザー。そしてこの会社がクライアント企業との間で培ってきたマーケティング戦略立案時のデータ活用方法を整理し、マーケター的戦略立案手法とサイエンス的アプローチを融合させ、方法論として体系化している。

「『バランス・スコアカード―戦略経営への変革』では、戦略上の成功に関係する重要な要素を定義し、その間にある因果関係を評価するという方法が解説されている。特に企業のリーダーに対して、次の４つの重要領域に集中することをアドバイスしている。
・財務の視点：私たちは株主からどう見られているか？
・顧客の視点：私たちは顧客からどう見られているか？
・業務プロセスの視点：成功するためにはどの業務プロセスで優位に立たなければならないか？
・学習と成長の視点：変化と改善を行う能力をどうやって保ち続けるか？」
「消費者データの売買は、既に長い間行われてきているが、データの価値（そして値段）を決めるものは何だろうか。そこには『予測貢献度』『鮮度』『排他性』という３つの要素が考えられる。」
「分析チームに求められるスキル
　・ビジネスプラニング
　　　予算設定と配分
　　　ビジネスケース作成
　　　シナリオプラニング
　・オンラインメディア分析
　　　オンライン行動ターゲティング
　　　ソーシャルメディア分析
　　　オンラインメディア分析
　　　検索分析
　・計量経済学モデル
　　　キャンペーンパフォーマンス測定
　　　マーケティングミックス測定
　　　メディアミックスのモデル化
　・360度評価とレポーティング
　　　パフォーマンス報告
　　　ダッシュボード
　・ウェブ分析
　　　ウェブサイト報告
　　　テストと最適化
　・ターゲティング
　　　セグメント化　
　　　予測モデル
　・定量的リサーチ
　　　追跡調査
　　　オンラインリサーチ」
「アジャイルマーケティングを実現するには・・・・
　感度を高める：常に顧客に注意を向ける。何が価値をもたらすのか、決めるのは顧客だからだ。
　適応する：古い計画に固執しない。変化と不確実性を予期し、状況に応じた対応を行う。
　学ぶ：顧客が定めた価値をつくり出すことに集中し、無駄な行動を取り除く。
　素早く動く：行動を速くする。ただし焦らないように。
　フィードバックを繰り返す：今日行動し、明日修正する。テストし、観察し、学ぶというサイクルを繰り返すこと。」

IoTビジネスモデル革命

iotの入門書としては良い。
※iotは①モノ②センサー③プロセッサー④通信機能&ネットワーク⑤情報処理で成り立っている。
それぞれの機能が其々発達しているのが現在だ。
②の例としてはドローン③の典型的な例としてはマイコンボード（エジソンやスノークッキー）④は意外とボトルネック（最近の注目はbluetooth）⑤はAIが挙げられる。
※機械が人間を主導する世界とは簡単に言うと①現実の情報化が早く②頻度が高く③蓄積が可能で④共有可能で⑤即活用可能な世界
※ビジネスでの戦略と戦争の戦略は違う。ビジネスでの戦略は秘密にしておけるというより自らの組織とビジネス環境に合致した戦略を立案できるか、また実行できるか。
※iotのビジネスモデルを成功させる為には
①トップの決断を引き出す②データ収集への信頼を勝ち取る③顧客のニーズと向き合う④将来の技術革新を前提とする⑤小さく始めて改良を続ける

①と④と⑤は関連。モノを売った後もデータを通じて顧客と繋がれるようになった今完成版はない。「永遠のベータ」という姿勢が肝要。イリジウム現象が示すように技術革新や経営環境がはるかに進む可能性があるだけに「小さく始めて改良を続けるのが好ましい」
その時に大切なのはユーザーは情報収集されるのはしばしば好まなかったりする。ユーザーにメリットを開示し「楽しませる」工夫する必要がある。

マストドン 次世代ソーシャルメディアのすべて

20170817 マストドンの解説書。そもそもマストドンって何？のレベルで読んだ。今、SNSを何かしらやっていればピンと来るのかも知れないが自分には無かった。記憶の何処かにしまって置いてしばらくして言葉が広がったら又確認してみよう。
ここで自分も何処かのインスタンスに参加しようと思わない所でもうダメなのだと思うが。

IoTビジネスモデル革命

著者は日立コンサルティングの経営コンサルタント。2015年の書。具体的事例が多く読みやすい。

おもしろいと思ったのはアケルンというIoT鍵や、テスラのネットワークアップデートによる自動運転機能の追加の話。一度だけ利用可能にするIoT鍵など、確かに様々な応用が考えられそうで、おもしろいアイデアですね。

マストドン 次世代ソーシャルメディアのすべて

マストドンの概要及び今後の発展可能性について論じられている書籍。TwitterやFacebookといった中央集権型のSNSは運営主体がそれぞれTwitter社及びFacebook社であることから、恣意的なサービスの改変（改悪）をユーザは受け入れざるを得ない。一方、マストドンはオープンソースのツールであり、だれもがインスタンスを立ち上げることができる分散型のSNSである。そのため、各インスタンスが独自の考えの下サービスを提供することが可能（とはいえ、各国家の法制度により、リムられることもあるが、、、）となる。個人的にはTwitter（特にハッシュタグを活用）で十分かと思っているが、ファンを増やしていくという観点では、既存のTwitterやFacebookと組み合わせてマストドンを活用していくのもありだなと感じた。マストドンが日本において有名になったのはつい最近の出来事であるため、１年後どのような状況になっているのか、SNS全体としての動向とともに楽しみである。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

広告会社オグルヴィのマーケティング担当が書いた本。

オムツとビールのバスケット分析が嘘だったってことが一番の収穫。

web画面の見せ方を工夫すると、入会率が上がるよっていうことを言っている。（入会ボタンを、オレンジから緑にすると良いなど。オレンジは目立つけど、警告の意味があるからとのこと）こういったことを、統計的に分析し、提案し、実践し、改善するのがお仕事のよう。

A=(P*MC)/ROIで、ある広告を特定の人物に表示することに対して支払う金額がわかる。
Pは、広告を閲覧した人物が口座を開設する確率。
MCは、実際の顧客になる毎にもらえるマージン。
ROIは、企業が投資したことに対して得られる利益の割合。

広告予算の削減は、長期的にマイナスの影響をもたらす。

目標には、「測定方法」「ベンチマーク」「時間設定」が必要。この3つがそろわないと、目標は単に緩い方向性を示すものか、願望のようなものになる。

財務管理サービスのミント・ドットコムはおもしろい。「あなたの財務状況を教えてください。私たちはその改善に向けたお手伝いをします」財務諸表から何かを読み取るのは難しいので、専門家に見てもらったほうが効率的であれば、こういったサービスは有効。

OODAループ。人間が素早い、直感的に言える意思決定を下す際のステップで、戦闘機の設計経験もある、パイロットのボイドが発明したフレームワーク。
Observe（観察）
Orient（情勢判断）
Decide（意思決定）
Act（行動）

専門的な数学・統計学を学ぶとどれだけ分析の切り口が増えるのか、ぼくには見当がつかないなー。
結局、納得感あるものを出せる、顧客目線の方針を出せるかどうかだと思う。