石角友愛のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
著者は、高校を中退し、16歳で単身渡米。全寮制私立高校に進学し、帰国後起業家を支援するインキュベーションビジネスを立ち上げ、３年間運営。2008年再び米国に渡り、ハーバード・ビジネススクールへ。2010年に長女出産と同時にMBAを取得。シリコンバレーのグーグル本社でシニアストラジストとして働き、2012年12月退職。
著書に「私が白熱教室で学んだこと」がある。
ハーバードビジネススクール（HBS)は決して、非人間的なエリートを育成していたり、無機的な授業や研究が行われている場所ではなく。むしろすごく人間的な教育の場である。
人間としてより良く生きるため、組織や世の中に良い影響を与えられる人間であるための、学びの時間が流れているのがHBSなのである。
世界最高レベルの学びの場で得たものは「本物」であった。だからこそ著者は、まったくゼロから世界最高レベルのIT企業であるグーグルで働くことができ、米国で起業するという新しい可能性を手にすることができたのである。
本書の構成はHBS及びグーグルで働いてきた著者が学んできた人生を変える３５のルールから成り立っている。
著者を含め、英語が堪能な人の著作に最近興味を持っている。洋書を翻訳された訳書とは違い、日本人である著者が紡ぎ出す文章。
日本のビジネス書とは違い、紹介される英語での名言をわかりやすく効果的に紹介するのみならず、色々な表現そのものが日本の著書はどこか違う。
結論が先に出ているというか、エッセンスが文章に浮き出しているような不思議な感覚を覚える。
本書もそんな素敵な一冊であった。
読後に何か内面的な溢れる前向きなやる気を引き出してくれる本は少ない。本書からはそんな自分のスイッチを刺激してくれるような役割となった。
さらっと読めるものの読み方によってはどうとでもとれる書き方には受け取り方も多様であるように思う。 -
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Posted by ブクログ
ハーバードからグーグルと、誰もが羨むキャリアを積んだ筆者の経験エッセンス。文章を見る限り、筆者自身は比較的等身大の日本人のため（強烈なエリート思考ではなく）、読んでいて共感や浸透してくる内容が多い。
特に名言とも違うハーバード教授や先駆者たちの珠玉のアドヴァイスが琴線に触れる。日本と米国どちらが優れているかは無いと思っているが、経営界にとってはHBSが間違いなくトップレベルだろう。そこに属する人々の挫折や挑戦を経た含蓄に溢れる言葉は参考になる。
打って変わって「グーグルカルチャー」は日本人にとっては（アメリカ人にとってもか）ちょっとした衝撃。下手するとブラック企業。しかし世界最高峰の頭脳集団だからこそこうした働き方が最も効果的・効率的だと理解できる。
自己啓発書ではないが、伸び悩んでいる人や壁にぶち当たってる人へおすすめしたい。何かをChangeさせる一言に出会えるかもしれない。 -
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Posted by ブクログ
デジタルを推進するとか、そんな権限もなく、部署にもいない自分が、DXというかデジタル化になんとなく興味があって手に取ってみた本。結果、今の自分に直接必要なことは得られなかったけど（まぁ、当たり前か）、DXに限らず、大きなことを成し遂げるには、周りにWHYを伝えて、巻き込んでいくことが大事だということを改めて感じた。
ネットフリックスの例（DVD郵送サービスからストリーミングサービス）はおもしろかった。
顧客情報の宝庫で、ユーザーが何に興味を持って、何を観ているのかが一目瞭然。ある意味、ちょっと怖いね。
以下、自分への備忘録として。
デジタル化には３つのステップがある。
① Digitization
今までのアナログデータのデジタル化すること
② Digitalization
デジタルデータを活かして仕事のシステムのモデルを変革すること
③ DX(Digital transformation)
上記２つで用意されたデジタル化を会社の文化や人のマインドセットを抜本的に改革して推し進める続けていくこと
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Posted by ブクログ
DXについて知っているつもりだったけれど、知らないことが多かった。驚いたことに、基本的なことすら自分は知らなかった。
例えば、デジタル化には3段階あり、
①デジタイゼーション
②デジタライゼーション
③デジタルトランスフォーメーション
この3段階は基本中の基本であるが、私はそれすら知らなかった。
今働いている環境では、ただ単にデジタイゼーションを進めないといけないことがめちゃくちゃあるが、なぜそうする必要があるのか、どのデータを抽出してデジタル化する必要があるのか。そしてそれらをどのように活用していくのかを含めてディスティネーションを考えないといけない。
単に今の仕事を -
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Posted by ブクログ
結局「AIで何ができるのですか？」「AIが仕事を奪うのか？」ばかりが先行しているが、「本質は違うよ」という部分を解説してくれている本。
AI以前に「データをそろえる」という作業で相当な手間と時間とお金がかかっているのが現実。
データサイエンティストとデータアナリスト。
その違いについても説明しているが、日本は圧倒的にサイエンティストが足りない。
それは今の仕事をしていても感じる部分だ。
Paraviについては、データが命であるはずなのに、それが改善作業（いわゆるPDCA）に活用できていないのが悔しいところだ。
それを高速で改善していくためには、正しくデータを読める人間が必要なのだ。
表現を変えると「データをデザインできる人」みたいなイメージ。
それを「AIに食わせて」行く作業になるのだ。
AIが食えるデータに加工することが、まさにデザインなのだが、これがサイエンティストというかアーティスト。
これは自分でもとてもできそうにない。
データを読み解くためには、業務に精通していないといけない。
そしてデータを読み込むセンスが必要だ。
さらに数学の知識も必要。
試行錯誤するためには、自分でプログラムをかけた方がいい。
（イチイチ外注先に説明する能力があれば、自分で作れるはず）
「GDPR問題」については検索して調べてもらえばと思うが、確かにその通りだ。
データは宝の山だけに、個人情報がふんだんに詰まっている。
その取扱いの難しさ。
AIに自分の事を自分以上に知ってもらうことの気味悪さ。
やっぱりAIについて、常にアンテナを貼ってもっと勉強する必要があることを感じた。