石角友愛のレビュー一覧

シリコンバレーで起業して日本企業に対してAI導入支援する著者がAIの小ネタを織り交ぜながらこれからのビジネスと生き方を語ります。やや散漫な印象もありますが、AIを使って未来を切り開くためのヒントが多く読み取れる好著です。「環境スキャニング」という分析を自然言語技術を取り入れたアプローチで展開している...続きを読むとの記載がさらっとありましたが、ここはもう少し詳しく知りたいところでした。

■要約
・課題抽出→AIで解決できるか仕分け(データ集めと短スパンでの仮説検証)→効率化・売上増加の2軸でマッピング
・AI導入は、課題抽出、プロジェクト化、導入、定着、効果検証をすべて満たすことが必要だが、ほぼAI以外の部分に課題があるといえる。
・教師データセットを集める時には目的を持って集めな...続きを読むいと、デートそのものに偏りが発生し、同時にAIモデルにも偏りができてしまう。よって、バイアスを取り除くことと合わせて、データ集めは目的を持つことが重要。
・個人情報の取り扱いは、説明可能なAIで対応するか、そもそも自社で持たずないようにする(新しい業界の創出)
・日本のこれまでの良さ(BtoB、質の高い生産技術)を活かしたAIビジネス展開に活路を見出すべき。
・AIビジネスデザイナーとデータサイエンティストのどちらも教育、または採用が必要。採用は、通常の採用ではなく、AI人材が具体的に活躍できる環境をイメージさせるべき。
・「特化型」「適応者」「合成役」の3つのうち、AI時代には「合成役」が求められる。直近の例では、CBOの存在が挙げられる。
・ワークライフインテグレーション(仕事と生活の統合)こそ、AI時代における人間らしい働き方


■学び、意見
・（学び）AIビジネスデザイナーという立ち位置が定義されていて、個人的にはこの言葉に該当する働き方がもっと一般的になるべきと感じた。
・（学び）アジャイル型のプロジェクトの進め方、組織横断型プロジェクト…日本では、こういったものを当たり前に推進できないとAIプロジェクトは成功しない。
・（意見）AI×ビジネス(1〜4章)に重きが置かれており、深掘りした内容が記載されていたが、AI×人材(5,6章)は少し流した記載がされていた印象。筆者の中に思いはありそうなので、それらを深掘りしたものが見たい。

■読むことになったきっかけ
本屋で平積みになっていたこと。他者にAIビジネスをどう理解してもらえばよいかの参考にできればと思ったため。

■気になったワード
「AIビジネスのみならず、ITビジネスは労働集約型モデルではなく、知的集約業である。工数や人月に代わり、バリューベースで費用を捻出する。」
「AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されたデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考えること」

“世界のエリートから学ぶ自分の枠を突破する勇気”というタイトルの通り，この本では「リスクを取ってでもチャレンジした方が良い」というメッセージが一番強かった気がします．

非常に読みやすかったです．
オススメのTEDのスピーチが書かれていたので，これらは後で見てみようと思いました．

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、20...続きを読む12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。

経営者、経営者になりたいかたのみオススメ
特に女性かなー

ハーバードビジネススクール、グーグル、そして起業。
女性としても、出産し、母としても活躍。
若いが経験豊富な彼女から、学ぶべきことは多い！

頑張る女性に読んでもらいたい一冊。元気出ると思う。

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...続きを読む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。

●一分野マスター読書「DX」8冊目。「「会社にとってのコア」を再定義し、それをデジタル化することが、DXの本質」というのは至言。

DXの定義やフェーズが体系的でわかりやすい。
ビジネスモデルとしての成功事例や失敗についても最近の企業のことがたくさん書いてあり面白かった。
デジタルをどう活かすのかはわかるが現実にはながあ時間をかけてすすめるもの。全体像の把握にはとても良い本。

読むタイミングによって評価は別れそうですが、ちょうど今デジタル化の企画をしている中で参考になる所が多くありました。
また時間があれば読み直してみます。

入門書としては良い本だと思いマス

小手先のツールのデジタル化がDXではなく、コアとなる事業を再定義して、それにデジタル技術をどう活用していくかが重要だと理解できた。ただこれだと腰が重く変化する勇気がない日本の中小企業にはDXの実現は難しいだろう。

読むタイミングを逸してしまった為か目新しさは感じなかった。改めて整理をするとこういうこと、との納得感は一定レベル得られる為、参考書籍としての意味はある。AI偏重であることと、DX戦略と結びつけなくても良いテーマに割かれるページの多さが満足度の低い要因。

ＤＸのことをふわっとしか知らない自分には入門書として読みやすくて役に立った。

何よりも人材育成が大きな課題になりそう。

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...続きを読むを改めて感じた。

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

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。

...続きを読む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

AIに対する誤解や可能性、活用方法について事例を交えてわかり易く説明している。特にAIに対して余り知識のない人やどの様に活用すれば良いか分からないといった人にとって役立つのではないだろうか。 また、現場でのAI導入時のクライアントの認識に対する問題点についてはとても興味深い内容。 AIの活用によって...続きを読むより人間らしい仕事に専念できるという著者の考えはとても共感できる所です。

AIシナジストになるには
1. ユーザー思考
2. プロダクト思考
3. 起業家思考
4. プラットフォーム思考
5. 転換思考

自分がAIやデジタルに関われたら、また即座に読みたい一冊。第5章の、実際の、企業の人たちがどのようにAI人材になっていたかの例が具体的でリアルで分かりやすく刺激になった...続きを読む。いきなりAI人材にならなくても、自分の役割にAIを取り入れていくことがイメージできた。

プログラミングとかできたほうがいいんでしょうね、と考えさせられた。かれこれ30年以上前か、BASICとかLOGOとかでプログラムしてたのは。

気になったのは、コピー書きやライティングをやってくれるAI。いずれ夏目漱石風にとか森鴎外調で書くとかもやってくれるのだろう。

いずれAIが書いて、AIが読...続きを読むんで、人は大事なところだけまとめてもらうみたいな時代がくるんだろうか。

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...続きを読むが、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。

アメリカでのai活用事例。
スティッチフィックスの事例が面白かった。ai+スタイリスト。aiで働き方が変わる。aiを使いこなす、共存できる人が強い。

ai時代に必要とされる人材。
1.特化型（スペシャリスト）
→一芸に秀でる。
2.適応者（グレートアダプター）
→自分のスキルをマーケットニーズに合...続きを読むわせれる。最適なポジショニングを選択できる。
3.合成役（シンセサイザー）
→aiのアウトプットをどう価値に結びつけることができるか？

勉強が大事。リスキル。自分の中の優先順位をつける。（ほんとに自分がやるべき仕事か？）

最近のAIビジネスの概略。
データ収集の時点からデータサイエンティストに話を聞いておけ。
ゴールを見据えて収集データ、タグ付け考えとけ。とか。
著者はAI分析の導入コンサルタント。

経歴はすごい人なんだが、この本は初心者向けなので、著者がどれくらいのことをやってるかはわからない。たぶん出来合いの学...続きを読む習ソフトの雛形がいくつかあって、事例によってどれかを選んでデータを放り込んでうまく説明できる結果が出てきたらOKみたいなことだと思うが、導入企業側はバカなのも多いだろうから、その辺のコミュ力とか、相手を黙らせるピカピカの経歴とかがビジネスに活かされてるんだろうなとか思った。