医学博士の佐藤 雅昭さんが書かれた本。
煽り系のタイトルにつられて読んでみたが、素晴らしい本だった。会社勤めの人にもすごく参考になるメッセージがたくさんでした。大学生（卒論生）や研究開発部門の人、何らかの専門性を持とうと思う人に得るものが多いメッセージがたくさん。本自体は薄く簡単に読める本なので、とてもコスパが良い本。
「承認欲求が研究の第一モチベーションになっていないか？」「実験・解析の部分さえ終われば、すぐ論文になると思っていないか？」など、大学院生の時に感じた“あるある話”に対するメッセージや
「よく眠っているか」「身体をいたわっているか」など、おざなりにしそうなことなどにもメッセージを出してくれているので、研究や仕事に向かうスタンスを良い意味で矯正してくれるような本でした。
巻末にあるメッセージリストを読むだけでも、十分効果がありそうだし、メッセージリストは張り出して飾っておきたい。
なぜあなたの研究は進まないのか?
チームのことだけ、考えた。―――サイボウズはどのようにして「100人100通り」の働き方ができる会社になったか
今更ながら、この本を読んだ。
独自の人事制度や働き方を中心に、「制度が生まれた理由」や「制度で何が変わったのか？」「制度導入で苦労した点」ということがメインで語られるのかな？と思いきや・・・。
「会社のビジョンを定めて、社内に普及していった話」や「ミーティングで建設的な議論ができるように思考・文化を変えていった話」など、組織の共通認識・組織の土台の文化を揃えて言った話など、“地味”な話が多かったと思う。
当初の期待とは違ったけれど、上っ面の人事制度ではなくて、土台の文化や考え方がしっかりしているということは大事なんだなぁと改めて思った。
この本を読み終わって、自分の会社/チームを考えた時に思ったことは・・・
統計的因果分析に興味があり、岩波データサイエンス Vol.3や「原因と結果」の経済学を読んだり、最近、ちょっとずつ勉強しているのですが、ようやく、この本を読むことができました。
新たな発見がわかりやすく書かれていて、震えるほど、めっちゃ良い本でした。
因果と相関の違い・統計的因果推論の概要・LiNGAMの仕組みなどが書かれていて、 因果推論・統計的因果推論はどのように考えたら良いのか？を把握することができました。 (正直、まだLiNGAMの仕組みは全然理解できていないけれども・・・）
第１章で、相関と因果は違うよ？というのを”理論”と”実際のデータシュミレーション”の両方で 示していて、「なるほどねー！」と因果の世界に引き込まれました。 第１章の「 統計的因果探索の出発点」だけでも読んでみる価値は十分にあると思います。
社会心理学会の春の方法論セミナーで一度清水先生のお話を聴いたことはあるけれど、その時は事前知識がなさすぎて全くついていけなかったので、この本を読んだ後、清水先生の公演をもう一度聞きたい・・・
ロボットの勉強始めようかと思って、下の本、読んだ。
制御系・動力系・ソフトウェア・・・。総合力が必要とされるロボットの勉強、何をどう始めればいいんだ？と思ってところに、この本に出会った。
すべてが網羅的に触られていて非常によかった 以下、キーワードメモ！
種類
動力源
センサ
コンピュータ装置
制御
* 自己放電：無負荷状態でも蓄電量が次第に減少していくこと
* メモリ効果：電池を完全に使い切らない状態で充電をくり返すと、容量が減っていく減少
* メモリ効果をおこ明日電池も完全放電・完全充電をくり返すと解消されていく
* 過放電：決められた放電終止電圧以下になること
自由度
マニュピレータ
nakamichi @__nakamichi__ AI人事とか胡乱なこと言わずにこれ読んだ方がいいですよ的な． / 日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用 | 大湾 秀雄 http://ow.ly/MLzn30d7F1D
nakamichi @__nakamichi__ 経済学者による因果推論の一般向け本のひとつだけど，著者が実際に企業と人事データ活用研究会みたいなのをやった経験がベースになっているので，こういうことを調べたいときはこれを目的変数にしてあの変数をコントロールして回帰分析する，というような実践的な話が色々載っているのがおもしろい．
nakamichi @__nakamichi__ 「なぜ人事ではデータ活用が遅れているのでしょうか．まず言えることは，人事部に配属される人は，文系が多く，そもそも統計リテラシーが低いという現状があります．伝統的に人事の課題を扱う研究は『人的資源管理論』が主流でした．しかし，この分野の研究者も，定性的な分析に終始してきたため，
このあたりのTwitterを見て、この本の存在を知りました。なかなか挑戦的な感じがしたし、これはよい本だろうと、ポチッとしました。データサイエンスやHRTechのブームの今においても、なかなかデータ分析×人事データの書籍が出てきてはいないので貴重な本だと思いました。
企業内データ計量分析プロジェクトでの研究成果がまとめられていて、とても良い本でした。採用/中間管理職の問題/ダイバーシティなど人事課題をどうデータ分析で扱っていくのか？という流れで描かれていて良かったです。
データ分析一辺倒でもなく、単なる組織論だけでなく、実際の人事課題をどうデータ分析で解決していくのか？という実際の現場で使えそうな感じで、バランス感がとてもよく、こういう本を望んでいた感じでした。
人事データはセンシティブデータと言われて、なかなかデータ分析が進まなかったり（個人的には病歴などを除いた人事評価などの人事データはセンシティブデータだとは思っていないのですが・・・）、データ分析できる人が人事部にいなくてデータ分析が進まなかったり、諸々の実際の権限が人事部にないからデータ分析が進まなかったり・・・。
人事データ分析が進まない理由は様々あると思うけれど、こういう本や論文がもっと広まって、人事データ分析が当たり前の世の中になるといいなと思う。実際、この本の中に出てくる分析例をそのまま自社に適応するだけでも、何かが得られると思うので、この本を片手に自社の人事データ分析を進める人が増えてほしい。
そして、回帰分析の強力さを改めて再認識。最近、DeepLearningが流行って、なんでもDeepLearningやっとけばいい空気があるけれども、回帰分析だけでも、使いどころを見極めて正しく使えば、ある程度十分戦えるなと改めて思った。現在のデータ分析の80%ぐらいは可視化と回帰分析でなんとかなるのではないかなと。
遅ればせながら、10年後、生き残る理系の条件を読んだ。最近、今後の身の振り方含め、キャリアパスに対してモヤモヤとしている部分が多くあったので、積読の中から引っ張って読んでみた。
現在、中央大学の教授をなさっている竹内(@kentakeuchi2003)さんが、東芝→MBA留学→大学教授とキャリアを重ねている経験から、理系（エンジニア）が今後どう生き残っていくか？の生存戦略の心構えを説いている本。
実際に体験されていることであったり、日々の中で感じられていることがベースにあるので、非常に具体的でわかりやすく、すっと頭に入ってきた。「なるほどな」と思わされることが多くて、自分も今後どうするのか？ということを考えるのに非常に良い本だったと思う。若い頃にこそ、この本を読むべきだなぁと思いました。
そんな感じの部分がとても個人的には参考になりました。 私は１つの技術だけで食っていける程の本当の専門スキルを持っている訳ではないので、コツコツ毎日意識行動＋たまにキャリアを振り返りで、良いキャリアを築いていければいいなぁと思います。
Google IOのKeynoteを見た。 Google Home / Google Lens/ Google photo book/ Visual Positioning Service / Kotlinあたりで私も観客と一緒に「おーっ」となった。
iPhoneからAndroidに乗り換えようかなと思うぐらいワクワクさせられた。
ちょっと長ったけど・・・w
どのサービスにも機械学習がベースにあって、機械学習によって基本能力が上がっている感じ。
機械学習の使い方も上手い。ユーザのデータが集まったから機械学習しました系の新機能も多かった。
インターネットが登場して世界が変わった時のように、機械学習が進化して世界が変わってきている感を強く感じた。
その機械学習などがソフトウェア企業のGoogleの強みであるし、魅力になっているのは間違いないけれど、機械学習一辺倒なのも少しどうなのかな？とも思った。サービスの新機能を考える上で、「まっさらからユーザのニーズを考えて新機能を作る」のではなく、「ユーザデータを取ってきて機械学習して新機能を作ればいいのでは？」と安易な流れだけには行かないでほしいなーと（個人的な感想）
撮った写真の建物なんだっけ？とか、店のホームページのスクショからtelかけるとかできる。こういうの欲しかった。自分自身WiFiのID/PASSをメモ代わりに写真撮っておくっていう事をよくするので、google LensのユースケースとしてもあのWiFiの例は良かったと思う。
そして、google LensとGoogle photoが連携するのも、さすが。よくわかっている。
日本展開がされないから、どのメディアも取り上げないから、あまり注目されてないけど、個人的にはこれが一番「来たかー」感があった発表。
っていうすごく解りやすい流れだし、ソフトウェア以外にも乗り出して一貫サービスをするというのが新しいと思う。Google photoの写真をいい感じに画像処理する機能も入ってきたら、ユーザはただ撮るだけで、いい感じのPhotoBookが送られてくるという凄いサービスが出来上がると思うのです。