最近気になった人事組織ネタ(8/12)
マイクロソフト、画面共有できるビデオ会議「Skype Meetings」を無料で提供開始
リモートワークとかに使えるということで、まずはこのニュース。
Skypeがビデオ会議用のものを出したよって話。日本ではまだ使えないので、触れていないけれどもどうなんだろう？ 同様のWebサービスもappear.in、zoom、room、remottyなど色々あって、どれがいいのかは一度、評価したい。
けど、その前に、会社で支給されているPCにはWebカメラがついていなかったりして、ビデオ会議がそもそもやりにくかったりするので、その辺りの部分から整備していかないとなー。
GE: 今後採用する全社員に対してプログラミング能力を義務付け・採用職種に関わりなく
http://business.newsln.jp/news/201608090054310000.html
めっちゃいい。プログラミングは生産性を高めるツールであるので、ぜひこういう取り組みがどんどん広まって欲しい。
このニュースを読んで、少し前に放映されていたTVの内容を思い出した。その内容は民泊の特集で、民泊の値段感を調査するために、airbnbのサイトで１件１件値段を調べて、１件１件Excelに手打ちして集計するというような作業をしているシーン。
Webエンジニアなどであれば、スクレイピングをしてCSVに出力すればいいじゃんと思うけれど、プログラミング教育を受けていないと、当然そういうことができるということも知らないので１個１個手作業でやるしかない。世の中には簡単なプログラミング能力・IT技術を知っているだけで圧倒的に生産性が高めることができることがたくさんあると思うので、ベースのスキルとしてプログラミング能力を義務付けることはいいなと思う。
プログラミングスキルがもっと普及してくると、次はデータサイエンスの基礎や機械学習の基礎もベーススキルとして義務付けしてくる企業も出てくるのではないかと個人的には思っている。
社会人になって、エンジニア・営業以外の人と密に作業を共にしたことがないので、それ以外の職種の人がどういう仕事をしているのか（ITどれぐらい使っているのか？とか）を知らない。マーケとか企画の人って、どういう風にどんな仕事をしているんだろうか。それも興味ある。
「給与が下がっても勤務時間を短くしたい」という回答、 日本がグローバル比較で1位に
「給与が下がっても勤務時間を短くしたい」という回答、 日本がグローバル比較で1位に | ワークトレンド360 | 世界最大級の総合人材サービス ランスタッド
勤務時間を短くしたい理由について、日本は「自分自身の時間を増やす」という選択肢のみがグローバル平均を上回った。その他の「スポーツ・余暇・趣味のため」などといった、より具体的な時間の使い方については、全てグローバル平均を下回った。
用途はわからないけれども、自分自身の時間は増やしたいと思っているというのは、仕事で拘束されている時間（体感時間）が長いということを示していそうなので、かなりいけない状況なのでは？？と思ったり。
また、日本は、企業戦士として働くか、働かないかのどちらかで、「給料が減ってもいいから、ゆるーく働く」という選択肢が少ない気がする。
企業成長が鈍化している中、部長などのポストが埋まってしまって、ポストを用意できないということが今後増えてくるにしたがって、これ以上昇進・昇給は望めないから、「給料が減ってもいいから、ゆるーく働きたい」と思う人は今後、もっと多くなっていくと思う。そうなってくると、人事制度/文化も変わってくるのかなと思ったり。
20代の理想の働き方は「激務高給」より「まったり安定」。既婚男性の4割強は「残業なくなったらイクメンに」～『20代のオフの過ごし方に関する調査2016』：SMBCコンシューマーファイナンス
ぎりぎり20代の私も、結果を見て「そんな感じかなぁ」と割と納得。この年代があと20年後ぐらいに会社の幹部になると考えると、どうなるのか。
全結果はこちらに。 www.smbc-cf.com
―経済産業省実証事業「ウェアラブル機器等を活用した管理栄養士伴走による健康改善プロジェクト」の開始― 企業従業員の健康改善支援サービス創出への取り組み
血糖値や勤務地等の要件を満たしたみずほ健康保険組合の被保険者に参加を呼びかけ、HbA1cの値が5.6%以上6.5%未満（*4）の条件を満たし、参加同意が得られた約80名に対し、エス・エム・エスが実施する「管理栄養士伴走型の健康改善サービス」を無償で提供します。本サービスでは、参加者本人がウェアラブル機器とスマートフォン等を用いて日々の運動量や食事を管理するとともに、専門医の監修のもと、専属の管理栄養士が、スマートフォンアプリを通じて参加者ごとのライフスタイルに合わせて食事・運動の両面でサポートを行います。本年8月から来年1月まで本サービスを提供し、参加者の健康づくりの取組状況やHbA1cの改善状況等を検証します。
みずほ健康保険組合での実証実験らしい。こういうのもアリなんだということを知れた。うちの健康保険組合でも、なにかウェアブルデバイスとヘルスの組み合わせで何かできないかなぁー。
ちなみに、この取り組みは IoT推進のための新産業モデル創出基盤整備事業（企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容促進事業）のうちの１つであって、他の取り組みはここに掲載されている。
www.mri.co.jp
丸の内健康街づくりを通した、全国ヘルスケアインフラ基盤の構築に向けた実証事業とかは面白そうなので、取り組みの結果の資料がでてきたら、目を通してみたい。
ウェアブル×ヘルスは今ひとつ盛り上がり切らないのは何が原因なんだろうか。個人的には、バイタルデータや活動量がとれて可視化されるのはいいけれども、次のアクションに繋がらず、「それで？？」となってしまっていることなのかなぁと思う。
今日はここまで。
最近気になった人事組織ネタ(8/8)
最近は、あんまりなかったけども・・・
はてな、社内規定を改定し同性パートナーや事実婚へ対応
株式会社はてな（代表取締役社長：栗栖義臣／本社所在地：京都市中京区）は、従業員の多様な価値観や個性に対応するダイバーシティ施策の一環として、本日8月1日より就業規則等の社内規定における「配偶者」の定義を同性や事実婚のパートナーを含むものに変更しました。これにより「結婚（法律上の婚姻）」を対象とする福利厚生制度の適用範囲も拡大されます。
おー、すごいなー。
業務効率化や健康管理、従業員同士のコミュニケーション促進などを目的に実施している手作りの「オフィスランチ（※1）」の提供、自転車通勤推奨を制度に反映した「近距離通勤制度（※2）」など、福利厚生の整備に取り組んでいます。
オフィスランチとか、近距離通勤制度とか色々試しているのは知らなかった。色々試すのは素晴らしいことだと思うけれど、社風とかビジョンにあっているものを試しているのか、それとも従業員にプラスになりそうなことはドンドン試しているのかどっちなのかが気になる。
それにしても、社内規定でプレスがガンガン打てるようになるなんて、すごい時代だ。
33歳でアーリーリタイヤしたエンジニアが「技術力以外」の大切さを説く理由～『SOFT SKILLS』著者に聞く
SOFT SKILLSの紹介の記事。
- 作者: ジョン・ソンメズ
- 出版社/メーカー: 日経BP社
- 発売日: 2016/06/02
- メディア: Kindle版
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原著の英語版はこちら↓
Soft Skills: The Software Developer's Life Manual
- 作者: John Z. Sonmez,Scott Hanselman,Robert C. Martin
- 出版社/メーカー: Manning Pubns Co
- 発売日: 2014/12/29
- メディア: ペーパーバック
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「xx君って○○できるよね」っていう自己ブランド化は、社内・社外問わず大事だなーと最近、思う。自己ブランド化ができていると、そのブランドにあった仕事・相談が来やすくなるから、「自分がやりたいこと/得意なこと」と「自己ブランド化」が上手く一致していると、自分にとっていい仕事が多く来るからいいんですよね。
SOFT SKILLSは原著で読んだけども、自己ブランド化以外にも、給料交渉・転職など、エンジニアリング以外の部分をエンジニアの視点で色々と考察されていて、気づきがあるので、SOFT SKILLSはおすすめです。
書籍"会社を変える分析の力"を読んで、機械学習とビジネスの関係性を考えてみた
会社を変える分析の力
この本です。大阪ガスでデータサイエンスをやらている河本薫さんの本。会社の先輩に勧められて読んだが、めっっっっちゃ良い本だった。会社でデータ分析に関わる全ての人に配っても良いぐらい良い本。
- 作者: 河本薫
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2013/07/18
- メディア: 新書
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数式とか、データモデリングとかそういう話はあまり出てこないけれども、データ分析をやる意義・データ分析をする上での心構えなどが濃厚に書かれていて、素敵すぎる本。
あんちべさんのデータ解析の実務プロセス入門と合わせて読むと、データサイエンティスト・データ分析を仕事でやるときの心構えは理解出来るのではないかなと思います。
- 作者: あんちべ
- 出版社/メーカー: 森北出版
- 発売日: 2015/06/20
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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私のこの本のざっくりの内容・感じたことまとめ
- 意思決定や次のアクションの示唆にならないデータ分析は、単なるデータ遊びで「面白いね」で終わるのでよくない
- 分析手法よりも、「何のために分析するの？」が大事
- 複雑な深い分析手法を知っていたほうがいいのは間違いないが、手法を知っていること＝良いデータサイエンティストではない。Excelのピポッドテーブルや可視化するだけでも意思決定/ビジネスアクションに結びつくなら、それはデータサイエンティス。
- とはいいつつも、あまりにデータ分析について無知だと誤った分析結果を出してしまう。誤った分析結果は、誤った判断をしてしまうので、誤った分析をしてはいけない/嘘はダメ絶対、基本的な知識は必要。
- 身近にあるデータを分析することによって、身近にある課題を解決したいと考えることが、データサイエンティストの素質の１つ
最近の統計的因果推論/DeepLearningなど話題の手法を使って分析したいという手法ありきの分析をやってしまったり、目的もなくデータをこねくり回してしまい終わりのない分析作業をしてしまったり、そういうデータ分析での行ってしまいがちなことは良くないなと改めて思い知りました。自分もついつい、やりがちなので気をつけなければ。
ビジネス課題をデータモデリング課題に落とし込むってのが、データサイエンティストの醍醐味？
今回の会社を変える分析の力やデータ解析の実務プロセス入門を読んだり、仕事の中で感じるデータサイエンティストの流れって、個人的にはこんな感じなのでしょうか。
- ビジネス課題を見つけ
- ビジネス課題をデータモデリング課題に落とし込み
- データモデリング課題を解くためのデータを収集し（収集する仕組みをつくり）
- データを可視化し全体像を掴み
- データモデリングしていく
- 結果をわかりやすく提示し
- 実際のビジネスの意思決定に利用してもらう
- 意思決定を元に、次のビジネスアクションを実行する
この中で、1,2,7,8番目のプロセスが重要なのかなと思います。そして、個人的には、データサイエンティストの技量が一番問われる醍醐味の部分は、下に書いたような、手法/精度的な感覚・ビジネス的な感覚・組織を動す感覚の３つスキルが求められる1と2番目（特に2番目）のプロセスじゃないかなと思う。
- データ取得可能性・手法選択・精度の３つの観点から、ビジネス課題を「勝ち目のあるデータモデリング課題」に落とし込むスキル
- 手に入りそうなデータの分析によって、解決できそうなビジネス課題を見つけるスキル
- 意思決定やビジネスアクションにつながるようなデータ分析を課題に設定にするスキル
こういったスキルはデータ分析の数をこなして精度のあたりを体感で学び、どのような手法でどんな課題解決できるのかを見たり、どのようなデータがあるのかを知るために様々なデータを日頃から触れていたり、身近なデータで何がわかって何が解決するのかを考えたりすることで養われているものかなと思う。
データサイエンスではなく、機械学習の場合、プロセスはどうなるんだろう？
機械学習の場合、プロセスをデータサイエンスと比較して、そのプロセスを考えてみたいと思う。 異論反論はあると思いますが、私の機械学習屋さんとデータサイエンティストの違いは以下の通りだと思っています。
- データサイエンティスト：統計モデリングに代表されるように、モデリングをすることに主軸。現象を数式で表現することがゴール的なイメージ。
- 機械学習屋さん：損失関数を定義し、最適化問題を解くことに主軸。現象に対応するための最適な関数を見つけることがゴール的なイメージ。
データサイエンティストの場合、現象を数式で表現（モデリング）することによって、現象の理を追い求めることで、現象の予測・分類ができるようになる。機械学習屋さんの場合、現象の裏の理にはあまり興味がなく、現象の予測・分類をするための最適な関数を見つけ、現象の予測・分類していくという個人的なイメージを持っているので、この前提で以降は話を進めていきます。
機械学習の場合、ビジネスでの機械学習導入のパターンは、おおきく２つにわかれるのでは？
機械学習といっても、画像認識から協調フィルタリングまで、多種多用なものがあるので、機械学習と一括りにしてしまうと無理があるかもしれないけれど、機械学習導入のパターンは、おおきく２つにわかれるのではと個人的には思っています。
- 処理に組み込んで、自動的に改善することを望むケース
- データサイエンスと同じように意思決定に働きかける（判断のサポート）
1の処理に組み込んで、自動的に改善することを望むケースは、機械学習によってビジネス課題を直接的に、解決するようなケース。例えばECサイトで協調フィルタリングで、レコメンドをして購買率を高くするという場合など。 その場合、機械学習でできる範囲とできない範囲の見極めができればOKで、「機械学習入れたら、裏の詳細はブラックボックスだけど、売上があがった」ということも許されるような世界。
2のデータサイエンスと同じように意思決定に働きかける（判断のサポート）のケースは、機械学習によって直接的にビジネス課題を解決するのではなく、間接的に解決するようなケース。例えば、画像認識でレントゲン画像から病気を発見するような機械学習の利用では、人間の医者が行う最終診断の判断のサポートをする場合など。 その場合、「なぜ機械学習から、この結果が算出されたのか」「結果の精度はどれくらいなのか」など、人が判断しやすいような情報をなるべく多くいれたほうがいいというもの。
機械学習における心構えは？データサイエンスと比較をして
会社を変える分析の力で語られていたデータサイエンスとの比較で考えると、ビジネス課題を解決することを意識するとか、機械学習のモデルや評価を間違ってはいけないとか、でてきたモデリングに責任をもつなど、基本的な部分ではデータサイエンスと機械学習で同じではあると思います。
その上で、上記の２つのパターンを考えてみると、1のケースでは意思決定には使われることはないので、課題設定の検討やデータが足りているのかを考慮しながら、ただただ最適化問題を解いていくというエンジニアリングに近いものがあるのではないかなと思います。課題も売り上げをn%向上させる・クリック率をn%あげる等、割と明確な基準で組織の態度変容をさせるというケースが場合が多いかな？という印象で、機械学習とエンジニアリングを地道に頑張る比率がおおいかなと思います。
逆に２のケースでは、データサイエンティスと同じように、意思決定や次のアクションを後押しする、コンサルティングに近いものがあるのではないかと思うので、データサイエンスを同じような心構えが必要になって来ると思います。
さいごに
ビジネス課題を意識すること ビジネス課題からデータサイエンス課題・機械学習課題に落とし込む
データサイエンティスにおいては、会社を変える分析の力やデータ解析の実務プロセス入門といった名著があるが、機械学習についてはビジネス導入をするにあたっての心構え的な本が出ていないような気がするので（私の観測範囲問題？？）、どなたか書いてくれないかなぁとか思ったり。
"0から1をつくる まだないビジネスモデルの描き方"を読んだ。LeanStart UPの非IT業界向けっていう感じでよかった。
この本を手に取った理由
最近、製品開発をITからサポートする/ITを使った製品開発をお手伝いすることがおおく、新しくビジネスモデルを作る・ビジネスを立ち上げることのノウハウを抑えておきたいなと
非IT系でもLearn Startup
非IT系で、Learn Startupをやるときってこんな感じなのかな？というようなことが書いてあった。 アイディアの生み出し方、仮説検証の仕方、新規事業のドライブの仕方などなど、「新規事業やってみて」と言われたときにとても参考になるいい本だった。
Learn StartUpとは、少し違った角度からの説明があって、納得感があって、理解が深まった気がする。 たとえば・・・
- 未来を語るために、過去から現在に至るまでの組織変遷をPlotして組織の価値観をまとめる
- 未来を語るときは、「もの」ではなく「こと」で語る
- ex）未来の自動車ではなく、未来の移動体験
- 10年だと遠すぎる、2~3年では短期的なメリットを取りがちだがら、5年後をターゲットをする
- ５年後の理想の嬉しい社会・価値の提供になるための「問い」を設定する
- エレベータピッチ
- 議論の結果をうまくまとめるために、新聞の見出し形式をつかった未来新聞を使うといい
- アイディアを形にするために、ビデオも有効
未来を語るため、そして、その内容をまとめるための手法が上手くまとまっていて良かった。そのあたりは、Learn StartupやRunning Learnでは、あまり語られない部分だったので、参考になる。今後、意識してみたい。
感想
未来のアイディアをまとめる手法は使ったほうがいい
ふわっした未来の夢を語るときに、突拍子もないこととリアル感のとのバランスを上手くとってまとめていくというのは、すぐに軸がぶれてしまって難しいと思う。そういうときに、話をまとめる手法・フレームワークがあるというのはいいとことだなとおもった。特に、未来新聞はイメージしやすくていいなーって思った。ソフトウェア開発の文脈で言うと、ReadMe駆動開発に近いのかな？
あと、この本には出ていない手法としては、この手法も好き
ビデオやプレゼン、他組織を巻き込む手法を過小評価していた気がする。
MVPの作り方とか、UXとかそっちを重要視していて、他者へのプレゼン・巻込み方というのを軽視していたかもなーと反省した。
IT業界って、比較的進んでいるのか？？
自分がIT業界にいるから、自分のいる業界を良く思いたいというバイアスがかかっている/観測範囲問題/私の知識不足なだけかもしれないが、IT業界で取り入れられている手法というのは、業界全体でみても革新的なものが多いのかなと思う。
たとえば、LeanStartUp、1on1、アジャイル・・・などなど。
最近、割といわゆるビジネス書を読んでいるが、「あれ？この話って、説明が違うけど、よく聞く話じゃない？」とか思って、新しい概念に出会うことは少ない。鶏卵で、どっちが先がはわからないけれど、IT業界は手法とか考え方というのは、新しいものを取り入れていく文化はやっぱり強いんだなと思ったり。（他の業界のことは、全く知らないので見当違いのことを言っているかも知れないですが・・・）
いろんな業界の色んな先端事例というのも勉強していきたいなと思いました。
最近気になった人事組織ネタ(7/29)
父親の育児について研究するスウェーデン人女性が日本の子育てに思うこと
スウェーデンの場合、夫婦は共働きが主流です。さらに、480日間の育休期間において90日間は父親しか取得することができないという「パパ・クオータ制度」があります。そのため、父親の育休取得をどうするかというのは経済的な観点から話し合われます。
パパ・クオータ制度って初めて知った。 古い資料だけれども、このような制度らしい。
http://www.mhlw.go.jp/houdou/2008/07/dl/h0701-6a_0004.pdf
この制度を導入することで、なんで父親の育休取得が普及したかはイマイチ、ピンと来なかったが、制度としては面白いなと。
家族というものの考え方が違うからではないでしょうか。日本に来て驚いたのは、多くの女性が結婚する条件として「男性の収入の高さ」をあげていたことです。養ってもらいたいと思っている女性が多いのかなと感じました 母親自身が父親を立てる風潮があるということです。例えば父親が残業した場合「帰宅が遅いのは私たちのために働いているからですよ」と子どもに声をかける母親がいると聞きました。
なるほど、この辺の文化差は面白い。育児休暇とか、育メンの推進とかを考える時に、このあたりの文化差を考えて、日本文化にあった普及の仕方を考えるというのも案としては、ありなのかなと。
1年くらいリモートワークを続けてみた感想
リモートワークの体験が書かれたエントリー。
自分はまだ、そんなにガチにリモートワークをしていないが、いつか来るその時には、参考になると思う。 「生産性は大して上がらないけど、生活の自由度は上がる」というのは、私もリモートワークを始めたら多分そう感じるんだろうなーと。納得感があった。
「子育てするお母さんをひとりぼっちにしたくない」現役小児科医が《小児科オンライン》をつくった理由
これ、超いいサービスだなと。
孤立と不安をITの力で解消していくということや、自身の経験で感じた問題を解消したいという事業のコンセプトが明確だし、素晴らしい。
子供ができたら、登録してみようかと思う。
社員向け育児体験プログラム『育ボスブートキャンプ』リクルートマーケティングパートナーズで導入開始
取り組み内容は下記動画を見てもらえれば、なんとなく分かる感じ。 youtu.be
育児体験インターンって、子供との関係性もあるし、人間関係的に難しいこともあるかもしれないが、取り組みは面白い。育ボスブートキャンプの実施はかなり、準備コスト・精神的コストを払うことになるように見えるが、それでも、それを上回るメリットがあるのかどうかが気になる。
こういうのを見ていると、多様性って突き詰めると、1人1人の生活/生き方/考え方を尊重して組織に生かすことだなーと思ったり、プライベートまで知ることで、関わりが濃くなることでのメリットもありそうだなーと思ったりした。
育ボスブートキャンプのような重厚なプログラムでなくても、１日のようすを動画に収めてチームメンバで共有するだけでも、効果はありそう。
以上、今日はそんな感じ。
最近気になった人事組織ネタ(7/17)
女性が多い会社は業績が良い？ その裏の不都合な真実
女性が多い企業は、人件費削減によって業績がいいのでは？という問いかけの記事。実際に、論文もでているらしい。 論文では以下のように、結論づけられていた。
本稿では、日本の製造企業は、女性役員や女性管理職を雇うことによって利益を得ており、その利益のかなりの部分が人件費節約によることを示している。
高い収益性の一部は（女性管理職の）低い人件費から来ているが、一部は明らかに女性管理職を追加的に加えることによって生産性が上がる効果である。後者の結果は、世界第 3 の経済国である日本においては、Becker の差別理論は、女性のリーダーシップがもたらす生産性向上の効果についても考慮する形で再編がなされなければならないことを示している。
最近、ダイバーシティ関連を調べていて、ダイバーシティ推進の文脈でよくみかけるフレーズが、「ダイバーシティ推進によって業績が良くなった」というようなもので、相関関係ではなく、因果関係で語っているものが多い。
この前の岩波データサイエンス Vol.3
まだ、元論文をちゃんと読めていないが、ざっと見、多変量分析でモデリングして、説明変数の係数をみているっぽい。これでちゃんと統計的因果推論になっているのかは、まだ私の力不足でよくわからない・・・。 けど、論文で指摘しているようなこともありそうだとは思うので、因果推論の勉強をちゃんとしてから、この問題をもう一度考察したい。
因果推論の勉強するかー。
人を雇うときのルール
厚生労働省の人を雇用する際のルールについて、描かれているページがあるのを見つけた。 就業規則に必須で書かないといけない項目であるとか、やってはいけないことなど、こういうルールがあるんだなと参考になった。
知って役立つ労働法 のページは、わかりやすくまとめてくれているので、いい。 就活やバイトなど、社会に出るときに、この辺の知識を持ってからでた方がいいな一と思った。
中学・高校でも授業でやったらいいんじゃないかな。
「オープンイノベーション白書」をとりまとめました～オープンイベーション推進の阻害要因・成功要因～（経済産業省）
オープンイノベーション白書なるものが出ていたので、オープンイノベーションとよく聞くけど、よく分かっていないから読んでみた。
事例の章はとてもよくまとまっていて、事例だけよんでも十分参考になる感じ。 内容で印象に残ったとろこをいくつか、ピックアップすると・・・
外部連携によって得られたものとして大企業においては「プロトタイプ・試作品の開発」と回答し た企業が最も多く、次いで「新しい技術トレンドの探索」であった。
これは、やはりという感じ。
新規事業について、最終的に自社内で事業化されなかった場合は、その技術やアイデアは「そ のまま消滅する」と回答した大企業が6割以上と多数であり、「水面下で検討を続ける」でも2割未 満であった
やっぱり、自然消滅・お蔵入りなんだなー
大企業が外部連携の相手先を探索するために行っている取り組みとして最も多く挙げられたの が「展示会等」（71.2％）への参加、次いで「論文・学会情報」（51.8％）、「仲介業者の活用」 （38.7％）であった。
出会いの場はやっぱり展示会なんだなー
オープンイノベーション白書の事例について
オープンイノベーション白書に書かれてた事例で、印象に残ったものを。
オリンパスのOpen Platform Camera
本プロジェクトは自社技術の一部をオープンにするという新たな取り組みであり、進めるにあた っては社内向けの説得や説明に尽力した。例えば、OPCでは様々なフェーズをオープンにしてい るが関係者によって「オープン」の意味合いやイメージが異なっていたため、どのフェーズの「オー プン」なのかを社内で説明し、コンセンサスを得る必要があった。
一般のカメラとOPCの売り方・売れ方の違いについて、社内で理解を得る必要があっ た。OPCはライフサイクルが長い製品にするため、またプラットフォームをネット上に設けているた め、一般のカメラと異なりネットのみで販売しており量販店では販売していない。グロースハックの 手法を初めて取り入れ、話題になる事例づくり、コミュニティ形成、サードパーティ充実などに取り 組むことで、アプリを増やしてユーザーを獲得するなど、潜在顧客を増やす方針としている。
この文章から想像するだけでも、かなりの社内説得が必要だったと推察されるけれど、それをやりきったというのは、すごいな。
東レ
東レにおけるオープンイノベーションの考え方として、オープンイノベーションとはいえ、すべてを 「オープン」にするわけではなく、東レのコア技術に関しては、「クローズド」に社内開発し徹底的に 品質を追求することを優先し、その一方で、各分野の有力顧客（世界のトップメーカー）と戦略的 パートナーシップを結んだ連携や、グローバルな技術スカウティングで、新しい「味付け」（付加価 値の提供）をすることをオープンイノベーションと捉えている。
会社としてオープンイノベーションの捉え方を定義して考えているあたりはさすが。 自分の会社は・・・。どうなんだろう・・・。
フィリップス
フィリップスのオープンイノベーションの成功事例として有名なのが、2010年にヒットした「ノンフ ライヤー」
おー、まじか！あれはオープンイノベーションの事例だったのか！
女がとうの昔に悩んだキャリアを、男は20年後に考える
女性のほうが、30代前後っていう、わりと仕事でも一人前になっていける時期に出産などのライフイベントがくるので、自分の働き方について早めに考えさせられます。男性が考えさせられる時期は、たいてい、もっと後。だけど、そこで考えなきゃいけない働き方のパターンの変化は男女でも一緒かなと。
このフレーズ、確かにそうだなぁと思った。
出産のタイミングで半ば強制的にキャリアが中断される女性と、育児休業が選択性でキャリアを中断しても・しなくてもいい男性とでは、全然捉え方が違うんだなとあたらめて思った。
自分はこのタイミングで割と意識して、自分自身の働き方とかを考え始めたけれど、そうでない人も沢山いるんだろうなと。そういう意味でも、上期下期の目標設定や、1on1できちんとキャリアについて考えさせるというプロセスは大事なんだと思った。
「キャリアのビジョンを持ち、半年ごとに更新させていく」ということは、会社として制度化していくには遠いけれども、まずは自分自身で実践していこうと思う。
働くママだけじゃない。Google が目指すのは、誰もがHappy に働ける社会
そんな「働きたいけど働けない」という女性をテクノロジーの力でサポートしたい! とGoogle 社員の思いから生まれたのが、「Women Will Japan」の取り組み
このyoutubeを見てもらえれば、イメージがつくと思いますが、いい取り組み。
アイディアを募集して、それを実践している企業・人がコラムを書き、その体験を広げようとしている。
アイディアを眺めているだけでも参考になるし、実践している人のコラムを見ても参考になる。
また、働く女性の現状がインフォグラフィックスで可視化されていたり していて、情報としても、とてもよくまとまっている。
「これからのマーケティングに役立つ、サービス・デザイン入門」を読んだ
なぜこの本を手に取ったのか？
最近、サービス企画/プロトタイプのお手伝いをするケースが増えてきているなーと思って、知っておきたいなと思ったのが１つ。もう１つは、“UX”の考え方は知っているけど、サービスデザインとはどう違うのかなー？って思ったのが理由。
これ、１冊ではまだまだサービスデザインのことは把握できないとは思うけど、とっかかりとして読んでみようと。
サービスをデザインするということ
製品だけでなく、カスタマージャーニーの中で、サービスをデザインするということを広く分かりやすく概念を理解するにはいい本であった。
サービスデザインについての書籍はこの書籍しか読んだことないので、観測範囲問題もあるとは思うけれど、いわゆるIT系で流行っているUXという単語 ≒ サービスデザインだなと感じた。そして、そのためか、めちゃくちゃ新しい発見はなかった。
訪問インタビュー：ノキア（Nokia）社の凋落 の章は抜群によかった。Nokiaが魅力ある製品を作れなくなっていって、iphoneに負けていく様が反面教師として、とても為になる。組織が大きくなるときの弊害も垣間見れた気がする。この章は何回読んでもいいし、肝に銘じておきたい。
サービスデザイン・ビジネスモデル系の勉強しようかなと思っているので、この続きで
↓この本とか
↓この本とか
読んでみようかなと思っております。
