入門 起業の科学 田所 雅之

2021年8月12日作成

『入門 起業の科学』（田所 雅之，日経 BP 社，2019年3月4日）を読了。

そもそも創業段階のスタートアップには対外的にアピールできる製品がありません。その段階においては，創業者の思いが投影された「ビジョン」や「ミッション」が，スタートアップの最大の競合優位性になるのです。（p. 24）

自分の思いを投影した「ビジョン」と「ミッション」が最大の武器である。

資産を最小限にして身軽な生き方を選ぶ世代のことを「アセットライト世代」と言います。今後のスタートアップにとって大きなヒントになるでしょう。（p. 60）

アセットライト世代が求めるサービスを追求する。

「機能はこれくらいあれば十分だ」という線引きを早い段階で行って，ユーザーが熱中する UX を作り込むほうがユーザー定着につながるケースもあります。（p. 204）

必要最小限の機能ができれば，UX を作り込んでいく。

• STEP 0　「成功に至るプロセス」を理解する
• STEP 1　アイデアを検証する
• STEP 2　課題の質を上げる
• STEP 3　ソリューションの検証
• STEP 4　人が欲しがるものを作る

起業のステップは，たったの 4 ステップ。人が欲しがるものを作れれば，起業は成功する。

入門 起業の科学

入門　起業の科学 [ 田所　雅之 ]

今すぐ使える！コーチング プロコーチだけが知っているとっておきの方法

2021年8月10日

『今すぐ使える！コーチング　プロコーチだけが知っているとっておきの方法』（播磨 早苗，PHP 研究所，2014年11月11日）を読了。

私たちは，自分の中の情報を一度外に出すことで，「自分は，ああ，こう考えていたんだ」と気づきたいのです。そして，自分の「答」を認めてほしいのです。人は無意識に，「きいてもらうこと」をこんなふうに利用しています。自分の「答」をもっているとは，こういうことなのです。（位置 No. 142）

相手の話を聞くことから始めよう。

成功する指導者は，「選手の話をまずきく」，失敗する指導者は「話をきかずに自分の思い込みだけで指導する」という違いがあります。（位置 No. 243）

話を聞かなければ，相手が何を求めているか，わからない。

経営学者ダグラス・マグレガーの「X 理論・Y 理論」を知っていますか。

マグレガーによると，経営者の社員に対する人間観には，「X 理論」と「Y 理論」の二つがあります。

X 理論とは，「人は，元来仕事が嫌いだから，強制・統制・脅しなどがないと力を出さない。普通の人間は凡庸で，安全を望んでいる」という考え方です。

（中略）

一方の Y 理論は，「人は自発的に仕事をするし，自分が進んで立てた目標のためには統制したり脅したりしなくとも自らに鞭打って働くものだ。企業内の問題のために創造的になれる能力が備わっているのだ」という考え方です。（位置 No. 403）

私は経営者ではないが，社員に対する人間観は，X 理論の方がしっくりくるように感じる。私自身は，Y 理論のような人であると思われたい。

今すぐ使える！コーチング プロコーチだけが知っているとっておきの方法 PHPビジネス新書

今すぐ使える！コーチング プロコーチだけが知っているとっておきの方法【電子書籍】[ 播摩早苗 ]

人工知能 人類最悪にして最後の発明

2021年8月6日作成

『人工知能　人類最悪にして最後の発明』（ジェイムズ・バラット，ダイヤモンド社，2015年6月18日）を読了。

彼ら*1はみな，こう確信している。 未来，人々の生活を左右する重要な決定はすべて，機械か，機械によって知能を強化された人間の手で下されるようになると。それはいつのことなのか？多くの人は，自分が生きているうちにそのときは訪れると考えている。（p. iii）

データを機械が分析し，その結果をもとに重要な決定が下されることが始まっている。まだ，人々の生活を左右する重要な決定（新型コロナウィルスへの対応等）にまでは及んでいないかもしれないが。

18 世紀の数学者で聖職者のトーマス・ベイズにちなんで名づけられたベイズ統計学では，ある言明の確率を計算するうえでまず個人的な信念からスタートする。そして，その言明を裏づける，または否定する新たな証拠が得られたら，その信念を改めていく。（p. 133）

ベイズ統計学は，一度しっかり学んでおいた方がよさそうだ。

もっとも賢い人間のあらゆる知的活動をはるかに凌ぐことのできる機械を，超知能マシンと定義しよう。機械の設計はそのような知的活動の 1 つなので，超知能マシンはさらに優れた機械を設計することができる。そうして疑いようもなく「知能爆発」が起こり，人間の知能は大きく取り残される。したがって最初の超知能マシンは，人類が作るべき最後の発明品となる……。*2（p. 134）

超知能マシンが，さらなる超知能マシンを作るようになれば，人間の知能は不要のものとなってしまう。

ヴィンジが取り上げたシンギュラリティーの概念に，レイ・カーツワイルが，コンピュータのパワーとスピードが指数関数的に上がっていくという劇的な意味をつけ加えた。それによって議論全体が大きく加速し，迫り来る壊滅的な危険によりはっきりと焦点を合わせられるようになったのだ。人間レベルの機械知能は，もし実現できたとしても 1 世紀以上先のことだと主張する人がいるが，コンピュータは指数関数的に進化していくのだから，そういう人には冷ややかな視線を向けるべきだ。（p. 170）

コンピュータは指数関数的に進化しているのに，それを扱う多くの人間の知能は指数関数的には進化していない。コンピュータの指数関数的な進化についていくことができれば，時代を勝ち抜くことができる。

この時代を生きて過ごすのが何よりも重要であるのは，真に仰天するようなペースでテクノロジーが変化するのを目の当たりにできるからだけでなく，テクノロジーによって永遠に生きる道具が手に入るからでもある。「2 つとない（シンギュラーな）」時代の幕開けなのだ。（p. 175）

加速を続ける未来を想像することは難しい。あと十年，二十年経過したとき，世の中はどれだけ変わっているだろうか。

カーツワイルの見積りによると，2020 年頃には，人間の脳に匹敵する処理能力（知能ではない）を備えたノートパソコンが手に入るだろうという。（p. 185）

ノートパソコンが，人間の脳に匹敵する処理能力を得たのは，2020年よりもはるかに前だろう。

たとえば携帯電話は，2000 年頃のパソコンとほぼ同じ計算パワーを持っているし，1 ドルあたりのパワーは 1960 年代のメインフレームコンピュータの 10 億倍だ。（p. 254）

スマートフォンは計算能力だけでなく，ノインフレームコンピュータにない機能も多く兼ね備えている。

バラットの主張*3の骨子（p. 360）

条件：人間と同等の全般的な知能を持った AI が，自己を認識して自己進化する。

帰結：そのような AI は，人間の助けを借りずに自ら急激に進化して，人間の知能をはるかに上回る。そして自らの目的達成のために，必然的に人類を絶滅に追いやる。

ターミネータの世界観と同じように，人類を絶滅に追いやるのは，やはり AI なのだろうか。

人工知能　人類最悪にして最後の発明

人工知能　人類最悪にして最後の発明 [ ジェイムズ・バラット ]

*1:ロボティクス，インターネット検索，データマイニング，音声認識や顔認識などへ応用するための人工知能を開発する科学者たち

*2:グッドによる1965年の論文『最初の超知能マシンに関する思索』より

*3:人類は AI に滅ぼされる

情報を正しく選択するための認知バイアス事典

2021年8月4日作成，2021年12月3日更新

『情報を正しく選択するための認知バイアス事典』（情報文化研究所，フォレスト出版，2021年4月26日）を読了。

認知バイアスに対して，論理学的アプローチ，認知科学的アプローチ，社会科学的アプローチを試みている。

情報化社会と呼ばれる現代，我々の身の回りにはどのようにでも解釈できるような情報があふれている。とりわけ，人には「自分の見たいものだけを見ようとする」傾向もあるし，信用に値しないような情報源がいかにも信用できそうな顔をしていることもあるだろう。（p. 103）

新型コロナウイルスに関する情報は，どのようにでも解釈できる類のものか。

人がひらめきに至るまでのプロセスには，準備，孵化，啓示，検証の 4 段階があるとされている。（pp. 145 - 146）

• 準備の段階）人は問題解決に集中し，挑戦と失敗を繰り返す。
• 孵化の段階）無意識的な努力は継続されている。
• 啓示の段階）ひらめきが訪れる。
• 検証の段階）思いついたアイデアを試し，その有効性を確かめる。

準備と孵化の段階を経て，ひらめきが訪れるのを待とう。

悪いことをしていない人が理不尽に酷い目に逢うのだとしたら，いつか自分にも降りかかるかもしれない。そんな「世の中の理不尽さ」と「自分も理不尽に傷つけられるかもしれない」という不安から逃れるため，人は校正世界仮説*1を信じるのである。（p. 228）

私は，校正世界仮説を信じやすい人に分類されるかもしれない。

人は，反対されたり脅威を与えられたりすると抵抗を覚えるということは，心理的リアクタンスの節でも触れたとおり，よく知られていることである。

不安を強めるような情報を与えることは，バイアスを強化する危険性があるのだ。（pp. 232 - 233）

不安を強めるような情報ばかりが流れる世の中だから，世の中のバイアスが強化されているように感じられる。

自分 1 人が行動を起こすことで，相手を確実に救えるかどうかが重要になる。自分だけが頑張ったところでどうにもならないと思えば，行動は起こらないのである。（p. 240）

選挙はどこに投票しても変わらないと思われるから，投票率が低下しているのか。

情報を正しく選択するための認知バイアス事典

情報を正しく選択するための認知バイアス事典 [ 情報文化研究所 ]

*1:「行動にふさわしい結果が，その人に降りかかる」という考え方

学習する組織 現場に変化のタネをまく

2021年8月2日作成

『学習する組織　現場に変化のタネをまく』（高間 邦男，光文社，2005年5月20日）を読了。

主体的な話し方をする人は当事者感覚を持っているので，自分自身の内に組織や周りの人に働きかける力を秘めているかもしれない。こういう人こそが組織変革を進めていく推進者，言い換えるとチェンジ・エージェント*1になる可能性がある。（位置 No. 135）

主体的な話し方ができるよう，当事者感覚を持つ。

成功する組織とそうでない組織の違いは何だろうか。何か特別な魔法の杖や特効薬があったから成功したのだろうか。

その違いは，変革の「コンテンツ」――何をするかという内容・方向性――も大事であるが，それよりも変革の「プロセス」――進め方――が重要な鍵となる。（位置 No. 178）

変革のプロセスが重要な鍵である。プロセスを描き，その通り進んでいるのかをチェックする。

組織を変革するアプローチは，組織変革の WHAT ――コンテンツの違い――で見ると，大別して二つに分けられる。一つは「一点突破型」，もう一つは「構造改革型」である。

一点突破型というのは，個別のテーマを推進し，結果として組織全体の文化を変えていくやり方である。構造改革は，仕組みや制度を変えていくことで，成果・業績を向上させようというものである。（位置 No. 217）

デジタル・トランスフォーメーション（DX）は，個別のテーマ（デジタル化）を推進し，結果として組織全体の文化を変えていくやり方と考えられる。

異質な人々と社会的な相互作用がある中で，自分たちで仮説をたて，実践を通して振り返って，自ら気づき，発見し，さらなる仮説を構築するという学習の進め方でないと，人々の意識や組織の文化を変えていくことができない。（位置 No. 232）

仮説をたて，仮説が正しいかを試していくことを繰り返す。

意識や覚悟を合わせるところには時間をかけ，それが定まったら素早く実行することが組織変革の望ましい流れである。それは雅楽・能楽などの芸能の代表的な形式である「序破急」と似ている。従来の枠組みが破れるまでには時間をかける。それができたら一気に進めるのである。（位置 No. 508）

私の会社で取り組んでいるデジタル・トランスフォーメーション（DX）も，枠組みが破れれば，一気に進めていけるか。

調査の結果分かったことは，エンゲージメントの強さは三つの要因で構成されているということである。

それは，自分が組織の活動を通して組織や社会に役立っているという「貢献感」，組織が自分らしい場所だと感じる「適合感」，お互いに共感できる人々が組織にいるという「仲間意識」である。

このうち貢献感と適合感が特に重要である。この二つが低いと，ハイパフォーマーといわれる優秀なメンバーが組織から流出してしまう可能性が高い。（位置 No. 706）

 ハイパフォーマーが，貢献感と適合感を持てるように仕掛ける。

仕事に対する 7 つの指向性（位置 No. 750）

1. チェンジシーカー（Change Seeker） = 変化創造指向
2. コマンダー（Commander） = 指揮管理指向
3. スペシャリスト（Specialist） = 分野固定指向
4. ノーマッド（Nomad） = 自由奔放指向
5. バランサー（Balancer） = マルチ指向
6. コントリビューター（Contributor） = 奉仕指向
7. マイスター（Meister） = 匠指向

私の指向性は，「バランサー」くらいか。

やってもやらなくても生活は保障しましょうという原資は存在しない。年功序列とか終身雇用という形態は，よほど安定的に将来にわたって拡大し続けるマーケットを保持している企業でしか維持できない。そんな安定したマーケットがどこにあるのだろうか。日本の企業が人事制度を変えざるを得ないのは，社会環境変化に適応するための必然である。（位置 No. 1017）

業界は，将来にわたって拡大し続けるとは思えない。人事制度も少しずつ変わり始めている。

あるべき姿と現状の差を明らかにし，問題を定義する。さらにその原因を探り，その真因に対して複数の解決策を考え，最も適切な案を選択し，実行計画を作成する。これが従来の問題解決方法であった。もはやこのギャップアプローチに限界が来ているのである。

今やあるべき姿も分からなければ，複雑な影響関係の中で原因を一つに特定することさえできない。そういった環境の中で，この枠組みの対立を乗り越える方法を組織が獲得しないと，変革を実現できない。これを乗り越える力を持った組織が「学習する組織」（ラーニング・オーガニゼーション）といえるのではないだろうか。（位置 No. 1473）

まだ，あるべき姿と現状の差を明らかに・・・という手法が通じるのは，いいことなのか，それとも取り残されているのか。

あるべき姿を描くことから始めなければならない。

組織変革では，組織のメンバーの役割意識を変えていくことが重要である。役割意識を変えていくには，しつこく言い続けるという方法もあるだろうが，メンバー本人に気づいてもらうのが一番いい。そのためには，異なる組織の人や観客の声をじかに聞くことが効果的である。自分たちに対して他者がどういった役割を期待しているかが分かり，他者がどんなことで苦労しているのかが理解できると，自分の役割意識が変化してくるのである。（位置 No. 2105）

 組織変革（OX : Organization Transformation）は，メンバーのマインド変革（MX : Mind Transformation）と表裏一体か。

欧米の企業などで最近活用されている話し合いの仕方が，前述の「ダイアログ*2」である。これは，複雑性の高いテーマについて話し合ったり，メンバーの相互作用を高め共有化を図る場合に，効果的な話し合いの方法である。

ダイアログとは，参加者が自分の見解や立場に固執することなく，その時々のテーマを共に探求する話し合いのプロセスのことをいう。言い換えると，同じ会場の同じテーブルに座っている人が，一緒に考えるプロセスを作るのである。（位置 No. 2301）

ダイアログ的な話し合いを実践してみるか。

学習する組織～現場に変化のタネをまく～ (光文社新書)

学習する組織 現場に変化のタネをまく （光文社新書） [ 高間邦男 ]

*1:変革を推し進める伝道師的役割の人。

*2:ダイアログという言葉は，「意味が（妨げられることなく自由に）流れる」という意味のギリシャ語である「ディア・ロゴス」という言葉が起源である。参加したメンバーがその時々の出来事や経験をオープンに語り合い，その流れに乗って，その意味を探求することにより，新しい行動や知識，意味を生み出していくことができるのである。

大学４年間のデータサイエンスが１０時間でざっと学べる

2021年7月30日作成

『大学４年間のデータサイエンスが１０時間でざっと学べる』（久野 遼平，木脇 太一，KADOKAWA，2018年3月29日）を読了。

それではデータサイエンティストとはどういう技術をもつ人なのでしょうか。本書では「コンピューティング技術を活用し，データの収集と処理，統計学や機械学習的分析，意思決定や商品開発までの一連の流れを効果的に処理する技能をもつ人」を指すことにします。（p. 18）

一連の流れを効果的に処理する技能をもつ人，というのはかなり難しいように思える。広く浅くでなければ，できないだろう。

機械学習とは，一言でいえばコンピュータサイエンスにおける，コンピュータを積極的に利用した統計学のことです。統計学と重複する部分もありますが，コンピューティングに重点をおいた手法や情報理論に根差した手法など，異なる展開を見せることも多いです。（p. 114）

機械学習を身近なものとして取り込みたい。

GAN を畳み込み層により構成し，画像生成へ特化させたものが Deep Convolutional GAN（DCGAN）であり，さらに高品質な画像の生成が可能です。もしニューラル画像生成を応用したいなら，この DCGAN を利用するのがよいでしょう。（p. 238）

DCGAN は敵対的生成ネットワークの一種であり，生成ネットワークと識別ネットワークの 2 つのネットワークに畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルとのこと。

フリー百科事典『ウィキペディア』を見ても，よくわからない。

大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる [ 久野　遼平 ]

プリンシプル オブ プログラミング 3 年目までに身につけたい一生役立つ 101 の原理原則

2021年7月28日作成

『プリンシプル オブ プログラミング 3 年目までに身につけたい一生役立つ 101 の原理原則』（上田 勲，秀和システム，2016年3月29日）を読了。

コードを書く時，最優先の価値を「単純性」「完結性」に置きます。

新規に書く場合だけでなく，障害を修正する場合，機能を拡張する場合も，常に複雑にならないよう意識して，コードをシンプルに保ち続けます。（位置 No. 569）

コードを書く時だけでなく，仕組みを考える時も，最優先の価値を「単純性」「完結性」に置こう。

ソフトウェアエージングの原因（位置 No. 2009）

• 設計に柔軟性がないため，変更によりアーキテクチャが破壊される。
• 設計がよいものだとしても，設計を理解していない人の変更により，アーキテクチャが破壊される
• アーキテクチャを破壊するのが困難なため，無秩序な変更が施され，アーキテクチャが破壊される
• 更新が行われなくなり，時代に取り残され，陳腐化してしまう。

Masassiah Web Site は 2017 年に作成して以来，大幅なアップデートはしてこなかった。そろそろリニューアルしようか。

UNIX 哲学（位置 No. 2943）

• 小は美なり
• レバレッジ・ソフトウェア
• 1 つ 1 仕事
• シェルスクリプト活用
• 即行プロトタイプ
• 対話インタフェース回避
• 効率性より移植性
• フィルタ化
• データはテキスト

UNIX 哲学のうち「小は美なり」「1 つ 1 仕事」「効率性より移植性」「データはテキスト」は，仕事にも活かせる。

覚えておくのは大変なので，書きながら考えるようにしましょう。書きながら考えることには，副次効果があります。書いて，目で見えるようにすると，頭の中だけで考えていた時にわからなかったものが，なぜかわかるようになります。（位置 No. 4277）

書きながら考えると，もやもやしているものがまとまってくる。

数年前から，私の手元には A4 サイズの白紙が常備されている。

作業にあたる戦略としては，「着眼大局，着手小局」を心がけましょう。まず，目を付ける時はコンテキストを含む全体を大きく見て，構想を練ります。そして，実践は小さいことを積み重ねていけば，大事を成すことができます。（位置 No. 4810）

「着眼大局，着手小局」は，プログラミングだけでなく，資料を作成する時にも，使える戦略である。

プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則

プリンシプルオブプログラミング 3年目までに身につけたい一生役立つ101の原理原則 [ 上田勲 ]