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勉強する気がある人は東京に住むべきかもしれない

関東の勉強会の多くが東京で開催される。


最近人工知能やデータサイエンス関係の勉強会によく行くのだけど、関東で開催される勉強会はほぼすべて東京開催だ。そりゃあ関東の中心地は東京なんだし、IT系企業の多くが東京にあるんだから、当たり前といえば当たり前なんだけど、やはり神奈川で働く僕にはかなりのビハインドがある。


東京に勤めていれば仕事終わりに電車にちょっと乗れば勉強会に参加できる。だけど僕が仕事終わりに東京まで往復すると4時間ぐらい掛かってしまって、気軽に参加できるものではない。


それでも静岡とか長野とかに住むより随分良いけど、この差って長い間にはものすごい差を付けてしまうんじゃないか。神奈川の企業に勤めたのは失敗だったのではないかと今更ながら思っている。

「ウェブで学ぶことだって出来る」というのは確かにそうなんだけど、ウェブと直接集まるのではプレッシャーの掛かり方も集中度合いも全然違う。本当かどうか知らないけど、仕草や表情から伝わる情報もあるなんて言われたりもする。


やっぱり実際集まってガッと集中して勉強できる環境が身近にあるというのは、すごく大きいと思うのだ。

僕の時間を浪費する悪魔たち

会議で無意味な発言をする人たちが嫌いだ。

議事進行に関係ない発言をして場を混乱させ、会議を長引かせる悪魔のような人たちがいる。例えば、ある課長さんは参加するだけで会議時間を2倍にしてしまう。僕は会議時間をいつも計ってるんだけど、彼がいないとホントに半分の時間で終わる。彼なしで2時間の会議なら4時間に、彼なしで30分の会議なら1時間かかってしまう。ビックリするんだけど冗談ではない、ホントにそうなっていた。


そういう会議妨害者を観察し続けて、いくつかのパターンに集約できるんじゃないかと思うようになった。以下に書き出してみる。


会議妨害者のパターン)

1. 意味のない質問をする人
2-1. 会議の論点と繋がらなくても関係ありそうな知識を披露する人
2-2. 誰かが言った事と同じ内容を、ちょっと言い換えて繰り返す人
2-3. まったく中身のない言葉を並べ立てる人
3-1. 根拠のない独自の意見を展開しはじめる人
3-2. トンチをはじめる人
3-3. もう決まった話を蒸し返す人


ホントに迷惑なので、なんとか出来ないものかといつも思う。色々考えて彼らがやりたい事は多分以下の3つのどれかなんだと思うようになった。


会議妨害者の意図)

1. 聞きたいだけ、喋りたいだけ
2. 会議でしゃべった、仕事をしたという実績を作りたい
3. 会議で目立つ意見を言って評価されたい、マウンティングしたい

1は雑談気分、2はサラリーマン根性、3は承認願望ってところだろうか。


この背景には彼らの意思決定のやり方も原因になっていると思う。恐らく彼らはありったけの情報を並べて「なんとなく」で意思決定している筈だ。そうなると情報はすべてテーブルの上に並べないといけないから、当然会議時間はものすごく伸びるし思いつきやら何となくやら、何でも良いので話すのだ。


えっ!?意思決定って

1. どんな基準で意思決定するか合意を得る
2. 上で決めた基準が実際どうなっているか確認する
3. 上で確認した基準から意思決定をする

みたいにしてやるんじゃないの!?


少なくとも彼らは違うみたいだ。

毎日使うPCをブラックボックスのままにしておいて大丈夫?

僕は自宅のデスクトップPCは自作して使っている。

いまのマシンは3年ほど使ってるので徐々に不調になって、こないだ遂に動かなくなったんだけど、CPUグリスを塗り直してHDDを載せ替えたらすっかり直って好調だ。余ってた部品を使ったので費用は総額500円。自作PCはこういう時に部品の費用だけで直るのが魅力だと思う。

魅力はそれだけではなくて、自作するとPCの中身が分かる。これは毎日PCを使う人にとって結構大事なことだ。分かるとどんな嬉しさがあるか、事例を紹介しよう。

学生時代、修士論文用の実験データが入ったPCがクラッシュしてしまった事があった。再実験には4ヶ月かかるので絶対間に合わない。本格的にヤバイ。当たり前だけど修論提出が出来ないと留年だ。ヤバすぎる。

困った僕はネットで調べまくった。そうするとHDDの中のデータは無事かもしれないと分かった。IDEという繋ぎ方で正常に動くPCに繋げば読めるらしい!というわけで僕は無事データをサルベージして卒業できたのであった。

その後、お金があまりなかった僕は割安な自作PCを作るようになって今に至るわけだけど、PCはモジュール化がものすごく進んでいて覚えてしまえば非常に分かりやすい。毎日使うものだから、中身が分かってる安心感は大きいと思う。

ひふみ投信の藤野さん

今週のカンブリア宮殿ひふみ投信の藤野さんが出演してました。
2/23(木)まで配信で観られるらしいので皆も観ると良いと思う。
http://www.miomio.tv/watch/cc310804/

ひふみ投信はちょっと凄いレベルで運用成績が良い投信なんだけど、そのやり方は極めてスタンダード。足を使って企業を訪問しまくり、成長する企業を見定めてそこを買うのである。かのウォーレン・バフェットもやっていたというやり方だけど、でもこれをやるには企業が成長するか見抜けなければならない。

番組では簡単に成長しない会社の特徴の例として以下の3つを挙げていた。
1. 晴れの日に傘立てが傘でいっぱいの会社
2. オフィスがスリッパ履きの会社
3. 社長が自伝を手渡ししてくる会社

たとえば1の場合は置きっぱなしの傘が大量に放置されてるってことで、片付ける人がいない、会社で起こっている事が自分の事だと思っている社員がいないって事はマズイという考え方だ。2はオフィスを自宅のように過ごしたいなんて公私混同やってる会社は成長しない、3は経営者が過去を見ちゃってて今を生きてないのがダメって事らしい。

他の場所で聞いた話だと、会社のサイトに社長の顔写真があるのとないのでどっちが成長するかなんて所まで見てるそうだけど、根底にあるのは会社が仕事をするというのは社会貢献であって、それを実現する意思と能力があるかって考え方をしているみたいなんだよね。

日本では経済をマネープリンターか何かだと思っていて、企業ってのは汚いもの、働くことは嫌なこと、仕事の給料というのは我慢料金だって考え方が蔓延しているけど本当は違う。企業が利益を得られるのは誰かの為になる商品やサービスを提供するからで、その対価として利益を得ている。誰かの為に働くということなんだからそれは素晴らしいことだし、それが出来る企業に投資するという事は社会貢献なんだって藤野さんは言う。

僕はその話を聞いてから彼のファンになってしまった。

ダッシュで逃げろ

小田急線に乗っていたところ途中駅で座席が空いた。

どうも世の人々は座席に座りたいもののようで、その時も2人の女性が座ろうと座席に向かった。空いている席は1つしかないので、当然早くたどり着いた方が座ることになったんだけど、もう1人は随分不満だったらしく、手に持っている手帳のようなもので相手を叩いてしまった。そんな事する人がいるんだなと正直驚いたんだけど、結局その場はそれだけで特に何事もなく、叩いた側の女性は向こうの車両に歩いていってしまった。

昔の僕はわりとよく義憤にかられていたので、当時のままなら怒りのブログを書き綴るところなんだけど、大人になりそういうのは不幸な人だから仕方がないんだと思うようになった。そういう振る舞いをしてしまう人は、要は不幸なのだ。不幸だから余裕がないし、余裕がないから何かあると感情を爆発させたり、ちょっと宜しくない振る舞いをしちゃったりする。

以前の僕なら「悪いヤツ許せぬ!」とばかりに怒っていたわけだけど、ホントは正しく振る舞いたいのに不幸で余裕がないせいで悪さをしちゃう人を正そうと思ったら、例えば僕が怒って彼女に注意してもそれは効果がないのだ。だってやりたくてやってるんじゃないんだもん。

彼女がそういう振る舞いをしないようにしようとしたら彼女を不幸じゃなくして、人生に余裕が持てるようにしてあげないといけないけどそんなの無理だよね。だから僕はそういうちょっと問題のある行動をとる人を見たら「ヤバイ不幸な人だ、離れなきゃ!」って、ソソクサと逃げるようにしている。

無力な僕を許してくれ。

一休さんが面白い件

amazonプライムビデオに「一休さん」が入っている。
ちょっと懐かしくて観てみるとえらく面白い。

古い作品というのはテンポが悪いことが多くて退屈してしまうことが多いけど、この作品はとにかくテンポが良いし、その中で色んな人がそれぞれの思惑で動くのがしっかりと描かれていて楽しい。大店の娘が顔はかわいらしいのにやたらと金に汚くエグい性格だったり、小坊主さんたちが何かというと怒ったり妬んだりと汚い心もしっかり描いているところが魅力。

これが200話以上あるわけなんだけど、となると毎週放送として4年以上。毎回それなりに新味のあるエピソードがテンポよく展開されるものを何年も毎週生み出し続けるなんてとんでもない仕事だと思う。

人工知能の話

明日は展示会に行くのだけど、昨今は人工知能がえらく流行っているらしく、どこの展示会に行っても人工知能関連のセミナーがある。

リンダ・グラットンの「LIFE SHIFT」なんかも人工知能時代を前提として話を展開しているし、トーマス・ダベンポートの「AI時代の勝者と敗者」なんかは人工知能が世の中を大きく変えるのを前提に人工知能と人間がどう付き合うべきか論じていてもうそれが当たり前のように論じている。

そんなに凄いなら勉強するしかないよねと思って、人工知能でデータを解析するデータサイエンスや、人工知能で画像を解析する画像認識を勉強しはじめたんだけど、僕はIT系じゃないので環境の構築の時点で苦労してしまう。幸い僕は勉強するのがわりと好きなので面白そうだなと、思っている間は頑張れるんじゃないかと思うけど、なかなか大変。

ところで世間で人工知能がすごいすごい言われてる一方で、僕の勤務先企業では人工知能についてそんなに盛り上がってない。文系の仕事をしている人なんかだと、すごいと言われていること自体知らなかったりする。インターネット時代になって情報の垣根がなくなったなんて言われるけど、実際にはインターネットから最新の情報を大量に得られる人と、ろくに情報を得られない人の差が強烈に開いている気がする。

以前ツイッターで新しいアカウントを作って、人工知能とIoT関係の情報を出してる人を重点的にフォローしてみたところ、以前良く見ていた経済関係のツイッターとは全く違う世界が広がるようになって驚いたことがあるんだけど、同じ仕組みで情報の断絶があるんだろうなと思う。

僕自身も他の人が知っていることをまるで知らなかったり、変化に気づいていなかったりするんだろうね。