事業戦略構築では考え抜くことよりファシリテートが重要

とあるコンサル企業によるイノベーション戦略構築研修なるものを受講しました。研修費用がいくらだったのか考えるのも怖いですが(※会社手配なので私は知らない)、貴重な学びの機会だったのでメモ書きを残したいと思います。

仮説は構築と検証、山と谷を繰り返す

事業戦略構築は、情報収集と情報分析により自分なりの仮説を構築するフェーズと、エビデンス収集やヒアリングにより仮説の妥当性を検証する2つのフェーズから成り立ちます。この「仮説構築」と「仮説検証」を繰り返して顧客課題や顧客価値やアプローチを特定して、事業戦略をブラッシュアップしてきます。

仮説には構築と検証のサイクルだけでなく、山と谷のサイクルも異なる周期で同時存在します。これは、仮説が構築できたとき、喜ぶのもつかの間、あまりに一般論過ぎたり抽象的すぎたり競合差別化要素がなかったりして、仮説が出来上がった瞬間の輝きが一瞬で失われること、まるで山を頑張って登りきったらすぐ谷に突き落とされるような現象のことです。

谷に落ちるのは事業戦略構築が正しく進んでいる証拠でもあり、検討が順調に進んだ結果、どんどん新しい観点に気づいて、仮説が色褪せて見えるというだけです。粘り強く、この谷の状況を乗り切って山を登りましょう。こうしながら事業戦略は具体性を増して実現できそうな内容に仕上がり、オリジナリティが増して競合差別化できそうな内容に仕上がってきます。

ここで重要なのがファシリテート能力

ここまで、仮説の構築と検証、山と谷を繰り返しながら、事業戦略が仕上がっていくと説明しました。ここで重要なのがサイクルを滞りなく回すためのファシリテート能力です。(もし、たった1人だけで事業戦略構築されてるのであれば「ファシリテート能力→タイムマネジメント能力」と読み替えてください)

よくありがちなミスは、いつまでも仮説の構築をしていて検証に進まないパターンです。考えるだけでアウトプットをしない、行動を起こさない状況とも言いかえられます。特に、完璧主義な人、真面目すぎる人、中途半端に賢い人によくあることで、先を深読みしすぎて「あれもダメ、これもダメ」と、仮説をいつまでも構築しなくなります。これではサイクルが回りません。

そこで、苦しくても時間を決めてとにかく仮説を構築するようファシリテート能力が重要になるわけです。

とにかく仮説を出して構築→検証フェーズに移行する

完璧じゃなくても、満足できなくても、時間を決めたなら強制的にでも仮説を構築して検証フェーズに移る、着地点を見つける。現時点でいきなり完璧な仮説を構築するよりも、検証サイクルを回すことを優先する。これが上手な事業戦略構築の進め方です。(このために、フレームワークを活用した強制思考や、議論観点のレイヤを1段階広くするといったテクニックもあります。)

Done is better than perfect! (完璧を目指すよりまず終わらせろ)という言葉もありますが、まさにそれです。完璧ではない感じている仮説を他者にぶつけるのは勇気がいりますが、Done is better なのです。

完璧な仮説が今は出来上がらなくとも、取り組みの中で重要視している観点から優先順位を決めて、最もBetterな仮説を選択して検証する。いつまでの仮説をアウトプットせず1人で悩んでいるよりも、上手にファシリテートして、ときには強制的に進行させたほうが、きっとよりよい事業戦略構築ができます。

InstagramとFacebookの連携・シェアが出来ないときの対策

けっこう多方面から報告されてる現象として、InstagramとFacebookの連携ができないというのがあります。これは、アカウント連携できない場合もあれば、アカウント確認画面では連携できているように表示されるのになぜか投稿は連携ができなかったり、ひどいときは「投稿シェアしました」って表示するくせにFacebook側には投稿がシェアされていなかったりします。

で、原因調査したところ、

原因はFacebookアカウントを利用したInstagramへの簡単ログインのせいでした

Instagramにログインするとき、メールアドレス+パスワードでログインも出来ますが、Instagramのアプリは立ち上げ時に頑なにFacebookアカウントを利用したログインを推奨してきます。メカニズムは非解明ですが、これが悪さをしてるようでした。

対策はシンプルでして、断固たる決意で、Facebookアカウントではなく、メールアドレスとパスワードでログイン後、連携手順を踏むだけです。ただ、このときに選択の余地なく勝手にFecebookアカウントでログインされたりします。

そういった背景から「InstagramとFacebookのアプリをインストールしなおすと解決した」という報告が多いようです。特にInstagramのみインストールされた状態では、メールアドレス+パスワードによるログインを求めてきますから。

以上

完璧主義は時間をかけて最小価値を獲得するコスパの悪い行為

完璧主義やめました。そのきっかけは私にとって衝撃的だったこの言葉です。

「完璧主義者になることは、働きすぎて最小限の価値しか得られないということを意味する。」

これは、ニ八の法則に基づくと、完璧主義で詳細を詰め切る行為は、80%の労力をかけて20%の価値を獲りに行く、非常にコスパの悪い行為ということです。

ニ八の法則

ある取り組みにかかる20%の行動によって価値の80%が得られる法則をニ八の法則と呼びます。

  • 売上の8割は、2割の顧客から来る
  • よく使う書類の8割は、2割のファイルに入っている
  • 本の内容の8割は、2割の文章量で理解できる

ここで注目すべきは、20%の行動によって80%の価値を得たとき、残った20%の価値を得るには残った80%の行動が必要という点です。両者を比べるとコスパは16倍の差があります(計算してみてください)。完璧主義とは、このような状況下で80%の行動を費やしてでも20%の価値を得ないと気がすまない状態です。

もちろん、100%の仕上がりを求められる仕事も存在しますが、本当にそうなのか自分自身に1度問うてみてください。必要以上のことをしていないか?無駄なディティールに囚われてないか?きっと80%の価値で十分に進められる仕事の多さに気づきます。

やることリストは、全てこなすことが目的ではない

脱完璧主義のために、少し視点を変えて、いかに「やらないこと」を見極めることが重要か述べさせてください。

1日の始まりや終わりに「やることリスト」を書き出すことは時間を効率的かつ有効に使うために大きな効果があります。書き出した1つ1つのやることに優先順位をつけるとなおさら良いです。ただし、やることリストを作成した後は、優先順位の高いことから着手して時間を有効に活用することが目的であり、書き出した項目を全てこなすことが目的ではありません

せっかくやることを書き出して優先順位を決めたのに、優先順位が低いことのコンプリートに労力をかけるのはもったいないので、他の誰かに頼むなり、やらなくても済む方法を探したほうが良いです。実際、やらなければいけないと思っていても、案外そうでもなかったりします。「もし、これをやらなかったら何が起こるのか?」と自問自答しましょう。

重要なのは自分の時間を有効に使うこと

仕事もやることも情報も、なにもかもが溢れている現代です。脱完璧主義によって最高の時間の使い方をマスターして、みなさまが自己実現できることを願ってます。

以下、参考書籍

AI技術の整理は、技術でまとめるより課題でまとめたほうがわかりやすい

人工知能学会サイトには「AIマップ」のコーナーがあり、そこでは様々な視点でAI技術が俯瞰されて体系的に整理されています。(人工知能学会:AIマップ

その中に「AI課題マップ」なるものがあり、これが大変素晴らしい。何が素晴らしいかって、技術を技術で整理するのではなく、技術を課題で整理している

ここ数年でAI事業構造には変化があり、複雑なモデル設計をする技術人材だけでなく、AIによって企業課題を解決に導く企画人材へのニーズが高まっていると私は考えています。そういった人材の育成+活動の活性に向けて、こういった課題視点でAI技術を俯瞰してまとめるのは非常に有意義であり、AIスペシャリスト+事業提案を兼任して企業課題を解決しようと奮闘している私にとっては「あぁ、これで仲間が増えてほしい」と涙ちょちょぎれるくらいありがたい話でした。

AI課題マップ(人工知能学会サイトより引用)
AI課題マップ(人工知能学会サイトより引用)

足ることを知れば、ちょっとしたことで大きく満たされる

COVID19で経済悪化や不安が広がっているこのご時世だからこそでしょう、京都の大垣書店では「心配事の9割は起こらない」という1冊の本が大きく取り上げられていました。

なかなかキャッチーなタイトルに思わず「え〜、そうなのかなぁ、言われてみればそうかも」などと思いつつ手にとって読んでしまいました。

その中で、よさげな言葉群の中から1つだけ特に強烈だった言葉が「足ることを知る」です。

自分のやりたいことがあり、どんなときに満たされた状態になるのか、「足ること」を知れば心は安らかで幸せを感じられる。その一方で、取り立てて目的や欲しいものもないのに、お金を追い続けて、いつ満たされるのかわからない、いつまでも満たされない姿は不自由である、と述べられています。

もちろん、成功したい!という気持ちを抱え、高い目標を掲げてトライすることは素晴らしいことです。この言葉はそういった志を否定するものではないでしょう。ただ、手段が目的化したり、満たされることのない欲を掲げるのは控えようということですね。

目的や自分のやりたいことを持ち、何をもって自分自身は満たされるのか見失わず、挑戦する生活を送りたいものです。

ガートナー「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル 2020」について考察

またこの季節がやってきましたね、ガートナーによるインパクトをもたらす技術の考察です。

ガートナー、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」 https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20200910

今回、やはり注目はデジタルヘルスとロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)です。他サイトでも述べられていますが、COVID19影響でやむを得ない規制緩和・テレワークや遠隔業務の半ば強制的な普及・業績リカバリのための効率化推進といったところが一気に進みました。RPAについては「実際に使ってみた」という企業が急速に増えたので、「なるほど、こんなもんか」といった状況になったのでしょう、ガートナーの図でも「過度な期待」の時期を通り過ぎている点が印象的です。

デジタルヘルスケアは医療関連の規制緩和や、個人データの扱いに関する制度整備によって、いっそうできることが増える予感がしますね。これまではプライバシーなどの観点で個人に関するデータをハンドリングしにくかった点が、目的次第では規制緩和されていくことも予想されます。

5Gや量子コンピューティングは、その技術レベルに見合った課題・目的が見つかるかどうかが鍵になります。別にいまのコンテンツや通信環境で満足しているならば4Gでもいいわけで、セキュリティの課題だったり、ARやVR、またはオンライン化による大容量通信のニーズと課題あったりが台頭すると、やっと価値を生むのでしょう。量子コンピューティングも同様に、何に使うのか、を見つけられるビジネスマンがどれだけ今度出てくるかが鍵ですね。

黎明期にAIプラットホームが挙がっていますが、これが何を具体的に指しているのかちょっと疑問です。よくあるGUIベースで「素人でもAI開発できます!」といった類だとすると、私はなかなか懐疑的です。きれいに整ったデータしか入力できなかったり、ちょっと凝ったモデルは実装できなかったり、なによりモデリング手法やテクニックは今後も進化を続けそうなので追従できないのではないかと思っているからです。

人工知能は過度な期待を過ぎたとあります、これには研究者の私も納得(まだ若干、期待値がオーバーな印象は残りますが)。人工知能単体ではなくデータや運用とセットで検討したり、日立などいくつかの企業がAIコンサルティング+導入支援のサービスビジネスを始めたりと、人工知能の特性や条件を把握したうえで社会実装が進み始めたと感じています。

劇場版 ヴァイオレット・エヴァーガーデン(★ネタバレあり★)

2020.09.18、ついに京都アニメーションの作品「ヴァイオレット・エヴァーガーデン」が公開されました。

とりあえずMOVIX京都で販売してたコンボセットの写真をどうぞ

食べづらいわ!!

や、きれいなイラストですし、ヴァイオレットさん素敵なんだけど、そんな切なそうでどこか憂き表情で見られるとポップコーン食べにくくないですか!?


ここからネタバレ

なかなかモヤモヤした箇所があったのでメモ。

少佐→ヴァイオレットへの「愛してる」は、親から子への愛情的なニュアンスだったのか?または、男性から女性へのニュアンスだったのか!?

アニメ本作では前者だと思っていたし、劇場版ではヴァイオレットから少佐へ「愛してるを伝えたい」と言ってるシーンもありましたが、それも子から親への想いに似た感情かと推測してました。

しかし、エンディング後に登場した、指切りしている2人のワンショットから察するに、どこかから感情は男女の愛になっていたのか!?

というのが私の疑問。


兄から「自由になれ」とも言われ、島で新たな居場所も見つけ、少佐は1度自由になりました。

また、自動手記人形の仕事など新しい生活に馴染んで、アニメ本編の最終回では「もう命令はいりません」とも宣言したヴァイオレットさんも、自由になりつつあると言えます。劇場版でも、少佐に会えるまであと少しというタイミングで、指切りして約束したからと仕事に戻ろうとするシーンもありました。

そんな、1度は自由になった2人が、再びお互いを必要として選んだ。戦場にいた頃とは全く異なるマインドで一緒になることを選んだ。この流れや描写は見事だと思いましたし、美しい関係性になったんだなぁと感動ものでした。

つなげる力 最高のチームに大切な13のこと

2019年のラグビーワールドカップ日本大会で初の8強進出を果たした日本代表、その背番号13を背負い続けたラファエレ・ティモシー選手の初の著書です。

ラファエレ選手はサモア生まれ、ニュージーランド育ち、そして大学から日本に来ました。数少ないチャンスを掴み、活躍を果たした背景には、どんな努力があったのか?書籍内で述べられています。

タイトル的には13の教訓があるような印象ですが実際はそんなことありません。単純に背番号13に合わせただけのようです。

内容は本人の自伝が中心で、日本代表になるまで、そして日本代表になってから、それぞれの時期に本人が悩んだこと、大切にしたことが述べられています。記載されている教訓の数は13なんてとっくに超えています

 

特に印象的だったのはラファエレ選手が家族から常々言われた「Be Happy(幸せだと思いなさい)」という言葉。幸せだと言っていれば言葉通り幸せになれる、という意図だそうです。

故郷を離れて日本で挑戦を始めたラファエレ選手は、ホームシンクになったり落ち込んだ時も、この言葉を思い出しながら努力を重ねたそうです。

あとは、最後のQ&Aコーナーで、毎朝のルーティンに「感謝していることと今日の目標を書く」というのが印象的でしたね。元ヘッドコーチのエディさんは毎朝アイデアを紙に書き出していたそうですが、1流の存在には「朝」と「紙に書く」というのが1つのキーファクターなのかもしれません。

“課題は解くものではない!” エンジニアが新規事業創造本部に2年間出向して見えたこと

“課題は解くものではない”

これが、ソフト開発や、IoTシステム設計や、機械学習の研究など、エンジニアや研究者としてバリバリ技術どっぷりなキャリアを積んできた私が、新規事業創造本部に2年の出向をして気づいたことです。

もう少し正確にいうと “課題は解くものではなく形成するもの” ということです。これは私の師匠からの「険しそうな山があったので頑張って登ってみました、みたいな研究テーマはダメ」という言葉にも似ていて、思考が素早くて実行能力の高い優秀な人材ほどハマりがちな罠です。


2017年の3月、私はお客様のデータを分析する日々を過ごしていて、次年度はどんな手法を適用しようかなどと無邪気に考えていた所に2年間の出向が伝えられました。まぁまぁ突然でした。

しかも技術系の部署ではなく新規事業創造本部、しかも新設の部署、しかも京都じゃなく東京、なんかもう環境が変わりまくりです。

異動先では事業実現するための技術アプローチを設計するという技術者らしい役割を与えられました。しかし、ゼロから事業を作っていく段階なので、ある程度アイデアが形になるまでは手を動かす仕事はお預け。私が生み出すものは商品でも技術プロトでもなく多産多死のアイデアとパワポ。チームメンバと「こんな事業はどうだ」「ここにチャンスがあるのでは!?」と議論する日々でした。

外部コンサルに論破されたり、外部コンサルを論破したりするうちに、pptをキレイに作る方法が身につき、従来以上にショートカットキーを使いこなすようにもなりました。何をやっているんだ自分はと思ったこともあります。


大きな気づきの機会となったのはCTOとの初ディスカッションです。チームで考え抜いた渾身の事業仮説プレゼンに対して、CTOからのコメントはシンプルな3つのクエスチョンのみでした。

“顧客は誰?価値は何?競合にどう勝つ?これをちゃんと示せ”

ああ、なんかもう、序盤からズレてたんだな。。。そんな気持ちになりました。自分でもビックリするのは、新規事業を考えているうちに3つのシンプルかつ最重要なクエスチョンを見失うことです。これは注意していてもいつの間にかやってしまうというタチの悪いものです。

どう儲ける?自社にできる?差別化は?と考えていると、知らず知らずのうちにHowにフォーカスしてしまい、解決すべき課題の特定や課題の具体化が未完のままHowの発想ばかり加速します。

この罠にハマりやすい大きな理由としてHowを考えることは夢が広がるようで楽しく心地よいことが挙げられます、だから本当にタチが悪い。そして、完成した美しい事業ストーリーを、Howを考える快感の外側から見たときに「で、これって人々が最も求めるものなの?ただの自分が一番やりたいことじゃないの?」となってしまうのです。


よくよく考えると新規事業創造だけでなく研究や開発でも同様です。別のシーンで次のような経験をしました。

学会聴講中にアイデアを閃き、意気揚々と技術部署の後輩に話を持ちかけ、その技術検証に乗り出そうとしたときです。決裁者の言葉はこうでした

“技術のImproveがあるのは認める、ただし顧客にとってのImproveが見えない”

またやってしまった、、、orz そんな気持ちでした。

まだ誰もやってない、まだ解決されていない、そんな問題を解けば役に立つだろうし論文にもなるだろう、高度なカッコいい手法で解決してやる。そんな考えが私の中にあったのです。師匠からの「険しそうな山があったので頑張って登ってみました、みたいな研究テーマはダメ」という忠告の通りでした。


このような経験を通して私が今後大切にしていきたい、そして皆様にお伝えしたいことは「課題は解くものではなく形成するもの」ということです。

世の中には課題がたくさん溢れていますが、解決する価値がある課題は一部分のみだったり、まだ顕在化していなかったりします。

解決する価値のない課題を、かっこいい手法を考えて検証を重ねて見事に解決したところで誰も喜びません。汗水流した達成感だけ残るので本人はいい気分だし、かえってそのせいで価値を認めない他人を馬鹿だと罵るかもしれません

大切なのは解決する価値のある課題を見極めること。または、まだ誰も気づいていない課題を見つけ出して形成することです。


いま私は京都に戻って少数部隊の研究所でアシスタントマネージャーを勤めています。大好きな京都で楽しい楽しい研究に打ち込む事になりますが、メンバーも含めてこの教訓を忘れずにいようと思います。

最後に、この学びを共有することで皆様の活動に役立てられれば幸いです。

Pytorch で Iterable.next() すると停止する

原因: num_workersの設定が正しくない

対策:num_workers=0 にする

こんな感じ

dataloader = DataLoader(trainset, batch_size=5, shuffle=True, num_workers=0)

 

以下:公式ドキュメントより引用

num_workers (python:intoptional) – how many subprocesses to use for data loading. 0 means that the data will be loaded in the main process. (default: 0)

つまり、下手にサブプロセスで実行しようとしてミスると停止する