かごんまのカープ好きな人のブログ

鹿児島に住みITにたずさわる人のブログです。野球と焼酎と鳥刺しが好きですがブログでは読書の備忘録とかITのネタが多くなると思います。コメントいただけますと嬉しいです。

AI即戦力、中小に派遣 経産省が人材バンク 3年で10万社目標(2019.10.13日経新聞)

日経新聞の記事

経済産業省は、2020年度にも人工知能(AI)技術を習得した人材を中小企業などに派遣する人材バンクをつくる。専用の育成プログラムを受けた修了生を3年で10万社の中小企業に派遣する目標だ。AI人材は企業間で獲得競争が激しくなっており、特に中小企業では確保が難しい。一定以上の能力を持つ即戦力の人材を多数育成し、中小企業が採用や業務委託をしやすくする。

 

 途中省略

育成プログラムは実際に中小企業が直面する課題などに対し、AIを生かした解決法を探すといった実践力を身につける内容にする。たとえば工場でつくった部品の欠陥をAIが画像認識で判別して、人の作業を減らすことなどが考えられる。

 

”AIを生かした解決法を探すといった実践力を身につける”となるとかなりハードルが上がるだろうが、少なくとも”AI技術”は何かしら学べるのだろう。

 

これはいい機会!ぜひとも早期実現してほしい!!

 

データ専門家 増員急ぐ(2019.10.08日経新聞)

データ専門家 増員急ぐ

病気予防など 製薬大手、新事業狙う

2019/10/8 朝刊

 

アステラス製薬エーザイなど製薬大手がデータ分析担当者の増員を急いでいる。新薬開発で膨大なデータを扱っているが、人の生活に関連するデータを分析することで病気の予防をアドバイスするなどの新事業につなげる狙いだ。データ分析技術者は採用が難しいこともあり、自社での養成も進めている。

という内容の記事。

 

わたしもIT業界に身を置く一人として”データサイエンティスト”という言葉は数年前から頻繁に聞くし、いつも不足していると言われている。

だが、いつも思うのだがデータサイエンティストって何?ということ。

(批判的な意味ではなく本当にピンとこない)

 

すべての仕事とは”誰かの代わりになにかを行うこと”と何かで見たことがある。

これと照らし合わせると、誰かのために膨大なデータから何かの”意味”を発見してそれを必要としている人に情報として与えることなのかな?

 

であれば、”誰か”が欲しがっているものを理解しないといけないし、”誰か”が教えてくれたとしてもその背景やその業界、はたまた世の中の情勢を理解しておかないと的外れなOUTPUTをしてしまうような気がする。

それらを理解し自分でかみ砕いたうえで自分の専門分野(データ解析)という技術を駆使して”誰か”に情報を提供し見返りに報酬を受け取る。

 

最初にピンとこないと書いたが、すべての仕事において当てはまることとそうずれていないような気がした。

 

誰かの代わりに何かをすることが報酬につながり、そのためには”誰か”が何を欲しているかをわかるスキルとそれを解決するスキル(自己スキルや人脈も含め)が必要だと感じた。それらを磨いて多くの報酬をもらえる人間になりたい(笑)

 

 

 

農業変える異業種参入組(2019.10.07 日経新聞朝刊)

農業変える異業種参入組(2019.10.07 日経新聞朝刊)

食の多様化が進むなか、女性が経営する農家が存在感を高めている。異業種で培った視点を存分に生かしているのが特徴で、農業界の風土や働き方に新しさをもたらしている。」といった記事の内容。

 

記事の中では女性ならではの視点による商品企画が強みで商品価値が高いものもでてきているなど紹介してあったが、もう一点共感できた部分があった。

それは、農業が人相手ではないことを活かし自由な働き方を実践している点で

子育て中の人は9時から夕方まで、独身の女性で趣味を楽しみたい人は6時から15時まで働くなど人それそれ。

そのなかでも特に強く記憶に残ったのが「家族との時間を大切にしながら・・・」という言葉。

前職の上司が常々言っていたことでもあるのだが、まさにそのとおりだと思う。

 

そのためにも仕事において成果をださなければばらない。

しかしパワーを使う場所をよーく考えないと痛い目にあう。(私もそんなことを何度も体験してきた)

一生懸命長時間働くことを全否定するわけではないが、特に私が身を置くIT業界では

”計画・事前の調整・予見”が非常に大事でこれをおろそかにすると最終工程に近いところで問題が表面化してデスマーチといわれる状態に陥り不眠不休の作業になってしまう。

 

というわけで自分への戒めということで明日からも

魂のこもった計画を立てます!!

 

(なんか話がそれたな・・・)

読書メモ)ザ・モデル(THE・MODEL)

戦略、プロセスプロセス、人材・組織、リーダーシップと言う観点で自社にとっての「モデル」を作るためのヒントを書いた本。

 

顧客の購買プロセスの半分以上は営業に会う前に終わっている。

企業のマーケティングと営業活動は変革を迫られている

 

既に動いているものを上手に動かす仕事と、一からなにかを作り上げる仕事は天と地ほど違う。

 

環境や条件が変化しても自ら成功モデル(=完成したモデルではなく完成に至る過程で行われた何百何千という意思決定のプロセス)を構築できること、これが一番重要な再現性。

 

第一部:本書執筆のきっかけ

第二部:分業から協業へ(チームを分けても共通の目標をもつ)

第三部:プロセス

    マーケティングインサイドセールス

    /フィールドセールス/カスタマーサクセス

第四部:戦略

    市場戦略/リソースマネジメント/パフォーマンスマネジメント

第五部:経営

    人材/組織/リーダーシップ

読書メモ)カスタマーサクセス

売ることよりも長期的な関係を作ることが、新規顧客の獲得よりも既存顧客の維持のほうが求められるサブスクリプションモデルでカギとなるのがカスタマーサクセス。

受け身ではなくデータを駆使して積極的に支援する。

そのためにマーケティングはもちろん事業と組織の在り方を最適化する。

 

カスタマーサクセス

  =CO(顧客の成果) +  CX(顧客の経験)

 

それぞれの顧客がどのような状態にあるか、自社の製品やサービスをどのように利用しているかをデータで把握し、積極的に働きかけて顧客をよりよい状態に導く。

 

顧客の階層に応じて、ハイタッチ、ロータッチ、テックタッチという対応レベルを使い分け顧客の成功と自社の収益とが両立する合理的なバランスを取る。

それが定期的な収益につながる。

 

第一部:カスタマーサクセスはなぜ必要か?

第二部:カスタマーサクセスの10原則

第三部:未来

読書メモ)コミュニティマーケティング

マーケティングの本かと思いきや、、、もちろんマーケティングのことも書いてあるが、キャリア形成についても書いてあった。

 

その中で共感した部分を。

 

(会社を船に疑似し)窓がなく外が見えない船室にいるリスク

・キャリア作りで最も危険なのは「外の世界」で何が起こっているか知らないこと

・船底が岩礁にぶつかって水(≒今のキャリアでは対応できない時代の波)が船内に入ってきても窓もない部屋だと気づかない

・ドアから水が押し寄せてきた際は手遅れ

・大きな船(≒大企業)に乗っていてもせめて窓のある部屋にいなければならない

・そして時々甲板に出る必要がある

・そうしないと船が揺らいだり沈没しそうになっても気づかない

Python-変数-

型は3つ①整数②浮動小数点数③文字列

③文字列

・文字列はシングルコーテーションまたはWコーテーションで囲む

・連結は「+」

■変換

int()、float()、str()

演算子

「*」は掛け算。ただし文字列の複製にも使う

 例:abc*3>>>abcabcabc

■変数名

慣習として小文字で始める

pythonの公式コーディングスタイル PEP8

■コメント→「#」

■標準入出力

 入力→input()   ユーザーからの入力を受けつける

    ※常に”文字列型”を返す

 出力→output()