2018-01-26

【読書メモ】「論点思考」と「仮説思考」

読書メモロジカルシンキング

答えを考えるよりも先に、仮説を考える。
仮説を考えるよりも、論点（イシュー）を考える。

仮説思考より

よい仮説とは

一段掘り下げられている
具体的なアクションに結びつく
- 具体的なアクションに落ちるまで「so what？」を繰り返す

「営業成績が上がらない原因を調べ、対策を練る」場合の例

営業マンの効率が悪い
- 営業マンがデスクワークに忙殺されて、取引先に出向く時間がない
できない営業マンが多い
- 営業マン同士の情報交換が不十分で、できる営業マンのノウハウがシェアされていない
若手営業マンが十分教育を受けていない
- 営業所長がプレイングマネージャのため、自分自身の営業活動に忙しく、若手の指導や同行セールスができていない

5章仮説思考力を高める　より

so what? を常に考える
なぜを繰り返す
- 日常で訓練する（将来を予測する、自分の信じていない仮説の立証を試みる→反論してみる）
- 相手のめがねをかけてみる、上司の意思決定をシミュレーションする
- 失敗を恐れずぶち当たる

論点思考より

論点候補の洗い出し

論点と問題点（現象・観察事実）を見極める
どこにでもある一般的な問題は論点にならない
- 「なぜ」を繰り返すことで、論点になる。
論点は動く
1. 人によって異なる
2. 環境とともに変化する
3. 論点は進化する

論点の絞込

「解決可能性」と「解決したときのインパクト」の掛け合わせで筋の良い論点を見極める。
筋の良しあし見極めるようになるには、論点思考・当たりを付ける経験を積むしかない。
論点思考→フレームワークによる構造化という順番。分析手法から構造化はできない

論点の確定

プロービング（探針）を行う。（質問をぶつけて反応を見る）
発言の真意、意図、バックグラウンドを考える
- 意見ではなく行動・事実を見る、に近い
- Put yourself in his shoes　（相手の靴に自分の足を入れる）
- 相手を「わくわく、どきどき」させる提案かどうかを考える
- 引き出しを参照する
  1. アナロジー（類似事例）、他社事例
  2. 顧客視点で見る
  3. 鳥の眼・虫の眼で考える
- 論点を構造化する

第6章論点思考力を高めるために　より

問題意識を持って仕事をする。「これは本当の論点か？」「本当の課題は何か？」
視野・視座・視点を変える
- 逆、業界最下位ならどうするか、現場、両極端に振る、ロングレンジ、自然界からの発想、日常生活からの発想、アナロジー、顧客視点、鳥の眼・虫の眼
複数の論点を考える
引き出しを増やす
- 整理するのではなく、「どう使うか」に集中する。インプットを増やすのではなく、それをどう使うか
- 反論された時がチャンス。傾聴し、何にひっかかっているのかをクリアにする。対立軸を明らかにする

課題の4つのパターン

「シャチは魚か」（仮説に基づいた質問）
「シャチは魚か哺乳類か」（白黒をはっきりさせる論点）
「シャチは何類か」（オープンな論点）
「シャチはどんな生物か」（ただの質問）

リーダーがメンバーに仕事を依頼するときは、③と②の組み合わせが上手くいくとのこと。
例）「シャチは何類か知りたい。魚か哺乳類かを調べてほしい」
ただの質問になっていないかチェックする。

2018-01-24

【FullCalendar】drop(callback)でeventのidを取得する

FullCalendar JavaScript jQuery

課題

drop(callback)から直接eventのidを取得することができない。

drop: function( date, jsEvent, ui, resourceId ) { }

解決方法

dropの後にeventRecieveを利用してeventを取得することで、eventのidを取得することができる。

eventRecieve: function( event ) { }

コード例

$('#calendar').fullCalendar({
    drop: function(date, jsEvent, ui, resourceID) {
        // 何らかの処理
    },
    eventRecieve: function(event){
        let event_id = event.id
        // 何らかの処理
    },

参考URL

eventReceive - Documentation | FullCalendar

2018-01-24

【読書メモ】10倍速く書ける超スピード文章術

読書メモ文章術

2017年8月23日発行。

この本を読んだきっかけ

ブログをなかなか更新できずにいたところ、本屋さんでたまたま本を見かけ、ブログを書けるようになりたくてこの本を手に取りました。

この本・著者の概要

著者は「ブックライター」というお仕事。（「ゴーストライター」と呼ばれるのが一般的か）

「5日に本1冊」という超速で文章を書くことができるらしく、非常に羨ましい。

この本には、書くスピードを高めるための方法論を記載されている。

特に、著者のメッセージは、「どう書くか？」ではなく、「何を書くか？」に集中することが重要、とのこと。

いかに「素材」を集めるかが重要で、「素材」があればあとは一気に書きあげるということである。

ポイントの引用＋感想メモ

第1章のまとめ部分↓

「どうやって書くか？」は考えない

「何を書くか？」に集中する

「独自の事実」と「エピソード」と「数字」を集める

魅力的な素材を「表現」にまとめようとしない

長い文章を書くときは、多めの素材を集める

（P62 第1章のまとめ）

「素材文章術」のステップ↓

書く目的と読者を定める

素材を集める

素材を組み立てる

一気に書ききる

見直す

(P64 第2章冒頭）

第2章のまとめ部分↓

「読者に感じてもらいたいこと」を決める

頼まれて書く問いは、依頼者に「真の目的」を確認する

「みんな」に向けて書かない

具体的な「1人の読者」を特定する

読者が決まらなければ「知人の1人」に決めてしまう

読者の「興味」と「知識レベル」を調べてから書く

(P100 第2章のまとめ）

第3章でのポイント↓

素材集めでメモをするのは「聞いたこと」だけではなく、「見たもの」をメモする。例えば、「社長室に重厚感がある」場合に「重厚感」という表現ではなく、重厚感の「中身」が重要。壁やカーペットの色、テーブルやソファーの特徴など。中身があることで、より臨場感を高めることが可能。
素材は箇条書きでまとめる。
会話を録音すると素材が集めやすい。誰かに自分をインタビューしてもらい、それを録音しておくと早い。

第3章のまとめ部分↓

素材集めの方針は「多く集めて、あとで削る」

閃いたアイデアは、「その場で」スマホにメモする

見たもの、聞いたこと、感じたこと、全てメモする

素材のストックは「メーラーの下書き」を使う

ジムや散歩など、別のことをやりながら素材に考えを巡らせる

移動中など隙間時間を活用して素材を集める

他人と雑談して素材を「生み出す」

1つの素材から連想して、素材を増殖させる

（P132 第3章のまとめ）

第4章のポイント↓

目の前に読者がいると想定し、その相手に喋って伝えることを意識して書くと伝わりやすい文章になる。
読んでもらうためには、書き出しが重要。

第4章のまとめ部分↓

集めた素材を「一覧」できる形にする

目の前の読者に「しゃべって伝える」ことを想像して素材の順番を決める

書き出しに「常套句」を使わない

書き出しには「その先を知りたい」と思わせる内容を書く

文章の最後は、「オチ」が見つからなければ「まとめ」を書く

（P150 第4章のまとめ）

第5章読みやすい文章を書く7つのポイント

一文を短くする

スラスラ読める「リズム」を作る

「　」の強調使用

順接の接続詞を使わない

逆接の接続詞で展開を生む

難しい日本語を「翻訳」する

リアリティを意識する

（P157〜）

第5章のまとめ部分↓

基本方針は「多く書いて、あとで削る」

「読者」と「目的」を目に見える場所に書いておく

一度書き始めたら、中断せずに最後まで書ききる

調べたいことは、「★」などマーキングして後回しに

書いているときに「全体の分量」を気にしない

文章力向上には、わかりやすい文章を継続的に読む

（P164 第5章のまとめ）

第6章のまとめ部分↓

最初に書いた文章を、絶対にそのまま提出しない

「大きな論理」と「素材が適材適所に置かれているか」をチェック

「説明不足」と「ウザさがないか」をチェックし、分量を調整する

「語尾」だけを見て文章のリズムを整え、誤字脱字をチェックする

自分が正確に理解できない箇所を1つ残らず潰す

「何も知らない人」を想定し、専門用語や意味不明な言葉を噛み砕く

意味不明な「形容詞」を「素材」に置き換える

（P186 第6章のまとめ）

実践編以降のポイント↓

2000字を超える文章は構成が大事になってくる。基本の骨格は、
「結論→その理由と背景→結論を補足する具体例→まとめ」
という流れ
何も知らない読者に向けた文章を書くときは、
「読者の共感」→「実は違う」と読者に「疑義」を唱える→その「疑義の裏付け」→「新たな発見」→結論
文章を削るときは「読者」と「目的」に立ち返り、素材レベルで削る
10万字の本は、2000字の原稿が50個集まっただけと考える。

まとめ

「素材に集中すれば文章が速く書ける」という一貫した主張で、わかりやすい書籍だったと思います。

「なかなか文章を書き始められない」という方にとっては気づきのある一冊になるのではないでしょうか。

10倍速く書ける超スピード文章術

作者: 上阪徹
出版社/メーカー: ダイヤモンド社
発売日: 2017/08/24
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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2017-09-24

【開発】オリジナルWebサービスを開発します

オリジナルサービス機械学習

今後、オリジナルサービスを開発する中での学びを公開していく予定です。

開発する機能（現在の予定）

自分で活動ログを記録する事ができる
【できれば】Google Calenderからデータをインポートする事ができる
【できれば】iPhoneからデータを自動で送付して記録する事ができる（位置情報など）
溜まったデータを簡単に分析する事ができる
【できれば】各人の時間の使い方についてアドバイスをもらう事ができる（仕事ができる人の時間の使い方を分析するなどが必要）

今後学習しながらなので、できるかどうかわかりませんが。。。

まずは、1ヶ月ぐらいで開発できるように頑張ります。

2017-09-17

【読書メモ】人工知能は人間を超えるか

機械学習ディープラーニング読書メモ

松尾豊さん著「人工知能は人間を超えるか」を読みました。

人工知能の歴史や、今注目されている理由が非常によく理解できました。特に、これまでの課題とディープラーニングが期待されている理由がクリアになった事が一番の収穫です。

学んだこと↓

人工知能のブームは3回目ということ
第1次ブーム：1950年代後半〜1960年代、推論・探索
第2次ブーム：1980年代、知識、エキスパートシステム
第3次ブーム：2010年代〜現在、機械学習・ディープラーニング
それぞれのブームで壁に当たっていたが、ディープラーニングという手法によりブレイクスルーが起きるのではないか
エキスパートシステム：人間の知識を機械が学ぶ
機械学習：機械自体が学んで賢くなる。インターネットの発達により、大量のデータが簡単に手に入るようになった事で発展
ディープラーニング：機械学習は「特徴量設計」が重要であり、これにより予測精度が大きく変化する。これまでは特徴量設計を人間の手で行う必要があったため、これがボトルネックとなり精度が上がりきらない事が多かった。ディープラーニングにより、コンピュータが、与えられたデータから重要な「特徴量」を生成する事が可能。本書ではディープラーニングの事を「特徴表現学習」という言い方をしている。