不確実性が増し、トップダウン型の組織が時代にそぐわなくなった今、何が組織の命運を握るのか。本連載では、元海上自衛隊海将である著者が、組織の8割を占めるフォロワー（部下）に着目し、上司の「参謀」に育て上げるために必要な考え方、能力について解説した『参謀の教科書』（伊藤俊幸著／双葉社）から、一部を抜粋・再編集。リーダーシップ一辺倒の組織を、自立型の臨機応変な組織に改革するカギを探る。 第5回目は、組織全体の力を引き出すために、上司に積極的に働きかける「フォロワー」のあり方について解説する。 ＜連載ラインアップ＞ ■第1回　元海上自衛隊海将が伝授、「最強の部下」を作り、組織を激変させる方法 ■第2回　防衛大学校初代学長が、学生たちに繰り返し訴えた「理性ある服従」とは何か？ ■第3回　自衛隊で明確に使い分けられている「号令」「命令」「訓令」の違い ■第4回　ポテンシャルある若者を、2割の幹部に鍛え

2023/10/31 @ Barフロントえんどう で発表した「リアーキテクトと開発生産性について」です。

会社に新卒（22歳）で入社して、定年（60歳）まで働いたときに取得できる総額である「生涯給料」の最新結果をまとめた『生涯給料が高い｢全国トップ500社｣ランキング』には多くの反響が寄せられた。本記事では東京都に本社を置く企業に限定してランキングをまとめる。 『会社四季報』2023年夏号での調査データと有価証券報告書の公開データと、厚生労働省が調査・公表している「賃金構造基本統計調査」を基に試算した。 業種分類ごとに賃金カーブ（賃金の伸び率）を算出し、それを各企業の平均年収と年齢に当てはめて金額を推計した。あくまで理論的に割り出した推計値ながら、一定の目安となるはずだ。 大卒総合職ばかりの企業と、製造現場があるメーカーとでは給与の仕組みが違うことや、男女の賃金格差が存在するが従業員の平均額としていることに留意が必要だ。 純粋持ち株会社では中枢機能を担う少数の社員だけが在籍しているケースがあり

モジュラモノリスにおいてトランザクションはどうあるべきなのかについて整理している資料が少ない気付きがあったので「簡易的に」整理しました

はじめに 業務で開発をしていて、Pull Requestを送るたびに命名について厳しいレビューをもらうので、業務で特に重要だと感じた部分のみまとめてみました! 最初は「動けばいいじゃん！」と思っていたのですが、チーム開発、仕事となるとそうはいきません。 品質も含めて評価されるため、読みやすいコードを書くということは非常に重要です。 レビューで毎回のように 「ちゃんとリーダブルコードを読みましたか？」 と厳しい指摘を受けるので、できるだけその回数を減らしていきたいです。 毎日レビューで厳しい指摘を受けるのは(おそらく上司も仕事のためとしてコードに対しての指摘をしていると思われるが)とても辛いです。 レビューは あくまでもコードの指摘をしているだけ で、自分自身の人間性や仕事に対するダメ出しをもらっているということではない！と思うようにしてます。 とはいえできるだけレビューで受ける指摘は減らし

サイボウズ、「DX人材育成ガイドライン」を無料公開ノーコードツールを活用したDX人材育成方法を、大企業の実例とともに紹介 サイボウズ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：青野慶久、以下サイボウズ）は、企業のDX責任者・推進者を対象に、企業のDX（デジタル・トランスフォーメーション）人材の育成のためのガイドライン「DX人材育成ガイドライン―ノーコード活用の先進事例―」をエン・ジャパン株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：鈴木孝二、以下エン・ジャパン）と共同で執筆し、無料で公開しました。本ガイドラインは、ITの専門知識がなくてもDX推進の実現を可能にする、ノーコードツールを活用したDX人材育成手法、DX推進事例などを、 京セラ株式会社、日清食品ホールディングス株式会社、日本航空株式会社、星野リゾートなどの企業事例とともに紹介しています。 「DX人材育成ガイドライン―ノーコード活

この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど

2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

こんにちは。 クラシル開発部、バックエンドエンジニアの松嶋です。 delyに入社してから約3年間、私はSREチームに所属していましたが、昨年10月にバックエンドに転向しました。バックエンドに転向してからは、主にクラシルアプリの公式レシピおよびCGMコンテンツの検索機能に関する開発・改善に取り組んでいます。 クラシルは、2016年2月にサービスを開始してから、管理栄養士監修の「誰でも安全に・おいしい料理を作ることができるレシピ動画」を5万件以上提供してきました。 昨年12月には、クラシルのブランドリニューアルを行い、今後はシェフや料理研究家を中心としたクリエイターとともに多様化したユーザーの食の好みや課題解決に応えられるよう、幅広い食のコンテンツを提供するプラットフォームを目指しています。 ブランドリニューアルの詳細に関しては、こちらを御覧ください。 www.kurashiru.com この

テクニカルライティングの基本を学べます。業務マニュアル、報告書、仕様書、技術解説書などのドキュメントを書く機会がある方向け。 サイボウズの2023年度 新入社員向け研修の資料です。 Twitter：https://twitter.com/naoh_nak 2022年版（初版）：https://speakerdeck.com/naohiro_nakata/technicalwriting

ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明　「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた　GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え

コンテンツマーケティングに取り組む上で「どのようなコンテンツを届けるべきか」を考えるとき、バリュープロポジションの考え方が参考になります。顧客となるユーザーの興味関心にアプローチしつつ、自社が提供できる価値とマッチさせなければいけません。 顧客が求める価値のうち、自分たちだからこそ提供できる価値の領域「バリュープロポジション」を目指す コンテンツを発信するとき、自分たちが伝えたいことのみで取り組んでもユーザーの支持を得られません。自分たちが伝えたいこととユーザーが価値を感じるところが合致して初めて、コンテンツマーケティングが動き始めます。 これは、バリュープロポジションの考え方と同じです。顧客に支持されるには「支持されるにふさわしい価値」を約束しなければいけません。コンテンツでも自分たちが伝えたいことと顧客の興味関心を合わせることが大事です。 その中でも「他者でも伝えられる内容」より「自分

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2023年5月9日に開催されたNTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャーと目標設定」の登壇資料を公開します。 このイベントはNTTコミュニケーションズの社内ランチ勉強会を一般に公開しているものです。 ぼくは、NTTコミュニケーションズの技術顧問をしており、顧問業の一環として登壇しています。 多くの組織では、この時期に期初の目標設定を行っているのではないかと思いますが、目標設定の意味や位置づけ、それをどのように使うのか、評価や報酬との関係はどうなるのかといったことについて組織のなかで認識が揃っていることはまれです。 こうなると、人事制度のなかで目標設定をすると決められているのでめんどくさいけどやる、という感じになったり、目標設定が終わったら内容を綺麗さっぱり忘れて、期末になって「あー、そういえば……」みたいなこと

昨今では、顧客理解 / ユーザ理解に取り組む必要性が様々な所で主張されており、一般常識になりつつある。そして「顧客のことを深く理解すれば、良質な仮説を立案できる」という言説が広く信じられており、マーケティング戦略を検討したり顧客体験をデザインするうえでの前提条件となっている。しかし、このような言説は本当に正しいのだろうか。 結論からいえば「顧客を深く理解すれば、良質な仮説を立案できる、という言説は間違っている」というのが本記事の主張である。この間違った言説が広く信じられてしまっていることが、ミクロな視点では「成果に繋がる施策仮説を立案できない」というビジネスパーソンの悩みの解消を阻んでおり、マクロな視点では企業の成長や競争力向上を阻む要因となっているのだ。 そこで本記事では、顧客理解の必要性・重要性を真っ向から否定することを試みる。「顧客を理解すれば、良質な仮説を立案できる」という言説が間

全国の図書館の蔵書の一部をメールなどで受け取れるようになる制度がことし6月から始まります。利用者の負担額はページ単価の10倍となることが決まりました。 この制度は新型コロナウイルスの感染拡大をきっかけに導入が決まったもので、6月1日から全国の公共図書館や大学図書館などで、調査研究の目的として、蔵書の一部を電子データにして利用者にメールなどで送信するサービスを行うことが可能になります。 利用者は一定額を負担し、本の著者や出版社などに補償金として分配される仕組みで、文化庁は、29日、その金額を認可しました。 1ページ当たりの負担額は、価格がわかる図書についてはページ単価の10倍で、新聞や雑誌などは最初の1ページが500円でそれ以降は100円、海外の出版物や価格が不明なものは100円と決まりました。 ただし、最低額とする500円に満たない場合は、500円が負担額となります。 今後、運用開始に向け

今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はAIの進歩にともなうヒトの役割にかんするポエムを書いていきます！ なにについて書いてある文章か AI※の進歩ってすごいよね AIがなんでもできるようになったら、ヒトは何を思うか ※AIって気軽に使う世界になったのもすごい. なお、MicrosoftはすでにAGI as a serviceについて考えている: https://thegenerality.com/agi/ さいきん思うこと 言語モデルや生成モデルの進歩は凄まじくて、どんどん知的な活動がAIに置き換えられて行きそうな空気を感じます。じっさい、イラストを描くことやプログラミングを実装することなどは、かなりできるようになってきています。 今回は、こうした人間しか出来ないと思われていたことが、どんどんAIができてくることによって、何が起き

はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des

はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。 逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。 背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したことで、より本質的なエンジニアリングが提供すべき事を考えられるようになっている結果の1つだなと思う。私がエンジニアリングを最初に学んだ頃なんかは、ソフトウェアエンジニアはキツいみたいな文脈で3K職だと言われていて、高専でも「電気系に行ったほうが安泰だぞ」と先生が言うほどだった。GitHubやCI/CD、クラウド、OSSだったり