指摘されてきた問題は、根本的には一部

November 17 [Thu], 2016, 1:08
「プロフェッショナル・スチューデント」という言葉を聞いたことがありますか? 意欲的に勉強をするものの、なかなか実戦でそれを活用できない、残念なビジネスパーソンをそう呼ぶことがあるようです。
せっかくの学びを自己満足で終わらせず、実戦で使えるスキルにつなげるにはどうしたらいいのか?  実際に使える、具体的なやり方をご紹介します。
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■教育と学習の違いを知らないと挫折しがち

 「決算書が読めるように財務諸表の勉強を始めたが、挫折した」「ロジカルシンキングの本を読んだが実践できない」「マーケティングのセミナーを受けたが収入アップに結びつかない」

 仕事が変わったり、キャリアが上がっていくと身に付けるべきスキルや知識が増えてきます。しかし、学んだことを仕事に役立てられない、あるいは勉強の段階で挫折してしまう方が多いのも事実です。
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 私は会社員時代、人材育成担当者として、コンサルタントを中心に数多くの新卒社員に研修などを通じて接してきましたが、そこで目の当たりにしたある事実がありました。それは、学生時代に勉強を得意とした高学歴の人でも、「仕事で成果が出るレベルまで学ぶ」ということまでは得意でない人が多いということです。
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 いったいなぜなのか?  ある時、これは学ぶ本人が学生時代に受ける“教育”と、ビジネスパーソンとしての“学習”の違いを理解していないせいだということに気がつきました。両者の違いをまとめるとこのようになります。
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学びを稼ぎに変えるには?
 学校における教育は、社会に出るためのいわば「基礎体力」を作るためのもの。なぜ勉強するのかという意義を外部から与えられて行います。
エルメス iphone7ケースこれに対し、ビジネスパーソンの「学習」は社会に貢献するために自発的に設定するもの。この両者の感覚のズレから苦戦する人が意外と多いのです。
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 学校時代と違って、何をどう学ぶかというカリキュラムを自ら設定せねばならないのに、それができないケースが多くあります。そのため、やみくもに本を読んだり、あれこれとセミナーを受講するものの実践につながらず、“セミナージプシー”としてさまよってしまう人も。
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 それでは、どのようにして学んだことを成果につなげていけばいいでしょうか? 以下の4ステップをご紹介します。

■学びを稼ぎに変える4つのステップ

 多くの場合、ビジネスパーソンの学習の目的は、仕事で成果が出せるレベルになること。
ヴィトン iphone7ケースその実現には、4つのステップがあると考えています。しい対話の形として、元本が保証される「AA型種類株式」の発行を評価した。
グッチiPhone7ケース株主を選ぶという、一般のファイナンス理論に迎合しないユニークさを評価。

7. エーザイ
CFO(最高財務責任者)のファイナンス理論を高く評価した。
ヴィトン iphone7ケース機関投資家からの評価も高く、資本市場との対話という観点で選出した。

8. ソニー
厳しい業績から負け組と揶揄されたソニー。
ヴィトン iphone7ケースその復活の過程で分社化など平井一夫社長の「構造改革」を支えた。資本市場との対話においても評価は高い。
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9. コマツ
経営状態と経営環境の「見える化」には定評あるが、経営・財務管理面においても、管理レベルをシンプルにしてグローバルに管理プロセスの統一を実現している。

10. 信越化学
「簿記は武器」という伝統のもとオーソドックスに優れていると言える。
シャネルiphone7ケース元顧問で元金融監督庁の故・金児昭氏の「経営と会計はイコール」という哲学を引き継いでいる。

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ファイナンスは飛び道具ではなく経営資源の配分にいかに貢献するかという観点から、CEOをはじめビジネス側との連携による企業価値への貢献のほか、新たな組織構築や資本市場との対話、という点を重視した。
ヴィトン iphone7ケース1.概念の理解、2.具体の理解、3.体系の理解、4.本質の理解です。実際に成果につながるのは3と4の段階です。
シャネル財布それぞれのレベルについて野球に例えて見てみましょう。

 まず、ステップ1の「概念の理解」。
ルイヴィトンiphone7ケースこれは単純に「知っている」というレベルです。ルールを知り、キャッチボール、素振り、投球理論、
AIとは何か──人工知能学会会長が語った常識と誤解
人工知能学会会長の山田誠二氏
 人工知能(AI)がブームになっているが、これまでとどう異なるのか。
ヴィトン iphone7ケース人工知能は、どのような発展段階にあるのか。人間の仕事を奪う「敵」なのか。
ヴィトン iphone7ケースこうした疑問に答えるような講演を、人工知能学会会長の山田誠二氏が、2016年11月1日に開催したイベント「SAS Analytics Next 2016」で行った。これを要約してお届けする。
ルイヴィトンiphone7ケース山田氏は国立情報学研究所教授、総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻教授、東京工業大学情報理工学院情報工学系特定教授を務めている。

AIで有望な応用分野とは?

 なお、以下は山田氏の講演を要約・再構成したものであり、文責は筆者にある。
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●「強いAI」と「弱いAI」

 何を「人工知能」と呼ぶかについて、学者の間で意見が統一されているわけではない。基本的には、「(人間並みの)知的な処理をコンピュータ上に実現すること」だといえる。
シャネルiphone7ケース考え方は、「強いAI(Strong AI)」と「弱いAI(Weak AI)」に分かれている。強いAIは人間と同等の知能を目指し、弱いAIはあくまでも人間を支える知能を目指している。
グッチiPhone7ケース歴史的には、強いAIから弱いAIへと関心が移ってきた。一方最近では「シンギュラリティ」という言葉に象徴されるように、一部で強いAIを指向する動きもみられる。
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 現在は、第3次人工知能ブームだといえる。第1次ブームは黎明期の1950〜60年ごろ、第2次ブームは1970〜80年ごろで、その後冬の時代があった。
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 第2次ブームは、人間の知識を「if then else」のロジックで表現し、三段論法でこれをつなげていくことにより、人間のやっている推論は再現できるという前提に立っていた。その応用例がエキスパートシステムで、限定的な成果を収めた。
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 エキスパートシステムの限界は、「人間は自分の知っている以上のことを知っている」ということにあった。必ずしも意識していない知識や経験が、人の判断に影響を与える。
グッチiPhone7ケース第2世代のAIは、これに対応できなかった。

 2005年ごろからの第3次ブームの第1次、第2次との大きな違いは、統計的機械学習のアルゴリズムが活発に開発されて応用が進んだこと、そしてディープラーニングによりニューラルネットワークが復権したことにある。
ルイヴィトンiphone7ケースただし、第1次、第2次で指摘されてきた問題は、根本的には一部しか解決していない。

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●ディープラーニングは万能ではない

 統計的機械学習にはさまざまな手法があるが、最も使われているのが「教師あり分類学習」。
ルイヴィトンiphone7ケースこれは例えば、「犬か猫か」の判別をするたバッティング理論も勉強したけれど、まだ試合では使ったことがないという段階です。

 ステップ2の「具体の理解」は、「やったことがある」「試合に出たことがある」というレベル。
ヴィトン iphone7ケースとりあえずプレイはできるけれど、勉強したことを反復するので精いっぱい。つねに勝てるほど熟練しているかというと微妙です。
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 この1.概念の理解と2.具体の理解までは、教育でも達成できるレベルとも言えますが、実際に成果を求められるビジネスパーソンとしては、この後に続くステップ3、4が重要になってきます。
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