The wave of Generative AI: Navigating Opportunities
In recent times, much discourse has centered around the burgeoning realm of generative AI. This prompts an inquiry into how IT service providers should adeptly surf this emerging wave, specifically, which business avenues merit exploration.
The term "wave" offers an intriguing metaphor for contemplating business strategies. In this context, "wave" transcends mere nomenclature; it embodies a metaphorical representation of an ongoing situation that demands skillful surfing. The crux of the matter lies not solely in how to harness "Generative AI" technology, but in how to effectively engage with the dynamic milieu it resides using the view of birds eye on the sea.
Presently, we find ourselves in a landscape characterized by substantial investments in Generative AI technology. Industry titans like Google, Open AI, and Microsoft engage in a vigorous competition for supremacy in this domain. The rapid evolution of this technology is undeniable, fortunately, with CEOs exhibiting a pronounced willingness to allocate significant resources. Furthermore, even ordinary office workers can now wield tools like Dummy for ChatGPT, seamlessly integrating it into their routine operations, akin to email or spreadsheets.
Within this intricate backdrop, the central inquiry emerges: How can we secure success amidst the presence of these major players, intricate interactions, and substantial financial investments within the market?
My suggestion is that enhancing and innovating standalone Generative AI technology represents merely a fragment of the overarching business strategy.
Drawing parallels, during the heyday of Robotic Process Automation (RPA), certain IT service providers excelled in refining RPA tools, while others positioned themselves as consultants for transformative business processes. Accenture serves as a prominent exemplar of the latter approach, and the ensuing results are self-evident.
This narrative mirrors the often-cited account of Levi's amassing unparalleled wealth during the Gold Rush. A holistic perspective, one that encompasses the entire ecosystem, is imperative. Focusing solely on Generative AI in isolation would be akin to missing the forest for the trees.
ワークマンはなぜ2倍売れたのか?の感想
ワークマンはなぜ2倍売れたのか?って本が結構面白くて、その中でデータ分析の話をまとめてみました。
本の内容をDX推進指標を参考に整理しています。
- 経営層の明確なコミット、文化・組織作りの徹底ぶり、データ分析をするための仕組みは、「よく言われるができていないこと」をやっている
- 「分析そのものはExcelで統計分析ぐらいだけでやっている」というところが新鮮
ワークマンは2014年より前は、店長のKKDが売り上げを支えていたらしく、在庫データとかもまともにデータ化されておらず、データ分析したいことに必要な情報を順次データ化していったらしい。
最近思うが、変に大量にデータがあると、それを捌くことが可能な基盤を検討することが「できちゃう」ので、その結果、何のために作ったのかよくわからないデータ活用基盤を「作れてしまう」のかもと思った。そもそもデータがなければ、そんなこと考えない。
本の話のまとめ ビジョン・経営層のコミット: ・ 2014年の中期業態変化ビジョンにて「データ経営」を宣言(2年ぐらいで成果が出はじめ、あしかけ5年ぐらいでデータ経営を主軸とする会社に変貌したと外に言えるようになったと思っている) ・ 初期プロジェクトは社長直轄。社長がすべて指示(その代わり、CIOが裏方で徹底的に補佐)する形をとった 文化・組織 ・全社員にデータ分析の能力を身に着けさせた ・ 2年次から全社員向けデータあり。 ・ ただし、基本的にはExcelでできる分析のみ。それを徹底して教える ・ 部長任用条件にデータ分析能力を必須とした ・ 経営幹部にも同じ研修を受けさせた ・ データ分析が得意なメンバを集めたSV部を作った(約20名) ・ ここで能力を磨かせ、最終的には物流部門や新商品開発部門などに配属。データ分析を現場に広げる ・ 最初は、データ分析を使った業務をした店舗に報奨金を出した ・ また、データ分析を積極的に使っている店舗と店長の勘に頼る店舗の売り上げの違いをデータで示し、みんな使うように仕向けた。 仕組み ・ データ分析を可能とするために、在庫数量のデジタル化や契約プロセスのデジタル化、EDIなどを平行して導入。EDIは全取引先必須とした ・ システム構築は日立に外注しているがが、要件定義は必ず社員が行うようにした ・ 社員もデータ分析の知識があるため要件を定義できる。 ・ システムの中のヒット機能は,元々現場のマネージャクラスが自分のために作ったもの(一括発注機能、未導入商品発見機能。。) 技術 ・ ほぼExcelでできる分析 ・ 全社員自分の持ち分のExcelのツールを使って分析できる ・ より上位役職になればなるほどデータ分析が必要となり、自ら使えるようになる必要がある。 ・ 一方、Excelの関数を使って分析ツールを作れる人2割、マクロを使える人が3%。逆にこの程度で今は大丈夫 ・ 一部SASを使っている。非常に複雑なシミュレーション(天気と売れ筋の関係)にのみ使用 ・ 一番データ分析ができるSV部でも、統計分析の範疇(需要予測、回帰分析、相関分析)である ・ いわゆるAIは使わない ・ 因果関係が分からないため ・ 社員がものを考えなくなるため ・ ただし、すべての業務を自動化するようなことを考えるころにはAIも導入すべきと考えている。
SAPIX 保護者会
- 2019/9/20 10:30- 20人ぐらい
- 後藤先生
- スケジュールについて
- 直近の予定
- マンスリーが10月、11月、12月が続く。これでクラスを上げていくことが目標
- 1月13日に組み分けテストがある。これで5年生開始のクラスが決まる
- 冬季講習
- 休まないように。講習は出る前提でスケジュールが組まれている。5年生準備を意識している
- 新学年の保護者会
- 2020/1/14(火) 本郷台 アースプラザで実施。5年生の学習を説明する
- 学習面について
- 春先に比べて、座れるようになってきた
- 4年生の間は成績を気にしない。種まきの時期。5年で成長、6年で開花
- 4年でα1にいても下がるし、A~Cでも上がる人はいる
- 実際にあてにならない
- ただし、学習姿勢は4年でつける。 ちゃんと机に向かう、勉強のやり方を理解する姿勢。勉強を習慣化する。
- これは難しい。
- 親が勉強を見られないことが子供の成績に致命的な影響を与えることは「ない」。
- とはいえ、自分で勉強できるようになるまでが大変
- 火曜に授業→何もしない→週末に父親が教える→授業を聞いていないのでわかってない→父親が怒るをよく聞く。
- 成績がいい子は帰った後に勉強する。そうする忘れない。
- 習い事もある程度抑えないとまずい
- 子供に習い事をやめろといっても絶対にやめない。 お休みする?と聞くのもアイデア
- 土日に、1時間でもいいから勉強する必要がある
- 成績のいい子は長い時間やっているというよりは、ちょっとでも継続している
- 習慣がない子供は学習計画を作る
- 芸能人のスケジュールのような分刻みのスケジュールはダメ。できるわけがない
- まずは、勉強ができない時間を入れる(学校、習い事、見たいテレビ、余暇)、勉強ができる時間を示す
- 1週間でやらなくてはならないことをリスト化する。それをチェックする
- 1週間の最後に親と子供で見直す。子供に1週間の点数と感想、改善点を考えてもらう(親が主導しない)
- 粘り強さが親にも必要
- ほめると叱る
- 10叱ったら10ほめる
- 粘り強くほめることができるところを見る
- ほめるのは難しい。
- 決められた習慣を守る。習慣を守れていないこどもはまず、それをちゃんとやったらほめるでいい。
- 1週間やらなかったら、2週間分やらせるというのは良くない。
- たとえば基礎トレをやらなかったら、次の日に2日分やらせるというのはダメ
- 学校見学
- 子供だけでなく、親の目で見る
- 昔の先入観でみない
- 共学だけに行きたいという子供がいると思うが、選択幅が狭くなるので、考えたほうが良い
- 横浜山手、慶応ぐらい
- 今の偏差値で決めない
- 今の偏差値で決めると大概それ以下の学校に行ってしまう
- 算数(秋元先生)
- この半年で成熟しているように見える
- この前のマンスリーはテストの成績に一喜一憂しない。 講習をやり切ったことをほめてあげるべき
- 今の時点でのコースはほぼ気にする必要はない
- αだとSAPIXの準備塾などに行かせて維持している場合も多い
- 夏期講習のポイントは計算力、算数の考え方への慣れであった。
- 受験で必要な計算力は「正確性」
- 計算のプロセスがクリアになっていない場合がある。
- 式をちゃんと書いて、計算のプロセスを理解する必要がある
- 四年は和差、五年は比率。
- 算数の考え方になれる
- 文章題。和差算、過不足算など
- 文章を理解する。解き方のバリエーションを増やす
- 難関校は、一つの解き方が万能というようなものはない
- 解答に乗っている解き方以外も思いつけるようにしたい
- プロセスを残すのが重要
- 全部の指揮を書く必要はない
- 思考の場を紙に示せているか?
- 後で自分で確認できるようになっている?が重要。
- 今後やること
- 分数の割り算が入ってくる。これで通常の小学校でやる範囲は終わる。
- 円と扇形の計算が出てくる(3.14をかけるやつ)
- πを使って教えるようにしている。計算の工夫をするようになる
- モデルプラン
- 本当は応用問題の1までをやってほしい
- コンスタントに勉強する子供は合格する3日に分ける
- 1,2日以内
- 見直し+裏のページを解く。
- 後ろのページから解く
- 最初からやると、できるところまでやって満足してしまう。
- まとまりでやる。1ページやって答えを見るとかはやめる。テストでの集中力をつけるため
- 土日
- ステップ CIII → B → A。 Aの授業の直し。Bを中心に
- 質問教室を使ってほしいではがんばった状況を示したほうが良いを
- とはいえ、親が質問教室に行けと言っても意味がない
- 書き込まない。基本は家庭学習はノートで。
- 授業前日(これは子供には難しいが)
- テストに向けた見直し。解きなおし。
- 間違った分析を本人が書くのが良い。これは自らを客観視できるので重要だったりする
- 勉強しない、習い事でやらないには?
- 勉強しない
- まず、基本は闘争の歴史になると思ったほうが良い。そんな簡単ではないのが普通
- 行動特性が重要。毎日しっかりやる習慣をつけることが大切
- 時間とやることを意識させる1時間でXXをやると決める
- 習い事
- 5年までは続けてよいと思う
- 夏期講習の復習
- カリキュラム的に復習はするので、あえて夏期講習の復習よりは目の前のことをやってほしい。
- 全部やろうしない。今、やっていることに関連することを時間がある場合にやるぐらいが良い
- 国語(松崎先生)
- 漢字テスト
- 夏の漢字テストは範囲が広く、点数が良くなかった。7割ぐらいの平均点。ちょっと思ったより悪かった。
- 4回目に余りが空欄が多く、注意した。で5回目は準備をしてきた様子。でも、点数は悪かった。
- つまり、やり方がわかってないのだと思える。
- テスト形式で継続する、とにかく書くなどいろいろな方法を試してほしい。
- 一回書くとあとは見るみたいな子が多い。繰り返して「書く」ことが重要
- 今週のデイリーチェックはAが7割、B,Cが8割取れている。よくなってきた。が、Dからαの平均点は9割超えている
- 言葉ナビ上巻の勉強が重要。来年2月までで一巡、来年9月までに復習して、それ以降言葉ナビの下巻に入る
- 赤シートを有効に使ってほしい。書かなくても見る形でもよい
- 熟語、類義語、対義語などは書いて覚える
- 返されたデイリーチェックの間違い直しはしっかりやってほしい。
- 夏の漢字テストでできていなかった漢字がマンスリーテストでもそのまま間違えている人が多い
- 読解
- 読解をちゃんと集中力をもってやった子供が4科目全体もあがっている。
- 最初に文を与えられて音読するときに集中力が違う。 D,Fの子は音読しているときに文をちゃんと読んでいるので、黙読でも文を理解できる
- 文をかけない人は、文章をちゃんと読んでいない、自分で考えた分を書いてしまう。 4年の間は本文の言葉を使うことが前提。
- 主語抜けや「てにをは」とかしゃべり言葉、文のつながりが変とかがまだ見られる。
- 話を聞くときの集中力が断片的な子が多い。まずは長い間最初から最後まで話を聞くことから始める必要がある。
- 講師が板書する時に写すのにいっぱいで聞けなくなるという子は多い。聞きながら板書を書くことが重要
- Aの復習&コトノハが優先。Bは「文章を書く」ということが重要。頭で答えがわかっているが、文として書けない子は多いので。
- Bは大人が答えをチェックしたほうがよい。
- 意味的におおよそあっているか
- 日本語の文として正しいか(主語抜けや「てにをは」とかしゃべり言葉、文のつながりが変とか)
- 気持ちの言葉は方向性があってればよいが、語彙を増やす意味で〇だけど、こういう表現もあるよと教えてほしい
- テストの復習はしてほしい。
- 1,2が知識力。見直しをすれば点数が上がる
- 3,4は、テストと家の出来の違いを見る。時間がないテストでは家とやり方が違う場合がある
- よく話すしてほしい
- 会話が単語になってしまっている子がいる。
- 文章で会話ができるようにならないといけないので。
- その場にいない人に起こった事を描写できる能力が重要
- 理科(山本先生)
- Cコースの生徒はDと変わらない成績であった
- 前期は生物、天体など身近な現象が多かったが、後期は物理、化学、地学が中心。
- 身近な現象を理科的にとらえることが多くなる
- 後期について
- 水の三態(氷、水、水蒸気を理科的にとらえる)
- ここから幅広くいろいろな現象を理解できるようにしてほしい
- たとえば、台風はなぜできるんだろうか?も説明できる
- 聞いたことをきちんと理解せず感覚で答えてしまう場合もある
- 問題をちゃんと読んでいない子が多い
- いったん呼吸をおいて考えて答えるということができていない。
- これが続くのは良くない
- 順を追って説明できるようなってほしい
- 冬期講習は電気回路をしっかりやる
- 勉強の進め方
- 論理的に考えて説明するということができてこないといけない。
- 〇付けは本人でもよいが雑だとだめ
- デイリーステップは繰り返してやってほしい。少なくとも2日に1回はやってほしい
- 確認問題は時間を区切ってさせる。 教室でのデイリーチェックは6分に切っている。それに慣れるため。
- 5年生に向けて
- 5年は板書が基本。板書を書きうつすことになれる必要がある
- 図鑑の内容など忘れがち。時間がある時に図鑑やインターネットの動画でもいいので理科の事象を視覚的にいろいろ見せてあげるとよい
- 字のミスはなくさないようにしなくてはならない
- 社会(伊礼先生)
- デイリーチェックは点数を取れるのにマンスリーが取れないという相談が多い。これについて話したい
- 後期から本格的な学習が始まる。前期とは別世界の内容になると考えてもらいたい
- 今まで以上にテキストをしっかり読んでいく必要がある
- マンスリーの振り返り
- 1問目は県の形から県名が出てこないと終わり。これが基本。
- 1-1-1,2はテキストそのまま、1-1-3はテキストにでていないがアトラスを何回を見ていればわかるは
- 1-2,1-3。,1-4はテキストに出ている知識をつなげて解釈しないと難しい
- 中学受験で出る地歴公で覚えるべきことはおよそ2000項目ある。何回やってもやはり忘れてしまう
- デイリーチェックだと、テキストに書いてあることをそのまま問われるが、テストでは複数の項目を総合して答えを出すことが多い
- 地理の問題から始まって歴史、公民の問題になっていくとかある。稲作地帯の場所から、農具の歴史、減反政策の理由を問う問題につながるものとか
- テキストでももっと知りたい、みどり先生をよむ
- マンスリーはデイリーチェックとデイリーステップを知っていればできる
- が、過去のデイリーチェックとデイリーステップをちゃんと覚えているか。答えがわかるだけでなく、問題のコンテキストも覚えているか
- たとえば、「XXである平野は何か」という問題ではXXのどこかの単語で答えはわかるが、XXの文章をすべておぼえているべきである
- ただ、テキストになくとも時事問題は知っておく必要が、受験には出てくる
今年読んだオススメ本
今年読んだオススメ本
会社の行きかえりが結構暇なので、いろいろ本を読んでます。
今年読んだ(読んでいる途中も)本でお勧めできる本をつらつらと。
興味を持ってくれたらクリックして買ってください。 こっちにちょっとお金が入ります。
今年一番面白かった本。だいたいの英語の本は途中で飽きるのだが、読めた
Homo Deus: A Brief History of Tomorrow
- 作者: Yuval Noah Harari
- 出版社/メーカー: Vintage
- 発売日: 2017/03/23
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知識創造と目的工学の話は、今年のITストラテジストの試験にも出てた
- 作者: 紺野登,野中郁次郎
- 出版社/メーカー: 日経BP社
- 発売日: 2018/07/21
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自分も感じていたTOEICの中のヘンテコな世界の話
- 作者: ヒロ前田,清涼院流水
- 出版社/メーカー: アルク
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安定の面白さ
- 作者: 福本伸行,萩原天晴,三好智樹,橋本智広
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改めて文章の書き方を学びたい人におすすめ
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分析することの大切さ。 身につまされる。ただ、自慢話がサブリミナル的に入っていて疲れる
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- 出版社/メーカー: 文藝春秋
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デザインセンスのない自分もちょっと気にすることで多少は良くなる
- 作者: Robin Williams,小原司,米谷テツヤ,吉川典秀
- 出版社/メーカー: マイナビ出版
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正直、会社で分担して書きました的な本だが、内容は面白い。カムバックEA
- 作者: NTTテクノクロス株式会社
- 出版社/メーカー: サイバー出版センター
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ゼロからやることを作りますということが今年は多かったので
- 作者: みうらじゅん
- 出版社/メーカー: 文藝春秋
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結局、あきらめない人が勝つという話。中学時代の自分に聞かせたい
やり抜く力 GRIT(グリット)――人生のあらゆる成功を決める「究極の能力」を身につける
- 作者: アンジェラ・ダックワース,神崎朗子
- 出版社/メーカー: ダイヤモンド社
- 発売日: 2016/09/09
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お客さんもわからないことを一緒にやるためにはnarrativeな説明が必要と思っていたので読んでみた
社会をつくる「物語」の力 学者と作家の創造的対話 (光文社新書)
- 作者: 木村草太,新城カズマ
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AzureやOSSへの深いコミットなど最近のMSの復活を導いた人の本。非常に高い倫理性が感じられる
Hit Refresh(ヒット リフレッシュ) マイクロソフト再興とテクノロジーの未来
- 作者: サティア・ナデラ,グレッグ・ショー、ジル・トレイシー・ニコルズ,ビル・ゲイツ
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いまいち復活していないGEだが、デジタルツインは絶対にくる技術だと信じている
GE 巨人の復活 シリコンバレー式「デジタル製造業」への挑戦
- 作者: 中田敦
- 出版社/メーカー: 日経BP社
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昔からこの手のアメリカのラストベルトの話は興味があったので。
ヒルビリー・エレジー アメリカの繁栄から取り残された白人たち
- 作者: J.D.ヴァンス,関根光宏,山田文
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権力握りたかったので。やっぱ無理そう。
- 作者: ジェフリー・フェファー,村井章子
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トップに立つ人ってのは、単なる才能だけではない
- 作者: ベン・ホロウィッツ,小澤隆生,滑川海彦、高橋信夫
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これを読んだが、嫌われてもこうしようというまでの覚悟はとれず。。
- 作者: 岸見一郎,古賀史健
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今年は、課題を設定するところで苦しんだことが多かったので
- 作者: 東大EMP,横山禎徳
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データ分析を会社で実践しよとと思った場合に最初に読むべきでは
- 作者: トーマス・H・ダベンポート,ジェーン・G・ハリス,村井章子
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途中の巻から回収される伏線が最高に怖い
- 作者: 大月悠祐子
- 出版社/メーカー: 白泉社
- 発売日: 2017/02/17
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DXコンサルをしたい人は、基礎知識として読んだほうが良い。
- 作者: ボストンコンサルティンググループ保険グループ
- 出版社/メーカー: きんざい
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デジタルツインは永続的な仕組みに落とし込むことが結局のところ難しいのであった
”活用段階”にきたデジタルツインとスマートファクトリー
永続的な仕組みに落とし込むが結局難しい。EAはこのあたりにすでに経験的に気づいた。
スマートファクトリーと言えば、設備の稼働データを収集・分析し、生産性の改善に活かすなどの取り組みが一般的だ。しかしそれは、「ビジネスの成功に紐づいていなければならない」(岡内氏)として、経営指標に直結した成果を出すことの重要性を指摘した。
その上で、製造業でニーズの多い「自動化」を進めるにあたって、重要なポイントとして「儲かる戦略を明確にすること」、「コンセプト段階からつくりこむこと」、「永続的なしくみに落とし込むこと」の3点を紹介。
生保が契約管理に選ぶのは。。。暗号化に強いあのシステム!
顧客情報1200万件を守るため、日本生命が選んだ暗号化に強いメインフレームとは
メインフレームの持つデータは単にAPIで開ければすべて解決!って話。
それで済むなら初めからバッチで外に出しとけや。 出してもどう使っていいかわからないことが本質だろうに
同社が保有する顧客情報は約1,200万件に上る。そこには健康情報なども含まれる。これらのデータを分析、
活用できれば、大きなビジネスチャンスにつながる。もちろん、プライバシー保護とセキュリティーの確保は必須
条件だが、z14にはそれを可能にする潜在能力がある。
「z14には外部のシステムと連携するためのAPI(Application Programming Interface)が用意されています。
基幹システムとクラウドのシステムをつなぐための準備はできています。メインフレーム上にある重要なデータを外部に持ち出すことなく、
セキュリティーを確保ながらデータをリアルタイムに活用できるという考え方は魅力的です」と、システム企画部 課長補佐の溝内伸悟氏は話す。