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仕事が減らない… 日本全国、どこもかしこも働き方改革で盛り上がっている。さながらブームの如し。プレミアムフライデー、有給取得促進、定時退社日の設定、オフィス一斉消灯、テレワークの推奨……。たしかに、早く帰りやすくはなった、休みやすくはなった、出社しなくても良くなった。業務の効率化も進んできている。 しかし、一方で現場からはこんな嘆きの声も聞こえる。 「仕事が終わらない…」 「ガバナンスだ、リスク管理だなんだで、仕事のための仕事が増える。勘弁して欲しい」 「効率化されているはずなのに、仕事自体は減らない」 「帰ったことにして、こっそり仕事している」 「仕方がないので、残務を家に持ち帰っている」 「結局、個人の気合と根性でナントカしろってことですか?」 業務全般が改善されても、仕事自体は減らない、終わらない……。 一時は皆定時で帰るようになったし、休日出勤しないようになった。しかし、気がつけばまた元の状態に戻っている。今日も残業、明日も休日出勤。定時で帰っているのは人事部だけ。 なぜ「働き方改革」をしても、私たちの仕事はラクにならないのか? 効率化 仕事が増える. なぜ結局元に戻ってしまうのか? Photo by iStock 仕事は増えて当たり前です 率直に言おう。仕事は増えて当たり前である。 そもそも、企業は成長を前提に日々の事業活動を営んでいる。売上げアップ、利益アップ。普通に考えたら、仕事の量は増えて当然なのだ。 加えて、社会環境やビジネス環境の変化に伴い、管理のための仕事も増えてきている。ガバナンス、コンプライアンス対策、セキュリティ対策……。仕事のための仕事のようで、モチベーションが上がらないが、ある意味仕方がない。 すなわち、なにもしなければ仕事は自然に増え続けるのである。 仕事は増えて当たり前。この自然の摂理に対して嘆いていても始まらない。 ではどうすれば良いか? 「意図的」かつ「意識的」に仕事の量をコントロールするしかない。 「えっ、働き方改革って会社が仕事の量をナントカしてくれるんじゃないの?」 残念ながら、そうはなっていない。指をくわえて待っていても、仕事は増え続ける。この状況、そろそろナントカしたい。 世の中の多くの企業で行われている取り組みは、大きく2つのタイプに分類される。まずはその2タイプを見てみよう。
1. 世界の英語人口は15億人 *文部科学省、国連、U. S. Visa Talk および Crystal D. 「A History of the English Language」のデータ基にThe English Club が作成。 世界には英語を実用レベルで使用している人(英語人口)が15億人もいる。世界の総人口は推定73億人だ。英語を習得すれば世界中の5人に1人と意思疎通できるということだ。 一方で、驚くことに世界の英語人口15億人のうち、ネイティブ・スピーカーはたった1/4(25%)の3. 8億人しかいない。残りの3/4(75%)の11. 2億人は、第二言語/外国語として英語を習得した非ネイティブ・スピーカーなのだ。 第二言語/外国語として英語を使用している人口がこれほど多いという事実が、英語が世界共通語である理由の一つといえるだろう。 1. Amazon.co.jp: 仕事の「生産性」はドイツ人に学べ 「効率」が上がる、「休日」が増える : 隅田 貫: Japanese Books. 英語を第二言語/外国語として使用している人口は11億2千万人 *文部科学省、国連、U. 「A History of the English Language」のデータ基にThe English Club が作成。 第二言語/外国語として英語を使用している11億2, 000万人を国別で見てみると、インドがトップで1億2, 600万人だ。以下、フィリピン、ナイジェリア、ドイツ、フランス、そしてイタリアと続くが、これらトップ6カ国の占める割合はたった34%程度なのだ。 ちなみに、トップ3カ国は旧植民地だ。インドとナイジェリアはイギリスの旧植民地。フィリピンはアメリカの旧植民地だ。また、インドの総人口は13. 2億人だが英語人口はその1割弱しかいない。 一方で、ヨーロッパの現状は下記の通りだ。 ドイツ :総人口8, 000万人。約60%の4, 700万人が英語人口 フランス :総人口6, 200万人。約40%の2, 300万人が英語人口 イタリア :総人口6, 000万人。約30%の1, 700万人が英語人口 北欧の国々や、その他の多くのEU諸国 (図中の「その他」に含まれる)では、総人口のかなりの割合が英語人口である。 EU(欧州連合) では、英語は、フランス語、ドイツ語と並ぶEUの主要な言語。 例えば、ヨーロッパ各国にまたがって仕事をする必要がある場合、習得すべき言語の第一候補は英語であることは納得できるはずだ。 上の図の中の「その他」は66%を占めているが、そこには日本を含めた世界中の多くの国々が含まれている。世界各国で広く使用されているからこそ英語は世界共通語なのだ。 1.
2 推薦システムをもっと知ろう — 7. 1 データの設計と取得 — 7. 2 明示的データと暗黙的データ — 7. 3 推薦システムのアルゴリズム — 7. 4 ユーザー間型協調フィルタリング — 7. 5 アイテム間型協調フィルタリング — 7. 6 モデルベース協調フィルタリング — 7. 7 内容ベースフィルタリング — 7. 8 協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの得手・不得手 — 7. 9 評価尺度 - 7. 3 MovieLensのデータの傾向を見る - 7. 4 推薦システムの実装 — 7. 1 Factorization Machineを使った推薦 — 7. 2 いよいよFactorizatoin Machineで学習する — 7. 3 ユーザーと映画以外のコンテキストも加える - 7. 5 この章のまとめ 8章 Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢 - 8. 1 KickstarterのAPIを調査する - 8. 2 Kickstarterのクローラを作成する - 8. 3 JSONデータをCSVに変換する - 8. 4 Excelで軽く眺めてみる - 8. 5 ピボットテーブルでいろいろと眺めてみる - 8. 6 達成したのにキャンセルされたプロジェクトを見てみる - 8. 7 国別に見てみる - 8. 8 レポートを作る - 8. 9 今後行いたいこと - 8. 10 おわりに 9章 Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化 - 9. 1 Uplift Modelingの四象限のセグメント - 9. 2 A/Bテストの拡張を通じたUplift Modelingの概要 - 9. 3 Uplift Modelingのためのデータセット生成 - 9. 4 2つの予測モデルを利用したUplift Modeling - 9. 5 Uplift Modellingの評価方法、AUUC - 9. 6 実践的な問題での活用 - 9. 7 Uplift Modelingを本番投入するには - 9. 8 この章のまとめ 参考文献 あとがき
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