ソフト開発におけるエンジニアリング・マネジメント業務から得られた知見・知識を記録するためのブログ
常日頃、職場内の人とのコミュニケーションについて考えている自分にとって、「漠然と考えていた事だが、上手く言語化できない」というストレスを見事に解消することとなった本と出会えたので、ここで紹介したいと思う。 この本との出逢い キッカケはITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書大賞2018から https://www.shoeisha.co.jp/campaign/award/2018/result/ イベントには参加できなかったが、タイトルに惹かれて、読んでみようと思い至ったのである。
あらゆるコミュニケーションの場面で「言葉遣い」は重要な要素だけど、今回はビジネスにおけるコミュニケーションで重要となる言葉遣いについて自分の考えをシェアしたいと思う。 皆さんはよく目上の人から「言葉遣いに気をつけよう」と言われたことはないだろうか？もしかしたら、もっと強い言い方で「言葉遣いに気をつけろ！」と叱咤された方もいるだろう。この時の言葉遣いとは大抵「正しい敬語を使え」という類が多いと思う。 しかし、ここでよく考えてみてほしい。果たして敬語が使いこなせれば、それだけでビジネスにおけるコミュニケーションは上手くいくのだろうか？
さて、今年も忘年会シーズンになって来たわけだが、皆さんは職場の方との忘年会の予定とかどうされてますか？もし幹事に任命されてしまった若手の皆さんは、本当にご苦労様です。人数調整、各種要望の調整、何らかの企画等を業務時間内に業務外活動としてやらなければいけない状況に、同情を禁じえません。自分だったら多分、若手の皆さんには正味の生産作業をやって欲しいと切に願うあまり、幹事作業を自分でやってしまうだろう。事実、何回かやった経験もあるし、その時は規模を自チーム限定とするけどね。 で、このシーズンになると、よく言われる「飲みニケーション」について思うところがあったので、読者の皆さんに自分の考えをシェアした...
働き方改革と言えば、社会人なら誰しもが耳にしたキーワードだろう。この政府が提示した「働き方改革」について自分の考えを纏めてみた。 一言で言えば「働き方改革と働かせ方改革」の両輪が必要で、特に後者の方が軽視されがちだなと、自分の職場環境を振り返って思うのである。働き方改革という言葉はどうしても「個人の問題」に行きやすく、その為の環境づくりに対して無視されてしまい、うまくいかないと、結局は「個人の問題」として処理されてしまう。例えば「本当は早く帰りたいのに周りの雰囲気が……。」という定時退勤できない空気感は管理者側の「働かせ方」を改革しなければダメなのである。
仕事をしている上で、色んなところから様々な依頼が飛んでくることがある。特に有能な中堅所の人材に対してありがちで、有能だからこそ周りは色んなことを頼みたくなる。しかし、最近思ったことだが、「何でも引き受ける」タイプの人は、周りからの期待値が上がれば上がるほど、その依頼を捌く限界を超えてしまい、すべてのものが中途半端になってしまうのではなかろうか？ 従って、認められれば認められるほど「依頼を断る能力」が重要になってくると考えた。しかし、依頼を断る時に依頼した人から色々な反応が返ってくる。特に辛いのが、上司からの依頼を断る時だ。
自身のプロマネ経験の中で、チームメンバーを育成してきたんだが、実はほとんど「手取り足取り」面倒見た記憶はない。メンバーが課題にぶち当たった時、「本人が考え抜いて解決すべきもの」なのか「単なる見落としなのか」を判断し、後者の場合は自分がその見落としを指摘して解決させて来ている。一見すると「すぐに回答を与えている」ようにも見えるため、自分の上司からしばしば「もっと相手に考えさせろ」と叱咤されたことがある。「考えさせる」ことには賛成なのだが、考えるさせる内容については、先人たちがしっかり吟味すべきだと自分は考えている。
最近読んでる本。出版は2014年なので、もう3年前になるのか。 まだ読んでいる途中なんだけど、自分の過去を振り返って、色んなことを思い出すキッカケになった。例えば、本の中で何度か出てくる記述として「本当に必要なものだけやる。他はノーと言う」と言うのがある。
実は最近Machine Learning(機械学習)絡みの技術に興味があり、本業とは関係なく、色々学んでいるんだが、どうも根底的には確率・統計的な知識が入っていないとアルゴリズムの理解が浅いままな気がしてきた。 機械学習で避けられないケースとして「Predict(推定する)」タスクが出てくるので、この時点で確率と切っても切れない関係になってしまうと考えた次第。
最近はビジネスの現場において、どこもかしこも「Deep Learning」とか耳にする事が増えてきたと思う。ひとつのキッカケとしてCNN関連で画像認識が人間を超える精度を叩き出した事だと思われる。アカデミックの世界では、もっと前から多くの研究者達が扱っているテーマだと思うが、一般的なフィールドに降りてきたのはここ数年の話だと感じる。そして今後Deep LearningをはじめとするAIがどんどん発展し、未来を楽観的に考える人もいれば、悲観的に考える人もいる。 自分はその中でも前者にあたる楽観的な考え方を持つタイプだ。理由はいくつかあるけど、一つ挙げるとしたら「悲観的に考えても仕方ない」に尽きる...
先日、友人からの薦めでiPad Pro 10.5インチを購入した。同時に買ったのはApple Pencilだけで、キーボードは一旦様子見した。値段が高いから、なかなか踏み切れなかったのもある。 買っていじり倒して思ったのは、とにかく手書きがやりやすい。自分がアイデアをアウトプットする時、図も交えて書くことが多いので、タイピングよりも手書きの方が都合良いのである。 ただし、ペンを持ち歩く時、収まる場所が無いために、ちょっと神経使う点が気になっていた。ペンも収まるケースは高いし、ゴツくなるのはあまり好きじゃなかったので、しばらくこの運用で我慢していた。
