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管理人の維能辺シオンです。 現在、職業マーケター。Data Scientistでもあります。 将来の起業に向けて、粛々と準備中です。 【所持資格】 ・テクニカルエンジニア(データベース) ・販売士一級 ・消費生活アドバイザー ・VEリーダー ・ピンクリボンアドバイザー ・経営学修士(MBA)

認知心理学者が教える最適の学習法

認知心理学者が教える最適の学習法

ヤナ・ワインスタインほか (著)

科学的エビデンスに基づいた「学習法」の決定版。認知心理学者の研究・実験を用いて導き出した「学習法」の最適解を多数のイラストで紹介。6つの学習方法など具体例や多数のイラストや図版を用いて、わかりやすく解説する。学生、教師、保護者、制作立案者など教育関係者に、エビデンスに基づいた効果的な学習方法を提案する1冊。

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[新版]人材を逃さない見抜く面接質問50

[新版]人材を逃さない見抜く面接質問50 単行本

著者:キャロル・マーティン (著), 岡村 桂 (翻訳)

伸びる人・伸びない人を見分けるキラークエスチョン多数収録!
面接官から根強い人気の一冊が新装改訂版となって登場

採用面接を担当したことのある方なら、
「どんな質問をすれば、本当に優秀な人材がわかるのだろう?」という、
切実な疑問を抱かれたことがあるはずです。

たとえば……
ありがちな質問をすると、相手は用意してきた答えを立て板に水で話します。
かといって、ちょっとひねった質問をすると、
相手は緊張した様子で、あたりさわりのないことしか答えません。

面接を終えて応募者を評価する段階になると、
果たして求める人材なのかどうか、確信が持てないというのが
多くの面接担当者の実情ではないでしょうか。

採用後、相手が使える人材であればよいのですが、
「採用ミスだった……」とがっかりするケースも少なくないでしょう。
それでは採用にかけた費用が無駄になってしまいます。

本書は、そのような失敗を防ぐのに役立ちます。
第一部では、応募者から本音を引き出し能力を判断できる、的確な質問とは?
第二部では、応募者から返ってくる答えから、相手の本質をどう見抜くか?
を、具体的な例とともに解説。
ここに挙げられた質問は、そのまますぐに面接で使えます。
非常に実践的な、採用面接の質問マニュアルなのです。

したがって、この本は面接担当者だけでなく、
面接を受ける側の人にとっても必携書となります。
「応募者が用意した答えの奥にあるものを見抜くために、面接担当者はどんな質問をしてくるか、
それにどう答えればいいか」を教えてくれるわけですから、
世の「面接応答マニュアル」の一段上、「奥の奥」まで行き届いた一冊なのです。

ということで、面接をする方、あるいは逆の目線で面接をされる方は面接者はどういったことを見ているのだろうか?という観点で読まれるとよいと思います。

 

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経済学の名著50冊が1冊でざっと学べる

経済学の名著50冊が1冊でざっと学べる

著者:蔭山克秀

ビジネスマン 必須の教養が 一気につかめる! 忙しい人でもラクラク読破

『国富論』(アダム・スミス)、『資本論』(マルクス)、『隷従への道』(ハイエク)、『雇用・利子および貨幣の一般理論』(ケインズ)などの古典名著から、『クルーグマン教授の経済入門』(クルーグマン)、『21世紀の資本』(ピケティ)といった現代のベストセラーまで、ビジネスエリート必須の教養を、まるごとつかめる!

【本書で紹介する「名著」の例】
『国富論』スミス『経済学および課税の原理』リカード/『雇用・利子および貨幣の一般理論』ケインズ/『経済学』サミュエルソン/『隷従への道』ハイエク/『経済発展の理論』シュンペーター/『資本主義と自由』フリードマン/『クルーグマン教授の経済入門』クルーグマン/『入門経済学』スティグリッツ/『企業とは何か』ドラッカー/『プロテスタンティズムの倫理と資本主義の精神』ウェーバー/『資本論』マルクス/『21世紀の資本』ピケティ/『大転換』ポランニー/『ムハマド・ユヌス自伝』ユヌス/『貧困の克服』セン/『大脱出』ディートン/『隷属なき道』ブレグマン/

amazonのレヴューにもあるんですが、賛否両論って感じでしょうか・・・・。

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ハーバード・ビジネス・レビュー 2023年11月号

ChatGPTが出現してから、すっかりDIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー のほうもAIの特集が多くなりました。

今回も「AIリスクにどう対処するか」となっています。
5つのテーマで書かれています。

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自分で自分を裏切ってる・・・

目指したいん自分があるのにそれに向かう努力をしない・・・ついさぼってしまうというのは自分で自分を裏切っているということなんだ。

「努力は裏切らない」っていうけど、逆にそれをしないってことは自分で自分を裏切っているということなんだ。

がんばらなきゃ。

カラダの新常識!

雑誌 ”COURRiER 5・6 2023” の特集が「カラダの新常識」。
面白かったので、ポイントをピックアップしてみました。

詳細は、ぜひ本文にて!

座りすぎは寿命を縮める?
朝型・夜型は遺伝で決まる?
サウナは本当に体にいい?
セックスは運動になるの?
水をたくさん飲むと健康になる?
16時間の断食に効果はない?

さて、、この答えは????

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今後のビジネス展望

(AIがもたらす脅威について岡本太郎風に生成した画像:提供 DALL·E)

第7回 AI・人工知能 EXPO【春】を見てきました。コロナ後の開催ということもあり、出展企業は思ったほど多くなく古豪はあまりなかった印象でした。どこもかしこもキーワードは「生成AI」とか「ChatGPT」でそれさえ出していれば足を止めてもらえるというような感じでした。

さて、ChatGPTがこのあとどのようにビジネスに展開されるかについて考えるところを書いていきます。

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評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

著者:高柳 慎一, 長田怜士
監修:株式会社ホクソエム

予測精度0.001%の改善をビジネスの成果に!

「評価指標でXXXという最高のスコアが出た!」と喜び勇んで、機械学習モデルが出力してくる予測結果をもとにビジネスを運用したとします。 ところが、ビジネス上のKPIと相関が高い評価指標を選んでいなかったために、KPIの推移を見てみると大した変化がありませんでした。 あるいは「毎日夜遅くまで残業をして、特徴量生成とクロスバリデーションによって評価指標を改善しました!」というデータサイエンティストがいたとします。ところが、KPIの改善のためには そこまで高い評価指標の値を達成する必要ありませんでした。このようなケースでは、データサイエンティストが費やした工数がすべて水の泡となってしまいます。———-(はじめにより)———-

このような状況が起きてしまう背景にはさまざまな原因が考えられますが、あえて一言で言うと「データサイエンスの問題が解くべきビジネスの問題と乖離していた」ためです。

機械学習モデルの”良し悪し”を決めるときには、評価指標(Evaluation Metrics)を必要とします。本質的に評価指標の設計方法は自由であり、ビジネス上の価値を考慮して自ら作成することも可能です。RMSEやAUCといったスタンダードなものから、ドメインに特化した数値まで、あらゆる指標が評価指標になりえます。では評価指標はどのように決めるのが良いのでしょうか。また、どのように決めれば冒頭のような悲しい状況を生まずに済むのでしょうか。

本書はこれらの疑問に答えるため、機械学習の良し悪しを決める評価指標を軸に、解くべきビジネスの問題をどうやってデータサイエンスの問題に落とし込むのか、その原理を解説していきます。この原理が普遍的なものであれば、ビジネスがどんなものであっても応用できると考えることができます。

回帰、分類で使用するスタンダードな評価指標についても、基本から丁寧に解説します。本書を読むことで、どのようなケースでどの評価指標を選ぶべきかがわかり、評価指標の読み間違いを避けることができます。

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