本の紹介”超パラグラフリーディング”

TOEIC、英検など英語の試験で必ず現れる英語の長文読解。

これがどうも苦手で英単語の力が足りないのか、文法の力が足りないのか

どちらも対策してるのですが、苦手意識が拭えませんでした。

 

”パラグラフ・リーディング”という長文の読み方があることを知りました。

英語の場合(日本語の時もそうですが)、一つのパラグラフ(段落)に一つのトピック(伝えたいこと)が込められています。そして、そのパラグラフのトピックを掴むことが大切だというのがパラグラフリーディングです。

 

確かに今までは英文を一文一文を訳してただけで、そのパラグラフが何を伝えていたか、パラグラフの繋がりなどはあまり意識してませんでした。

一つ一つの木は詳細に見て、森全体を見ていない状態だったのかもしれません。

 

パラグラフが集まり一つの論説文となります。各パラグラフの繋がりが分かれば、最後にはその論説文が言わんとこと(テーマ)も把握することができます。

 

 

単語、文法、構文を知ることも大切ですが、パラグラフのトピックを掴むことも同様に大切であることがわかりました。 

本の紹介”模倣の経営学 実践プログラム版”

イノベーションと模倣、一見すると反対の言葉に見える。
しかし、模倣からもイノベーションは生まれると本書は主張する。

その例となるのは、イノベーティブな製品を創出することで有名なアップル社を見てもわかる。マッキントッシュGUIとマウスを実現したが、その元は米ゼロックスの研究所で開発されたものである。

ビジネスモデルについても他業種・他業界からも学ぶ(=真似ぶ)ことはある。
他業種の”原理原則”を観察し、その原理原則を自分のビジネスに適応するのだ。

 

その業界でぶち当たった壁は、案外、他業界にその壁を破るヒントがあるのではないかと思う。そのため、他業界のことであっても自分事として受け止める観察力が大切になると思われる。

 

本書はビジネスモデルを模倣からどう創造していくか方法論が書かれた良書です。
経営以外にも示唆に富むので経営者以外の人にもお勧めいたします。

 

5/20_晴れ

現在、私は6畳少しのアパートに住んでいるが、もう少し広い部屋に住めばよかったと後悔している。

というのも最近、いわゆる積ん読本が溜まり過ぎて足の踏み場に困るようになってきたからである。

少しずつ積ん読本の一部を実家に送って、アパートにある本を減らそうとしているが、なかなか積ん読本が減らない状況だ。

 

これらの本の堆積を見て一体この本のインプットがどれだけ私のアウトプットに繋がったのだろうとなんとも言えない気持ちになった。

なぜインプットするかと言うと将来アウトプットに繋がるからであり、今までほとんどアウトプットに繋がってこなかったことを考えると無駄なことをしているんじゃないかと少し虚しい気持ちになる。

 

しかし、私はインプットをやめないと思う。非効率、低生産性であるが、本を読むと言う行為自体に価値を見出しているからである。知らないことを知るということはやはり楽しいことだ。

おそらく私が本を投げ捨ててしまうことは今後ないだろう。

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IoTプラットフォーム

IoTプラットフォームをまとめてみたら意外と多くの企業が取り組んでいることが分かりました。

データを巡る覇権を賭けた戦いは既に始まっていることが分かります。

 

■以下はIoTプラットフォームに取り組んでいる企業の一部です。
 下にある各社の紹介ビデオを見ればIoTがどういったものか感覚的に掴めると思います。それぞれ3分程度の動画なので、全て視聴されることをお勧め致します。

 

Siemens(MindShpere)

日立製作所(Lumada)

GE(Predix)

富士通(MetaArc)

OracleOracle Internet of Things Cloud Service)

IBM(Watson Internet of Things Platform)

GoogleGoogle Cloud IoT Solutions)

AmazonAWS IoT)

SalesforceSalesforce IoT Cloud)

IntelIntel IoT)

Microsoft(Azure IoT)

SAP

Kaa IoT Platform

・etc...

 

 

ーー(以下は紹介ビデオ)ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

シーメンス(MindShpere)

www.youtube.com

 

日立製作所(Lumada)

www.youtube.com

 

GE(Predix)

www.youtube.com

 

富士通(MetaArc)

www.youtube.com

 

OracleOracle Internet of Things Cloud Service)

www.youtube.com

 

IBM(Watson Internet of Things Platform)

www.youtube.com

 

GoogleGoogle Cloud IoT Solutions)

www.youtube.com

 

AmazonAWS IoT )

www.youtube.com

 

SalesforceSalesforce IoT Cloud)

www.youtube.com

 

IntelIntel IoT)

www.youtube.com

 

Microsoft(Azure IoT)

www.youtube.com

 

SAP

www.youtube.com

 

Kaa IoT Platform

www.youtube.com

本の紹介”人を動かす -D・カーネギー”

ダール・カーネギーの「人を動かす」は、
人間関係の自己啓発本の源流とも言える本です。 

「人を動かす」は人間関係を良くする原則が詰め込まれています。

 

その原則の中の1つに、
”人間にとって、自分の名前が最も甘美かつ大切な音であることを、覚えておく。”
という文章が出てきます。

 

人の名前を覚えることは大切なことである。

しかし、人の名前を覚えるのが得意な人と名前をすぐに覚えられないという人に分かれると思います。

 

 

話は変わりますが、学生時代、尊敬する学年主任の先生がいました。

その先生は就任して1日目、なんと私たち学年100人近くの顔と名前を覚えた状態で

授業を始めました。

生徒を指名するときは座席表を見ずに顔を見て名前を呼んで指名するのです。

その先生は名前の重要性を知り、おそらくかなりの努力をして100人の名前を覚えたと考えられます。

そこには記憶力の良さとか人の好き嫌いの問題ではなく、名前を覚えるコストをためらわず払ったということが重要でだったと思います。

 

現在大人になって「人を動かす」を読むと名前は重要だとか相手に興味を持つとかそういう知識よりも、そのための努力・コストをためらわず払うことができるかが最重要であると思いました。

学年主任の先生は見事にそのことを体現してくれていたように思います。

 

 

私はまだその領域には至っていません。

他人は私をどう評価するであろうかということが頭のどこかに常にある状態です。

自分を大切にすることは正しいことです。

一方で、同時に相手も大切にしそのコストをちゃんと払うことは、さらに難しいことです。

自分も相手も大切にすることで新たな段階に行けると思います。

 

「人を動かす」を人を操るテクニック集としてではなく、相手を大切にするという心的態度をどう表現するかという視点で読むと得るものが大きいと思いますので、お勧め致します。

 

本の紹介”人工知能はどのようにして「名人」をこえたのか?”

「電王戦」というプロ棋士と将棋AIがぶつかる舞台で、プロ棋士に5戦全勝した将棋AI、ポナンザ。

そのポナンザの開発者がどのようにして将棋AIを強くしていったか、本書で詳しく描かれています。 

ちなみに開発初期のポナンザは8枚落ちのハンデをもらっても人相手に負けてしまうくらい弱かったのこと。そのポナンザが改良を重ねてプロ棋士に勝利してしまうのですから、飛躍が凄いです。

 

 

本書が、他の人工知能関連の本と違うのは、将棋AI開発者の手で感じた感覚が書かれている点です。

・教師例不足を解消する「カサ増し」テクニックがあること

・改良する際にはなぜそれが上手くいったか分からない「黒魔術」化している部分があること

人工知能開発には大量のデータが必要となり、初めは「教師あり学習」で強くし、それから後は「強化学習」で強くする流れがあること

・ポナンザの学習に必要な膨大なコンピュータリソース。大量の学習でわずかな進歩があることから「雑巾絞り」と呼ばれることも

 

上記の肌感覚は、AI開発者だけが感じるものでしょう。

本書を読むことでAI開発の要所や勘所の一端が見えてくるのではないでしょうか。

 

 

本の紹介”完全独習 ベイズ統計学入門” ”身につくベイズ統計学”

①”完全独習 ベイズ統計学入学”

その名の通り、ベイズ統計について何も知らない状態からでも基礎が分かる仕様になっています。章末問題を実際に手を動かして回答することで理解度も深めることができます。 

途中にのっているベイズの歴史にまつわるコラムも面白いです。

ベイズ統計について1冊目の入門書として適していると思いますので、

おすすめいたします。

 

②”身につくベイズ統計学

そして上記の”完全独習 ベイズ統計学入門”が終わったら次のステップとしてお勧めしたい本は”身につくベイズ統計学”です。

こちらは”完全独習 ベイズ統計学入門”でできなかった自然な共役事前分布について突っ込んだ解説がされています。

2冊目として最適な”身につくベイズ統計学”をおすすめいたします。