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数多くのタスクをこなしてもなぜか成果が出ない。。。。。。。 そんな経験はありませんか？ 「本当に解くべき問題（イシュー）」が曖昧なまま仕事を進めているせいで、エネルギーを空回りさせている可能性があります。 そんな状態をぶち破る可能性を秘めた一冊が『イシューからはじめよ 知的生産の「シンプルな本質」』（安宅和人 著）で、ビジネスや研究において圧倒的な結果を出す人々が持つ「問題設定力」を解き明かす書籍です。本記事では、特にプロダクトマネージャーの視点からこのイシュー思考を深掘りし、「いま解くべき本質的な問い」をどう見極め、どう答えを導くかを具体的に解説します。複雑になりがちなプロダクト開発にこそ、このイシュー思考が不可欠と感じるはず！ 「イシュー思考」とは何か？本当に解くべき問いを立てる意義 イシューとは、「答えが出れば成果が大きく変わる重要問題」。なんとなく気になるテーマや、中途半端な疑問
こんにちは。tebiki現場分析のプロダクトデザイナーをしている畔地（あぜち）です。 BtoBプロダクトのデザインって、少しハードルが高そうに感じませんか？「業界が遠いと、業務を理解するのが難しそう…」とか、「課題が複雑すぎて、なかなか共感できないかも…」なんて思われるかもしれません。 実は、私も最初はそう思っていました。 私は前職で、toC向けの転職サイトのデザインを担当していました。私自身も転職経験があったので、プロダクトを使う場面や流れは理解できていましたし、「きっと顧客はこんな気持ちだろう」と想像しながらデザインを進めることができました。 ところが、tebiki現場分析は製造現場向けのプロダクト。工場に行ったこともなければ、製造業の知識もほとんどない私にとって、顧客の置かれた環境や課題を深く理解することは、大きな課題でした。 しかし、顧客理解こそが優れたプロダクトを生む鍵であること
Anthropicは2024年10月24日（米国時間）、同社の生成AI（人工知能）サービスである「Claude.ai」で、リアルタイムにデータを分析し洞察を生成する「分析ツール（analysis tool）」のプレビュー版を発表した。 Anthropicは「JavaScriptコードを生成、実行して、データを処理、分析し、リアルタイムに洞察を提供する。この分析ツールは『Claude 3.5 Sonnet』のコーディング／データスキルに基づいて構築されており、より正確な答えや洞察を得ることができる」と述べている。CSVファイルを分析してグラフで視覚化 従来のClaudeとは何が違う？ Anthropicによると、従来のClaudeがデータ分析用コードを生成していたのに対し、新たな分析ツールは、Claude.ai上で生成したJavaScriptコードを直接実行して、データの分析結果をリアルタ
HRテックカンファレンスは世界最大の人事・HRテックの祭典だ。 米国における最新のHRの潮流がメインだが、大体3-10年後くらいに日本でも話題になるテーマが集まっている。急速に進化するHRテクノロジーの世界における最新のトレンドや戦略を探るために、多くのHRリーダーや専門家が参加するイベントになっている。 今年2024は9月末に実施されたが、ジェネレーティブAI、スキルベースのタレントマネジメント、データ駆動型の意思決定、従業員ウェルビーイング、そしてタレントモビリティといった重要なテーマが取り上げられ、HR業界における革新を支えるさまざまなテクノロジーやプラットフォームが話題になったが、各項目を主に米国の記事中心に分析してみる。現地ラスベガスに行きたかったが自社カンファレンスと思いっきりバッティングしたため、外部記事の情報のみになるが、それでも参考になる部分は多々あった。 1. 吹き荒れ
以下の記事などで既にかなり話題になっていますが、ぼくも触ってみました(使い方などの詳細はこちらの記事を参照してください)。 結論としては、マジすごくてかなり衝撃的です。すべてのホワイトカラーワーカーにとって、かなりディスラプティブなツールになるのではないでしょうか。 自分はコンサルタントでして、これまでにたくさんの資料を作ってきてスキルを磨いてきたつもりだったので、AIポン出しでここまでのものが出てきてしまうと、正直、人生について考えさせられちゃいますね。 この記事では、Napkinを使ってどういう資料ができたのか共有したいと思います。 ポストモーテムの勉強会をしたいなと思っていたので、まずはChatGPTで資料の骨子を出力し、それをNapkinに入力してみました。それで得られたのが、以下の資料です。 スライド1: タイトルスライド タイトル: ポストモーテムの教科書 副題: SREにおけ
【ラクスMeetUp】ARR100億超プロダクトをさらに成長させるプロダクトマネジメント2023.12.06 -2023.12.06 植木氏の自己紹介植木遼太氏：私からは「新PdM組織で実践した顧客解像度の上げ方」というテーマで発表します。簡単に自己紹介をしてから本題に移らせてください。 私は植木遼太と申します。先ほどの紹介にあったように、今現在は「楽楽精算」のPdMをしています。約2年前に入社しています。キャリアとしては2010年に新卒からインフラエンジニアとしてスタートして、その後、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャーと役割を変遷させていったかたちのキャリアを歩んできました。 顧客解像度向上のための取り組みBefore／Afterでは本題に移ります。先ほどのテーマにあったように、「顧客解像度の向上って」という話があります。発表の流れとしては、「そもそもこの顧客解像度を上
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
「商品の売上が減っている」 「チーム内でミスや不手際が多い」 「コンプライアンスが徹底されていない」 こんなビジネス課題の解決を任されたら、あなたならどうしますか？ どこからどう手をつけていいかわからず、途方に暮れてしまう……なんて事態に陥らないためにぜひ知っておきたいのが、“問題解決のノウハウ”。 今回は、かの有名コンサルティング会社 マッキンゼー・アンド・カンパニー出身者が開発した「問題解決1枚シート」というフレームワークをご紹介します。マッキンゼー流の仕事術を学び、仕事で課題にぶつかった際にぜひお役立てください。 元マッキンゼーの識者が提唱「問題解決1枚シート」とは？ 「問題解決シート」を取り入れてみるとこうなる （Step0）A4用紙を十字に4分割し、シートを作成する （Step1）左上スペースに「解決したいビジネス課題」を書く （Step2）左下スペースに、問題の分析結果を箇条書
たか @0xtkgshn すげぇwwwwwww 悩んでることをAIに相談したら、長所と短所を分析して「この観点は念頭に入ってる？」って聞いてくれるww Pros/Consと、SWOT分析みたいなこともできるし、複数の選択肢入れたら一番いいやつ教えてくれる。 pic.twitter.com/Lw5d9gYcDq2023-01-11 05:06:51 リンク rationale.jina.ai Rationale - a revolutionary decision-makingAI powered by the latest GPT and in-context learning See two sides of the coin, make rational decisions. Use GPT and in-context learning to analyze pros & con
森潤也（ときどき文芸編集者） @junyamegane たまに小説の編集をします。 編集担当作に、凪良ゆうさん『 #わたしの美しい庭 』、ほしおさなえさん『 #活版印刷三日月堂 』など。 発言は個人の見解です。本好きの方はお気軽にフォローしてください。note.com/junya_m/n/nbb5… 森潤也（ときどき文芸編集者） @junyamegane 児童書のnote記事なんですが、「かいけつゾロリ」の原先生が自身の創作術を公開しているめちゃくちゃ貴重な内容なのでお知らせ。 ゾロリの構造チャートやラフまで公開しているほか、「愛の不時着」を分刻みに分解して研究している資料など、書き手の人必見の内容なのでぜひ！note.com/poplar_jidoush…2022-12-12 20:06:00 リンクnote（ノート） 🦊「かいけつゾロリ」🦊の原ゆたか流 物語のつくりかた｜ポ
資料作成の勉強にも、ビジネスのマクロ情報の収集にもおすすめな「委託調査報告書」 経産省が調査や分析を依頼している内容が全て公開されているしってます？ マッキンゼーやボストンコンサルティング、アクセンチュアなどの戦コンや日経のコ… https://t.co/OSCfnq3T9u
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですかGISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず…GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
【内容】 ○「年齢別の男女の主導権」「強姦／和姦とストーリー要素」「ストーリーパターン、ヒロイン性格・属性、主導権・動機・セリフの数量化分析」等々 ○数字から分析を引き出す構成など 【掲載画像所載】 続きを読む
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
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