成功する一握りの人々だけが実践する、共通の「思考の法則」を知るには、いったん私たちが常識だと考えてきたルールをリセットする必要があります。そして、彼らの行動や考え方に注目し、そのエッセンスを吸収して、その根底にある思考のサイクルを身に付けることが重要です。 成功者はみな、次にあげる5つのビジネスプロセスを何度も、高速回転で循環させています。私は、キーワードとなった5つの英単語の頭文字をとって「5Aサイクル」と呼んでいます。 顧客の抱える問題の「認知」(Awareness) 問題解決のための従来と異なる「アプローチ」(Approach) アイデアのスピーディな「実行」(Action) 仮説と実行結果の差異に対する「分析」(Analysis) マーケットニーズに合わせた柔軟な「適応」(Adjustment) さて、ここで問題です。 【問題】解答例にならって自分なりに考えてみましょう。 あなたは
ペンで書いたメモをスマホへBluetoothで即効転送 スマートなメモ帳 abrAsus x airpen ・スマートなメモ帳 abrAsus x airpen ペンで書いた文字や絵をデジタルに取り込むことができるメモ帳。使いやすさでモバイラーに定評のあるabrAsusの手帳と、ペンテルの技術の粋エアペンが合体したセット。とても便利なので常用が決定した。 1 スマートフォンに簡単に取り込むことができる これまでの電子ペンは記録したデータをPCに転送するものばかりだった。このセットではPCを介することなく直接スマホへ書いたメモをリアルタイムに取り込んでいける。もちろんワンタッチでEvernoteへ保存できる。 2 A4コピー用紙がメモとして利用できる 専用のメモ用紙を必要としない。A4を4つ折りにしたA6サイズの紙ならば何でも使える。どこにでもあるA4コピー用紙を使える。スキャン撮影した紙は
文具そのものとしても使えて、スマートフォンやタブレットとも一緒に使える。そんな文具の記事を集めた特集を開始しました。 2012年に誠 Biz.IDで実施した特集『スマート文具サミット』からはや1年。今年も“スマート文具”の特集を実施します。 ここで言うスマート文具とは、スマートフォンやタブレットと連係をして手書き文字などのアナログデータをデジタルデータとして保存、活用できる文具のこと。キングジムの「SHOTNOTE(ショットノート)」をはじめとしたノートタイプのものや、ナカバヤシの「スマレコペン」といったペンタイプのものまで、さまざまあります。 2013年はそんなスマート文具の最新トレンドを追うとともに、これからスマート文具を使ってみたい人、興味を持っている人に向けてお勧めのスマート文具や活用法などを提案します。 本記事ではまず、これまでに発売されているスマート文具の中から主なものをピック
アシさん 1 (フラワーコミックス) ■【オススメ】著者の作品と思って読むとなんかちょっと雰囲気が違う、 オフビートかげんな漫画家アシスタントもの。 題名通り、漫画家のアシスタントの話。ヒロインは 未経験だが自信満々でアシスタントの仕事に入る。 しかし、トーンのけずりも背景の絵も 自信があったのに駄目だしされてしまう。 それでも頑張るアシスタントの話。 職業ものは面白いが中でも漫画家が漫画業界を 描くものは当然一層面白い。 この作品は漫画家を目指してはいるものの 芽が出ずアシスタントに明け暮れる ヒロインを描いている。 昨今では漫画家ものが多くある中で、 この作品は可愛い絵柄ながら結構斜めから 描いており実は辛辣。 著者は表紙折り返しで「漫画家志望者の漫画ではなく あくまでアシスタントさんの漫画です。」と書いているものの、 担当もつかない漫画家志望者の話 という側面からが逃れられないわけで
80〜90年代のゲーセン語りが流行っているらしいので便乗。 IDからも分かる通り、1975年生まれの僕は多分ゲーセンの黄金時代とともに成長し、その衰退を外側から眺めている世代。 幼少の頃は、ゲーセンなんて当然行けないんだけど、当時はおもちゃ屋の街頭にアップライト型の筐体が設置されていることが多くて、そこでいろいろなゲームを見たし、たまにやったりした。田舎のデパートのゲームコーナーで遊ばせてもらったり、スイミングスクールの上にあるボウリング場で休憩がてら眺めてみたり。 ファミコンが登場したのも小学生の頃だけど、ゲーセンのゲームへの憧れはずっとあったよね。なぜなら、すごくて綺麗だったから。今思うと、単にRGB接続であるから綺麗だったという部分もあるんだろうけれども、ことゲーセンのゲームにおいてはファミコンは劣化コピーでしかなかった。そして、ファミコンで登場しないゲームへのあこがれも強かった。な
・統計学が最強の学問である 学生時代は当たり前に理解していても、営業、企画、経営、ーケティングみたいな文系社会人になってしばらくすると、理系の知識って忘れてしまうものだ。典型的なのが数字の読み方だと思う。ビッグデータやデータ分析が話題になる昨今、会議で、え、それ違いません?学校で習ったような、ということがよくある。この本でビジネスで使う統計について、ばっちり整理できる。おすすめ。 たとえばビッグデータは必要なのか、サンプリングで間に合うのではないかという疑問。。サンプルを1万増やしても、標準誤差は0.3%しか変わらないようなケースは多々ある。 「サンプル数が100名分しかなければその標準誤差は9.5%にもなり、得られた「顧客に占める女性の割合が70%」という結果が実際には女性の割合が51%~89%と考えてほぼ間違いない」という解釈になってしまう。しかし、1000名いれば標準誤差は3%となり
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