チャーリーです。 ビジネスワード図解シリーズを新たにはじめました。 以前書いたビジネスモデル図解シリーズは、事例を紹介するものですが、こちらはあくまで単語や概念そのものを図解。知ってる・聞いたことあるけど、裏側にある原理は知らない、そんな方にみてほしいと思います。 ひとまず7個まで書いたので、noteにまとめておきます。 財務３表財務３表と呼ばれる、代表的な３つの財務諸表の関係性を図解。こうやってみるとものすごく合理的にできてませんか。世界中の企業は基本、財務諸表を持っているので、この仕組みがよりわかるようになれば、英語を覚えるよりも世界の人たちと会話できることになる。面白い。 ---  画像が横長のためスマホでは見づらいという方、本記事の全ての画像が入ったPDFファイルを以下に置くので、こちらをご覧いただく方が拡大などできていいかもしれません。  --- PDFファイルをダウンロード キ

Service Design Advent Calendar 2017に、ちなんだ投稿です。 はじめまして！オリジナルライフという会社を運営してる榎本です。 「消費者ジャーナリズムで産業の進化に貢献する」を会社のコンセプトにしています。実際にお金を払ってる消費者の当事者としての生の声や体験レポートの可視化を頑張っています。消費者ニーズによりそった先進的なサービスをやってる会社が勝ちやすく、チートを行なっている会社が勝ちにくくなる＝『産業のサービス品質全体が進化する』世界を実現したいと思っています。 お手本にしてきたのは、情報誌時代のリクルートのサービスデザインなんですが、全くもって真逆のメディアに見える、「暮しの手帖」が、『ユーザーニーズの可視化で産業の進化に貢献している』という点で共通だったのが、衝撃だったので、ここにご報告させていただきます。 暮しの手帖のすごさ①商品テストがすごい こ

※ここでのデザイナーとは、主に、グラフィックデザインやUIデザインを扱うデザイナーのことである。 そして、Design with AIの時代へ近年、高性能のパソコンとデザインアプリケーションが安価で手に入ることで、誰でもデザイナーを始めることが可能となった。また、AppleやGoogleが提供するデザインのコンポーネントとデザインのガイドラインは、成果物の品質保証を底上げし、美的センス（審美眼）の必要性を下げた。さらに、人工知能の発達は、熟練デザイナーのブラックボックスだった職人的技術を解放しはじめている。 コンピューターが投入される前に必要だったデザイナーの技術は、例えば、1mmの間に何本のまっすぐの線を引けるかといった技術である。しかし、コンピューターが現場に導入されるとその技術の希少性は消え、いまや、0.25mmのまっすぐな線を引くことに、特別な訓練は必要ない。これと似たような現象が

まんが版「条例のできるまで」

新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 第三回はこの絵。「穴あきバケツの成長モデル」のお話。 サービスの成長を「バケツと水」に例える様々なビジネス指標の中で、「継続率」こそが最重要だと考えている。売上よりも、PVよりも、DAUよりも、「継続率」がもっとも尊い。 そんな継続率を大事にしつつ、サービスを着実にグロースさせるモデルが、「穴あきバケツの成長モデル」だ。 このモデルは非常にシンプルだ。一言で表すと以下のようになる。 「サービスとは穴の空いたバケツであり、マーケティングという蛇口から新規ユーザーを流し込んでいる」 ・バケツ: サービス。 ・蛇口: マーケティグ等の流入経路 ・蛇口からの水: 新規流入ユーザー ・溜まった水: アクティブユーザー ・バケツの穴

新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 彼女のスケッチが溜まってきたので、復習とサポートを兼ねて、解説を書いていきたい。第二回はこの絵。 行動 = 動機 × 実行能力 × きっかけ今回のこばかなさんのイラストは、「フォッグの消費者行動モデル」という概念モデルだ。ざっくり言うと、ユーザーが行動を起こすために必要な3条件を示している。 このモデルでは、「ユーザーが何かアクションを起こす」条件を、 B = MATという、とてもシンプルな式で表現する。 その意味は、「行動(Behavior)」には、「動機(Motivation)」と「実行能力(Ability)」があるタイミングで、「きっかけ(Trigger)」が訪れなければならない…というものだ。 ・動機(Motiv

UnicodeのUTF-16エンコーディングではほとんどの文字（コードポイント）は2バイトで表現されるが、Unicodeに後から追加収録された文字の多くは4バイトで表現される。4バイト文字がうまく扱えないプログラムというのはわりとよくある。しかし世界中で広く使われるようになった絵文字がよりによって4バイト文字であるせいで、そのような文字が扱えない問題がよいペースで解決に向かいつつある。それについて少し説明してみようと思う。 Unicodeが80年代から90年代初頭にかけてデザインされたときの目標の一つは、Unicodeに含まれる文字数を65536個以内に収めることだった。現代の文章を実用的なレベルで表すためには、漢字などを含めてもそれだけの種類の文字があれば十分だと考えられたのだ。当然これは1文字を2バイトで表すことを念頭に置いていた。つまりコンピュータの揺籃期から当時に至るまで単純に英語

先日、京都市中京区の文化施設「元・立誠小学校」にてイベントに参加し、弾き語り演奏を披露した。1993年に廃校になった同校はその後文化施設として再整備され、地域の顔として20年以上利用されてきたが、宿泊施設として生まれ変わることになり、その役目を果たし終えることとなった。 https://news.yahoo.co.jp/byline/shino-okamura/20171012-00076836/ 市内中心部の木屋町通り、高瀬川沿いという繁華な立地にある立誠小学校は、1980年代から20年ほど続いた市内中心部のドーナツ化による人口減少の煽りを受け廃校になった。 京都市内における人口変動、土地利用は、他の大都市と大きく異なる点がある。 第二次世界大戦中の戦災を免れ、古くからの街並みや歴史遺産が数多く残る京都市内中心部では、世界的にみても厳しい景観条例が事細かく存在する。広告展示物や建築物の形

隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は

今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を

Netflix、アメリカで10月から値上げになって、近々日本でも値上げになる可能性が高いらしいですね。 Netflixが日本で提供を開始したのは2015年。この年は、Apple Music やAmazonプライムビデオ、AWA や LINE MUSIC が提供を開始し、サブスク元年と呼ばれました。 「所有」から「利用」へ、「商品」から「サービス」へ、「販売」から「月額課金」へ。このビジネスモデルは “サブスクリプション”（ “サブスク” ）と呼ばれ、最近では、ファッションのレンタルサービス、“メチャカリ” が欅坂46をCMに起用して（※2）大々的に展開しています。そのキャッチコピーは・・・ しかし、Twitterではこんな反応も多いです。 サブスクリプションという言葉が、どこまで市民権を得ているかわかりませんが、アメリカでは、カミソリの「Dollar Shave Club」や歯ブラシの「G

中長期のための大きなデザインも大事だけど、そのために日々の改修が犠牲になってはならない（その逆は言語道断）。そんなわけで、しばらくの間は、1〜2日で終わる小さな改修を、コンスタントにnoteチームに提案したいなぁと考えている。 もちろん、「リソースが許せば」だけれども。なぜならpiece of cakeにはまだデザイナーが1人しかいないことだ。そんなわけで、中長期でどういうチームを作るべきかウンウン唸っている。 並行して走るスロットが3-4つ欲しい理想を言えば、デザイン/開発リソースを3つのグループにわけたい。「大局リソース」、「開発リソース」、「カイゼンリソース」の3つだ。これらはそれぞれ独立しているのが望ましい。複数のレイヤーを1人のスタッフが兼任していると、どれかが忙しくなると、他の全てがストップしてしまうからだ。 大局リソース ガイドライン、コンポーネントなど、会社全体にストックさ

エムグラム診断を開発したLipという会社は、創業して2年半。日本ではじめての、科学的アプローチで日本一相性の合う人をみつけるという夢を追いかけて、特にこの半年間、必死に開発に打ち込んでいました。 その夢の実現のために最も重要なピースである「科学的なアプローチに基づく性格診断・相性診断エンジン」の開発が、最近1つの節目を迎えました。そのエンジンこそが、エムグラム診断です。 その診断精度についてはなんとも一癖ある朝倉祐介さんからもお墨付きをもらった。彼からの１年以上ぶりのメッセージがこれだったのは、正直かなり嬉しかった。 この半年間、とてもリスキーな計画で開発を進めてきて、ようやく人から信用される、科学的で正確な性格診断と認知されるまでには、本当に多くの賭けと緻密な作戦と想定外の苦労がたくさんありました。今は、背負ってきた重い荷物をようやくおろせたような気持ちです。 ブランド確立のためのバズ。

１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講

いまのところ25単位分（マスター修了に必要な単位数の約半分）の授業を取ったので感想を時系列でちょっとまとめたい。昔のやつは記憶が曖昧になっているけど。 CS243 プログラムの解析と最適化 (2014Q4)要するにコンパイラの最適化の授業。前半はデータフロー解析とかでかなり実用的な感じがしたが、後半は行列計算の命令の依存関係を抽出してベクトル最適化とか、ItaniumみたいにレジスタのたくさんあるCPUでループアンローリングするみたいな話で、実際に役に立つのかはよくわからなかった。 と、そのときは思ったが、巨大な行列の計算はよくあるので、興味を持てなかった僕がダメだっただけかもしれない。 とにかく難易度が高かった。かなりがんばって夜中までやっていたつもりだけどもっと真剣に取り組むべきだったかもしれない。なにせこれが最初の授業だったのでレベル感がよくわかっていなかった。教授がドラゴンブックの

「Twitterのフォロワーがひとり減って、あれ、と思ったらインスタもひとり減ってて、2日前のLINEも既読にならなくて、あ、切られたって思ったの」 アイスココアをストローでぐるぐるとかき混ぜながら彼女は言う。「切られた」と私がつぶやくと、「うん。音信不通」と射抜くような目でこちらを見た。 よく陽の当たるテラス席だった。友人は彼氏が1年間の交際のなかで一度も怒ったことのない温厚な人だったこと、学生時代のバイト先の先輩であったこと、激務で鬱病を患ってからも変わらずに優しかったこと、ある日の電話を境に連絡がつかなくなったこと－－をひとしきり話し終えたあと、通りに目をやって「きょう日差しやばいね。椅子すごい熱い」と笑った。 消えてしまう人、というのはどこにでもいる。 そのころの私は駆け出しのライターで、所属していた小さな会社の社長に指示されるたび、右も左もわからないまま取材先に出向いていた。 あ

なぜ日本が世界共通語「Emoji」を生み出したのか、そしてその影響とは／古川健介『TOKYO INTERNET』 Daily PLANETSでは毎月第2水曜日に、古川健介さんの連載『TOKYO INTERNET』を配信しています。 今回のテーマは、日本社会で生まれ世界中に普及した「Emoji」です。この独特の表現形式がどのようにして生まれたのかを、日本語のデザイン特性や表現の歴史から紐解きます。 (イラスト・たかくらかずき) 絵文字の簡単な歴史を振り返る今回のテーマは「絵文字」です。絵文字の普及には日本が大きな影響を与えており、日本が絵文字を生み出した、といっても過言ではありません。 絵文字の起源には諸説あり、いま使われているような絵文字の原型は、もともとはアメリカの雑誌で使われた顔文字から、という説(※1)や、「:-)」という横から見た時に笑顔に見えるという、英語圏の顔文字が起源だ、とい

年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など

以下の文章は、英国のクリスチャン・ラデフさんによる『この世界の片隅に』のレビュー全文をきしるなお(twitter:@xylnao)が翻訳したものです。 http://vulturehound.co.uk/2016/11/an-ode-to-stolen-moments-in-this-corner-of-the-world-film-review/ 奪われた時間たちに捧げる詩〜『この世界の片隅に』映画レビュー 2016年11月29日 クリスチャン・ラデフ この映画を紹介してくれたアニマツ・エンターテインメント重役のひとりジェローム・マザンダラニは「すべてが糞だった2016のような年だが、『この世界の片隅に』があるぞ」と言った。まったくその通りだった。 『この世界の片隅に』では1933年、広島での浦野すず（能年玲奈）の幼年期から話が始まる。そこでは幼いすずの笑いと家族愛、そして暇さえあればあ

トランプ氏がアメリカの大統領選挙で勝ち、来年1月にアメリカの大統領に就任することが決まりました。 アメリカでは、この結果を受けて嘆く人も多く、シリコンバレーでも大きな話題になっていることだけは事実です。 彼に対する批判の多くは、「女性差別」「人種差別」などなど、人間として「そりゃあかんだろ」という発言を繰り返したことが主であるような気がします。 もちろん「女性差別」「人種差別」は良くないことですし、特に僕が女性やイスラム系の出身だったら彼の発言を聞いて気持ちが良いはずはありません。 （彼を擁護するつもりは全くありませんし、個人的には民主党よりの思想ではありますが）トランプ氏は、政治家として、リーダーとしての資質が本当に無いのでしょうか？ もし彼の問題発言が全て選挙という「マーケティング戦争」を勝つための作戦だったとしたらどうなのでしょうか？（もちろん選挙のためであれば何を言ってもいい、と言