イノベーションプロセス支援プラットフォームを提供する日本アイデアスケールの主催で3月26日、「みんなで取り組む効果的なイノベーションの実践」イベントが開催された。日本IBM/エンゲージメント・ファースト所属のコラボレーション・エナジャイザー八木橋 パチ 昌也氏と01Booster CEO鈴木規文氏によるトーク、リバネスCEO丸幸弘氏と富士通でオープンイノベーションを手がける鈴木智裕氏によるトークの模様を中心にお伝えする。 成熟した大企業を無理やりエコシステムの頂点に置く必然性は既にない ソーシャルコラボレーションを推進する八木橋氏と企業間イノベーションを支援する鈴木氏の対談のお題は「大企業とパートナーシップ」だった。冒頭から「大企業から見ればスタートアップはこだわりの強い偏執狂、スタートアップは大企業を担当者によって言うことがコロコロ変わる多重人格者と思っていてお互いが理解できない」ゆえ「
研究者や研究に関わる大学生や大学院生は、一年を通じて研究室ゼミや学会などで研究成果の発表を行なわなければなりません。また、近年、科学者でない人たちに対する一般向けのプレゼンや講演(アウトリーチ活動)の機会も増えてきています。他にも、研究論文や報告書を書いたり、研究費調達のために予算申請書やプロジェクトの提案書を作成したりすることも、研究者にとって欠かせない仕事です。これらはいずれも情報を他者(研究仲間や審査員、一般市民)へ伝えようとする行為であり、正確かつ効果的な情報の発信が望まれます。しかし、自己流で資料を作成して、闇雲に情報を発信していても、スムーズに情報は伝わりません。ときには誤った情報が伝わってしまい、研究の価値を正当に評価してもらえないことさえ起こりえるのです。 情報を正確にかつスムーズに他者に伝えるためには、情報をデザインすること、つまり文章を読みやすく整えたり、図表を見やすく
2019/04/18に株式会社gumi様で行ったデザイン講義のスライドです。 デザインとは何か?デザイナーは何を考えてデザインを作っているのか? という話から、実際にデザインを評価・検討するための言葉を紹介しています。 この 作品 は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 改変禁止 4.0 国際 ライセンスの下に提供されています。 第二回「UIデザインをはじめよう」はこちら https://speakerdeck.com/kinakobooster/uidezainwohazimeyou 第三回「今日からできるUXデザイン」はこちら https://speakerdeck.com/kinakobooster/jin-ri-karadekiruuxdezain ※訪問講座のご案内※ あなたの会社に話しに行きます。料金表はこちら https://xemono.life/#/workwith/co
「管理ゼロで成果はあがる」は、私にとって経営者になってから単著で3冊目の本となります。今回の本は、アクティブ・ブック・ダイアローグ(ABD)というスタイルの読書会にむけて原稿ゲラを提供していることもあって、全国で読書会を開催してもらえています。私もいくつか参加させてもらいました。 そこで気付くのは、多くの人が「管理」と「マネジメント」を混同して使っているということです。そもそも、管理とマネジメントは違うものなのです。その違いをはっきりさせておくことで、より多くの人がマネジメントをうまく出来るようになるはずです。 本稿では、管理とマネジメントの違いについて。マネジメントの本質を掴むための方法を書きました。 誤解されがちな「管理ゼロ」の言葉 まず私の本ですが、表紙タイトルが非常に過激で「上司なし・決裁なし」「経費は承認なく使える」「休暇は取り放題」「給与は一律、賞与は山分け、評価制度なし」「売
2019年3月9日、「第6回 サーバントリーダーシップ フォーラム」が青山学院大学で開催されました。サイバーエージェント藤田晋社長が、特別講演「サイバーエージェントの人づくり、組織づくり」に登壇。サイバーエージェントの設立に至るまでの経緯と、藤田氏独自のリーダーシップ哲学を語りました。 CAから新規事業はどのように生まれるのか 藤田晋氏:人も事業も自分たちで育ててきたと言ってきましたけれども、事業の規模をどんどん拡大していく中で、どうやって(新しい事業を)生み出しているのか。サイバーエージェントは子会社だけでも100社を超えます。「なんでこんなにいっぱい会社が創れるんだ?」というのは、もう仕組み化されているからなんです。 逆に言うと、例えばスライドの中のゲーム会社が作ったゲーム、僕が威張って言うようなことじゃないですけど、(藤田氏が)やったことのないゲームなんていっぱいあるんです。要はリー
分散表現は、単語をベクトルで表現する自然言語処理領域のAI技術の1つで、大量のテキストデータからさまざまな単語の関係性を機械学習して、単語同士の意味の相違を機械的に推定でき、同社はユーザーの興味関心情報と記事や広告のマッチングに活用している。 より大量のテキストデータを用いて学習することで、精度向上が期待される一方で、インターネットサービス上のテキストデータを活用する場合は分散表現の学習モデルを頻繁に更新する必要があり、その際には新しいデータとともに、すでに学習したデータもあわせて最初から学習し直す必要があるため、その都度学習時間がかかるなど、非効率だった。 「yskip」は、こうした課題を解決すべく、代表的な分散表現学習法である「skip-gram model with negative sampling(SGNS)」を拡張して開発されており、新たなデータのみの学習で全データを学習する場
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