組織の劣化の構造原理｜山口周
企業経営では「組織を永続させること」が非常に重要なテーマになるわけですが、考えれば考えるほど、これは難しいことだなと思います。 特に難しいのが「リーダーの選出」です。会社を作って大きく育てるというのは間違いなく一流のリーダーにしかできないことですが、問題は、この一流のリーダーが、次の世代のリーダーを選抜・指名する時です。 確認してみましょう。 このチャートは北野唯我さんの本をベースにしています。まず、二流の人間は自分が本当は二流であり、誰が一流なのかを知っています。 一流の人間はそもそも人を格付けする、あるいは人を押しのけて権力を握ることにあまり興味がないので、二流とか三流といった格付けそのものをはなから考えません。 三流の人間は、往々にして周囲にいる二流の人間のことを一流だと勘違いしており、自分も「いまは二流だが頑張ればいつかはああなれる」と考えて、二流の周りをヨイショしながらウロチョロ
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期 調査会社のガートナージャパンは、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 米調査会社のガートナーはグローバルな視点で毎年「先進テクノロジのハイプ・サイクル」を発表していますが（今年もおそらく間もなく発表されると思われる）、今回発表されたのは日本において、未来志向型と捉えられるテクノロジやトレンドとなっている40のキ
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く｜shi3z
SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」 AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。 しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGPUすら不要だ。 実際に動かしてみると様々な罠があるぞ(まだ) AI-Scientistの使い方は簡単・・・とまではいかないが、templateを書いて「こういう仮説があるんだよね」というアイデアをいくつかseed_ideas.jsonに書いてあとは電子レンジでチンするが如く実行するだけだ。 ただ、記事執筆時点(2024/8/13 18:50 JST)では、リポジトリが不完全なのか書かれた通りにコマン
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