Delegation Pokerで権限移譲について学ぶ
デリゲーションポーカー（移譲ポーカー）のゲーム概要ゲームの目的このデリゲーションポーカーでは以下のようなことを教えることを目標として作成しました： 移譲は0/1ではないということ。独裁者とアナーキストの間には多くの段階があること移譲はStep by Stepのプロセスであること。あなたは他の人に対してわかるように説明する責任があります移譲はコンテキストに依存しているということ。あなたは可能な限り移譲することを望んでいるでしょうが、あまりにやりすぎると混乱をきたすことがありますデリゲーションポーカーの基本的なアイデアは7つのレベルの権限です。 権限と移譲というプレゼンに簡潔に記載していますし、７つの権限という記事の中でより詳細に述べています。 また、私の書籍、Management 3.0の中でも説明があります。 権限の7レベル指示する ：管理者として意思決定を行う売り込む ：意思決定について
デリゲーションポーカー（権限委譲ポーカー） |
チームエンパワーメントはどうできるかな。。。 デリゲーションポーカーはマネジメント3.0のゲームです。 部署で何かを決めるときに、委譲は0/1だけではないでしょう。つまりトップダウンあるいはアナーキーだけはチームエンパワーメントやモチーベションや生産性のために効率的ではありません。そういうわけでマネジャーとチームに明確な境界で権限を分かるためにデリゲーションポーカーとデリゲーションボードを使うことができます。 基本的なアイデアは権限を委譲するにしても7つのレベルがあること、チーム全体で落ちとしどころを議論して決めることできるということが学べます。 Step by Stepのプロセスであることで、あなたはチームに対してわかるように説明する責任がありますので、コミュニケーションも増えていきます。 デリゲーションボードの例： ゲームは、9人いるチームの場合30分ぐらいかかります。ルールはマネジメ
「好きで長時間働くのがなぜ悪い！」という人に産業医から伝えたいこと | ハイクラス転職ならdoda X（デューダエックス）
産業医科大学医学部医学科卒業。専門は産業医学実務。産業医実務研修センター、ジョンソン・エンド・ジョンソン統括産業医を経て、現在医療法人社団同友会 春日クリニック 産業保健部門 産業医 。現在日系大手企業、外資系企業、ベンチャー企業、独立行政法人など約30社の産業医業務に従事 「電波がバリ3」のハイパフォーマーは疲れなくても当然 ー長時間労働問題がしきりに取り沙汰されています。大室さんはどのように感じていらっしゃいますか。 バブルのころ、「24時間戦えますか」と栄養ドリンクのCMが一世を風靡しましたが、そんなキャッチコピーがコンプライアンスを通った時代だったということですよね。ほんの30年前でさえそうだったのですから、時代の移り変わりによって常識が変わっていくことが示唆されているということです。 今、私たちは当たり前のように満員電車に揺られ、終電間際に帰宅していますが、その常識は30年後の人
募集職種一覧 | 中途採用 | 採用情報 | 株式会社ディー・エヌ・エー【DeNA】
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Dwitter - javascript demos in 140 characters
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サイボウズエンジニアの職場環境 @ 2016 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
山本泰宇(@ymmt2005)です。今回はサイボウズエンジニアの働く環境を詳細にご紹介します。 働く場所 働く時間 机・椅子・PC 社内情報システム 開発用ソフトウェア 開発用共有サーバー 勉強や研修の機会 制度と風土 オープンソース活動 働く場所 サイボウズの開発拠点は現在国内外に 5 箇所あります。 東京(東京日本橋タワー) 大阪(梅田阪急ビルオフィスタワー) 松山(あいおいニッセイ同和損保 松山三番町ビル) 上海 ベトナム オフィスで働くのが基本ですが、サイボウズには自分の好きな時間・場所で働けるウルトラワークという制度があるので、自宅や実家で働くことも可能です。どの程度可能かというと、 Amazon から宅配便が届くから、 雨・雪が降っているから、 電車が混んでいて乗りづらいから、 急に子供が熱を出したから、 といった様々な理由で、連絡一ついれれば在宅勤務できます。後述する社内情報
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ
以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデータが集まっていたので(卒業などでもうアイドルではなくなってしまった子も居るけど…)、今回は 120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成した。 実際にラベル付けしたデータから抽出してみると、元が同じ画像なのに加工や顔検出器のブレなどで別の顔画像として登録されてしまっているもの、明らかに同じ日・同じ場所で連写していて「ほぼ同じ顔画像」と思われるもの などの重複が結構あることに気付いて、頑張って出来る限り排除した。 前回もある程度は人力でチェックしていたけど、今回は学習済みモデルに食わせた中間層出力
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企業の事業に縛られない！ “自分がやりたい開発”を貫く「コミッター」という生き方