ググっても「必要な情報」になかなか出会えないあなたへ。元国立国会図書館の司書が教える、調べ物の技術 - ミーツキャリアbyマイナビ転職
今週あなたは仕事で何回「調べ物」をしましたか？ 仕事においても、日常生活においても、私たちは常に何かを調べています。 そして、近年は「探す方法」も増えて、さまざまな情報にアクセスしやすくなりました。しかしその反面、得られる情報量が多く、「正しい情報かどうか」の判断は難しくなったと言えます。調べ物をしながら「これじゃない……」を繰り返した経験は誰しもあるはず。 「国会図書館にはのべ4700万点の本やその他の資料があるけれど、調べたい内容がその中に書いていないこともよくあるし、本の内容が直接検索できるようになっているのは、2024年9月時点だと体感で3割くらいなんです」。 そう語るのは、国立国会図書館のレファレンス業務に15年以上携わり、著書『調べる技術 国会図書館秘伝のレファレンス・チップス』がSNSなどで話題を集める小林昌樹さん。 レファレンス業務とは、図書館の利用者が必要な情報を得るため
かねてより人間、とりわけ労働者や従業員をリソースと呼ぶことについて批判的な意見を聞くことがあった。 2018 Don't call people resources - Ben Linders 2021 社員を「リソース」と呼んではいけない――。 | d's JOURNAL（dsj）- 理想の人事へ、ショートカット 2022 人間をリソースと呼ばない方がいいと思う - ジムには乗りたい 加えて、これらの主張に対するカウンターを見たこともある。「問題の所在が不明瞭」「情緒的な意見のみで代替が示されない」「人材を人財と書くような言葉遊びでは」等々。俗っぽく言えばここにあるのは、「モノ扱いしないでほしい」vs「とは言っても経営管理上はヒト・モノ・カネ・情報はリソースでしょ」という対立である。 この件について「人間をリソースと呼ぶことの問題についてアカデミックな見解・理論はあるのか」「人間をリソー
「アイディア出しの技術」を生成AIに学ばせた結果がすごすぎた。 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に
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人間をリソースと呼ぶことの何が問題なのか - valid,invalid