Leica M7, F1.4, 50mm Summilux, RDPIII @Lake District, England, UK 昨夜、パラパラと見ているとNature発の目を疑うようなニュースが飛び込んできた。 "The earliest unequivocally modern humans in southern China" Nature (2015) doi:10.1038/nature15696 ヨーロッパには現生人類（ホモ・サピエンス、クロマニヨン人）は4万5千年年前までいなかったことが知られているが、アジア（今の中国南部）には少なくとも８万年前、もしかすると12万年前にすでに疑いようもなく現生人類といいきれる人間たちががいたというのだ。 ではなぜヨーロッパにいなかったのかというと、ヨーロッパにはネアンデルタールたちが大量に住んでいて入れなかったのではないかという。 え”っ

Leica M7, 50mm/F1.4 Summilux, RDPIII @UC Berkeley この夏の研究のように書いていたDiamondハーバードビジネスレビュー（DHBR）2015年 11 月号への寄稿論文がようやく昨日発売になった。「人工知能はビジネスをどう変えるか」というタイトルだ。 - NewsPicksのコメント欄*1にも書いたが、この論文のきっかけは７月末のバケーション前日に編集長の岩佐氏が突然相談があると言っていらしたことから始まっている。「いまディープラーニングなどAI周りで起こっている本当のこと、そしてそのビジネスとマネジメントについての意味合いについてまとめてもらえないか」という話だった。 実はその1-2カ月前に、私の前職の恩師の一人であり、東大EMP（executive management program）の責任者でもある横山禎徳さんにもAIという言葉がなん

Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 前回書いたようなことを言うと、「ではこれからは、どうやって飯を食っていったらいいんだ？」的なことを多くの人に聞かれる。アカデミアやデータプロフェッショナルといえる人の集まりですらそうだ。 これについての僕の答えは、まあ自分で考えてよ、としか言いようがない。笑。とはいうものの、これではあまりにも不親切だと思うので、少し一緒に考えてみよう。 ― 産業革命（第一のMachine Age到来）のときだって、馬や牛や人間の肉体労働がどんどんいらなくなることは、少なくとも途中から明らかだったわけだけれど、みんなむしろそれをテコにこれまでの仕事を離れて、あるいはこれまでの仕事のやり方を根底から変えて、今に至る。 その中で新しい環境を前提にした新しい仕事がどんど

α7, 1.5/50 C-Sonnar, RAW 我々の未来は、我々の意思が作り、我々の意思は感性、すなわち我々の現実の感じ方が生み出すことを改めて思い起こさせてくれる一冊。 献本をいただき、目を通したが、久しぶりにワクワク感を感じ、自分の深いところにあるものづくり、商品づくりの欲求がメラメラした。 実は僕は長い間、新商品開発をやってきた、かなりコテコテの商品開発野郎だ。身近な飲み物からハイテク商品までずいぶん幅広く関わってきた。その多くが幸い成功したが、随分力を入れたはずの商品が失敗する姿もかなりの数、これまで見てきた。それってなんだろう、と思ってきたことへの答えの一部がここにあると思った。 優れたマーケターは時代が身体の中に入っていないといけない。しかも、ほんの少し、先への展望がないといけない。それは時代への違和感であり、今起こっている話、話されている論説への違和感でもある。 そういう

安西洋之さんの新刊。一見月並みのことにどれほどの深さがあるかを感じられるかを突きつけられるような本です。*1 安西さんは拙著を読んで、僕に最初にコンタクトされた方の一人。ローカライゼーションマップを提唱され、日経ビジネスオンラインでも連載されていたので*2、ご覧になった方も多いのでは？（実はこの絡みで対談をさせて頂いたこともあります、、。*3） この本、いかにもありそうですが、誰も思いつかなかった取り組みです。ちょっとヨーロッパを取材旅行してきましたみたいな人ではなく、イタリアに腰を据えた生活の中で長年感じられてきた感性の上に、ファーストハンドで集められた得難い生の声、情報に満ちています。安西さんの大好きなイタリアへの思い入れが過度に出ていないところがナイスです。*4 日本の刃物とヨーロッパの刃物のそもそもの発想の違いとかのようななるほど系の気付きだけでも面白いのですが、小さくても面白い企

Leica M7, 50mm Summilux F1.4, RDPIII Cambridge, UK タンパク質のアミノ酸配列を世界で初めて決定し、DNAの配列決定法を発明、更にRNAの配列決定法も産み出したフレデリック・サンガー（Frederick Sanger）。 ノーベル化学賞を二度受賞した唯一の人物。サイエンスをはじめた頃からずっと僕のヒーローの一人だった。 その彼が19日火曜、イギリスのケンブリッジで亡くなった。 享年95歳。 ― 彼がケンブリッジのラボの片隅で、テクニシャンとたった二人で10年間こつこつと仕事を行い、人類が世界で初めてタンパク質の配列を決定した仕事は現代の伝説であり、サイエンティストの目指す一つの夢だ。 身体の最も大切な構成要素の一つであるタンパク質（protein）が、22のアミノ酸がチェーン状に組み合わさって出来ているものとしか分かっていなかった当時、この巨

本の目次、おおむね入手しました。 下に見る通り、最初に根源的な考え方を共有した上で、イシュードリブンな知的生産の方法を元々のブログエントリの流れに沿って、一つ一つ解説しています。 で、その中では、出来る限り表層的なhowではなく、実際にどういう風に考えたら、困った時に打開の糸口をつかめるか、的な話、そもそも根源的なこととして何を押さえて考えるべきかを中心に書きました。関連する基礎的な考えはコラムなどで説明していますが、この本は、ツール類を説明する本ではないので（それらは必要に応じて使うだけの道具）、あくまでおまけ的な扱いです。 イシュー分析（イシューアナリシス）については、これまで、少なくとも研究もふくめて想定して、この国でちゃんと語られたことがあるとは思えないため、これからの日本、世界を担う人たちのお役に立てばと思いつつ、いきなり経験のない人に対しては、ちょっとtoo muchかなー、ぐ

Leica M3, 50mm C-Sonnar F1.5, Fortia @伊勢 これはHashさんから頂いたコメントに対するレス的なエントリです。 > 「研究を進めるための実務的な能力をいかにして身につけるか」、、、「学生の育て方」や「スキルの磨き方」と言った視点で、生産性の高いラボで気付くことはありますでしょうか？ うーん、「圧倒的に生産性の高いラボ」がヒトを育てる生産性も圧倒的に高いのか、というのは一つ検証の価値のあるところですが、（ある種スポイルされて、本当に自分で極端な困難を切り開く能力を身につけられないかもしれないので）、圧倒的に生産性が高いラボかどうかは別として、非常に人を育てるのがうまい！とされているラボはいくつかありました。 端的な指標としては「学位を取らせるスピードが速い」ということがありますし、その「学生やポスドクたちの中でのreputation（口コミ的な評判）が非

Contax T2 @Sterling Hall of Medicine, Yale University この間の「人を育てるラボの特徴」というエントリについて、ブクマコメントで頂いたこと、 >大学院教育において、どうなったら「人が育った」と評価できるのか、その基準も合わせて教えていただけると嬉しいかも。「研究を進めるための実務的な能力」が身についたということでO.K.？(pollyannaさん） について少し考えてみたいと思う。 これって「大学院教育って（受け手側からすると）何のためにあるのか」という極めて重要な課題そのもの。深遠かどうかはこのエントリの後で考えて頂くとしても、大事なテーマであることは間違いない。 で、ここでは日本の大学院と米国の大学院をちょっと分けて考えてみたい。前エントリにも少し書きましたが、私個人として、某旧帝大と某Ivy schoolの間で、ラボがどうというより

Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ