頭は悪いけど、分かるわ。基本的に100%正しいとかないだろうから、「大事なのはこの3つです」とかやってしまいがちです。与沢氏からすれば、これこそが「失敗のもと」で、「最短・最速を不可能にする最大の理由」とのことです。与沢氏は次のようにも説明します。センターピン「らしきもの」がたくさんあると、一つひとつの方法に費やす力が分散してしまうので、結果としては中途半端なものになりがちです。本当によく分かります。自分自身もやっていることがいっぱいあって、2019年の例では英語・TOEICやったり数学・統計学やったり機械学習・ディープラーニングやったり投資やったり音楽/映画の観賞や読書したり小説書いたり、本当にたくさんやっています。時間の不足、力の分散を感じていました。1つに絞って集中し過ぎると疲れてきて、気分転換に他のことも始めてしまいます。いうところがダメだなって、2019年末にこの本を読んで感じました。2020年は月単位で完全に1つに絞り、与沢流でやってみようかと思っています。ちなみに個人的には2月は統計学の多変量解析をやっています。言いつつもこのブログ記事も書いてしまっているので、ダメですね......。ちなみに個人ではなく仕事は、ディープラーニングのライブラリにフォーカスして深掘りしています。見習うべき与沢氏のアドバイスは次のとおりです。私がセンターピンを決めた時は、必ず他の情報はシャットアウト。一度決めたら、とにかく馬鹿になって愚直にやり抜く。一度ルールを決めたら、もはや考える必要はないのです。これだけでもかなり排他的な雰囲気ですが、与沢氏の考えはもっともっと強烈です。成功したいなら、人の意見は聞かず、ストイックに突き進め。ストイックであろうとする際に、大きな障壁になるのが「他人の意見」です。......でも、その「意見」の大半は無意味です。その理由は「誰かにとっては成功した方法であっても、それが自分自身に適用できるとは限らない」からです。人の意見なんて、しょせん「あなたは私の人生すべての責任を取ってくれるんですか?」というのはあります。何だかんだ言う人は多いけど、「じゃあ、全部面倒見てくれるんですか?」っていう。いう覚悟もないのに気軽に言ってるだけなので、そこまでまともに聞く必要はないなと思います。自分の人生の責任は自分に降りかかってくるのだから、それがどれだけ人類至上最高の賢人であっても、例えばたとえ孔子であったとしても、「責任を取ってくれないのなら、参考にしたとしても、従う必要などはない」と思うので、与沢氏に賛成です。与沢氏は、他人の意見をうのみにするのではなく、自分で考えることが大切だと説きます。私が言いたいのは、「人の意見を聞くな」という事ではありません。大切なのは、全ての意見に対して、あなたがきちんと自分自身の頭で考え、何が良いかと思える点か、何が悪いと思う点かを自分自身で考え抜いた結果、採用するのかどうかです。与沢氏は「『自分で考え、納得した方法』からしか成功は生まれない」と主張しています。成功者に「具体的にこうしろ」というのを聞いた人が成功できるわけではないでしょう。成功方法は、すべてそれぞれの人が考える必要があるわけです。ここまでの内容が第1章の基本部分です。これでやる気になれる人は本は買って手元に置くとよいです。第5章には「3週間でセンターピンを掴む方法」が紹介されています。第1章との関連性も大きいのでこれも引用しながら紹介します。センターピンを掴むための情報収集・分析は3週間。全体を把握すべく「登場人物」を押さえろ。与沢氏は「3週間」という期間を重要視にしているようです。その理由を次のように述べています。一つの事を集中してやり抜くには、3週間というのが長過ぎず短過ぎず、ちょうどいい期間だからです。それを、1週間ごと3段階に分けることをお勧めしています。その内訳は次のとおりです。ちなみに「フェーズ」名は私が勝手に付けました。センターピンを設定する1週目の「全体像を把握する」とは、まずは俯瞰的に全容を押さえてから、物事の細部を理解した方が効率がよい、という考え方です。これは基本的なことなので全面的に納得です。与沢氏がよく使うのが、次の手順とのこと。「そのテーマにはどんな登場プレイヤーがいるのか」をリサーチするこれは、例えばビジネス現場や投資の世界であれば、その業界や分野でどんな主要企業があるかを知るということのようです。「リサーチ」というのは「知る」作業を少し大げさに言っていると思います(厳密には「情報収集」くらいの意味でしょう)。ここがまず「全体像を把握する」ということに該当します。そのヒントを次のように述べています。この1週目で学ぶ知識量の目安は、その業界の人なら知っていて当たり前の情報を知るという事。業界に属する人ならば、誰もが知っているレベルの知識を叩き込みましょう。2週目は、集めた情報から「推論を立てる」という作業を行います。具体的には次のようにします。その業界でトップの存在を中心に、それぞれの登場人物の強みや弱み、特徴を分析していきましょう。これは、例えば先ほどと同じくビジネス現場や投資の世界であれば、情報収集した主要企業がなぜ強いのかを自分なりに考えてみるということです。その手法は、統計学などの科学的な手法も使ってもよいと思いますが、普通に論理的に考えればよいでしょう(あるいはある程度なら直感的に考えても良さそうとも思います)。その業界や分野の先行きを予測します。これは「分析&予測」フェーズのことですね。与沢氏はここがキモだと説明しています。3週目は、推論を基に「センターピンを設定する」という作業を行います。具体的には次のようにします。ここがいよいよセンターピンの決断の時です。この2週間に培ってきた知識を基に、自分がセンターピンとして設定するべきは何かを考えましょう。「センターピン」とはすなわち、自分がこれから取り組むべき「ただ一つの本質」を指すのでした。そのピンがセンターからズレていたら元も子もありません。誤解や矛盾がないかを「ひたすら自問自答」を繰り返しながら、じっくりと精査していく期間が必要ですよね。そこまでやってから決断を行います。それがこの3週目でやること、つまり「精査&決断」のフェーズということです。それについてもヒントを与えてくれています。最終的には「自分はAという会社が注目されていくと思う。......」と自分の決断に対して、論理的にきちんと人に説明できるレベルかどうかを確認しましょう。以上の3週が終わったら実践あるのみ...ではなく、「その前に、ルール30をやらなければならない」と与沢氏は諭します。これは、3週目のセンターピンを常に疑い、検証し続けろ、ということです。何度も何度も「この仮説は本当に正しいのか?」と検証しなければいけません。具体的な手順は次のとおりです。自分の決断に対する反証データをひたすら探し、その反証データを自分が論破できるかどうかを自問自答するというもの。反論を探す場所は、テレビでも雑誌でも新聞でもネットでも何でも構いません。それでもし、「論破」できなかったら、どうなるのでしょうか?もし論破できる確たる根拠が見つからなければ、あなたのセンターピンは間違っている可能性があるので、いま一度、決断を見直してください。自分の考えたセンターピンを反証していくのは、苦痛の伴う作業でしょう。与沢氏は、注意点を次のように述べています。人間というのは不思議なもので、多くの人は自分が「こうであって欲しい」と思うような情報ばかりを見てしまいます。あとはルール35まで続きます。本稿では35個のルールのうち、6個だけ(17%分)を、筆者の理解の流れで紹介しました。内容はかなり大ざっぱに抜粋引用したうえに、あくまで私の解釈でしかないので、本稿で興味を持ったら、厳密・正確には本を読んでくださいね。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。主席研究員)自社内のデータ活用は進んできたが、会社間のデータ連携は進んでいない。その解決が今進められているインターネットとAIを対比させて20年後に向かって見ると、現在はまだ果実が実る段階ではない。良い精度で当てられるように。すべての案件が客観的に評価できる、情報漏えいがない、仮説検証が低コストで何回もできる、マーケターの時間を大切に使える、などなどのメリットがあるパッケージデザインを11回評価して決めた。独学で勉強開始、本を読む、似た課題のプログラムを当てはめる、速いPCを1台、・・・と地道に進めていき(1000時間くれ)、何とか展示会に間に合った営業を始めて「試してみたい」という声は多いが、「なぜそういう結果になったかを知りたい」という声が多かった。そこでバージョンアップして「どこが好意度に寄与するのか」をヒートマップで表示できるようにした。評価コメントのコトバ(イメージワード)を表示できようにした。これからその新版をリリースする予定やりたいことを5段階でいうとまだ1.5ぐらい。していたか分からないが外注しなくて良かった。東京大学との共同研究なども進めているが、実質的に1人の社員がやっている。AIのチームを社内外に作るステージに来ている。ベンチャーと大企業と大学が組むパターンが増えてきた。現役の理系学生(東大工学部を休学中)2016年9月に共同設立者と起業。日本の科学は停滞傾向、論文数は減少中。研究領域には課題が山積み。platform(WIRP)という契約面とシステム面を一括サポートする仕組みを使えばよい企業側が求めているもの=課題設定が難しくてそれができる人材がいない。想像力はすべてのビジネスの基礎。修士レベル相当だが大学院ではない。Science(スタンフォード、ICMEを中心に始まった)。ゴール=Inspire、Educate、Support。以下はディスカッション加茂氏:何がデータサイエンティストには大事か?沼田氏:想像力。売っている商品は女性向けが多いので、気持ちが分かる女性のデータサイエンスとに分析してほしい。小野氏:女性でないとというのは幻想かもしない。