共感で繋がるSNS

関連惑星

最果ての星

112人が搭乗中
参加
この星は、SNS界に燦然と輝くGravityの 最果てに、ひっそりと佇む何もない星です。 眩しすぎる光は時に目を焼きますので、 そんな時はここでのんびりしてください。 誹謗中傷を極力避けていただければ あとはなんでもいいです。 では、ごゆっくり( ◜ω◝ )ニチャア

スロット結果の星

92人が搭乗中
参加
交換に出すつもりはないけど、 スロットの結果を披露したいって人向けに惑星作りました(≧▽≦) 今はガチャに変わってしまったのですが。。 Gravityのガチャはかつてスロットでした。

果物の星

18人が搭乗中
参加

宇宙の果ての星

12人が搭乗中
参加
宇宙の果てに飛ばしたいもの投稿しましょ🪐

果実の星

11人が搭乗中
参加
果物の種類は無限です。新品種も毎年誕生します。私は特に珍しい品種を追いかけて、八百屋で見つけては購入し、勝手に品評会を開いてはブツブツ物申したりなどしています。この星では同じ想いを持った方々とブツブツ交換をしたいと思います。 果実の写真と共にご自身の自由な感想を添えてください。よろしくお願いします。

煮ル果実の星

11人が搭乗中
参加

効率厨の星

10人が搭乗中
参加
――これは、最適解を求め続ける者たちの物語。 通勤ラッシュを最速で抜けるルート。 スーパーのレジ待ちを最短にする並び方。 タスクをこなしながら最大限の休息を確保する方法。 すべての行動に、最も効率的な答えがあるとしたら? それを求めずにいられない者たちがいた。 彼らは考える。 「エレベーターより階段の方が速いか?」 「カップラーメンの3分を、どう有効活用する?」 「一度の動作で二つの成果を上げる方法は?」 これは、日常のすべてを 最適化 し、 最大効率 を追い求める者たちの戦い。 時間を無駄にしたくない者、人生をフルスロットルで駆け抜けたい者、集え。 ―― 『効率厨の星』 発足。 最適解を共に探し、限られた時間を最大限に活用するチームメンバーを募集する。 さあ、あなたのその無駄な動作を、 進化 させよう。

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車中泊好き

車中泊好き

昨日は眠剤を飲んで寝た。
寝れた感じ。
未だ薬💊の効果が抜けて無い、朝食を食べて休憩。
薬💊の影響で間抜けな感じがする。
#眠剤
#薬の影響
#間抜け
#車中泊
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あいな

あいな


今日病院行くで!(指の)
膿(黄色くなったら)潰すので病院と言われました。 怖い:(´◦ω◦`):プルプル

ちなみに現在も痛すぎる。。
薬飲んだらマシなんだけど効果切れると痛い。

昨日仕事だったんだけどリボン結びしたり、布畳むのも結構痛い。

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臼井優

臼井優

仕事ができない新人に「見切り」をつけるかどうかの判断基準
 育成期間(概ね1年程度)を見極めつつ、改善の有無(指示の理解・行動への反映)、本人の意欲(自責思考、質問・相談)、チームへの影響度、指導への時間対効果などを総合的に判断する基準が重要で、
 改善が見られない場合は配置転換や適切な業務割り振りを検討し、最終的には人事と連携して具体的な措置(退職勧奨など)を検討します。

新人育成の目安期間と見切りのサイン
目安は入社後1年程度: 「新人だから仕方ない」が通用するのは最初の1年が一般的です。

見切りを検討するサイン:
フィードバックを全く行動に反映せず、改善意欲が見られない。

報連相(報告・連絡・相談)がなく、同じミスを繰り返す。

遅刻・欠勤が頻発するなど、社会人としてのルールを守れない。

指示された仕事しかできず、自ら考え行動できない。

チームの業務を妨害し、雰囲気を悪化させる。
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臼井優

臼井優

人工知能(AI)の利用が会社に「崩壊」をもたらすという懸念は、いくつかの現実的なリスクに基づいています。
 AIは大きな可能性を秘めている一方で、その導入方法や管理を誤ると、組織に深刻な打撃を与える可能性があります。

主なリスク要因は以下の通りです。
大規模な人員削減と従業員の士気低下: AIによる自動化は、効率化とコスト削減をもたらしますが、同時に多くの仕事が不要になる可能性があります。これにより、残った従業員の間に将来への不安が広がり、生産性の低下や離職率の増加を招く恐れがあります。

導入コストと投資対効果(ROI)の誤算: 高度なAIシステムの導入には多額の費用と時間がかかります。計画が不十分だったり、技術的な課題に直面したりすると、期待した効果が得られず、財政的な損失を被る可能性があります。

倫理的・法的な問題と風評被害: AIの意思決定におけるバイアス(偏見)や、顧客データの不適切な使用は、法的な責任問題や企業の信頼失墜につながる可能性があります。

技術的なセキュリティリスク: AIシステムは複雑であり、新たなサイバー攻撃の標的となる可能性があります。データ漏洩やシステム障害は、会社の運営に致命的な影響を与える可能性があります。

経営層の理解不足: AI技術を深く理解していない経営層が、非現実的な目標を設定したり、導入プロセスを軽視したりすると、プロジェクトは失敗に終わる可能性が高くなります。
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