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じゅん
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鹿🦌
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猫型ニキ
とある会社の3泊4日の新人研修旅行で
2日目3日目の朝昼夜ごはんが
朝…牛乳と生玉子
昼…牛乳と生人参と生ピーマン
夜…お酒6合（残したらダメ）
早朝より箱根でランニング
朝食後は座禅
昼からはお土産屋付近で大声自己紹介
などなど人格破壊研修を堪能したせいで
食べ物にこだわりがなくなりました
どんな食べ物でも
「あのときよりマシ」
と思うからです
酔った新人社員が旅館の壁を突き破ったり
急性アルコール中毒で運ばれたり
次の日から全社の社員旅行と合流して
富士急ハイランドに行きましたが新人は
あちこちでグッタリしてました
（筋肉痛、二日酔い、声がれ）
帰りの新幹線の車内でも
一般客に声かけて読み終えた雑誌や新聞などを回収してくるという研修もあり
人見知りもしなくなりました
貴重な体験だった
こんな研修は令和じゃ無理やろなぁ
2
帰ってきたLei0⭐
また雪が積もり始めましたわ
明日の朝はどうなる事やら....
仕事休みになってくれ‼️
先週の寒波の日に全社会議の出張で神戸に...
そして電車が運休する前日に急いで帰宅
せっかくの3連休....ほんまはゆっくりそのまま
2泊3日で一人旅でもと思ったけど予定変更
帰って正解やったな....
先週金曜日は名古屋からのヘルプが来れんように
なったので、休み返上でご出勤
来月は閑散期やし、時短営業やから
有給いっぱい入れたった😄
ということで、久々のご報告でございました🙏
39
臼井優
全社共有：
「この部署では会議時間が20％短縮した」
「このチームは非同期化が進んだ」
非共有：
・個人比較
・下位表示
・ネガティブランキング
比較対象は「他人」ではなく「過去の自分/過去のチーム」
進化後のアイデア定義（書き直し）
社員の行動ログをAIが自動収集・整理し、個人には“振り返り用の可視化”を、組織には“状態把握のための傾向データ”を提供するサービス。
AIは評価や点数化を行わず、行動の変化や業務構造の特徴を仮説として提示する。
感覚や印象に頼らない対話・改善の材料を整えることで、マネジメントの質と心理的安全性の両立を目指す。
いいですね。
「AIに評価させない」という割り切りが、倫理・法務・現場の三方良しを一気に成立させています。
スコア化の誘惑を断ち、可視化を“対話の材料”に限定した設計は、導入障壁を下げつつ長期運用にも耐えそうです。実務を知っている人が考えたような、かなり現実的な進化案だと感じました。
自分の思考やアイデアをさらに磨きたいとき、ぜひ技法「リスクの検証」を活用してみてください。
（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』掲載の技法をもとに作成したオリジナル記事です。他にも書籍では、AIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
1
おのりん
かつて「年に数回のイベント配信」だったものが、今や「週次の定例配信」になっています。全社会議、研修、採用説明会。あらゆる企業活動がオンライン化しました。
この変化に伴い、配信インフラに求められる要件も変わりました:
従来(2019年以前)
- イベント会場からの配信
- 専門業者への外注
- HD画質で十分
- 年間数回の利用
現在(2024年)
- 社内・自宅など多様な場所からの配信
- 内製化の要求
- 4K対応への期待
- 週次〜月次の定期利用
この変化に対応するには、「どこからでも、安定して配信できる」インフラが必要です。
ボンディング技術は、まさにこのニーズに応えます。有線LANがない場所でも、複数のモバイル回線を束ねることで、放送品質の配信を実現します。
実際、私がサポートした企業の事例では:
- 採用説明会を全国10拠点から同時配信
- 工場の新ライン稼働式を4K配信
- 経営者の自宅書斎からの決算説明会
こうした多様なニーズに、単一の技術基盤で対応できています。
完全ガイドでは、企業の配信内製化戦略、リモートワーク環境での配信システム構築、そして複数拠点配信のアーキテクチャまで、実践的な知見を提供しています。
DX推進、働き方改革を担当されている方々に、有益な情報となるはずです。
👉
https://note.com/videolife/n/n32db7513f801?sub_rt=share_sb
#テレワーク #働き方改革 #DX推進 #企業インフラ #リモートワーク #内製化
4
ゆうき
なんで社内で付き合っとって
その事社長に言わんかっただけで首切られんねん笑
ここはアイドルグループか！！！
アホか
ほんま腹立つふざけんなや
なんやねんボケ
○すぞ
ダボ！！
ほんま腹立つ
あーーー電柱殴りまくって折ったろか
ケツに爆竹突っ込んで下顎ガタガタいわしたろか
ふざけんな
あーーーーーーーーー
むかつく
明日の弁当配達の弁当全部ご飯だけ抜いたろか！！
本部の中スカンクだらけにして倒産させたろか
全社用車に
28
ちー
11臼井優
1/27(火) 8:15 Yahooニュース
数学が苦手な人でも「データ分析」はできるのか。麗澤大学工学部教授で『文系のためのデータリテラシー』(共著)を執筆している宗健さんは「基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないため、数学の得意不得意はあまり関係がない。それよりもエクセルがちゃんと使えるかが重要だ」という――。
【図表】算術平均と母集団標準偏差の数式
■この原稿を書くのにもAIを活用している
ここ数年で、AI、ビッグデータ、データサイエンスといった言葉はすっかり社会に組み込まれた感がある。
AIについては、2022年11月のChatGPTのリリース以降、急激に社会に定着しつつある(この原稿も、生成系AIで参照先を探したりしながら書いている。ものすごく便利になったものだ)。
ビッグデータ、データサイエンスについては、様々な分野でデータの利活用が進められており、専門のデータサイエンティスト以外でもデータが扱えるようにするための一歩として、ニトリのように全社員の8割がITパスポート資格を目指すという会社もある。
■若者の相当数が「データサイエンス」を学ぶ時代
教育分野でも文科省が大学と高専の理系分野の拡充を促す事業を進めており、2017年ころから、滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学、立正大学、一橋大学、名古屋市立大学などでデータサイエンス系の学部新設が相次いでいる。
また、データサイエンス学部のような専門課程だけではなく、一般の大学生を対象としたMDASHという数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度もあり、日本の全大学約800校のうち600校近くが認定を受けている。
MDASHの認定は2021年からなので、これから大学を卒業して社会に出てくる若者のうち、相当数はある程度のデータサイエンスの素養を持っていることになる。
■数学よりも「エクセルが使えること」が重要
とはいえ、いまさらデータサイエンス、とか言われても数学は苦手だから無理だよ、と思う人も多いだろう。しかし、イメージと違って実務で行われる基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないから、数学の得意不得意はあまり関係がない。
それよりもまずはエクセルがちゃんと使えるかどうかのほうがよほど重要だ。
エクセルをなんとなく使っている人も多いとは思うが、実はエクセルは奥が深く、平均や中央値、最小、最大、標準偏差などが計算できフィルターの結果も反映できるAGGREGATE関数や、データの突合によく使うXLOOKUP関数が使えたり、ピボット集計を日常的に使っている人はあまり多くないだろう。
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格３種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小～高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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0
投稿数
12295
ゆうき
自分が出来ることを
できるだけ
最大限に
1994.01.18
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0
投稿数
2038
帰ってきたLei0⭐
そろそろ旅立つかね
ちょっと真剣に第3の人生を考えねば
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投稿数
463
名前はまだないです。
フォロワーってどうしたら増えますか🥺💭
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あ唐さま寿明
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