Drkcore

どこかのブログで薦められていて面白そうだったので読んでみたが、非常に面白かった。行動を強化する好子と弱化させる嫌子とで行動を解釈していく。嫌子つまり行動の弱化はモチベーションの強化とか動機付けにはプラスに働かないというのは経験的にもしっくりくる話だ。一方でしつけとか、（子供時代に養われると思う）ある種のストイックさとか自分への厳しさってのは好子では説明できないと思うんだよなぁ。ま、そういうあたりは置いといてある程度成熟したというか自我形成された大人と言われる人達は行動の弱化というのはあまり良い方法ではないなということは理解した。

パフォーマンス・マネジメント―問題解決のための行動分析学
島宗理
米田出版 / 1785円 ( 2000-03 )

p.92

組織がパフォーマンスの向上につながらない行動に価値をおく危険を「行動の罠」と呼んでいる

同じ成果を、100%全力出し切って達成するのと70%の力で達成するのは後者が評価されるべきなんだけど、前者を評価する傾向があるよね。みたいなことが具体例としてあげられていた。

p.94

パフォーマンスに依存して報酬を与えると内発的動機が弱まる

モチベーション3.0で時代遅れと書かれているが、本書では

行動分析学では内発的動機を、仕事の成果が好子となって仕事をするという行動を自動的に強化している状態と考える。つまり、パフォーマンスそのものが好子となればいい。

と書いてある。報酬与えると内発的動機が弱まるというのは報酬そのものが嫌子または行動を弱化させる方向にはたらくものなのであろうか？それとも報酬という刺激は常に増加させないと効果がないもので、増加がないという状況が嫌子になるんだろうかね？

p.145

「タバコをやめる」とか「夫婦ゲンカをしない」など、望ましくない行動を減らすのが目標の場合、その代わりに増やしたい行動についても目標を設定しておくと効果的である。

行動随伴性(Antecedent, Behavior, Consequence)
すべての行動の原理は「〜する」という行動にあてはまり、「〜しない」という行動にはあてはまらない
パフォーマンスとは行動の成果である
組織がパフォーマンスの向上につながらない行動に価値をおく危険を「行動の罠」と呼んでいる
パフォーマンスに依存して報酬を与えると内発的動機が弱まる
パフォーマンス・マネジメントでは知識も行動と考える

怒らないこともあわせて読んどくとよいかも

27022011 work life

「実務で役立つプロジェクトファシリテーション」を読んだ

たまにこういう本も読むといいな。

実務で役立つプロジェクトファシリテーション (PM magazine)
中西真人
翔泳社 / 2100円 ( 2006-06-20 )

ファシリテーターは必ず肯定的なフィードバックを与えます
発散技法であるブレストは問題点の発見には向いていても、解決方法を導くには適していない
次回予告の内容は、日時、テーマ、次回までにメンバーがやっておくべきこと -質問は5W2H(How to, How much)
自己の主張が全体に与える影響を考えてもらうことで主張の強度を客観的に判断する
進捗報告を聴くだけだったら会議をひらく必要はない
報告と相談は情報を発信するヒトが違う
報告内容の確認は順調にいっていることを疑う質問として捉えられることがある
質疑応答は直接的に理解度を知る手段

25022011 work

製薬企業とは何か

「どの層があれば新薬開発メーカーとしての製薬企業と言えるか？」を考えてみた

メガファーマがアウトソーシング色を強めているし、国内の企業はオープンイノベーションとか言ってるけど、まぁ似たようなもんですね。コンテクストを積極的に捨てていく立場をとるか、自分とこのコアを他のとこの強みと強調させてシナジーをだそうとするのかという話なだけでひかりの当て方が違うだけで目指すとこは同じなんじゃないかな。ただ、オープンイノベーションってのは自分とこのコアの認識が出来てないから要らない物を定義できてないのかなぁというネガティブな捉え方もできるよな(響きはいいけど具体的なイメージがしにくい）

ちょっとそんなことを考えるきっかけが与えられたので、自分の理解の範囲をメモっておく。

かなり前のエントリだけど最近の製薬アウトソースとレイオフ事情はそのまんま進んでいる感じがする。how_to_makerはコスト削減のために労働賃金を下げる方向に圧力を掛けるべきだし、whats_to_makerを優遇すべきでしょう。ま、実際に「何を作るか？」を考えられるケミストを（僕の定義の中では）メディシナルケミストと言うのだけど、僕の観測範囲ではメディシナルケミストはレアだと思いますね(あまりみたことない)。同様に真のケミスト(量子化学できたりするヒト)もバブル以前の世代ではあまり見かけたことないですね。

ちょっと前に元ケミスト（別のフィールドに移った）の同僚と雑談していて、その同僚が言うには「ケミストリーには確率論もあるからねー」というセレンディピティ的な要素を匂わせたので、「僕が経営者で確率論の立場に経つんだったら、人件費が何分の一かで済むような国のヒトを雇うか、国内のケミストをそういう国に移すね。そしたら、安くて質のよい労働力が得られるし、確率論信奉のケミストの理想に合致しててwin-winじゃんw」って言ったら黙ってしまった。もちろん現職のヒトに向かってそんなことは言わないが、単に作るだけでパフォーマンスの差がどんだけ出るか？それは為替のデメリットを補えるのか？ってのはよく考えたほうがいいと思うなぁ。あと、僕の信念は「セレンディピティはwhat's to makeを突き詰めた結果起こる偶然の必然だ」なので、適当に合成してけばなんか出るっていう立場に立ちたくない（パチンコじゃあるまいし）。

学問のフィールドつまり、創薬バックグラウンド的には新規ターゲット自体が減少しつつあるので、もっと工学的に患者さんのQOLをゴニョゴニョした薬剤を作り出せる力がコアになるのかなとも思う。つまりPK-PDをきちんとコントロールしながら合成戦略を考え出せる人材をどんだけ揃えるかというのが今後ポイントになってくるのかなと思っている。PK-PDとかTK-TDに強くてきちんとメディシナルケミストにフィードバック出来て、メディシナルケミストの方でもそっちに理解があれば、それなりに上手く行くんじゃないかなぁと。そういう成功例は見てみたい気がする。

というわけで、メガファーマのファブレス化に対してうまくいかないんじゃないのー？って疑問を呈すヒトは結構いるっぽいけど、上記のようにwhat's to make系のヒトさえ揃っていればチャレンジする意義はあるんじゃないのかなぁと思っている。失敗したとしても、業界的にはhow to makerばっかりで何も変わらないしというか労働力はあぶれてるしリスクはあまり無いんじゃないかなぁ。

ただし、今、存在するメディシナルケミストとか優秀な研究者ってのは従来の集約型の研究体制の泥臭い中から蓮の花のように花開いた人材であろうから、ファブレス化を志向すれば間違いなく人材は育たないだろうなぁと思う。もしアウトソース先からそういう人材が輩出されるようになれば、世代交代が起こるだろうけど、逆にそういうことがなくて人材の枯渇が懸念されれば、従来の研究スタイルへの揺り戻しは起こるんだろう。

結局、製薬企業として必要とされるのはマーケットインの力でしよう、新規ターゲット、新規リードは何かの原石にすぎなくて、それらをマーケットまで持っていく力はPK-PDとかそれをきちんと理解できて化合物に反映できるメディシナルケミストの存在に左右されるなのかなぁと。プロダクトアウトっていう立場はオープンイノベーション的には製薬企業が取捨選択する側、つまり外側の技術なんだろうなぁと思う。

ちょっと思うことがあったので駄文を残しておく感じで。

03022011 work

jsganttはヨサゲ

アーリーステージの創薬研究者は工程管理をしないというか甘いというか、まぁうちだけかもしれないですけど、そもそもプロジェクトマネジメント理論を学ぶ機会がないまま年功序列で押し出される感じでそういうステージに上がってしまうから仕方ないかなぁと思うんだけど、いまどきの20代、30代は普通に知っているし、なんとなく逆OJTの雰囲気を醸しだしつつも覚えてもらわないと全体の最適化に関わってくるからアレですよねー

という感じでまろやかにダークさを織り込んでみた。二年くらいおんなじこと言ってるけど何も変わらないのでそろそろどうにかしようかなぁと。

まぁ、MS-Projectで挫折したとか嫌いになったというのは言い訳として通用すると思う（というか僕も嫌いですアレ）のでウェブベース、そしてAjaxでオラクルあたりのDBとやりとりできるようなガントチャートの仕組みをサクっとつくれそうなものを探したらjsganntをみつけた。

jsgannt

FlaskでJSON返すようなのを作れば、自分のプロジェクトの合成予定がガントチャートになって表示されるので見える化には貢献するかなぁと。

とりあえずやってみようっと。

アート・オブ・プロジェクトマネジメント ―マイクロソフトで培われた実践手法 (THEORY/IN/PRACTICE)
Scott Berkun
オライリー・ジャパン / 3360円 ( 2006-09-07 )

22012011 work Python

feedparserとfeedgeneratorを使ってRSSを加工する

職場でオープンソース版「Fastladder」を入れて使っている。

最近、最も保守的だと言われている知財の部署からエラー報告や、要望とかがちょくちょく寄せられるようになってきて、おー結構普及したなぁと延べ人数数えたら7割超えてた。Fastladderの前に一年くらい違うRSSリーダー使ってから3年半くらいかかってここまで来た感じ(RSSごときで3年もかかんのか？なんて思うんだけど、一般的に製薬業界はITリテラシー低いですね。なんでだろうかね？)。

地道な啓蒙活動に付き合って講習会を手伝ってくれたK君とかN君とか、別のサイトで普及活動に励んでくれたA君に感謝しないとな。

さて、登録されてるフィードの内容見てるとPubmedとWIPOのPatentscopeが多いが、知財のヒトからエラー報告として挙げられた内容の中に400件くらいエントリのあるフィード(WIPO)を新規登録できないってのがあった。

研究者はプロジェクトの内容で検索かけるのだけど、知財のヒトは会社毎の検索式を追いかけたりするらしい。例えばPA/TAKEDA PHARMACEUTICALなんて検索かけると700件以上ヒットして、その検索式をRSSにすると500件のエントリが含まれるRSSが出力される。これがfastladderだと新規登録で弾かれる。ちなみに研究者の検索する状況ではそんな多量のエントリーの含まれるフィードは出てこなかったりするので今まで問題にならなかったみたい。

ソース見てないからわかんないんだけど、fastladderの未読記事のmax200件にしてるからそれで引っかかってんのかなぁと

んだよWIPOのRSSはmax指定できないの？->できないっぽい

とりあえず、feedのエントリ数を減らすような中継かませばいいんじゃないかと、休日を利用してササッと書いてみた。

import feedparser
import feedgenerator
from time import mktime
from datetime import datetime

MAX_ENTRIES = 10
wipo_url = "http://www.wipo.int/pctdb/en/rss.jsp?C=1&QUERY="
query    = "(FP%2FPA%2FTAKEDA+AND+FP%2FPHARMACEUTICAL)"

d = feedparser.parse(wipo_url+query)

feed = feedgenerator.Rss201rev2Feed(
    title       = d.feed.title,
    link        = d.feed.link,
    feed_url    = d.url,
    description = d.channel.description
    )

for entry in d.entries[:MAX_ENTRIES]:
    feed.add_item(
        title       = entry.title,
        link        = entry.link,
        description = entry.description,
        pubdate     = datetime.fromtimestamp(mktime(entry.updated_parsed))
        )

print feed.writeString('utf-8')

あとは、CGIかFlaskで動かせばOKでしょう。

pubdateのとこで若干はまったけどsofのパワーで解決。

今は、イントラQAサイトを定着させるのにちょっと力を入れてる。

15012011 work life

勉強会などのイベントに本の交換機能もつけるといいのではないかと思った

読み終わった本の処分に困っているが、ブックオフだと買い叩かれてなんか勿体無い上にあんま社会貢献してる気にならんし、かといって本の交換サービスは必要とされているヒトに届いてる感はあるけど、梱包したり宛先書いたりするのが面倒だ。

ふと、

技術系の勉強会に持って行って交換すれば、必要とされるヒトに届けるという満足感が得られる上に、郵送するっていう煩わしさもなくなるんじゃないか？そもそも勉強会の度にmacbookとか色々重い物持ち歩いて移動してんだから本の4冊や5冊たいした負担じゃないでしょ。

と思ったので、とりあえず自分の交換してもいい本のリストが出るようにしてみた。

http://xooq.fujinism.com/kzfm

「コレ欲しい」ってリンクをクリックすると僕宛にtweetされるようになっていますので、なんか欲しい本があったらお気軽に問い合せてください。勉強会とかで会えれば持って行きます。

なんとなく考えたこと

書籍交換サービス『Bibuly』の不安要素 / 三十両

古本屋に安く買い叩かれるのはすっきりしない
ネットオークションは出品の手間が面倒
本当に必要な人に受け取ってほしい

これはその通りで、さらに

逆にそういう人は、こういうサービスじゃなくて、自分の身近な人とのコネクションを使って本をさばこうとするでしょう。例えば、同じ趣味を共有している友人だったり、同僚だったり。

なので、適当な本棚サービスとtwitterと身近なコネクションを結びつけて、ゆるい交換の基盤を用意すればいいかなと思った。

その他

みんなの物々交換 / 名無しのくせにＷＥＢでほざくblog

シェア <共有>からビジネスを生みだす新戦略
レイチェル・ボッツマン
日本放送出版協会 / 1995円 ( 2010-12-16 )

シェアも色々面白いこと書いてある。

参考にした技術

javascript楽しいですな

ブクログはスマートフォン使って本のバーコードから登録作業が出来るので楽ちん。あと　ATNDのAPIを使ってマッチングできるようにしておけばいいんだけど、近々参加する予定の勉強会はいずれもATND使ってないんだよな。

ユーザー登録はtwitterのOAuthでいいんだけど、とりあえず自分だけ。

13012011 work life

「現場でプロが培った Google Analyticsの使い方」を読んだ

Google Analyticsを使ったアクセス解析 == 因数分解

Google Analyticsって面白いね。単にアクセスログを見て視覚化して増えた減ったを単純に喜ぶくらいなんかなぁと思っていたけど、実際に本書を読んだら、推論して仮説を立てて検証していくプロセスを実行出来るところが気に入った。

Hello? / Jostein Gaarderに超気に入っている一文があって、それは

'An answer is always the stretch of road that's behind you. Only a question can point the way forward.'

仮説の設定力が重要なのね。というわけで、本書にはそのためのヒントが幾つか散らばっていた。でも、僕はそういうことを検討するためのサイトを持っていないので欲しい、というかなんかつくろう。

現場でプロが培った Google Analyticsの使い方 (WEB PROFESSIONAL)
中野克平
アスキー・メディアワークス / 2079円 ( 2010-02-12 )

コンバージョン率の測定はPDCAのC
ソーシャルトラフィック
時間帯別の指標からユーザー属性を読み取る
成否の指標を明確にしよう
検索エンジン(yahoo,google)
一本化されたからこれは今後あまり問題にならない？
Webプレゼンスをキーワードから判断していく
ユーザーの目的はコンテンツを実際に目にすることで変わる
アドバンスセグメントで指標を深く読み取る
トラフィックの割合の変化はあまり意味が無い

あと、これってSpotfire向きの仕事だよね。だれかそういう使い方してるヒトいるのかなぁ。今度聞いてみよう

08012011 work

KKD(勘・経験・度胸)

KKDは特に否定しないし、それなりに重要だと思っている。ただ、職場内で共有できない情報とかスキルであるという点は問題だと思っているけど。

よくよく考えてみるに、KKDはアブダクションと密接に関連するのかな？またはセレンディピティ的な嗅覚みたいなものを表す言葉なんだろうなぁと漠然と思っている。そういう意味でイノベーション的には非常に重要なフォースとして働くなにかなんだろうと。

ただそういう能力は、深い洞察力とか論理的な思考力を背景としたものであり、宝くじに当たるかもという期待感をKKDとか言ってしまうのとは違うんじゃないかなぁと思うのであった。

アブダクション―仮説と発見の論理
米盛裕二
勁草書房 / 2940円 ( 2007-09-20 )

30122010 work

「イシューからはじめよ」を読んだ

今年読んだビジネス系の本の中ではピカイチだった

限られた時間の中でいかに本当のバリューのあるアウトプットを効率的に生み出すかというゲーム

イシューを見極めるとあるが、逆に見極められないというのは何が問題か理解してないで、問題を解こうとする状態なのであろう。本書では「何に答えを出す必要があるのか」という議論からはじめて「そのためには何を明らかにする必要があるのか」という流れで分析を設計していく必要性を説いている。

また、イシューが特定できないときのアプローチを提案している。

よいイシューの3条件は「本質的な選択肢」「深い仮説」「答えを出せる」とあるが、自分の関わっている研究系の業務だと、分析に答えを出せるが、そこからどう方向付けしていいかの技術的な課題が結構あって苦労することが多いかな。あと、本書で触れてるFishing Expedition（肯定的な結果が出ないと役に立たない実験とか合成）をするヒトは結構多くて、「結局、最後に結果がでてればいいんでしょ」とか言われるんだけど、少しづつ変えていく必要はあるよなぁと思った。