これの流れで読んでみた。
こっちは社会構造を変えないといけないし、若い方の世代がもっと積極的に政治に介入していかないと難しいんじゃないかなぁと思った。
これの流れで読んでみた。
こっちは社会構造を変えないといけないし、若い方の世代がもっと積極的に政治に介入していかないと難しいんじゃないかなぁと思った。
名著ですな。なぜ今まで読まなかったのだろう。娘には早い時期に読ます。
15022010 work
「7割は課長にさえなれません」と一緒に注文した。両者とも読みやすいが、課長のほうは社会的な構造のほうに焦点を当てているのに対し、人材のほうは、どういう組織を作っていくべきかという前向きな内容。
なので理想論というか、ちょっとリアリティに欠けるという感じはする。本書の内容は目指すべきだけど、そのためには、既存の枠組みを潰さないといけない組織の方が多いんじゃないかなぁと。どこかで一回リセットしないといけないけど、それはなかなか難しいかなぁと(今の組織にいると)思う。
ただ、近い将来の展望はどちらの本も一緒で、普通の能力のレベルから海外のアウトソースの対象になって上と下の生き方が二極化される。そのレンジは海外との賃金格差がなくなるまで落ちていくだろうというのはまぁそうだろう。
blogの内容をわかりやすくまとめた感じだけど、会社勤めの20代30代は必読的な内容。いや、ホント。
成果主義+裁量労働とってる会社で組合の存在って意味あんのとか思ってるし、実際会合とかももう数年以上出てない。あいつらは社員の仕事の能力はそんなに変わらないから給料の最低と最高のレンジを20%以下に抑えろとか平気で言うし。あと、組合頑張るやつって基本大した仕事しないわりに、組合の役員やるのが昇進の道とか本気で信じてるし。
生涯賃金のピークがあと4,5年で来そうなのはわかりきってんのに、仕事の難度のピークがそれよりずっと先にある状況ってみんなおかしいって感じないのかな。そこらへん、やりがいとかでかたづけるのはぶっちゃけ暴論だろう。
今の30代くらいは、バブル世代の年功序列組(の使えないほう、使える組はとっとと偉くなってる)とガチでぶつかるんだけど、彼らのケツ拭きをしつつも、彼らのほうが給料が多いという状況を認識しないといけない。で、僕らが同じように下の世代にツケを回せるかというと絶対無理でしょう。
じゃぁ、辞めて移れば?となるんだけど、本書にも触れられているように、それはなかなか難しい気がする。あと、僕のいる業界はどこも似たような状況なんで、世代的に、年功序列と成果主義が中途半端に混じった状態のとこが多い気がする。
でも、だからといって現状に甘んじていることの言い訳にはならないんだよなぁ。というわけで、少し前向きに色々考えているんだけどねぇ。
04022010 work
エッセイ集なので興味があるとこから。
Emacsのアーキテクチャってあんまちゃんと考えたことなかったけど、11章読んだらあーなるほどと思った。Emacs-Lispももうちょっと使い倒して快適な環境を目指したい。
5章も面白かった。
これは既存のコードやサービスやインフラストラクチャを、論理的な名前を持ち、実装の詳細が漏れ出さないようなインターフェースに包み込んで再利用することで、多様な形態のやり取りに使えるようにしてくれる、強力なメカニズムとなります
これについてはRESTful Webサービスが詳しい
02022010 work
分子薬理学と銘打っているが、内容はStructure-Based Drug Design(SBDD)よりな感じがする。
中身読んでないけど、薬理的な知識よりは、生化学、有機化学、量子化学あたりの知識があった方が楽しく読めるような。
カバー見てそう思った。
SBDDはタンパク質を巨大な化合物だとみなせば有機化学だし、巨大な電子雲だとみなせば巨大な量子化学系だし、化合物(ここでいうリガンド)をネットワークを構成するアトミックな物質とみなせば分子生物学だし、薬理のメカニズムに組み込めば分子薬理学だし、視点を変えれば新たな発見があったりするので面白いし、まだまだやらなきゃいけないことが多いので魅力的な分野だと思う。
創造は個人のステップ、イノベーションは集団としてのプロセス
風邪でノドが痛いので休んで読書の日。
ふたメルさん(笑)
製薬業界のことを大雑把につかむためにもおすすめの良書だと思う。 製薬業界の中の人だったら5章6章は面白いと思う。
成果主義とか危険だよね、つけが回ってくるのは確実だもん。あと、パラダイムシフトはあるよね多分。でもみんな割とのほほんとしてるよね、受け皿ないのに。
でも、オープンイノベーション的な事には触れてなかった気がする。もうちょっと技術に特化したかたちのベンチャーの垂直統合的なモデルはもうちょっと盛り上がってもいいと思っているのだけども、難しいのかな。SBDDとかアウトソースでいいような、自分でやっててアレだけど「これってコンサルだよなぁ」といつも思うもん。
f-Biz主催のセミナーは初参加。若い農力がアグリビジネスを変える!というわけで、異分野すぎる気もするがまぁいいやということで。
実際参加者の6割は農業従事者だったらしい。
さて、パネラー討論でライスボディがオヤジギャグ的なネーミングセンスだったとかいう藤田さんのそういう話の流れで、小出さんがライスボディを最初においたのは富士川SAで、野菜作りも富士宮だから富士は藤田さん歓迎ムードですよ的な返しをしてたんだけど、そこで,「"ふじ"た」だけにというオヤジカウンターを返さなかったのが残念で仕方がない、悔やまれた。感想はそこに尽きる(嘘)。
あと、最初はシブヤ米って萌米みたいにパッケージングいじってマーケティングの手法で情報に付加価値くっつけてるだけなんじゃないの?とか思って聞いてたんだけど、エドウィンとの提携の話あたりを聞いてると、もう少し農業をたんに何かをつくるだけじゃなくて、そこに関わるものの営みもふくめて広く考えているんだなと思った。パッケージングも、他の商品ではごく普通にやられてるようなことがやられてないからそういう風に映るのかと認識を改めた。
あとは、味はリピーターになるかどうかの重要な要件だけど、最初にリーチするかどうかはあんま関係ないくて、リーチするためのパッケージングとかストーリー構築が重要っていうのも刺さった。思うに、酒屋ではじめての酒を選ぶのもじつはラベルに気合がはいってるかどうかだったりするもんな。で、酒屋さんはセレクトショップ的なとこを好んで使うので、情報も一緒に飲んでるっていわれれば納得なんだけど、セレクトショップ的な米屋さんて利用した事ないね。まぁ、実家が田舎で随時精米したての米が送付されてくるという体制が整っているからなんだけど。
結局、農業を単なる生産業として捉えるだけではなくて、もう少し生産の上流、下流、それに関わるヒトを見据えて再定義してるなぁと感じさせられたセミナーだった。航空を輸送じゃなくてサービス体験と再定義したとかいう話とダブった。「ちがった側面から農業を見る」ということを何度か藤田さんが話してたのも印象に残った。
農業を再定義するって言う話を含めて、どう生きるかという事に関しては農人日記が非常に刺激的だ。
僕もそろそろ、人生を再定義する時期にきているのだろうとつくづく感じる今日この頃であった。
アグリズムは明日新刊がでるらしいんだけど惜しいことにamazonには書影がない。
年末からイノベーションに関する本をいろいろ読んでいたのだけどその流れでたどり着いた。これは名著でしょう。年明け早々いい本にあえてラッキーだ。
創薬ではある種の論理に基づいて、化合物の探索、合成を行う事になるわけだが、それはいわゆる定量的構造活性相関解析(QSAR)、定量的物性構造相関解析(QSPR)さらには動態特性(QSPkR)というような構造(やその特性)と変換したいパラメータの関連性からある程度論理的に探索対象を決定していくのが主流だ。ただし、このようなやり方では、ある意味推測が容易な答えしか出さないことが多いし、正しい答えの出るであろう予測の範囲もごく限られてしまうことが多い。予測範囲以外のものをアウトライヤーと呼び、予測の範囲外としてしまうが、実際にはそういう化合物の答えが知りたかったりするので常に苦労する。
我々は帰納的な推論から出発して、その枠を限りなく広げていきたいのだが、それはなかなか難しいし、実際問題として帰納の枠のなかでは無理ではないかと考えている。局所的な予測モデルを束ねてより大きい問題に対応すればよいのではないかという考え方もあるのだけど、それは結局、問題を小さくしておいてわかることの中だけで理解するということなのであまり上手くいかない。さらに、新規性の高い化合物にジャンプする(いわゆるホッピング)というものはQSARのような帰納的な推論方法からでは成し遂げることは非常に難しい。(ファーマコフォア探索は前提条件決め打ちだからなぁ、、)
いろいろ考えるに、結局創薬においては、それぞれのプロジェクトで(尤もらしい)仮説を構築できる力というものが一番重要なのだろうと考えているのだけど、本書はそういった仮説構築の論理というものに対して、帰納や演繹との対比をしながら明確に述べているので、QSARの論理的な限界はどこら辺なのかとか、より良い仮説を出すためにはどういう思考サイクルをまわせばいいかとかのヒントが満載だ。
さて、本書では科学的方法には帰納法の他に仮説の提案が必要であり、仮説の提案なしには帰納法を正しく用いることは出来ないと述べていて、その通りだと思う。しかし一方で、仮説は検討中の問題の現象についてもっともらしい、もっとも理にかなった説明を与えるものでなくてはならないとあるように、確度の高い仮説を構築するためには、高い分析能力や論理力、数多くの解析方法やマイニング方法への知識があってはじめて仮説提案力が高まるのだろうなと思うのだ。