今注目されている「ディープテック」とは何か

ディープテックという本が注目されているようだったので、読みました。

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ディープテックとは何で、なぜ注目されているのかを知ることで、今後のビジネスにトレンドが少し理解できた気がします。

ディープテックとは何か

ディープテックという言葉は、Googleトレンドでみるとここ1年ぐらいで増加してきているのがわかります。

これまでだと、よくFinTech、EdTech、MedTechなど、様々な言葉が登場し、メジャーになっていきました。しかし、この「ディープテック」という言葉は、これらと概念が違います。本書で紹介されているディープテックの定義がこちらです。

これに対して本書では、ディープテックを以下のように定義づけたいと思っている。
１．社会的インパクトが大きい
２．ラボから市場に実装するまでに、根本的な研究開発を要する
３．上市までに時間を要し、相当の資本投入が必要
４．知財だけでなく、情熱、ストーリー性、知識の組み合わせ、チームといった観点から参入障壁が高いもの
５．社会的もしくは環境的な地球規模の課題に着目し、その解決のあり方を変えるもの

つまり、産業などを特定するのではなく、技術そのものの新規性・難易度・社会性に注目したものです。

代表的なディープテックの例として挙げられているのが、ユーグレナです。

株式会社ユーグレナ | 公式ホームページ

栄養素が豊富なミドリムシを大量培養することで、食糧や燃料に用いることに成功しています。栄養不足や燃料不足に対して、貢献する技術ですね。

このように、インターネットビジネスなどに代表されるような技術・サービスではなく、もっと社会課題に直結するような技術を指すようです。

ディープテックを推進するNPOであるHello Tomorrowによると、以下10領域でディープテックを追跡しています。

10 Technology Tracks of Hello Tomorrow

WHAT IS DEEP TECH – HELLO TOMORROW JAPAN

 

なぜディープテックが注目されるのか

有名なアクセラレータのYコンビネータをはじめ、VCなども投資領域をディープテックに広げてきています。

Corporations such as Google, Facebook, Amazon, IBM and Apple show increased interest towards deep tech applications in AI, virtual reality, drones, self-driving cars. Business accelerators also shift focus from narrow digital startups towards deep tech. In 2016 Y Combinator’s batch there were 32 deep tech startups including 9 in biotech, 4 in drones and 3 in advanced hardware.[8]
Deep tech – Wikipediaから引用

 

ディープテックが注目される理由として、短期的な成長・収益をベースにする近視眼的な起業やビジネス成長に対する反動、社会的な価値観の変化などが要因としてはありそうです。

アプリやウェブサービスなど、比較的資本がかからずアイデア勝負な、いわゆる「ライト」な領域は、ネタが枯渇してきたのかもしれません。

個人的に発見というか気づきを得たのは、ディープテックの動きというのは、以前からある「サスティナブルグロース」や「サーキュラーエコノミー」などの価値観ともつながってきていること。例えば、SaaSやMaaS、シェアリングエコノミーなどが普及してきていますが、これも買い替え需要という社会にとってはマイナスの作用も生むビジネスではないので、生産者やサービスプロバイダーは、モノを長持ちさせながらサービスを向上させるインセンティブが生まれるスキームになっています。

「本郷バレー」という言葉も生まれ、日本でも研究機関が持ってる技術にフォーカスされているようです。本書でも、日本は課題を多く抱える東南アジアに対して、地理的にも技術的にも貢献できる良いポジションにいる、と書かれています。

そういえば、最近の週刊ダイヤモンドの特集も、ディープテックと関連するものでした。

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世界的なトレンドが生まれていて、日本でも様々な動きが出ているということが、理解できてきました。

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Zoffでクリアレンズのブルーライトカットメガネを買った

最近PCやスマホの画面の見すぎで、目の疲れや、移動時のめまいを感じることが多くなってきました。

その対策として、ブルーライトカットのメガネを買いました。クリアレンズ（レンズの色が目立たない）で、カット率が高いZoffのものにしました。

 

メディアの接触時間からみるスクリーンを見る時間の増加

総務省の調査によると、既に20-30代は、テレビよりもインターネットから情報を取得する割合が高くなっています。

総務省｜「平成29年情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」の公表

年代に限らず、明らかにPC・タブレット・スマホに接する時間は増えているでしょう。自分を振り返ってみても、常にスマホの画面を見たり、デスクワークだとパソコンをずっと眺めていることが多くなっています。

常にスクリーンを見ている状況ので、なんとなく疲れやすい気がしますね。

ブルーライトカットの効果

パソコンやスマートフォンのディスプレイで使われているLEDからは、ブルーライトが発せられていて、これが目の疲れなど健康を害するのではないかといわれています。具体的には、体内時計への影響（起きやすくなる）や、目の乾き、疲れなどに影響があることは科学的な事実のようです。

アメリカ眼科学会（AAO）のブルーライトに関する声明の完訳（PDF)

ただ、どの程度影響があるのかは個人差があるでしょうし、生活環境などにも関係するので、ブルーライトカットのメガネがどの程度効果があるのかは、人それぞれということではないかと思います。

Zoffのブルーライトカットメガネを買った

ブルーライトカットのメガネはたくさん登場していますが、まず「度なし」でよければアマゾンでたくさん安く手に入ることができます。

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「度あり」だと大手メーカーが選択肢になってくると思うのですが、いろいろ調べてみると、Zoffのブルーライトカット率は50%で、さらにクリアレンズでできるとあるので、普段遣いとしては1番よさげな気がしました。

 

価格は、度なしのパックであれば5,500円、違うフレームでPCレンズにするなら、＋3,000円でできます。消耗品として考えるぐらい、安いんじゃないでしょうか。

Zoffのブルーライトカットは、クリアレンズとありますが、一応近くでみるとやんわり色がついています。ただ、目立たないですし、これまで周囲に気づかれたことはありません。

 

ちなみに、JINSもクリアレンズでエルライトカットのメガネを出していますが、こちらはカット率が25%。

[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]

【JINS SCREEN 25%CUT】-JINS（ジンズ）
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楽天で購入

 

 

 

1カ月使った感想

完全に体感的なものになるんですが、Zoffのメガネに変えてから、頭痛やめまいは減ったような気がします。あまり目が疲れなくなりました。

前述した通り、環境にも依存すると思うので、あくまで個人の感想です。試してみたい方は、良いんじゃないでしょうか。

 

AIはどうやって社会に浸透していくのか？「予測マシンの世紀」を読んで理解する

AIという言葉はすっかりいろんなところで使われるワードになりましたが、実際どのように世の中を変えていくのか、というところでいえば、まだまだ実感できる人は少ないんじゃないでしょうか。

ソフトバンクの孫さんが「AIは予測」と言っていましたが、

孫社長は「AIの一番得意なことは予測だ。何でもかんでもやらせるべきではない」とも指摘。需要と供給を適切に予測することで、ビジネスでは在庫の回転率や販売効率の劇的な改善が期待できると説明した。

「日本、AI活用に目覚めよ」ソフトバンクG孫社長　　:日本経済新聞より引用

この本を読むとその意味がわかるでしょう。

本書は、第三次AIブームのきっかけとなったトロント大学の経済学者が書いたAIの現状を示した一冊です。経済学の観点から書かれた本書は、AIがビジネス活動などに使われたときに、どういう効果をもたらすかを具体的に示してくれています。

基本的なAIの知識を理解したら、ぜひこの本を読むことをおすすめします。

AIはこれから幻滅されていく？どうしたらビジネスの現場で使われるのか

ガードナーのハイプ・サイクルによると、AIはこれから「幻滅期」を迎えるようです。

AIやブロックチェーンは幻滅期へ–ガートナー、日本の最新ハイプ・サイクルを発表 – ZDNet Japan

ディープラーニングで始まった第3次AIブームによって、いろんな場面でAIは使われて、どんどん世の中を変えていくというイメージを持たれているかもしれませんが、実際には様々な制約や限界があり、どのようなテーマでも万能に使えるわけではありません。そのことにいろんな人が気づき始めています。

 

本書ではAIが出す結果は基本的には「予測」であると言っています。そして「予測」とは次のように表現されています。

予測とは、欠落している情報を補充するプロセスである。予測においては、しばしば「データ」と呼ばれる手持ちの情報に基づいて、新たな情報を生み出していく。

 

なので、単純に「未来を予測する」ということだけでなく、様々な用途に対する「予測」が意味合いとしては含まれます。例えば、直近の顧客の行動を「予測する」であったり、何等かの行動を行った結果がOK/NGなのかを「予測する」であったり。

AIはこのような「予測」をコンピュータ上で実現することで、予測コストを低下させていきます。この予測コストの低下に対して、AIの投資額がバランスされれば、AIの導入されることになります。まずここで重要なのは、AIには適用領域の向き・不向きがあるので、適切にその領域を見極めることが重要だということです。

どういう条件を満たしたら、AIが人間を置き換えるのか？

ただ、AIはそれだけでは実はうまく使われないことが多いです。

AIは万能的な何かだと思っている人もまだいる気がしますが、実際はそうではありません。間違った判断を下すケースもあります。具体的には、AIは正解を不正解と言う場合もあれば、その逆で正解を不正解と言ってしまうケースもあります。その確率がどの程度かによって、実際の経済的な効果がわかるのです。

本書ではクレジットカードによる不正利用の検出が例として出てくるのですが、クレジットカードのある決済データを「不正利用」とAIが判断したときに、それが正しい場合と誤っている場合があります。正しいときは問題ないですが、誤っている場合は「正しく使っている人を不正として、ユーザーの利便性を低下させている」となります。

誤検出が多くてユーザーの利便性を大きく低下させると、ユーザーが離反してしまうかもしれません。AIの使い方によっては、そういう経済的リスクを誘発する可能性があるわけですね。

機械の判断の正しさを確信できるときには、プログラム化された判断に基づいて機械が行動を決めても問題はない。しかし状況が不確かなときは、機械に判断を任せる前に予め、間違えた場合のコストを慎重に評価しておかなければならない。予測が正しい場合と間違っている場合のどちらに関しても、人間の判断が必要とされる。結局のところ不確実な状況では、特定の決断からどんな見返りが得られるか判断するためのコストが高くついてしまう。

 

こういう、AIがどういうリスクを考慮し、導入を考えなければならないかがちゃんと書かれているのが、本書が良いなと思うポイントです。

AIが導入されると、その業務はどう変化するのか？

本書では、Googleやアマゾンが台頭してきたときに、経済的な価値としてどういうことが起こったのかが述べられています。

例えばGoogleが情報探索コストを著しく低下させたことで、調べる行為そのものではなく、得られた結果からどう判断するかが、人として重要な価値になりました。

ビジネスにAIが導入されることで、様々な業務プロセスの一部に大きなコストの低下が生じる可能性が高いです。そうやって価値が低下した部分にフォーカスするのではなく、その周辺の変化に注目すべきでしょう。

スクールバスの運転手の例が挙げられていました。

「スクールバスの運転手」と呼ばれる人物が、子どもの自宅と学校を往復するバスの運転をしなくなったら、給料を支払う必要のなくなった自治体はそのぶんを別の支出にまわすべきなのだろうか。いや、そうはならない。バスが自動運転になったとしても、現在のスクールバスの運転手は運転のほかにもたくさんの役割を引き受けている。まず彼らには、大人として大勢の学童の集団を監督する責任があり、バスの外で発生する危険から子どもたちを守らなければならない。同じように重要な役割が、バスのなかの規律を維持することだ。子どもたちを管理して、お互いにトラブルを起こさないよう配慮するためには、人間の判断が未だに必要とされる。バスが自動的に動いても、こうした補足的なタスクが消滅するわけではない。むしろ、バスに同乗している大人はこれらのタスクにもっと集中できるようになる。

 

何か新しい技術やサービスが出てきても、すぐに置き換わることの方が少ない。そして、改めてAIが代替する価値や、置き換えられない要素を考えるきっかけになるでしょう。

 

技術的な理解も重要ですが、ビジネスや社会に浸透していくことを考えると、経済学的なアプローチからAIを理解することが非常に有効ですね。新しい技術のきらびやかさに目を奪われるのではなく、冷静に俯瞰してとらえることで、惑わされることなく本質的な理解ができるということです。AIは万能なものではなく、あくまでツールです。今のところは。

ゲリラ豪雨はなぜ増えた？ゲリラ豪雨に対する原因・対策・予測の現状

最近ゲリラ豪雨と言う言葉が当たり前のように聞かれるようになりましたが、実際に統計的にはどうなっているのか知りたくてちょっと調べてみました。

ゲリラ豪雨の定義

そもそも、「ゲリラ豪雨」というのはどういう状態ととらえればよいのでしょうか。まずWikipediaをみてみると、
ゲリラ豪雨（ゲリラごうう）は、集中豪雨の一種。正式な気象用語ではなく、突発的で天気予報による正確な予測が困難な局地的大雨[1]を、軍事のゲリラ（奇襲を多用する非正規部隊）にたとえたもの。従来から使用されていた驟雨（にわか雨）や集中豪雨、夕立といった言葉をマスメディアなどが代用した表現で、2008年には新語・流行語大賞トップ10に選出されている。局地豪雨、ゲリラ雨、ゲリラ雷雨などの呼び方もある。　
ゲリラ豪雨 – Wikipediaから引用
ということで、正式な気象用語ではないそうです。 コトバンクのブリタニカ国際大百科事典によると、短時間に50mmをこえる豪雨という表現が出てきます。
約 10～数十km2範囲の狭い地域に，時間雨量が 50mmをこえるような豪雨が短時間に降る現象。集中豪雨の一形態。予測が難しく，局地的で突発的に襲うためゲリラという名がつけられ，2008年夏頃からよく使われるようになった。　
ゲリラ豪雨(ゲリラごうう)とは – コトバンクから引用
なので、短時間に局所的に多く降る雨を「ゲリラ豪雨」と呼ぶんだということは理解できました。  

実際にゲリラ豪雨は増えているのか

総務省のワーキンググループに、まさに該当するレポートがありました。 総務省｜情報通信審議会｜情報通信審議会 情報通信技術分科会 陸上無線通信委員会 気象レーダー作業班 X帯サブ・ワーキング・グループ（第2回）   ウェザーニューズが出しているレポートです。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000526164.pdf   「時間降水量50㎜以上の「非常に激しい雨」はここ30年で約1.3倍に増加」とあります。
（出所：株式会社ウェザーニューズ「最近の気象現象の変化について」）   「時間降水量80㎜以上の「猛烈な雨」もここ30年で約1.7倍に増加」だそうです。
（出所：株式会社ウェザーニューズ「最近の気象現象の変化について」）   ということで、統計的にみれば短時間の大雨が増えているようです。レポートをもう少し読むと、エリアによっても異なると書いてあります。
（出所：株式会社ウェザーニューズ「最近の気象現象の変化について」）   全国一律で増加しているわけでなく、地理的な差異もあるようです。  

ゲリラ豪雨が増える要因は？

先ほどのレポートをみても、なぜ増えているのかという根本原因は触れられていませんでした。毎年、台風の発生状況によっても変動するようです。 気象予報士の方が書いたこちらの記事を読むと、ヒートアイランド現象などの温暖化が原因のひとつであると書かれています。
なぜ、大雨が増えているのでしょうか。 その理由は、気候変動やヒートアイランド現象など、複数の原因が重なって、日本の気温が上昇傾向にあることと関係があります。 そもそも、雨というのは、空気中に含まれる水が落下したものです。空気中の水蒸気が上空で冷やされて水や氷の粒になったものが雲で、雲の粒が大きくなって落下すると雨になります（雲の粒が氷の場合は、落下する途中で溶けると雨に、溶けない場合は雪になります）。 ここで、気温が高くなると、空気中に含むことのできる水蒸気の量が増えます。だから、以前よりも気温が高くなれば、ひとつの雲からより大量の雨を降らすことが可能になるのです。これが、年々大雨がひどくなっている理由だと考えられています。　
｢ゲリラ豪雨｣が増えているのは､なぜなのか | 天気・天候 | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準から引用
  こちらの記事を読んでも、大雨が増えた原因のひとつに地球温暖化が挙げられています。 豪雨の原因は「線状降水帯」／積乱雲が発生、滞留して同じ場所に大量の雨 | ハフポスト   さらに、将来的には雨の回数が減り、一回あたりの量が増えるようになる、と予測されています。
大雨に関しては、「1時間降水量が50mm以上（滝のように降る雨）の発生回数が全国平均で2倍以上になる」とした。逆に「雨の降らない日数は全国的に増える」ことになりそうだ。雨の回数は減り、降る時は一度に大量の「ドカ降り」になるということだ。　
豪雨の原因は「線状降水帯」／積乱雲が発生、滞留して同じ場所に大量の雨 | ハフポストから引用

対策を進める国や自治体

雨が局所的に多く降ることと、都市化が進展してきたことで、被害も大きくなっています。特に、河川が氾濫して浸水するような被害に加えて、「内水氾濫」と呼ばれる被害が増えているということです。
そもそも内水氾濫とは何かをひとことで言うと、市街地などに降った雨が排水路や下水管の雨水処理能力を超えた際や、雨で川の水位が上昇して市街地などの水を川に排出することができなくなった際に、市街地などに水が溢れてしまう浸水害のことです。　
外水氾濫と内水氾濫とは？それぞれの違いと水害について | 防災テックから引用
  この場合、河川の近くでなくても被害が発生します。実際、2018年7月の西日本豪雨では、内水被害が多く発生していることがレポートされています。   平成30年７月豪雨と浸水対策について
http://www.zenken.com/kensyuu/kousyuukai/H30/645/645_nakata.pdf     国土交通省でも、「100mm/h安心プラン」というものを設け、1時間100mmの降雨でも耐えられるための対策を推進しています。 河川：100mm/h安心プラン – 国土交通省水管理・国土保全局   河川だけでなく、下水・調整池など、内水対策も含め幅広い内容になっているようです。 ゲリラ豪雨・高潮等による水害・土砂災害への緊急的対応の強化
https://www.mlit.go.jp/common/000049305.pdf それだけ対策が必要・重要になっているということでしょう。  

ゲリラ豪雨を予測するAI

では、ゲリラ豪雨の予測はどうなっているかといえば、AIを活用するなど進んでいるところもあるようです。 ゲリラ豪雨の予測サービスの今に迫る【ゲリラ豪雨について調べてみた(2)】 | Park blog   最初に紹介されている「MP-PAWR」については、こちらの記事にも詳しいです。 もうゲリラ豪雨も怖くない　メールで「豪雨の直前」通知が来た（坪井 淳子） | ブルーバックス | 講談社（1/3）   ウェザーニューズは、1万人のユーザーがアップする画像、雨雲レーダーの画像解析、物理方程式の組み合わせによって、きめ細かい予測を行っています。 ゲリラ豪雨を９割捕捉、精度支えるデータの源は“人” 予測技術やサービスも進歩しているので、もっと当たり前のように使われていくのかもしれません。  

まとめ

  • 短時間の大雨は増えている
  • 原因は複合的ではあるが、温暖化・ヒートアイランド現象もひとつの要因
  • 河川の氾濫だけでなく内水氾濫も増えており、行政も対策を打ち出している
  • 最新の観測装置やAI技術等によって予測精度も向上中

PageSpeed Insightsでめっちゃ遅かったので改善を試みる

久々に自分のブログを真面目に見ているのですが、PageSpeed Insightsでブログの表示スピードを図ってみたら、すごい遅くてびっくりしました。

PageSpeed Insightsのスコアがひどかった

とりあえずトップページの速さを測ってみたら、

PCは83点なのでまだましかもしれませんが、

モバイルは26点・・・

 

これはダメだろってことで、いろいろやってみた結果がこちら。

PCは91点。こちらは合格ラインになりました。

モバイルは52点。まだ良いとは言えませんが、それでも改善したほう。

 

表示するスピードが遅いと、見る側からすればストレスですし、速いに越したことはありません。

速度を改善するためにやったこと

プラグインは極力削除

まず、なくても困らないプラグインは一斉に無効化しました。この際なので、無造作に導入されたプラグインを一掃しました。すごい数、停止した。

やはりプラグインはいろんな処理を増やしてしまうので、結果として表示が遅くなるというのを改めて実感した次第です。極力シンプルに。

ウィジェットも削除

サイドバーに表示していたウィジェットも削除しました。Twitterのタイムラインウィジェットなんかも貼っていましたが、これも表示が遅く原因なので削除です。

https://freeandlight.net/2019/01/26/sangomobilespeed/

高速化プラグインを導入

高速化のプラグインとして、次の2つを導入しました。

Autoptimize

JavaScript、CSSなどの圧縮。画像のLazy Loadもできます。

Compress JPEG & PNG images

画像を圧縮してくれる。後述するように、画像サイズが大きく、それが遅い原因だったので。

画像サイズを縮小

これまであまり画像サイズを意識してこなかったので、全体的に無駄に大きい画像サイズになっていました。特にアイキャッチにしか使っていない画像のサイズが大きく、それが読み込みの遅さにつながっていました。

全部やるのは大変なので、アクセスが多い記事の画像サイズを小さくしました。ただ、Googleアナリティクスやアドセンスのスクリプトでも遅くなると言われており、あまりこの点数を気にしすぎてもキリがないかもな、と思います。

 

というわけで、たまにはチェックしてスピードが遅くなっていないか、確認してみるもんですね。

そもそも、ブログサービスとかを使えば、こういうメンテナンス自体も不要になると言う考え方もあるんですけどね。最近だとnoteとか流行っているし。

Pythonを学ぶと単純作業を自動化できるので勉強しよう

最近、Pythonで久々にスクレイピングしていました。思い出しがてらいろいろ調べたので、メモがわりにここに残しておきます。本当に初心者級の基本を調べるところから始めましたが、2時間ぐらいで目的は達成しました。

スクレイピングの基本

BeautifulSoupでHTMLをパースする

HTMLの取得・パースは、BeautifulSoupが神です。これを使えばとりあえず問題ないです。

【保存版】Pythonでスクレイピングする方法を初心者向けに徹底解説！【サンプルコードあり】 | DAINOTE

 

CSV出力

URLリストの読み込みや、スクレイピング結果の出力にはCSVで。CSVを取り扱う基本的な操作を習得しましょう。データ処理するなら、pandasが良いです。

pythonでのcsvファイルの読み込み – Qiita

CSVにデータを書き込むときに、空行が勝手に出力されて困っていましたが、これで解決。

文字列演算

スクレイピングと関係ないといえば関係ないのですが、URLを加工したりCSV出力時のファイル名を生成するのに、文字列加工が必要だったので。

Pythonで文字列を連結・結合（+演算子、joinなど） | note.nkmk.me

 

Pythonなどのプログラミングを覚えるといろんなことができるようになる

Pythonとかプログラミング言語をちょっとでも覚えておくと良いのは、こういう単純作業を、効率的にできるからです。今回は2時間ぐらいかかりましたが、一方で手作業でページアクセスしてコピペしていたら3時間以上はかかったでしょう。

そして一度覚えれば、またコマンドを思い出したりは必要ですが、原理的なものはすぐに思い出せます。

こういう本でスクレイピング＆クローリングを学ぶと良いです。

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あるいはPythonでの自動化という広い意味であれば、こういう本も良いのではないでしょうか。

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今回はスクレイピングの例だけでしたが、Pythonはデータサイエンスや機械学習も盛んになっています。データを分析するなら、こういうネタを勉強するのも良いと思います。

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門

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個人のタスク管理ツールにAsanaを導入したら生産性が上がった

これまで自分の仕事のタスク管理はExcelでやってきましたが、最近そろそろ限界かなと思って、タスク管理ツールを導入しようと考えました。いくつかツールを選定した結果、Asanaを導入してみました。

チームの仕事、プロジェクト、タスクをオンラインで管理 · Asana

 

タスク管理ツールを導入しようと思った動機

タスク管理ツールを導入しようと思ったのは、複数のプロジェクトを同時進行で進めなければいけないのですが、シンプルなタスク管理では各プロジェクトでどういうタスクが残っているかが正しく管理できなくなったからでした。Excelだと、庶務系の軽いToDoとプロジェクト的にある複数タスクが混在してうまく管理できなくなり、困っていました。

なので、タスク管理ツールに求めていた要件は、プロジェクトを作り、プロジェクト内でタスクを管理できることです。あとは、それ以外にも基本的なタスク管理の仕組み（期限、繰り返し設定など）ができることも前提です。

Asanaを選んだ理由

Asanaの名前はrebuild.fmで聞いていましたが、いくつかツールを見てみた中で、Asanaが一番しっくりきました。Asanaであればプロジェクトを作成できて、プロジェクト内でタスクを登録できます。これで第一の要件は満たすことができました。

それ以外にも、リストビューやカレンダービューもできるので、期日が近いタスクが見やすいし、カレンダービューだとドラッグで期日を変更できるのも良いな、と思いました。それ以外にも、繰り返し設定も細かくできて、タスク管理ツールとして必要な機能は一通りある感じです。

Asanaは複数人で使うことを想定したツールではありますが、個人でも非常に使えるんじゃないかと思いました。個人レベルであれば、無料でも十分に使えるのがうれしい。

IPhoneアプリもあったり、マルチデバイスで使える点も良いです。Slackなどの機能連携もできるようですが、今のところそこまでは試していません。

 

タスク管理は、いかに自分を集中させる環境を作れるかが重要だと思っており、当日やることが明確になる、サブタスクも含めて登録できる、という機能的な面もさることながら、色使いなどインターフェースも使っていて気持ちいい、というのもAsanaを気に入ったポイントです。

 

プライベートで使っているTodoistからも移行するかもしれない

ちなみに、プライベートのタスク管理はTodoistを使っています。Asanaはワークスペースごとにタスク管理を切り替えることができるので、仕事とプライベートのタスク管理ツールをAsanaに統合しようか、悩み中です。

タスク管理ツールはToDoistで決まりで良いんじゃないかと

 

「時間術大全」を読んでから、スマホなどに奪われる時間が着実に減り、タスク消化や読書などに時間を作ることができるようになっています。

「時間術大全」を読んだら生産的で有意義な時間が増えた

Asanaを使って、さらにタスクにフォーカスしてどんどん作業を進めていきます。

CASE時代の自動車業界を理解するための本４冊

自動車業界の激変がすごいです。

イーロンマスクのテスラの時価総額がGMを抜いたり、Uberが上場したり、トヨタとソフトバンクが提携したりと、激動になっています。

テスラ、ＧＭ抜き時価総額で全米首位の自動車メーカーに – Bloomberg

自動車という捉え方だけでなく、モビリティという広い概念も多く登場するようになっています。

これらの自動車を取り巻くモビリティ関連が、どのような方向に進んでいるのか理解したくて、4冊ほど読みました。

2022年の次世代自動車産業 異業種戦争の攻防と日本の活路

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まず、全体の動向を知るならこれ。世界各国の方針、自動車メーカーの動向だけでなく、米中のIT企業、Uberなどのライドシェア企業まで、それぞれのアプローチが書かれています。様々な領域で自動車産業に関連する動きが生じていることがよくわかります。

Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ３．０―ディスラプターは誰だ？

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こちらは最近出たものですね。コンサル会社の本らしく、いろんな調査結果や、コンセプトが整理されていて、示唆が多いです。

例えば、大きな動きのひとつでいえば、バリューチェーン全体でみると、価値の源泉がこれまでの自動車製造領域から、下流のサービス領域にシフトするというものです。そうなると、顧客とのコンタクトポイントをどう作るか、コネクテッドカーという取り組みが重要になったり、シェアリングサービス会社が強くなったりと、いろんな変化が今後生まれると分析されています。

MaaS モビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ

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MaaSは、Mobiliry as a Serviceということで、移動手段ごとに最適化されるのではなく、人の移動を中心に最適な移動手段を提供するというコンセプトです。

MaaSという考え方が海外でどうやって生まれ、今各社がどう取り組んでいるのか。公的機関、鉄道会社、自動車メーカー、IT企業など、様々なプレイヤーが入り乱れる、混沌さがすごい領域です。

今後の移動需要については、交通密集地である都市部で発展するという話と、地方部の方は過疎化で足がなくなるのでニーズが高い、という両方の側面があります。実証実験を含め、国内でもいくつか動きが出てきているので、今後も動向は注目です。

こちらの記事が、日本版MaaSの動きやポイントがまとまっていて、おすすめす。

【MaaS】日本版MaaSのポイントは3つ～中間とりまとめ要点と今後の動き～国土交通省公共交通政策部小川課長補佐［インタビュー］ | レスポンス（Response.jp）

5Gビジネス

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自動車業界というよりは、ちょっと違う角度から、5Gで通信規格が変わったときに、いろんな社会や産業にどう影響あるのか知りたくて読みました。

自動車についても一通り触れられており、今後のCASE時代に、5Gの影響もあるのがわかります。通信が大容量、高信頼性、多数同時接続が実現したときに、コネクテッドを中心にした自動車の制御やサービスについても、いろんな変化が生まれるでしょう。

特に自動車の制御系は、遅延が許されない領域なので、５Gの恩恵を受ける可能性が高いですね。

 

以上です。直接は読んでいませんが、他にコネクテッドやEVに特化した本もあるようなので、こちらも興味がある方は読んでみると良いかもしれません。

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「アナリシスアイ」を読んでサッカー戦術の読み解き方を知る

いつ頃からか、サッカーの戦術を分析する記事を読むのが楽しくなりました。

サッカー戦術分析との出会い

きっかけは、間違いなくこちらのブログですね。

pal-9999のサッカーレポート

当時の日本代表の試合が、どういう戦術で、一体何が起こっていたのかが詳しく解説されていて、とても新鮮でした。最近は更新されていないのが、個人的には寂しい限りです。

あと、ロシアワールドカップの前後については、この二冊が非常に楽しかったです。

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一冊目は、ハリルホジッチが当時どういう戦略を持っていたのか、世界のサッカートレンドや日本の立ち位置を含め、戦術面から紐解いたものでした。ハリルホジッチの人間性などはわかりませんが、戦術的にはメディアから知らない奥深いレベルの構築、実行があり、あのままロシアワールドカップを迎えていたらどうだっただろう、と思わせてくれるものでした。

二冊目は、実際に西野ジャパンで挑んだ結果をレビューしたものでした。各試合でそれぞれ何が起こっていたのかを解説してくれていました。

戦術はどう読み解くか

そして最近、サッカー戦術の読み解き方を詳述してくれるこちらの本を読みました。

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戦術を実際に分析するときに、どういう順番で、どのような観点で分析するのかを、サッカーブログを運営している著者が教えてくれるものです。

もともとはこちらのブログですね。

サッカーの面白い戦術分析を心がけます

 

サッカー放送だと最初にフォーメーションが紹介されたりしますが、それがどういう意味を持つのか、というのも読み解き方を教えてくれます。

フットボリスタという月刊誌も、戦術解説が多く、おすすめです。

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自分では見ていてわからないことを、ちゃんと分析して言語化できるのは、うらやましいなーといつも思います。

スポーツアナリティクスの進化

ここ最近、スポーツアナリティクスは進歩が大きく、いろんなスポーツで発展しています。

スポーツアナリストという役割も注目されています。

What’s Sports Analyst?｜一般社団法人日本スポーツアナリスト協会（JSAA）

サッカーもグラウディオラが、これまでのサッカー理論をうまく言語化してことで急速に戦術が発展したとも言われており、データ化や言語化によって、アナリティクスは進化するということでしょう。

今後は、もっといろんなデータの収集や分析方法が生み出されていくことでしょう。ということで、これから様々なデータが取得されて分析が進むでしょうし、データだけでなく戦略やフレームも生み出され、言語化されることで、定性的な戦略も進化していくに違いありません。

サッカー戦術、楽しい。

「時間術大全」を読んだら生産的で有意義な時間が増えた

時間の効率化や、ライフハック系の本は時々読むのですが、最近読んだのがこれ。

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書いたのは、Googleベンチャーズで使われている新規事業の開発手法を著した「スプリント」の作者です。

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人の意識はスマホが無限に奪っていく

今回の「時間術大全」は、特に現代の事情を考慮して書かれているのが特徴で、原題の「メイクタイム」の通り、「自分の時間を作る」のがテーマです。

本書のシステム「メイクタイム」は、生産性とは関係ない。作業効率を高めるとか、やるべきことを早く終わらせる、生活をアウトソーシングするという話じゃない。 自分にとって大事なことをする時間をもっとつくるためのノウハウ だ。

現代の敵は「多忙中毒」や「無限の泉」と表現されており、多忙な毎日に追われるのではなく、本当に自分のやりたいことに時間を使うためのテクニック集が書かれているのが本書です。

時間を奪う大敵は、昔はテレビでしたが、今はスマホが意識や時間を無限に奪っていきます。それを意識して我慢したりするのではなく、無理なく実現する仕組みを提案してくれていますので、自分の時間を増やしたいと思う人にはおすすめです。

iPhoneはスクリーンタイム機能が無敵

いくつかあるテクニックのうち、スマホの整理は改めて考えるきっかけになりました。ダラダラ見てしまうアプリは、削除するか、iPhoneのスクリーンタイムで、時間制限を設けました。

iPhone「スクリーンタイム」とは – 使い方・オンオフ設定 | 機能制限で子供の利用時にも | Beyond（ビヨンド）

数日試した感想としては、良さげ。スクリーンタイムだと、アプリごとに1日の使用時間を決めたり、曜日まで指定できます。制限時間があると思うと、アプリをなんとなく使うのを思いとどまりますね。Kindleで読書する時間が増えました。

 

それ以外も様々なテクニックが書かれていますが、食事関係も書いてありました。健康的な食事については、こちらが詳細で科学的なのでおススメ。

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時間は全員の平等といわれていますが、「自分の時間」がちゃんと確保されているか、考えてみるきっかけになりました。

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