5分で読めるブックレポート

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「思考法」「IT」「事業開発」における基礎知識の本を3日に1冊要約して感想をのせていきます。

「ジョブ理論」クレイトン・M・クリステンセン

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著者:クレイトン・M・クリステンセン

ハーバード・ビジネス・スクールのキム・B・クラーク記念講座教授。9冊の書籍を執筆し、ハーバード・ビジネス・レビュー誌の年間最優秀記事に贈られるマッキンゼー賞を5回受賞。イノベーションに特化した経営コンサルタント会社イノサイトを含む、4つの会社の共同創業者でもある。「最も影響力のある経営思想家トップ50」(Thinkers50、隔年選出)の2011年と2013年の1位に選出。

 

 

 ジョブ理論の概要

ミルクシェイクのジレンマ

ジョブ理論の中核は、顧客がなぜ特定のプロダクト/サービスを生活の中に引き入れるのか、その理由を説明することである。顧客がプロダクト/サービスを引き入れるのは、彼らにとって重要なジョブが発生し、まだ満たされないときに、それを解決する。このなぜを理解するかどうかが、あるイノベーションは成功し、別のイノベーションはそうでないのかの分岐点となる。

 

プロダクトではなく、プログレ

ジョブの定義は、「ある特定の状況で顧客が成し遂げたい進歩」である。顧客のジョブを完全に理解するには、ある特定の状況で顧客が成し遂げようとしている進歩を、機能的、社会的、感情的側面も含めて理解し、さらに顧客が引き換えにしてもいいと考えているものを理解しなければならない。

埋もれているジョブ

自社製品を雇用して顧客が片付けようとしている本当のジョブを理解していない企業は、「ひとつですべてを満足させる」万能の解決策に惹かれがちで、結局誰も満足させることができない。ジョブのレンズを通して顧客を見ると、競うべき本当の相手が見えてくる。思いもしなかった他分野の商品がライバルとなることが多い。

 

ジョブ理論の奥行きと可能性

ジョブ・ハンティング

ジョブの理解を深める方法として、ジョブ・ハンティングの戦略を寝ることも有益であるが、その際に最も重要なことは、どの技法を使うのではなく、どういう質問をするのか、そして答えとして得られた情報をどうつなぎ合わせるかにある。ほとんどの企業は、既存顧客の理解を深めようと大掛かりな市場調査を行うが、ジョブについての重要な知見は、あなたのプロダクトも他社のプロダクトも買っていない無消費者を調査することで得られることが多い。

 

顧客が言わないことを聞き取る

顧客が新しいプロダクトを雇用する前に、それと引き換えに何を解雇する必要があるかを理解することを、企業は十分に考察していない。何かの雇用の裏では常に何かが解雇される。顧客の状況や、悪戦苦闘の時間、不完全な体験、それらに伴うストレスを詳細に記述した、一種のストーリーボードを描くことによって、ジョブの理解を深めることができる。

 

レジュメを書く

顧客のジョブを充分に理解したら、次のステップはそれを完璧に片付ける解決策を生み出すことである。ジョブの解決sかうは、中核のプロダクト/サービスだけで成り立つ訳ではない。顧客があなたの解決策を雇用し、他社の解決策を解雇する際に直面するであろう障害物を乗り越えられるように、購入及び使用に伴う体験を慎重にデザインしておかなければならない。

 

「片付けるべきジョブ」の組織

ジョブ中心の統合

顧客のジョブを中心にプロセスを統合することには価値があるものの、ほとんどの企業の場合、効率を上げることや、特定の機能を使って狭い範囲の成果を達成することを目的としている。ジョブを中心にしたプロセスの開発と統合を推進するうえで強力なタコとなるのは、顧客のジョブを解決することに沿った新しい尺度に基づき、成功を測ることである。

 

ジョブから目を離さない

顧客のジョブへのフォーカスを逸らそうとする要因で最も影響力が大きいのは、マネージャーがデータの3つの誤謬に陥ることである。

  1. 能動的データと受動的データの誤謬
    • 前者はジョブの奥深い複雑さを特色づけるデータ、後者は業務に関係したデータ
    • 受動的データを重要視し続ける代わりに、受動的データを生成し始め、その見かけ上の客観性と精密さに誘惑されやすい
  2. 見かけ上の成長の誤謬
    • 企業が大きな投資を行うとき、プロダクトの数を増やしたり、解決するジョブの種類を広げたりするが、その見かけ上の成長は、中核のジョブを丁寧に解決していく状態とは正反対に位置する。
  3. 確証データの誤謬
    • 既存のビジネスモデルに合うようなデータをマネージャーが生成し始める

 

ジョブを中心とした組織

多くの企業が掲げる広範で抽象的なミッションとは異なり、企業の存在理由であるジョブを充分に考察し表明することには、人を鼓舞する力があり、同時に実用的でもある。

ジョブを明確に定義し、そこにフォーカスできる組織は、4つの恩恵を受ける。

  1. 意思決定の分散化
  2. 資源の最適化
  3. 意欲の向上
  4. 適切な測定能力

 

ジョブ理論のこれから

ジョブ理論とともにイノベーションの仕組み、すなわちイノベーションが成功する本当の理由がわかれば、あなたの努力を運任せにする必要はなくなる。「顧客が雇用したがる」とあらかじめ予測できるプロダクト/サービスに穴tなお時間とエネルギーと資源を注ぎ込むのである。

 

感想

多分、起業とかビジネス作ることに興味ある人なら、1回は聞いたことあるであろう「イノベーションのジレンマ」という本を書いた著者の本でした。僕は聞いたことあるだけで、呼んだことはないです。「破壊的イノベーション」って言葉をつくった人とも知りませんでした笑

自分がゼロから何かプロダクトをつくった経験がないから、自分のことに照らし合わせたマシな感想は今回言えません。。でも、今、年内には作ろうと思っているwebサービスがあって、その作り込みにはすごく役立つと思う。そう考えながら並行して読み進めてました。

最後に、イノベーションとか興味ある人には、ほんとオススメだと思います。「ビジネスしたことないくせに、ビジネス書ばっか読んで、、まずは働け」って言われることも度々あるけれど、背伸びして本読んでもいいと思うし、読みたい本を読むのが一番タメになるし。この本は背伸びして、自分が今からビジネスつくるつもりで読むと内容に集中して読めると思います!!!

「多動力」堀江貴文

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著者:堀江貴文

1972年、福岡県生まれ。SNS media&consulting株式会社ファウンダー。現在は宇宙ロケット開発や、スマホアプリ「TERIYAKI」「755」「マンガ新聞」のプロデュースを手掛けるなど幅広く活動を展開。有料メールマガジン堀江貴文のブログでは言えない話」の読者は1万数千人の規模に。2014年8月には会員制のコミュニケーションサロン「堀江貴文イノベーション大学校」をスタートした。

 

 

一つの仕事をコツコツとやる時代は終わった

修行や下積みと言って、貴重な時間を「情報」を得るために使ってはいけない。オープンイノベーションにより、「情報」の価値はゼロとなる。

自分の代わりがいる限り、自分の価値は上がらない。複数の肩書きを掛け算し、レア人材になるべきである。

 

バカ真面目の洗脳を解け

全部自分で行い、100点を取らなければならいと思っては、大量のアウトプットをすることはできない。たまに手抜きをすることで、膨大な仕事を継続することができる。

準備にかける時間は無駄であり、見切り発車でいい。すぐに始めて、走りながら考えよう。

 

サルのようにハマり、鳩のように飽きよ

バランスなんて考えずに、偏って、極端に、ハマってみよう。ノーベル賞を取るような研究者や医師、大学教授は総じて、バランスを欠いた変人である。

飽きっぽい人ほど成長する。飽きるというのは、慣れて余裕が出たということで、大事なことは、飽きたらすぐに捨てることである。

 

「自分の時間」を取り戻そう

人生の中で「ワクワクしない」時間を減らしていこう。そのためには「やらないこと」を決めることが重要である。

「自分の時間」を生きるためには「付き合わない人」も明確にしよう。一方的に人の時間を奪う電話をかけてくる人間とは仕事はしない。

 

自分の分身に働かせる裏技

世の中の人間は「原液」を作る者と「原液」を薄める者に分けられる。地上波放送のようなメディアが典型的な例である。自分のツイートが炎上することで、薄められた情報がテレビが取り上げ、さらに薄められネットニュースに取り上げられる。自分が実際に動かなくても、考えや主張は自動的に生産され続け、何人もの自分が動いているのと同じことになる。

 

世界最速仕事術

大量の仕事をこなすために必要なのは「速度」ではなく「リズム」である。資料をチェックしている途中に電話に出て、電話が終わってからまた資料を最初から読み始めるなどしていては、時間がいくらあっても足りない。

暇な人ほど返信が遅く、忙しい人ほど返信が早い。仕事が溜まっていく人は、仕事量が多いわけではない。渋滞が起きることを当たり前と思い、渋滞をなくす「一工夫」をしていないだけである。

 

最強メンタルの育て方

恥をかいた分だけ自由になれる。誰も自分に興味がないから、好きなように生きて、思いっきり恥をかこう。

小利口はバカに勝てない。リーダーはバカであるから、リスクを考えずに手を挙げられる。手を挙げることで、小利口な人間が必ず手助けしてくれる。

 

人生に目的なんていらない

いつまでも3歳児のような好奇心をもって生きていこう。未知なるもの、新しいことに興味がなくなったときに老いが始まるのである。

今を楽しむことだけが全てであり、人生に目的なんてない。今生きている瞬間をワクワク過ごすことで、「想定の範囲外」の新しいアイデアが次から次へと浮かび、毎日がさらに面白くなる。

「多動力」こそ、自分であり続けるための最大の原動力である。

 

感想

ホリエモンのtwiterをフォローしていて、この本のことを自分ですごいリツイートするから読んでみました。電話をとるな、とか一見極論に聞こえるような言葉でも、その言葉の本質を考えると納得できるものばかりで、なるほどーと思いながら、かつスラスラ読める本でした。

就活で僕はホリエモンとおんなじようなこと言ってたなとも思いました。将来の目標を必ずと言っていいほど面接で聞かれたんですけど、「ない」と答えて、「新しいことに何度も挑戦し続け、ワクワクして生きていきたい」とこの言葉通りに返してました。この本が出版されたのは、僕の就活終わってからなんでパクっていないですよ。偶然、ホリエモンとおんなじこと言ってたんですね、はい。

 

常にワクワクして生きろと書いてあったので、自分に今が楽しいか質問してみるけど、その答えは「楽しい」ですね!!このブックレポートを書いている今ですらめちゃ楽しい!陰キャでははい。最初はこの読書と要約は自分の勉強のためだったんですけど、今は本読まないとなんかムズムズするから、このブックレポート続けている自分かっこいいからが理由です。後半少しナルシ入りましたが、正直に言うとその二つがモチベというか欲求みたいになって読んでます。その二つをこの読書で叶えらえているので、今は楽しいし、ブックレポートのpv数がどんどん伸びてく未来を想像してワクワクしてます笑

最近1週間でpv数が一日で70超える日があったり、facebookでシェアしてるにもかかわらず、普通の検索からのこのブログへの流入が7割だったりします。自分のfacebookの拡散力の弱さ(人脈の薄さ)が露呈されてますが、それでも人に読んでもらっているのは嬉しいですね。とは言っても、pv数増えれば儲かるとかアフィリエイトは一切やってないので、ふつーに要約ぼちぼち続けて行こうと思いまーす。

「人工知能は人間を超えるか」松尾豊

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著書:松尾豊

1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。
2002年、同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より産業技術総合研究所研究員。
2005年よりスタンフォード大学客員研究員。
2007年より現職。シンガポール国立大学客員准教授。
専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。

 

 

人工知能とは何か

人工知能の定義は専門家の間でも定まっていない。作者の定義では、人工知能は「人工的に作られた人間のような知能」である。

 

人工知能は4段階に分けることができる。

レベル1 単純な制御プログラム

マーケティング的に「人工知能」と名乗っているものであり、家電製品などのケースがこれに当たる。

レベル2 古典的な人工知能

振る舞いのパターンが極めて多彩なものである。将棋のプログラムや診断プログラムなどがこれに当たる。

レベル3 機械学習を取り入れた人工知能

検索エンジンに内蔵されていたり、ビックデータをもとに自動的に判断したりするような人工知能である。

レベル4 ディープラーニングを取り入れた人工知能

機械学習をする際のデータを表すために使われる変数(特徴量)を学習するものである。

 

「推論」と「探索」の時代

1950年代後半から1960年代が第1次AIブームであった。「人工知能」という言葉が初めて登場したのは、1956年の夏に米国東部のダートマスで開催された伝説的なワークショップである。

人工知能はやがて実現するという楽観的な予測をもとに、野心的な研究が次々と行われた。それが「推論」や「探索」の研究である。有名な例としては「探索木」や「ハノイの塔」が挙げられる。

 

「知識」を入れると賢くなる

1980年代の第2次ブームを支えたのは「知識」である。ある専門分野の知識を取り込み、推論を行うことで、その分野のエキスパートのように振る舞うプログラムである「エキスパートシステム」が開発された。

しかし、知識の数が増え、ルールの数が数万となると、互いに矛盾したり、一貫しなかったりして、知識を適切に維持管理する必要が出てきた。さらに、専門知識だけでなく、より広い範囲の知識を扱おうとすると、途端に知識を記述するのが難しくなった。

そうやって、再びAI研究は冬の時代を迎え、第2次ブームは終わった。

 

機械学習」の静かな広がり

機械学習とは、人工知能のプログラム自身が学習する仕組みである。そもそも「学習する」の根幹をなすものは、「分ける」である。うまく「分ける」ことができれば、ものごとを理解することもできるし、判断して行動することもできる。

機械学習は、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」に分けられる。

 教師あり学習

「教師あり学習」は「入力」と「正しい出力」がセットになった訓練データをあらかじめ用意して、ある入力が与えられたときに、正しい出力ができるように学習させる。

画像認識であれば、この画像はヨット、この画像は花といった具合である。

教師なし学習

入力用のデータのみを与え、データ内に内在する構造を掴むために用いられる。データの中にある一定のパターンやルールを抽出することが目的である。

全体のデータをある共通項を持つクラスタに分けたり(クラスタリング)、頻出パターンを見つけたりすることが代表的な処理となる。

 

静寂を破る「ディープランニング」

ディープラーニングは、データをもとに、コンピュータが自ら特徴量を作り出す。人間が特徴量を設計するのではなく、コンピュータが自ら工事の特徴量を獲得し、それを元に画像を分類できるようになる。機械学習では、何を特徴量をするかを人間が決めていた。

実は、ディープラーニングでやっていることは、主成分分析を非線形にし、多段にしただけである。つまり、データの中から特徴量や概念を見つけ、そのかたまりを使って、もっと大きなかたまりを見つけるだけである。

特徴量を学習し、特徴量からモデルを獲得する能力が、人間よりも極めて高いコンピュータは実現可能であり、与えられた予測問題を人間よりも正確に解くことができるはずである。

 

人工知能は人間を超えるか

2045年にシンギュラリティが起きると言われている。シンギュラリティとは、人工知能が自分の能力を超える人工知能を自ら生み出せるようになる時点を指す。人工知能は賢いものをつくり、それがさらに賢いものをつくる。それを無限に繰り返すことで、圧倒的な知能がいきなり誕生する、というストーリーである。

現時点では、人工知能が人類を征服したり、人工知能をつくり出したりという可能性はない。特徴量を見つけることと、自らの意思を持ったり、人工知能を設計し直したりすることは、天と地ほどの距離が離れているからである。

とはいえ、人工知能の可能性を過小評価してはならない。人工知能が社会のインフラになることは確実である。専門家は、ありうる最悪のシナリオを考え、その対応を列挙することも果たすべき役目と考える。

 

感想

人工知能の仕組みまでわかりやすく書いてあって、文系のポンコツでも読める本だった。

あと、日本は人工知能とかの研究はすごく遅れていると勝手に思っていたけど、昔は莫大な資金を投資して研究したり、研究員の多さも他国に対して大きく負けてるわけではないことがわかってびっくりした。そうはいっても、アメリカや中国に比べると、研究員の人材の取り合いには確実に負けてるとニュース記事見てては思う。。

 

 

将来、IoT進んで、ものがネットに繋がれて、データがたまり、そのビックデータで人工知能が正しい解を出せるようになることが一般的になり、生活が効率化されて、もうこの仕組みなしじゃ生きられないってなりそうって簡単に想像できた。これが人工知能が社会のインフラになるっていう意味〜と思った。

なんかそんな未来は怖い感じもするけど、昔の人からしたら、満員電車の中でみんながスマホいじってる今も怖いだろなて思う笑(個人的には、後者の方がすでに怖い笑)

「アイデアのつくり方」ジェームズ・W・ヤング

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著書:ジェームズ・W・ヤング

アメリカ最大の広告代理店・トンプソン社の常任最高顧問、アメリカ広告代理業界の会長などを歴任。広告審議会の設立者で元チェアマン。

 

 

経験による公式

イデアの作成はフォード社の製造と同じように一定の明確な過程であること。その作成にあたって、私たちの心理は、習得師たち制御したりできる操作技術によって働くものであり、この技術を修練することがこれを有効に使いこなす秘訣である。

 

パレートの学説

人間は投機的なタイプと、保守的なタイプがいる。

前者は、どうすればこれを変革しうるかと思索する人々であり、後者は投機的な人々によって操られる側の人々である。少なくとも投機的なタイプは、アイデアを作り出す先天的な才能を持っている。

 

心を訓練すること

どんな技術を習得する場合にも、学ぶべき大切なことはまず第一に原理であり、第二に方法である。これはアイデアを作り出す技術にも当てはまる。

全てのアイデアが作り出される方法に心を訓練する仕方、滑ってのアイデアの源泉にある原理を把握する方法が一番大切である。

 

既存の要素を組み合わせること

イデア作成の一般的原理

  1. イデアとは既存の要素の新しい組み合わせ以外の何者でもない
  2. 既存の要素を新しい一つの組み合わせにミジビク才能は、事物の関連性を見つけ出す才能に依存するところが大きい

事実と事実の間の関連性を探ろうとする心の修正がアイデアセク生には最も大切なものである。

 

イデアは新しい組み合わせである

イデア作成は5段階に分けられる。

1段階目は、資料を収集することである。集める資料には2種類存在する。1つ目は、製品と消費者に関する特殊知識。2つ目は、人生とこの世の種々様々は出来事についての一般的知識。

これらの組み合わせにより、アイデアは生まれる。

 

心の消化過程

2段階目は、資料の咀嚼である。

仮の、もしくは部分的なアイデアが訪れるので、不完全なものに思えても書き留めておく。疲れて嫌気がさしてきても書き留め続け、絶望状態に立ち至ったときに、第3段階に進んでよい。

 

3段階目は、問題を完全に放棄してなんでもいいから、自分の想像力や感情を刺激するものに諸君の心を写すこと。咀嚼したものが、今や消化過程が始まり、そのままにしておきながら、胃液の分泌を刺激するのと同じである。

 

常にそれを考えていること

4段階目は、アイデアの到来を最も期待していない時、もしくは朝まだ目がスッキリ覚めきってないうちに、アイデアが訪れることである。

ニュートンは、常に考えることによって引力の発見をしたと言ったが、実際は彼が田舎道を散歩していたときにやって来たのである。

 

最後の段階

最後の段階は、現実の有用性に合致左折ために最終的にアイデアを具体化し、展開させる段階である。

理解ある人の批判を仰ぐことで、よいアイデアは自分で成長していく。良いアイデアはそれを見る人々を刺激するので、その人々がこのアイデアに手を貸してくれるのである。

 

感想

この本は、最後に書かれている解説を抜かすと、61ページしかないうっすい本です。けれど、アイデアの作り方の本質が書かれている本なので、ずっと読まれ続けていると書いてあるし、僕も思いました。

いわゆる大企業の社員の仕事は、決められた仕事を正確に行うことが大事なので(それが社会に必要なことだし売上にも繋がるので)、決められた時間に出社し決められた机で仕事をすることが大事とされている。一方で、クリエイティブな仕事をしないといけないベンチャー企業の社員は、いつ出社してもいいし、オフィスにリラックスできるものや施設がたくさんあるのは納得できるなと思った。

僕は、"いわゆる大企業"の方で将来働くんですが、この本で学んだ、アイデアの作り方は忘れないようにしようと思う。仕事中にアイデア生みだすためにぼーっとしてたり映画見たりしてて、上司に怒られたら、この本読ませようと思います。

「リクルートのすごい構"創"力」杉田浩章

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著者:杉田浩章

ボストンコンサルティンググループ日本代表。東京工業大学工学部卒。慶應義塾大学経営学修士(MBA)。株式会社日本交通公社(JTB)を経て現在に至る。消費財、自動車、メディア、ハイテク、産業財等の業界を中心に、トランスフォーメーション、グローバル化戦略、営業改革、マーケティング戦略、組織・人事改革、グループマネジメント等のコンサルティングを数多く手掛けている。

 

 

ステージ1「0→1」

メソッド① 不の発見

不を見極める3つの条件

  1. 見過ごしがちだが、誰も目をつけていなかった不かどうか
  2. 本当に世の中が解決を求めていて、既存の産業構造を変えるほどの、大きな可能性を秘めているのか
  3. その不を解消することが、収益に繋がるのか

 

メソッド② テストマーケティング

良いアイデアを成長可能なビジネスに育てることに主眼を置き、限定的な規模でテストマーケティングを設計する。しかし、VCがスタートアップを事業化し育てるように、「この時期までにこういう状態にならないと撤退」というゲートが段階的に設けられている。

 

メソッド③ New RING

イデアが集まったとしても、そのアイデアをどのように事業化に繋げるか、道筋が仕組み化、構造化されていなければ、新規事業は生まれにくい。New RINGは孵化より前の段階の、アイデアを集めて選別し、ブラッシュアップする段階もサポートするし、孵化した後、雛を育てて事業を軌道に乗せるところまでも含む。

 

ステージ2「1→10」その1

メソッド④ マネタイズ設計の3つのポイント

  1. クライアントが明確であること
  2. 「お財布」までが見えていること
  3.  利益を生むオペレーションモデルが確立できていること

 

メソッド⑤ フィジビリで価値KPIを探し出す

フィジビリでは、ゴールである最終的な目標値と最も強い因果関係があるのは何かを探っていく。価値KPI(KPIの中でも最も事業価値に直結するKPI)が見つかると、サービスに関わる全員にとって、やるべきこと・やらないことが明確になる。

 

メソッド⑥ ぐるぐる図を回す

 現場と経営層を繋ぐ、縦の情報の行き来を「縦ぐるぐる図を回す」と呼ぶ。異なる役割の社員が一丸となって横方向にも情報をやりとりし、洞察を重ねていく「横ぐるぐる」も存在する。

 

ステージ3「1→10」その2

メソッド⑦ 価値マネをしつこくやりきる

収益を伴いながら事業を拡大再生産していくために。前のステージ2で発見した「価値KPI」を使ってPDSサイクルを回してマネジメントする。

 

メソッド⑧ 型化を突き詰める

価値マネを実践するための基本的な行動を「型」に落とし込んで「型化」して広めたり。個人個人が持つ成功体験やノウハウなどを共有する様々な仕組みを持っている。

 

メソッド⑨ 小さなS字を生み出し続ける

現場の情報からいち早く、成長の原則を捉え、次の一手へ進める。絶えず小さな革新を積み重ね、新たに参入してくる競合に対する競合優位性を保つことができる。

 

10を超えてさらに飛躍するために

変革にはスピードが重要で、メンバー前人が自律的に速度を上げられる組織能力を磨くことは欠かせない。

市場の不をもう一度見つめ直し、自らの提供価値を再定義する必要がある。

顧客価値の置き換えパターン

  1. スピードで圧倒する
  2. マネタイズポイントを変える
  3. 周辺領域に拡大する
  4. 他社のビジネスプロセスに入り込む

 

 

経営陣の役割

人を活かす

ただ現場に権限を委譲して自由にやらせることでは、人を活かせない。共通の理念を徹底的に刷り込み、個人を追い込むことでその潜在力を引き出さなければならない。

 

若さを保つ

常に内部での競争を奨励し、成功者を称え、全員がそこから学べる仕組みを埋め込んでおくことが、組織の若さを保つために有効である。

 

器をそろえる

未来を予測し、必要になるであろうケイパビリティを磨く。大きな成長機会や自社にとっての脅威となりうる存在を取り込む。

 

感想

リクルートの各メソッドについて、実際のリクルートのサービスを例にして書かれていて、理解しやすかったです。「世の中の全ての事業はこのモデルに当てはめることができる。」というリボンモデルに沿った説明になっていました。下の図、リボンの形してますよねw

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リクルートホールディングス アニュアルレポート2016 「OUR GROWTH ENGINE」より

 

この記事読んでわかったと思うんですが、リクルートは用語を作って共通認識をとっていくのが得意と言われていて、来年の春から働くのでこれ読んで予習しておこうと思います。

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