西崎氏:うちは、介護休暇、育児休暇は10年取得できます。 沢木:10年ですか!? 西崎氏:いつ帰ってきてもいいよと明言して、就業規則にも明記しています。一度抜けて戻ってこれないことを避けたいと思ってまして。あと、ファミリーバースデー休暇として、家族の誕生日は休むことができて、100%消化させています。家族を大事にしないと、顧客も大事にできません。3年ごとに5日間の特別休暇を与えるマリッジアニバーサリー休暇もあります。 沢木 :ありがとうございます。 ここまでエントリーの部分からリテンションマネジメントのお話をしていただいた訳ですが、企業がどういう観点でどれだけ投資をすべきかの難易度が上がってきていると思います。エントリーマネジメントに偏重しておけばよかった時代から、両方やるべきであるような。大浦さんから見られて、どう感じますか? 大浦氏:エントリーマネジメントとリテンションマネジメント、両方大切だと言いたいところですが、リテンションマネジメントがより重要だと思っています。 なぜなら、年間の転職者数は2019年で言えば351万人で、労働人口の5%ほどにしか過ぎません。ついつい、新卒や中途での入社者に目を向けがちになって、オンボーディングなどの立ち上がり支援をしたくなります。 しかし、本来は入社者だけでなくすべての従業員が、どれだけ幸せに働いているかを考えるべきです。それが長期就業にもつながりますし、退職者が多くいるから、採用し続けるのでは本末転倒となってしまいます。 私自身、西崎さんの考え方にとても共感しますし、やはり会社のことを良く思っているメンバーが長く働いてくれるに越したことはありません。いつで戻っておいでと言ってもらえる環境は組織として強いですよね。 テレワークができない企業はどうすべきか 沢木:働き方において、テレワークがどうしても不可能な環境 があると思います。航空会社を例に出すと、飛行機の整備士の方だとテレワークはできませんよね。価値観を多様的にし、選択肢を増やしても、働く場所が限定される場合はどのよういしたらよいと思われますか?
大浦氏:質問の意図として「個人のやりたいことと、会社のやりたいことにギャップがある」と「個人が欲しいものと、会社から提供されるものがずれている」の2つが考えられると思います。 前者の場合、採用という入口の段階で、価値観をすり合わせておくことが大事ですよね。価値観は非常に変えづらいものですから。後者だったら、会社が何かの価値をもたらしてくれると思いすぎないことです。 結局、個人が目の前にある仕事を、自分にとって価値のあるものにしていくことに尽きるのではないでしょうか。根本的な部分がズレているのであれば、転職した方が良いとも言えますが、そうでないのであれば自分の捉え方次第だと思いますので自分を変えることも必要だと思います。 沢木:なるほど。西崎さんはいかがですか?
11月26日(火)、グランフロント大阪ナレッジシアター(大阪府)にて開催された「WORK LIFE VALUE CONFERENCE (ワーク・ライフ・バリュー カンファレンス / 通称 WLV カンファレンス)」。 セッション「多様化する価値観。今何を求めるのか?働き手の思考を読み解く」では、パーソルキャリア株式会社 doda編集長大浦 征也氏、トゥモローゲート株式会社 代表取締役社長 西崎 康平氏が登壇されました。今回はそのセッションをお届けします!
まとめ ミニマリストになると陥る5つの弊害とその対策方法を経験を踏まえて書きました。 ミニマリストを目指す人にとって一つの助けになれば幸いです。
買取3ステップ 1. ダンボールに詰める だけ 2. 着払い で『もったいない本舗』に 発送 3.査定後、指定の口座に 入金 その他、『もったいない本舗』ならではの便利なサービスも充実しています。 便利なサービス 配送に使う ダンボールを無料でご用意! 15時までの依頼で、 当日集荷も可能! 着払い伝票をすでに 印字された状態でお渡し! 誰もが気分を害さないマグカップ、手に入れた - ミニマリストと呼ばれたい. まとめ 「ミニマリスト」入門編、いかがでしたでしょうか。今回は入門編ということで、おもに物の整理や処分について具体的に紹介しましたが、「それは本当に必要か」と自分に問いかけることは、気持ちの整理や人間関係の持ち方にも役に立ちます。考えても仕方ない先の不安や、気の進まない人との付き合いなど、思い切ってやめてみましょう!! 自分が思っているより、手放しても何の問題もないことがほとんどです。 多くのものに埋もれていた「本当に好きなもの」が見えてくれば「本当の自分」を再発見できます。 "あなたが選ぶものであなたは作られている" ことを意識して、自分なりの "ミニマルでシンプルな暮らし" を作り上げていきましょう。 ミニマリストになるとたくさんのメリットがある 今の暮らしを見直して徹底的に無駄なものをチェック ミニマリストの大敵!本やCD・DVDは思い切って、効率よく処分しよう 本棚の整理で出た大量の本を売るなら 宅配買取店『もったいない本舗』 関連記事 2017/10/05 2017/12/04 2017/11/28 2017/10/04
人工知能をめぐる動向 人工知能分野の問題 機械学習の具体的手法 ディープラーニングの概要 ディープラーニングの手法 ディープラーニングの研究分野 人工知能をめぐる動向 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。 第一次AIブームは1950年台に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に、1996年にIBMが開発した(イ)は、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である。しかし、ルールや設定が決まりきった迷路やパズルゲームなどの(ウ)と呼ばれる問題しか解けないという課題があったために、研究は下火になった。 (ア) 1. 知識表現 2. 表現学習 3. 機械学習 4. 探索・推論 (イ) 1. Deep Blue 2. Bonkras 3. Ponanza 4. Sharp (ウ) 1. A/Bテスト 2. パターンマッチング 3. トイ・プロブレム 4. ダートマスワークショップ 国際的な画像認識コンペティション"ILSVRC2012"について、正しいものをすべて選べ。 1. 画像認識は、2017年現在でディープラーニングが最も高い精度を実現できるタスクである。 2. ミニマリストになりたい人へ。心が満たされるシンプルな「モノ選び」レッスン | キナリノ. ImageNetとは、手書き文字認識のためのデータセットである。 3. 優勝チームはトロント大学のジェフリー・ヒントン教授率いるSuperVisionである。 4. このコンペティションであげられた成果は、「人工知能研究50年来のブレイク・スルー」と称された。 人工知能分野の問題 以下に挙げる用語は、第二次AIブームが起こった際に取り上げられた問題である。それぞれの問題の説明としてふさわしいものをそれぞれ1つずつ選びなさい。 (ア)フレーム問題 (イ)シンボルグラウンディング問題 1. 人間の持つ膨大な知識を体系化することが難しい。 2. 膨大な情報のうちから、必要なものだけを選んで考慮することが難しい。 3. 単語などの記号と、それの表す意味を結びつけることが難しい。 4. 膨大な知識を処理するための計算機の開発が難しい。 5. 十分なデータを取るためのインターネットを整備することが難しい。 「強いAI・弱いAI」に関する説明として適切なものを2つ選べ。 1. 「強いAI」は、エキスパートシステムと呼ばれ、現在でも広く実用されている。 2.
データの中に含まれる異常値を持つサンプルを取り除くため。 3. 半教師あり学習はデータの一部がラベル付けされていなくても行えるため。 4. モデルが運用される際に示す性能を正しく見積もるため。 空欄に当てはまる語句の組み合わせとして最も適しているものを1つ選べ。 教師あり学習の問題は出力値の種類によって、大きく2種類に分けられる。(A) 問題は出力が離散値であり、カテゴリーを予測したいときに利用される。一方、(B) 問題は出力が連続値であり、その連続値そのものを予測したいときに利用される。 1. (A) 限定 (B) 一般 2. (A) 部分 (B) 完全 3. (A) 分類 (B) 回帰 4. (A) 線形 (B) 非線形 ディープラーニングの概要 近年急速にディープラーニングが高い成果を上げるようになった理由として当てはまるものを全て選べ。 1. 半導体技術の進歩による計算機の性能向上やGPUによる高速な並列演算により、現実的な時間で学習を行うことができるようになったため。 2. 神経科学の発展により、画像認識や自然言語処理に対する視覚野や言語野など、タスクに対応した人間の脳の構造を実物通りに再現できるようになったため。 3. インターネットの普及により、表現力の高いモデルが過学習を起こさずにすむ大量のデータを得ることができるようになったため。 4. 誤差逆伝播法の発明によってそれまで困難だった多層ニューラルネットワークの訓練が可能になったため。 5. ディープラーニング向けのフレームワークが多数開発され、実装が容易になったため。 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選びなさい。 従来の機械学習で利用されていた最適化手法である最急降下法は、一度の学習にすべてのデータを利用することから(ア)と呼ばれている。しかし、ディープラーニングの場合データが大規模であることからそれが難しい。よって、確率的勾配降下法という手法が用いられることも多い。ひとつのサンプルだけを利用する手法は(イ)と呼ばれる。(ア)と(イ)は、どちらにも長所と短所があり、一定数のサンプル群を利用する(ウ)が採用されることが推奨される。 1. セット学習 2. バッチ学習 3. オンライン学習 4. ポイント学習 5. サンプリング学習 6. ミニバッチ学習 あるニューラルネットワークのモデルを学習させた際、テストデータに対する誤差を観測していた。そのとき、学習回数が100を超えるまでは誤差が順調に下がり続けていたが、それ以降は誤差が徐々に増えるようになってしまった。その理由として最も適切なものを1つ選べ。 1.