スキップしてメイン コンテンツに移動

快適な会議のすすめ方

最近、社内会議が楽しい。

つまり状況についての報告があり、そこから課題を見つけ、解決策を考え、そして実行していく。そんなプロセスのための集まり。

単に報告をするだけの集まりじゃなくて、モロモロの作戦を考えだしていく集まり。会じゃなくて会議だしね。

当たり前のことだけど、なかなかこの「当たり前」を常態化するのに紆余曲折があった。


幸いなことに、うちの社員は意識も能力も高い。それでも会議をやると、全く発言をしない社員がいる。自分の意見を出さないということは、報告もなく、課題を見つけることにも貢献できず、解決策を考えることにも貢献できないわけだ。

正直それじゃぁ会議に参加する必要はない。

黙って俺の言うとおりやれ。とか全然ダメだと思うし、愛すべきウチの社員のチカラを噛みあわせるのが、なによりも大切なわけだし。

色々やり方を工夫したんだけど、Googleの真似をしはじめてから、ガラリと変わった。

もともとぼくらは、拠点が福岡と東京にわかれている。だから昔はSkypeを使っていたんだけど、まずこれをHangoutに変えた。Hangoutを特に気に入っているところは、カレンダーから参加できるところ。


Googleカレンダーで予定を作ると、「ビデオ通話」というところがあり、ここのリンクをクリックすると、会議室に入れる。

会議に参加する人は、カレンダーに会議の予定が入る。だから、だれかがビデオ会議の準備をする必要もなく、つまり時間が来たら、みんなここからHangoutの仮想会議室に入って会議がはじまるのを待てばいいだけ。

Skypeの場合、会議がはじまると参加者を順番に繋いで行ったりして、音が出るとか出ないとか、色々ガタガタやっているうちに15分くらいすぐ経ってしまう。これが運営上はかなりストレス。Hangoutを使ったら、劇的に改善。

そして会議のテーマにあわせて報告を聞き、意見を出し合う。

Hangoutで画面共有も使ったりするんだけど、Google DocsGoogle Spreadsheetで資料を作成しておいて、参加者には事前に共有しておく。

DocsやSpreadsheetは、同じ書類を開きながら、誰かが修正をしたり追記したりしている様子がわかる。DocsやSpreadsheet自体にもチャット機能があり、討議している資料に対する意見やコメントをチャットに流すこともできるし、コメント機能を使って特定の場所に対するアイディアを共有することもできる。

意見のある人が意見を書き、それをみながら別の人がコメントを書いたり、まとめあげていく。

みんなが大きな書類を前にしてワイワイガヤガヤ課題や解決策について討議し、それがドンドン記録として残っていくという感じ。

全く新しいテーマが産まれた時は、あたらしいドキュメントを開く。

真っ白なドキュメントに、意見を交わしながらみんなの考えが書き込まれていく。

議事録係がいるわけでもなく、後で見返してよくわからないようなホワイトボードの写真が残るわけでもなく。

つまり会議というのは、結構複雑なコミュニケーションの組み合わせで成立しているのであって、そういった複合的なコミュニケーションが円滑に進み始める。

そして最も大切なところなんだけど、情報は、個人のパソコンに閉じ込めておくのではなく、みんなが共有できる場所におき、個人の視点を全体の視点に変えていく。

こうすることで、情報だけでなく、考えるプロセスも共有されはじめ、会社が動こうとしていることと、社員が取り組んでいることの連携が強くなっていく。

こうした仕組みがあって、そして社員の、ちょっと感動的なアイディアが出てきたりして、それが会社をグングン前に進めるチカラになっているのが実感できて。

だから、社内会議が楽しい。ホントに。

そしてこういうツールを開発したGoogleって、やっぱすげーなー。と思うわけだ。

そして、こういうモロモロのツールがすげー。と一所懸命教えてくれたのは元サンマイクロシステムズでGoogleに転職した時の藤井ちゃんで、社内でもっと積極的に使うべきだと言ってたのは、ウチの会長なわけだけど、最初のぼくの反応は、「へー」だったんだけどね。ホントにごめん。

コメント

  1. happy to be able to visit your web ... successful greetings from hargasamsungsmartphone.com
    <Samsung Galaxy S4
    Samsung Galaxy Y
    Samsung Galaxy S 3
    Samsung Galaxy Tab 3

    返信削除
  2. happy to be able to visit your web ... successful greetings from hargasamsungsmartphone.com
    Lenovo K900
    Lenovo A6000
    Lenovo A7000
    Lenovo A369i

    返信削除
  3. thanks was allowed to visit your site. successful greetings from hargasamsungsmartphone.com
    Samsung Galaxy Ace 2
    Samsung Galaxy Grand
    Samsung Galaxy Ace Plus
    Samsung Galaxy S3 Mini

    返信削除
  4. thanks was allowed to visit your site. successful greetings from hargasamsungsmartphone.com
    Samsung Galaxy Fame
    Samsung Galaxy Chat
    Samsung Galaxy Grand Prime
    Samsung Galaxy Y Duos

    返信削除

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

増資に関わる ぼくたちの覚悟

世の中は、時々おどろくほど大きな転換点が訪れる。過去と無関係な未来なんてないはずだけど、これまでの様々なこととは不連続に思える未来だ。


さきほど日本経済新聞のサイトでニュースが流れたので、お知らせします。
ぼくたちグルーヴノーツは、少し大きめの資金調達に踏み切りました。

グルーヴノーツと名乗り始めてから一貫して取り組んできたのは、最先端のIT技術を、専門知識がない人でも取り組めること。

そしてぼくらの「MAGELLAN BLOCKS

めざしているのは「機械学習の民主化」だ。

そのために、たくさん議論をし、機能を磨き、たくさんのプロジェクトで実践してきた。そして、さまざまな成果から、過去とは不連続だけど、とてつもなく大きな可能性を秘めた未来が見えてきた。同時に、ぼくらがやらなければならないことがハッキリしてきた。

だからこそ、ここはしっかりと前に進み、大きく前進していこう。
曖昧な一歩ではなく、ぼくらがやらなければならないことを、確実に、ためらわずに実行する。

今回の増資は、そういうこと。そして、増資を外部に公表するのは、そうしたぼくたちの覚悟を世間に公開する。そういう意思表示。

日経の記事には次のように紹介されている。

「同社の「マゼランブロックス」は米グーグルの機械学習サービスを使い、数値や文字、画像データを入力するだけで、AIが規則性などを発見して将来を予測できる。プログラミングなど専門知識を不要にした。」

でも、正確に言うなら、

「同社の「マゼランブロックス」はGoogleの機械学習インフラを活用し、グルーヴノーツが独自開発した機械学習サービスを使い、数値や文字、画像データを入力するだけで、AIが規則性などを発見して将来を予測できる。プログラミングなど専門知識を不要にした。」

Googleの圧倒的なパワーを借りながら、ぼくら自身が作り上げた機械学習モデルを使い、ぼくら自身が考え、作り上げたサービス。だから、これまでのやり方では解決できないことがあったら、ぜひ相談してほしい。

専門ベンダーを起用するのではなく、事業会社が自力で考え、自力で作り上げる機械学習サービス。そうしたことが、実現できるのだから。

そして、ベンダーに依存するのではなく、自力で考え、構築することこそ、機械学習が開く未来への扉の鍵なのだから。

福岡本社の、まだまだ小さな会社だけど、社会が望むことに真っ直…

福岡ではじまる新たな動き「OPEN AI LAB」

ぼくたちは、福岡が本社だ。このエネルギーにあふれ、人の可能性を否定しない街は、ぼくたちのあらゆることの原点でもある。


だからこそ、福岡が刺激的に成長していくことは、ぼくたちにとって欠くべからざることなのだ。

テックパークという学童保育をやっていることも、九州経済産業局と一緒に地元製造業のために機械学習を学ぶ場を作ったことも、すべてそういう思いがあったから。

でも、もっと継続的に。地元企業同士が学び、知見を共有しあいながら、機械学習について研鑽を深め、事業を生み出していくことができたら。

実際、地元企業からとても多くの相談を受けるようになって、わずかなアドバイスでめちゃくちゃ画期的なサービスを完成させた人たちもいるし。そして、この土地は、周りと協力しあうことがとても好きな土地だし。

やっぱり機械学習は、理屈よりも実践だ。機械学習の権威が「無理じゃないかな」と言ったことが、やってみたら意外にも成果が出たこともある。

だから、まずは実践すること。迷わず実践してみて、成果が見込まれたら本格的に取り組めばいい。そしてこういうことは、一人で悶々と進めちゃダメだ。仲間と一緒に、あーだこーだ実験したり、成果を共有しあいながら進める。できるなら、会社も違い、業種も違う人たちと一緒に。そうなんだよ。こういうことが得意なのは、やっぱり福岡の人間だよな。そう思ったわけだ。

色々な思いがあって、ふくおかフィナンシャルグループの人たちと意気投合し、ざっくりとしたアイディアながら、高島市長も賛同してくれたし。

そして、いつもいろんな意見を交わしあっているソフトバンクが、「やるよ!」って男らしく笑顔とともに引き受けてくれたし、機械学習で世界を圧倒的にリードしているGoogleも、もちろんやりますよ。といってくれたし。

ということでスタートします。

オープンな場で、機械学習について学び、事業化に向けて実践していく場。
OPEN AI LAB

これはエンジニアの集まりではなく、事業家の集まり、ビジネスマンのためのもの。

そういう人たちが実践できるような、数々の手段や、事例や、ワークショップや。そういうものを通じて、理屈だけじゃなく、成功までの道筋を体感できるような。そんな活動をはじめます。

とびっきりの道具を使って、自分のビジネスに劇的な革新を起こしたい人は、ぜひここに集ってほしい。最高の体験を…

工場の不良品検査を機械学習で実現 BLOCKSに画像分類モデル登場

製造業にとっては、生産している商品が全てだ。


会社の体制も、工場の仕組みも、顧客の信頼を裏切らない商品を生産するために存在する。

工夫に工夫を重ね、素晴らしい精度で商品を生み出しているからこそ、商品のわずかな傷や、不良も見逃せない。

そんな製造業では、最終検品をベテラン社員が目視で行なっているところが非常に多い。


社員は製品を熟知しているし、新しい製品が出てきたとしても、少しレクチャーを受ければすぐにコツをつかむことができる。

でも、人間は疲れるし、体調だって崩すこともある。そして社会全体が人口減少なんだから、人手に頼っているのはコスト的にも、拡張性という点でもリスクだとも言える。

そんなことを考えてしまうと、例えばデジタルカメラの精度は人間の目をはるかに超えているわけだし、そんな作業はコンピュータに任せることはできないのか。そう思っている会社は極めて多い。

コンピュータを使って不良品を見つけ出す。

簡単なようでいて、これはなかなか難しい課題だ。

だって製品の仕様はコロコロ変わるわけだし、バリエーションもたくさんあったりする。

機械学習を使って判定させようとすると、新しい製品が出るたびに、新しい仕様が決まるたびに、新しく何千枚、何万枚と画像を撮影して学習させなければいけないとしたら、多分そんなことやってられない。

でも、もしも、わずか100枚くらいの画像を見せて、極めて高い精度の判定ができるとしたら。もしも学習が10分ちょっとで終わるとしたら。

そんなに簡単なら、新しい商品が登場するたびに、写真をとって学習させ、すぐに使ってみることができるだろう。

だから。



製造業のみなさん、おまたせしました。

そんなことを実現するMAGELLAN BLOCKSの新しい機械学習モデル「画像分類」がリリースされました。

新しい画像分類モデルは、転移学習という手法を使っており、あらかじめ世の中の様々な画像で物の見た目から特徴をつかむことを学習させてあります。だから不良の画像が100枚、正常の画像が100枚といった少ない枚数でも、不良という画像にはどんな特徴があるのかを、極めて高い精度で見つけ出し、判断することができるようになります。

使い方は簡単。

例えば良・不良の判定をしたいなら、goodというフォルダにgoodな画像を入れ、NGというフォルダにNGな画像を入れ。そしてBLOCK…