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会議や商談で差がつく! ビジネスに効く「第一印象を良くする3つの技術」
南 和気のキャリア・人事のホンネ
Uchida Daisuke10兆円産業でもその他の飲食料品小売業
個人的には3つ目の「話題の最後に、相手に焦点を当てる」に膝を打ちました。会話を回すのが上手な方はごく自然に行われていると感じます。 あとは「結論を相手に言わせる」でしょうか。話の末尾のタイミングで少し間を置き、話の流れから相手が「こういうこと?」的な発言の機会をもらえること。「そうそう、ありがとう」と言われると途端に話しやすくなった記憶があります。 —————— 「話題の最後に、相手に焦点を当てる」です。相手の趣味や関心事がわからなくても、人は「自分については関心がある」ものです。 そこで、雑談のときに必ず最後に相手に焦点を当てます。 「ここの食事はおいしいですね。」 →「ここの食事はおいしいですね。田中さんは何か好き嫌いはありますか?」 「暑い日が続きますね。」 →「暑い日が続きますね。田中さんは夏バテや食欲不振は大丈夫ですか?」 このように一言付け加えるだけでも、相手は返事がしやすくなり、会話が続きます。ややわざとらしいと思うかもしれませんが、みなさんの周囲にいる「自然と話が続く人」の話に耳を傾けてみてください。必ずこういった気遣いをしているものです。
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ジェイムズ・ウェッブ望遠鏡の性能が凄すぎて「ビッグバン宇宙論」が修正を迫られる - ナゾロジー
ナゾロジー
Uchida Daisuke10兆円産業でもその他の飲食料品小売業
ジェイムズ・ウェッブ望遠鏡による新発見と宇宙論に見直しが迫られているとの記事。  ①地球から130億光年以上離れた6つもの銀河の画像を取得することに成功  ②現在の宇宙論ではありえない大質量銀河の存在が、宇宙論を崩してしまう可能性  ③ 初期の宇宙における重要なステップのいくつかを見落としている可能性が濃厚に 宇宙論の前進につながりそうな重大な発見と思えます。今回の想定外の結果から理論の修正→再構築につながるのか、前提となる今回の結果自体にエラーの可能性があるのか、再撮影が待たれます。 —————- 宇宙は約138億年前に起きたビッグバンから誕生したと考えられているため、これらの天体はそのわずか5億~8億年後に出現したことを意味します。これは我々が宇宙の年齢が5億~8億年だった時代の様子を見ることに成功したということです。 その分析結果には、銀河の距離が131億光年、質量が太陽質量の1000億倍という2つの数字が並んでいたのです。 広く受け入れられている宇宙論からすると、JWSTが130億光年以上の距離から発見するのは「とても小さな赤ちゃん銀河」のはずでした。なぜなら、巨大な銀河の形成と成長には膨大な時間がかかると考えられているからです。
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「書くのが遅い」を解決するたった1つの方法
社会人1年目に受けたかった「文章の授業」
「世界一無力なCEO」目指すリクルート出木場氏、社員に熟考奨励
Bloomberg
Uchida Daisuke10兆円産業でもその他の飲食料品小売業
ブルームバーグによる、リクルート出木場CEOのインタビュー記事。海外メディアだからか、これまで見てきた出木場氏の記事と着眼点が異なり、興味深く読みました。 タイトルと記事内容はほぼ関連なく、記事は、リクルートはどのような会社か、これからどの方向を目指していくのか、現金はあるのに積極的な投資や買収を行なわない理由は、といった内容。 リクルートは以下引用のようにマッチングのデータビジネスを行なっている企業であり、その文脈から言えばAIの影響は非常に大きい。ただ、だからと言って「AIに置き換えればいい」のではなく、「逆にAIをどう使い倒すか、そのためにより考え抜ける人材が必要」との思想(というか「圧」のようなもの)を感じました。 —————— リクルートとインディードは、毎月100万件以上の求人案件を満たす膨大な採用データにアクセスできるため、世界の労働動向をかなり正確に把握している。出木場氏によれば、求職プロセスにはまだ多くの摩擦があり、成長の機会は十分あるという。 人工知能(AI)の時代には、人々が自分の仕事について、そして自分が何をしたいかを考えることがさらに重要になる。リクルートもまた、人材と企業をマッチさせる能力を向上させるためAIに多額の投資を行っている。 「良い企業はたくさんあるが、私はむしろAI技術に関わる当社ビジネスにもっと投資したい。今のところ、それが最善だと思う」と語った。
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「生成AIは差別化要因」3つの調査で判明、小売業のスゴイ活用事例とは
ビジネス+IT
Uchida Daisuke10兆円産業でもその他の飲食料品小売業
小売業のAI活用について、まだまだ余白が大きいとの記事。ただ、主な活用法として、1位2位がパーソナライズレコメンデーションのCX、マーケティングコンテンツ生成と「どう売るか」が主を占め、3位は自社社員向け、4位にようやく「商品」。。 お客様は究極「モノを買いに」来るわけで、「どう売るか」ばかりに目が向いてしまうのは近視眼的すぎると感じます。 個人的には、「なぜ売れているか」「なぜ売れないか」の細かい要因分析こそ、これまで手間や個々人によるバラツキで均一な質で提供できていなかった領域と考えるので、そこからの「何を売るか」こそ活用した者勝ちになると考えます。 ——————- 生成AIの具体的な活用方法に関しては、「顧客体験(CX)の改善」が86%で最多となり、これに「マーケティング/コンテンツ生成」(68%)、「社員のエクスペリエンス改善」(57%)、「プロダクトデザイン」(46%)が続いた。  「顧客体験(CX)の改善」のうち、流通・小売企業はどのように生成AIを活用するのかも明らかになった。最も多いのは「パーソナライズされたレコメンデーション」(66%)。また「ブランドボイスを持つバーチャルアシスタント」(52%)、「カスタマー分析/セグメンテーション」(46%)、「カスタマーサービス向けの多言語チャットボット」(41%)なども関心の高い領域であることが分かった。
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