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「それ、僕の仕事じゃないんで…」Z世代に多い“言われたことしかやらない”若手社員。強い自己愛ゆえの「自分は何でもできる」という幻想的万能感
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
人のタスクとタスクの間によくボールは落ちると思うのですが、そのボールを拾ってあげたことをやらなくても良かったのにやらないといけなくなって損と見るのか、そのボールを拾って大変だけど経験としての得と見るのか、だと思います。
私はよく事象において穴に落ちてしまったボールが見えてしまうタイプでしたので、その穴に落ちたボールを拾う作業を行うことが多かったのですが、結局それは枠を超えて行動にうつすことを経験できたと思っています。自分の枠をどこに定義するかで、コンフォートゾーンを自らの手で、どんどん広げてあげられるのではないかと考えます。
自分のタスク以外の落とし物まで拾えたら、コンフォートゾーンが広がっていけるチャンスではないかと思うのです。
世界を変える「アントレプレナーシップ」…アメリカの大学で経営を教える日本人が語る絶対に持つべき「変革する力」の正体
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
アントレプレナーシップについて、今日まさに新入社員の皆様にお話させていただいたのでピックします。
まさにThe Growth Mindset、成長するということですね。
長いキャリアの中で、生産性やパフォーマンスはその時々のライフイベントなどとの重なりからも、一定の前進が見込まれない時もあるかもしれません。停滞することはあるかもしれないですよね。でも、昨日より今日、今日より明日において、常に成長するのだ、自分が成長をしているのだとマインドセットを持つこと、そのために挑戦し続ける、自分で枠を超えて行動する、リスクを取りながら成し遂げたいことを最後までやりきる、など、大事な振る舞いだと思います。
IBMのCEO「AI、人間を代替せず」 米国際会議で - 日本経済新聞
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
そう思います。
AIが人間の仕事を代替すると、昔から言われてきたところですが、昨今では生成AIが出てきて益々人間の仕事が置き換わるのではないかと言われていました。
でも、だいぶ前からAIが出た頃から、より価値の高い仕事に人の判断が入るようになり、人の作業がこれまでの作業から付加価値の高いエリアにシフトする形だと思います。
AIを活用することで、プロセスそのものも変革しようとしますし、全体最適が行われ、常に人不足と言われている環境において、生成AIによって補完されこれまでの仕事に付加価値を与えていることに気づくと思います。
労働人口不足は避けられない課題であり、今や大切な人材は手放せない業界ばかりですので、AIの活用は必須ではないかと考えます。
社員マネジメントは「国語」ではなく「数学・物理」…4000社が導入し毎年10社が上場する"公式"理論を特別公開
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
識学面白いですね。最後の任せるということは任せきるということ、ここに共感します。なぜなら、任せきるというのとは、リーダーにとっては結構なチャレンジであり、その人を信頼していないと、任せきれないからです。
出来るリーダーは、自分でやった方が早いので、なかなか人に任せることができない人が多いようにも思います。私もよく弱点として、周囲からフィードバックとして言われました。任せきれてないということは、人を信頼していないからだと考えると、メンバーを信頼しきるところからです。信頼されて任されたリーダー候補がたくさん次世代に向けて、成長すると人材も多様化し育つ文化や環境が広がっていきますね。
【急増中】あなたを悩ませる「完璧主義」を捨てる方法
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
完璧主義者は、自分が完璧主義であることにはなかなか気付きにくいと思います。
しかも、仕事に対して完璧主義であるか、育児や家事に対して完璧主義なのか、または、全てにおいて完璧主義なのか。
私も割と自分が完璧主義であるかに自覚なく一時期仕事、育児家事全てが一気に押し寄せてこれは大変となった時期がありましたが、そこから抜け出せたのは、外からの声がけ、外からのフィードバックでした。
完璧にこだわりすぎてるよと教えてもらうだけで、新しい気づきがあります。
自分の完璧主義が、自分の邪魔をして、自己肯定感が下がったり、できない部分にイライラしたり、モヤモヤしたり。でも、完璧主義であることに自分が認めた瞬間に少しずつ、自己肯定感が戻り完璧になれないことを認められるようになります。
誰しも完全にはいられないことだってあることを認め、自分を労ってあげることも大事だなと思います。
お金でも健康でも地位でも名誉でもない…ハーバード大学84年の史上最長の研究が証明「幸せの絶対条件」
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
人によって幸せとは何かは違うと思いますし、自分の幸せを感じることは人間関係だと思えるか、自分の趣味だと思えるか、キャリアの成功と思えるか全ては自分の考え方と思い込み方次第ではあるように思いますが、ただ、家族やそのまわりとの人間関係というのは最後まで続きますので、人生の最後の時に何を思うかは、家族に感謝、周囲の人との関係に感謝だなと思うのではないかなと思います。
仕事でも、リーダーの方と出会えて良かったと思える会社で勤めている時やこのメンバーと仕事ができて良かったと思える瞬間は、自分のポジションや条件以上にそこで、キャリアを進めていることにとても幸せでありながら続けようと思えます。でもこれは今幸せと思うかというよりも、後になって、なぜ続けていたのか問われると、人が良かったからと言えるような後からの気づきではないかなとも思います。
育児も今はとてもとても大変だけど、今を幸せに感じることよりも、(感じることももちろん多々ありますが)やはり大きくなって、いてくれて良かったなと幸せを感じることも多いし、介護も大変だったけど大切な方の介護ができた人とのつながりで後になって自分の幸せを思えるのではないかなとも思います。
MIS、学生の成長を支援するプラットフォームを開発--「IBM watonx.ai」を活用
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
学生の成長を支援するプラットフォームである「AI Progress Monitor for Education」の開発に関する内容です。
過去データからの分析で確率精度が90%と実証されたとのことですと、過去データの特性と中退につながる傾向がある程度関係性が、はっきりしているということなのかもしれませんが、早くからその兆候を察知して、良いアドバイスや警告が早くから出せることで多くのケースで中退を防げることに繋がると良いですね。一人一人の成長を、アナログでなんとなくでみているだけではなかなか中退の傾向は掴めないと思いますので、このプラットフォームの上でうまく活用できると良いのではないかと思います。
学生のデータからのトレンドで、どの職業に適しているかなど就職相談などにも今後広がりそうです。
生成AI自体も、教育、進路、就職、色々な人生の大事な場面で活用するために常に生活の近くに浸透していますね。
「良い質問」のために押さえたい3つのポイント
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
良い質問をすると、その時の発想になかった新しい気づきをその場に持ち込んでくれるメリットがありますよね。なので、質問の数が増えると、その場がとても価値ある場にもなり、有益な場になると思いますが、割と何か質問がありますか?と問われると、静かなケースも多いのではないかと思います。
海外と日本の違いもあるかとは思うのですが、質問をなげること、コメントや感想を返すこと、つまりはフィードバックをその場で返すことが、その場へのギフトになるのだという概念を浸透させるが良いのではないかと思います。これから質問する内容は、果たして今だしても良いのかしら、その価値があるのかしらと躊躇することなく、まずは質問が立て続けに繋がるきっかけを出してくれる最初の質問を投げることも良い質問へ繋がる場作りになると思います。
JAL初のCA出身女性社長、鳥取三津子氏インタビュー 「いろんな人に自分もできると思ってもらえれば」
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
社長になられた時のニュースを見て、自然ととても嬉しかったことを覚えています。嬉しい気持ちと、とても応援したくなる気持ちが同時に溢れました。
本当であれば社長就任するときに、ジェンダー情報が枕詞に毎度つくことなく、誰が社長になったのかということにフォーカスされてほしい多様性あふれた世の中であって欲しいと願いますが、実際にはまだまだ女性が社長になると、女性の社長という見出しが並びます。
記事で書かれているように、マイノリティであれば、必ず誰かは最初に経験される方が出てくる、その方がロールモデルとなり、またロールモデルの数が増えていくと、次に繋がる方々が少し先を経験されているロールモデルの複数の選択肢を見ながら行動していくことができますね。当たり前の多様性あふれた時代に向けて、なりたいな、なれるかな、なろうかなと思える方が増えて行くことを願っています。
願うだけでなく、自分も日々頑張らねばですね、今出来ることをしっかり頑張ります。
全体の4割超の744自治体が「消滅可能性」 東京都豊島区は脱却も「ブラックホール型」に分類
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
地域に多くの人が住むこと、特に若手の方々が住むということを推進するには、住むという暮らしの充実さに加えて働く場所、稼げる場所が地域にあるという機会そのものが必要だと思います。特に男女のサラリーの差が少ない職として、その職が地域に存在する必要があり、リモートでも仕事ができるなどメリットが大きいのでITのテクノロジーのスキルを取得してIT業界の地域への浸透は適しているように思います。
今もこの先も首都圏のエリアだけでは、IT業界の技術者は不足が続くために取り合い状態で常に混雑しています。地域での人材のリスキルをあげて活躍できる方が多くこの産業に入り込んでくださればと思います。地域には、働く環境、暮らす環境、若手の世代に響く様々な施策をスピーディーに検討しすぐに実行まで持っていけることを期待したいです。
【仕事と育児の両立】キャリアを前に進める、リスクの可視化とチーム育児
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
子供が20歳になるまでの道のりと自分のキャリアを照らし合わせることは私も行います。まだ先が遠いですが…ただ、小さい頃に大変だなと思っている育児と、子供が成長するタイミングでは想像以上に大変な育児から対応できる育児にはなりつつあります。自分が慣れてきたのか、想定外でも驚かなくなったのか、耐性が鍛えられたのかもしれませんが。
チーム育児は賛成です、夫婦もそうだし地元のコミュニティもそうですし、何事もチームで育児をすることを選んでいくと、(こだわりが強いと特に出てくる)自分の理想の育児とは違ったスタイルはあっても、無理することなく持続的に育児を続けられることに気がつきます。
そしてロールモデル、これはキャリアでもそうですが、自分のぴったりのモデルはいなくても、よくよく社内外の人を見てみて、掛け合わせて自分の理想像を観察すると学びますし、気づきも得ます。
IBMに根付く人材育成ノウハウ、「キャリア自律」と「学び続ける文化」が鍵
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
学びに飽和点はない
この言葉が入社以降変わらない軸として根付いていることは確かです。入社したてであってもシニアリーダーになっても、いつの時代も常に新しい技術と向き合い学び続ける風土ですね。
テクノロジーの進化は早いので、常にお客様に向けて提案できるノウハウを身につけなければならないという環境が後押ししていると思うのですが、学ぶ時間が多いことを評価され、また毎年の目標に何を学ぶのかということをしっかり定義して計画的に学ぶ環境があるということは、社員一人一人も会社を評価するポイントです。中途採用の方がIBMグループに入られると必ず学ぶ環境が充実しており、グローバルレベルで皆が学ぶ文化を作り上げていることを、評価するコメントが寄せられます。
また世代がフラットであることも特徴です。経験年数が上の方から学ぶことは一般的にそうですが、技術は若手から学ぶことも多いわけで、教える側、教えられる側という観点だけでなく、様々な立場からの視点や考え方をお互いにリスペクトしながら、新たな気づきを得られる環境でもあります。
私もプロジェクトマネージャーが軸にあるキャリアなのですが、リーダーになってからの経営にも役立つノウハウは多々あります。業界のノウハウ、プロフェッションとしての専門性、技術、色々な階層の学びは尽きることなく常に学び新しい気づきを得る良い機会が広がっていると思います。
空き家急増で治安悪化、女性の年収大幅アップ…2030年の日本と東京を襲う「衝撃的未来」
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
人口減少の問題は、夏休みの宿題のようなものとありますが、必ずやらないといけないといいつつも先延ばしにしてしまって二学期がはじまる前の日に慌てる姿、イメージなんとなくわかります。
全体の人口減少とともに、労働人口が圧倒的に減少するわけで、それを補う為にはAIなどテクノロジーで補うユースケースを見出し、どの分野にどのように適応するかを早くから検討していかないとですね。
ジェンダーギャップ指数も毎年課題とされている中でも、経済及び政治面でのギャップが大きいことからなかなか改善されていない現状です。労働人口減少を考えれば、日本の中でAI活用と共にどの層が労働を補えるかと言えば、ダイバーシティな人材の経済及び政治の世界での活躍ではないかと思います。
【実例で考える】AIは本当に「仕事の生産性」を上げるか?
井上 裕美日本アイ・ビー・エムデジタルサービス株式会社 代表取締役社長
生産性というののをどう捉えるかというところがありますが、AIで今の仕事の一部をそのまま代替するだけでなく、プロセスそのものをAIを活用したことで変革していく動き方をしていくことができると思います。それにより同じことをしていた時と比較して生産性の向上とその仕事の価値を更に上げることができると思います。
定型作業のタスクとして必ずしも人が行わなくて良い部分はAIを活用することでより効率よく生産性をあげてAIが労働人口不足の部分を補うことができます。
人が判断すべきところとして人が必ず携わる部分においてはAIを活用することで、生産性向上と価値を上げることに寄与できると思います。AIの活用をどのようにしていくかもAI人材が必要とされるところでもあるため、人材をどのように育成するかで、より生産性が上がるのかどうかにも関係してくると思います。
IT企業のリモートワークは今も続いているのか?完全出社必須なら62%の従業員が離職を検討
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