休みの間に考えていたようなことをひと繋ぎにしてみました。
「全日本もう帰りたい協会」ってすごいですね。
TLで荒ぶる「全日本もう帰りたい協会」がヒドイwww - NAVER まとめ
家にいるのに家に帰りたくなりました。入会フォームはどこですか?
…さて、1週間程度のお休みがあったので、あまり仕事に追われることもなく、つらつらと自分の周りのことに関して考える時間ができました。
今回の休みでは、普段あまり会わないような人と話す機会を持ってみたので、今日は外の人と話して気づいたことからスタートして、最近考えてること、休暇の間に思いついたことなどを、最近読んだものを時おり引用しながら、記録してみようと思います。
続きを読む結婚式場の業者との交渉について考えてみた(前編)
以下のエントリーが面白かったので、過去のブログで触れた交渉の考え方を使って少し考察しようと思います。
結婚式の業者ってヤクザだと思う。 - はてな匿名ダイアリー
http://anond.hatelabo.jp/touch/20140508022218
続きを読む結婚式の準備をしてるんだけれども、嫁とケンカしてしまった。
原因は結婚式の式次のオプションの価格について。
業者は女性の一世一度の晴れ舞台という弱みにつけこんでやりたい放題やっていると思う。
たとえば、お色直しで一回ドレスを着替えるのに20万円だそうだ
「ちょっと高いな」と言ったら嫁に「愛してないの?」みたいなことを言われてしまった。
結婚業者は「一生に一回の晴れ舞台ですから、奮発したプレゼントだと思って」とおっしゃる。
もちろん嫁に20万相当のプレゼントをするのはやぶかさでないぐらい愛してはいるけど、20万円あったら普通に二人で海外旅行に行けてしまうのだ。
参加振り返りメモ。【第2回 いい時間】明日から使える!メディアに掲載されるための広報戦略
【第2回 いい時間】明日から使える!メディアに掲載されるための広報戦略
http://iijikan.hateblo.jp/entry/2014/04/01/154709
に参加してきました。
いま自分自身が広告を始めとするプロモーションに携わっていて、
・メディアの枠を買うだけでは情報が届く範囲に限界がある
・枠買いを中心にする場合でも、メディア伝播を考慮する必要がある
と思っていたので、広報やPRの手法について学びたいと思っていました。
あと、「マーケティング部門の立場からでも広報的なアプローチはできるのか/どのようにすれば良いのか」というところを聞きたかったというのもあり、イベントに足を運びました。
メモをたくさん取ったのですが、頭の整理をするためブログにまとめました。
目次
メディア側のいい話。
- 最近のウェブメディアの特長を把握することが大事
- メディアは事実だけが知りたいわけではない
- メディアと付き合うときには・・・
- メディアと付き合うときのヒント
- メディアが情報提供するときに心がけてほしいこと
広報側のいい話。
- 広報は何をする人?
- 広報担当として以下のことができますか?
- 広報として大切にしていること
- 広報が情報発信の際に気をつけること
質疑応答
- 岩本さんへの質問
- 砂流さんへの質問
- 2人への質問
- 会場からの質疑
全体をふりかえって
続きを読む統計数理研究所の「ビッググラフと最適化」を聞いてきました。(午後セッション編)
先日参加した数学協働プログラム チュートリアル「ビッググラフと最適化」(http://coop-math.jpn.org/ )の午後セッションの話を書きます。
===============【プログラム】===============
10:10~11:00
上田修功(NTTコミュニケーション科学基礎研究所 機械学習・データ科学センタ代表)
11:00~11:50
下流から攻めるビッグデータ
樋口知之(統計数理研究所長)
13:00~13:50
巨大グラフ:数学的解析と高速アルゴリズム
河原林健一(国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 教授)
13:50~14:40
次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用
14:50~15:40
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
梅谷俊治(大阪大学 大学院 情報科学研究科 情報数理学専攻 准教授)
15:40~16:30
SCIP Optimization Suite によるシュタイナー木問題の解法
品野勇治(Zuse-Institut Berlin 研究員・統計数理研究所 客員准教授)
==============================
午前セッションはこちらから。
統計数理研究所の「ビッググラフと最適化」を聞いてきました。(午前セッション編) - 背伸びのままで。
それでは、以下から午後セッション編。
続きを読む統計数理研究所の「ビッググラフと最適化」を聞いてきました。(午前セッション編)
いつもご無沙汰なブログですが、書きたいことが出てきたので更新します。
昨日、お休みして、ビッググラフと最適化というプログラムに参加してきました。
数学協働プログラム チュートリアル「ビッググラフと最適化」
===============【プログラム】===============
10:10~11:00
上田修功(NTTコミュニケーション科学基礎研究所 機械学習・データ科学センタ代表)
11:00~11:50
下流から攻めるビッグデータ
樋口知之(統計数理研究所長)
13:00~13:50
巨大グラフ:数学的解析と高速アルゴリズム
河原林健一(国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 教授)
13:50~14:40
次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用
14:50~15:40
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
梅谷俊治(大阪大学 大学院 情報科学研究科 情報数理学専攻 准教授)
15:40~16:30
SCIP Optimization Suite によるシュタイナー木問題の解法
品野勇治(Zuse-Institut Berlin 研究員・統計数理研究所 客員准教授)
==============================
全く理解が追いつかない部分がしばしば出てきましたが、最適化問題やデータマイニングを研究するゼミにいたときを思い出しながら、楽しく学び直すことができました。
後日、セミナー資料が届くので、ここでは正確な解説は避け(というかできない)、各セッションの印象に残った部分を辛うじて取れたメモをもとに書き留めたいと思います。
続きを読む
また騙された。
寒くて布団から出られずに苦しみ、布団から出ても部屋から出られずに苦しみ、部屋から出ても家から出られずに苦しんでいます。メリークリスマス。
さて、Amazonのコメント欄に下のような書き込みがあったという話を聞いて、面白がってなんとなく買った本が面白かったです。
このコメント内容、著者とは関係ないのに星の数がこれで減るというのはとても気の毒です。
レビュー元は読んだのはこの本。
52の「思考の落とし穴」 を紹介していて、それぞれ簡潔にまとまっていて面白い。特に、「落とし穴」のジャンルが偏っておらず、かつどのジャンルもいい加減でないところが素晴らしいです。
52個ある全ての「落とし穴」を紹介するのはさすがに割愛しますが、自己啓発の類をぶった切る項目が沢山あるところに好感が持てます。成功者と同じ教育を受けた人たちのほとんどが成功者ではないことや、金メダリストが恵まれた体格を持っているという前提をすぐに忘れる自分に気付かせてくれます。
他にも、組織、心理、統計の要素を短く分かりやすく、専門用語を殆ど使わず、どの分野にも肩入れせずに、シニカルな文体で紹介しています。体系的とはいえないですが、思わず納得してしまう数々の文章が綴られています。
自分の考えに合うような証拠を集めて納得し、自分が労力や時間をかけたものや所有しているものを必要以上に評価し、自分が騙されているだけでなく自分が知らず知らずのうちに人を騙していることにも気づきもしない(※)。
この本では52の切り口をここでは紹介していますが、それ以外もまだまだ「落とし穴」は存在し、それらに騙されないようにするというのは無理だと筆者は述べています。おそらく切り口を覚えるのではなく、「少なくとも52個は騙されるポイントがある」ということを前提に考えていく必要があるでしょう。
(※)を読んで、自分の経験や記憶から当てはまるものを思い出して納得してしまった人にはお勧めします。心理学の知見や数字のマジックを例に出しながら、シニカルで面白い文体で楽しく自分の様々な誤解に気付かせてくれます。
そして最後に、苦労して52個の「落とし穴」を読み切った経験を過大評価し、「ああ役に立った」と思わずにいられなくなってブログなんて書いてしまうのです。
ああ。
交渉を学んでいる大学生のWSがとてもタメになった ~学びと案内~
こんにちは。
交渉とは何か
交渉の準備
1.自分の利害を分析し、理解する
・得られる利益が大きいか
・現実的であるか
・相手に説明可能であるか
2.相手の利害を分析し、理解する
3.交渉戦略を立てる
その気だけでは終わらない
また交渉WSを開催したい
最後は案内で終わってしまいましたが、今回はこの辺で。
- 作者: 瀧本哲史
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2012/06/26
- メディア: 新書
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- 作者: ロジャーフィッシャー,ウィリアムユーリー,金山宣夫,浅井和子
- 出版社/メーカー: 三笠書房
- 発売日: 1989/12/19
- メディア: 文庫
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