『はだかの王さま』を読んで

　経営破綻を２度にわたり引き起こした、与沢翼さんが書いた失敗しないための法則本です。この人の秒速で億をかせぐというフレーズは数年前に、よく書店で見かけました。どんな人かはまったくわからなかったので、彼の書籍には手を出さなかったのです。

破綻後、再々度復活して、今はシンガポールに在住のようです。今度こそ成功し続けられるといいですね。

はだかの王様 億万長者がすべて失ってわかった絶対にやってはいけない42のこと (角川フォレスタ)

　今回は、次の３名の方に読んで欲しいと思います。

　①起業をしてビジネスを始めた方

　②お金で苦労している方

　③失敗をするということを知りたい方

　与沢さんの２度目の破綻は、税金を納入できなかったために発生したそうです。このときまで、彼は、お金の管理を放置して、遊びにお金を使い放題だった模様。

　その様子が、この本の中で随所で語られています。

　本命の女性がいるにもかかわらず、若い女性に手を出して、 数百万円を使い込んだ話など、成功者としてハマってしまったトラップを今後どう回避していくかの、与沢さんなりの注意点が語られています。

　さすがに普通の人は、財布に２００万円入れて使いまくったり、超高級マンションに住むということはしないと思います。彼はお金があった当時、それらをやったが故に、資金繰りで苦しむことになりました。

　そして、資金ショートしたことで、彼は手のひらを返すように態度を変える人と、暖かく手をさしのばしてくれる人と知ることになります。

　本では、あまりリアルな話は書かれておらず、どちらかといえば教訓集です。

　与沢さんのスケールで考えると、当てはまる方は少ないでしょう。なので、スケールを小さくして考えたらいいと思うのです。

　アマゾンの書評では大したことがないと書き込まれていましたが、リアルな実録よりもいいと、私は思います。比較的平易にまとめてあり、読みやすいです。

　この内容を彼自身の特殊な状況だと思わずに、自分のことで考え直したら、どんなバカなことをやっているか気がつけるきっかけになると思います。

　（たとえば、１万円単位のお金の使い方を考えてみるなど。）

　ただし、本編の内容で一点気になったことが、それは本人は２度経営破綻を引き起こしていること。今回の教訓をまとめただけで、今後うまくやっていけるのかなと気になります。

　この教訓をもとに、おかしなことをしないようにしていくためには、次のことが必要だと考えています。

　①お金を無駄遣いしない環境を整える。

　②是正できる仕組み（チーム）を作る。

　今度は、おかしなことをしないようにするための対策が、この本では書かれていません。多分、やっていると思いますが、その辺をすこし知りたかったですね。

　いずれにせよ、与沢さんの飽き性が、会社を継続するのには悪影響を与えているように感じます。いい番頭さんを採用されたほうがいいかもなと感じました。

　内容は、よく噛み締めておきたいですね。

　著者の与沢さん、株式会社KADOKAWAの皆さま、編集を担当された角川学芸出版編集部の皆さま、いろいろ教訓になる本を出版していただきありがとうございました。やはり好きなことをやるのは大事なのですね。

委任してみること

堀江貴文さんの「多動力」とちきりんさんの「自分の時間を取り戻そう」を再度読み直してみて、ここ最近試してみていることがあります。 

多動力 (NewsPicks Book)

自分の時間を取り戻そう―――ゆとりも成功も手に入れられるたった1つの考え方

 それは、これらの本で書かれていた、やりたくないことの委任、そして大好きなことをやること。なんでも完璧にこなそうとして自由な時間を失いたくないのです。

そして、今、私が実験しているのは、家事を減らすということ。

①食事は外食あるいはコンビニで購入した惣菜にすること。自分では作らないこと。

②服はスーツで、自宅にいないときはYシャツを着用に統一。着た後でクリーニングに出して、洗濯は下着のみにすること。

これをやることは賛否があると思いますが、実際にはうまくいっています。

ゆとりを持って過ごせるようになってきています。

これに加えて、今後来年にかけて計画しているのが、引越しです。

駅近に引っ越して、通勤時間の短縮と食品の買い物の時間を減らすことを目指しています。それと、もうマンションの管理組合員になりたくないので引っ越します。

管理組合員になると、体育祭の参加を強制されたり、祭りを開催したりする必要がでてくるので、興味がない私にとっては苦痛でした。これらがなくなると本当にうれしい。

マンション管理は借主に任せるのではなく、オーナーが行うべきではないかと思っています。（これも賛否があると思いますが）

情報の断捨離

　このブログでも、近藤麻理恵さんの『人生がときめく片付けの魔法』を紹介したことがあると思います。

　ここ半年間で読んだ心屋仁之助さんの本に、人付き合いに、この考え方を適用していると書いてあった。つまり、ときめかない人とは交際しないという考えで人付き合いをするとすごくいいと書いてあった。

　この内容を読んだ時、これは人付き合いをだけに適用する話ではないと思った。つまり、あらゆることに適用できる話だと。そこで、今自分が擦り切れそうになっているところに適用してみようと考えた次第。

　それで、思いついたのがツィッター、フェイスブックのフォローをときめく人以外全部、外すか通知をオフにするということをやってみた。

　で、その効果ですが。

　入ってくる情報が減り、全部チェックするのが非常に楽になった。しかも、フォローしていてもみていないゴミ情報がこんなにたくさんあったことにも気がついた。（習慣というものは恐ろしいですね。）

　このおかげで、ストレスがぐっと減ったのだった。

　このことでこれだけの効果があるのなら、もっと別のことに適用しても素敵なことが起きる予感がする。今度は何に適用しようかな？本かな。服かな。

考える時間

　ちきりんさんの『自分の頭で考えよう』を読んで気がついたことがある。

　それは、自分自身で考える時間が非常に短いこと。ちきりんさんの本で指摘されていたので、実際にどのくらいの時間、考えているのか？振り返ってみた。なんと1日あたり30分程度しか考えていないことがわかった。

　この驚きの結果にびっくりしたのだった。しかも真剣に考えているのは仕事のことではない。ちきりんさんの本でも指摘されているが、仕事は作業が多い。意外に時間を使っているのは、今晩のご飯は何するか？、ビールも一緒に頂くかなどであり、仕事とは関係のないことで考える時間を使うことが多い。

　これでは生産性の高い仕事はできないなと実感しました。

　他にも、本を読むことは考えているわけではないという、ちきりんさんの主張は新鮮でした。

SpotLight

先日、Macのアプリで、検索ウィンドウを表示して、キーワードを入力してenterキーを押すと、所望のフォルダをFinderで開いてくれるアプリがあればいいなと思った。

自分で作ってみようかなと思って２、３日経過した時に気がついた。

すでに実装されているのではないか？ということに。

で、調べてみれば、MacではSpotLightに実装されていた。

Command + Spaceキーで起動し（起動しない場合はキーボード設定をチェックすること）、検索ウィンドウにキーワードを入れると、たしかに考えていた通りのことができた。

自分で作る必要はなかった。

もっと、ほかに役に立つ機能がすでに実装されているかもしれないと実感した一昨日でした。

『はじめての深層学習プログラミング』を読んで

先日、AppleのWWDCでcore MLという機械学習のライブラリが紹介された。

この分野は、まったく手を出していなかった。なので訳が分からず、この本を読んでみることに。

買って正解だった。著者の清水さんが執筆した当時の最新の情報が掲載されていた。

この本では、実際に機械学習プログラミングをしてみて、どんな結果が得られるのかを紹介してくれています。

単純な加算から始まり、XOR演算では正しい論理値が出せなかった失敗体験を含めて、ソースコード付きで解説してくれています。

実際に読んでみると、仕事をAIに奪われると大騒ぎしていますが、それはもう少し先の話になりそうですね。

AIが登場することで、新しい仕事も出てきそうな感じがありました。

何か自動化とか、そういう派手な話はなかったのですが、内容は非常に参考になりました。

はじめての深層学習（ディープラーニング）プログラミング

『はじめての深層学習プログラミング』を読んで

先日、AppleのWWDCでcore MLという機械学習のライブラリが紹介された。

この分野は、まったく手を出していなかった。

なので訳が分からず、この本を読んでみることに。

買って正解だった。

著者の清水さんが執筆した当時の最新の情報が掲載されていた。

この本では、実際に機械学習プログラミングをしてみて、どんな結果が得られるのかを紹介してくれています。 単純な加算から始まり、XOR演算では正しい論理値が出せなかった失敗体験を含めて、ソースコード付きで解説してくれています。

実際に読んでみると、仕事をAIに奪われると大騒ぎしていますが、それはもう少し先の話になりそうですね。

AIが登場することで、新しい仕事も出てきそうな感じがありました。

何か自動化とか、そういう派手な話はなかったのですが、内容は非常に参考になりました。

はじめての深層学習（ディープラーニング）プログラミング