【読書録】どこでも誰とでも働ける 12の会社で学んだ "これから"の仕事と転職のルール
今回読んだ本はこちら．
『どこでも誰とでも働ける――12の会社で学んだ“これから”の仕事と転職のルール』
（尾原和啓，2018.4.18初版）
Prime会員だったのでKindleで無料で読めた．
著者は大学院卒業後，マッキンゼー，NTTドコモ，リクルート，ケイ・ラボラトリー，サイバード，オプト，グーグル，楽天，Fringe81，藤原投資顧問など，全12回の転職を経験している．（新卒でマッキンゼーへ入社っていうのがまず凄い）
この経験を通して，「どこでも誰とでも働ける」，すなわち，
①どんな職場で働いたとしても，周囲から評価される人材になる
②世界中のどこでも，好きな場所にいながら，気の合う人と巡り会って働ける
の２点について語られる．
「どこでも誰とでも働ける」こと，それってつまり普遍性の高い，本質的な働き方ということでは！？と思い手に取った一冊．読んでみたら出てくる出てくる金言の数々．その一部を書き留めておく．
もしあなたが新しい職場に馴染みにくいと感じるとしたら，それは自分で勝手に「壁」をつくっているだけではないでしょうか．その「壁」を壊すのは簡単です．ひたすら相手のためになることをギブし続けること．これさえできれば，本当に「どこでも誰とでも」働けます．（Kindle版 p.214）
見返りを求めることなく，自分の持っているスキルを惜しげもなく提供する．そうすることで，新しい経験を仕入れ，新しく仕入れた経験からさらに別の価値を提供して，次の経験につなる．自分からギブをすることが，いつの時代も最強の戦略であると語られている．
最近の自己の働き方を振り返って，反省した．最近は働き方改革の風潮もあって，「自分の割り当てられた仕事をこなせばよい」と，そんな気持ちで仕事をしていた．だがそうではなく，貪欲に，周囲のためになるように仕事をすること，それが周囲から認められるために不可欠なのだと再認識した．
結局，知識や情報は隠すよりもオープンにしたほうが自分のためにもなり，他の人からも信頼されるから，圧倒的に得なのです．（Kindle版 p.278）
これは，知識を独占せずに他人にシェアすることが信頼が貯金されるうえ，まわりの人を巻き込んでプロジェクトを進められるという趣旨で語られていたが，アウトプットの話にも通じるのではないかと感じた．日ごろからアウトプットが下手くそだと感じているところなので，適切に情報を発信して周りを巻き込めるようになることの重要性を感じた．
ネット時代にふさわしいのは，とにかくどんどん実行してみて，あとから軌道修正をはかるDCPAです．より正確には，DC→DC→DC→DC→…とドゥとチェックを短期間で何度も繰り返して，とにかく答えを見つけること．求められているのは，できる限り速く（あるいは限られた期間内に）結果を出すことだからです．（Kindle版 p.391）
PDCAサイクルではPlanに時間がかかりすぎ，変化の激しい時代には対応できない．失敗を前提として，まず行動してみて修正を加えていくほうが答えにたどり着けるというもの．
わが身を省みると，どうしても普段から一発で完璧にしてしまおうとする癖がある．それがアウトプットの苦手意識にもつながっているのだろう．考えすぎないでまず行動してみること，常に心掛けていきたい．
ポイントは相手の期待値を必要以上に上げすぎないことで，時には，あえて期待値を下げることも求められます．（Kindle版 p.650）
エクスペクテーション・マネジメント（期待値管理）というそう．結局，他人からの印象は仕事のしやすさに大きく影響すると感じているところ．自分からのアピールはほどほどにして，いったん相手に値踏みさせた後で，相手の期待値をいい意味で裏切ること．今後意識していきたい．
【中古車orカーシェア】甲府市での生活でカーシェアライフを決心した件【〈所有〉から〈利用〉へ】
実は私，2019年4月から仕事の都合で甲府市に引っ越してきました．
甲府市で新生活を迎えるにあたって問題になったのが，〈車〉について！
昨年までは東京圏に住んでいたので車を持たなくても電車で移動は事足りていたのですが，山梨に住むとなるとそういう訳にはいきません．日々の買い物はもちろん，休日の娯楽も車がなければ移動がままならないという環境…！
というわけで車を中古車で購入するかカーシェアで済ませるか，ということについて真剣に検討しました．結論から言うと標題の通りカーシェアに決めたのですが，その検討の過程について書きたいと思います．
【前提条件】
今回私が検討するにあたっての前提となる条件は以下の通りです．
・車が必要なのは1年間だけ
→ 仕事の都合で1年後にはまた東京に戻ります．東京に車を持って行ってもあまり使用せずに維持費がかかる一方と思われるので，1年間のみの使用について検討しました．
・利用は週末に1回使う程度
→ 通勤は自転車で行ける距離なので，車の使用は週末に買い物やドライブに行くくらいになる見込みです．
ちなみに，レンタカーやカーリースについても一度は検討しましたが，
レンタカー：店員さんとやり取りが必要なので手続きが面倒，営業時間内の出発・返却が必要
カーリース：1年のみの契約だと割高になりがち
等の理由から検討を断念しています．
実際にメリット・デメリットを比較した表が以下になります．
メリデメ表の評価項目については私が思いつく限りで上げましたが，一番大きいのは何と言っても価格ですね．前提条件が１年間のみの使用ということもありますが，想定されるライフスタイルよりも車の利用を多く見積もっても倍近い差がつきました．マイカーはここにさらに維持費がかかってきます．
カーシェアはマイカーにはない利用するまでの手続きや移動があるので， 人によっては面倒さを感じるかもしれませんが，私としては倍近い価格の差をひっくり返すには至らないと判断し，総合評価としてマイカーを選択しました．
人口20万人程度の甲府市でも駅前にはカーシェアのポートが複数あり，どこかしらのポートの車は空きがあって使用できるというような状況です．もっと大きな街ならより利便性が高そうですね．マイカーの購入を考えている人は，ぜひカーシェアという選択肢を考えてみてはどうでしょうか？
Pythonの練習
今後，様々な分析をする際にプログラミングが使えると便利だな～と思い，Pythonの環境を整えました．
学生時代に研究でPython少しはいじっていたんですが，もうだいぶ忘れてしまってしまいました（笑）
今日はPythonの復習として初歩的な問題を解いていき，備忘録を兼ねてまとめていきたいと思います．
ちなみにPythonは3.7，エディタとしてAtomを使用しています．
１．1~10の数字を足し合わせる問題を作る
やり方はいろいろありますが，for文を使って作ってみます．
おお，無事回った！…と思ったら，答えが45になっちゃってますね．1~10を足しているので，答えは55にならなければおかしいです．
繰り返す際に使っているrange関数の設定がおかしいようです．
range関数を直してみましょう．
（参考：【Python入門】range関数で繰り返し処理をする方法とは? | プログラミング教室情報サイト【プロナビ】）
今度はうまく55になりました．
これを少し一般性を上げて，1から任意の整数までの和を出力する問題にします．
これで，任意の整数としてkの値を設定することで，1から任意の整数までのの和が出力されます．
２．ランダムに発生させた整数を昇順に並べ替える
パッと問題を思いついて作ってみようと思いましたが，乱数生成，リスト内法表記，for文，len関数，if文等を組み合わせて作る必要があり，いろいろなサイトを参考にしながらなんとかできました．復習にはちょうど良かったかも．
ちゃんと昇順に並びましたね．
（参考：
・【Python入門】import・fromでモジュールを読み込む方法 | プログラミング教室情報サイト【プロナビ】
・乱数値の取得 | Python-izm
・Python/練習問題の解答
・リストのサイズの取得(len関数) - リスト - Python入門）
おわりに
これからもちょくちょくプログラムの練習はしていきたいと思います．
データさえ揃えば，プログラムを駆使しての分析とかも今後していきたいです．
お久しぶりです。～初心回帰と今後の方針について～
お久しぶりです。SooZy（すーじー）です。
ブログ始めたはいいけどその後だいぶ放置してしまいました。
そもそもブログを始めよう！と思ったきっかけは、アウトプットすることの練習をしようと思ったからだったんですけど、理由を細かく整理すると、
①自分の考えを整理
普通に仕事したり日常を過ごしている中では、なかなか自分の考えを論理的に整理する機会って少ないんですよね。普段なんとなく考えていること、思っていることを明文化してみて初めて自分の考えが明確になり、また客観的に見つめることができるのではないかと思います。
②調べものをするきっかけづくり
今後どんな記事を書いていくか、それはそのときにならないと本当のところはわからないんですが、今最も興味があるのは国土やまちの発展とネットワークの関連性についての考察です。そういった記事を書く中では既存のデータに立脚して分析・考察を進めていくつもりです。普段生活する中で、これってこういう理由かな？と気になった事柄について、調べてまとめるきっかけとしていきたいと思います。
③自分のためのアーカイブ
昔考えていたことって、ちゃんと記録していないと後になって振り返ることができないですよね。たま～に、そういえばあの時はこんなこと思っていたな～とか思い出すことはあっても、考えの詳細までは正確に再現できない。ブログとして残しておくことで、あとから振り返ったときに発見のあるようなものにしていきたいです。
④文章を書く練習
これは単純に、文章を書くの苦手なんですよね。高校生くらいの頃までは「国語なんてみんなできるじゃん」とか思ってましたけど、歳をとるにつれ、より高度で抽象的な物事を取り扱う、とりわけ議論する際には、認識の齟齬が生まれないように正確な表現を用い、一方で過不足なく噛み砕く、そういった能力が大切だとひしひしと実感するばかりです。例えどんなにいいアイデアを持っている人でも、それを他人に伝える能力がなければなんの意味もない。自分の考えを「正確に」「わかりやすく」伝えられる論理的な文章を書くことを心がけ、能力を養っていきたいと思います。
と、このように色んな思いを持ってブログをはじめようと思い立ったはずなんですが、その後まったく更新しないというこの体たらく。
いや、言い訳をさせてもらうと、使っていたパソコンがもう５年くらい使っていたPCで、だいぶ動作が重くなってて、そのイライラが執筆意欲を削いでいたんですよね…。
そこでこのたび、新年にもなったし、心機一転の意味を込めて、新しくPCを買ってしまいました！（ちょうどボーナスも入ったし！！）
これを機に記事を定期的に更新していければと思います。週一回ペースが目標です。しっかりした記事を毎週更新するとかは難しいと思っているので、最近読んだ本の紹介とか、PCにプログラミングの環境を整えたのでその練習のことについてとか、書きやすいものからやっていきます。国土や都市の在り方についてどっしりと考察したものも時間を見つけて更新していきたいです。
そんな感じで進めていく予定なので、今後ともよろしくお願いいたします。
この国を俯瞰する
記念すべき第１回記事では，日本を様々な面から捉えた地図から，日本の性質を整理してみたいと思います．
人口
まずは人口の分布から．下の地図は，1kmメッシュごとの人口によって色分けをして表したものです．（出典：統計局ホームページ/地域メッシュ統計の集計結果）
こういう地図って色分けする数値の幅次第で見せ方がいくらでも変わってしまうので読み解くのに注意が必要なんですが，今回はそこの議論はおいておきましょう（笑）
人口の分布の偏りが一目瞭然ですね．やはり東京を中心とした首都圏，大阪を中心とした近畿圏，名古屋を中心とした中京圏のいわゆる3大都市圏が目立ちます．3大都市圏だけで日本の人口の半分以上を占めるというのもよくわかる人口の集中具合ですね．
その他の地方部では政令指定都市クラスの大都市のある場所が目立ちますね．札幌，仙台，新潟，広島，福岡，熊本なんかは存在感を示しています．
一方で，人がほとんどいない白い地域もかなり存在することがわかります．
標高
次は標高です．標高によって色分けした地図がこちら．（出典：地理院地図）
山，多っ！国土のほとんどが標高200m（黄色）以上になっていますね．脊梁山脈とよく言うように，あたかも日本列島の背骨かのように山脈が列島を縦断しています．日本は国土の約4分の3が山地であると言われています（山地の定義にもよりますが…）．
この地図をさきほどの人口の地図と見比べると，何か気づきませんか？そう，人口が集中しているエリアは概ね平地のエリアと重なりますよね．逆に言うと，人口の少ないエリアはほとんどが山地です．日本では，わずかな平地にへばりつくように人々が住んでいるわけですね．人口が集まる都市の形成に，地形というものが少なからぬ影響を与えていることを伺い知ることができます．
道路網
続いて，道路網です．下の図は，事業中や構想中のものも含めた，全国の高規格幹線道路を示したものです．（出典：道路：全国ミッシングリンクの整備 - 国土交通省）
一見，全国に高規格幹線道路が張り巡らされているようにも見えますが，よく見ると事業中や調査中の区間も多いですね．東北の日本海側や山陰，和歌山県の南部や四国の太平洋側など，いわゆる「太平洋ベルト」から外れている地域では整備がまだまだ，という印象です．道路網がよく整備されている地域も人口の多い地域と重なりますね．人口が多ければ，それだけ交通の需要もあり，経済的な重要度も高いので道路網の整備が進むのは当たり前と言えば当たり前なんですが，一方で道路網整備が遅れている地域との経済的な格差が広がる一方という懸念もありますよね．
まとめ
今回はいくつかの日本地図から日本の性質を整理してみました．皆さんは普段このように日本地図に示された情報をじっくり見る機会はあるでしょうか？全国を俯瞰し，かつ様々な視点のデータと見比べると見えてくるものも多いのではないかと思います．今回言及したこと以外にも，じっくり地図を見比べていると新たな発見があるかもしれませんね．
以上，駄文でしたが最後までお付き合いいただきありがとうございました．
