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はてなキーワード: 人材とは
なので「コイツ、もうクビにした方がいいっすよ」と掛け合ってみたんだが、そしたら「それは～～～君の人材運用の問題だね～～～人を新しく雇うと言ってもだね～～～田中クンはベテランだしな～～～雑談ばかりするくせに残業代を取りすぎているというがね～～～彼がそうやって雑談をすることでチームの空気がね～～～まあそれでもというなら考えなくもないがね～～～君のマネージメント評価は大きく下がるかもだね～～～」だとよ。
はぁ？？？？？
無能がダラダラくっちゃべって周りの業務妨害までしてるくせに残業代満額請求してくるのがおかしいんだが～～～～～？？？？？？
圧迫面接は合理性で行われてなどない、が唯一の答えだと思うけどな。
面接者がイキってる
そういうのしかねーので、なんでそういうことするのか理性で分析しても無駄。
子曰く、「怒を以って怒を制すれば、路を修む可けず。」（孫子九地篇）
増田、直接的に部下を詰めることで、必ずしも良好な結果を得るわけではありません。怒りを抑え、冷静に対応することは重要ですが、それが相手に威圧感を与える方法であっては、かえって逆効果となるでしょう。
例えば、「図を以って使を用いる」（孫子火攻篇）とあるように、状況を把握し、適切な人材や資源を利用することも一つの手段です。部下の意見を尊重し、場合によっては信頼できる第三者を通じてコミュニケーションを図ることで、問題の根本を解消する道筋が見えてくるかもしれません。
最後に、重要なのは「勝兵先勝而後求戦」（孫子軍争篇）の精神で、戦う前に勝利の策を練ることです。問題が表面化する前に、部下との信頼関係を構築し、彼らの意見や不満に耳を傾けることが最も効果的な解決策となるでしょう。
しかし、ネトウヨで愛国者たる私は、日本が人手不足不足にも関わらずそれを促進するような活動をしている自分のことを大変申し訳なく思っている。
下請けのメリットって、儲けは少なくとも確実に儲かる、というところにあると思う
発注する側はゲームが外れたときにはダメージを被るが、当たったときの儲けはそのまま得られる
その代わり、ゲームが外れたときのダメージレベルは下請けでは吹き飛んでしまう
中国の面白い所は、思い付きで作ったような製品を小ロットで、最初は10個作ってみよう、100個作ってみよう、とりあえずそれを売ってみよう、ができるところにあると思う
法律的にも良くも悪くも緩いので、とりあえず小ロットで市場に流して反応を見れる
そして、好反応が得られれば、小ロット生産の体制のまま量産体制に移行してしまう
日本だと、とりあえず100個作って売ってみた、みたいなのは会社でも企画自体が通らないであろう
そんな町のパン屋さんみたいなことは許されない
日本だと、まず確実にこれぐらい売れる、という市場調査があって、そこから研究開発して、ラインを組んで、という話になる
中国だけではなく、どちらかというと日本以外、最近はその辺をすっ飛ばして、いきなり変な製品が市場に入ってくることが増えた
結局、日本だと良くも悪くも、それって売れるの？なんかおいしいの？みたいなツッコミばかりになってしまう
確実に儲からないことはやらない、単に面白いだけなんでしょ？という反応をされてしまう
なんとなくだが、自分が子供の頃のファミコンとかMSXにはそういう雰囲気は感じられなかった気がする
低コストながら面白いことを実験的に市場に流してやろう、という意気込みを子供ながら感じることができた気がする
ゲーム産業も成熟したため、そんなことを考えるような余地はなくなってしまったが、当時はあったはずだ
ゲームウォッチのような、枯れた技術の水平思考みたいな発想もあったはずだ
TSMCのみならず、円安もあるし、日本が目指すべきなのは下請けなのだろう
中国に代わって、安い人件費で、人海戦術で、期間工という名前で半永久的に安価な人材を使い捨てにして、
確実に儲かるものづくりをするのがこれからの日本の役割なのだろう
面白い製品は日本以外の、東南アジアとかからも登場してきてるし、日本は海外のための下請けに徹するべきなんだろう
夢のない話だが、自国で大型航空機も巨大空母も作れる余力があるわけでもない、
私は管理職をしている。
そして当然慰留する。
ただ私は慰留が嫌いだ。でも慰留する。
1 会社の損失となるため
当然1人消えれば1人補充するか残存人員が穴埋めをする必要があり、組織にとってはコストとなる。
いや私はそう思わないがそう思う奴もいる。
当然そんな損失は止めなくてはいけない。
とりあえず話を聞いて「もう少し考えてみては」と伝えるわけだ。
組織からすれば辞めるには理由があり、職場環境ひいては上司の責任では？と睨まれる。
私はそうは思わないがそう思う奴もいる。というか組織としてはそういうカードを持っておいて損はない。私を適当に異動させたくなった時に理由づけができる。
従って辞める人員と適切なコミュニケーションを取る、または理由を把握する、または問題のある人材だったと判定しておく必要がある。
そのためには慰留する必要がある。
そんなの辞める奴には関係ないって？
うるせぇよ。
3 慰留されたがる奴もいる
多くの人は慰留を面倒だと思っているとも思いたいが、世の中には慰留されたい奴がいる。結構いる。いや本当に。
そのアホは大きく分けて4つだ。
①自分が優秀な人材で、辞めるには辞めるが当然y会社は辞めてほしくないと思っていると勘違いしている奴
②辞めるつもりだが実はちょっと迷っていて引き留め次第で残ろうとしている奴
③辞める気などなく労働条件を上げようとしてくる奴
④転職先が決まった上で、それを上回る条件を提示できるなら残ろうとする奴
世の中の上司って大変だよな。
こんな奴らと真面目に向き合わなきゃいけないんだから。
本当にふざけた話だが、慰留によっては残る奴も意外といて、適当に対応すると自身の進退に影響することすらある。
単に辞める奴にとっては迷惑な話かもしれないが、退職相談を通じて会社とコミュニケーションを取ろうとするメンヘラ野郎は意外といるんだ。
そういうわけで慰留しないわけにはいかない。
4 残った他の部下に冷たい奴だと思われる
これが一番重要だ。上司が実は「辞めたい奴は勝手に辞めてくれどうせ代わりはいる」と思っていることがバレるのはまずい。その冷たさはモチベーションどころか組織の不和に繋がる。
俺は知っている。意外と辞めても社内の奴と繋がっていることがあるということを。
だから慰留するのだ。「お前が必要だ。こんな優秀な奴に今抜けられたら困る。せめて半年でいい。次が育つまで残ってくれないか」ってな。
腹ん中ではあいつとあいつで埋めてあとは新しい人材要求でどことどう戦うかを考えているよ。
そんなわけでストレスをぶつけているわけでも権利行使を妨害しようとしているわけでもなく、ただ純粋に自分のために慰留をしている上司もいるんだと知って欲しい。
じゃあどうすればいいのか。
実に簡単で「次の転職先が決まっています。先方の意向で社名はお伝えできません。」こう言ってそのまま辞めてくれればいい。
もう完璧だ。俺は辞める奴と適切にコミュニケーションを取ったし、転職先が決まってるなら引き留めようがない。
もしくは退職代行を使ってくれ。
日本政府の少子化対策に関する改善案を考える際には、以下のような点が考慮されるかもしれません：
1. **ワークライフバランスのさらなる推進**：
- **柔軟な勤務体系**の導入を促進し、テレワークやフレックスタイム制度を普及させる。
- 育児休暇の取得を促すための**インセンティブ**を提供し、男性の育休取得率を高める。
2. **保育施設の充実**：
- 保育所の**待機児童問題**を解消するため、保育施設の数を増やす。
3. **教育支援の拡充**：
- 全ての子どもたちが**平等に教育を受けられる環境**を整備する。
- 大学などの高等教育機関の**奨学金制度**を拡充し、返済負担を軽減する。
- 地域コミュニティと協力し、子育て支援の**ネットワーク**を構築する。
- 地域の特性を活かした**子育てしやすい環境**の創出を目指す。
5. **意識改革の推進**：
- 少子化問題に対する**社会全体の意識**を変えるためのキャンペーンを実施する。
- **多様な家族形態**を認め、支援する社会制度を構築する。
これらの改善案は、既存の政策を補完し、さらに効果を高めることを目的としています。少子化問題は多面的なアプローチが必要であり、政府、企業、地域社会が一体となって取り組むことが重要です。また、これらの提案が実際に効果を発揮するためには、定期的な評価とフィードバックが不可欠であり、政策の柔軟な見直しと改善が求められます。
人の感情やアイデンティティや思想に踏み込んで結婚しませんかしませんかと圧をかけることを自由を擁立する国の行政がやるべきではない
非モテへの宛てがいなどもっての外
経済対策と労働基準監督署の強化による労働者の保護と自由時間の確保の2つだけで非モテではないが結婚を断念してる人たちは結婚してくれる
出会いの場の創設は民営でよいし金銭的余裕と時間の余裕があれば趣味や遊びの時間も増えてマチアプ等に頼らなくても出会う機会が増える
子育て支援を手厚くするのは産む機会あるときの背中の後押しになるから必要だし特に学力向上については政府も支援をして高度な人材の育成に努めるべき
独裁国家宗教国家になって結婚は因習や都合のみで勘案される女性の人権0の国にしない限り出世率なんて何やっても2を超えることはないのだからこういう対策でいいんだよ
低賃金なのはどうかと思うけど、これって大半は旦那がいてその収入に頼れる既婚女性が小遣い稼ぎ程度でやってるんじゃないの？
こういうの、労働ダンピングってやつだよね
シルバー人材センターとかでも起きてる現象。
昔どっかの教授(さえぼうさんと訴訟になった人だっけ？)がこういうのを『セレブバイト』と揶揄していて、その人の他の発言はともかく、それに関しては正しいと思った
スキルのある人材が、家庭に主な稼ぎ手が他にいて食うに困らないのをいいことに安請け合いして低賃金で働くから、
自分の収入だけで生きていかなきゃいけない人達が巻き込まれて迷惑するんだよね
図書館職員、7割以上が非正規「生活できないほど低賃金」 待遇改善求め、関係団体が集会
https://www.bengo4.com/c_5/n_17635/
日図協では、学校図書館職員を対象に、2023年11月から2024年1月までウェブで調査したところ、893人から回答を得た。回答者のうち、女性が9割以上を占めており、年齢も40代と50代が多かった。
8割以上の人が司書資格を持ち、教員免許を持つ人も3割いた。しかし、正規雇用は2割を切っており、回答者の6割が、配偶者など自分以外の収入源が主な世帯の収入源であると回答している。
弊社は従業員が数万人単位の企業だが数年前から全社員に副業許可が出ている
一方で副業をやっている人はそんなに多くない
なぜなら副業をできるような能力がなく、ただただ自社独自の文化に詳しい人として企業に飼われているだけだからだ
特殊な規約を知っているかどうかやExcel調書の書き方のお作法を知っていても他の企業では役に立たない
一方で雇用体系は組合との協議で決まるために高い報酬は払えず、市場価値より安い報酬で雇用している
そのため転職による流出も防ぐ方法として副業が効果的に機能している
そもそもこれらの分野の仕事は定常的な業務ではなく、期間限定で高い出力を求められることが多いので
他の期間はやることがなく、副業もしやすいし仕事を用意しなくて良いので管理職も楽なんだと思う
彼らはハイレベルな大学出身なので知人にスタートアップで起業するような人も多く
その繋がりでお手伝いをしていることが多いように見える
また起業してる人も珍しくない
ソフトウェア開発はオフショア開発が多く、ほぼほぼ個人事業主のフリーランスとして活動している
この分野が一番副業としては多い
Figmaでソフトウェアのデザインをすることもあればチラシのデザインをすることもあるが
ただ単にデザインするだけではなくビジネスプランや広告戦略あたりまで任されていることが多い
東京越谷インターナショナルフロンティアスピリッツ大学インターナショナルフロンティア情報学部ソーシャル・コンピュータ・ファイナンス・サイエンス学科
最寄駅は草加
これからの時代を生きる上で必須のスキルを一つの学科で全て網羅している。
開拓者精神を持ち、変化に対して前向きで柔軟性があり、新しくより良い未来を切り開いていける。
俺の会社は人手不足だから仕方なく高卒を取り始めてるけど早くも挫折しかけてるぞ
なぜかというと昔は大学に行ける奴がいろいろな事情で高卒として就職していたが
今時まともなやつが高卒で就職してるパターンなんて大手ホワイトの切符でもない限りはほぼない
出生率2なんて元から目指してないから子育て支援に注力する方針は変わらないだろ
お見合い復活不幸な家庭の大量生産より3人目4人目産んで0.2程度でも改善したりとか子育て支援による経済的余裕で習い事等の余裕ができて文武どちらかに高度な人材が出てきたらいいなってのを国民自身も望んでるよ
＞求人票以上の内容で契約結ぶのは問題ないから、応募があれば固定残業代ガッツリ付けることは面接で話すつもり
おそらく、このようなことはコロナ禍前から散々語られてきたことだろうが
ガラケー世代、おじさん、年代でいえば40代後半以上だろうか。
スマホ世代、若者、年代でいえば30代前半くらいまで、だろうか。
この、たかだか10年か、15年かそこらの間に、深く、広大な溝が広がっている。
コロナ禍でも浮き彫りになったが、おじさんたちはテレワークに向いていない。
ただ、やはり単純な人数比から言っても、決裁者の比率から言っても
対面・会話が中心にならざるを得ず、結局9割が出社することになっている。
特にJTCでは、その橋渡し役になったであろう、氷河期世代がごっそりといないから
その溝を埋める役目がいない。いたとしても、そこに掛かる労力がとんでもなく、辞めていく。
若手がスタートアップや、外資など効率性を求める組織に飲み込まれていくのは仕方のないこと。
要は、慣れの問題だ。
対面や電話でのコミュニケーションで教えられて、自身もまたそれを重視してきた人間にとって
相手の表情が見えない、遠隔・文字のコミュニケーションには慣れていない。
対面・会話でのコミュニケーションには慣れていない。
だから、おそらくどちらのコミュニケーションにも精通している、そんな世代。
おそらく、30代後半～20代後半くらいまでの、どちらもほどほどにいける人材。
こういった存在が重宝されているのだろう。
それはもう、今いる現場の人たちの意見を聞いて若手に選ばれない組織のままでいるか
の二択になるのだろう。
変なコンサルに引っかかって結局無理でした～ｗという企業もいる
世の中の流れとしては遠隔・文字コミュニケーションに移るのだろう。
きちんと言語化ができて、誰にでも分かりやすく説明ができて、理解力がある
あと10年くらいはハイブリッド的な運用になるのだと思われる。
40前後の、あと20年以上働かなくちゃいけない層は新しいものを学ばなくちゃいけないだろうし
50代半ばくらいの、あともう少し踏ん張ればいい層はふんぞり返っていてもいいかもしれない
私は以前、AGIへの短期的なタイムラインには懐疑的だった。その理由のひとつは、この10年を優遇し、AGI確率の質量を集中させるのは不合理に思えたからである（「我々は特別だ」と考えるのは古典的な誤謬のように思えた）。私は、AGIを手に入れるために何が必要なのかについて不確実であるべきであり、その結果、AGIを手に入れる可能性のある時期について、もっと「しみじみとした」確率分布になるはずだと考えた。
しかし、私は考えを変えました。決定的に重要なのは、AGIを得るために何が必要かという不確実性は、年単位ではなく、OOM（有効計算量）単位であるべきだということです。
私たちはこの10年でOOMsを駆け抜けようとしている。かつての全盛期でさえ、ムーアの法則は1～1.5OOM/10年に過ぎなかった。私の予想では、4年で～5OOM、10年で～10OOMを超えるだろう。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/this_decade_or_bust-1200x925.png
要するに、私たちはこの10年で1回限りの利益を得るための大規模なスケールアップの真っ只中にいるのであり、OOMsを通過する進歩はその後何倍も遅くなるだろう。もしこのスケールアップが今後5～10年でAGIに到達できなければ、AGIはまだまだ先の話になるかもしれない。
つまり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOMを経験することになる。それで十分かもしれないし、すぐにAGIが実現するかもしれない。AGIを達成するのがどれほど難しいかによって、AGI達成までの時間の中央値について、あなたと私の意見が食い違うのは当然です。しかし、私たちが今どのようにOOMを駆け抜けているかを考えると、あなたのAGI達成のモーダル・イヤーは、この10年かそこらの後半になるはずです。
マシュー・バーネット（Matthew Barnett）氏は、計算機と生物学的境界だけを考慮した、これに関連する素晴らしい視覚化を行っている。
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/math_inference_cost-1024x819.png
これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/llm_efficiency_epoch-1-1024x711.png
Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute_algos-1024x866.png
GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
客観的にみると、私はそれなりに優秀な人材だ。それなりの大学の修士卒で、かなり大手の企業に就職し、それなりの給料も得ている。
しかし、年々自分の自己評価と客観的な評価とのギャップに悩まされるようになってきた。「もっとあの時うまくできたんじゃないか」 「もう愛想つかされたんじゃないか」そんなことで四六時中頭の中がいっぱいであり、ここ数年、ぐっすりと眠れた記憶がない。
これは謙遜ではない。真に自分は仕事ができない。資料はどんなに時間をかけてもきれいにならないし、人前で話させれば噛みまくる。自分で自分が何を言っているのかわからないほど、筋の通らない話しかできない。準備すればするほどドツボにはまっているかのような感覚になる。
自分のやった仕事に一切自信が持てない。自信が持てないというより、全然いい仕事ができてないことに自信がある。そういったことを同僚や上司に正直に告白することができる年次はとうに過ぎてしまった。年々焦りが強くなる。
本当につらいのは、人事評価という点ではなんとなくごまかせていることだ。他人のやったことをさも自分がサポートしたかのように取り繕い、自分の実力をアピールする。ヒルみたいな性格だ。
それでも取り繕わずにはいられない。それだと一生不安から逃れられない。
プログラムを実装出来る人が欲しいと人事に掛け合うと、アホ人事は
「プログラミングできます」「大学時代やってました」「卒論でやりました」
という人を優秀だと勘違いしてる
お金貰ってサッカーやってたプロの人とそうでない人の間には雲泥の差があるんよ
土日にフットサルやってる人は一般人から見たらそりゃ上手いだろうけど
少なくともJFL所属レベルぐらいじゃないとチーム作れないんよ
そういう人はさっさとプロに行ってて普通の採用しても来ないんよ
だから
「中途採用で取ってください」
って言っても
「いやいや、社内にもプログラミング出来る人いっぱいいますよ？」
とか返してきて全然話が噛み合わないんだよね
昨今の流れに逆らって
という話。
最低賃金が上がれば自分の給与があがる。と勘違いしてるかたがたくさんいるようですから。
※あと私、40人くらいの会社を経営していますが、ポジショントークをするつもりはありません。
単純に、最低時給上がるとこうなるよ。という話です。
とはいえ実際に雇用者側ですから、そのあたりを考慮して読んでいただくのがよさそうです。
■最低賃金が上がった場合、経営側の行動変化は以下になるでしょう。
➤既に雇っている1500円以下の人の給与上げなきゃいけませんから、当然ですね。
➤失業者や生活保護受給者が増えますから、もちろん政府の社会保障費は増えるでしょう
・あんまり働かなくても、とりあえず収入が増える人が一定数発生する
➤あくまでも生産性が低い方に限られる。というのがミソですね。。
さて、誰が得して誰が損するのでしょうか。
