書評：採用基準（その２）

理系の就職についてもう少しだけ引用します。

理系の人たちがもっとリーダーシップを発揮していけば、日本はもっとよくなるのにと考えさせられました。著者は戦略系コンサルティングファームのマッキンゼーにいたそうですが、マッキンゼーなどの外資系は、リーダーシップのある理系研究者を欲しがっているようです。

やや理系信望が強すぎると思うところもありますが、それは文系が劣化しているからなのかもしれません。外資系コンサルに限らず、理系の学生やポスドクはリーダーシップを発揮しなくてはならない場面が数多くあります。その経験を就職活動に生かしたいものです。

以下、理系の研究者や博士号取得者についての記述です。

第１章　誤解される採用基準

p.50
　
　構築型の能力とは、「独自性があり、実現した時のインパクトが極めて大きな仮説を立てる能力」（仮説構築力）であり、「ゼロから、新しい提案の全体像を描く構想力や設計力」です。私は日本人にこういった能力を持つ人が少ないと言っているわけではありません。日本ではこういった能力が、
「頭がいい」ことをイメージさせる要素として認識されていないと言っているのです。
　
　より正確に言えば、日本でそれらの能力が高く評価されているのは、アカデミックな世界だけです。たとえば、日本に多数存在する、理系分野で世界的に評価されている研究者の方は、すぐれた仮説構築力を持っているからこそ、卓越した成果が出せているはずです。研究者にとってユニークな仮説を作る能力が決定的に重要であることは、多くの人が理解していることでしょう。
p.55
　（ある能力に突出した人材：スパイク型人材が必要とされているが、そういう人材は日本社会では評価されないという記述の後）
　ただこの点に関しもて、アカデミックな世界だけは日本でもスパイク型の人材が評価されています。研究者はごく狭い分野をだれよりも深く極める必要があり、すべての分野について平均的に知識やスキルが求められているわけではありません。専門の研究分野で高い成果を上げている人には、バランス型の優等生ではなく、得意分野に偏りのあるスパイク型の人材が多いはずです。
　実はマッキンゼーは世界でも日本でも、博士号を持つ元研究者を積極的にコンサルタントとして採用しているのですが、それは仮説構築力など構築型の能力を持つ人材が多いことと併せ、スパイク型の人材が多いことも、その理由だと思います。
誤解その３：分析が得意な人を求めているという誤解
誤解その４：優等生を求めているという誤解

第２章　採用したいのは将来のリーダー

p.80
　経済学部の学生なら、さまざまな活動に参加して「これだけのリーダーシップ体験をつみました！」とアピールできるでしょうが、研究に集中する理系の大学院生には、そういった余裕がありません。後輩の研究指導をし、学会活動を行う彼らのリーダー体験が少ないわけではないのですが、彼ら自身がそれをリーダーシップだと認識していないことも多く、履歴書上ではまったくアピールされていません。

第６章　リーダー不足に関する認識不足

p.176
　また高い専門性も、リーダーシップを併せ持ってこそ評価される資質です。もちろんどの国にも、たった一人でラボにこもり、画期的な研究成果を出し続ける研究者はいるのでしょう。しかし、大半の研究者は研究資金を得るために、「自分の研究がいかに意義深いか」とアピールするマーケティング活動を求められるし、時には、企業との共同プロジェクトを率いることを求められます。
　日本では何年も前からオーバードクター問題（博士号取得者が正規雇用のポジションにつけない問題）が発生していますが、これもリーダーシップ不足がその本質でしょう。
（中略）
　自分で研究内容をアピールしてスポンサーから資金を調達し、共同研究の可能性を探って民間企業と交渉し、時には海外の研究者も含め、一定規模以上のプロジェクトを率いてきた実績のある人なら、ぜひ雇いたいと考える民間企業もあるでしょう。実際にマッキンゼーを含め外資系企業は、そういったリーダーシップのある博士号取得者を積極的に採用しています。

書評 採用基準

約１年ぶりの書評の投稿です。
海外出張で関空の本屋さんで何気なく手にした本です。

何のことはない、戦略コンサルのマッキンゼーという箔を付けた、リーダーシップ論です。
著者が今後ビジネスをされていくうえでの自己紹介本ともいえます。

が、！書中に、外資系コンサルの採用基準として

1. リーダーシップがあること
2. 地頭がいいこと
3. 英語ができること

ということがあげられています。このなかで、最近の京大生からは採用が難しいと著者は述べています。その理由として、以下本文のまま

近年は特に京都大学からの採用が難しいと感じます。同等の基礎学力をもつと思われる東京の国立大学、私立大学と比べて、関西でのトップ大学である京都大学に、採用したくなる学生が少ないのです。この理由も英語とリーダーシップのふたつです。もちろん東京の大学でもこれらふたつが弱いために苦労は絶えないのですが、それに比べても京都大学の学生のレベルはさらに厳しいです。

 私はその原因が、京大生が学生の世界だけで生活し、リアルな社会を見る機会が少ないからだろうと考えています。

大きなお世話ですが、あながち間違っていませんね。

競争優位で勝つ統計学

競争優位で勝つ統計学---わずかな差を大きな勝利に変える方法
ジェフリー　マー　著

年末年始でこの本を読みました。この本は、統計学を駆使してブラックジャックでカジノに勝つことから始まり、ビジネスにおいてわずかな優位を利益につなげていくためにどうすればよいのかを実践的にわかりやすく書いています。途中、ブラックジャックやアメフトのルールがわからないと理解できないところもありますが、本書の本質を突いているのは、本の中で最後に出てくる以下の記述なのだと想います。

医者が患者の治療方針を決める上で参考にするデータベースについての記述があった後に、

これが現実の世界の数学だ。変数があまりに多く、サンプルサイズはあまりに小さいため、完全なモデルの構築は望めない。しかし、それでもデータを無視してはいけない。入手可能な最良データ、つまり最善の意志決定につながる最適なデータを見つける努力をすべきだ。

このくだりが統計学を実際に役立てるために今後すべきことなのだろうと感じました。わずか数点のデータからでも未来を予測できるようになれば、ビジネスチャンスは大きく広がるのでしょう。

Google PageRankの数理

大学の生協でGoogle PageRankの数理という本を購入しました。共立出版からハードカバーで出版されています。そこいらのビジネス本とは全然違う、数理のにおいがぷんぷんする良書です。

この本はGoogleのページの順位づけがどのような理論に基づいて成されているのかを大学で線形代数を教えている情報科学の教授が書いた本です。webページのリンク構造を線形代数（行列）で表し、ページのランク付けを線形代数の固有値問題に落とし込んでいる（途中略）ところが実に爽快です。大学の学部で線形代数や統計確率の抽象的な講義を受けてもそれがどのように実社会に役に立つのかはなかなかわからないものです。

しかしこの本では、線形代数でGoogle方程式を記述しそれを解くことでページのランク付けを行うという明快なアウトプットがあります。大学２年か３年生くらいの数学をベースにしているので、是非読んでみてください。

ボード設計者のための分布定数回路のすべて

ボード設計者のための分布定数回路のすべて　碓井有三著（自費出版）
http://home.wondernet.ne.jp/~usuiy/book/book.htm
という本を紹介させていただきます。

この本は電気回路を基板に組み付けるための設計者が理解しておかなければならない
反射やクロストークの説明が成されています。特徴的なのは、分布定数系の偏微分方程式をラプラス変換によって常微分方程式に変換してから解いているところでしょうか。実に明快で読みやすい本です。私のような電気が専門ではない人間にとっては、丁寧に書かれているこの本で色々と勉強させていただいております。特にだ９章のギガビット転送の線路損失の顕在化とのころが参考になりました。

もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの「マネジメント」を読んだら

2010/07/21にこの本を購入して、私にはとても珍しく、移動中のその日のうちに読み終えました。ときおり目頭を熱くしながら、みなみの物語に引き込まれてしまいました。夏の暑い時期にさわやかな青春小説を読みたいならこの一冊でしょう。

S.M. Lindsay, Introduction to Nanoscience

2010/06/24にS.M. Lindsay, Introduction to Nanoscience, Oxford (2010)という本を購入した。

1年半前に、ある大学の採用試験を受けたときにそこがナノサイエンスの研究所で、あなたの研究のどこがナノサイエンスの発展に寄与できるのかという質問をもらい、まともに答えられなかったことから、未だにその無念さとともにNanoscienceとはどんなものなのだろうと良書を探していた。

そのころは発泡成形でナノの孔を作ることに夢中になっていたので、ただサイズがナノメートルオーダーなら何でもNanoscienceだみたいなこじつけをしていた。
その後、Amazon.comなどで検索すれば何冊か入門書が見つかったが、中身がよくわからないので購入するまでには至らなかった。

NanoscienceはFeynman教授のCaltechでの講演に端を発すること、カーボンナノチューブやナノ粒子などサイズを小さくすることで、バルク体では現れない特性が表れるということくらいの知識はあったが、それらが具体的にどのような物理の法則で説明されるのかについて、数式を交えて勉強していなかった。

Lindsay教授のIntroduction to Nanoscieneは、手にとってみると、小生が欲しかったものにとても近いものであった。学部上級生から大学院生向けに書かれている。物理屋さんらしく、Feynman教授の講義をそのままAppendixに載せている。そして基礎として量子力学と統計力学を130ページあまりさいて説明している。説明はわずかな数式を交えつつ、図を多用してわかりやすく書かれている。そのあとは、SPM（走査トンネル顕微鏡）やTop downとBottom up型のナノ構造作成技術つについて、こちらも数式を交えつつ平易に書かれている。そのあとは、ApplicationについてElectronicsやナノ構造、ナノ生物学などについてこちらも必要とあらば数式を交えつつ、説明がなされている。

Nanoscienceの背景にある物理の平易な入門としてはおすすめ。