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『あの会社はこうして潰れた (日経プレミアシリーズ)』帝国データバンク情報部藤森徹 ☆4

帝国データバンク信用調査マンによる生々しい倒産エピソードの数々。進化論で言うところの”最も強い者が生き残るのではなく、最も賢い者が生き延びるでもない。唯一生き残るのは、変化できる者である”というのを思い出しました(ダーウィンが言ったというのは後の創作らしい)。



あの会社はこうして潰れた (日経プレミアシリーズ)

倒産事例のオンパレードだけど、ゲームセンターのように時代に抗えず潰れるべくして潰れたケース・特定のビジネスに過度に依存する一本足打法がこけたケース・放漫経営や身の丈に合わない設備投資のような経営判断ミスにより潰れたケースの3つに分類できる気がする。

投資と一緒でリスクを分散するためにポートフォリオを組んで、定期的にリバランス(比率を組み直す)のが大事なんだろうけど、今までうまくいっていたビジネスを捨てて新しいビジネスを始めるというのは心理的にも難しいと思うので、金のなる木の収益を原資に新規領域に投資して大きく育てるのが王道なんだろうなと思いました。

プロダクトポートフォリオマネジメントでは、市場の成長率と自社のシェアの2軸でビジネスをこんな感じ↓でマッピングします。金のなる木の収益を問題児に振り向けてシェアを拡大し、花形にシフトさせるのが常道なのです。たとえば、私の会社の競合であるIBMは、ピークを過ぎた金のなる木であるPC部門を売却して、Watsonに投資して大きく花開かせたなど、とてもよいお手本になるのです。Watsonへの投資を開始したのが2007年だそうなので、10年スパンで考えないといけないんだろうなと思います。

  • 花形(Star)・・成長率:高、シェア:高
    • シェアを維持するのに大きな投資(工場建設・R&Dなど)が必要。将来的に金のなる木にすることを目指す。
  • 金のなる木(Cash cow)・・成長率:低、シェア:高
    • 現在のドル箱ビジネス。シェアの維持にどこまでコストを削れるかがポイント。
    • 将来的に撤退を視野に入れる必要がある。
  • 問題児(Question mark)・・成長率:高、シェア:低
    • 将来の花形候補。市場性調整の持続度を評価し、今後も成長が見込まれる場合は重点的に投資する。
  • 負け犬(Lose dog)・・成長率:低、シェア:低
    • 事業の売却など出口戦略を検討し、早急に撤退。

ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析 ~最近地震多くないですか?~

「なんか最近地震多くない?」と思って調べ始めたら結果としてBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑

『一流ビジネススクールで教える デジタル・シフト戦略』☆5

MIT式デジタル・シフトの方法論。事例や具体的な指針が理路整然と書かれているのでスラスラ読めます(MBAの教科書っぽい)。これは当たりかな。

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第2回】地震解析 ~海溝型地震~

地震解析の第2回では陸側のプレートに海側のプレートが沈み込む境界で発生する「海溝型地震」について、過去起きた大地震のデータから前兆がないか(予測可能か)検証してみようと思います。

ベストビュー(全期間)

Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。