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2008年01月30日
ALBERT職能テスト中！（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
今日は9時から職能のテストを実施している。ALBERTでは、年に1回職能の査定を行う。実績や成果の評価は年2回行い賞与に反映させるが、給与は年一回の職能評価シートとテストで決定する。
テストの内容は、一般教養、ALBERTの理解、事業内容の理解などだが、今回は「レコメンデーション」に関する質問の比率を多くした。
例えば、「商品の関連性や類似性を定義する方法やそれに使うデータの種類について説明してください。」「ALBERTのレコメンドエンジンの商品名を5つ答え、それぞれを簡潔に説明してください。」「ALBERTはなぜレコメンデーションの専門企業と言えるのかを説明してください。」などだ。
日頃からホームページやALBERTブログを読んでいれば、簡単な問題だとは思うが、いざそれを文章にして簡潔に分かりやすく書こうと思うと結構難しい。
テストを嫌がる人もいるが、結構楽しみにしている人もいて、テストをやるという事で一夜漬けでも勉強をするという事に意味があり、今後も定期的に実施して行くつもりだ。
2008年01月29日
優秀な営業マンの行動分析からできたSPIN手法（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
SPIN研修というものがある。私自身、インタースコープ時代に講師を招いて社内研修を企画した事がある。ある人からSPIN手法と研修の話を聞いて、その場で講師を依頼した。インタースコープのような、BtoBのどちらかと言えばコンサルティング寄りの調査会社にはピッタリだと思ったからだ。
この「SPIN」は、よく売れる営業マンの行動を分析して考えられた手法で、世界のトップ企業が採用して成果を上げているとも言われている。ALBERTの営業にももちろん当てはまる部分は多いし、また前のエントリーで上村が書いた「SFAソリューションとしてのレコメンドエンジン」を設計する時に、非常によい視点を提供してくれる。
今日のブログは別の話題を準備していたのだが、ちょっと話題を変えて、SPIN手法について書く事にした。
SPIN手法は、「聴く営業」「解決質問型の営業」とも言われる。キーワードとして、「２つのニーズ」、「３つの説明」、「４つの質問」がある。具体的には以下の通りだ。SPINとは「４つの質問」の頭文字を取ったものだ。
1.顕在ニーズ
2.潜在ニーズ
1.特徴（Features）
2.利点（Advantages）
3.利益（Benefits）
1.Situation Questions（状況質問）
2.Problem Questions（問題質問）
3.Implication Questions（示唆質問）
4.Need-Payoff Questions（解決質問）
長くなるので詳細な説明は次回にするが、これらをうまく組み合わせる事が営業成功の秘訣という事だ。
2008年01月28日
SFAソリューションとしてのレコメンドエンジン（上村崇）
posted by Takashi Uemura
レコメンドエンジンは消費者向けのECサイトだけに留まらず、様々な分野で活躍できる。実際弊社の抱える案件の中でも、ECサイト以外での活用案件が増えてきている。
最近特に注目されているのがSFAソリューションとしてのレコメンドエンジンだ。
インターネットが普及したとはいえ、購買の大部分は対面販売で行われている。まだまだ人と人のコミュニケーションの中でモノは売れているわけだが、そこには沢山の非効率が存在している。
こういったリアルの世界の非効率を解消するシステムとして、レコメンドエンジンが力を発揮するのだ。
・誰もが売れる営業マンに
企業が古くから抱える悩みとして、個々人のセール能力のばらつきがある。優秀な営業マンであれば確りと顧客のニーズを理解して、取扱商品の中から最適なものを提案することができるが、誰もが優秀なわけではない。特にスペックが複雑な商品（例えば家電や金融商品、ソリューション商品など）では、そのばらつきが顕著になる。
こういった非効率を解決するために、ALBERTでは、「Bull's eye」を提案支援ツールとして提供している。売れる営業マンの提案プロセスを、レコメンドエンジンとしてシステム化し、全ての営業マンがモバイルPCから利用できるようにするのだ。営業マンは画面に従って顧客のニーズを聞き出すだけで、顧客の目の前で最適な商品を提案するこができる。
例え新商品がどんどんと出てきたとしても、それにあわせてエンジンをチューニングしさえすれば、その日から全ての営業マンの提案に反映されることになる。
また、エンジンが科学的に割り出した推薦商品ということで、顧客が納得しやすいとう効果もあるようだ。
・コールセンターのソリューションとして
似たような例としてはコールセンターのソリューションが判りやすい。インバウンドにしろアウトバウンドにしろ、顧客のニーズに合わせて適格な受け答えができるようになるには、オペレーターに相当な教育が必要になることも多い。商品が複雑になればなるほどスキルが高いオペレーターを確保する必要がある。こういった採用費、人件費、教育コストはコールセンター運営コストの大部分を占める。前述と同じ要領で「Bull's eye」を活用すれば、これらのコストを大幅に軽減することが出来る。画面に従って顧客に質問を投げかけるだけで、スキルの低いオペレータでも的確な受け答えができるようになるのだ。
「おまかせ！ログレコメンダー」で活用している協調フィルタリング型のロジックを用いて、「お客様がお申し込みの商品を購入された方は、こんな商品も一緒に買っています。お客様もいかがですか？」とクロスセルを促すことも出来るし、類似度を測るアルゴリズムを使って、「お探しの商品はあいにく品切れですが、そっくりな商品でこんなものがありますよ」と妥協案を提示する仕組みにすることも可能だ。
・店舗での無人接客システムとして
他には店頭での無人接客システムというものがある。
ご存知の通り昨今家電量販店などでは出展競争が激しさを増している。企業によっては店舗数の拡大にスタッフの確保や教育が追いつかないという問題を抱えている。
店舗に来たものの店員さんが捕まらないとか、話しかけるのはどうも・・・という経験が皆さんにもおありだと思うが、こういった問題を解決するために、レコメンドエンジンを店舗での無人接客システムとして活用するという動きがある。最近ではタッチパネル式のモニターやPCが非常に安価になっており、開発自体も通常のPCのものとほとんどかわらないため、導入難易度も低くなってきている。
レコメンデーションは先日山川が整理したとおり
(1) ぴったりのモノを推薦する
(2) 似ているモノを推薦する
(3) 組み合わせの妙で推薦する
(4) ついでに買ってしまいそうなものを推薦する
(5) 思いもよらないものを推薦する
という5つの機能をもっている。これらの機能を上手く使うことで、レコメンドエンジンの活用の幅は広がる。
2008年01月27日
購買予測モデルNSX(Net Style Index)_2（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
購買予測をするためには、消費者の「購入パターン」を知る必要がある。では個々の購入パターンは何によって決まるのだろうか。当時、この議論のベースになったのが、「Mモデル」というものだ。
Mというのは、当時このプロジェクトを手伝ってくれていた、Mさんの頭文字だが諸処の事情でここでの本名の公開は控えておく。
このチャートで最もベースにあるのが「気質」だが、Wikipediaによれば、「気質とは人間や哺乳類などの動物の集団が先天的にもっている刺激などに反応する行動特性である。性格と同一視されやすいが、性格は気質から作られる各個体の行動や意欲の傾向である。」とある。
ドイツ人のクレッチマーはその人の体格に応じて、人々の気質を３つに分類したそうで、ふっくら型は「そううつ気質」、細長型は「分裂気質」、がっしり型は「粘着気質」だそうだ。体格は生まれつき決まっているのか、ダイエットしたり鍛えたりしたら気質も変わるのか、という議論も出て来そうだが、社長の上村は親戚中細いそうだし、私の父も祖父もどちらかと言えばメタボ系なので、あながち間違っていないのかもしれない。
一方、性格とは、「ある人を特徴づけている持続的で一貫した行動パターン」と定義されている。気質は性格の一部という考え方もあるようだが、ここでは分離して考えている。性格は基本的な気質の上に形作られるもので、育つ環境や人間関係の中で変わって行くと思われる。また購入パターンを決める、「価値観」や「ライフスタイル」には、教育等によって形成されるその人の「能力」も大きく関わる。
気質の上に作られたその人の性格と能力によって価値観が形成され、さらにライフスタイルには社会動向、家族、収入などの外的環境要因が関わると考えた。価値観が同じでも、ライフスタイルは外的要因で変わるからである。
購入パターンを決める要素として、どんな「情報媒体」を参考にして購入するかという情報要因も大きい。この情報媒体を決めるのが「情報特性」であり、これも性格や能力によって決まると考えた。
NSXでは、これらの各特性を調査によってクラスターを作り、購入パターンを分類しようとしたのだ。（つづく）
2008年01月24日
オフィス拡張と成長戦略（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
ＡＬＢＥＲＴは現在3フロアある。1階は受付、会議室、倉庫、休憩室で。2階は2つの会議室とメディア事業部、コーポレートコミュニケーション部、人事。3階はエンジン事業部と技術推進部、総務・法務・財務・経理である。
業務効率やコミュニケーション効率を考えると1フロアが望ましい事は重々承知なのだが、数人からスタートしたベンチャーが、どの様にオフィスを拡張して行くのがよいかは非常に難しく、なかなか1フロアを維持して拡大して行く事はできない。
インタースコープは、2000年に中目黒で創業し1年後に代官山に、また1年後には池尻大橋へと、最初の3年は毎年引っ越しをした。ベンチャーの場合は、売上げや利益が順調に行かない状況でも企業の継続、成長のために資金調達をし、オフィスを広げ、開発を加速し、営業力を強化する事が必要なフェイズもある。
まさにインタースコープの歴史はそれの連続だった。中目黒と代官山は1フロアだった。中目黒のオフィスは中会議室が１つだけで、なんとかオフィスの入り口付近に小さなミーティングスペースを作るのがやっとだったが、代官山では大会議室と中会議室を作った。来客や社内ミーティングが増えると、どうしても中会議室1つでは足りない。
しかし、その後どんどん人が増え続け、二進も三進も行かなくなり、近くの秀和マンションを借りてシステム開発メンバーをそちらに移動させたり、中会議室を潰して執務スペースにしたりした。
かなりオフィス環境が劣悪になったという事もあり、家賃も安く、広い池尻大橋に引っ越した。最初から2フロア借りて、広い研修室まで作り、PCも30台くらい買ってLANを敷き、PCを使ったユーザビリティ調査や小さいセミナーまで開催できるようにした。
しかしここで問題が起きた。株主の皆様から、事業計画もろくに達成していないのに、こんなに広いオフィスを借りて何を考えているのかと叱られ、何とかせよとのご指導のもと、研修室を社外に貸し出す事にした。当時総務担当の小林さんをリーダーに、ネットで広告を出したりし、パソコンセミナーや社内研修に使っていただいたりもした。結果的には大して収益には貢献せず、広告を出したり研修前のPCのセッティングや休日出勤しての管理などにかかったコストや心理的負担を考えると、そんな事をする意味はなかったように思う。
そうこうしているうちに、売上げも順調に伸びて何も言われなくなり、その研修室もあっという間に執務スペースになるほど人も増え拡大成長した。そのおかげもあり、ヤフーに売却するまで移転もすることもなく引っ越しコストもかからず、比較的落ち着いて仕事ができた。
一方ALBERTは2005年、そのインタースコープの小さな会議室からスタートし、現在のオフィスに移転したのが2005年の8月。そして1年後にはオフィスが満杯になり、2007年年初に拡張するまでの約半年間は中会議室を潰して執務スペースにし、会議はすべて近くの「デニーズ」というつらい日々が続いた。
2006年の秋には、真剣に近くの小さなオフィスかマンションを借りようか、別のビルに移転しようか考えていた。移転コストもかかるし、1フロアのそこそこのオフィスは坪単価が非常に高い。色々悩んでいる時に、運よく1階と3階の大成建設さんが出られるという話を聞き、その場で借り増す事を決定した。
ベンチャーは最初の3年は我慢の連続だと言われる。もちろん、そこまで持たないベンチャーもあるだろうし、1年近くでIPOしたベンチャーもあるが、ある程度の組織ができ、ビジネスモデルも精緻化するのには、どうしても3年はかかると思う。だからこそ、創業からの3年の成長のさせ方は、オフィスの拡張戦略1つをとっても難しく、売上利益の状況と開発状況、市場の状況などをよく分析し、「ブレイクの兆し」を敏感に感じながらの舵取りが必要だ。ここで「兆し」を感じなければ、縮小する事を恐れず実行すべきだろう。
ALBERTは、確かに最初の2年は迷走した感があるが、昨年7月から3年目に入り「確かな兆し」が見えてきた。そして今年に入り、組織も変更し、同時にオフィスフロアのメンバー構成も大幅に変更し、「兆し」が「胎動」になって来た。冒頭に述べたように、「経営管理部門を分断する」という、IPOを目指す企業としてはあり得ない選択肢を採り、それ以上に開発、営業のコミュニケーションを重視した構成とした。それによって、複数フロアの非効率性を克服し、目標に向けて一丸となって進んでいる。
2008年01月23日
僕の成長は遅すぎる（上村崇）
posted by Takashi Uemura
と最近思うのだ。
21歳のころからベンチャーにかかわり初め、実際のビジネスの現場で働くことが、成長するために最も手っ取り早い方法だということを、身をもって体験してきた。
当時、誰もが認める「使えない学生」だったと思うが、スタートが悪かっただけに、その後の実務経験で指数関数的に成長できたもと思う。また、現在も日々の貴重な経験の中で、間違いなく成長していってるだろう。
しかし、最近それではいかんなぁと感じる。
もっと非連続的な成長。いわゆる「Quantum Leap」が必要だ。
確かに色々な経験を積むことで、明日の自分は今日の自分よりも成長できる。でもそれは所詮連続的な成長に過ぎない。
新しいソフトをインストールするかのような、そんな成長が必要だ。
で、どうするの？ということだが、まさに新しいソフトをインストールするしかないと思う。
先人が試行錯誤し、長い経験を経て得た知識や技術を、直接経験することなく自分にインストールするのだ。
これは今年の自分のテーマにしよう。
普通の人材が集まり、連続的にしか成長できなければ、ベンチャー企業なんてすぐに吹き飛んでしまう。
2008年01月20日
『5つのレコメンデーション（推薦）』（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
当社は、レコメンデーションの専門企業を標榜しているのだが、レコメンデーション（推薦）にも色々な切り口がある。その代表的なものが、当社で提唱している「ACKマトリクス」だ。ACKマトリクスとは、レコメンデーションの背後にある考え方である「レコメンドロジック」と「レコメンデーションに用いるデータ」という2つの軸によって体系的に分類したものだが、最近では日経コンピュータ2008/1/15号などメディアにも複数回取り上げられ、レコメンデーション分類の「デファクトスタンダード」になっている。混沌としていたレコメンデーションの概念整理に一石を投じたALBERTの功績は大きいと自画自賛している。
ところで、ACKマトリクスとは別の切り口で、『5つのレコメンデーション』というのをまとめてみた。
(1) ぴったりのモノを推薦する
(2) 似ているモノを推薦する
(3) 組み合わせの妙で推薦する
(4) ついでに買ってしまいそうなものを推薦する
(5) 思いもよらないものを推薦する
の5つだ。
(1)のぴったりのモノを推薦するというのは、まさに対話型の意思決定システム「Bull's eye」のコンセプトであり、ダーツのど真ん中を射貫く事を指す。「イメージセレクトサーチ」も、自分の気に入ったパーツや色で絞り込む事で理想の商品に近づく手法なので、これに入るだろう。
しかし、必ずしも自分の理想にピッタリの商品が存在するとは限らず、妥協しなくてはいけない事も多い。
(2)は、たとえば「代々木駅から歩いて5分、10万円で2DKに住みたい」という人に、そういう理想の物件はないので、多少妥協して「駅から10分ならあるよ」というお薦めをする場合だ。これは、理想の商品ではないけれど似ている、近い商品、をお薦めするという事で、「ファジィスペックサーチ」はこれにあたるし、「るいじしゃく」の一番商品に近いサークルはこれに分類される。また、欠品した時に代替え品をお薦めするのもこれに相当するだろう。
(3)は、このスーツにはこのネクタイがお似合いですよとか、お弁当と一緒に暖かいお茶はいかがですか、といった組み合わせで真価を発揮する商品のお薦めだ。組み合わせとして、何を推薦するのがよいかは、ビールとおむつのようなデータマイニングの手法であるマーケットバスケット（ACKマトリクスC2）を利用した手法も使えるし、もちろん協調フィルタリング（C3）や、ファッションコーディネータ等によるナレッジベース（K2）も使える。
この「組み合わせの妙」という推薦は、必ず「メイン商品」があり、それに対しての組み合わせなのでサブ的な推薦である事に注意しなくてはならない。ハンバーガーに対する「ご一緒にポテト攻撃」はまさにこれだ。また、どんな組み合わせがいいかの判断も意外に難しい。
(4)は、ちょっと毛色が違う。本当は買おうという意志がないのに、ついでに買ってしまう商品をお薦めするもので、リアルの店舗で言うところの「レジ横商品」のお薦めだ。ECで言えば、カートのページに「ガム」「のど飴」「電池」などの「そういえば、これがなかった」「ついでに買っておこう」と思い出させるような小物を置くという意味で、これは全くニーズがないのではなく、潜在的なニーズがある場合が多い。このあたりは、「おまかせ！ログレコメンダー」の応用として提供できるソリューションになると思う。
(5)は、まさにALBERTのロゴコンセプトでもあり、「セレンディピティ」の概念でもある。消費者が、日頃顕在ニーズとは感じていないが、「まさにこれは自分が欲しいと思っていたモノだ！」という潜在ニーズに驚きと感動を与える推薦だ。テレビ通販などは、こういう要素がふんだんに取り入れられている。この推薦を、パーソナライズしてしようと思うと、その人の価値観やライフスタイル、趣味などの「サイコグラフィック属性」と言われる心理学的属性がどうしても必要になる。これに関しては前回のエントリーで述べたが、NSX(Net Style Index)がいかに有用かという事が改めて認識できる。
「おまかせ！ログレコメンダー」は、(2)～(5)の推薦にはもってこいの技術であり、幅広く活用ができる優れたエンジンであり、ただの協調フィルタリングエンジンとは趣を異にしている事がお分かりいただけると思う。
2008年01月18日
ポジティブな人は会社の宝物（上村崇）
posted by Takashi Uemura
昨年最後の朝礼や忘年会の乾杯の挨拶、その他何度かあったと思うが、「とにかくポジティブに来期もがんばりましょう」という主旨のことを言った気がする。何ともありきたりではあるが、改めてスタッフの皆さんに伝えておきたいと思い、繰り返して言ってみた。
会社の力がスタッフ一人ひとりの能力の総和であり、スタッフの能力が「教育×やるき×素質」で決まるということに基づけば、他のスタッフを教育できる者は、会社の力を底上げしてくれるという点で非常に貴重で、ALBERTにとって大切な存在だ。個人としては極めて優秀でも、他人を教育できない者に比べると、その価値は圧倒的なものだ。
一方、上記の掛け算でいえば「やる気」に大きく関わるところだが、「ポジティブオーラを出してくれる」スタッフも、同様にALBERTにとって非常に重要な存在だ。
空気は伝播する。
会社にポジティブな雰囲気をもたらし、皆をやる気にさせてくれる能力を持った人は、教育者と同等にありがたい存在だ。ポジティブな人は自分自身の生産性も高めているだろうから、教育者以上かもしれない。
逆に、ネガティブオーラを出す者は、あえて辛辣な言い方をすれば、会社にとってはリスクであって、ポジティブになってもらうように環境を整えたり、それこそ教育したりする必要があるし、場合によっては排除すべきだ。
もちろん人間だから常にポジティブではいられないかもしれないが、上記のような大きな影響があるということは、強く肝に銘じておくべきだろう。
これまた自戒を込めて。
2008年01月14日
購買予測モデルNSX(Net Style Index)_1（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
昨年のクリスマスのエントリーで、「レコメンデーションの専門企業誕生秘話」という話をし、そのまま年末年始に突入。少し時間が空いてしまったけれど、続きを書きたいと思う。
以下のパワーポイントは2000年5月に作ったもの。創業が2000年の3月なので、実際に会社が動き出してすぐの頃考えたものだと思う。もちろん平石さん作。
後に、最大手通信事業者関連某社の方が書かれた、データマイニングに関する書籍に引用されたり、デジタルガレージの林さんが「バタフライモデル」という呼称で絶賛されたりした、元祖購買予測モデルだ。
消費行動を決める要素を大きく3つに分けると、まず1つ目は「デモグラフィック属性」と言われる人口統計学的な属性データ。具体的には、性別、年令、居住地、年収などで、ここでは「外的要因」と呼んでいる。
2つめは「サイコグラフィック属性」と言われる心理学的属性。具体的には、価値観、ライフスタイル、好み、信念（宗教）、購買意向・動機などで、ここでは「内的要因」と呼んでいる。
ここまでは、どんなマーケティングやデータマイニングの教科書にも書いてあるが、NSXではさらに「情報要因」に着目した。消費行動を決める要因として、「内的要因」「外的要因」以外に、購買を決定する時にどんなメディアから情報を入手するかが関係していると考えたからだ。例えば、デジカメを購入する時、ホームページで調べる人、カタログを集める人、店員さんに聞く人、より詳しい友人知人に聞く人など様々だろう。これらが外的要因や内的要因とともに大きく影響を与えると考えた。
この3つの要因の調査分析によって購買行動の予測ができるのではないかということで、大がかりな調査を実施する事にした。さらに、これらを検証するためには、実際の購買履歴が必要だ。そのために、POSデータやクレジットカードなどの購入履歴や、サイトの行動履歴を入手し、検証を繰り返すことで、精度の高い購買予測が可能になると考えたのである。（つづく）
2008年01月11日
日経コンピュータに掲載！（上村崇）
posted by Takashi Uemura
日経コンピュータの2008/1/15号にALBERTの技術が大きく取り上げられています。
相変わらずメディアにも頻繁に取り上げられているのですが、ここのところ案件数に変化が出てきています。年末から感じ始めていたのですが、年始になって更に急激に問い合わせが増えており、2008年は間違いなく「レコメンド元年」「感性検索元年」になると確信しています。
丁度今日は新組織になって誕生したエンジン事業部の決起集会に参加してきたのですが、社内外でエンジン事業に良い風が吹いているのをひしひしと感じています。
チャンスを逃さぬよう、全力を尽くしましょう。
2008年01月08日
今日は誕生日です（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
今日は51回目の誕生日。昨晩からお祝いのメール、GREEやmixiのコメントや、リアルなお祝いの言葉、スカイプメッセージなどもあり、皆さん本当にたくさんありがとうございます。そして、今日はランチや夜もお祝いをしていただけるとの事で、本当に嬉しく思っています。
今年の抱負は、初日の朝礼で話をしたのですが、①自分のやるべき仕事をきちっとする、②それに関わる勉強をする、③健康に心がける。の3つです。①は第4期上期行動指針である「一意専心」にもつながります。①の「何をやるべきか」が問題ですが、キーワードは「結果が欲しければ原因を作れ！」です。
「結果が全て」、「結果にこだわれ」という言葉も真ですが、プロセスに拘らなくては結果は出ませんし、それ以前に「原因の種」がなければ、プロセスにも拘れません。
「結果が全て」という言葉は、誤解されがちです。「結果さえよければどんなやり方でもいい」という意味ではありません。「結果が出なくても頑張ったんだからいいじゃないか、という考えはビジネスでは通用しないよ」という意味なのです。そういう意味で、結果を出すための仕掛けをし、仕組みを作り、実践する。これが、自分のやるべき事と考えています。
ところで、mixiには自分と同じ誕生日の人のコミュニティがあります。おそらく366種類あるのでしょう。1月8日のコミュニティ名は、「1月8日【イチかバチ課】」です。確かに自分も一か八かやってみる事があります（笑）。現在909名のメンバーがいて、その中で昭和32年1月8日生まれは3人です。
日本人の人口ピラミッドで推定すると、昭和32年生まれは150万人弱。均等に毎日産まれるとすると、同じ日に生まれた人は4100人程度いるようです。
4100人が多いのか少ないのか分かりませんが、今まで自分と同じ日に生まれた人に会った事がありません。でも、mixiのコミュニティによって3人が出会うことになり、改めてmixiってすごいなと思います。そして、今年は3人で飲みましょうという話になっています。3人がバイオリズムや星占いなどで同じ運勢になるのかと思うと不思議です。
2008年01月07日
「一意専心」第4期上期行動指針（上村崇）
posted by Takashi Uemura
新年あけましておめでとうございます。
弊社は本日から正式に営業を開始しております。
無事、第4期を迎えることができました。
ひとえにステイクフォルダーの皆様のお陰でございます。
本年も温かいご指導宜しくお願い申し上げます。
さて、表題の件ですが、年始に山川と相談し、この上半期の行動指針として定めました。
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「一意専心」
意味：
他に心を動かされず、ひたすら一つのことに心を集中すること。
「一意」はいちずに、一つのことに心を注ぐこと。
「専心」は心を一つのことに集中すること。
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各人が自分のやるべきことを明確に理解し、その仕事に集中し、スピーディーに質の高い結果を残していこうという想いです。
本日から組織も変更しました。
これまで、営業部、コンテンツ部というように「機能別」の組織になっていたのですが、本日から直接部門は、「エンジン事業部」と「メディア事業部」として事業別になります。これによりセールス担当は勿論、エンジニアも、「業務」ではなく、「事業」という一段高いところで一致団結し、事業部の目標にコミットしていくことになります。また、技術推進部を新設し、これまでシステム部の中で行っていたＲ＆Ｄを、案件に圧迫されることなく集中して行える体制になりました。
私個人とては本日の朝礼で保月監査役から激励いただいた通り、スタッフが「一意専心」できる環境を整え、強いリーダーシップをもって、皆を引っ張っていきたいと思います。
あらためまして、本年も宜しくお願い申し上げます。
2008年01月04日
謹賀新年（山川義介）
posted by Yoshisuke Yamakawa
皆様、明けましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。
ALBERTの営業は7日（月）からなのですが、今日は出社しています。朝、会社に来ると新聞と郵便物が溢れんばかりに溜まっており、初仕事としてまずはそれらを宛名別に分類しました。「そんな事はお前の仕事ではない」と言われるかもしれませんが、1995年にマンション一室の小さい会社を創業して以来、郵便ポストは必ず覗き、郵便物や新聞は取るなどがあたりまえになっていて、まあこれも「お茶くみ」の1つだと思っています。
受け取った年賀状を見ると、氏名が違っているものなど色々あります。私の名前は、なぜか「山下」になる事が多いようです。名前は「善介」というのがあります。昔であれば、字が汚いので読み間違えられたかなとも思うのですが、さすがに最近は手書きの名前を入力するケースは少ないと思うので、変換ミスなのでしょう。
ALBERTでは、年賀状を数百枚出しているのですが、必ずコメントや名前を手書きで書く様に指示しています。裏のデザインは毎年社内で募集し、合宿の時に皆で投票して決めています。今年の年賀状もまた吉川寛子さんの力作でした。なかなか味わい深いイラストです。
ところで、一昨年の年末、mixiで書いた内容なのですが、よくない年賀状とは・・・・・
①ありきたりの印刷のみで自筆の署名もコメントもなし。
②内容にはそこそこオリジナリティがあるものの、署名コメントなし。
③コメントあるが、「今年もよろしく」程度しかない。
④明らかに秘書などが代筆した事がわかるもの。
⑤同じ人から同じ内容で２通来る、名前や社名が間違っている等。
だと思っていて、受け取った時に何か少しでもコメントがあると嬉しいものです。でも、ITベンチャーだし、諸般の事情もあり、来年の年賀状はもう少し形を変えたものにしようかと考えています。