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2019年11月27日

仕事で使える英語表現(13):update(進捗を報告・共有する)

update(進捗を報告・共有する)

 ども勉三です。「仕事で使える英語表現」の第13回目。今回は update について取り上げます。

今やカタカナ語としては誰でも知っているが…

 「アップデート」という言葉はもはや日本人にもお馴染みとなっており、「OSをアップデートする」だとか「ファイルがアップデートされていない」だとか日常でもビジネスでも多様される表現になっています。

 ところが英語で update という表現をうまく使えない人が多いようです。例えば以下のような例で update が使えます。

Please keep me updated.

また何かあったら教えて。

 ここでは、動詞の update を過去分詞の形で使っています。この update はソフトやファイルを更新するという意味ではなく、人をアップデートする、すなわち何らかの進捗を人に知らせるという意味です。

 この表現は英語のビジネスシーンでは非常によく使われる表現ですので、覚えておくと便利です。同様の表現に Keep me posted というのもあります。相手との話の最後に「じゃあね、また」感覚で使えます。海外ドラマの24なんかでは電話での会話の最後に頻繁に使われています。

 同じことを素直に表現しようと思うと、"Please report to me when there is anything new" などになりますが、Keep me updated の方が遥かに自然ですし簡潔です。

動詞だけでなく名詞としても使える

 上の例では動詞として update を使っていましたが、名詞としても使えます。

First, let me summarize the updates since the last week.

まず最初に、先週からの進捗について纏めさせて頂きます。

 上の例では、進捗報告会議などでのプレゼンを想定してください。日本人が仕事で「進捗」という時は、英語ではだいたい Update で訳せます。もちろん Progress などの方が適している場合もあるので、そこは文脈に応じて使い分けてください。

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posted by 勉三 at 19:43 | Comment(0) | TrackBack(0) | 英語
2019年11月20日

転職の決断では他人の話を信じすぎない方がいい

 ども勉三です。これだけ転職が当たり前になった世の中であっても、転職するのは非常に勇気のいることです。同業界同職種への転職でも色々と心配は尽きないと思いますが、同業界異職種や異業界同職種への転職、まして勉三のように異業界異職種への転職となると、あまりに不確定要素が多くて不安になっても無理はありません。

 そんな時に多くの人が頼るのが、業界や会社の中の人、あるいは過去に働いていた人の実体験です。実際に中にいた人の「生の声」に勝る情報は無いでしょうから、この戦略は有効に思えます。中には人脈を駆使して、転職先の業界や会社で働いている複数名からの聞き取りを行った上で、総合的に判断し転職すべきかどうかを決断する人もいるでしょう。恐らくその人は普段の仕事もできるに違いありません。

 しかし、多すぎる情報は必ずしも合理的な決断につながらないというリスクがあることも、知っておいたほうがいいと思います。そのことをメーカーから戦略コンサルに転職した勉三の実経験をまじえて解説したいと思います。

他人の情報が正しいとは限らない

 恐らく殆どの人は「転職先はどれぐらい激務なんだろう」というのは一番かその次ぐらいに気になる情報なのではないかと思います。勉三の転職時もそうでした。そうしてネットで「コンサル 激務」などのキーワードで検索すると、激務エピソードがわんさかと出てきます。とりわけコンサルでも戦略系となると激務エピソードには事欠きません。

 例えば「毎日終電過ぎてタクシー帰り。それが何か月も続く」とか「9時5時、9時に出社して明け方5時に帰るのはザラ」とか「楽なプロジェクトもあるが、それでも20時頃。殆どのプロジェクトは深夜帰り」とか。

 ところが実際に入ってみて、こういった情報が全く当てはまらないことを知りました。勿論、タクシー帰りになる時もありますが、年数回〜十数回程度ではないでしょうか(それでも一般基準からすれば多いかもしれませんが)。

 上で挙げたような絵に描いた激務は、いわゆる DD(デュ―ディリジェンス)案件ぐらいでしか見られません。それも1〜2か月とかの期間ですし、年がら年じゅう DD ばかりにアサインされる人もいないでしょう。しかし知らない人はネットや他人の話から、戦略コンサルはそういう働き方を常にしているんだと信じてしまっても無理はありません。

 もちろん、悪い方に想定しておくことにも、実態がマシだった場合に精神的ダメージが少なくなるというメリットはあります。勉三も「コンサルになったら私生活はほぼ我慢しなきゃいけないだろうな」と覚悟していましたが、実態はそうでなかったとはいえ、逆にそれぐらい覚悟しておいて良かったと思っています。

 ただ、あまりにも他人の話を鵜呑みにしすぎて、本来は転職してキャリアアップするチャンスがあったにも関わらず、必要以上に恐れをなして断念してしまう人もいるでしょうから、それは勿体ないと言わざるを得ません。

では何故、他人の情報は必ずしも当てにならないのか

 ここでもう一歩踏み込んで考えましょう。なぜ他人の情報は必ずしも当てにならないのでしょうか。

 もちろん、知ったかぶりで実際に業界で働いたこともないのに、伝聞だけで「〇〇は激務だぞ」と言っているような人もネットだといるでしょう。しかし、勉三はむしろ、そういった意図的な嘘は少ないと考えています。それよりも、実際にその人にとっては真実であったにも関わらず、別の人にとっては当てはまらないというケースが多いと思っています。

 どういうことか説明しましょう。例えば「毎日終電過ぎてタクシー帰り。それが何か月も続く」という話。元コンサルの方が書いた本などにもそういった逸話が載っていることもあります。恐らくそれも1つの真実なのではと思います。ただし、「あなた」が実際にコンサルに入って同じ目にあうかは別問題です。

 まず時代が違うというのがあります。10年前とではコンサル業界も大きく変わっています。昔は皆の前で大きな声で詰める(叱責する)シニアスタッフもいたと言いますが、そういう人は今ではまずお目にかかれません。働き方改革も他業界と比べるとアレですが、かなり進んできており恒久的な長時間残業はだいぶ少なくなってきています(それでも月100時間以内なら普通かなとは思います。ただこれも必ずしも激務という訳でもないです)。

 昔と変わってきているのは他の業界でも程度の差はあれ同様なのではないでしょうか。特に女性の働き方、セクハラやパワハラに対する意識は、ここ10年、20年で別世界と言えるほどに変化したと思います。同じ会社の人であっても20年前に辞めた人の発言は、今の職場の働き方とは大きく異なっており参考にならないのではないでしょうか。コンサル業界は人の出入りも激しく新陳代謝が早いので、それが10年とより短いスパンで起きているのです。

人は皆同じではないことに気づこう

 もう1つ大きいのは個人差です。例えばですが、コンサルでよくあるPowerPointの資料作成。勉三の経験上、同じようなタスクを振っても、人によって速度に2〜3倍は差があると思います。Excelでのモデリングなんかだともっと差が生まれますね。プログラミングなんかも同様でしょう。人によって10倍差があるとかも珍しくありません。

 ですので、ある人には深夜26時までかかった作業であっても、別の人は夜20時で楽々完了ということも珍しくありません。あなたがどちらのタイプなのかによって、労働時間というのは全く変わってくるわけです。

 これは喩えですが、もしあなたが高校生から「東大に入りたいんだけど、可能か?」と聞かれたら、どうアドバイスするでしょうか? いきなり「難しいよ。無理無理やめとけ」とか「楽勝だよ」とかそういうアドバイスはしないと思います。まず、その人の現在の学力(偏差値)、勉強を本格的に始めてからの期間(同じ偏差値60でも、40から1か月で到達した人と、ずっと60をキープしている人では地頭が違うはず)、その人に合った学習スタイル(計画を立ててコツコツするのが好きかとか)、などなどの情報をまず聞き出してから、それに応じてアドバイスするのではないでしょうか? 平均的な一般人向けの話など何の意味もありません。

 就職や転職にあたっても同じことが言えると勉三は思っています。人によって、能力、性格、求めるものなどが異なるのに、それらの情報を考慮しないアドバイスや体験談というのは、注意して接するべきなのです。問題なのは、就職や転職には受験と違って偏差値のような分かりやすい指標がありません。また、転職時のアドバイスで個人差を考慮してアドバイスするということも一般的ではないように感じます。

他人はあなたのことは分からない

 勉三が転職する時、周りには止める人もいました。「コンサルなんて激務で大変だぞ。今の仕事は安定しているし恵まれているじゃないか。なんでわざわざ転職なんてするんだ。」といった具合にです。

 しかし勉三はあまり外には出していませんが、もともと治よりは乱を好む性格でした。つまり、皆が楽しく手をつないでゴールよりは、他人より抜きんでて社会的成功を得ることに共感を覚えるような性格です。またお金に対する執着心もそこそこある方だと思っています(ケチとかそういうのじゃなくて、努力してもより高い年収を得たいということ)。

 ところが、周りの人はそういう勉三の性格が見えていないのです。恐らく、研究職時代は「あまり野心のない人」に思われていたんだと思います。

 このように、他人にはあなたの本当の性格は見えていません。あなたのことを一番理解しているのは、あなた自身のはずです。他人のアドバイスは受け止めるべきですが、そのアドバイスは何を根拠にしているのかを考える必要があります。そしてその根拠が正しくない場合には、アドバイスを鵜呑みにしてはいけません。

最後に

 いかがでしたでしょうか。転職で他人の話を参考にするのはもちろん有効で、やった方がいいのですが、あまりに情報を集めすぎるとネガティブな部分ばかりが気になってしまい、決断できなくなるということもあるのではと思います。

 そんな時は、あくまで他人の話は他人の場合で、自分にとってはどうなのかという点で考えてみることをお薦めします。自分のことを一番分かっているのは自分のはずです。

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posted by 勉三 at 02:25 | Comment(0) | TrackBack(0) | 転職
2019年11月02日

AI/機械学習講座(5):venv 仮想環境内にパッケージをインストールする

venv 仮想環境下にパッケージをインストールする

 ども勉三です。「AI/機械学習講座」の第5回目。前回、venv により仮想環境を構築するところまで実施しました。今回はその続きで、仮想環境内にパッケージをインストールしてみたいと思います。

前回までのおさらい

 前回は下記の作業を実施しました。今回はこの続きで、~/PythonPractice/Project01 というパスが存在し、かつそこに venv 仮想環境が構築されているという前提で話をしますので、まだ作業を実施していないという方や忘れたという方は前回を参照ください。

(1) Linux ターミナルで ~/PythonPractice/Project01 にディレクトリを作る。

(2) ~/PythonPractice/Project01 に venv 仮想環境を構築する。

まずは簡単なコードを実行してみる

 パッケージをインストールする前に、仮想環境内から Python コードが実行できるようになっているかを確認しておきましょう。まず、Linux ターミナルで、Practice01 の venv 仮想環境内に入り(source venv/bin/activate を実行。前回参照)、プロンプトの冒頭に (venv) と表示されていることを確認してください。この状態で下のコマンドを入力してください。

仮想環境内で Python コマンドを実行する

(venv) ... ~/PythonPractice/Project01$ python -c 'print("Hello, world!")'

 如何でしょうか? Enter を押し実行すると、ターミナルの次の行に Hello, world! と表示されたのではと思います。正常に表示された方はおめでとうございます。きちんと環境が構築できている証拠です。

 ここでは、Linux コマンドとして python のプログラムを実行しています。オプションとして -c を指定すると、その後のシングルクオーテーションで囲まれたコードを実行することができます。通常は、コードはテキストファイルに記述しておき、それを呼び出す訳ですが、このような形でもコードを実行できます。ちょっとしたテストの際に便利ですので覚えておきましょう。

仮想環境内で使えるパッケージの一覧を確認する

 次に、下記のコマンドを実行してみましょう。

仮想環境内で numpy パッケージをインポートしてみる

(venv) ... ~/PythonPractice/Project01$ python -c 'import numpy'

 おそらく "ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'" といったエラーメッセージが表示されたのではないかと思います。上記コマンドは、python のコードとして numpy パッケージをインポートするという命令なのですが、仮想環境内にはまだ numpy パッケージがインストールされていないので利用することができないわけです。

 どのようなパッケージがインストール済みかは pip list または pip freeze で確認することができます。両者の違いなどは説明すると長くなるのでググって頂きたいのですが、基本的には pip list の方が完全な一覧を表示できると覚えておけばいいでしょう。今回は pip list を実行してみたいと思います。

仮想環境内でインストールされているパッケージ一覧を表示する

(venv) ... ~/PythonPractice/Project01$ pip list

 勉三の環境では、pip (9.0.1), pkg-resources (0.0.0), setuptools (39.0.1) の3パッケージのみが表示されました。このように、venv で仮想環境を構築すると、初期状態では最小限のパッケージしか利用できない(見えない)ようになっているのです。

 これが仮想環境を用いる利点であり、マシン内の非仮想環境や他の仮想環境と隔離し、利用できるパッケージを区別することができるというわけです。

numpy パッケージをインストールする

 ではこの仮想環境に、numpy パッケージをインストールしてみましょう。numpy は Python の準標準拡張パッケージともいえる位置づけのもので、行列演算をサポートします。機械学習や人工知能などを含む数値解析目的で Python を使う方には絶対必須となるパッケージです。

仮想環境内に numpy をインストールする

(venv) ... ~/PythonPractice/Project01$ pip install numpy

 インストールが正常に完了したら "Successfully installed numpy-1.17.3" といったメッセージが表示されているはずです(バージョンは異なっていても問題ありません)。

 完了後、先ほどと同じ pip list を実行してみましょう。今度は numpy が表示されているはずです。これで numpy が仮想環境内にインストールされたことが確認できました。では最後に、先ほど失敗した import numpy を再度試してみましょう。

仮想環境内で numpy パッケージをインポートしてみる(再掲)

(venv) ... ~/PythonPractice/Project01$ python -c 'import numpy'

 いかがでしょうか? 今度はエラーメッセージは表示されないはずです。今回はインポートのみのコードなので、問題なければ何もメッセージは表示されないはずです。

まとめ&次回予告

 いかがでしたでしょうか。今回は、仮想環境内でのパッケージのインストールを解説しました。次回は、もう少し複雑な python コードを実行してみたいと思います。

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posted by 勉三 at 23:50 | Comment(0) | TrackBack(0) | IT