デジタル×人事って面白い!!

HRテックに興味があり、自己啓発も兼ねて発信していきます

光量子コンピュータも面白い

クロオビです。

量子コンピュータについて、最近NTTや東大から発信させるニュースが多く、物理的にも投資的にも興味がでて、こちらの本を読みました。

gihyo.jp

今までは、どの様な課題が、なぜ量子コンピュータであれば、古典コンピューターよりも早く解けるのかが、理解できなかったのですが、この本を読むことで、量子コンピューターの基礎から使用方法の概念までを簡単な言葉で説明されていて、量子力学を学んでいなくとも理解できる内容となっていました。

 

特に、化学反応のシミュレーションや量子暗号、組み合わせが膨大にある時の最適解計算で、なぜ古典コンピューターよりアドバンテージがあるのかがイメージできてすっきりしました。

 

現時点で、複数ある開発方式の内、何がベストか判断できていないですが、

それ故に投資対象としても非常に面白味があると思いますので、引き続き調べてみたいと思います。

最後まで読んでいただきありがとうございました。

個人情報保護法って難しい

クロオビです。

HRtechを進めるにあたり、個人情報保護法の順守が結構難しい課題となります。

グローバル展開している企業で、個人情報を収集・可視化、活用するにはいくつかの課題があります。一方で、世の中的には一般的な課題ではあるので書籍は充実しており、こちらの本は分かりやすかったです。

www.horei.co.jp

色々課題はありますが、少し挙げると

【各国の個人情報保護法への対応】

国や地域毎に定義や範囲、要件や制限などに違いがあります。例えば、欧州連合EU)では、一般データ保護規則(GDPR)という統一的な法律が適用されますが、アメリカ合衆国(US)は連邦レベルでは包括的な法律がなく州ごとに異なる法律(カリフォルニアではCCPA)があったり、中国ではPIPLあったりです。法域によって人事データの取り扱いに違いがあるため、一律の方針や基準を適用することが困難です。

 

【国境を越える移転】

グローバルに人事データを活用するには、国境を越えてデータを移転する必要があります。しかし、多くの国では、個人情報の国境を越える移転には、特別な条件や手続きが必要です。例えば、EUでは、GDPRに基づき、個人情報の移転先が適切な保護水準を確保しているかどうかを判断する必要があります。また、日本では、個人情報保護法に基づき、本人の同意や移転先の同等の保護水準の確保などの要件を満たす必要があります。このように、国境を越える移転には、多くの制約や責任が伴います。

 

【第三者への提供】

海外にグループ会社があり、そこと個人情報を共有する場合も"第三者提供"となります。多くの国では、個人情報の第三者への提供には、本人の同意や契約などの条件が必要です。例えば、EUでは、GDPRに基づき、第三者への提供には、本人の明示的な同意や契約上の義務などの正当な根拠が必要です。また、日本では、個人情報保護法に基づき、第三者への提供には、本人の同意や利用目的の通知などの要件が必要です。

 

色々と課題を書きましたが・・・

グローバルに人事データを活用するメーカーは、法律の把握と遵守、データの最小化と保護、本人の権利の尊重、組織的な体制と文化の構築などの対策を行うことで、個人情報保護の水準を高めることができます。

 

目的に応じて必要な対応をしていくことが重要ですが、できるだけlightな取組みで実現できるよう、社内SNSなどを有効活用できると効果的かと思います。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。

まったくの素人が量子コンピュータ調べると

クロオビです。

昨年の前半はchatGPTにはまっていたのですが、後半はchatGPTを使用しながら投資目的で量子コンピュータ分野を調べる時間が多かったです。

日本でも理化学研究所量子コンピュータを国内で初めて公開したことから、今後の将来性に興味があり、結構長い時間検索したのですが、中々理解ができなかったです。

理由は以下の通りで、結局youtubeを見て時間ばかりたってしまうので身にならないという残念な時間の使い方をしていました。

  • 量子コンピュータの各開発方式を知っても、全体がわかっていないので、何が有望になりそうなのかさっぱりわからない
  • イメージでの分かりやすい説明から少し数式に入っただけで極端に難易度が上がる
  • 実際にデモを触っても、何がすごいのかよくわからない
  • 結局、雰囲気でなんとなくわかった気になるyoutubeをみてしまう

ただ、年末に↓のほんを読んだことでなんとなく全体が把握できたと感じました。

bookplus.nikkei.com

やはり、数式や仕組みから入るより、何に使用できるのか、現時点で誰がどのように取り組んでいるのかの概要がわかってから、専門書を読むのでは理解の進みが違うと感じました。

その上でデモ機を触るとなんとなく理解が深まってきた気がします。

qniapp.github.io

いつまで続くかは分かりませんが、不定期で

素人が量子コンピュータを学ぶとどのような過程で詳しくなるのか

をお伝えできればと思います。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

 

生成AI Microsoft365 Copilotを使用してみて

クロオビです。

最近、勤務先にCopilotが導入されとりあえず色々試していますが、結構便利です。

特に便利だと感じ使用している機能は以下の通りです。

・メールの添削

 (誤字脱字や敬語が正しく使用できているか、文章自体が分かりやすいか)

・Teams上で前に共有されたファイルの検索

・簡単なプログラムコードの作成(VBAなど)

・課題に対して、どの様に解決すればよいかの相談

aismiley.co.jp

いずれも、Copilotを使用する前は、結構時間をかけて実施していたことですが、

確実に早く処理することができるようになり、業務の仕方が変わりつつあることを感じます。

 

株価についても、MicrosoftNVIDIATSMCはここ最近特に急騰していますね。

業務もそうですが、NISAも始まったのでポートフォリオの見直しも必要だと感じています。昨年は1年を通じて生成AIが話題になりましたが、今年も目が離せないです。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

 

XRP(仮想通貨 リップル)の判決について

クロオビです。

投資をはじめたときに良く使うサイトだったのと、株主優待の利回りがかなり良かったので、↓の株を試しに買っていました。

www.kabuyutai.com

株主優待でついてきたXRPってなに?仮想通貨って怪しいものではないの?と思っていましたが、昨日XRPについて長年行われていた裁判の判決がXRP有利な結果だとして価値が急騰しました。

www.nikkei.com

 

買っておけば良かった!!と思いますが、判決の結果次第では暴落する可能性もあったので、踏み切れなかったんですよね。。。

ただし、仮想通貨は株に比べ税金面でのハンデが大きいので、主要な投資先としては今後も考えにくいのですが、動きが激しいのでギャンブル的な楽しみ方はあるなと感じました。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました!

雑記:楽天証券で日経新聞を無料で読んでみた

クロオビです。

最近は半導体銘柄の株を購入することが多く、ニュースをネットで見ることも多かったのですが、ネットニュースだけではよくわからないことが多かったので、↓サイトを参考に設定をおこない、日経新聞を読むことが増えました。

gentosha-go.com

 

スマホでも読むことはできるのですが、目が疲れるので最近はもっぱらPCで読んでます。とても便利なサービスなため、かなりヘビーユーザーになっています。

 

今まで無料サービスの検索などをする習慣はなかったのですが、Chat GPTを触り始めてから、まずは調べる癖がつきました。

話は変わりますが、スマホについても過去は分割支払いで購入していましたが、一括1円サービスを知ったおかげで、今回は無料でiPhone SE3が手に入り驚きました。(知っている方であれば今更の話だと思いますが)

 

これまでは、物には価値があり、手に入れるには対価を支払う必要があると思っていたのですが、最近はそうではなく、情報の価値×対価=物の価値 ではないかと感じています。

そして情報の価値については特に↓のサイトが腹落ちしました。

「誰に対して、どんな情報を、いつのタイミングで、どのような手段をもって提供するのか」

www.jbnet.jp

 

質の高い情報を、必要な方に、必要なタイミングで、わかりやすく提供できる人間になることで、周りの方が少し幸せにできるような人間になりたいと、最近は思っています。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました!

HRtechの選定は中々難しい

クロオビです。

4月から業務が変わり、HRtechの導入担当となりました。

元々興味があり念願叶った感じで、最初はとても気分が良かったのですが、いざstartしてみると中々難しいと感じています。

色々と理由はありますが、一番は【人によってHRtechでやりたいことが結構違う】ことですね。

 

最近のGPTの大流行から、中身が良く分かってなくても「〇〇の課題に対して、△△を入力することで、◇◇の提案ができるシステムが望ましいよね」というコメントを良く聞きます。

言いたいことは分かるんですが、それを実装してかつ運用&メンテナンスできるイメージをもつためには、いくつかの解決すべき課題があると感じています。

 

最近はGPTを利用した投資が面白いと感じ、プライベートで実践しているのですが、その過程で「そもそもGPTって現時点でHRtechに利用可能なのか?」という視点でも学べることが多いです。趣味と仕事の境界が曖昧になっている現状は、感謝すべきことなのかもしれない、前向きに感じています。

 

調べる中で↓のサイトについて興味をもちましたが、これを使いこなせるのか?という疑問も同時に感じました。

beamery.com

今年は試行錯誤しながら、最適な理想を追い求めつつ、一方で地に足付けた思考で一歩一歩プロジェクトを進めていくことになりそうです。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました!