プログラミングが趣味の大学生です。
このブログでは、MLのこととか、アメリカ留学生活のことなどを書いています。

Buy Me A Coffee
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posted_at: 8/7/2024, 1:54:00 PM
edited_at:  8/7/2024, 5:56:00 AM
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Aug 7, 2024 05:56 AM
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Qiita全国学生対抗戦 Advent Calendar 2023 シーズン6、22日目の記事です。
シアトルの画像生成系のアプリを提供するスタートアップに、1年足らずソフトウェアエンジニアインターンを行ったので、その経験について書きます。

目次

1. はじめに

僕は機械学習を使ったサービスを作るのが趣味の大学生です。Twitterのアカウントはmasaishi2001、Githubはmasaishiです。Stable Diffusionを使った動画フィルターライブラリのVidDiffusionなどを作っています。
高校卒業後、ワシントン州シアトルにあるコミュニティカレッジ(日本における短大)に留学し、ESL(英語準備コース)などを経て2023年3月に卒業しました。そして、同年9月からカリフォルニアにあるUniversity of California Santa Cruzに編入し、現在は学部3年生です。
 
インターンを始めたのはコミュニティカレッジ卒業後の2023年4月からで、職場勤務を約4ヶ月間、リモートで5ヶ月間程働きました。僕は日本での業務経験がないので、日本と比較することはできませんが、アメリカでインターンを見つけるためにやったことや、スタートアップ文化で驚いたことなどについて、時系列に沿って書きたいと思います。

2. インターン探し (2022年1月~2023年3月)

インターン自体は、2年前の2022年1月から探していて、その頃にレジュメ(履歴書)とカバーレター(志望動機や自己PRを書いた送付状のようなもの)を書きました。
 
レジュメには以下の内容を記述しました:
  • Courseraの"How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers"というコースの修了証明書
  • Tokyo Analyzerという、AIを用いた立地分析Webサービスの開発
  • 高校課題研究の、日本語学習アプリ開発
 
そして、Linkedinやindeedでインターンの求人を探し、30個以上のポジションに申し込みました。しかし、1つもオファーをもらうことができず、もっと強い活動実績を積むか、別のアプローチを試さなければならないと実感しました。
そのため、インターン先を見つけるまでの1年強の間は、活動実績を増やすためにも、ML/AIの勉強をしたり、サービスやアプリの開発をしていました。
 
またそれ以外にも、meetupというイベントを見つることができるサービス(テック以外のイベント情報もあるconnpassのようなもの)で、テックイベントを見つけたくさん参加しました。
アメリカでは、人脈が重要な気がします。1部の大学や大学院入学に推薦状が必要だったり、就職においてもReferralと呼ばれる、採用されたい会社の社員からの推薦があると有利だったりします。人脈を自分で広げるのも1つの能力だと重視されているように感じたため、英語でテック系のことについて話す練習も兼ね、多くのイベントに参加しました。
よく参加していたイベントは、クラフトビール屋でのもくもく会、スタートアップ関連の人がクラフトビールを飲みながら話すソーシャルイベント、クラフトビール屋でAI論文について議論する会、などです。
イベント参加者は、Google、Microsoft、AWSなどのエンジニアが多く、話すだけでとても勉強になりました。特に、スペースXのエンジニアから、ロケットのプログラムを書く大変さについて聴けたり、AWSでRustのコードを書いているエンジニアから、直接Rustの面白さなどを教えてもらえたりできるのは、アメリカならではだと思います。なので、アメリカに旅行に行く機会があったら、meetupで、codetechなどのキーワードで検索して、試しにイベントに参加してみることをおすすめします。
 
1年ほどたった2023年2月から、インターン探し活動を再開し、様々なイベントで作ったもののデモを見せつつ、インターンを探していることのアピールを始めました。
そんな活動を初めて1ヶ月ほど経った頃、スタートアップ関連の人が集まるイベントで、AIスタートアップのCEOと話すことができ、当時開発していたStable Diffusionを使った動画フィルターのデモを見せました。その結果、非常に興味をもってもらい、トントン拍子でオンライン面接を行ってくれることになりました。

3. 採用面接 (2023年3月)

3月下旬に、コミュニティカレッジ最後のクラスの、学期末テストを終え無事に卒業をし、次の週にCEOとCTOにオンライン面接を行ってもらいました。コードテストなどはなく、実際に僕が今まで作ってきたプログラムの説明を行い、相手からの質問に答えるという形式でした。
僕は、Stable DiffusionのTextual Inversionを活用した写真フィルタースマホアプリを見せたり、同じくStable Diffusionを使い、精度は良くないけれどフレームごとの整合性がとれるように工夫した、動画フィルターのデモを見せました。
そのスタートアップは、Stable DiffusionのDreamBoothモデルによる画像生成を提供するiOSアプリを開発していたため、質問によってpythonでその推論サーバーに関われる技術力があるかを測られていた気がします。
 
最初に聞かれたのは、僕が作った写真フィルターアプリにおいて、Stable Diffusionをどのようにアプリから呼び出せるようにしているかです。僕はモデルのデプロイにAWSのSageMakerを使っており、自分でサーバーのコードを書いていませんでした。そのため、補足として立地分析サービスのTokyo Analyzerを開発したときに、Flaskでkerasで作ったCNNの推論サーバーのコードを書き、DigitalOceanのレンタルサーバーでデプロイした話をすることで、推論サーバーに関われることをアピールしました。
次に、動画フィルターの精度を上げるためにどのように工夫しているかを聞かれました。huggingfaceのDiffusersを扱えることと、モデルの精度を上げる工夫ができることをアピールするため、実際にコードを見せながら、どのような実験を行い、どのような効果が得られたから、このような工夫を行っている、といったことを説明しました。
また、Swiftができるかと聞かれましたが、僕が最後にSwiftのコードを書いたのは3年程前のため、実際のiOS開発に参加するのは難しいと伝えました。その会社では、iOSアプリの他に、ウェブアプリをReactで開発しており、ウェブ開発に参加できるかとも聞かれました。そちらは、TRPG_AIという、ChatGPT APIにゲームマスターをやらせるブラウザーゲームを、ReactをベースにしたNext.jsで開発していたため、そのことを説明し、ウェブのフロントエンド開発は行うことができると答えました。
 
CEOとCTOが欲しているであろう、画像生成AI関連の開発、pythonでAI推論サーバー開発、Swiftを用いたiOS開発、Reactを用いたウェブアプリ開発の4つの開発能力のうち、3つを過去に経験したこともあり、次の日には無事に採用してもらえることになりました。自分が興味を持っていた範囲のスタートアップのCEOに、たまたまイベントで出会えるという幸運を活かせて良かったと本当に思います。

4. 開発と英語について (2023年4~5月)

そのスタートアップは、University of Washingtonが持っている、スタートアップ用シェアオフィスのデスクを借りていました。
スタバのコーヒーマシンを使い放題だったり、休憩スペースで他のスタートアップの人たちと話をする機会があったりと、素晴らしい場所でしたが、普段出社するのは僕とCEOだけでした。CEOも家から働くことが多く、1人でオフィスから開発する日も多かったです。他の州や他の国からリモートで働いている人も多く、グローバルなチームでした。
最初はプロジェクトに慣れるため、準備期間を設けてくれており、その間にサーバーのコードや、ウェブアプリのコードなどを読み、実装について確認しました。AIの推論インフラを担当していたのが、MLでPhDを持っていて、実装力も高いスーパーハッカーで、その人の書いた複数のモデルを、GPUのメモリー不足を引き起こさないようにスケーリングするコードなどの設計が素晴らしく、読むだけで勉強になりました。
僕の最初の仕事は、開発中のウェブアプリに機能を追加することでした。僕は以前、GPUを動かせるサーバーレンタルが高すぎて、サービスを作るのを諦めていましたが、業務として給料をもらいながら、多くのDreamBoothモデルを動かすPythonで書かれたサーバーに機能を追加するなど、得難い経験をすることができました。
 
僕は英語が苦手なため、チャットによるテキストコミュニケーションが大変でした。チームのほとんどがリモートで働いていたため、主にSlackを使ってコミュニケーションを取っていました。誤解を招く可能性のあるメッセージには、誤解を避けるために絵文字を加えたり、言葉選びに気をつけるなどの工夫をしていました。
特に相手の意見に反対したい時は特に大変で、GitHubレポジトリのDiscussionsなどを参考に適切な言い回しを見つけるようにしていました。
日本人は僕だけでしたが、チームは合計8カ国からのメンバーで構成されていました。そのため、そもそも英語ネイティブな人の方が少なく、大学の授業などと比べるとそこまで困ることはありませんでした。

5. リモートワーク (2023年5~7月)

日本に一時帰国することを決め、日本からリモートでインターン業務を続けました。日本での生活が楽しすぎたため、多くの時間を働くことができなかったものの、画像生成の精度を向上させる実験や、ウェブアプリへの新機能の追加などを行いました。
以前ウェブ開発を行っていたメンバーが6月からプロジェクトに参加しなくなったため、以降のウェブ開発は僕が担当しました。

6. ウェブアプリ開発 (2023年7~12月)

日本から戻ると、インド人のMLOpsエンジニアとメキシコ人のデザイナーという2人が新しく採用されており、オフィスで3人で業務を行う機会が増えました。2人と年が近かったこともあり、3人で昼休みにサッカーをしたり、仕事終わりにパブでクラフトビールを飲みながら開発中のサービスについて議論したり、楽しく働ける素晴らしい環境でした。
 
当時、ウェブアプリのメイン機能の1つであるtext2image機能は、テキストフォームにプロンプトを入力し各種パラメータを変更することで画像を生成するというシンプルな構成でした。それをもっと使いやすくするために、キャンパス上に生成した画像を描画し、様々な変更をペイントソフトのように行えるように変更しました。
画像をブラウザー上で操作し、生成した画像を組み合わせimg2imgやControlNetに再利用するような機能の実装過程で、コンポーネントをどう分割するかや、どのようにコードを設計すべきなどについて考えるスキルが上がった気がします。しかし、その上で改めてOSSで開発されているサービスなどのコードを読むと、自分のコードとは比べ物にならないほどよく考えられて設計されているようと実感します。なので、もっと良いコードをたくさん読み、自分が書く量も増やさなければならないと感じました。
 
キャンパス機能を実装した後、アプリ全体のリファクタリングを行ったり、CypressでE2Eのテストを自動化したり、コマンド機能や、チャットによってプロンプトを作成する機能を作りました。
リモートでウェブ開発担当が2人新しく採用されました。僕は大学編入に伴ってカリフォルニアに引っ越すので、その前にREADME.mdを書いたりzoomで引き継ぎのミーティングを数回行いました。
9月にカリフォルニアに引っ越した後も、リモートで時間があるときにプルリクをいくつか閉じたり、僕が書いたコードの質問に答えたりしていましたが、12月にSlackのグループからも抜け、僕は完全にインターンをやめました。

7. まとめ

このインターンは僕にとって非常に価値のある体験でした。個人開発だけでは得られない様々な経験が得られ、他人にコードレビューされるというプレッシャーのおかげで、普段よりきれいなコードを書こうと意識ができ、コーディング能力自体も向上したように感じます。
僕は4年制大学卒業後、エンジニアとして働きたいのか、スタートアップを作りたいのか、大学院に進み研究をしたいのか、自分の中で結論は出ていません。しかし、社会に出る前に、実際にスタートアップで開発に携わる経験を得られたのは、自分の進路を考えるいい材料になりました。
心地よい環境で、優秀なチームメンバーとともに、1つのプロジェクトに参加できたのは、自分の人生において素晴らしい経験の1つになりました。このような機会を与えてくれたCEOやチームメンバー、そしてアメリカに留学させてくれた両親に、心から感謝を込めて、この記事を締めくくらせていただきます。
 
posted_at: 8/27/2023, 11:33:00 AM
edited_at:  8/30/2023, 8:35:00 PM
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Aug 30, 2023 08:35 PM
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感覚として、アメリカは実店舗数が日本に比べて少ないように感じていたので、実際に調べてみた。
日本
アメリカ
人口
小売店
GDP
4,941,000,000,000
23,000,000,000,000
GDG per person
$39,312
$70,248
GDP per PPP
$41641.16
$64702.98
消費者支出(1世帯)
$66,928 ( 2021)
1世帯平均
2.49人
消費者支出(1人あたり)
$3683
$26558
Eコマース市場規模
Sales value of retail trade
 

メモ

GDP per PPPはアメリカは日本の1.5倍
関東周辺が1000人あたりだと店舗数が少ないなど、単純に面白い図が乗っていた。
 
1997年の実店舗数が1,811,270
小売企業事業者数が284548
 
 
購買力平価(PPP)とは、ある国である価格で買える商品が他国ならいくらで買えるかを示す交換レート。
購買力平価 = 基準時点の為替レート × A国の物価指数 / B国の物価指数
例えば、ある商品が日本では200円、アメリカでは2ドルで買えるとすると、1ドル=100円が購買力平価だということになる。
 
 
消費者支出
日本 1世帯244,231円
平均2.49人
1人あたり$670.281124498
 
 
 
 
Chat GPTに論文形式で、「アメリカは日本に比べて実店舗が少ない」という題材で文章を生成させた。
 
  1. 都市・地域計画学
      • 都市の発展の仕方、交通のアクセス性、土地利用のパターンを分析
      • 都市圏ごとの実店舗密度や店舗の広さを比較
      タイトル:
      アメリカと日本における実店舗の分布: 都市・地域計画の視点からの考察
      アブストラクト:
      この論文は、都市・地域計画学の観点から、アメリカと日本の都市の発展パターン、交通のアクセス性、土地利用の違いを分析し、その中での実店舗の分布と密度の違いを明らかにします。アメリカの都市圏は、広大な土地面積と車中心の交通構造の影響を強く受けており、これが広範囲に分散した実店舗の形成を促しています。一方、日本は狭い土地面積と効率的な公共交通機関が都市のコンパクトな発展を支えており、実店舗の密度が高いのが特徴です。さらに、アメリカの都市では、大規模なショッピングモールやビッグボックスストアが優勢であるのに対し、日本の都市部には独立した小規模店舗が多く点在しています。これらの違いは、土地利用のパターン、交通政策、都市計画の歴史的背景に起因するものであり、両国の実店舗の存在感や形態に大きな影響を与えていることが示されました。本研究は、これらの違いを深く探求することで、国や文化、都市の発展戦略が小売業の形状や分布にどのように影響するかの理解を深めることを目的としています。
       
  1. 経済学
      • 両国の消費者行動、消費傾向を分析
      • 企業の立地戦略や市場構造を研究
      タイトル:
      アメリカと日本の実店舗分布の違い: 経済学的視点からの消費行動と市場構造の分析
      アブストラクト:
      この論文は、経済学の理論と方法を使用して、アメリカと日本の実店舗の数や分布の違いを探求します。まず、両国の消費者の購買行動と消費傾向をデータに基づき分析し、特にオンラインとオフラインでの購買の違いを重点的に調査します。その上で、企業の立地戦略や市場構造の違いを研究し、これが実店舗の数や分布にどのように影響するかを明らかにします。
      アメリカの消費者は、広大な土地と車中心の生活スタイルの影響を受けて、大規模なショッピングモールや郊外の大型店を好む傾向があります。これに対して、日本は都市部の密集と公共交通の発展が進んでおり、これが小規模で多様な店舗の存在を後押ししています。また、アメリカのオンラインショッピングの普及率の高さや、日本の伝統的な商店街文化も、実店舗の分布の違いを生んでいます。
      企業の立地戦略に関しては、アメリカの企業はより広範囲な顧客層を対象とした戦略を取る一方、日本の企業は狭い地域や市場に特化した戦略を取ることが多いことが示されました。このような市場構造の違いが、実店舗の数や分布に影響を与える主要な要因となっています。
      本研究は、消費者の行動や企業の戦略が、異なる国の実店舗の形状や分布にどのように影響するかを明らかにすることで、経済学的な視点からの深い理解を提供することを目的としています。
  1. 社会学
      • 両国の消費文化、ショッピングに対する価値観や態度の違いを分析
      • 実店舗に対する感情や意識の違いを調査
       
      タイトル:
      アメリカと日本における実店舗への意識の社会学的考察: 消費文化と価値観の影響
      アブストラクト:
      本論文は、社会学の方法論を用いて、アメリカと日本の実店舗に対する消費者の感情や意識の違いを探求します。具体的には、両国の消費文化、ショッピングに対する価値観や態度の違いを深堀りし、その背後にある社会的、歴史的背景を明らかにします。
      アメリカの消費文化は、個人主義や自己表現の重要性が強調される中で、オンラインショッピングや大型ショッピングモールが優越してきました。これに対し、日本はコミュニティや伝統を重視する文化が根付いており、地域密着型の小売店や商店街が多く存在します。
      さらに、アンケート調査やインタビューを通じて、消費者の実店舗に対する意識や感情の違いを調査しました。結果として、アメリカの消費者は効率性や多様性を重視する傾向があり、オンラインショッピングの利便性を好む一方、日本の消費者は実店舗でのショッピングがもたらすコミュニティとの繋がりや体験価値を重視することが示されました。
      このような消費文化や価値観の違いが、アメリカと日本の実店舗の数や形態の違いを生み出していると考えられます。本研究は、国や文化の違いが消費者の意識や行動にどのように影響を与えるかを理解するための新たな視点を提供することを目的としています。
       
  1. ビジネス学
      • 両国の小売業のビジネスモデルや戦略を分析
      • Eコマースの普及率や成長率を比較
       
      タイトル:
      小売りの経営戦略: アメリカと日本のビジネスモデルの比較分析
      アブストラクト:
      近年の技術進化と消費者の購買行動の変化は、小売業のビジネスモデルに大きな変革をもたらしている。本研究では、ビジネス学のフレームワークを利用して、アメリカと日本の小売りの経営戦略とその背景にあるビジネスモデルの違いを詳細に分析する。
      アメリカの小売業は、大型店舗や一貫したフランチャイズモデルの普及、そしてEコマースの迅速な成長を特徴としている。対照的に、日本の小売業は、地域密着型の店舗や専門店が多く、Eコマースの普及は比較的遅れているものの、近年その成長率は上昇している。
      さらに、この研究では、Eコマースの普及率や成長率の国別のデータを比較し、その背後にある文化的、社会的、経済的な要因を探る。特に、消費者のオンラインショッピングに対する態度や行動、そして各国のITインフラや物流ネットワークの発展度などの要素が、ビジネスモデルの形成にどのように影響しているかに焦点を当てる。
      最終的に、この論文は、アメリカと日本の小売りビジネスの経営戦略とビジネスモデルの違いを明確にし、その違いがどのようにして形成されてきたのかの洞察を提供することを目的としている。
       
  1. 情報学・技術学
      • オンラインとオフラインのショッピング技術の違いや導入状況を分析
      • 両国の技術的なインフラやアクセス性を研究
       
      タイトル:
      オンラインとオフラインのショッピング技術の進展: アメリカと日本の情報技術インフラの比較考察
      アブストラクト:
      本論文は、情報学・技術学のフレームワークを用いて、アメリカと日本におけるオンラインとオフラインのショッピング技術の違いや導入状況を探求します。特に、両国における情報技術のインフラ、ネットワークの普及率、モバイルデバイスの使用状況などを中心に考察します。
      アメリカは、早い段階からブロードバンドインターネットの普及が進み、モバイルデバイスやウェブベースのショッピングプラットフォームの発展が著しい国である。一方、日本はモバイル決済やQRコードベースの支払い技術が先進的であり、実店舗とオンラインの融合が進んでいる。
      両国の技術的なインフラやアクセス性の比較を通じて、アメリカがオンラインショッピングを好む背景や、日本が実店舗のショッピング体験を維持しつつ技術を取り入れる傾向にある理由を明らかにします。
      さらに、最新のAIやAR技術の導入状況や、これらの技術がショッピング体験に与える影響についても議論します。この研究は、技術の進展とその社会への影響を理解するための新しい視点を提供し、今後のリテール業界の発展に向けた指針を示唆します。
       
  1. 人文地理学
      • 両国の空間的な実店舗の配置や集積を分析
      • 地域ごとの実店舗の特色や役割を調査
       
      タイトル:
      空間と実店舗の関係性: アメリカと日本の人文地理学的考察
      アブストラクト:
      本研究は、人文地理学の視点を用いて、アメリカと日本の都市・地域における実店舗の空間的配置や集積を分析するものである。この研究では、特に、都市圏、郊外、田舎地域などの異なる地域の文脈で、実店舗の配置のパターンや密度、その特色や役割に関する独自性を探る。
      アメリカにおいては、車中心の都市計画や広大な土地利用が、実店舗の分散や大型店の優越をもたらしている。一方、日本は狭い土地と公共交通機関の発達が、実店舗の集積や地域ごとの商店街の発展を促してきた。
      また、各地域の歴史的背景や文化的な要因が、実店舗の役割や特色の形成にどのように影響しているかを詳細に調査する。例として、アメリカのショッピングモール文化や日本の伝統的な商店街の存在感に焦点を当てる。
      この論文を通じて、実店舗の存在とその空間的な配置の関係性を明らかにし、アメリカと日本のリテール環境の違いを理解する上での新しい視点を提供することを目指す。
       
       
  1. 交通学・輸送学
      • 公共交通や私有車を使用した実店舗へのアクセス性を比較
      • 交通手段ごとのショッピングパターンを分析
       
      タイトル:
      移動と購入: アメリカと日本の交通アクセスとショッピングパターンの交差点
      アブストラクト:
      実店舗へのアクセスは、都市構造、交通インフラ、そして消費者の移動習慣に密接に関連している。本研究では、交通学と輸送学の観点から、アメリカと日本の公共交通と私有車を使用した実店舗へのアクセス性を比較分析する。
      アメリカは、都市間の広大な距離と都市の設計により、私有車を中心とした移動が一般的である。この車中心の文化は、ショッピングモールや大型店舗へのアクセス性に影響を与え、特定のショッピングパターンを形成している。一方、日本は、高度な公共交通インフラと狭い地域性を持つ都市構造により、電車やバスを使用した短距離の移動が一般的である。この公共交通を中心とした文化は、都心部や駅近くの小売店や商店街へのアクセス性を高めている。
      本研究は、両国の交通手段ごとのショッピングパターンを深堀りし、実店舗の配置やその成功の要因に与える交通の影響を明らかにする。これにより、交通インフラとショッピング習慣の相互作用が、実店舗の存在やその機能にどのように影響しているかの理解を深めることができる。
       
       
  1. 文化人類学
      • 両国のショッピングに関する文化や習慣を研究
      • 歴史的背景から実店舗の発展をトレース
       
      タイトル:
      ショッピングの文化的景観: アメリカと日本の実店舗の歴史的・文化的進化
      アブストラクト:
      ショッピングは単なる物品の交換以上のものであり、文化、価値観、歴史的背景が絡み合って形成される社会的実践である。本研究は、文化人類学の手法を使用して、アメリカと日本のショッピングに関する文化や習慣の違いを探求し、実店舗の歴史的発展をトレースする。
      日本のショッピング文化は、商店街やデパート、そしてコンビニエンスストアという独特な小売業の形態を通じて、コミュニティとの関わりや地域性を強調してきた。一方、アメリカは、フロンティアの開拓時代から郊外のショッピングモールの台頭まで、個人主義や車文化がショッピングのスタイルや実店舗の配置に影響を与えてきた。
      本研究は、歴史的な文献や民族誌的調査を基に、両国の実店舗の発展の背後にある文化的要因や社会的習慣を解明する。この比較研究を通じて、文化がショッピングの行為や空間の形成にどのように影響を与えてきたか、そして現代のショッピング習慣や実店舗の存在の背後にある深層の文化的価値を理解することを目的とする。
       
 
 
posted_at: 8/13/2023, 12:00:00 AM
edited_at:  8/13/2023, 11:59:00 PM
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Aug 13, 2023 11:59 PM
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Aug 13, 2023
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読書メモ
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目的

コンサルという仕事が面白そうなので、どういうことをするの知りたいと思った。
 

内容

経営コンサルティンの定義は「企業経営に関する問題を調査し、解決策を助言し、必要に応じてその解決策の実行を支援すること」
以前は”ここぞ”というときだけコンサルタントに依頼するという形だったが、最近は月に一度定期的にコンサルがクライアントを訪問してアドバイスするという業務が増えている。
 
コンサルティングの5つの機能
  1. 専門人材レンタル機能(高い能力を持つ人材をプールして、必要なときに送り込む)
  1. 触媒機能(異なる視点からプロジェクトマネジメントなどで組織に刺激を与える)
  1. 情報提供機能(日本では人材流動が低いので、他社や業界の動向などを提供する)
  1. 外圧機能(社内の提案より社外からの提案のほうが関心を集めやすいので、コンサルという外圧を使って何かを提案する)
  1. アウトソーシング機能(クライアントの仕事そのものを請け負う)
 
posted_at: 2/23/2023, 3:00:00 AM
edited_at:  2/26/2023, 6:35:00 AM
posted_at: 12/23/2022, 4:47:00 PM
edited_at:  2/23/2023, 2:39:00 AM
posted_at: 4/10/2022, 6:14:00 AM
edited_at:  4/9/2022, 10:14:00 PM
posted_at: 3/13/2022, 9:17:00 AM
edited_at:  4/9/2022, 10:14:00 PM
posted_at: 3/13/2022, 9:17:00 AM
edited_at:  3/16/2022, 6:37:00 PM
posted_at: 3/9/2022, 7:49:00 AM
edited_at:  3/9/2022, 9:39:00 PM
posted_at: 3/9/2022, 7:48:00 AM
edited_at:  3/9/2022, 12:26:00 AM
posted_at: 3/9/2022, 1:47:00 AM
edited_at:  3/8/2022, 5:47:00 PM
posted_at: 3/9/2022, 12:00:00 AM
edited_at:  3/5/2022, 2:31:00 PM
posted_at: 3/8/2022, 12:00:00 AM
edited_at:  3/5/2022, 2:31:00 PM
posted_at: 3/7/2022, 12:00:00 AM
edited_at:  3/7/2022, 11:25:00 PM
posted_at: 3/7/2022, 12:00:00 AM
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posted_at: 3/6/2022, 12:00:00 AM
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posted_at: 3/5/2022, 12:00:00 AM
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posted_at: 3/4/2022, 9:53:00 AM
edited_at:  3/4/2022, 4:20:00 AM
posted_at: 3/1/2022, 9:00:00 PM
edited_at:  3/4/2022, 4:20:00 AM
posted_at: 2/28/2022, 12:00:00 AM
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posted_at: 2/27/2022, 12:01:00 AM
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