薄まる自分
PCやら育児やら、徒然についてメモります。
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残業時間を減らすのか、作業量を減らすのか。

電通での事件に関連して残業に関する議論がいろいろとされている。

 

自殺してしまう前に残業が長かったことが取り上げられており、今後会社において、残業時間の管理および規制が厳しくなるのは目に見えている。

「過労死」という言葉はあまり好きでは無い。

長い時間働いた=過労 で無くなる場合もあるだろう。

しかし、今回のケースは、長い時間働いたからというよりは、その部署の伝統みたいなものや、会社自体の雰囲気、少人数になっても当たり前のように押しつけていたまわりの環境などが影響していのではないかと思う。

 

残業時間を減らすことだけを選択した場合、下記のようなことも起きるだろう。

 

残業を禁止したらブラック企業が生まれた話

http://anond.hatelabo.jp/20161016215206

 

自分も平日に定時退社をしなければならないがために、土日に出社しなければならないというバカみたいな状況を経験したことがある。


残業時間を減らすだけではなく、仕事自体を減らさなければならない。

残業時間を減らすけど、作業量を減らさない場合、仕事の生産性を高めるということが言われたりする。

 

ツールの利用や、ノウハウの共有などの効率化により、単位時間あたりにこなす作業量は多少増えるだろう。

しかし、定型的な作業など無い限り、それほど有効ではない。

 

抜本的に生産性を高めるには、作業量を減らす。やらなくてよいことをやめる。

提供すべきバリューにフォーカスすることが必要だ。

企業は、リスク意識の高まりから、レポートが増え、やるべき作業はどんどん増えている。

 

やらなくてよい作業を効率化するのは本当に無駄だと気付いて、やるべき一つの事だけをやるようにしたい。

 

牛尾さんのブログは参考になる。

「Be Lazy」を極めるためには残業をしてはいけない

http://simplearchitect.hatenablog.com/entry/2016/04/02/193553

 

生産性、単位時間あたりの作業量増やすのではなく、単位時間あたりに提供できるバリューを最大化する。

 

そのために、残業をしないのが先なのか、やることを減らして作業時間を短くするのが先なのか。

 

強制的にやるには、残業時間を短くするのが効くとは思うが、レポートラインなども含めた会社自体の意識が変わっていないと、

隠れ残業が増えるだけだろう。

 

リスクに感じることが最大のリスクであるというのが、日本人っぽい。

- | 23:38 | comments(0) | trackbacks(0) | - | - |
【備忘録】Bash on Ubuntu on Windows 上で、xgboost for Pythonをやってみた。

xgboost for Python を Bash on Ubuntu on Windows で動かしたいと思ってインストールしてみた。

 

ubuntu のバージョンは最新にしておいた。

 

$ cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=14.04
DISTRIB_CODENAME=trusty
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.5 LTS"

 

もし、最新でない場合には、以下のコマンドで最新化してもよいかもしれない。しなくてもよいかも。

 

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

 

xgboost を使うためのコマンドは以下、インストールされているアプリケーションによって、不要な物があるだろう。

python3 では numpy のインストールがうまくいかなかった気がする。

 

sudo apt-get install python-pip

 

sudo apt-get install python-dev
sudo python -m pip install numpy

 

sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install gfortran
sudo python -m pip install scipy

 

sudo python -m pip install xgboost==0.4a30

 

xgboost for Python の動作テスト

 

$ git clone https://github.com/dmlc/xgboost.git

$ cd xgboost/demo/guide/python

$ python sklearn_example.py

 

それっぽい結果が表示されたら成功。

 

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