田中角栄こそ、AIに淘汰されない究極の人材である（鈴木貴博） | 現代ビジネス | 講談社（1/4）

キャリア戦略生産性・仕事術 AI・人工知能

AI（人工知能）の進化によって、今から20年以内に、人類の仕事のうち49％が消滅する可能性があると予測されている。これは仕事をAIに奪われる人々にとっては深刻な事態であると同時に、今後就活を始める学生や、転職を考えている20代、30代の若者にとっても、気になる問題のはず。これからの時代、人間はいったいどのような仕事を選べばいいのか? 経営コンサルタントの鈴木貴博氏が解説する。…

田中角栄こそ、AIに淘汰されない究極の人材である（鈴木 貴博） | 現代ビジネス | 講談社（1/4）

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キャリア戦略

早期のCxOキャリアが将来の選択肢を広げる。磨くスキルのポイントは“希少性×再現性×市場性”

20代で突き抜けるための「腹の決め方」──カオスのなかでの「コミットメントスキル」

「キャリアはどう考えているの？」という上司からの問いかけが、私の才能を開花させた──ベンチャー経営者、二児の母、『VERY』専属モデルの“3つの顔”を持つ申真衣に聞いた、仕事も家庭も諦めない思考法

そんなにみんな、「成功」とか「お金」とか欲しいの？──スタンフォード・BCGという“一流キャリア”を経た一休・榊氏が語る「累積思考時間」重視のキャリア論

トップマーケターは経営者であれ──「P/L責任と一歩先のチャレンジを」西口一希の脳内に、ブルーミー戸口が切り込む

社長アイデアも、起点の一つでしかない──急成長SaaS企業FLUX、若手メンバーの躍動と才能開花を引き出す「バリュー浸透」のリアル

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「次のメルカリ」を探す異色キャリアの男：日経ビジネスオンライン

【hey佐藤裕介】天才と呼ばれた男が、20代で経験した挫折から学んだこと「若手エンジニアは“つよくてニューゲーム”状態をつくれ」 - エンジニアtype | 転職type

これからの時代、「問題解決に長けた人」はオールドタイプとして急速に価値を失っていく｜新R25

読書家が注目する｢12月のビジネス書｣ベスト20

生産性・仕事術

勝てる営業組織とは何か？

世界中で続々オープン、ビジネスパーソンのための昼寝スペース「ナップスタジオ」とは？

多様な働き方を推進するなら「透明性」を意識せよ。全社員の給与リストを開示するBufferの狙い

VCこそコンテンツを発信せよ。メディアを活用した新しいスタートアップ支援のかたち【Coral Capital×FastGrow】

イノベーションのために必要な「創造性の3つのレイヤー」とは？Mimicry DesignとDONGURIが提案するファシリテーションとデザインを活かした新たなアプローチ

働きやすさは「調べ、促し、掴み取れ」──ISIDで産育休を経たメンバーが語る、ライフステージ毎に最適なキャリアを獲得するための術

ビジネスで使う文章に「文才」はいらない | 超スピード文章術 | ダイヤモンド・オンライン

勝負のプレゼン 始める前に聞くべき一つの質問とは | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）

官民学のトップランナーが考える、人生100年時代を生き抜くための「能力開発」 | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）

メールが早い人は挨拶を辞書登録している | プレジデントオンライン

「PDCA」は日本企業を停滞させた元凶だ | プレジデントオンライン

東大生の｢脳みそが熱くなる｣ほど集中するコツ 誰でもマネできる｢3つのテクニック｣がある｜東洋経済オンライン

AI・人工知能

Google・Amazonへの採用対抗策？米国ヘッジファンドが挑む、データ人材育成の無料大学

『スタディサプリ』設立に携わった男が放つ、国内トップクラスのEdTechサービス──“記憶のプラットフォーム”構築に挑むモノグサの軌跡と展望

少数精鋭。これが必然的な裁量を生む──ISIDのAI・データサイエンス集団“AITC”にみる、若手が自走する組織カルチャーとは

押さえておきたい、スタートアップの生成AI関連事業創出事例──FastGrow厳選急成長スタートアップ6社の取組み（前編）

PKSHA上野山・STORES佐藤が今25歳に戻ったら「キャリア開発よりも“好き”を追求する」の真意とは──AI全盛期を俯瞰する起業家の想い

「迷えるコンサルタントよ、生成AIという武器を取れ」──GenerativeX創業者×VC対談が示す、生成AIで覇権を握る“新時代のコンサルタント”の条件

失敗プロトタイピングのススメ - CNET Japan

AIがブームで終わるかどうかを見極める「シンプルな方法」（金井 良太） | 現代ビジネス | 講談社（1/6）

人工知能を使えば、「自殺」を8割以上の確率で予測できる：研究結果｜WIRED.jp

役に立つAIシステムを作ることは、まだまだ難しい | TechCrunch Japan

データドリブンの意思決定は4つの問いから始まる

AI の新しいビジネスと従来のソフトウェアビジネスとの違い - FoundX Review - 起業家とスタートアップのためのノウハウ情報

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