Kazuhiro Chida

HRをしています。巨人の肩の上に乗る感じで頑張ります。

※人事の壁打ち・ご相談に無料でのっています。お気軽にDMでご連絡ください！

今まで出版した本はリンクにあります。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

『シラート』、感覚が敏感な人とメンタル落ちてる人は避けたほうがいいかもしれない。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

遺伝が弾丸を込め、環境が引き金を引く。最近見た中でいちばんしっくりくるメタファー。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

本当にその通りだと思います。
相手に寄り添うのももちろん大事ではあるのですが、「人格を攻撃しない」「共通の目��について議論する」「どちらが正しいかではなくどちらも叶えられないかを検討する」などのルールを決めて、逸脱した人が確実に罰せられることのほうが重要だと思います。

[おにぎりまん🍙人事の左腕 @ManDropkick]

「心理的安全性の���め方」みたいな話は概略はそうであってもその手法に違和感を覚える。

「他者の意見には感謝する」とか「まずは受け入れよう」とか。それを表面的にやったところで心理的安全性が高まる訳がないと思うのはわたしだけなんだろうか？

そもそも闊達な議論とは異なる思想や意見をぶつけ合うことだ。そしてその衝突は論点の範囲内ではどれだけエキサイトしても良いものだと思う。それは反論も否定もあって然るべきだろうと思う。

大事なのは、他者の人格否定をしないということであり、意見に反対しても感情は受け入れるという切り分けなんだ。

意見に対する否定を相手の感情への否定になっていなか？という視点が足りていないメソッドをよく見かける。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

焦る気持ち、めっちゃありますね。
たぶん名前はまだついてないけど、FDEみたいな形でAIを活用したビジネス組織を���現する専門性として扱われるような気がします。

[吉田洋介｜人事図書館 館長『「人事のプロ」はこう動く』 @trustyyle]

https://t.co/G0Kg4WYR7N

[Nobuhiro Ariyoshi MD @AriyoshiMd]

職場でもっともストレスがかかること

職場のストレス研究60年を統合したメタ分析（515研究・588サンプル、約79万人）

最もストレスとして有害だったのは、忙しさよりも、「何を求められているか不明確」な状態（＝役割曖昧性）。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

生ノースマンうまい

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

久しぶりにポテチたべたら、こんな身体に良さそうな味だったっけ。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

@Miyabi_7cats そうですね、そしてその基準以外は異端になっていく感じだと思います。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

阿部慎之助氏の件で思ったのは、家庭や組織などで通用していた常識が生成AIによって解体されるのだな、と。
社会通念上の妥当性が判例を学習した生成AIによって基準になっていく。
インターネットでこの傾向はあったが、各個人にAIが付くことで一気に固まるのだろう。PSYCHO-PASSの世界が来たね。

[白木俊行｜『組織X』｜リンモチ執行役員｜投資・M&A @toshiyuki_0423]

おそらく、私がリンモチで学べて良かったことBest3に入るであろう、「Good&More」という考え方について、脳科学も交えて解説しています。

相手に伝わるやり方は「内容」よりも「順番」である、という重要な原則についてです。

正論で部下を潰してしまいがちな人は、是非こっそりとご覧下さい。

#8 正しい指摘が部下を潰す｜白木俊行 @toshiyuki_0423 https://t.co/pSxruUUstH

[Startup Archive @StartupArchive_]

Ben Horowitz explains how startup CEOs should think about delegation

“You only get leverage if the person that you hire can do it better than you can. As long as you feel like you��re better than them at it, you’re just going to keep second guessing them and you’re not going to get any leverage.”

Ben argues that your next hire should always be the person who gets you the most leverage. And he believes CEOs should seek leverage in “all spots”:

“As CEO, you can be the keeper of the vision and quality control over the top, but you can’t be the lead engineer forever. Larry Page - as great an engineer as he was - is not an engineer at Google. He just isn’t. And he can’t work on production products because it’s a full-time job… And if Larry can’t do it, you can’t do it either. I guarantee you. You’re going to have to give them all up.”

Source: @ECorner (Nov 2014)

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

��績の問題ではなく、組織のポストと雇用が直結しているのがジョブ型ですからね。日本とは意思決定の感覚違うでしょうね。

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

Cisco が4000人レイオフ。

・業績は非常に好調である
・しかし、市場の急激な変化や競争の激化、AI向け部品の世界的な不足など、事業環境は複雑になっている
・今後のAI時代を勝ち抜くためには、需要が高く長期的な価値を生む分野へ投資を集中させなければならない

という背景から。GitLab社もだったけど、今後も続きそう。

https://t.co/RKzAnMHkmm

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

ニッカフロンティア見かけて買ってみたけど、めっちゃコスパ良いな。普通においしい。

[ナゾロジー@科学ニュースメディア @NazologyInfo]

最悪な職場ストレスは「過負荷」ではなく「役割の曖昧さ」だった、60年分のデータで判明
https://t.co/M8jtct6tmN

米オーバーン大学は、515の研究（60年間・約79万人分）をメタ分析し、職場ストレスにおいて、特に大きな悪影響を及ぼしていたのは「役割の曖昧さ」だったと報告しました。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

人間は自分から変わることは大好きだが、人から変えられることは大嫌い。
これは本当にその通り。多くの人事は、従業員を変えようとして、逆に変わらない状況を作っていないか。

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

今年読んだ本のなかで、一番自分が熱意を傾けている考えに共鳴する本だった。 会社とは顧客に価値を提供することを目的として助け��うコミュニティであり、調達や上場は手段であって避けるべきものではないかと考えていた。 本書はそれを愛と表現し、私はそれに同意する。 https://t.co/0UJnHpzSoU

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

なんか、もう動画は全部AIフェイク動画という前��で見ていかなきゃダメになったね。

[Patrick OShaughnessy @patrick_oshag]

Brian still spends over two hours a day on recruiting and personally hires the top 200 people at Airbnb.

I loved this idea of being in the flow of talent to find the best people:

"Don't do searches. Build pipelines. I try to map out all the best people in the Valley.

So let's say I need to hire really good engineers. I don't do searches. I just informationally meet the best engineers in the world. Every meeting, the job is to get the next meeting, meet someone else.

The mistake people make when they hire. They go, "I need to hire a blank." So they hire a search firm. They give you 50 profiles, and you pick the best one. That is the wrong way to do it.

The best way to do it is pipeline recruiting. You're constantly recruiting, you're constantly meeting people. in advance of searches. And all of it is referral based.

The two ways to find out if people are good – is to start with the results and work backwards to the people.

Find an ad you like and figure out who made that ad. Start with the results. Work backwards to people. Don't start with the resume.

The other thing to do is just keep asking people to build your Rolodex. The moment I find somebody that's really good, I ask them who all the best people they know are.

And I build these little mafias and they tell you who the other good people are.

I am the co-hiring manager for the top 200 people in the company. This is very radical. A lot of CEOs think it's their job to hire their executive team, and their executive team hires their team. I think that is fatal.

You always want to be marrying up, hiring people of the future. It should be like we're reaching. If you can hire them without my help, we're not reaching far enough. You want to hire the very best person you can."

[吉田洋���｜人事図書館 館長『「人事のプロ」はこう動く』 @trustyyle]

※転送・リポスト・コメント大歓迎
『人事AI活用事例レポート2026-国内外100事例から見る成功の要点』作成しました！

最近色々���方から
「具体的な人事でのAI活用事例を知りたい」
「他社がどんな使い方をしているか知りたい」
「どの領域が成果が出やすいか知りたい」
といった声をいただいており、じゃあ事例集があったらいいのでは…ということで作成しました。

国内外で収集した300事例から厳選した100事例をピックアップし、合計120ページ分の資料になりました。（試行錯誤しても全然AIリサーチでポン出しは出来ず、結果相当な手間がかかりました笑）AI活用という意味では一定の数量の事例集ができたのではと思っています。

＜主な活用領域＞
採用・選考支援
タレントマネジメント・配属
���価・マネジャー支援
組織開発・サーベイ
労務・オンボーディング
問い合わせ対応
AI人材育成　などの領域別情報に加えて、300事例から見えてきたAI活用の要点も整理しています。また全事例に情報取得元も掲載してあります。

こちらは元々人事図書館メンバーと経営人事AI Weekly News（無料メルマガ）の特典として制作しており、人事図書館メンバーと、ご登録者のみなさんには既にお届けしています。

メルマガ未登録でご関心のある方はコメント欄よりご登録いただけましたらすぐにレポートをお読みいただけます。（毎週国内外の経営人事×AIの最新情報をお届けしているので損はないかと思います）

またこのレポートの解説も5月5日（火）12時～13時で行いますのでよろしければご参加ください！

[Kazuhiro Chida @320KZCD]

とてもわかる。
AIはファスト＆スローのシステム2を、疲れずにできるので早い。
経験豊富な人ならAIのアウトプットの妥当性を判断できるけど、これから学ぶ人はその深く考えて理解するプロセスの機会を失ってしまう。理解が不要な仕組みにするか、理解を評価する仕組みにするか。

https://t.co/D50ApqDqrz