1. The Study Group

2. = 1 Group

3. Subject
❶ Innovation ❷ Discrete Math
Concept Logic
Technology Set Theory
Social Agenda Game Theory

4. Methodology
❶ Innovation ❷ Discrete Math
Concept Logic
Technology Set Theory
Social Agenda Game Theory

5. 1. Brain Storming
- List the elements on each three
1. Focus Selection
Methodology
- Selecting top three to deeply study
❶ Innovation 1. Study Cycle
Concept
Technology
Social Agenda

6. CONCEPT
- Analyzing
- Disserting
- Convincing
SOCIAL AGENDA
Analyzing - Stock, Share
Disserting - - Eureka
and Compete
Convincing -
TECHNOLOGY
- Analyzing
- Disserting
- Convincing

7. Methodology
❶ Innovation ❷ Discrete Math
Concept Logic
Technology Set Theory
Social Agenda Game Theory

8. 1-2-3 Steps: Almost same as innovation learning steps…
LOGIC
- Formula / Proof
- Problem Solving
- Presenting
SET THEORY
Formula / Proof - Designing
a Stock, Share
Problem Solving -
Problem and Compete
Presenting -
GAME THEORY
- Formula / Proof
- Problem Solving
- Presenting

9. Contribution Member
The High Quality Convents Invitation
as Outputs from Group Work
Only
Target
Student
& Young Professionals
360° Major
Drive Assessment
Competition Between Groups

10. 徹底して効果的であろう学習と価値創造プロセスのをケースを研究。
Model Case そして、これらからベストプラクティスを「盗む」か。
- Harvard MBA Class Study (Discussion Base Learning Style)
- Google Developing Meeting (20% Rule, Time-Management etc…)
- Facebook ( Hackathon, Build first )
- Stanford d-Shool ( design thinking )
- Github
etc…..

11. ベル研究所：
世界の優秀な人材を集め、豊富な研究費を注ぎ込み、
基礎研究にも十分力を入れる経営方針にあったため
と、一般的には分析されている。これらはもちろんそ
の通りであるが、実はもう一つの重要な点があったの
である。以前のベル研究所では、研究所の成果をＡＴ
＆Ｔの事業に導入するプロセスにおいて、すなわち実
用化に当たって研究者自身が自ら、どのようなところ
で実用化試験（Field Trial）を行うかを決め、それに
向けての計画を作り、研究を推進していたのである。
技術を導入する事業側との綿密な共同作業によるもの
であることは言うまでもない。
http://www.crc.uec.ac.jp/pickup/mail/issu25.html

12. Google Innovation System http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20070109/258241/
1．アイデア・メーリングリスト
2．20%プロジェクト
いわゆる「20%ルール」の下、エンジニア
は自分の労働時間のうち80%は既に正式プ
ロジェクトとして立ち上がっている既定の
仕事に費やし、残り20%は創造的なサービ
スを産み出す研究開発的活動をすることが
「義務付けられている」。
3．20%から80%側へ
ベスト100プロジェクトというランキング
が常に更新され、社内で公表されていると
いう。このランキングのアルゴリズムは....
何だと思われますか？
4．Google Labを経てGoogle Betaへ
Google Labで公開される。「どれだけの
ユーザーが価値を感じてアクセスし、ダウ
ンロードしてくれたか、リアルタイムで立
ち上がり曲線が分かります。その反応が悪
ければそのプロジェクトはfull launchに至
らずに停止されます」

13. 1. プロジェクトデータベース
さらに、すべてのプロジェクトを網羅するデータベースが存在してい
る。各プロジェクトの内容、メンバー、活動内容など、あらゆる情報が包
含されており、これも個々の開発関係者の必要や興味に応じて、様々なク
エリー（検索語）を組み合わせて情報を整理したり検索したりすることが
可能だという。例えば、ある２０％側プロジェクトで、どういったエンジ
ニアが労働時間のどのくらいを割いて活動しているかなど。
２．人的資源情報共有メディア：Google Resume（グーグル・レジュメ）
Googleに入社する前、そして入社後から現在に至るまで、いかなる研
究や開発に携わってきたか。また自分の得意とする技術領域は何か、い
かなるスキルがあるのか。こうした情報も社内の開発関係者全員に公開
され共有されているという。技術領域名、取得学位、能力など、様々な
語句をキーに検索可能
ＴＧＩＦ（全社ミーティング）
創業以来続けられているこのミーティングの特徴は「一切タブーな
し」というのが基本ルールだそうで、情報共有の原点といわれてい
る。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20070125/259618/?k2

14. 伝統的な階層型統治を排除するマネジメント政策が「完全な情報共有
の制度化」と「ハッカー倫理の温存」
「優秀なエンジニアが興味や熱意を失うということは、そもそも
そのプロジェクト自体がものにならないか、たいしたことがな
い、ということの証左だ」
・・・だから自分の技術をよく理解している同僚の評価が重視さ
れてる。これが一番納得できる。自分も他のエンジニアも。」自
己評価が約5割、同僚による評価が約5割
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20
070213/261840/?k2

15. 人の能力と、事業アイデアのそれぞれが自然淘汰にさらされる仕組みが社
内に組み込んである。人の能力に関しては、前回評価制度のところで述べ
たが、情報共有の仕組みによって誰が何をやっているかが全員に筒抜け状
態の下で、個々人の技量や能力に対する同僚の評価が形成され、それが人
事上の評価に直結している。つまり、エンジニアコミュニティ内部で能力
が自然淘汰され、その結果がそのまま人事評価に反映される制度になって
いる。
事業アイデアの自然淘汰もしかり。すでに紹介したアイデアMLやエン
ジニアの自由なプロジェクト間の移動（特にプロジェクトから抜ける自由
の保証）、さらに対外的にはアイデアラボによって、事業アイデアは自然
淘汰されていく。個々のエンジニアが自分自身の興味関心に合致するよう
な行動を取ることによって、全体としては最も効率の良い取捨選択が行な
われる。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20
070302/263764/?k2

16. 彼曰く、「これほどまでに情報が開示されているので、自
分は会社から相当信用されているんだな、と強く実感しま
す。これだけ信用されているのだから、自分も会社を信用
できる。会社の成功のために何かしよう、という気にな
る。」
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20
070310/264481/?k2

17. いかに、これらを「盗み」、
そして「革新」するか。

18. Goal
既存のエスタブリッシュメント・枠組みにとらわれず、
根本から人の”学習”と”価値創造”のプロセスを再定義し、
何よりも自由で創造的なコミュニティを世界水準で展開し、
革新的で価値あるアイデアの実現を加速すること。
Principle
- IMPACT / EFFECTIVENESS
（どれだけこのコミュニティー＋の影響を発せられるか）focus.
- WITH SOMEONE GREAT
(自分が本当にすごいと思える人を巻き込んで行く事。）

19. Who:
Three people having a different edge of each (preferred)
When:
Physical Meeting : Saturday Morning ( 7am ~ 8am )
Innovation : 1h
Discrete Math Session : 0.6h
Creative Session : 0.4h
Let’s star a week at Saturday
Where:
Spacious Place ( Café, Co-working space etc… )
What:
Effective/efficient co-learning on innovation ( concept, tech, social agenda )
+ Mathematical thinking ( logic, set theory, game theory )
+ Creative ( whatever something
Great to learn in the group )
FOCUS:
Learning for generating the next innovation. The original purpose of this study group
exists on creating something novel, unique, meaningful, practical not on just learning.
However it does, we will really serious about “how significantly we learn” since the
inputs is the all of the base of creation.

20. To be continued….