毛糸ブログ

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「時間内にできることをやればOK」という考え方で物事に臨むと，ストレスをあまり受けずに済みます。

あらかじめ時間を決めておき，おおまかな作業内容も決めておくと，習慣がしやすいです。たとえば，私は最近，平日朝は英語を読むこととブログを書くことを習慣にしています。作業内容は，英語の論文の要約を日本語訳することと，自分が今考えていることを短いブログ記事にまとめることです。所要時間は会社に行くまでの30分と決めています。

しかし，その時間を超えてタスクが発生してしまうと，他の予定に悪影響を及ぼしたり，タスクが終わらないことに対して焦りを感じてしまいます。これでは習慣づけを阻害することにつながりかねません。

そういった状況を回避するために重要なのが「時間内にできることをやればOK」という考え方です。

この考え方を実行に移すと，あらかじめ予定していた時間を超えて作業をすることがなくなるので，他のタスクを犠牲にすることなく，目的のタスクを終わらせることができます。

もちろん，そのタスクについて，一定の質や量のアウトプットが求められている場合には，「時間内にできることをやればOK」という考え方は必ずしもふさわしくありません。求められるアウトプットの要件を満たせないのであれば，いくら時間内に終えたとしても，本当に達成すべき目的が達成できないからです。

しかし，学習の勉強の習慣付けのように，必ずしも進捗が重視されないようなケースであったり，思案を巡らす時間を確保するという目的であれば，「時間内にできることをやればOK」という考え方は自分を追い込まなくて済むので，ストレス軽減に役立ちます。

必ずしも成果を目的としないタスクについて，あらかじめ時間を決めて，その時間内にできることをやるという考え方で望むことで，ストレスが軽減されます。

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2021年6月現在，主要な会計基準において人的資源を企業の貸借対照表に計上する（オンバランスする）会計処理は認められていません。

しかし，人材は企業の営業活動と成長に不可欠な経営資源であるため，これを会計情報として開示しないことにはひっかかりを覚えます。

この記事では人的資源の会計処理について，どういう可能性があるか考察します。

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この記事では研究におけるニーズとシーズの考え方について説明します。シーズとは研究において解決したい課題のことであり，ニーズとは何らかの解決手段のことです。

何を解決したいのかをまず考える

教科書を読んで面白い分析手法や方法論について勉強したとします。

研究ではそれを何に使うか，何に活用するかという視点がとても大事になってきます。

何に使いたいかによって，その手法や方法論をどう改良し発展させていくか，その方向性が決まります。

重要なのは，課題意識がまずあって，それに対して道具を準備するのだということです。今できていないことを可能にするだとか，問題のあることを改善するだとか，そういう課題感に基づいて道具に向き合うことで，研究の方向性を見失わずに済みます。

課題ドリブンで学ぶ

ニーズとシーズ

「ニーズ・ベースで考える」というフレーズが，このような研究アプローチを端的に表現しています。

ニーズとは，何かを必要とする気持ちです。マーケティングの世界では，消費者が欲しいという気持ちや，消費者が解決したい課題を，ニーズという言葉で表しています。経営学における「マーケット・イン」の考え方にも通じるものがあります。

ニーズとシーズとは？マーケティングに欠かせない2つの視点を解説

ニーズ・ベースの対義語は，シーズ・ベースです。シーズ・ベースとは，すでに持っている技術や知識を活用しようというアプローチをいいます。経営学における「プロダクト・アウト」の考え方と似ています。

シーズとは種のことです。すでに持っている研究の種をまいて，それを成長させ果実を得る，そんなイメージです。

ニーズ・ベースとシーズ・ベース，どちらのアプローチによって研究を進めるかには，正解はありません。しかし，研究価値を他人に理解してもらうには，他人と共有できる課題を解決したという役立ちがあったほうが良いでしょう。

特に社会科学は，人間社会における諸課題を解決するという大きな目的がありますから，会計学や経済学の研究においてシーズばかりに目がいってしまうと，その研究は評価されにくくなるかもしれません。

課題，ニーズの見つけ方

自分の経験や知識のない分野でニーズを発見するのは難しいことです。必要であれば経験を広げたり知識を広げるといったことが必要になるでしょう。

しかし，ひとたび問題意識を持つことができれば，それを解決したあとの理想像を掲げることができます。そしてその理想と現状の差を知ることによって，自分の研究の方向性が見えてきます。

研究上の課題やニーズには，それを解決したいという強い熱意が必要で，それは自分の知識や経験に基づいて湧き上がってくるものです。

日頃から「課題はなんだろう？」と考え続けることで，研究テーマにふさわしい問題意識が醸成されます。

書籍『独学大全』の第7章には，ニーズの見つけ方に関連するテクニックが説明されています。「知りたいことを発見する」という章で，独学者が何を学ぶかを見つけるための方法論を解説しています。その方法論は研究課題を見つけるのにも役立ちます。

接続行列も隣接行列も，ともにグラフを行列で表現したものです。

本記事ではそれらの定義と，複式簿記との関係を簡単にまとめます。

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複式簿記のフラクタル構造について，Twitterでこんなコメントをいただきました。

簿記を仕訳数の多次元でとらえたらフラクタルになりそう。

— ケイバリュエーション☻ (鈴木健治) (@info_kvaluation) June 15, 2021

この記事では複式簿記のフラクタル構造についてアイデアを整理します。

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『独学大全』第１０章「集めた資料を整理する」で紹介されている要素マトリクスは，集めた文献を同じ視点で読み，整理するためのテクニックです。

文献の「要素」もしくは「視点」を予め定めておき，その情報を拾うように文献を読むことによって，たくさんの論文を同じ視点・同じクオリティーで読むことが可能になります。

書籍の中で挙げられている必須のトピックは，次の3つです：

• 著者や題名，掲載誌などの書誌情報
• 発行年（年代順にソートするため）
• 研究目的（仮説やリサーチクエスチョンを含む）

あまりたくさんの要素を挙げると機動力が落ちるので，自分が文献を読む目的に沿って，本当に知りたい情報のみを拾うのがいいのかもしれません。

『独学大全』その他のトピックとして10以上の視点を挙げています。私がこれから研究したいと考えている「複式簿記の数学的研究」について要素マトリクスを作るなら，次のようなトピックを挙げます：

• 分析の手法と前提，用いる数学概念
• 研究の著者によって書かれた意義，長所・短所
• その研究の価値・貢献・新規性は何か
• 残された課題・限界は何か
• 論文に示された方法の中で厳し過ぎる条件はないか
• 応用上の困難になりうる可能性はないか