コンピューターアルゴリズムの重要性
どうもハリーです。どうもヤマンです。ゴロゴロ起業ラジオは、教育会社を経営しているハリーとデザイン会社を経営するヤマンがお届けする企業やスタートアップに関する話を緩く紹介する番組です。
収録日の今日、雨降ってますね。雨っすね。外出ましたか?あ、出ましたよ。出ましたか?はい。出たときは傘持って行きました?持って行きました。
小山さんはいつも外に出るときは必ず傘を持って行く人ですか?雨が降ってたら傘はかけるよね。降ってなかったら?持っていかない。なるほど。つまり小山さんはコンピューター的な振る舞いを自らに課すことで、決断の成功率を高めスピーディーに物事を処理しようとしているということですね。
よくそれに気づいたね。はい。なんだなんだ?何か難しいこと言ってたぞ。ということで今日は決断の話です。なるほど。経営している人とかフリーランスの人なんかはね、特に毎日が決断の連続なんじゃないかなと思いますが、人は本当かどうかわかんないですけど、無意識のうちに1日3万5千回決断しているそうで。そんなにしてんの?
本当細かいやつですよね。さらにその中の重要な決断、それこそ会社の大事な決め事とかは1日7回までしかできないとか20回までしかできないとかいろんな話があるんですけど。何をもってして重要な決断とするかだよね。何をもってして重要とするかによって変わるよね。
そうなんですよ。その決断力がないとか、あと判断が遅いっていう悩みを持っている人は多いんですけども、やっぱりいい企業家は早く正しい決断を出せるというのも一つ重要なスキルなので、今日はその決断をコンピューター科学や数学の知見を元に変えていこうと思います。
さっき言っていた雨が降っていたら傘を持って行く、そうでなければ持っていかない、っていうのはこれは立派なコンピューターのアルゴリズムなんですよ。
普通にプログラム的に記述できる。
まあシンプルですもんね。
Take umbrella, else, do not, なんとかみたいな形で書けると。
で、そのコンピューターのアルゴリズムというのは、いわば最良な結果を得るために考えられた方程式なんですよ。
なのでコンピューターのアルゴリズム、いろんな頭のいい人たちが考えた最良の結果を得るために考えられた式を普段の生活の中にも取り入れていくといいんではないですかっていう話ですよ。
決断が難しい時の難しいなと感じる理由としては、やっぱりその決断をしないといけない場面、特に仕事の時とかで未来がどうなるか分からない不確定であるとか、手元の情報が不十分であるとか、
どれもいい選択肢見えるなとか十分な時間がないなとか、そういった中でもどれかを選ばないといけないというところがやっぱり難しい理由かなと。
何も選ばないという選択肢ももちろんありますけど、やっぱりそればっかりしているとなかなか成長もできないと思うので、正しく決断をしていきたいというのが本音だと思います。
本当ね、経営者にとって成長と維持って全然違いますもんね。
現状維持みたいな。
そう、現状維持と。やっぱり成長するためには決断しなきゃいけないんだなって改めて思いますよね。
ただそれがやっぱり難しい。間違いたくない。
そう、失敗したくないしね。
アッカするんじゃねえかって思うからね。失敗した時にね。
分かんないですよね本当に。
分かんない。
でも、コンピューターアルゴリズムはそれはさておき一連の流れに従ってアウトプットするっていうのを決めているんで、それを取り入れれば悩むことはないんですよ。
確かにね、こうなればこうするっていうふうに自分の中で定義しておくっていうことだよね、多分。
そうそうそうそう。だから雨降ってたら傘を持っていくができるんだったら、もうあとはその方程式を、いかにいい方程式を知っていくかっていうことだけで日々の効率が倍ゲームですよ。
じゃあ今回のこれをマスターすればもう難しい決断も悩むことも心配することもなくできるようになる。
おっしゃる通り。
いいね。
で、やっぱね、決断系の本っていっぱい出てるじゃないですか、ビジネス書とかでも。
僕も好きで読んでるんですけど、みんな言ってることやっぱバラバラなんですよね。
あるあるですね。
ざっといくつか紹介すると、2分以内で終わるタスクは優先的に処理するとか、最も手間のかかる仕事を先に終わらせようとか、
あとは、まずは自分の趣味とか家族との時間を最優先して空いた時間に仕事を入れましょうみたいな人もいれば、
明日できることは今日やらなくていいとか、先延ばしにしてもいいよみたいな人もいて、
まあ多分これら全てはそれぞれ役に立つんですけど、言ってることがバラバラだと、バラバラなんだけど、これら全て共通するものがあって、
やっぱこれもプログラムで書くことができるなと思うんですよ。
さすがエンジニアですね。
エンジニアというにはスキルが低すぎるんですけど。
でも本当に例えばその2分以内で終わるタスクは優先的に処理するとかだったら、
もしタスク一覧表みたいなのがあったら、それバーッと見て、2分以内に終わるものをまずは終わらせるっていう、
簡単なプログラムですね。
みたいな形でどれもプログラム的に書くことができると。
その中のどれを選ぶかっていう話なんですけど、
その中の1つを今日は紹介したいなと思いまして、
結構いっぱいあっていくつか紹介したいんですけど、時間的に1つだけかなと。
最適定詞問題とは
これがちょっと個人的に最も面白いなと思ったんで、
これを紹介していきたいんですけれども、
これが最適定詞問題と呼ばれるやつです。
最適定詞問題。
聞いたことはないですね。
ないですね。
最適定詞問題または秘書問題。
秘書問題。
秘書、社長秘書みたいな秘書ですね。
秘書問題。
これなぜ秘書問題と言われるかというと、
この前提条件として、
じゃあ秘書だとしましょう。
複数人の秘書候補者が面接に来ます。
あなたは社長だとして秘書を雇いたいなと思っていて、
採用の募集を出したら何人か来ましたと。
面接に来るんですけれども、
この面接に来たら、
その場で採用・不採用というのを決めないといけないんですよ。
1人ずつ来ます。
1人見てこの人を取るか取らないか。
取らなかったら2人目をまた来て、
次の人取るか取らないかっていうのを決める。
つまり全員を面接して、この中でこの人良かったねっていうのは
無しとしますっていう。
で、採用するのも1人だけですと。
めっちゃむずいやん。
難しいでしょ。
めっちゃむずいと思う。
で、これ難しいのがやっぱり今面接している人が
一番良い人かどうかがわからない。
そう。
やっぱ一番良い人を取りたいわけですから。
そうですよ。
この今見てる人が一番良いかもしれないし、
でももっと良い人がいるかもしれない。
うん。
そうなった時、どうする?
例えば5人面接今日来るとしたら、
5人は絶対見たいっていう欲望があるよね。
見たいですよね。
見たい。
で、その上で判断したいなって思うんだけど、
それができない。
はい。
決断だねこれ。
どうします?
いやもう、そのポイントで良いと思った人取りますよね。
それだったら。
えーと、つまりどういうことですか。
もう少し具体的に言うと。
具体的に言うと、今日5人来ますと。
はい。
で、1人目にめちゃくちゃ良い子が来るじゃないですか。
はい。
じゃあもう採用します。
この場合はね。
なるほど。
じゃあもうその2人目以降は見ない。
見ない。
はいはいはい。
え、だってそういうルールでしょ。
良いかどうかっていうのは。
自分の。
うん。
自分の出したタスクをこの子だったら全部こなしてくれるかどうかの判断ですよね。
うーん。
なるほど。
うん。
まあ、うーん。
ちょっとプログラム的に書きづらいかな。
あー書きづらいですか。
書けなくもないのかな。
わかんないですけど。
なるほどね。
うん。
僕の場合はね。
ちなみにこの最適停止問題どういう時に役立つかというと。
最適定詞問題の応用
面接で1人来てその場で決めないといけないっていうことはあんまりないかなと思うんですけど。
ただよくあるのがちょっと仕事と関係ないところで行くと。
引っ越ししたいけど部屋を新しく探すと。
うん。
いう時に1軒見てまあ良かったね。
でまた次のとこ行くけど。
次のとこ行ってる間に1軒目のところもう取られるかもしれない。
はいはいはい。
あり得るですよねそれは。
うん。
とかあとはこの結婚相手を探す時とか。
うん。
前の人の方が良かったなとかもっと良い人いるんじゃないかなとか思ったりとか。
あとはポッドキャストの相方探すでもいいし企業の共同創業者を探すでもいいし。
やりたいことがわからないとかでもいいし。
なんかねそういう複数選択肢があってどれを選ぼうかなみたいな時にこの考え方が非常に強力だと。
おー。
で小山さんはとりあえず1人目見てなんとなく良さそうだと思ったらその時点で終了というルールでしたけれども。
細かくやるには結構数学の話になるんでそれを知りたい人は予備乗りたくみさんとかのyoutubeでね詳しく解説されてるんでそちら見てもらったらいいと思うんですけど。
はいはい。
ざっくり言うとじゃあ例えば4人候補者いますと。
うん。
で1人目とりあえず1人目をもう選びますってなったらその人が一番良い確率って何%だと思います。
4分の1ですよね。
そうですね。
25%。
25%ですよね。
うん。
でつまり75%もっと良い人がいる可能性があるってことじゃないですか。
うんうんうん。
確率だけ見たらね。
うん。
じゃあこの時どうすればいいかというとまず1人目の人をスルーします確実に。
うん。
で候補者の点数は後から面接した時点でこの人は何点だなっていうのが分かるとしたら。
うん。
1人目の人じゃあ仮に70点だったとしましょうと。
はい。
でもこの人は確実にスルーします。
うん。
で次2人目以降でその70点より良かったらその時点で採用して終了っていうルール。
なるほど。
はい。
なので1人目70点です。2人目が65点だったらスルーします。
うん。
2人目75点だったらその時点で採用しますという仕組みにしましょうと。
はいはいはい。
でこうした時の確率最初25%でしたけど。
うん。
1人スルーするとえっとね45%かな。
あ、めっちゃ上がるじゃないですか。
まで上がります。
うん。
はい。
じゃあ1人目スルーして上がったから2人目もスルーしましょうかと。
うん。
なったら今度は2人スルーして仮に1人目60点2人目70点だったとしますと。
そしたらその今まで見てきた中その2人の中の良い方の点数。
うん。
ここだと70点ですよね。
うん。
を基準として3人目4人目がそれより良かったらそこで採用するっていう。
なるほど。
最適停止問題の解説
3人スルーにした場合その3人目4人目そこで最も良い人を採用できる確率が41%になるですって。
へーなるほどね。
じゃあ3人スルーしたら今度4人目1人しか残ってないので自ずとその時点で採用しないといけないですけど。
うんうんうんうん。
まあ最初と同じく4分の1ランダム選んだのと同じなので25%ですと。
うんうん。
なるほどね。
これです。
これか。
いやでもさ難しいよね。
なんていうのプログラミングで機械的な考え方でいくとそれすごく理にかなってるなと思うけど。
はい。
そこに感情が混ざるじゃないですか我々の。
はい。
やっぱその方式で言って4人目まで言って4人目がもうものすごいダメなもうゼロ点な可能性もあるわけじゃないですか。
はいはい。
もちろんゼロ点じゃない可能性も同じくらいあるんですけど。
はい。
そこの自分の感情の恐怖が怖いですよね。
感情なんかいるんですか。
そっか。今回は感情は捨てて決断していかないとダメだもんね。
まあまあそこまでドライになれとは別に言わないですけど。
今回そのこの話って最適な選択をできる確率が一番高い仕組みはどれかなっていう。
そうだそれだ。
形なんですよね。
うん。
だからやっぱりその何人かスルーするにしてもその中に当然一番いい人が含まれてしまう可能性もあるわけなんですよ。
そうだよね。
うん。
はい。
だけれども確率だけ見たときに一番高くなるのが4人の中だと一人スルーするのが一番高かったですよね。
なるほどね。
でこれをならしていくと要はその何人かスルーして基準点を定めてその後最もいいのを選ぼうっていうのがこの最適停止問題の答えなんですけど何%スルーすればいいのか。
そこだよね。
でこれはまあ答えだけ言うと37%です。
37%スルーするのが一番確率は上がるの。
一番確率が高いです。
へー面白いなあそれ。
そうだからその最初に言った部屋を探すときとかも例えばじゃあこの期間10件見れますってなったら最初の3件か4件を基準点探しに当ててその後それよりいいのにあったらもうその時点で決めるといい選択をできる可能性が高い。
なるほどねーいやこれさなんか今就活してる人とかさなんかその結婚相手探してる人とかパートナー探してる人とかにすごいいい方法ですよね。
いいと思いますが結婚相手探しとかでこれやられたらすげーなと思いますけどね。
最適停止問題を応用した実際の例
すごすぎる。
でもさその冒頭で言ったようにその人間生きててその決断するシーンってその人によっては何個って言ってたっけ10個ぐらい?
あーはいはい10個ぐらいとかですね。
あるわけじゃないですか。
はい。
そこで一個一個なんか自分の精神的労力とかいろんなことを使いながら一個一個本気で決断するというのはもちろん大事ですけど。
うん。
ある程度自分の中でこういう法則決めてサクサクサクっとやってなんかAっていう決断では悪い結果だったけどBとCはすごい良かったみたいなことになってくると思うんですよ確率なんで。
うんうんうん。
なんで相対的に見て良かったねってなる方が僕は効率的だしその労力的にもいいなと思います。
そうですねいや本当におっしゃる通りだがその大事な本当にもうめちゃくちゃ大事な決断は別にこれ使わなくていいと思うんですよ。
さっき言った結婚が37%スルーして。
結婚は意外と使っていいかもしれないですけど。
ねえ面白いねでもこれね。
ただそのいくつか大事なことを毎日決めなきゃいけない中で一つその大事なことにやっぱりリソースを当てたいんでそれ以外のことはやっぱこういうアルゴリズム的に処理をしていくことでその本当に大事な一つにより注力しやすくするっていうのは大事かなと。
なるほど。
雨が降ってるから傘持って行こうか持って行く前かとかで15分とか悩んでたらもう。
そうだそうだ。
終わりじゃないですか。
はい。
なのでそれと同じぐらいのレベルにまで簡単に処理していく方法が見つかっていくんじゃないかということで。
なるほどね。
そうだからなんかねこれを見て思ったのが結構前なんですけどその共同創業者探し問題の時に。
うん。
覚えてますこれ一番成功しやすい人はどういう人かっていう話を前にしたんですけど。
なんかそんな話ありましたね。
えっとね選択肢が友達。
うん。
知人。
うん。
同僚。
うん。
まあいっかその3つの中だったら。
えそんなのあったっけ。
ありましたこれ第シャープ1とか2とかなんかそんぐらいだったかな。
あー身になってないなー覚えてないなー。
まあまあまあこれは一番成功確率高いのは同僚とやるのがいいっていう。
あーはいはいはいはいはい。
でその話と今回の話を混ぜ合わせると。
うん。
同僚ってもともと自分が勤めていた会社で一緒にやりそうな人探すっていうことだと思うんですけど。
うん。
そういうそのもともと会社勤めしている時ってわかんないですけど10人とか20人とかそのいるわけじゃないですか。
うん。
その中でやっぱり誰がいいのかなっていうのは起業しようと思った時点でそういう目で人を見ると思うんですよね。
はいはい。
でその中でこのいい人を探すっていうやり方と今回の最適停止問題。
うん。
割とちょっと近い部分あるのかなと思っていて。
あーそうですね。
友達とかから探すとか家族とか知人から探すよりもそっちの方がよりいい人と一緒にできる確率が高いのかなという気がしていて。
確かに。
この最適停止で最適なポイントで止めるっていう感じであっているのかな。
あってます。
最適停止。
多分。
はいはいはい。
最適停止ね。
覚えるぞこれは。
なんかねこれ使える場面で行くとあのね休日のショッピングモールの駐車場。
うん。
激込みじゃないですか。
激込みね。
なんか立体駐車場1階満車2階満車3階満車みたいな。
はい。
4階だけ空いてるなみたいな時。
うん。
どこ止めようみたいな。
意外と入口の近く空いてんじゃねみたいな。
うんうんうん。
感じで行ってまあ空いてたり空いてなかったりとかあると思うんですけどここでも使えます。
どう使うの最適停止問題。
えーと要はじゃあその入口から。
うん。
入口というか駐車場の入口からその建物ショッピングモールの入口までの距離。
うん。
を出して。
うん。
あれあってんのかな。
その中の37%はスルーして。
うん。
あれあってんのかな。
わかんなくなってきた。
なんかね乗ってたんすよ駐車場で使えって。
いや俺あの全部あのモニターに従って従いますよ。
もう満車ってなってたらもうスルーして。
うん。
空ってなってるところで探すしかなくない。
まあまあまあそうですよね。
うん。
あーあったあった。
ショッピングモールではないかな。
どっちかっていうと例えばなんか誰かの家に行きます。
うん。
でまあ家から近くてかつ安い駐車場に止めたいじゃないですか。
間違いない。
でもなかなかそんなところが空いてるかどうかは最近だったらねなんかネットで空車情報見れたりするんですけど。
うん。
まあここからあのだったら歩いてもいいかなけどここからは遠すぎるなみたいなところからスタートして。
はいはいはい。
まあ最初37%ぐらい。
うん。
はずーっとスルーして。
うん。
確実に空いてるんだったらいいですよその近いところと。
空いてるかどうかわかんないときはその37%スルーしてそこから先空いてるところがあったらもうそこで止めていいっていう。
あーなるほどね。
近いところに行ってぐるぐるしたりすると結局その時間も食うしガソリン代も食うしっていう一か八かよりは最初スルーしてそっから次空いてたら止める。
なるほどね。
はいはいはい。
いやだからもうこれ多分空いてないだろうなーって言って空いてるとこ見つけたらもうラッキーで止めるけどこれ空いてるけどどこが最適かはわからないときはまず空いてるけど一個飛ばした方がいいってことだよね。
他の場面でも活用できる可能性
空いてるけどそうですねその辺はスルー期間として。
なるほどなるほど。
ここでめちゃくちゃガラガラだったら多分この先も空いてるだろうと思ってもっとガンガン行ってもいいと思うんすけど。
最初もいやなんかほぼほぼ9割方埋まってんなみたいなときはそういうアルゴリズムをカチッとスイッチ入れたらいいかなと。
超満車で4階だけ空になってるけどこれ多分空いてても2,3台4台ぐらいだなーっていうときはその37%に乗っとって最初の一個はスルーしてそこで基準点作って回ればいいってことだね。
そういうことですね。
あーなるほど。でもなーなるほどなはいはいはい。
ちなみに今回参考図書がアルゴリズム思考術っていう本なんですけど。
はいはいはい。
今見てたらねそれの詳しい表が載ってますね。使用率によって何台スルーするべきかっていう表が載ってるんで。
より詳しく注射に困ってる人は見てみるといいんじゃないでしょうか。
なるほどね。
ちなみに小山さんはこういう決断する時の考え方とかマイルールみたいなものってありますか。
マイルールは全然なくて結構それこそやっぱり経営者って決断の連続だし決断できることがやっぱり経営者だと思うんですね。
逆に言えば決断できない人は経営者じゃないって思ってるぐらい重要なことだと思ってるんですよね。
にもかかわらず。
どういうふうに決めてるんですか。
何のノウハウもないね俺。
エイヤーで。
エイヤーですね。ある程度いろいろ想定していろんなことを天秤にかけながらその決断する事柄のジャンルにもよりますけど。
例えば仕事とかで決断する時に僕が一番重要視してるのが拡張性?
拡張性。
広がり?
広がり。
広がりこと。例えば新しい事業でこれ始めるかどうか。
これ始めてたとえ上手くいったとしても全然金にならないぞと。
はいはいはい。
なんだけどなんかこれ金にならないんだけどここでこのポイントを超えるとものすごく将来的に広がってお金になるかもしれないとかめちゃくちゃうちの商品のファンになるかもしれないとか。
もしくはこれがきっかけでこういうネットワークがつながる可能性があるとかそれって拡張性があるって言ってるんですよ僕。
はいはい。
でそういう時はやる。
やる。
逆にこれめちゃくちゃ上手くいきそうでやったら絶対売上こんだけ例えば10%伸びますよと。
うん。
なんだけど10%で天井が10%だとでそれ以上に何も拡張性がないと。
うん。
いう時は一見美味しそうな話に思えても僕はNOと言います。
NOと言いますか。
拡張性の重要性
NOと言いますね。なので僕は仕事において決断する時はその拡張性っていうのはかなり重要視してますね。
拡張性があるのかないのかっていうベクトルで判断してます。
拡張性ね。はいはいはい。
これやってもしんどいだけなんだけどものすごいこういうところでこういう広がりがあるかもしれないみたいな話だと割り返し飛びついちゃいますね。
あーありますねなんか僕もウェブの制作受託でやりますみたいな時もこの仕事を受けておくと例えばなんかECサイトを作る仕事とかだったらそこでなんかちょっとノウハウ学べるなみたいなのが後々自分でもそういうECやりたいなと思っていたら事前にそれを受けておくことでノウハウも得れるしお金ももらえるしいいけど。
僕もこのポッドキャストをハリーさん誘ってくれたじゃないですか。はいはい。
そこに僕は即答でやろうって言ったと思うんですよ。
そうだそうだ。
あの時も僕はこれに拡張性を感じたんですよ。
どんな拡張性があるんですかこれ。
僕らこれ大変じゃないですか正直。
大変ですよ。
週に1回収録してて別にこれでお金も稼いでるわけでもないし。
はい。
ただ僕らが普通に喋ってるだけですけどそれに対してどういう拡張性を僕が感じたかっていうと。
はい。
まず週に1回必ずこうやって喋る練習にもなるよね。
喋る練習。
喋る練習にもなってそのそれが公開されて自分でも聞き直せるよね。
はい。
喋るネタ探して自分で勉強しなきゃいけないよね。
インプットを増やす。
インプットしなきゃいけない。
これ強制的にそういう環境に置くと。
はい。
で必然的に自分のその勉強する姿勢みたいなところに対して拡張性を感じたよね。
ほうほうほう。
でその音声で何かこうネットワークって全くなかったんで今のところそんなにネットワークそこまでできてるのかできてないかわからんけどなんかそこにも拡張性を感じたんですよ僕は。
おーそうなんですね。
初めて聞いた。
とかあとこれがなんか後々になって自分にとってすごい価値のあるものになるなと思ったんですよ。
その例えば自分が10年後20年後どういうポジションになってるかわからんけどその時に自分がどういうことを学んでどういうことを発信してたんだっていうアーカイブされたものを見れるわけじゃないですか。
はいはい。
これがなんとなく価値のある時代になってくるんじゃないかなと思ったんですよね。
おーそうなんですね。
それがたとえ価値がないものであったとしても自分にとってはすごい貴重なものですよね。
そこに僕は魅力を感じたしもちろん週に1回ハリーさんとこんなによく喋るって僕たちの関係性についてもプラスじゃないですか。
週に1回ここまで話す人いないですからね。
外部の人とね。
内部の人とか家族とかだったら話別だけど。
なんで僕はこのポートキャストに関してよくさ会社とかでも最近言われるのが経済資本って言ってそのお金とか売り上げとかばっかりじゃなくて環境資本っていう言葉もあって。
環境資本。
それってやっぱ人とのつながりとかそれもなんていうのお金にはならないけどちゃんと価値あるものじゃないですか。
困った時に助けてくれる人とかこんな人いないって紹介してくれる誰かとか。
それもある意味資本だなと思って。
僕はこの環境資本に拡張性を感じて僕はこのポートキャスト2つ返事ではいやりますって言いました。
なるほどそこの資本に投資しようっていう。
そういうことですね。
考えがあの時あったわけですね。
なんでねその今回のその最適停止問題なんかうまく取り入れたいですよね。
うまくそうですね取り入れてもらったらいいんじゃないでしょうか。
なんかそれなりに僕も悩んでるんでこれやった方がいいのかなとかもっといい方法あるんじゃないかなとか。
最適停止問題と37%の確率
だからそこスパッと37%は基準値作るために捨てると。
とりあえず。
そうですね。
それ基準でいいか悪いかを判断してそれの繰り返しだと。
そうですねそれが最も最善な選択をできる確率が最も高い方法。
確かに知りませんでしたわ37%。
この37%ってどういうエビデンスから生まれたんですかね。
これはでも本当に確率ですね。
4人だったら何通りあるんだ。
いろいろyoutubeとかを見てもらったら詳しく解説があると思うんですけど。
4人いたらその中で一番いい人っていうのはすでにいるけどその人が誰かはわからないっていう話なんで。
その人に出会う確率っていうのを1人目スルーした時2人目スルーした時とかっていう風に出していくと確率が出せる。
でその確率が高くなるのが37%スルーっていう。
なるほど。
っていうねこういうアルゴリズム的な考え方っていうのはね。
今回ね1個だけしか紹介できなかったんですけど他にもねまだまだたくさんあるんでね。
評判が良かったらねまたやっていきたいなと思いますので。
ぜひね今回の話を聞いて面白いなと思った方はですね。
Apple PodcastのレビューやSpotifyのフォローコメントをお待ちしておりますと。
お待ちしています。
ぜひお願いします。
ということで今週も聞いていただいてありがとうございました。
ありがとうございました。
ではまた来週お会いしましょう。
さらっ。
兄弟番組のゴロゴロトーキングではヤマンがビジネス情報をゆるーくお伝えしています。
概要欄にリンクを貼っていますのでこちらもよろしくお願いします。
