フレームワークに則って昨年の振り返りをしてみた。

皆様、あけましておめでとうございます。

本年もよろしくお願い申し上げます。

年末年始は、妻と自分の実家廻りをしておりました。

行き先は長野と富山ということで、暖かく迎えていただきながら、中部・北陸の美味しい酒・魚と、普段全く見ない分だけより面白い気がするTV番組に現を抜かしておりまして、昨年の振り返りをするのを後回しにしておりました。

しかし、ただ振り返りをするのも能がない。あと、振り返りに出遅れた中、普通に振り返りをするのもなんかダサい。

仕事のできる人はビジネスパーソンだろうがデータサイエンティストだろうが皆パターン化を行なっているのである

ということで、フレームワークに則った振り返りを行なってみることにしました。

尚、フレームワークの出所は妻のブログです。決して、決して、ブログやフレームワークの宣伝をしろと脅されたわけではございません。

概要

フレームワークですが、決して複雑なものではなく、↓のようなものです。

振り返りはそういう時間を持つことに意味があるので、チェックリスト的に多方面から振り返ることができるフレームであれば十分だと思います。

このツールを使う時のポイントは、関係性のあまり深くない人同士で発表し合う（その方が後腐れなく本音を言い合える）ことのようですが、生憎ボッチの自分にはそのような機会がないので、この記事で公開する形で発表してしまいます。

採点結果

まずは採点結果をまとめたレーダーチャートを示します。matplotlibで書いたので最初の図とは見た目が違うこと、ご承知おきください。

以下、詳細。

仕事 今年1年、仕事に満足できたか 7点

10年弱過ごした大企業生活から、一転して起業家生活に移行し、悪戦苦闘した1年でした。

やりたいことの100点満点が大きく変わったので、とても10点はつけられません。

が、とにかく目標を目掛けて努力し続けることはできた、という意味では5点以上はつけられるかなとは思います。

家族 今年1年、家族やパートナーとの関係は良好だったか 8点

高い点数をつけましたが、精神的に浮き沈みが激しくなりがちな仕事をしていた中で家族関係が良好であり続けられたのは、自分の力というより妻の理解に依るところが大きいです。

そんな良き妻をGETした過去の自分を褒め称えつつも、調子に乗り過ぎず、他力本願ではなく自分も余裕を持って家庭と仕事の両立という命題に向き合っていければと思い、10点満点から少し減点をしておきます。

健康 今年1年、健康でいられたか 5点

運良く大病はせずに1年を過ごすことができましたが、心身ともに重圧が少なくない中で、特に後半は低空飛行を続けてなんとか着陸したという健康状態でした。脳の働きに対して身体がついていけていない感が強くありました。

どうしてもやりたいこと、やらねばならないことに注力してしまいがちで、PCの前にいることが多い１年でしたが、今年はさすがにPCの前を離れて体を鍛えることをルーチン化したいと思います。

お金 今年1年、家計は良好だったか 5点

昨年はお仕事のご依頼にも恵まれ、現状で家計のキャッシュフローに特段影響はないものの、起業家の宿命で、今後も安泰と言い切れることはあり得ないのが実情です。

会社のポートフォリオ、あるいは自分のポートフォリオとしても、家計に負担をかけない体制を早めに構築したいところです。

人間関係 今年1年、人間関係は良好だったか 3点

低い点数をつけましたが、特に誰かと犬猿の仲になったというわけでもないのですが、やることの多さにかまけてひたすら飲み会を断り・こちらからも誘わない体制を築き上げ過ぎてしまったのが反省点です。

時間がなかなか捻出し難いのも事実ですが、時間に囚われすぎると枠にハマったつまらない発想しか出てこないのも事実なので、良い加減にテキトーになってフラフラ遊びにいきたいと思います。

学び 今年1年で自分のための学びができたか 5点

あまり高くない点数をつけましたが、学びの絶対量としては確実に以前よりも増えました。データサイエンスに関することも、そうでないことも含めて。学ばざるを得ない状況でもありました。

しかし、今の自分の立場である、会社の経営に責任を負い、かつ会社の技術的指針を示す役割を十分に全うするには、まだまだ学びが足りないなと感じています。

一方で、学びは本来的に自分の世界を広げてくれる意味で楽しいもののはずなので、義務感に囚われないようにしながら、もっと多くの時間を学びに費やしていきたいと思います。

ここで好きな言葉を1つ。

Live as if you were to die tomorrow. Learn as if you were to live forever.

遊び 今年1年、プライベートの時間は充実していたか 5点?

採点に？をつけたのは、起業したというのは、ある程度公私を分けずに生きていく判断をしたということだと考えているので、プライベート単体で採点をつけるのはあまり意味がないと思うためです。

仕事は充実しているのでその意味ではプライベートの点数も高くなりますが、ただ、仕事と全く関係のないことに時間を使う、余白のような時間を持てているかどうかという意味では厳しい点数になる1年でした。

とはいえ、新婚旅行でイタリアに行って食・自然・歴史を堪能したり、

味覚の境界線を攻めてくるようなうまい酒と肴を楽しめたり、

したのですが、それ以上を求めたい体になっているのです。

やはり、データサイエンスを絡めた活動で、プライベートを充実させていきたいと思います。一応温めているアイデアはあるので、実行に移そうと思います。

環境 今年1年、住んでいる環境に満足できたか 8点

日本の中では、やはり東京はとても楽しい街で、特に飲食やエンタメにおいて素晴らしいコンテンツが揃っていると思うし、今私が住んでいる人形町も、三越前と人形町という平成と昭和の匂いが強く感じられるエリアへのアクセスが良くて（あと、食べログ3点台後半のお店が選り取り見取りで）、住環境には大満足しています。

ただ居住地としての日本は、所得税の上昇のように高齢化が進む中で避けられないトレンドもあり、住みづらくなってきている要素もないではないので、10点とはつけづらいですね。

あとは、住環境については、家族が増えるようなことがあれば全く違う景色が見えてくるのだろうなとも思います。

まとめ

こういうのは、レーダーの面積の大きさは性格に依って変わるものだと思うので、形というか平均からの偏差を見るべきなんでしょうね。

自分の場合、家族や環境、仕事への満足度は高いけれども、その分人間関係を犠牲にしているなーというのが改めて分かりました。

1年後の採点がどう変わるかを楽しみに、今年1年も頑張って行こうと思います。

レーダーチャート作成のソース

最後に、ご参考までにレーダーチャート作成のソースコードを貼っておきます。一応コーディングブログと銘打っているので。。

こちらを元に、DataFrameへのdataの持たせ方を多少改変しただけです。

# Libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from math import pi
 
# Set data
df = pd.DataFrame(data = [['self',7,8,5,5,3,5,5,8]], columns = ['who','仕事','家族','健康','お金','人間関係','学び','遊び','環境'])

# number of variable
categories=list(df)[1:]
N = len(categories)
 
# We are going to plot the first line of the data frame.
# But we need to repeat the first value to close the circular graph:
values=df.loc[0].drop('who').values.flatten().tolist()
values += values[:1]
 
# What will be the angle of each axis in the plot? (we divide the plot / number of variable)
angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)]
angles += angles[:1]

# Initialise the spider plot
ax = plt.subplot(111, polar=True)

# Draw one axe per variable + add labels labels yet
plt.xticks(angles[:-1], categories, color='grey', size=12)
 
# Draw ylabels
ax.set_rlabel_position(0)
plt.yticks([2,4,6,8], ["2","4","6","8"], color="grey", size=12)
plt.ylim(0,10)
 
# Plot data
ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid')
 
# Fill area
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)

# Save figure
plt.savefig('radarchart.png')