自分はゲームをどこで行いたいか、どんな報酬を得たいかを意識する

自分はゲームをどこで行いたいか、どんな報酬を得たいかを意識する

最近読んだ本で、人生をゲームに例えると、

「自分は、(人生の)ゲームをどこで行うか、そしてどんな報酬を得たいのかを意識することが大事」

といったことが書かれていました。

なるほどなあ、と。

自分がどこでゲームして、どんな報酬を得たいのかがわかっていれば人生に迷うことはあまりないかと。

会社員なのか起業・独立なのか。

お金なのか時間なのか。

生きていると色んな課題が出てきますが、

集約すると上記の2つを意識すれば自ずと見えてくることだと思っています。

人が作ったゲーム内でプレイするか、自分でゲームを作ってしまうか

どちらが良い・悪いではなくて、人生をゲームに例えるならば「どこで」ゲームを行うかは大きく分けると次の2通りかと思います。

  • 誰かが作ったゲーム内でプレイする
  • 自分でゲームを作ってその中でプレイする

例えば、UberEastsで働いているドライバーの方は、システマチックにできている配車システムという基盤があって、その上で(仕事を)プレイしている人とも言えます。

私もよくUberEatsは利用しますが、カード先払いですし、連絡もメッセージ、配達してくれる方の情報、位置等を事前に見れたりとかなりのシステマチックさが気に入っています。

(金銭のやり取りもなくさっそうと退散してくださるのも潔くて良いです)

こういった働き方を「つまらない」という人もいるかもしれませんが、私は何に価値観を置くかの違いだと思っているので、そうは思いません。

こういった仕事は特に自分で「利益をどう出すか」などを考える必要はありませんが、自分で時間・お金のコントロールができない弱さもあります。

一方、後者の「自分でゲームを作る」人は、自分がプレイする場所を自分で作ってしまう人だと思っています。

自分でビジネスモデルを考えるのが好き、仕組みを考えるのが好きという人です。

うまくいけば、自分で時間・お金のコントロールを自由にできます。

しかしその分自分の頭で考え、行動しなければならないので苦労もあります。

 

作られたゲームの中でプレイするのが好きなのか、自分でゲームを作ってしまうことが好きなのか。

(中間に位置する、仕事とプライベートで逆、という人もいるかもしれません。)

大事なのはどちらが上・下ではなく自分がどちらのタイプかを知ることだと思っています。

(ちなみに私はオン・オフ区別なく自分でゲームを作ってしまいたいタイプです(疲れるときもあるので、そんなときはマリオオデッセイで無心に遊ぶ。))

どんな報酬を得たいか

ゲームを「どこで」プレイするかも大事ですが、「どんな報酬を得たいか」も大事です。

報酬は、

  • 金銭
  • 名声・地位
  • 他者への影響力
  • 他者からの感謝
  • まとまった時間

などがあります。

自分が今まで、どんな報酬を得たときに一番うれしかったのかを思い出してみるといいと思います。

意外と思い込みがあるかもしれません。(本当は感謝されるのが嬉しいんだけど、金銭と思い込んでいるとか)

私の場合、他者への影響力、他者からの感謝が一番の報酬です。

今年始めて書籍を出版したとき、印税が振り込まれた日よりも、初めて書籍の感想をいただけた日のほうが何倍も嬉しかったのを覚えています。

お客様から感謝のお言葉をいただけたときも胸が熱くなります。

(そのうち、自分だけの「これだけ人から感謝されました集」でも作ろうかと・・)

次に、まとまった時間。仕事が一段落した後の時間はお金よりも嬉しい報酬です。

もちろん、コツコツとお金を貯めて、通帳に数字が増えていくのが何よりも嬉しい、という人も、地位や名声を得て人から注目をあびることが嬉しいという人もいるでしょう。

こちらもどれが一番正しい・正しくないではなく、「自分を知る」ことが大事だと思っています。

自分が欲しい報酬と現在得ている報酬との間にギャップがある場合は、どんなことをすればそのギャップを解決できるのか、考えてみることがお勧めです。

まとめ

自分のことって、わかっているようでわかっていない部分も多いと思います。

私自身、数年前までは自分でゲームを作るなんて無理だし、お金で動く人間だと思っていました。

でも、そんなことなかったことをここ数年で知りました。

(お金も嬉しいですが。)

自分のタイプがわかれば、今日からすべき行動がおぼろげながらでも見えてくるはずです。

編集後記

土曜日は、日本ディープラーニング協会の「G検定」(AI、ディープラーニングの基礎知識を問う試験)を受けました。

インターネット受験だから少し甘く見ており・・あまりに膨大な量で圧倒されました(-_-;)

それでもこれまでのAIブームの流れ、ディープラーニングの基礎知識(ニューラルネットワーク)、画像認識・音声認識の基本、既に産業界で使われているAIなど概要(一部計算問題もでてきましたが、、)を学べました。

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