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マインドと社会

マインドと社会のインタラクションについて、科学技術や経済の変化を統合させながら考察します。

何に興味を持っているのか

自分事

本質的には、人の思想とそれにかかわる社会動態に興味をもっていそう。それをできる限り数理的に表現したいもの。

そうすれば、シミュレーションで、僕らはどういう構造にいるのが、どの段階ではベストなのかが分かる。

実践としては、もうわかっていることかもしれないけれど、数理で表現すれば、より明確になる。

存在する意味を、すべての人に。

マイケルムーア:世界侵略のススメをみて

社会

 

アメリカと欧州諸国を比較したドキュメント映画です。ネタバレをふんだんに含むので、以下ご注意ください。

 

全体として、信頼の厚い社会のほうが高効率だということを改めておもいました。この効率を達成するためには、広い共感の感情と経済を社会に埋めなおすことが必要だと感じます。個別の事例からみていきます。

1、イタリア:休暇がとても多いことと昼休みが2時間あることを対比としてあげています。(アメリカは法定の有給は0らしいです。)長期休暇もあるあたり、日本よりもイタリアはより長いですね。マイケルムーアは、経営者に「もっと設けられるぞ」とけしかけるのですが、「そんなことより従業員と心を通わすことのほうが大事」といった返しでした。日本も、能力的関係、経済的関係、社会的関係をもう少しきちんと分けて考えたほうがいいでしょう。

2、フランス:給食が素晴らしいことを取り上げています。とりあえず、アメリカがひどい気がします。それよりも、ここの場面で出てくる、民間企業に任せたほうが高くなるという描写はもう少し数字だしてほしかったけど、そうだろうなと思います。保険や教育は無駄に過当競争になるだけでしょうし。財政的に裕福ではなくても、このような給食を配備できるのは、腕のいい料理人の額がそこまで、高いわけではないからではないでしょうか。

3、フィンランド:有名なフィンランド式教育についてでした。これは、同調圧力が強い割にはコミュニティーが崩壊しかかている(と思われる)日本では機能しないかもしれないですが、今の大量生産・大量消費での生産効率を上げるための教育はやめたほうがいいですね。また、詩や芸術は稼げないから意味ないというムーアのアメリカ人感覚をぶつけるところで、教師がすごく悲しそうな顔をしています。稼ぐことがすべてな社会は、詩や芸術は無意味でしょうが、感受性からみれば、別にそうでもないでしょう。

4、ノルウェー:犯罪者への手厚いケア、死刑の廃止が取り上げられています。人は、扱われ方によって、行動を変えるといういい例だと思います。責任はその人にもあるけど、社会にもあるというところでしょうか。大量殺人犯に息子を殺された親が、「復讐をしたいとは思わない」と言い、さらに「ノルウェーを守ろう」というのは、責任を個人に帰することで、社会を分裂させてしまうことを防ごうということでしょう。最近の日本は自己責任社会になってしまったので、真逆の方向ですね。生活保護受給への反対が非常に多いこともその表れでしょう。


5、スロベニア:大学の教育費がタダというのが取り上げられていました。教育費が安いことは、社会を緩やかに変えるために必須だとおもいました。(借金すると、格差+上の世代のコントロールが効きやすくなるため)いうまでもなく、高等教育を多くの人が受けられることは、分業の意味でも、リテラシーの意味でも重要です。リテラシーが高ければ、高度な分業が可能なのです。日本では、大学では勉強しないというイメージがありますが、これは、大学で教えていること自体がニーズに合っていないとか、大学に入る前に、個人の興味が引き伸ばされていないとかいうことに起因しているでしょう。


6、ドイツ:中産階級が安定して存在していることと、アウシュビッツの反省としての国民意識と罪の意識が取り上げられていました。経済面でいうと、製造業を捨てたアメリカから中産階級がなくなったのは、当然でしょうし、会社が株主のものになると、なおさらです。また、同じ敗戦国としては、日本もどいういう戦後の区切りをするのかを見つめたほうがいいとは思いました。

 

6、ポルトガル:麻薬犯罪の低下、死刑の廃止あたりが述べられています。おおむねノルウェーの話と同じだと思います。死刑については、日本人としては、武士道の伝統があるので、必ずしも尊厳を傷つけているとは思いませんが、武士道自体も見直しが必要でしょう。

 

7、チュニジアイスラム社会にもかかわらず、女性に手厚い社会を取り上げています。やはり、社会の発展度は、個人に許容される自由の程度によるということを改めてかんじました。

 

8、アイスランド:女性の活躍が取り上げられています。アイスランドが破たんしたとき、黒字を保っていた銀行は女性がCEOの銀行だけだったそうで、そこでは、わからないものは買わないというポリシーだったそうです。最後の女性が述べるアメリカ人へのメッセージである「アメリカ人は家族以外大事にしない。同胞を大事にしていない」が心にしみました。

 

これからの社会、より自動化して、生産活動にかかわる必要性が低下することを考えると、以下が大事だと思います。このほうが、より生産的かつ幸せな社会が営めるのではないでしょうか。

・多様性を重要視する。

・共感する。

・コミュニティーを形成する。

・教育、医療、保険のユニバーサルアクセス

もちろんこの前提には、インセンティブを考慮した制度設計があります。

日本がこの道をたどるには、

・戦前からの私たちの価値観を再度見直し、社会を結びなおす。

人工知能やロボットによる自動化をより推進する。

教育、医療、保険のユニバーサルアクセスを達成する。

・人間的特性を踏まえた、制度設計、組織設計、倫理観の醸成を行う。

といったところになるのではないでしょうか。

余談

僕は、以下に分散投資してますが、絞るなりなんなりしたい。

・日本的価値観の再構成

・情報技術の利用(人工知能

・限定合理性から来る、組織形態の制約

労働と経済への考察

経済

以下、3つの記事に触発されたので、考察を加えたいと思います。この論考の中心にあるテーマは、私たちはどのようにすれば、動員されずに、内発性を起点にして生きていくことが可能かということです。

なぜ資本主義は無意味な職を創出するのか - himaginaryの日記

www.newsweekjapan.jp

 

インセンティブ・システムと弱者支援の違い - Chikirinの日記

まず、経済成長とは何かを考えます。経済成長はお金を取引した量で決まります。マクロ経済学の教科書にもありますが、GDPは、貨幣供給量×貨幣流通速度です。つまり、やり取りする速度あがれば、GDPはあがります。これは当然のことで、やりとりする速度があがれば、売り上げがあがり、その分収入が増えます。

一方で、国庫を考えます。国庫の収入の大部分は税金です。税金は固定資産かフローにかかります。所得税も消費税もフローにかかるものです。よって、貨幣流通速度が増せば、税金もふつうは増えるはずです。

さらに、賃金を考えると、経済成長していれば、利益が増えます。利益が従業員に還元されれば、賃金は増えます。賃金が増えると消費意欲が高まるので需要が増え、より経済成長します。

以上が、マクロ経済的な視点です。

 一方で、我々の生活において、非経済的領域が存在します。たとえば、ベビーシッターを考えます。ベビーシッターを職業としてみれば、これは貨幣のやりとりを通じて、サービスを交換する行いになり、経済活動になります。これを、近所の○○さんに面倒を見てもらい、お礼に菓子折りを持っていく、あるいは今度は○○さんが困ったときに自分が助けるという活動をすれば、非経済活動になります。

経済活動=交換活動ですが、その他にも贈与や互酬があるということです。

 これは、なぜ、仕事が減らないのかの答えでもあります。我々は、すべてのワークプロセスの一部を切り出して、自動化することで、生産効率を上げました。また、自動化する機械自体の効率が高まっています。合理的に考えれば、自動化する費用よりも自動化しない費用が高ければ、導入されないので、機械はほぼ確実に、自動化する費用のほうが安い時に導入されます。これを考えると、自動化によって、生産性が増しているので、仕事量は減るはずです。また、総需要も伸びていないのならば、なおさらです。

しかし、私たちは、生産性の向上とともに、頻繁な移動を経験することとなりました。そのため、コミュニティー的な基盤が必要な、贈与や互酬が難しくなったと考えられます。多くの人は、最近引っ越してきたxxさんにすぐに子供を預けるのは心理的抵抗が大きいと思います。つまりは、よくわからない相手を容易に信頼できないということです。個人レベルで差があるとは思いますが、信頼するスタンスにおいても、とても大事なことは、任せにくいと思います。

よって、多くの事象が仕事化していきます。要は、移動が激しくなって、近所の人との信頼が構築しにくくなったため、コミュニティー崩壊していることが、仕事を生み出す要因になっています。

 仕事がなくならない要因はもう一つあります。それは、消費をアジテートするために、たとえ非効率であっても、人が投入されているということではないでしょうか。上記のブログないにも記載さえていますが、金融や保険系は「売らなくてもいいのではないか。」、「お客さんのメリットになっていないのではないか」と営業担当が思うような商品が売られています。この購買意欲を増進させるために、セミナーの設定など必要になります。これは、インセンティブを発生させることにお金がつかわれているということです。

これも、時間を消費する手段として、私たちが直面していることです。

最後に、完成品が分かりにくい成果物が増えたことがあります。広告やITはわかりにくいものですが、車もデザインに寄り、成果物に対するコミュニケーションが難しくなっているため、調整が増え、労働時間が増えたことまります。また、そのために不確実性が増え、意思決定の指標が分かりにくくなったこともあります。

3つあげましたが、内2つは、私たちの活動が、より貨幣化していることを示しています。貨幣の機能は重要なので、それ自体否定されるものではありません。しかし、私たちが貨幣によって、よりコントロールされやすくなっているという問題をはらみます。これの何がよくないのでしょうか。

 まず、人が価値を容易に感じやすものに偏ってしまうのではないかということです。これは、貨幣化されることよりも、民間でのやり取りが強くなるとこのような側面が現れます。よって、共同体の役割が重要になります。それを体現しているのが、政府です。

  むしろ貨幣化に伴って、行われにくくなるのは、政府の基盤としての、価値統合つまりコミュニティー性の育成です。それは、先に述べた贈与や互酬をし合う関係が築かれにくい、または交換のほうがベースとなるということです。前者は、移動による定住のしにくさからでます。後者は、たとえば会社がコミュニティーになるということです。これは、会社での関係が基盤にきます。さらに、この2つは近所に住んでいないことから、個々人のセキュリティーが弱くなるという側面があります。これは、一人暮らしで風邪を引いた時のつらさが最もわかりやすい例ではないでしょうか。

 また、付随して銀行を筆頭とした、資本家の権力が増すということがあります。お金がなければ、生活できないような状況では、よりお金によって人が動かされます。また、問題は会社の株をだれが持っているかです。社員が頑張って企業価値を上げても、賃金ではなく株に反映されるため、株主が利益を得ることになります。さらに最近ではROE経営などともいわれているので、なおさらでしょう。(逆に、自社の株を社員に保険として買ってもらう企業もあるようです)また、会社は株主のものという法律上の観念がより強く浸透するようになりました。これは、資本家が儲かる仕組みになるということです。アメリカの現状を考えると、間違った話ではないでしょう。

 ここまでをまとめると、移動性が高まり、私たちの生活が貨幣化していくことによって、私たちは労働を通じた、賃金を得る必要性が高くなります。また、フローを生まなければ賃金を得ることができないという自己言及性と、資本家の利益のために、消費をアジテートする必要性が双方に生じ、仕事が減らないという状況になります。もちろん、消費者側のより多くの消費をしたいという心理も作用として働いています。これが、仕事がなくならない諸要因でしょう。

 ここで、AIが絡むことによる、貧富の格差とコミュニティーが崩壊していることによる、その悲惨さを考えます。AIがなぜ貧富の格差を生むのか。ちきりんさんが上記とはことなる記事で、正社員の労働時間は変わっていないが、派遣社員の労働時間は減っていると、言及しています。また、資本装備率が、所得に影響します。。

資本装備率とは、一人当たりどれだけ資本が不随しているかです。以下によると、所得は生産性と正の相関があり、生産性は資本装備率による上昇が最も寄与しています。

http://group.dai-ichi-life.co.jp/dlri/rashinban/pdf/et09_157.pdf

http://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je10/pdf/10p03012_1.pdf

これは、つまり資本をより多く装備できる恵まれた環境の人々は賃金が高く、そうでなければ、賃金が低くなる可能性が大ということです。なぜならば、まずそのような環境の会社は、収益が高く、株主利益に資します。また、収益が高くなれば、賃金も上がることが期待できます。(後者は、労働者があふれることによって、賃金が上がらないというケースも考えられます。)

 AIは、今以上に資本装備率での差が顕著になることが予想されます。AIを導入した企業とそうでない企業では生産性が異なるということです。

そうなれば、AIは格差を大きく広めるということになります。すると、社会が貨幣化していればいるほど、より大きなディストピアを生む可能性が増えます。だからこそ、ベーシックインカム(BI)の議論が浮上します。

 このあたりの議論は以下の資料がとても詳しいです。

http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2016fy/000853.pdf

 しかしながら、機械化は動員させる人を少なくします。歴史的にみても、昔は人口のほとんどが農業に動員され、そのつぎは工業でしたが、今はほとんどサービス業になっています。よって、より内発性をもって動員されずに生きるという道に対しては、可能性が高まります。しかし、基本的な生活をするために、ものを買う(=その裏で、ものをつくって流通させる人を動員する)だけの貨幣は必要になります。これで、BIがないと、動員を回避できないのです。さらに、コミュニティー崩壊がディストピアというのは、例えば田舎のご老人達や主婦は、近所の方々と1日話して終わるということもままあるのではないでしょうか。このネットワークがないと、動員されず内発性をもって行動ができない人々は、消費に向かうしかなく、お金がより必要になってしまうという単純なことが、より貨幣による動員を強めてしまいますし。お金が必要とみんながおもうから、コミュニティーでの融通ではなく、ベビーシッターになるのです。

 さて、最後にちきりんさんの記事へ移ります。内発性を養うのに、教育は非常に重要です。しかし、そこまで行く前に、強制、インセンティブによる自発性は必要です。そのため、ポイントは「内発性はいかに早くはぐくむことができるのか」と「自発性までの動員をいかに減らせるのか」という点につきると思います。ちきりんさんの記事は、変な配慮によって、インセンティブを曲げるのではなく、インセンティブによって素早く能力を身に着ける仕組みとしては、より優れていると思います。(ただ、子供が親のお金獲得手段にならないか、そのためにあれやれこれやれにならないか心配ですが、メニューがそろっていれば、大丈夫でしょう。)これに、飛び級が必要だと思います。大学レベルの内発性を持っている場合に、高校でとどまっていると、やりたくもないのに、他教科の資格を取るほうが金銭的に有利ということになりかねないですし。

 さらに身についた能力が、内発性を育む側面があると思いますので、おおむねこれでよいと思われます。

 最後に、コミュニティーベースかつ、内発性重視が、上記の基礎となる、科学技術の研究の効率的やその社会実装たるイノベーション促進にも有効なのではないかという点について考えます。

 まず、研究の大本は内発性によるものです。そのため、内発性重視は重要です。次に、コミュニティーベースである→貨幣動員がすくない→儲かる必要性も薄いという社会において、知財の扱いを緩くすれば、技術の伝搬がより早く広まります。オープンソースはいい例だと思います。さらに、技術の多くがますますソフトウェア化しているならなおさらです。そして、動員が小さいということは、少ないメンバーでもできるという状態を指しており、無駄にマネージャーを配備する必要も薄くなります。知財が弱くなるにつれて、より争う余地も減ります。差別化要因が小さいということは、近接性による融通のメリットのほうが大きくなるため、産業が地方に広まりやすくなるでしょう。このように、社会が分散化していきやすくなります。失業リスクも低くなるので、人材の流動性も担保しやすく、情報交換も容易です。

 

限界費用ゼロ社会―<モノのインターネット>と共有型経済の台頭

限界費用ゼロ社会―<モノのインターネット>と共有型経済の台頭

 

  ここで残るのは、コミュニティーの在り方です。地域コミュニティーが、失業リスクをサポートしてくれるのかといえば、そんなことはないと思われます。ただ、育児面などは融通し合えそうです。仕事は、小さい会社であれば、機動的に雇用を回せるでしょう。このような、コミュニティーが複合化しており、アクセス可能であれば、過去の停滞しがちなコミュニティーでとどまることもないのではないでしょうか。

 このような社会への変革をどのようにすればよいかはまだ定かではないですが、論考としてはここまで。

 

コンサルの心構えと実践

ビジネス

会社の先輩の勧めで、以下の本を読んだので、取り入れられそうなこと、わかっていても、今すぐ仕事にはしづらいこと、自分として納得できないことに分けようと思います。

 

オラクル流 コンサルティング

オラクル流 コンサルティング

 

 

<取り入れられそうなこと>

  • 事実のみを語る
  • タイムマネジメント
  • 毎日プランを立てる
    • タスクにかかっている時間を把握す
  • お客様から答えを引き出すこと。自分の答えに相手を従わせるのではない。
  • メールには、皮肉やユーモアをいれない。事実のみ。
  • 文書チェック
    • 期限に間に合わない → 最右羽扇の問題点である、○○番、××番は未解決なので、システム稼働でに完了しなければならない。A氏は、これらの問題解決に向けて鋭意努力中
    • クライアントのミス → 最優先の問題点○○番の期限は<いついつ>で、現時点で、××%解決済み。ステップA,B、Cは未完了。本件はA氏の担当
    • バグ → 問題
    • 問題解決のためにあらゆる努力をする → 問題解決に向けた次のステップで、A氏をフォローする
    • 保証する、約束する → 支援する
    • パートナーシップ → リレーションシップ
    • ニーズや要件は、具体的に記載する。(何をどうすることなのか)
    • 受動態は使わない。5W1Hを明確に
    • 文は短く
    • 声に出して読んでみる
    • 共同作業したときは、最後に統一感をチェックする
    • 電話は仕事関連のみ
    • 留守番電話に入れるときは、最初と最後に自分の名前と電話番号をいれる
    • 電話会議は初めに参加者把握をする
  • 自分の成功談を語れるようにする
  • お客様の私生活には立ち入らない
  • お客様の話を最後まで聞いてから質問をする
  • 質問時は以下に留意する
    • 質問のポイントはなにか
    • 相手が理解できる言葉で質問しているか。
    • 質問は相手にどういう利益をもたらすのか
    • 新語は、その意味を相手が相手に伝わっているか
    • 相手の知識レベルにあったペースで質問しているか
    • 質問の結果、やるべきことが出来た場合は、文書かしているか。

 <わかっていても、今すぐは難しそうなこと>

  • エレベーターピッチを用意する
  • 事実に即した、自分の売り文句を用意する
  • 手紙、フォローアップ
  • タスクがプロジェクトのスコープの範囲内かの確認とその方法論
  • 失敗をおそれずコミュニケーションを取る。
  • プロジェクトの上下関係とチームの上下関係を明らかにする
  • コーヒーを先んじてチームに配る
  • ソーシャルメディアをうまく使う。
  • エンドユーザーの変革
    • エンドユーザには、新しいシステムでどんなことができるかを実演する。(エンドユーザーに何を捨てるべきか言う代わりに)
    • エンドユーザーがどんなプロセスにうんざりしているかを突き止める。(プロジェクトに関心を持ってくれるかも)
    • 自動化可能なプロセスを見つける。
    • 設定の詳細と最終的な詩ルーションを区別し、最終結果に照準を合わせる。
    • 自分のシステムだということをエンドユーザーたちに持たせる。
  • マナーに気を付けているか。前向きな印象を与えているか。気難しく、冷淡な印象を与えていないか。
  • 自信を持って、ボディーランゲージを使っているか
  • 答えを促すような質問をしているか。お客様が遠慮なく聞き返せるか
  • 自分の責任範囲を明確にする。
  • マネージャが何を期待しているかを把握する。そのために、事前にコンタクトをとる。

<納得できてないこと>

  • 権限があるように見せる。
  • 上司が何を目標にしているのか突き止める。

見通しとしたいこととアプローチ

自分事

# 見通し

情報系界隈、特にデータ分析において、すこし考えてみたいと思います。

分析するデータの種類について。

  1. 項目の意味を設定した数値データ
  2. 文書データ

1について、項目の意味同士のつながりは、その意味・モデル同士で規定されます。経済学なら、例えばマクロ経済学の教科書に載っているような式が数値のつながりとして規定されます。また、データそれ自体に項目設定をする点で意味が含まれます。組織分析であれば、ネットワークモデルが有効でしょう。

2について、検索等を通じて、人間が持っているモデルを反映させ、文書からとりだす。

さて、人工知能とやらが、これらをどれだけ自動化するでしょうか。

1については、記載した相関関係を一般化線形モデルにて表す。これの精度は、検定をもって図られると思われる(やったことないからわからんけど。)これ以上でも以下でもない。ただ、時系列モデルやネットワークモデルなど、モデリングの方法によって、規定される計算は異なる。(全部行列計算だけどね。)

2については、文法、形態素、単語の共起関係を前提の上、確率モデルを導入することで、表層的処理を自動化する。また、知っているルールを書き、処理をモデル化する。この組み合わせになる。

さて、これらをさらに抽象化してみます。

文書も数値も、その背後には何らかの関係性があります。その関係性は、一種のモデルです。そしてそれが意味です。

数値データにおいては、相関関係を基本とし、背後に確率分布を想定することによって、最尤、MAP、事後分布を推定することが可能です。また、時系列やネットワークモデルなども、基本となるモデルが想定されています。

文書データにおいては、単語の共起と文法、形態素を基本モデルに据えることができます。そして、「意味の近い単語は近くに共起する」や「文法によって、関係性をある程度規定できる」ということを仮定して、データ分析及び処理の自動化を行います。さらに、その背後に確率モデルを仮定することで、精度が上がっているのが、近年の傾向でしょう。

つまり、モデルからは、実現象の何割かが入っています。(間違ったモデルを仮定すれば、精度は変わらないか下がります)そのため、現実にて使えるようにするには、モデルを組み合わせて、あるいはデータを限定することで、精度を達成します。(精度自体、正解がないとできないですが。)

# したいこと

宮台さんなど、よく言っていることですが、日本もしくは、今後人間にとって、個別化そして感情の劣化問題が予想されます。しかし、会社によるコミュニティー担保は、知識の流動性という観点から失敗に終わっています。それが、日本の意思決定の遅さともいわれています。(会社をコミュニティー化すれば、トップダウン的な、命令を出しにくいですし。)(角が立つで直接言うのを控えている場面が、「失敗の本質」という本などではよくでてきます。

しかし、人の流動性が高いため、居住をベースとした、「近所」的な人間関係もなかなか困難です。(子供がいればまた違うのかもしれませんが)

こうした中で、いかに公共性を養っていくかということと、同時に高い創造性を示し、自由を拡大させていくかということが今後の課題と私は思っています。

さて、これを達成させていくための自分の仮説としては、

  1. 知識とお金を広く循環させていくこと
  2. 依る倫理を整理すること
  3. 移動を抑制できること

1は、知識定着も含めて行うことで、リテラシーの向上まで見込めます。2は、共同体の範囲を明確にします。また、これが善悪観と経済の安定、成長を後押しします。3は、共同体性をはぐくみます。

1の実践としては、イノベーション論か義務教育の高度化が重要でしょう。個人的には、教育は欧州的なシステムの方がよいように思われます。(情報はほしくなったときに取得するのが効率てきなので)

2の実践は日本では日本思想をもう少し明確にしつつ、そのなかに民主主義を位置づけ、憲法に表すことがよいと思われます。

3の実践は、地方創成とUターンのしやすさでしょう。同じ場所にとどまっているだけでは、見識は広まりませんが、帰れるようにしないと、都会にしか人が住めず、流動性が高くなります。(しかし、グローバル化している昨今ではなかなかむずかしいでしょうが)

これらは、結局経済社会論的であり、マクロ経済、産業連関表分析、ネットワーク分析と組織ダイナミクス、文書と意味解析を応用し、アプローチすることが可能と思われます。

<アプローチ>

さて、故にアプローチとして、人工知能関連のモデルがどのようになっていくかから、理論的には解明されていくでしょう。

(しかし、シンクタンクの調査がある程度の恣意性を持っていて、顧客の意向を含めた数字になってしまう点を考えると、それも社会の数字への態度になりそうです。中央集権では、動員のために期待をあおる必要があるので、数字を盛る必要がある。)

しかし、これを実際に変えていくためには、理論的認識でよいかという点は別問題でしょう。この点に関しては、自分はよくわかりません。実践から認識が変わるのか、認識や理論から実践を変えられるのか、これはわかりませんが、どうしても理論トップダウンになりがちです。しかし、ボトムでは認識が変わりません。しかし、自分は理論側からアプローチしたいです。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

これから自分の武器にしていきたいこと

自分事

<現状>

  1. 解析系の数学力
  2. 組織と経済に対する洞察
  3. 日本の心(剣道を通じて)

<これから>

  1. プログラミング(データ分析系)
  2. 数学:ネットワーク論ー>確率論ー>数理論理学
  3. 組織論とモデル
  4. ゲーム理論とその応用
  5. 日本の心ブラッシュアップ(日本思想史)

<中間状態において>

  1. 営業力
  2. マネジメント力

これから

自分事

6月ごろに今まで勤めていた、政府系の産業技術推進機関をやめ、AIのベンチャーへ転職しました。

なんとなくわかってきたことも増えたので、備忘録がてら、書いておこうとおもいます。

<前職でわかったこと>

  1. イノベーションは知識の流通速度と定着度であるということ
  2. 新しい知識は、教育に乗り、そうすれば人材価格が安くなり、実行しやすくなるので、新しい技術が定着する。また、新しい技術は往々にして、使いやすくなっている。
  3. 官僚制(明確な役割分担と責任分担を保持した組織)は、仕事が多いという意味で、大組織向けであり、定型仕事に強いが、細かい動きを取りづらい。(大企業内での技術自主勉強などは、改善には役立つが、規定路線を外れたものの、商品化は困難)その理由は、信用、人員を動かすリスク、責任論。責任論はインセンティブで回避するのが民間。
  4. 2は知識流通速度を阻害する。(銀行見たいに法律的に共有を禁止されているところもあるが)
  5. 大規模なマルチステークホルダーな問題は、業界が意識統一をとれていないとすすまない。(目的の共有をどの観点からやるかが大事。それによって、分断も統合も可能)

<AIベンチャーで見えてきたこと>

・OSSについて

  1.  OSSRHELみたいなモデルになることがよくわかりました。やっぱりプロ集団のサポートがないものをビジネスでつかうのは厳しい。
  2. OSSはいろいろな研究のとおり、標準化に有効。完全にデファクトだけど、独占権がないから問題にならない。
  3. OSSはインターネットとプログラミングという伝達が比較的容易なスキルであることから発達している(前職で分かったことだけれども)

自然言語処理について

  1. 分類問題はベクトルモデルでそれなりにうまく行くと業界的にいわれており、そのとおりだったということです。熟練度がない人は、言語処理はパターン認識と重要度判定なので、これもうなづけるなと思いました。
  2. 生成モデルは、ほぼベイズのモデル推定であるということがわかってきました。word2Vecとネットワーク構造化がわかれば、今の意味論のところは大体わかってくるような気がしています。
  3. パターンマッチングなので、やはり早いアルゴリズムが重要だとおもいました。

 <今後>

・社会経済学にどれだけ接近するか。個人的には、マルチエージェントは筋悪。計測できるものに落とさないと、社会運用上は使えない。

・計測できたとして、だれがどいう言う風に使うのか?

地方自治体とNPOかな?)

・意味にどれぐらいモデルを求めるか。言葉の指し示す意味が違うことや、勘違いが争いの元であるならば、それを計測できることに越したことはないのではないか?

・コミュニティーということをどれだけ意識するのか。定住性を求めるならば、移動の自由を制約すればよい。

・以下あたりが目標にするかな?

ナレッジマネジメント(こっちがメイン)

ーコミュニティーの厚さ(政治過程、子育て)

自然言語もこれらのツールであり得ると思っている。

全体としてn

よりよいナレッジマネッジメントツールになるといいかなー。サブでコミュニティー論できるといいかなー。