コンサルの心構えと実践

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

＜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

# 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

＜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

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.  OSSがRHEL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？

ー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。

シャープに対する様々な言説

シャープが鴻海の案を受け入れる方向でうごいているようです。

News Picksなどでは、これは「英断」と言われています

newspicks.com

一方で、保守論壇では「技術流出」等でかなり批判的にとらえられています。

www.youtube.com

こういった違いはどこに起因するものでしょうか。

ます、newspickでの意見は、市場というものが独立して存在しており、そのうえで、合理的選択をするべきであるという意識に基づいているものと思われます。

経営者意識あるいは市場意識であれば、

１、早い動きができるほうがよい。

２、高く買ってくれるほうに売るほうが良い。

となります。このような意見は、グローバルリズムと親和性が高いです。なぜなら、市場が「普遍的」に存在するからです。

一方、保守論壇の意見は、国家が定めるルールや教育を含めた制度によって、市場が支えられているという意識に基づいているものと思われます。

この意識からくる帰結は、

１、技術は人材教育から研究開発など、政治体制も含めた社会があってこそはぐくまれる。

２、技術的な独占権を他国の企業にとられることは、セキュリティー上危ない。

となります。さらに個別事情として、

１、鴻海は中国資本がかなり入っており、中国共産党の意向に逆らえなさそう。

２、中国自体が自国で技術革新を行うことができていない。

といった問題があります。このあたりは、日本もアメリカから「科学的知識に貢献もしていないのに、技術の真似だけした」と1980年代辺りでたたかれていますが、中国はもっとひどいということです。（アメリカもそれを口実にいろいろな圧力をかけたため、上記が単に口実ということもありえますが）こういう国家がパワーを持ってしまうと、世界の発展を毀損してしまいますね。

やはり、政治体制まで考えると、まだまだ「国民国家」という枠組みを超えて、「普遍的な市場」を想定するのは難しいと思います。このあたり、貨幣価値とは何かまで議論が行くので、次の政治体制に移行するというのは謂わんをやです。後者を支持しますが、中国でなく他の先進国であれば、前者の判断をし、公正なゲームをする方が、よいのかもしれません。

結局、土木事業や研究開発が、国によってのみ保証されるというメカニズムをどうできるかということになりそうですね。

www.mag2.com

2016/2/9追記

シャープが持っている、知的財産が国防上どれだけ大事かということもポイントですね。シャープの知的財産が国防に関連していそうではないので、そういう点も含めると、前者のほうがよいのかもしれません。結局企業が異なっていると、連携はできませんし。

重工長大？

重工長大産業はどうしたら変わるのでしょうか。

航空機なんかは、やっと電動化が始まったところであり、いまだに”機械”なのだ。だから、多分生産効率が悪いのだろう。

機械はデジタルデータにできないので、制御効率が悪い。

また、航空機は大きいし、安全性を厳しく求められるから、そこのコストが激しい。

でも一方で、いまappleが半導体設計してたりで、結構垂直統合らしい。

blogos.com

でも、この垂直統合はバリューチェーンを社内にもって、差別化を試みるもので、以前のコスト負担のための垂直統合とは少し違うのだろう。

nge.jp

上の記事とかに思うことは、アスファルトから変わると生産工程が一気に変わって、コストが急激に落ちるだろうなということ。レールみたいに道路を修復するかもね。

つらつら書いたけどとりあえずここまで。

外来語の無謬性

言語は、意味が含意されており、歴史性を持ちます。

www.youtube.com

例によって、西部ゼミナールの問題提起から出発しようと思います。

この講座ではdemocracyを民主主義と訳したため、普通のひとによくわからないようになっているという問題提起があります。西部いわく「demoは民衆であり、cracyが政治である」ため、「democracyは民衆政治」であり、民衆が賢ければ、よい政治になり、民衆が愚かであれば、悪い政治になるとのことです。

さて、日本にとっては、外来語はその概念にとって、歴史が浅いため、意味がはっきりとせず、実質的になにを指しているのかわからなくなります。こうなると、より「空気」で動く人々が出現しやすくなると思われます。

一方で、外来語が無謬であり、実質的に何を意味するかよくわからないからこそ、相手の感情を重視するコミュニケーションでは使いやすいのかもしれません。

しかし、これは歴史性の伝達に障害をもたらすとともに、同時に思考の時間軸を浅くしてしまう恐れがあります。