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【営業、技術、企画等】給与が高い人がした「経験」を初公開
NewsPicks編集部
矢野 和男(株)ハピネスプラネット 代表取締役CEO (株)日立製作所 フェロー
技術に30年以上関わってきたものとしてとっても興味深く読みました。  技術職では「巻き込み」「兼務」「事業戦略」が上位に上がっています。  これは、技術という「手段」を活かすも殺すも、「目的」をいかに設定できるか、そして、その目的の設定に能動的に関われるかにかかっていることを示しているように思います。この手段と目的との対立の中に解を見出すかは、常に我々を悩ませることであります。例えば、目の前の顧客のニーズだけに対応し、長期の変化を無視するならば、既に見えているニーズへの対応は可能であるが、見えないニーズに顧客に先行して答える力はなくなります。しかし、一方で、長期ばかりに注力して、目の前のニーズを無視するならば、現実との接点のない独りよがりな技術開発に陥ってしまう危険性があります。  技術とその成果はこのように、「長期と短期」「ニーズとシーズ」「応用と基礎」「個人と集団」「ソリューションと要素」というような、どちらに素朴に倒してもうまくいかない矛盾の中で、いかに二項対立を避けて、突破していくかが最も高度な「本当の技術」で、それができるかが技術者、研究者の真の力量であり、腕の見せ所です。それには技術だけを知っていてもうまくいきません。その目的の多様な面を捉えることやそのための巻き込みやネットワークが必要です。
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デジタル政府は進むか 政策の満足度を「見える化」
NIKKEI STYLE
矢野 和男(株)ハピネスプラネット 代表取締役CEO (株)日立製作所 フェロー
ビジネスや社会の議論がより上位目的化しています。ここで避けて通れないのが、幸せの定量化や可視化です。言葉はHappinessやWellbeingやしあわせなどいろいろありますが、大事なのはどこの言葉を使うかではありません。  むしろ大事なのは、「よい幸せ」と「悪い幸せ」の区別です。実際、大量の実データの解析から、注目したその人自身は幸せなのに、その人が関わっている周りの人が、おしなべて幸せではない場合がかなりの頻度で見られます。とても偶然ではない頻度です。それは、人の幸せを犠牲にして、自分だけ幸せになっている人が相当数いるということです。例えば、ストレスの多い仕事は部下に押しつけて、自分だけストレスから逃れている人が考えらます。あるいは、人を圧迫する態度により、まわりに要求を通すことで本人は主観的な幸せを得ている場合も考えられます。これが行きすぎるとパワハラになります。家庭では、妻の幸せを犠牲にして自分だけ勝手にする夫などもあります。このような幸せをここでは「悪い幸せ」と呼びます。  幸せを数値化するものさしとしては、このような「悪い幸せ」は排除すべきです。我々がこだわったのはここです。周りの幸せを犠牲にして得た幸せは、幸せには含まないことにしたのです。このような周りを犠牲にしないで実現した人の幸せを「よい幸せ」と呼びます。このような「よい幸せ」をアプリをダウンロードすればスマホで計測できるようにしました。  「よい幸せ」では「幸せの総量を増やす良い幸せの要因」と「まわりの幸せを犠牲にした悪い幸せの要因」を区別して定量化可能にしたのです。これは企業でもまちづくりでも、基本になると思っています。
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ソニー、AIの倫理を審査 差別や乱用回避
日本経済新聞
矢野 和男(株)ハピネスプラネット 代表取締役CEO (株)日立製作所 フェロー
そもそも、ここでは、遙かに大きな問題が見過ごされている。  コンビニという生活のインフラを日本に拡げたセブン&アイの鈴木敏文氏が、データ活用に関して重要な発言をしている。    「ビッグデータという言葉がよく使われますよね。私は好きじゃないん   ですよ。(中略) あれは過去に経験したことをまねするということです」(日経ビジネス、2020年2月3日号「データより変化を見よ」) この鈴木氏の発言ほど、現在のデータの使い方の問題を的確に指摘した発言はない。  実は、現在のデータの活用もAIの活用も、まさに「過去の経験をまねする」ことだけを行っているのである。いや、それしかできないのである。  なぜか。それはデータは常に過去のものであり、未来のデータは存在しないからである。データでできることは、過去のデータでうまくいったことを繰り返すことである。これにより、過去のうまくいったことを繰り返し、うまくいかなかったことをやらないようにすることができる。  それの何が問題なのか。これには原理的な問題がある。まず、新しいことをやらなくなることである。過去のうまくいったデータや経験を参考に行動することになるので、新しいことはやらなくなる。  このために、変化に弱くなる。ビジネスも社会も国も常に変化の只中にある。しかも未来は予測できない。だからやってみないとわからないことだらけである。いかに未来に向けて行動を起こすかが最も重要なことなのに、データやAIに頼ると、過去のデータで経験したことの範囲で行動や判断するようになる。これはいわばバックミラーを見ながら運転しているようなものである。危険窮まりないことである。  発想を変えたデータやAIの活用が必要だと、それは可能である。
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「コロナで会社に行けなくて寂しい人」はさっさと考え方を変えないとヤバい
PRESIDENT Online:プレジデント社の総合情報サイト
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