高橋 祐二

若干、記事が大袈裟な、、 「複数の情報源に基づき作成した完全な回答を表示できるという。」 別に完全ではなく、自然な話し言葉で入力された問いに関して、比較的、筋が通り整理されたAIが学習した情報を提示している、という方が近いように思います。 AIに与えた学習データか少なかったり、偏りがあった場合は「あれっ？！」ていう情報を返します。 それより、 私が凄いなあと思うのは、自然文でいれた文脈を理解したかのように、捉えてくれて、情報を返してくれる技術の進化が止まらないところです。 検索→情報のリンク先提示→情報検討→自身で情報再構成→採用が今までとすると、chatGPTをはじめとするAIチャットボットの進化で、質問→情報提示→情報の採用になりかねない時代になった、とこかなと。 （既に海外の大学などでは、chatGPTを使い、検討や再構成の少ない論文や課題提出を、禁止するとこも出始てるそうです） 質問→

役員報酬と現場報酬という観点から言えば高過ぎ議論は成り立ちにくいと思います。 一方で、何故、園が運営出来ているのかと言えば、保育士や調理師など現場スタッフの力があるからこそです。 普通の企業で、同一業務なら転職で、高待遇企業に行くのは当たり前ですが、保育関連でそうはなっていないのは【給料安くて辞めて転職してよそに行っても同じだろ】という経営側のマインドがあるから。 委託費の運用を見直すとこから始めて、経営層の意識改革せざるを得ない流れを全体で作るのも道のひとつかと思います

【ネガティブシンキングは、問題点を見ることのできる思考力ともいえます。問題が起きても、それに立ち向かう勇気さえ持てばいいのです】 いえいえ。 そもそもそも問題なのか？取り組むべき課題なのか。吟味・見極めが先かと。 解決しなくて良い課題に【勇気を持って】時間かけても得るものは非常に少ないはず。

ホテルで寝るのか、ホテルで過ごすのか。 寝るだけなら、こういうデジタル活用のサービスはむしろ高評価！

情報を得るか、答えを得るか。 知りたい事がある時、 google検索は【調べたい対象の全体や本質をワードにする】→答えの【近く】に辿り着き、 chatGPTは【話し言葉でそのまま質問する】と【答えそのもの】に辿り着く、 違いでしょうか。

子供を育てる時に、「迷惑を掛けることは、謝って済まないものもたくさんある。相手の金銭や生活、大切なものをぶち壊すこともあるぞ！」と教えないといけないですね。

自社のコスト投下とサービス適正化の単なる結果への、むしろANAの努力への、リプライ見てて、少々がっかりです。 乗る回数が少ないとか、高齢とか、出発時刻をイチイチ、スマホで見るのが面倒などありますが、日本の航空会社はどこも定時運行に全力注いでます。 なので、掲示情報の出発表示情報の有無にかかわらず、実にうるさい程（良い意味で）保安検査場に促すアナウンスも流れ、地上職員の方も検査場に促します。 紙の予約情報にせよ、メールの予約情報にせよ、出発時刻は書いてあり、早めに結果、検査場を通過することになります。 それほど不便か、、が実感です。

本当にやるべき事か？やるならゴールはどこか？を先に考えるのが大切のように感じます。 やる必要無い事に、どんなに時間・タスク管理しても、逆に無駄では？

毎朝、顔の洗い方を悩み、決められない方は、ほぼいないと思います。 何故かといえば、悩む必要が無いほど、条件や情報（洗面所は家のどこにあるのか、水道の水の出し方、タオルでの顔の拭き方などなど）が、自分の中に無意識に大量にあるからです。 なので、 悩む、どうしていいか分からない時は、情報をたくさん集めると良いかも知れません。 この集める時に、言語化すると、よりハッキリさせる効果が抜群です。

個々メンバーに取ってのタイパも悪いが、事業的にコスパも悪い業務

良記事！ （多分ＮＰでも）米国大手IT企業のレイオフの記事で、「いよいよリセッションか！」「日本でも早期退職勧告の嵐か？！」などとメディアは書きますが、ことアメリカに限り、このようなデータに基づき、解説記事を書かれたものを見れば、偏向した内容のものも多いこと気付きます。 改めて、 データの重要性、複数ソースの確認、自社の把握と方向性への影響など、最低の枠組みでの検討は欠かせないと感じました。