研修の価値 ＜「知識を得ること」のその先＞

結論を先に書く。

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研修の価値を
「知識を得ること」に限定するならば、ICTで代替できる。
「分かる」「できる」とすると、価値と考える人は少ない。

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【研修講師はオワコンなのか？】
Facebookに投稿された中土井 僚氏による投稿

中土井 僚氏は、
研修コンテンツが、アーカイブ化され、著作権保護が有名無実化され、その結果、営業相手が競合相手になると指摘しておられる。

以前社内研修の講師をやっていた際、
受講者自身は理解を諦めていて、研修テキストを持ち帰ることを目標にしている人が少なからずいた。

上司の圧力もあるらしいのだが、研修で使用したテキストを手に入れることが目的なら電子データで送った方が効率的だ。
研修テキストを読んだだけで理解できる人は少ない。
研修テキストを読んだだけで理解できる人は、既に理解しているか、その資料が無くても理解できる人だろう。
受講者自身が理解しようとしない研修が増えると、組織の知識レベルや技術レベルが低下する。

本当に伝えたいことは、学ぶ方法なのだが、ハウツーの方が価値があると思っている人は多い。


中土井 僚氏は、
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「研修講師業」という仕事は、かつての鉄道における「切符切り係」と同じように、テクノロジーがなかったから存在していた仕事なのかもしれないという観点に立つべきではないでしょうか。

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人材育成という観点では、
研修で得た知識を現場で使用して、知見を積んだ者が次世代を育てる講師になる、エコシステムを構築することが重要だ。

これまでは、内部に無い知見は外部の研修で得て、それを部内の研修に反映することは多かったが、しかし、丸パクリは無かった。
欲しい情報は研修の一部であったり、現場で活用する際には別の知見が必要であったりなどで、丸パクできるような外部研修が存在しなかったからだ。

研修の目的は「分かること」「できること」で「知識を得ること」ではなかったから、「理解する」「活用する」ためには部内研修の実施が必要だった。
そして、受講者の理解度、熟練度などの状態に応じて、必要な知識は異なるから、外部研修のコンテンツを丸パクリするのは無理だ。

研修の目的が「知識を得ること」ならば、「特定のコンテンツ配達員」だから、ICTで代替できる。
これは、中土井 僚氏の指摘通りだ。

ICTで代替できない研修の価値は何か?
「知識を得ること」だけでなく、「分かる」「できる」ための方法とサポートではないかと思う。
しかし、「分かる」＝「「知識を得る」と考えている人にとっては、価値とは考えない。
有料の研修の場合は、価値が認められなければ、受講者は増えないので、研修が継続できないという問題がある。

つまり、研修の価値を
「知識を得ること」とに限定するならば、ICTで代替できる。
「分かる」「できる」とすると、価値と考える人が少ない。

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SharepointやOnedriveでPDFを保護/暗号化 ＜Acrobatは不要?＞

SharepointやOnedrive でPDFが編集できるようになっていた。
説明の動画がYoutsubeにあった。(SharePoint /OneDrive – パスワードでPDFを保護/暗号化)


社外にPDFを送る際に編集禁止にすることはよくある。
WordはPDF形式でエクスポートする際に、パスワードを設定できたけど、Excelや PowerPointは、パスワードを設定できなかった。

個人用途では、パスワードや権限を設定できるWebサービスやFreeのアプリを使っているのだが、社用となると、Webサービスは使いにくいし、Freeのアプリはインストール {したく|させたく}ない。
結局、パスワードで保護したり、編集禁止などの権限を付与するためにAcrobatのライセンスが必要だった。

Sharepoint/OnedriveのPDFビューワーの編集機能には、ページの抽出、結合、パスワード、権限の設定、圧縮、編集機能があるので、Acrobatが無くても困らないないだろう。

M365を使っている企業はAcrobatを購入しなくてよいと思う。
EdgeのPDFビューワーや個人用OnedriveにはPDFの編集機能はないから、Acrobatのユーザを全て奪っているわけでは無いけれど．．．
MicrosoftのAcrobat潰しの第1弾か?

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NotebookLMでブログを評価してみた

NotebookLMを評価してみようと思い立ち、サンプルデータとして、このブログの記事を入力してみた。
このブログの記事は、日々考えたことを整理するために文章にして出力したものだ。

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著者の人物像を推測してください。

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と訊くと、いやぁ～照れるなぁ～(^^ゞ　というくらい好意的な評価だった。
まてまて、AIが忖度しているのではないのか?! と思い、

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著者の人物像を、批判的な観点で、推測してください。

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と訊くと、そこまで言うかぁ～ (^^;　というくらい辛辣な評価だった。

今更だが、AIの出力は、バイアスを変えると、大きく振れることが分った。
読んだ人もAIと同じように、好意的に評価する人もいるだろうし、辛辣に評価する人もいるのだろう。

個人的なブログだから、高評価が増えてもメリットがあるわけでもないし、辛辣な評価が増えてもデメリットがあるわけでもない。
好意的な評価や辛辣な評価の中に、足りない観点があれば参考にすれば良いのだろう。
と考えると、遠慮なく辛辣な評価を出力してくれるAIは有用なツールだと思う。

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notebookLMの回答
ソース：このブログのすべての記事

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プロンプト：
著者の人物像を推測してください。

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回答：
提供されたソース（ブログ「Yoshiのよしなしごと」）から、著者であるYoshi氏の人物像を以下のように推測します。

1. 職業と経歴
ICT分野で長年の経験を持つ技術者であると推測されます。特に、情報通信インフラや情報セキュリティ、情報システム部門（情シス）での経験が豊富です
-- 略 --

2. 年齢・世代
還暦を過ぎたシニア世代であると考えられます。
-- 略 --

3. 性格と価値観
探求心が強く、常に学び続ける姿勢を持つ人物です。物事を多角的に捉え、本質を問うことを重視しています。
-- 略 --

4. 興味・関心
*ICT分野全般に加え、教育、社会問題、文化など幅広い関心を持っています。
-- 略 --

これらの点から、Yoshi氏は、豊富な実務経験に裏打ちされた深い専門知識を持ちながらも、常に新しいことを学び続ける柔軟な思考を持つ、思慮深い技術者であると推測できます。自身の経験を客観的に振り返り、社会や他者に対する温かい視線と、時には鋭い問題提起を行う、バランスの取れた人物像が浮かび上がります。

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いやぁ～照れるなぁ～　(^^ゞ

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プロンプト：
著者の人物像を、批判的な観点で、推測してください。

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回答：
提供されたソース（ブログ「Yoshiのよしなしごと」）から、著者の人物像を批判的な観点で推測します。好意的な解釈を排除し、記述の裏側や言外の意味を読み解くことで、以下のような人物像が浮かび上がります。

1. 独善的でプライドが高い「昔の技術者」像

著者は自身の40年にわたる技術者経験に強い自負を持っていますが、それが時に他者や他分野を見下すような独善的な姿勢として表れています。
ｰｰ略--

2. 権威への迎合と強い承認欲求

新しい知識の探求を好む一方で、その論拠として著名な専門家や権威ある書籍を頻繁に引用する傾向があります。これは、自身の主張を権威によって補強しないと不安であることの表れかもしれません。
ｰｰ略--

3. 操作的で欺瞞的な一面

物事を分かりやすく伝えるために、意図的に情報を省略したり、誇張したりする傾向が見受けられます。
ｰｰ略--

これらの点を総合すると、著者は豊富な知識と経験を持つ一方で、自身の価値観や成功体験に固執し、他者を見下す傾向がある人物かもしれません。また、権威に依存し他者からの承認を強く求めると同時に、目的のためには情報を操作することも厭わない、複雑で矛盾した一面を持っている可能性がうかがえます。

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そこまで言うかぁ～ (^^;

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余人をもって・・・ ＜あなたにやってほしい＞

ビジネスパーソンとして最も価値が高いのは、周囲から “こう” 言われる人　澤円 STUDY HACKER (2023/11/6)

澤円氏はキャリア戦略について、

どんなキャリア戦略が有効かというと、僕は「余人をもって代えがたい」存在を目指すことに尽きると考えています。「この人にはこんな特性がある」とまわりが認めるような、自分だけにしかない別の要素が必要なのです。

とおっしゃる。
その上で、

注意したいのは、「余人をもって代えがたい」というのは、「その人がいないと仕事が回らない」状態ではないということです。

プロセスを回すだけならほかの人にもできるけれど、「ぜひこれはあなたにやってほしい」と言われるのが、ビジネスパーソンとして最も価値が高い状態なのです。

とおっしゃる。

「余人をもって代えがたい」存在になるために、「余人をもって代えがたい」存在を維持するために、知識や情報を公開しない人がいた。
昔は、情報が紙ベースだったので簡単に独り占めできたのかもしれないが、組織的にはハイリスクだ。

閑話休題

代えがたい存在は人だけでなく部署・部門にもある。

以前、技術支援部門で、立ち上げから長く働いていた。
現場は技術的な知見が不足しており、外注サービスも無かったから、「余人をもって代えがたい」部門だった。

直接的な技術支援の他に研修もやっていた。
大局に立てば、現場のスキルを向上させることのメリットは大きい。
しかし、技術支援部門が行う研修は、効果が上がるほど、自らのプレゼンスを低下させることになる。

プロセスを回すだけならほかの人にもできるけれど、「ぜひこれはあなたにやってほしい」と言われる存在になることは重要だ。
業界が大きくなって外注できるようになったときに、本当に仕事が無くなる。

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情報セキュリティと一人情シス

近年ランサムウェア被害が問題になってきた。


病院や地方自治体などの公共分野の被害が増えるとメディアに取り上げられることも増えて社会問題化したことは記憶に新しい。

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結論を先に、
・調査報告書には、正しいことが書いてあるが、どこまでが絵に描いた餅なのか、自社でどこまで実施可能なのか考えながら読むこと。
・自分の仕事を、ICTに疎い経営者に説明できる技術者は多くない。

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報告書などを読むと、情シス不足が要因の1つとして挙げられているようだ。
情シス不足はICT業界では、既に大きな問題になっている。
特に1人情シスや兼業情シスを抱える組織では、情シス担当者の目に見えない部分での貢献に頼っているから、この問題が社会的に知られることは良いことだと思う。

しかし、ことセキュリティ関係の案件に関しては、情シスだけではなく、情報セキュリティ技術者が必要だと思う。
そして、情報セキュリティ技術者が評価できる経営者はもっと必要だと思う。

情シス業務の中でも情報セキュリティ分野は特殊である。

〇 知識，技能

情報セキュリティ技術は、一般的なICTに関する知識、技能を習得して、その上に情報セキュリティの知識、技能が必要だ。
だから、いきなり情報セキュリティ技術者を育成するのは難しい。
経産省は数年前にセキュリティ技術者が不足するから、高度セキュリティ技術者や橋渡し人材を育成と騒いでいたが、改善されたという話は聞かない。

さらに、リスク管理に関する知識、技能も必要だ。

経営上の判断は経営者の責任だ。
情報セキュリティ分野でのリスク管理において、リスクを取るか取らないかは経営者が意思決定しなければならない。

ICTに知見が無い経営者は多い。
しかし、経営者に必要なことは意思決定であってICTに関する知見ではないから、意思決定するための情報提供を外部委託すればよいだけのことだ。

ゆめゆめ1人情シスや兼業情シスが意思決定に必要な情報まで提供してくれると考えてはならない。
なぜなら、日々発見される脆弱性を理解して、自社のシステムへの影響を評価して、経営者が意思決定できるだけの情報を提供できるような、情シスはどこにでもいるわけではない。
もしいたら、その情シス担当はコンサルに転職した方が良い。年収は倍増だ。

〇 評価

情報セキュリティだけではなく、「安全」に関わる仕事は、ちゃんと仕事をすればするほど、評価されないというジレンマがある。

例を挙げると、警察官が交差点付近の物陰に隠れて見張っていて、違反者を検挙することが問題になることがある。
交差点付近のよく見えるところにいる方が、違反や交通事故が減るだろうという指摘は正しいと思う。
しかし、それを実行した警察官は評価されない。ひょっとするとサボっていると評価される可能性がある。

情報セキュリティ技術者は、インシデントを未然に防止したり、セキュリティリスクが減ったことは認識されることはない。

ランサムウェア被害の例では、VPN機器に緊急クラスの脆弱性が発見されたときに、

• 自社で使用している機器、OS、ソフトウェアに脆弱性があるか
• その脆弱性が悪用される状態か
• 悪用される状態ならば対策を調べ
• 対策を行い
• 脆弱性が悪用できないことを確認

これらの作業ができていれば、被害を受ける可能性は低くなり、被害に遭うことは無くなるだろう。
ところが、この作業を行った、担当者の作業を評価する者はいないのである。
当然、経営者が担当者の貢献を評価することはない。

逆に、被害を受けたときに、迅速に対応して、復旧、再発防止すれば、作業が目に見えるので評価されるだろう。（迅速に対応するには準備が必要だけれど）

被害を受けないようにしているセキュリティ担当と、被害を受けたときに適切に対応するセキュリティ担当を、比較すると、前者の方が能力が高いし、会社の利益に貢献している。

しかし、会社に損害を与えている後者が評価されるのである。

ランサムウェア被害のニュースを見たときに、自社のセキュリティ担当のことを、考える経営者はいるのだろうか？
さらに、自社がランサムウェアの被害に遭わないのは、セキュリティ担当者が被害を未然に防止しているのか、単に運が良いのか、評価できる経営者はいるのだろうか？

〇 セキュリティ技術者

自分の仕事を、ICTに疎い経営者に説明できる技術者は少ない。
自分の価値や仕事の価値を説明できれば、多くの報酬を得ることが出来るのだが．．．

〇 報告書

ランサムウェアの調査報告書には、正しいことが書いてある。
しかし、どこまでが絵に描いた餅なのか、自社でどこまでが実施可能なのかを考えながら読むことが必要だろう。

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情シス案件 ＜クワバラクワバラ＞

何年か前に書いて公開していなかった記事を見つけた。


情シス案件がやってきた。「ほぼ1人情シス」をやっている関係だろうか?

仕様書を読むと、
おそらく、IT技術者、セキュリティ技術者を人月でしか評価しない人が書いたものだと感じた。

月2回オンサイトで勤務という条件だった。
ところが、業務内容を読むと、月2日分の業務量を遥かに超えている。
IT機器も少ないし、ユーザも少ないから月2日で運用できると考えたのかもしれない。
しかし、機器数、ユーザー数と比例しない業務はある。

例えば、業務内容にアラート対応とかヘルプデスクと書いてあるのだが、月2日だけで対応できる業務量はたかが知れている。
アラート対応を翌営業日までに行うとすると、対応は最悪15日後になるのだが、そんな悠長な対応で良いのか？
また、月2回しか対応してくれないヘルプデスクは役に立つのか？

おそらく、オフサイトでの常時対応を期待していて、その上でオンサイト勤務が月2日という意図なのだろう。
だとすれば、アラート対応や、ヘルプデスク対応1人では対応できないから、別に体制を作る必要がある。
当然要員1人をアサインしただけでは足りない。

事業として、アラート対応やヘルプデスク対応サービスを提供している会社なら対応できるだろうが、一から体制を作ろうとするとかなりの初期費用が必要だから、当然高価になる。
しかも、セキュリティ関係の業務が含まれているので人月単価は高いから、想定している金額とは桁が違う。

つまり、
この仕様書を書いた人は、月2日＝1/10人月の費用で、2～3人月の業務を委託しようとしているのだろう。
真っ当な会社はこんなヤバイ案件は受けないだろうから、策を弄して押し付けようとしているのだろう。
クワバラクワバラ

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ガンダムはいらない ＜ザクがほしい＞

ガンダムはいらない、ザクが欲しい! 赤くなくていいから。

(AIに「機動戦士ガンダムに登場する量産型のザクに似たSDキャラクタの画像 」をお願いしたら出力してくれた。
因みに、「機動戦士ガンダムに登場するザクの画像 」は著作権の関係で断られた。)

有効性が確認されたプロトタイプを運用システムにするところでトラブっている案件を見かける。
プロトタイプそのまま運用できると思っている人もいたりする。

作った人が1人でメンテしているプロトタイプを運用システムにする場合には、
・メンテナンスフリー(手放し運転できること)
・特殊なスキル無しで運用できること
・損益分岐点を超える見込みがあること
が必要だ。

ちゃんとした人は運用コストまで考えて設計できるだろうし、そのコストの当たりをつけるのもプロトタイプの役割だ。

「ほぼ1人情シス」をやっていると、運用を任されることもあるのだが、プロトタイプに毛が生えたような生煮えシステムは困る。
例えば、
・日次処理が24時間を超えるとか、
・毎日10GBずつストレージを食っていくとか、
・タイムアウトしないで「いつまでもま～つわ～♪」だったり、
・ゾンビが大量発生するとか

ゾンビはホラー映画だけにして欲しい。

まさかこれで運用しろなんて言わないよね。
ガンダムはいらない、ザクが欲しい! 赤くなくていいから。

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もう「大卒資格」に価値はない？

NewsWeekに同時期に流れてきた記事は、高等教育に対する問題意識が好対照だった。


日本の高等教育の状況は、大学全入時代から大学倒産時代に移行しているようだ。

今や全国の私大の6割が定員割れに......「大学倒産」時代の厳しすぎる現実
舞田敏彦 NewsWeek Japan (2025/5/28)

以前から、Fランク大学に存在価値があるのかという議論はあるのだが、Aランク大学でも世界の中のランクは低い。
世界ランクと日本ランクの評価軸が違うという指摘も以前からある。

NewsWeekに↓こんな記事が流れてきた。

もう「大卒資格」に価値はない？ 生成AIによる「知識の価値」大暴落、大学が「生き延びる道」とは？
 Newsweek japan パトリック・ドッド (2025/7/15)

高度な知識は希少価値があるため報酬も高い、だから、高度な知識を授けることができる大学も価値がある。
ところが、AIの普及で知識の価値が低下し始めているから、大学も従来の知識の教授だけでは価値が保てなくなっている。
そして、

---
その状況で求められるのは高度な注意力や的確な判断力、強い倫理性、創造性、協調性など、AIマシンがまだ習得できていない能力だろう。

　中略

そうであれば答えは明白。これからの大学は知識の伝達よりも判断力の育成に注力すべきだ。言い換えればAIを賢く使い、AIと共に思考するスキルの伝授である。
--

とおっしゃるのは、オークランド大学経営学部のフェローのパトリック・ドッド氏だ。

知識なしに判断力は身につくわけではないだろうが、人間が貴重な脳細胞を使って知識を記憶しておく必要はなくなったということだろう。

日本のランクが低い大学は伝統的な教育方法にこだわる必要はないため、教育方法を変えることで一発逆転できるのではないか、などと妄想してみた。

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Copilotで自立型エージェント

Copilot studioで「自立型AIエージェント」を作ってみた。

Microsoft方言の「自立型AIエージェント」は自ら思考しないし、自ら計画を立てるわけではない。
一般にいうところのRPA level2(AIを使って自動化の範囲を拡張したRPA)だ。

自動化したいタスクは、届いたメールをスパムメールか判定するする処理だ。

動機
Outlookは迷惑メールを自動的に振り分けてくれるのだが、振り分けルールは公開されていない。
推測だが
・SPF,DKIMなどでエラーになっている
・送信元のドメイン、メールアドレスがブラックリストに含まれている
・時間当たりの受信したメールの頻度
・本文に、ブラックリストに含まれるURLが含まれている
・その他、MSの秘伝のレシピ

良くできた?迷惑メールは、振り分けられず受信ボックスに届くので困る。
生成AIを使って、迷惑メールの判定ができたら、迷惑メールフォルダに振り分けることができるし、処理すべきメールを簡単に見つけることができる。

テスト
定期的に送られてくる迷惑メールをサンプルにして、M365 Copilotのチャットでプロンプトを試行錯誤したら、↓のプロンプトで迷惑メール判定されるようになった。

---
以下のメールデータ（タイトル、発信元、本文）から、このメールが迷惑メールか判定してください。
※判定には以下の観点を加えてください。
・本文の具体的な証拠や根拠があるか？
・発信元は信用できるドメインか？

【回答】
判定結果(result)、確度(accuracy)、説明(description)、メッセージID(messageId)、日付(date)、発信元(from)、タイトル(subject)をJSON形式で回答してください。
メール本文を表示する必要はありません。
判定結果：迷惑メールとして判定される場合=true 、迷惑メールとして判定されない場合=false
確度：迷惑メールとして判定される確率を0～100の数値で示す
説明：判定の説明を60字程度で出力。である調を使用
メッセージID：メールデータの internetMessageId を転記。
日付：メールデータのdateを転記。
発信元：メールデータのfromを転記。
タイトル：メールデータのsubjectを転記。

【メールデータ】

{
 "from": "送信元メールアドレス",
 "subject":"タイトル",
 "body":"本文",
 "interMessageId":"メッセージID",
 "date": "日付" 
}
---

回答は↓

---
{

  "result": true,

  "accuracy": 85,

  "description": "本文に具体的根拠が乏しく、発信元ドメインも信頼性が低いため迷惑メールと判定する。",
    :
    :
}
---

同じプロンプトを、Copilot studioの「生成型の回答を作成する」のプロンプトに指定したら、
回答は↓

ｰｰｰ
{
  "result": false,
  "accuracy": 70,
  "description": "内容が具体的であり、個人情報が含まれているため",
　　:
      :
}
---

う～んなぜ答えが違う??

調べてみたら、
Copilot studioはGPT-4-oを使用しているらしく、M365 CopilotチャットはGPT-4-turbotを使っているらしいことが分かった。
なぜ、GPT-4-turbotとGPT-4-oで判定が異なるのか訊いてみたら、

---
  :
  :
迷惑メール判定の曖昧性
迷惑メールの定義は以下のように曖昧で文脈依存です：
• 商業的か？
• 詐欺性があるか？
• 不安を煽っているか？
• 個人情報が過剰か？
GPT-4-turbo はこれらを厳密にチェックする傾向があり、GPT-4o は「人間の善意や困りごと」として解釈する傾向があります
  :
  :
---

らしい。
Copilot studioのモデルを変えることはできないので、プロンプトを試行錯誤する必要がありそうだ。
GPT-4oが指定できる、AIチャットがあると良いのだが、ChatGPT無料版、gemini、copilotでは指定できなかった。
そのうちモデルがGTP-5に変わると解決するような気もする。

一筋縄ではいかないなぁ

---

プロンプトに↓の判断基準を明記したら、

※以下の基準で厳密に判定してください。
- 詐欺性の有無
- 個人情報の過剰開示
- 不安を煽る表現
- 送信者の信頼性

トリガーがかからなくなった。
試行錯誤した結果、判断基準を削除してプロンプトをシンプルにすると判定制度が向上した。

一筋縄ではいかないなぁぁ

---

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Fラン大学は人生の終わりか?

Fラン大に進学してから学歴の重要性に気がつきました。もう人生の取り返しはつかないのでしょうか」。学歴は人生のどこにまで影響を及ぼすのか
びーやま: wakatte.TV DIAMOND online (2025/8/13)


書籍の広告記事が、たくさん流れてくる。

著者のびーやま氏は

その努力は「大学受験成功」のようにわかりやすい成果として表現できなければ意味がありません。努力を数値化する術は「成果」しかないですからね。

ですので、資格でもなんでもいいですから、説明がいらない成果をひとつつくってみましょう。それだけで、皆さんの評価はガラッと変わります。

とおっしゃる。

綺麗ごとではないので説得力があるのだが、破綻しかかっている教育現場や、国際競争力の低下が続く日本の疲弊した枠組が前提の論理のように感じる。
少なくとも、未来のために今何をやるべきかではなく、今の枠組みの中でうまく立ち回るための方法だと思う。

40年以上働いてきた経験で分ったことは、
低学歴でも「仕事ができる」人は一定数いる⇔低学歴で「仕事ができない」人は結構いる
高学歴でも「仕事ができる」人は一定数いる⇔高学歴で「仕事ができない」人は結構いる
ということ。

学歴は、大学の序列ではなく、高卒、専門学校、高専、大学、大学院など、
「仕事ができる」は業務上の「問題が解決できる」くらいの意味だ。

なぜ、高学歴の人が優遇されるか、について以前考えたことがある。

短期間で「仕事ができる人」を選ぶのはかなり難しい。
「仕事ができない人」を選ぶ可能性はあるし、選んだあとで、「仕事ができなくなる人」や伸び悩む人も一定数いる。

仕事に必要なことは、学校で教えてくれないことが多いから、学歴だけでは「仕事ができる人」は選べないのは当然で、人事や採用に関わる人なら誰でも知っていることだ。

こうした前提で、高学歴の人を選ぶメリットを考えてみると、
不運にも「仕事ができない人」を選んだ場合、高学歴の人は、
・論理的思考能力が高い、
・指示、命令を理解する能力が高い
・会社など組織の命令に従う可能性が高い

つまり、組織の歯車としての能力が高い。

特に大きな会社では、ほとんどの社員が歯車だから、少ない「仕事ができる人」をコストをかけて選ぶよりも、低コストで「優秀な歯車候補」を選んだ方がリスクが少ない。

「Fラン大学でも地頭が良い人がいる」は真実だろう。
しかし、Fラン大学に在籍している事実は変えることはできないし、会社の採用基準を直ちに変えることはできない。
であれば、ランクの高い大学に入り直すか、学歴に依らない戦略を考えるのが良いと思う。

びーやま氏がおっしゃるとおり、実績として資格を取得するのも、一つの方法だ。
しかし、資格はその分野について学んだことの証明にはなるが、資格があるから「仕事ができる」わけではない。
そういうい意味では、学歴と同じようなものだ。

若い人たちは「幸福」について考える機会が少ないのではないかと思う。
「幸福」は人それぞれ違っていて、「幸福」は他人が決めるものではなく、自分が見付けるものだ。

ところが、日本の社会は
・高学歴の方が幸福になれる
・高収入の方が幸福になれる
・組織内の地位が高い方が幸福になれる
・回り道をしない方が幸福になれる
という固定観念がある。
そして親や教師など大人は、この固定観念の中で生きているから、子供にもこの固定観念を刷り込む。
だから、Fラン大学に入学したことで人生が終わったように感じるのだろう。

Fラン大学に入学したのならば、学歴社会の枠組みや固定観念にとらわれないで、幸福について考えてみると良いと思う。
少なくとも、Fラン大学に進学するだけの経済力はある。生活のために働かなくても勉強できるという恵まれた環境にあるのだから。

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RAGの実証実験結果報告書

横浜市のRAG実証をNTT東日本が伴走支援し成果を報告


報告書はあっさりしている。
NTT東日本が受注したようで、インタビュー記事があった。

横浜市が挑む、行政サービスにおける生成AIとRAGの活用。積み重ねてきたドキュメントが成功のカギ

最近、Copilot studioで簡易なRAGを使ってFAQ botを作ってみて分かったことは、
・SharePointのドキュメント内のファイルを見てくれるため、簡単に作れる。
・正規化やクレンジングしないと精度は上がらない。

AIの時代になっても
Garbage in , Garbage out
は変わらない。

住民サービスに使えるレベルになったのだろうか？と思い読んでみた。

---
また、先輩職員たちが、昭和46年以降一つひとつ問い合わせの記録を積み重ね、約3,000件にも及ぶ質疑応答のデータをRAGに連携させています。そのためには、これらのさまざまな形のデータをテキストデータとして構造化する必要があったため、データクレンジングは大変な作業だったと思います。実際の作業では、プログラムを挟みつつ、目視によってノイズとなる情報や文字化けの修正、段落整理などを行っていただいたと聞いています。
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らしい。納得だ。
精度を上げようとすると、必須だ。

データの正規化やクレンジングなどの前工程は力仕事だ。
RAGで精度が上がりますよ！と言う売り文句に乗せられて導入したは良いけど、イマイチ使えないという会社は多いのではないだろうか。

ビッグデータとかRPAとかDXなどのブームの際にコンピュータが利用できるようにデータを整理していれば、RAGを導入すると効果的だろう。いつになっても、コンピュータが利用できるようにデータを整理する作業を省くことはできない。

ノウハウの継承
最近「AIを使ってベテランのノウハウを継承できます」というサービスも目にする。
そもそも、ノウハウを明文化しなければ使えないが、AIはベテランの頭の中を検索できると思っている人がいる。

最近見たサービスは、ベテランに視線カメラを装着させて、視線の動きをAIで解析するというシステム。
説明してくれた人は
「ほら、ベテランの人は、一瞬右下を見てることがわかりました」
とおっしゃるのだが、ベテランの人が、なぜ、一瞬右下を見たかは教えてくれない。

まさか、新人が真似して一瞬右下を見れば、ベテランと同じクオリティになるわけでもないだろう。

自分はなぜ、右下を見たのだろうか?という問いを立てられる人は少ない。
傍にいる人が「右下の何を見たの?」と問うことで、初めて意識上に上がってくる。
そして、ベテランの断片的な言葉を論理的に構成し、明文化を補助する人が必要だ。　

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