思考様式を数値化してみる

AIは増幅装置　＜劣っている思考様式も拡大する＞　(2026/07/02)

で、AIは使用者の思考様式・行動様式を加速すると書いた。
ところで、
「思考様式」は概念的にはなんとなくわかるけれど、言語化するのが難しい。
自分の思考様式を定量的に表せるならば、AIを使用する前と、使用を始めた後の思考様式を比較できるのではないかと考えた。

※この記事は、実験レポートではありません。

【アイディア】
このブログの記事は思うがままに書いているので、思考様式を分析しやすいだろう。
さらに、10年以上書いているので、思考様式の時間的変化がわかるかもしれない。

映画、インサイド・ヘッドのように、自分の頭の中に複数の人格がいて、与えられたテーマについては話し合いと考える。
思考様式を、話し合いへの各人格の関与の度合いを数値化することで表せるのではないかと考えた。

【手順】

1. 人格群の認識
   
   1. 初期人格： 自覚している複数の人格を初期人格群として、各人格の説明とともにAIに与える。
   2. 分析： ブログの記事を分析させて、人格群の関与度合いを出力させる。
   3. フィードバック：初期人格群以外の人格を認識した場合や、初期人格の挙動が認識からズレた場合は、人格の特徴を更新する。
   4. 推測人格群：複数のブログの記事を分析させて、AIが修正した人格群を得る。
2.  推測文章作成
   
   1. AIにテーマを与えて、推測人格群を使用してブログ記事を出力させる。
   2. AIに、推測人格群が書いたブログ記事を分析させる。
   3. 自分が書いたブログを分析させる。
   4. 2つの分析結果を比較する
3.  他人が書いた文章との比較
   
   1. 他人のブログ記事を、推測人格群で分析する。
   2. 同じテーマで自分が書いたブログ記事を、推測人格で分析する
   3. 2つの分析結果を比較する

【プロンプトの認識】
自覚している複数の人格と脳内にあるアイテムの説明を初期人格群として与え、分析方法を指示したところ、AIは以下のように認識した。

初期人格群

• 第1人格：窓口担当
• 第2人格：観察者
• 第3人格：哲学者
• 第4人格：演出家
• 第5人格：平和主義者
• 第6人格：格闘家

オブジェクト

• 円卓
• 本棚
• 棚
• ごみ箱

分析

• どの人格が前面に出ているか
• 人格同士の協力関係
• 人格同士の対立関係
• 円卓・本棚・棚・ごみ箱の動き
• このモデルに存在しない新しい人格や物の兆候
  
  を中心に読み解き、
  
  
• どの人格が主導しているか
• 人格間の力関係
• 円卓・本棚・棚・ごみ箱の状態推定
• このモデルに存在しない新たな人格・物の有無
• 心理学的観点からの考察
  
  を整理して分析する。

【推測人格群】
10編のブログ記事を入力した結果、AIは20の人格を認識した。

中核人格は、

• 哲学者
• 観察者
• 仲介者
• 地図製作者

で、思考パターンは、

• 観察者が客観的に材料を集め、
• 地図製作者が対立構造を描き、
• 哲学者が「本当の問い」を定義し、
• 仲介者が、誰が悪いのかではなくなぜそう見えるのかを考える。

らしい。

【推測文章の生成】
既に書いているブログ記事を同じテーマを指定して、推測人格群を使用してブログ記事を作成させた。
推測人格群が自分の思考様式を表しているならば、人間が書いた文章と似ているだろう。

ところ、異なる特徴を持った文章を出力した。
それぞれ分析したところ、文章から推測できる人格構成が異なっていた。

AIの予測は

• 生態学者
• 検証者
• 職人

が中心で、人間が書いた記事は

• 仲介者
• 地図製作者
• 生態学者
• 観察者

が中心だった。

人間がブログを書くときには、観点や切り口を考えて文章をまとめるので、これらの情報を与えると、推測できる可能性はある。

【筆者の識別】
他人が書いた記事を、推測人格で分析させ、登場人格と関与度を出力させた。
同様に、同じテーマで自分が書いた記事を、推測人格で分析させ、登場人格を出力させた。

結果は、

人格	他人の文章	自分の文章
職人	30	10
格闘家	25	0
守護者	20	0
観察者	15	10
哲学者	10	25
仲介者	0	20
地図製作者	0	20
生態学者	0	15

と、明確な違いが出た。

【考察】

• 自分が認識している初期人格では格闘家が主要な人格だったが、AIの認識人格では格闘家は主要な人格ではなくなっている。
  最近、攻撃的な文章を書かなくなったことが影響していると推測する。
• 推測人格を使用して文章を作成した場合ずれが大きい。つまり、「Yoshiらしい」文章を書かせるのは難しい。
  試行回数を増やすこと、追加の情報を与えると、「Yoshiらしい」文章に近づく可能性はある。
• 推測人格群を使用すると筆者の識別ができるかもしれない。
  「Yoshiらしくない」が検出できる可能性がある。

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文章から「思考様式」、「らしさ」をAIで検出するアイディアを試してみた。
プロンプトを手入力したので、試行回数が足りない。自動化して試行回数を増やすと傾向が見えてくるかもしれない。

何に使えるかって?  後から考えればいいんじゃない ^^)

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AWS Summit 2026 ＜まるでAI展＞

AWS Summit 2026 に参加した。

展示会に参加したときには、業界の雰囲気やトレンドを感じることを重視している。
今回は、「AIで暗黙知を利用する方法」を展示しているブースを回った。
「ウットウしい」質問に答えてくれた、ブースの方ありがとうございました。 m(_ _)m

【感想を先に】

• 「まるでAIの展示会」のような雰囲気だった。AWSはあえて表に出なくてもよくなったのだろう。
• AIでベテランの暗黙知を利用しようとすると、人間がインタビューして暗黙知を形式知化する必要があるようだ。
  つまり、人間のインタビュアーの能力に左右されるということだ

【雰囲気】
今年のAWS summitは「まるでAIの展示会」のようだった。
しかし、AWSのサービスは裏で使われている。
AWSとしては、AIを使用したサービスが増えれば増えるほど、自社のサービスが使われるから、あえて表に出る必要はないのだろう。

5年くらい前にAWSは、「AWSのサービスを使うと週末でプロトタイプが作れます。」と言っていた。
今は、「AIを使用すると、週末でAIを活用したサービスがAWS上に作れます。」と言っているようだった。

【AWS Builders' Fair】
マネタイズや、サービス提供することを前提にせず、アイディアを実現する試み。
「出来たら面白くネ」というノリ。

入口のメッセージ、[Now, go build」
さらに下に「You build it, You run it」と書いてある。

・ Anthropic Project Vend
Claude に店舗経営させる試み。
最初は赤字だったが、2回目は黒字になったらしい。
説明は↓にある。
https://www.anthropic.com/research/project-vend-1

・ ババ抜きAI
AI+ロボットアームとババ抜き対決ができる。
人間は、発汗を検出するセンサーを装着し、表情をカメラで撮影される。
AIは、映像から感情の変化、発汗から緊張を検出して人間のウソを見抜くという試み。
カードを抜くふりをして感情を揺さぶるらしい。

・ ペン字見ます
AIでペン字を採点する試み。
AIで見本データとのズレを数値化して採点する仕組み。
見本データが太文字だけなので細文字で書くと評価が低くなるらしい。

【AIの暗黙知利用】
・ 行動ログとAIによる次世代パーソナライズ
顧客の行動から、AIがおすすめを店員に伝える仕組み。
ベテラン店員は、顧客を顧客の行動からパーソナライズしていて、顧客が買いそうなものを予測しているという前提。
そもそも、顧客が買いそうなものを勧めなければ売れないから、顧客の行動を元にAIが何を勧めるべきか店員に伝える仕組み。

暗黙知は予め収集せず、売り上げデータをAIにフィードバックするので、暗黙知を集積できる。
結果データが大量に収集できれば、結果データを分析してAIにフィードバックする手法が使える。

・ 対話で深まる日報
AIの質問に答えることで、日報を作成するシステム。
暗黙知は予めインタビューで形式知化して、プロンプトとしてAIに与える。

現場では、「売れた要因」を店員にインタビューしているマネージャーがいるらしい。
このシステムで集めたデータをAIで分析することで、「売れた要因」を形式知化し、全社的で共有できるらしい。

・ ベテランのノウハウで訓練
製造現場でベテランのノウハウを伝えるのは難しいし、ベテランが新人の訓練に立ち会うことも難しい。
カメラで新人の動作を分析して、AIがベテランと同じアドバイスする仕組み。
暗黙知は予めインタビューで形式知化して、プロンプトとしてAIに与える。
NVIDA Jetson + 汎用LLMで動作するので、ネット環境が弱い現場で使える。

【感想】
AIでベテランの暗黙知を利用しようとすると、人間がインタビューして暗黙知を形式知化する必要があるようだ。
つまり、人間のインタビュアーの能力に左右されるということだ。
人間のインタビュアーが、AIを質問能力向上ツールとして使う方法はある。
しかし、最後はインタビュアーのスキルに依存する。

システムを変更する場合は、コードを変更する必要はなく、プロンプトを変更することで対応する方法になっているようだ。
サービスを創る人にとって、コーディングしなくてよいので、リードタイムが短縮できる。

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質問者に寄り添うAI ＜バイアスがかかっている＞

生成AIを使って、昔に書いた記事の脱字を修正している。
誤字脱字を、長い間放置していたものだと思う。

【AIによる評論】
誤字脱字のチェックだけでなく、評論してもらうようにしている。
評論の結果が悪いからといって、書き直すことは無いし、良いからといって、まねることもない。
AIの観点は、世の中の平均的な観点だから、たいへん参考になる。

2019年に書いた記事(FM用ディスクリコイル  2019/2/4)のチェックをGeminiさんにお願いしたら、いつものようにチェックしてくれた。
そして、評論の観点は以下の3点だった。

良かった点（優れた構成と洞察）

• エンジニアの「手癖」が伝わる、最高のライブ感：
• 東光（TOKO）のコイルという「時代」のチョイス：
• 技術の「変遷」への美しい着地：

【東光のコイル】
評論を読んでいて、ふと気になったのは、

東光（TOKO）のコイルという「時代」のチョイス：
電子工作界隈において、高周波コイルといえば「東光」です。ネットにデータシートがないという事実自体が、そのパーツの持つ「歴史の深さ」を物語っており、部品箱から出てきた古い宝物を前にした筆者のニヤニヤしている表情が浮かんでくるようです。

である。
「電子工作界隈において、高周波コイルといえば「東光」^※1です。」に、技術オタクのオヤジの心がくすぐられ、思わずニヤリとしてしまった。

確認のために、ChatGPTとClaudeにも同じプロンプトで、評論してもらったところ、「東光」に触れた評論は無かった。
それ以外の項目は似たような評論だったから、「東光」の件はGemini特有だ。^※2

【考えた】
ブログに投稿した記事や過去に投稿した記事の誤字脱字チェックは、ほとんどGeminiさんにお願いしている。
おそらく数百編の駄文を読んでいるので、「ライターは技術オタク」という属性を学習しているのではないだろうか。

そして、「技術オタク」の質問者に寄り添うような出力を選択したのだろう。
つまり、バイアスがかかった評論の可能性がある。

中立な観点での評論が欲しい場合は、GPTさんや、別の人格のGeminiさんにお願いした方がよいかもしれない。

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※1
高周波コイルといえば「FCZ」の人の方が多いかもしれない。
しかし、オヤジにとっては、高周波コイルといえば「東光」だ。
自作派にとって定番のモノバンドコイルを東光が製造しなくなったときに、寂しさを覚えた。
その後は、FCZコイルを使うようになったが、FCZ研究所も販売を中止してしまった。

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※2
「東光」の件について、ChatGPTさんの見解は、

「技術オタクだから東光に反応した」というより「この記事のノスタルジーを表現するために東光を使った」という説明の方が、記事単体からでも十分導けるように思えます。

らしい。

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rm -rf ＜危険性が理解できない人は使わないこと＞

https://x.com/yonemura2006/status/2059236497254138182

rm -rfでやらかしたというお話が流れてきた。

生成人工知能の「チャットGPT」に相談した結果、不要なファイルを削除する方法として rm -rf というものがありますよ、ただし非常に危険ですので対象を必ず確認してください、という形での説明書きがなされ、それでターミナルに向かわせていただきました。

らしい。

事故防止、AIの利用という観点で考えてみる

【事故防止】
rm -rf のやらかしは、ターミナルでUNIXを触っている経歴が長い人は、経験があるのではないかと思う。
気がついた時の冷汗は、経験した人でないとわからないだろう。
また、Enterを押す直前に間違いに気がついたときの、心臓が縮まる感じも体験した人しかわからないだろう。

批判する人の多くは後知恵だ。
rm -rf が危険なコマンドで、対策はいろいろあることを知っていても、やらかすのだ。
原因は、

• ミスしないという、根拠のない自信
• 失敗時の影響の過小見積
• 慣れ

などが挙げられる。

最終的に辿り着いた対策は、「指差し確認」だ。
もちろん、必要な情報は確認できるようにしておく。
rm -rf の場合は、作業しているディレクトリが重要だから、事前にpwdコマンドを実行しておくとか、プロンプトにCWDを含めるなどの方法でカレントディレクトリが目視確認できるようにしておく。
その後、コマンドを入力して、指差し確認する(コマンド、スイッチ、パラメータ、CWD)
そして、OKならEnterを押す。

重要なことは、コマンドを入力した勢いでEnterを押さないことだ。
rmコマンドをラップするaliasを設定する方法もあるけれど、慣れて何も考えないで、キーを押すようになると、やはり事故は起こる。

知識としての対策を知っているだけでは、効果は限定的だ。
それは、自分が失敗したときに初めてわかる。

影響が少ない環境で失敗を体験することが、最大の学びなのだが、今時、コンソールを使う機会が少なくなったから難しい。

職場に、失敗やヒヤリの体験から学ぶ風土がない場合は、事故は無くならない。
このような風土の職場だと気がついたら、自己防衛しておいた方が良い。
後知恵で散々詰められることになるから。

【AI の回答】
AIを使用した結果は自分が引き受けるしかない。
AIの回答が間違っていたり、AIの回答が理解できなかったりすることはあるだろう。
その回答を使用した結果、誰かに不利益が発生した場合は、使用した者が責を負うことになる。
当然のことだが、AIに責任転嫁することはできない。

投稿の例では、AIの注意書きが理解できず、自分や職場の人に不利益を与えたわけだが、自分で結果責任を引き受けているようなので問題は無いと思う。
不利益を被った職場の人からは責められるだろうが、自分のミスとして受け止めるしかない。

しかし、不利益を被っていないネット民に責められる筋合いではない。

【VibeCoding】
同様にVibeCodingで作成した、コードを使用した場合、その結果責任は使用者が負うことになる。
当然、問題が発生したときに、詳細が分からないとか修正できないという言い訳は通用しない。

しかし、問題箇所を調査したり修正するために、専門家に頼らざるを得ない人は、責任を負えない可能性が高い。
だから、

責任を負えないものを作るな！
責任が負えないものを使うな！

と言いたい。

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局所最適の先

なぜDXは腐敗の温床となりやすいのか Yuta Zenn (2026/05/23)

現業部門vsIT部門の構図は、どこかで読んだことがあると思ったら、
「シャドーITのススメ」(https://zenn.dev/yuta_enginner/articles/08b775eb6873df)
と同じ人の投稿だった。

【自分の立場】
小さな職場のシス管を2回、大きな職場の情シスを1回やって、今は「1人情シス」をやっている。
その経験のなかで、現場から見たIT部門の対応も、IT部門から見た現場の要求も体験した。
それぞれの立場で課題はあるが、他の立場からその課題は見えない。
だから、多くの人が、自分の課題の根源は他の部署にあると思ってしまう。
それはやむをえないことだと思う。

【IT部門vs他部門】
ITシステムやポリシーは全社で共通に使用するから、全ての現場の要望を網羅することは難しく、全員が満足できず、全員が少しずつ我慢する状態が最適解になる。
だから、全ての部門は、IT部門に対して不満を持っている状態になり、IT部門vs他部門という構図になる。

【経営者・経営層】
Yuta氏の2つの投稿を読んで、気になったのは経営者、経営層に対する追求が弱いことだ。
部門間で利害が相反する場合は、経営者や経営層の判断が必要なのだが、投稿には現場部門とIT部門の関係だけが書いてある。
経営者や経営層を批判した投稿が読まれると、身に危険が及ぶのだろうか?　（^^;

投稿主を知っているわけではないし、ましてや、職場風土を知る由もない。
しかし、言葉の端々から、組織風土に問題があるように感じる。
そして、組織の問題を認識していながら、変えようがないことへの閉そく感がにじみ出ていると感じる。

【実は】
実は、組織風土の改革に取り組んでいたことがある。
誰に指示されたわけでもなく、難しいことはわかっていたし、おそらく達成できないと予想していた。
なぜ、そのような無駄なことに取り組んだかというと、「『全体最適』をやってみたかった」からだ。
案の定、改革はできなかったが、多くの経験知を得た。
最も貴重な知見は、

やってみなければわからないことがある。

ということだ。

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• やらない限り始まらない (2017-05-21)

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AIが書いた文章のAIっぽさはAIで消せるか? ＜人間でなければ書けない部分がわかった＞

【保存版】AIっぽい文章表現大全 @ysk_motoyama (2026/2/3)

AIっぽさを感じる表現をまとめた投稿が流れてきた。

人は、AIを使ったことが分かると、内容には関係なく「手抜き」と感じ、
逆に、手作業で作成したことが分かると、内容には関係なく、評価が高くなるらしい。

AIっぽさが言語化できれば、AIっぽさが無くなるように文章を修正することができる。
更に、AIを使うことで、元の文章の情報を増やさず、論理構造を変えず、AIっぽさが無くなるように書き換えることができるかもしれない。

この投稿に、「文章のAIっぽさを、AIに修正してもらうプロンプト」があったので、試してみた。
(※プロンプトは元記事を参照してください)


【結論を先に】
AIっぽさは完全に消せない。
判断に関する部分は人間が書くしかない。
人間が書いたことをアピールしないとAI判定される!?

【AIっぽい文章】
元の文章は、リサーチツールで作成したレポート(約2,200字)で、AIっぽさ満載の文章だ。
自分が読んだり、部内で共有するだけならそのままでも良いできだ。
この文章を書き換えてみた。
※書き換え前の文章には、固有名詞やセンシティブな話題が含まれているので公開しない。

【書き換えた文章】
書き換えた文章は、AIっぽさは減っているけれど、まだ残っている。
最も感じるのは、抑揚や感情の起伏がなく、淡々としていること。
元の文章は調査レポートだから、それで良いのだが、感情に訴える部分が必要なら物足りないと思う。

【比べてみた】
書き換える前と後の文章のAIっぽさを比較してみた。
それぞれの文章をファイルに保存して、同じプロンプトを使用して、4種類のAIに、人間の関与とAIの関与を判断してもらった。

【プロンプト】

アップロードしたテキストファイルについて、AIの出力に見られる特徴を一覧してください。それぞれの文章について、人間の関与とAIの関与を判断してください。

【結果】
Copilot、gemini、ChatGPT、Claudeで比較してみた結果同じような結果だった。

• 書き換える前の文章は、AIが生成した特徴が網羅されている
• 書き換えた後の文章は、AIの出力を人間が編集したと判断
  geminiさんだけ、人間が書いたと判断
• AIを使用しているけれど、人が一手間かけたと判断できなくもない。

【チェック項目】
Copilotが、AI生成テキストに典型的な特徴（チェックリスト）を出力してくれた。

	特徴	説明
①	見出し＋箇条書きの定型構造	「項目名: 説明文」の形式（太字コロン区切り）が連続する
②	網羅的・MECE志向の構成	「まず／次に／最後に」「以上のように」など整理癖が強い
③	ハルシネーション残骸・引用番号の残留	「可能性もあります9」「に努めることです3」のような脚注番号が本文に紛れ込む
④	常套句・締めの定型	「重要なのは～ことです」「～が望まれます」「～に他なりません」「メッセージは明確です」
⑤	過度の固有名詞列挙	検索結果を取り込んだ痕跡として、人名・役職（〇〇名誉教授、〇〇会長）を断片的に挿入
⑥	抽象語・カタカナ語の頻出	「プロトコル」「ガバナンス」「リスクマネジメント」「ネットリテラシー」
⑦	語尾の単調さ	「～でしょう」「～と考えられます」「～が望まれます」が反復
⑧	両論併記の慎重表現	「～ものの」「～という観点はあるものの」が機械的に挿入
⑨	結論段落の自己要約	「以上のような対策は～」「最後に、～」と自己メタ的にまとめる
⑩	文と文の論理接続が薄い	段落内が「並列の事実積み上げ」になり、因果のうねりが弱い

AIっぽさを消した文章は、①～⑦が改善されているようだが、⑧～⑩には対応できないようだ。
特に⑧と⑩は、AIは判断しないように学習しているので、AIによる書き換えでは対応できないのだろう。
書き換えプロンプトに、人間の判断を加えると書き換えられる可能性はある。

【結論】
「AIを使用しているけれど、人が人手間かけたと判断できなくもない」、という判断は予想通りの結果だ。
レポートの場合は、AIの調査分析結果はそのままにして、考察や結論など判断を人間が書くという方法がよさそうだ。

AI判定されることを考えると、人間臭さや人間でなければ知りえない情報をちりばめて、人間が書いたことをアピールする必要があるかもしれない。
面倒な世の中になったものだ。

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この投稿は人間（Yoshi）が書いた文章です。(チェックリストはCopilotさんの出力)
Copilotさんに、この投稿と、geminiさんが生成したこの投稿の修正案とどちらがAIっぽいか判定してもらったところ、この投稿の方がAIっぽいのだそうです。 +_+)
もう、AIっぽさを気にするのはやめようと思います。

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AIモデルを使用して脆弱性を発見する際に尋ねるべき10の質問

10 questions to ask when using AI models to find vulnerabilities Ruth C NCSC (2026-05-11)

AIモデルを使用して脆弱性を発見する際に尋ねるべき10の質問
(翻訳しました。)

1.  AIを活用することで、どのような成果を目指していますか？
2.  AIを活用することは、セキュリティを向上させる最善の方法でしょうか？
3.  AIが発見した脆弱性を管理するためのプロセスはありますか？
4.  脆弱性の優先順位付けはどのように行うべきですか？
5.  AIを使って脆弱性を発見する際のリスクは何ですか？
6.  どのAIモデルを使用すべきですか？
7. どこから始めればいいですか？
8.  新しいAIモデルに対応するための私の長期的な計画は何ですか？
9. 人材育成において、どこに投資すべきでしょうか？
10.  私たちが開発または使用するすべてのものがどのようにパッチ適用されているかを把握していますか？

AIを使用することで脆弱性を発見する能力は向上したけれど、脆弱性を発見することを目的にすべきではない。
脆弱性は管理しなくてはならないが、管理する能力は、AIを使用して脆弱性を発見するより困難だ。
それは、管理されない脆弱性が増えることを意味する。

重要なことは、

組織のセキュリティを向上させるための最も重要なツールは、基本的なサイバーセキュリティ対策を徹底することです。

当たり前のことを当たり前にやることだ。
これが難しい。

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デジタル・カイゼン

カイゼン活動の亡霊「DTK」、変革を骨抜きにしてDXやAXを滅ぼす　日経クロステック　木村岳史　(2026/05/25)

【デジタル・カイゼン】　
木村岳史氏は、現場主導の改善としてのデジタル化はDXではなくDXを阻害することを、以前から指摘しておられる。

DXに限らず、昔から変わらない構造的な問題だ。
昔々、ペーパーレスが流行ったときに、稟議もFAX、スタンプラリー、ドッチファイルもなくならなかった。
パソコンが使えるようになったが、パソコンでせっせと稟議書を作り、スタンプラリーをして、ドッチファイルに綴じていたのである。

昔も今も、仕事のやり方(業務)を変えず、現状の作業をITで置き換えていた。
例えるなら、最新の建材で竪穴式住居を建てているのである。

【DXは改善?】
「DX」を検索すると、「DXで業務改善」など、改善がヒットする。
経産省によるDXの定義は、

• デジタル技術やツールを導入すること自体ではなく、データやデジタル技術を使って、顧客目線で新たな価値を創出していくこと。
• また、そのためにビジネスモデルや企業文化等の変革に取り組むことが重要となる

だ。(太字は著者による)
改善ではなく改革なのである。

日本の組織は現場のカイゼン運動で成功してきた歴史があるが、局所最適になりがちだ。
自分や、自分の部署の作業は改善できるが、組織的な問題が改善されているわけではない。
とりあえず、目先の不便が解消すれば良いと考えるのは人の性で、それを良しとするのは、組織風土だ。

例えば、組織全体で使用することが多い情報システムを構築、更新しようとすると、情シス部門vsその他の部門という構図が生まれる。
局所最適で改善している部署が抵抗勢力になるからだ。

【トヨタのカイゼン】
木村岳史氏によると、カイゼン活動がDXを阻害すると指摘すると、「だったら、カイゼン活動の元祖であるトヨタ自動車はどうしてあんなに好業績なんだ」という反論があるという。

トヨタ生産方式(TPS)はカイゼン活動がフォーカスされがちだ。
しかし、本当の強みは、問題解決の8ステップを、現場、管理職、経営層それぞれの階層で実行する組織風土があることだろう。
だから、現場だけで問題を解決しているわけではなく、管理職や経営層が局所最適にならないように、カイゼンしている。

「4. 真因を考え抜く」を真面目に実行すれば、業務フローの不備に気が付くはずだし、真因を考え抜く組織風土が無いことに気が付くだろう。
つまり、DXを現場に丸投げしたり、現場で野良マクロや野良RPAを作るだけでは、根本的な問題は解決しないのである。

【1人情シス】
組織が大きくても、小さくてもこの問題はある。
40年間大きな組織で働いていたときに、この問題を痛感していた。
今は、小さな組織で1人情シスをやっているが、やはりこの問題はある。

他の業務が関係する作業は障壁が多く効率化できないのである。
仕方がないので、情シスだけが関係する作業をRPAとAIを使用して効率化した。

結局、局所最適だ。

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処世術 ＜爪を隠すか、周りを気にしないか＞

「才能ある若者がいるとして次の二つのアドバイスがある。
1．能ある鷹は爪を隠せ
2．周り気にせずどんどんやっていけ
日本は1が多く、能力がなくなってしまうのではないかというコメントに対する、荒川友加理氏コメントが興味深かった。

考えてみた。

【処世術】
1．能ある鷹は爪を隠せ
2．周り気にせずどんどんやっていけ
は、いずれも、いわゆる処世術、つまり、「世渡りの行動様式」だ。

どちらかの行動様式を選んだとしても、それだけで渡れるほど世の中は単純ではないと思う。

【経験から学ぶ】
自分の行動様式は経験から学ぶしかない。
というと身も蓋もないけれど．．．

どちらを選んでも、成功だけではないし、失敗だけでもない。
だから、多くの人はどちらかに振り切っているわけではなく、バランスをとっていると思う。
あるいは、3番目の選択肢を選んでいる人もいる。

若い頃は、隠す爪はなく、空気が読めない性格だった。
自分の能力が他人からどう見えるかは気にしないという、3番目の選択肢だった。
その行動様式で、叱られることもあるし、褒められることもあった。

どのような行動様式を選んでも、

• 困っている人を助ける
• 他人に害を与えない
• 嘘をつかない
• 感謝する

など、人としての基本的な行動ができていれば、爪を隠しても、周りを気にしなくても、大差はないと思う。

【結論】
単純化された助言はわかりやすいが、有効ではないことは多い。
世の中は複雑怪奇だから、単純化されたセオリーが欲しくなるが、
人には人の処世術があると思う。

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新人営業さん ＜ブラックな会社に就職したの?＞

最近、何度か新人の営業さんと話す機会があり、そのときに気になることがあった。

・展示会で
展示会で新人営業さんの説明を聞いたら、オンラインで営業させてほしいと言うのでやんわり断った。
更に、しつこいので、きっぱり断ったら、直前に中止してもよいのでアポだけでも、と泣きつかれた。
新人でアポ取りのノルマがあるのだと。

・電話営業で（その1）
電話営業でシステム管理担当を指名されたらしく、電話が回ってきた。
新人営業さん曰く、「製品の説明をしたいので、都合の良い日時を教えてほしい」と。
その製品の情報をメールで送ってくれるよう依頼して、興味があればこちらから連絡すると伝えて、やんわり断った。
更に、しつこいので、きっぱり断った。会話の中で、相手の想定外の質問をしたら、その都度隣の先輩か上司に確認していた。

・電話営業で（その2）
電話営業でシステム管理担当を指名されたらしく、電話が回ってきた。
新人営業さん曰く、「サービスで、事務機器やネットワーク機器の診断をするので、都合の良い日時を教えてほしい」と。
間に合っているので、結構ですと、やんわり断った。
更に、しつこいので、きっぱり断ったら、新人でアポ取りのノルマがあるのだと、泣きつかれた。

【共通していること】

• 新人研修らしい
• こちらにメリットが無い
• こちらが対応する前提で話を進める(マニュアルに書いてあるのだろう)
• 「新人です」と泣き言を言う

さすがに、インターホンを押す飛び込み営業ではないが、はっきり言って迷惑だ。
業界の人と話すと得ることがあるから、できるだけ電話営業には応えるようにしている。
しかし、これらの例は、電話営業の練習相手にされるだけだ。

【新人時代】
オヤジも40年前は仕事ができない新人だった。
当時、通信機器の保守担当だったが、治っていない機器を現場に返すことはできなかった。（当然だ。）
新人でもプロフェッショナルとしての仕事を求められていたから、修理できなくても良いなどという思考は無かった。

プロフェッショナルは、相手に利益を提供するから存在価値がある。少なくとも迷惑をかけてはならない。
そう考えるのは、時代錯誤なのだろうか?

【問題は個人か企業か】
新人であることを言い訳に、人様に迷惑をかけるのは一人前の職業人ではない。
さらに、人様に迷惑をかけることを承知で、新人に営業の練習をさせる企業もいかがなものか。

このような新人営業さんに連続して遭遇したのが、偶然なのか社会の変化なのかは、分からない。
新人営業さんが、プロフェッショナルになれることを祈っている。

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