| 仕事力：既刊号 |
| ２０２４年１１月号４週：主体的に思考し、行動すべき時代 |
| ３週：時間記録の分析から自己革新：考房だより２２９ |
| ２週：もっともらしい経済理論もあるようだ |
| １週：ＡＩとともに歩むために |
主体的に思考し、行動すべき時代
ＯＥＣＤ（経済協力開発機構）が世界経済に関しての長期的な予測を
出しています。それによりますと、日本の年平均実質ＧＤＰ成長率は
２０２０年から２０３０年は０.９８７％となっています。しかし、
その後は低下し、年平均０.５％を下回ると予測されています。
２０１０年から２０２０年の我が国の実績を見ますと、年に２％の実質
成長率の実現が無理であることが読み取れます。
こうしたことを頭に置いて、２０１８年のＯＥＣＤの長期予測から
見えることは、世界経済の中での日本の重みは大きく低下するという
ことです。
中国は今後も目覚ましい経済成長を続け、２０６０年のＧＤＰは
２０２０年の２.６４倍に至り、アメリカの１.７０倍、日本の９.８１
倍となることが予測されています。
インドの成長もめざましく、２０４０年代にアメリカを抜き世界第２位
の経済大国になるとの予測です。こうして、世界経済の中心が欧米から
中国、インドなどのアジアへと移行していくと見られています。
こうした予測の中で日本はほとんど成長することはなく、２０２０年
との比較で２０４０年に１.１５倍、２０６０年に１.２４倍とされて
います。まさに、世界経済の中での日本の重みは大きく低下してしまう
ことが示されています。
こうした未来への見通しを踏まえて考えるべきことは多々ありますが、
今の時点でかなりはっきりと見えていることが２つあります。一つは
安全保障の問題です。もう一つは医療・介護・福祉が最大の産業になり
そうだということです。
最近の安全保障の議論は対中国が中心になることが多いようです。
こうした議論の中で浮かび上がっているのが、防衛費の上限をＧＤＰ比
１％から２％に引き上げようという主張です。
中国のＧＤＰは２０６０年には日本の約１０倍になります。そんな状況
の下で、日本の防衛費をＧＤＰ比１％から２％に上げることの意味は
どれほどのものなのか、きちんと考える必要がありそうです。
安全保障は単なる軍事力の問題ではありません。国防の基礎は経済力に
あると言われています。しかし、国単位の経済力の大小で全てが決まる
訳でもありません。そこで浮かび上がるのが外交による安全保障です。
それは、現在では集団安全保障という形をとっています。
しかし、外交の力は日米安全保障条約やＮＡＴＯのような軍事同盟に
貢献するだけではありません。国防の基礎は経済力にある訳ですから、
経済協力の体制作りにも大いに貢献できるのです。
即ち、外交力の下に相対的経済力、相対的軍事力を高めることが安全
保障の問題を解決することにつながると言えるのです。防衛費の増額の
問題もこうした流れの中で適切な答を見出すことが求められます。
日本の産業は製造業が産業の中心を占めていた時代に大きく発展し、
多くの世界的企業が生まれました。しかし、時代が変わり、社会が
変わる中で、産業構造の変化が進みました。
現在進行中の変化は社会の高齢化です。「製造業」「卸売・小売業」
「医療・福祉」の就業者の全就業者に対する比率は、２００２年には
１９.０％、１７.５％、７.５％でした。
それが２０４０年には１６.０％、１７.９％、１８.８％となり、医療・
福祉は製造業よりかなり規模の大きい産業となります。その他の産業は
就業者数の減少を続け、一部の例外を除いては今後の量的拡大を期待
できそうもなく、成長前提の経営戦略は成り立ちそうもありません。
医療・福祉産業は、これまでの日本の主力産業とは性格が異なります。
他の産業は、我々の生活をより豊かにしたり、生産活動をより効率的に
したりするモノやサービスを供給してくれます。
しかし医療・福祉産業は、病気を治癒したり、日常生活が困難になった
人たちの生活を支援するだけなのです。こうした医療・福祉産業の役割
はきわめて重要なのですが、それによって生活がより豊かになる訳では
ないのです。
このような産業が日本最大の産業となるのです。従いまして日本経済の
姿は、これまでのものとは異質のものとならざるを得ないのです。この
ような経済は、現在のそれとはあまりにも異なるものになりそうです。
経済の構造も企業のあり方も大きく変わるでしょう。これは、これまで
どの国も経験したことがない経済になると予想されています。
しかし、医療・福祉産業にも設備投資があり、技術開発があり、新事業
開拓もあります。当然、それに関係する製造業や流通業も必要です。
国の経営、企業経営も含めて、どのような社会を作るか、どのように
社会に貢献するか、どのように自分の存在意義を生み出すか、個人の
レベルでも組織のレベルでも、主体的に思考し、行動すべき時代の入口
に差し掛かっていると思います。
時間記録の分析から自己革新：考房だより２２９
目標達成と時間についてのお話の第３回です。
前回は、自分の時間が消えて行く先を探るための、時間記録について
説明しました。今回は時間記録を分析して、自分の仕事のスタイルの
変え方を探ってみます。先ず時間記録の分析の切り口を挙げてみます。
１）仕事をこなすのに、思った以上に時間が掛かったものはないか？
また、その原因は何か？
期待はずれだった人、甘い自己判断、苦手の仕事、集中不足、
必要以上のやり過ぎ、など
２）電話に掛かった時間はどれくらいか？ 分類して捉えてみる。
外からの通話、外への通話、長話の相手、短縮したい通話、など
３）連絡文書や定期レポートに掛かった時間はどれくらいか？
そのうち部下に任せてもよかったと思うものは？
４）職場内でのコンタクトの時間はどれくらいか？
そのうち、あまり必要でなかったと思うものは？
５）移動に要した時間は妥当だったか？
無駄に動き回ったと思うものは無かったか？
６）相談や質問で邪魔が入った頻度はどれくらいか？
それで仕事のペースは狂ったか？ 重要な相談だったか？
７）ぼんやりと無為に過ごした時間はどれくらいか？
頭の整理に必要だった時間、仕事を逃げていた時間、など
８）意外に短時間で済んだ仕事は？ また、それは何故？
９）中断なしで一つの仕事に没頭できた最長時間はどれくらいか？
10）１日の中で集中時間が最も長かった時間帯は何時ころか？
11）自分の思惑通りに時間が使えた部分はどれか？
12）適当な休息を取っているか？
13）他人に成り切ってこの時間記録を見て、どんなアドバイスをするか？
これらの切り口からの問いかけに対して答を出していくだけで、自分の
時間管理の仕方、改善点がかなり見えてくるはずです。直ぐに実行でき
ることは明日から早速始めることです。
直ぐには無理だが何とか改善したいことは、実現のための条件を明示
してみることです。そして条件をクリアーするためにどうすればよいか
を検討し、その実現に向けての行動設計をするとよいでしょう。
次回は、また違った角度からの分析と行動改善のお話をします。
もっともらしい経済理論もあるようだ
世の中にはもっともらしい理論や所論が出回っています。無条件に
それを信じ込んでしまったために失敗した事例は多々あります。どんな
理論や所論がもっともらしく人々の頭に入り込むのか、調べてみました。
ここに一冊の本を紹介します。Econofakes（エコノフェイクス）、
ファン・トーレス・ロペス著、村松花訳、サンマーク出版。
著者はスペイン生まれの、セビリア大学応用経済学の教授です。
この本は、主流の経済学が生活を害する“ウソ”ばかりを説いていると
主張しており、一見、科学的・客観的に見える経済学の“ウソ”を解き
明かし、それが何故もっともらしく語られるのかを説明しています。
これを信じるか否かとは別に、一度これに目を通してみることは現実を
自分なりに適切に受け止める上でお役に立つのではないかと考えた次第
です。
その内容の一部を紹介します。
経済学の定理の大部分は、個人の主観的な判断に基づいています。
従いまして、経済学にはウソが山ほど存在するのです。例えば次の
ようなことです。
・資本主義では競争が促され、イノベーションが生まれる
＊これはウソです。資本主義の特徴は健全な競争ではありません。
資本の集中が進み、効率的な競争が失われるのが資本主義です。
→このウソの目的は、社会が抱える問題を解決するのが資本主義
だと人々に信じさせることです。それにより、自由と競争とは
違う方針が出てきた時、このシステムを害するからという言い訳
を使って拒否できるのです。
・高齢化によって公的年金制度が維持できなくなる
＊これもウソです。年金を支払えるか否かは、人口やＧＤＰの推移
などに左右されますが、その予測を断定的に主張することには無理
があります。
→このウソを主張することで、資源の公平な分配についての社会的
議論を回避できるのです。このウソを広める人たちは、公的年金
制度の破綻を国民に信じ込ませ、解決策として財政支出の削減
などを提案するのです。
現在、主流のリベラルな経済学の理論には科学的厳密さがあるように
見えますが、実際には現実とぶつかるものばかりで、イデオロギー的に
偏り、誤りだらけです。それは、自分の押し付けたい政策に合うように
現実を歪めて作られているからです。
リベラルな経済学の理論が適用された時期や、適用された国々には、
共通して所得と富の集中が起きています。前世紀に富が少数の人々に
最も集中した時期は、最もリベラルな思想が支配的だった時期と一致
しています。
以上に前出の本の内容の一部を紹介しましたが、以下に主要目次を
挙げておきます。
１章 ヒト、食糧、モノ・・・・いっぱいあるのに足りない
２章 経済学を「高尚な学問」にしたがる専門家たち
３章 需要と供給の狂騒曲
４章 世界のダイヤモンドの７５％が一社に集中する不思議
５章 生産性と報酬の不思議なワルツ
６章 無から４０ユーロを生み出す銀行
７章 給与を下げれば企業の利益は増していくのか？
８章 社会の高齢化と年金制度の関係
９章 自由な貿易など存在しない。それは便利なフィクション
１０章 国は税金で無駄な公共支出を行うべきではない
結論 経済学のウソにだまされつづけないために
ＡＩとともに歩むために
ＡＩと自動化の技術が進展しています。いずれＡＩが人間の知能を
追い越すとも言われています。こうした状況を踏まえて、将来は人間が
ＡＩに支配されるというＡＩ悲観論と、ＡＩ関連のテクノロジーは
悪影響よりも遥かに良い影響を社会にもたらすと主張するＡＩ楽観論と
がせめぎ合っています。
ＡＩ楽観論の主張は次のようなものです。
１）以前にも同様のことがあり、最終的には良い結果に至った。
２）ＡＩは退屈な作業を人間の代わりにやってくれるので、人間の仕事
はもっと良いものになる。
３）人間とＡＩは競うのではなく協力する。
４）未来には、今の私たちには想像もできないような新しい仕事が生ま
れるだろう。
これに対してＡＩ悲観論は次のように反論します。
対１）歴史を振り返れば、第１次から第３次までの産業革命の中で、
テクノロジーによる変革はエリートや資本家に好条件をもたら
した。一方で、労働者を含む多くの人々にはそれほど恩恵を
もたらさなかったことが明らかになっている。
対２）ＡＩや自動化は、労働者が仲間としゃべる機会を奪うなど、仕事
の楽しさややりがいを損なう場合がある。仕事が以前よりも安全
で楽になっているにもかかわらず、職場での幸福度が高まって
いないのだ。
対３）あるレベルに達するとＡＩは人間を凌駕し、人と協働するよりも
単独の方が良い結果を出すようになる。実際２０１９年に、
ワシントン大学とマイクロソフトが行った研究では、これを
裏付けるような結論が導き出されている。
ＡＩシステムが単独で決定したケースと、人間がＡＩの支援を
受けて決定したケースとを比較した過去の複数の研究を対象に、
メタ解析を行った結果がそれだ。
その結果には、全てのケースでＡＩ単独のほうが人間とＡＩとの
共同チームよりも良い成績を収めていることが示されていた。
ＡＩにとっては、人間はしばしば足手まといでしかなかったのだ。
対４）新しい仕事がどんなものかは不明だ。新しい仕事は全ての人間に
機会を与えるのか、経営者が利益を独占する懸念は無いのか、
といった問題を人間が解決する必要が残っている。
某著名人がＡＩについて楽観的になれない理由として上げている理由
の１つに次のようなものがあります。
・ＡＩの進撃を率いている人たちの多くが、対４）に代表されるような
目標を目指していない。彼らは人々を苦役から解放しようという意図
など持っていない。
自分たちの仕事が一般の人にもたらす影響については気付いてないか、
無関心なのだ。自分たちのツールがもたらし得る害について考慮する
ようなことはしていない。
そしてこの著名人は次のように断言しています。「私はＡＩ楽観論者に
なりたいと思っている。しかし、人間がそれを邪魔しているのだ」と。
某著名事業家の発言として次のようなものもあります。
・ＡＩの研究開発に力を入れているのは、人間がＡＩに負けないための
方法を探るためだ。
こうした混沌状態にあるＡＩを展望する社会において、ＡＩとともに
歩むために必要なことは、人間ならではの特性を活かし、人間ならでは
のスキルを強化することのようです。それには、次のようなことが参考
になりそうです。
・意外性、社会性、希少性を持つ
明確に定義されたルールの下で働く限りＡＩは人間より優れていると
言えるでしょう。だが、想定外の事態に対処したり、ルールや情報が
欠如した環境で働く時には、人間の方がうまくやれるのです。
想定外のの事柄に対処する、厄介な問題や新規のシナリオに対処する、
明確な計画が無くても前進する、といったことができる人はＡＩに
負けることなく、ともに歩むことができるでしょう。
・アルゴリズムに抗う
日常生活の場面でアルゴリズムのお勧めに従うケースが多くなって
います。例えば、着る服を選ぶ、投資する株を選ぶ、食事をする
レストランを選ぶ、といったケースです。
こうしたことを積み重ねていますと、私たちを最も人間らしくする
要素が蝕まれていきます。即ち、計画を変更したり、困難な目標を
追い求めたり、大勢に逆らって不人気な選択肢を選んだりする力が
骨抜きにされてしまうのです。
・その他にも、次のような項目が上がってきます。
自分の注意力を正しい対象に向ける能力、集中力、外部からの気を
散らすものを無視する能力、デジタル判断力、アナログな倫理、など
人間がＡＩと共に歩むために大切なことを調べ、考え、説明してきた
訳ですが、根本にあるのは人間性のようです。この人間性をどのように
捉えるかは、置かれた環境に左右されると考えられます。上記の所論が
お役に立つようでしたら幸いに存じます。
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