2024.5.6  日本経済新聞の記事「経営の視点：新卒採用は急がば回れ、非効率がミスマッチ防ぐ」から

一括採用で多くの学生のスキルや適性を見極めることは困難

2025年春に卒業予定の大学生を対象にした採用選考が6月から解禁となる。すでに例年より「売り手市場」との見通しを立てているところも多く、企業側にも焦りがある。コラムの著者 半沢 二喜氏（日本経済新聞 編集委員）は、いくつかの企業での採用法を例示時ながら、ミスマッチを減らすことを考察している。

○採用方法を多様化し、手間をかけてこそミスマッチを減らすことにつながる

リクルートの調査によると、今年4月1日時点で、採用の内定率は58.1%で前年同月を9.7ポイント上回っているという。つまり採用活動の前倒しが顕著で、予定人員数の確保が優先しており、採用後に大学生も企業にとっても大きな損失となるミスマッチが増えないかと半沢氏は危惧している。つまり効率を優先するがあまり、ミスマッチが増え、本末転倒となりかねない。そろそろ新卒一括採用を見直すべきだと半沢氏は語っている。

• あえて非効率を選ぶ中古品売買のバイセルテクノロジーズ：同社は通年採用で1対1の面接に約1時間かけるという。これまで悔しかったことや楽しかったことを聞き取り、「何のために働くのか」という根源的な問いについて語り合うのだと言う。適材適所で活躍してもらうために、個人が成長する背景を感じ取り、価値観を擦り合わせることだという。
• U-NEXT HOLDINGS：2019年採用から改革を継続。学生にはエントリーシートの代わりに自己PR動画の提出を求めるのだという。学生側が面接官を選定でき、最終面接に不合格になっても再挑戦できる。企業と学生は対等という考えから、各選考での通過者数や内定受諾者数を同社のウェブで随時更新している。
• ジョブ型人事制度を導入する日立製作所：新卒採用でもマッチングの精度を上げる試みを行なっている。職種別採用の他に、新入社員らの紹介による採用を拡充している。さらに約2週間の長期インターンシップも推進している。受け入れる現場の負担は大きいが、人事部門が必要性と有効性を説いて回って増やしている。長期インターン生の採用率も増えたという。

一括採用で大量の面接を行うことでスキルや適性を判断するのは極めて難しい。例示の企業のように、採用法を多様化し、手間をかけることでミスマッチを減らす。今年のチャレンジはこの辺りにある。🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.5.7  日本経済新聞の記事「春秋：『築地は守る、豊洲は生かす』」から

転機の日本経済を映してきた築地

「築地は守る、豊洲は生かす」と小池東京都知事が啖呵を切った再開発ではあるが、現状はどうか。コラムの著者は、連休最終日に築地を訪れ、訪日外国人も含めごった返した様子をみて、その歴史を振り返ってみている。

○かつては外国人居留地でもあった

コラムの著者によれば、当日の築地は、まるで歩行者天国の状態で3人に2人は外国人と思えるくらいの喧騒であったという。この通りの端にある波除稲荷神社が築地の歴史を伝えているという。江戸初期の明暦の大火の復興で、武家地として埋め立てられたという。工事は東京湾の荒波で難航した。だが、稲荷神社でお稲荷さんを祀ると波は収まり、工事が進んだという。その稲荷神社が波除稲荷神社の起源である。

江戸幕府は開国に合わせて、築地は外国人居留地となった。明治時代以降は関東大震災で日本橋にあった魚河岸が築地に移ってきたという。まさに移ろう築地の姿は転機の日本経済を映している。

東京都の構想では、築地が次はスタジアムを中心とした国際交流拠点として生まれ変わると言う。舟運で羽田空港と結んで東京の玄関口にする構想もある。

冒頭の小池東京都知事の言葉にあるが、計画では食文化の発信を謳うが、周りはオフィス街でどんな形態になるのか。この築地場外の風情は残したいところであろう。訪日外国人も日本の食文化や東京の玄関口の雰囲気を味わいたいはずだ。🍣🐟✈️👝🚗✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.5.7  日本経済新聞の記事「「あすへの話題：夫婦別姓」から

別姓を希望する人には適応

コラムの著者 烏飼 玖美子氏（立教大学名誉教授）によれば、夫婦に同姓を義務付ける制度が「ビジネスを阻害している」と経済界が動き始めたという。旧姓併記では済まされない経済損失について語っている。

○家父長制の遺物か

烏飼氏によると、選択的夫婦別姓制度を誤解なき説明は、別姓にすることを「強制」ではなく、希望する人には認めるという制度である。烏飼氏はその導入を早く導入してほしいという。

烏飼氏自身も「同姓の強要」で苦労したという。つまり、

• 銀行口座：戸籍名が原則。
• 健康保険：夫が「世帯主」で家父長制の遺物？
• 大学：通称で旧姓
• パスポート、研究業績：カッコ入りで旧姓が認められる
• 航空券：戸籍名

というのは何とか対応できても、緊急連絡をしかも海外、英国で使う際に、宿泊先のホテルで「トリガイという宿泊者はいない」と言われたから大変。連絡に相当の時間がかかった。英国のヒースロー空港で苗字が問題となり、係官に「日本では夫婦別姓が認められていない」と言うと、「それは不便でしょう」と同情されたという。

国際的にも韓国は夫婦別姓であり、スペインなどは両親どころか祖先の苗字をいくつか並べる。

企業でも「旧姓併記」だけでは女性管理職が増えて扱いが特別扱いではなくなってきた。男女を問わず自分自身が望む苗字で生きていく社会が本来ではないかと、鳥飼氏は示唆している。👩👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇬🇧🇰🇷

2024.5.4  日本経済新聞の記事「社説：米巨大ITはAI市場を育む投資を競え」から

大手の競争が健全な市場を発展させる

2024年1〜3月期の米大手IT企業の決算が出揃った。社説の著者によれば主力のiPhoneが不振で減収減益であったAppleを除き、MSやアルファベット、アマゾンなどが前年同期比で2桁の増収を確保したという。巨大IT企業がお互いに競うことで市場に健全な発展が期待できる。社説の著者は各社の動きを示している。

○勃興期にある市場が一部の企業に支配されることを避けるように各国の当局は監視の目を強めよ

社説の著者によれば、各社が好調なのは、生成AIの普及を受けて、膨大なデータの処理に使われるクラウドコンピューティング事業が成長を促したという。各社はインフラ投資や技術開発を急いでおり競争が激しくなっている。

生成AIはインターネットやスマートフォンと同様に社会や経済に大きな影響を与えるイノベーションである。そこでの競争は勃興期の市場に健全な発展を加速させる。

• アルファベット：1〜3月期に100億ドル規模の設備投資を行なった。生成AIの開発や運用に不可欠なデーターセンターの増強を進める。参加のGoogleは文字から動画を生成する生成AIを発表。
• アマゾン：生成AIの開発を進めているスタートアップに40億ドルを投資。有望企業の囲い込むを目論む。
• MS：ネット接続が限定的なスマートフォンでも使える新型の生成AIを開発。
• メタ：オープンソースで生成AIの普及を広げる

これまではMSが出資するオープンAIのサービスが業界を先導してきた。上記のようなイノベーションや競争は、多様なAIが登場することになり、選択肢を広げ、さまざまな企業が自社のサービスや製品に活用しやすくなる。今欧州や米国で独占禁止法当局から批判を浴びているスマートフォンのAppleとGoogleの2の前を避けないと、健全性を保つことが難しくなるという。🎨📲💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.2 日本経済新聞の記事「Deep Insight：AIのウィンブルドン現象」から

相転移現象である「エマージェント・アビリティーズ（能力創発）」で能力予測

コラムの著者 中山 淳史氏（日本経済新聞社コメンテーター）がGAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。

○日本はGAFAMに真っ向からではなく特化型LLMで勝負

中山氏のコラムではまず生成AIを含むAIがすぐにでもシンギュラリティ（技術的特異点）を超える、つまり人間の能力を超えるのではないかという。それは爆発的な勢いで生成AIが拡大しGAFAMが大型投資を表明することで裏付けられそうである。

AI時代にもテニス業界に由来する「ウォンブルドン現象」が起こり得るという。つまり、門戸を外部に開いたことで海外勢が席巻を招いてしまう可能性をいう。米国勢が巨額投資をする楽観論の背景には、AIの機械学習における「スケーリング則」と呼ばれる経験則がある。それは学習の計算量、データの量、AIの性能・規模を示すパラメータの3つが大きくなればなるほど、AIを動かすLLMはより正確な回答を示すとされてる。面白いことに、理由はわからないが、「エマージェント・アビリティーズ（能力創発）」と呼ばれる相転移が、例えば計算量でいえば10の22乗から24乗で起こり、推論能力が飛躍的に向上すると言われている。さらに、この論議を拡張すれば、いつAIがどの程度進歩するかが予測できるとされる。だからこそ、GAFAMやオープンAIは巨額な投資を行って、真っ先に追従不可能なところに到達してしまおうと考えている。

日本企業や研究機関はそのGAFAMらの競争に真っ向から対応するのは得策ではないと中山氏は指摘している。そこで、企業ユースを念頭に置いた特化型LLMで収益モデルを立てるべきだという。だが、「産業データ」の難しいところがある。このデータは企業にとって価値の源泉であり、内部データであって外部には後悔しない。どんな優秀なLLMでも限られた限定的なデータでは結果は良いものとは言えない。

中山氏は、GAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸