2025.2.28  日本経済新聞の記事「私見卓見：新卒採用を無駄にするな」から

「何のために自社は新卒を採用するのか」が明確でない採用

コラムの著者 久松 剛氏（エンジニアリングマネージメント社長）は、新卒教育が不足あるいはやっていない企業が目立ち、苦労して採用した人財を生かせず、無駄にしている企業が多いことを嘆いている。多くは自社の採用目的が不明確なまま新卒を取り入れて無駄をしているという。

◯少子化による人材不足が深刻な日本で矛盾した扱い

久松氏によれば、一般的に今は新卒は売り手市場であって、どの会社も苦労しているが、採用が決まり入社すると、新入社員を雑に扱う企業が少なくないという。教育せずに現場に丸投げしたり、適当な仕事がないので待機させたままにしたりする企業もあるという。

一方で少子化による人材不足が深刻になる中で、こうした無駄な新卒採用が起きてしまうのか。その大きな理由は、採用理由が不明確であるためだという。

きちんと新卒を育てれば問題はないが、多くはうまく成功しないという。それは最低限の入社時研修を終えた後、いきなり現場に立たせてしまうからだという。すくなくとも現場に送るにしても教育担当者がいる現場を選ぶべきだという。

「何のために自社は新卒を採用するのか」「今から逆算するとどういった人材が欲しいのか」「教育・研修計画はどうするのか」といった人事担当者がこれらのことを経営トップと十分に協議し、合意した上で採用活動を進めることが肝要である。

社員、管理職、経営トップが幸せにならない新卒採用は大幅に見直す時であろう。👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2025.2.27  日本経済新聞の記事「社説：監禁強いる国際詐欺を止めよ」から

「闇バイト」と構造が似た国際犯罪集団の犯行

社説によれば、国際的な犯罪集団がミャンマーで日本人を含む外国人を多数監禁し、特殊詐欺などに加担させている実態が明らかになったという。大規模な犯罪組織の犯行とも見られ、極めて憂慮すべき問題にあるという。警察庁によれば、インターネットなどで知り合った人物らに「海外でもうかる仕事がある」と勧誘され日本人が犯罪に巻き込まれる事案が増えているとう。

○クーデター後のミャンマー国境付近に犯罪拠点

社説によれば、日本からタイに渡ったところで、ミャンマーへ拉致、密入国させられ、マシンガンで脅されて詐欺をはたらいた事例や、中国やベトナムへの渡航を指示された場合もあるという。

この構造は、SNSで誘いにのった末に犯罪の加害者になってしまう「闇バイト」と似ている。手軽に収入が得られるといった謳い文句に警戒し、安易に信用しないよう十分注意したいとコラムの著者は警鐘を鳴らしている。

4年前のクーデターから政治的混乱が続くミャンマーでは、軍事政権の影響が及びにくい地域で、中国などの犯罪組織が活動しているという。広範囲に外国人を誘き寄せ、強制的にオンライン詐欺などに従事させる手口であるという。🛜🗼✒️📕📗💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏 🇯🇵🇲🇲

2025.2.27   日本経済新聞の記事「Deep Insight：『企業五輪』に逃げ場はない」から

日本企業は国内の過当競争、「企業国体」の域から出ていない

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）は、日本企業の積年の課題である、野心や危機意識が顕在化しない点が、トランプ政権の動きで浮き彫りになってきていると指摘している。

○日本製鉄は最も世界でも技術力のある企業だがPBRが1以下で成長性や効率化の評価は低い

中山氏によれば、日鉄ーUSスチールでの買収問題が日米首脳会談での話題になる程、瀕死のUSスチールの課題と日鉄や日本の鉄鋼業界のPBRの低くく、成長性や効率化の評価が世界的に低いという課題を抱えていることを浮き彫りにしたという。

「囚人のジレンマ」という言葉があるが、各人がお互いに協力することが良い状況を生み出すことがわかっているのに、相手への不信感や疑心暗鬼で協力関係が成立しない状況を指している。

そこに日本企業の「企業五輪」か「国体」かという「囚人のジレンマ」があると指摘している。日本企業は今後もグローバル競争、すなわちガチンコの「企業五輪」を勝ち続けなければいけない。だが、「失われた30年」を経てもなお、国内の過当競争、言い換えれば「企業国体」の域から抜け出せず、囚人のジレンマを抱えながら燻っている状況ではないのかと、中山氏は指摘している。これまでの積年の課題である、野心や危機意識が顕在化しない点が、トランプ政権の動きで浮き彫りになってきているとも指摘している。🍜💬💻🚗🚀🧑‍🔬👩‍🔬🔬👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2025.2.26  日本経済新聞の記事「＜読むヒント＞昭和100年に何を学ぶか（政治・経済編）」から

興亡史に再生のヒント

コラムの著者 玉利 伸吾氏(日本経済新聞社 元編集委員)が「昭和」が始まってやがて100年の節目で、国の行方を考察している。昭和は、グローバル化が進む20世紀であり、世界恐慌、第2次世界大戦の敗戦、高度経済成長、バブル経済の崩壊などの激動を受けて日本の国際的な位置も変わったという。

○内閣官房に「昭和100年関連施策推進室」を設置

玉利氏によると、この推進室は、1926年12月改元から100年となる2026年に「記念式典」などの施策を行うために設置したという。

昭和は、戦争へ突き進んだ戦前と敗戦から再起した戦後に区切られる。1920年生まれの作家、安岡章太郎氏も「昭和を考えると、やはりその中心を”戦争”におかざるを得ない。そして、”戦後”もまた戦争の延長だと思う」と自伝的回想「僕の昭和史」で昭和63年までの歴史を振り返っている。

世界の強国に対抗できる国を目指す「富国強兵」のための仕組みが政治の機能不全を招いた。軍事が優先となった結果、「史上空前の大敗北」に行き着いてしまった。昭和20年（1945年）の敗戦時、国土は焦土となり、経済も荒廃を極めた。国民は食糧難と超インフレーションに苦しみ、精神的にも深い傷を負った。

この惨状から繁栄が芽生えていく。連合国軍の占領下、民主主義で国の制度を変え、激変した国際情勢などを背景に、日本は経済活動を急速に回復させる。1950年代半ばから1970年初頭までは年率70％という驚異的な成長を続け、「経済大国」に変貌する。

猪木武徳氏（大阪大学名誉教授・経済学者）は著書「経済成長の果実」で次のように述べているという：

「高い貯蓄率とその貯蓄を次々と新しい技術を体化した投資へまわすことによって産業の生産性を高め、国際競争に勝ち抜くことのできる経済的な体力を整えていった」

と分析している。

だが、昭和が終わる1980年代末には、政治・経済の仕組みが制度疲労を起こす。高度経済成長を引っ張った「追いつき型経済」では、世界の変動に対応できなくなっていった。つまり、他国に先駆けて「最先端中の最先端を行く製品を作ること」ができなくなってしまった。

世界は情勢を変え、混迷を深めている昨今である。日本が低迷を脱し、再生を目指すには、政治・経済の仕組みの見直しが欠かせない。玉利氏は、そのヒントが激動の時代「昭和」にあると信じている。🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2025.2.24  日本経済新聞の記事「＜経営の視点＞『理屈』と『常識』備えたAI」から

2025年中に最先端AIはネット上の公開データを学習し尽くす

コラムの著者 小柳 建彦氏(日本経済新聞社 編集委員)が指摘しているのはChatGPTの登場から2年余りで大きく変化をしようとしているAI技術の進化である。つまり現状の生成AIがネット上の公開データを学習し尽くすという調査もでていることから、規模を拡大すればAIの性能が上がる「スケーリング則」がやがて飽和状態となるという。代わって注目されているのが「リーズニング（論理思考）」モデルと呼ばれるAIで、人間の指示や質問に応じて論理的に順序立てて結論や成果物を仕上げるものである。つまり、この機能とウェブ検索を合わせた調査エージェントがGoogleの独壇場だった検索サービスを上回り、同社のビジネスモデルも変わらざるを得ないという。

○事業モデルの適応迫る

小柳氏によると、言語生成AIに「データの壁」が迫っているという。米シンクタンクのエポックAIと学者らの2024年6月の推定によれば、ネット上の公開文字データの総量は半角文字で1200兆字で、最先端の生成AIの学習量は80兆〜120兆字で日々増加している。しかし、エポックAIが推定する最も早いシナリオであると、2025年中には最先端AIはネット上の全公開文字データを学習し尽くし、学習量を増やすことができないという。つまり、これまでの学習量を増やせばAIの性能が向上するという「スケーリング則」が成り立たなくなる。

そこで、AIの研究開発関係では、「リーズニング（論理思考）」モデルと呼ばれるAIに移行している。このモデルでのAIは、人間の指示や質問に応じて論理的に順序立てて結論や成果物を仕上げ、その途中では、最適なプロセスで考えているか自問自答して点検する。人間が試行錯誤しながら「思考」し、問題の解を見つける様によく似ている。

論理思考に自動ウェブ検索機能をつけたのが調査エージェントである。米オープンAI、Google、xAIも調査エージェントを公開し始めた。長らくキーワード検索で独壇場だったGoogleも調査エージェントの登場で主役の座を失いそうで、同社のビジネスモデルも変えざるを得なくなると、小柳氏は推察している。

さらに、生物が目や皮膚などの感覚器で得ている非文字データをAIに学習させて、物理的実世界の成り立ちをモデル化する、「世界モデル」構築の動きが加速していくことになろう。🛜🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇺🇸🇨🇳