Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社.

Professor@Toyo U in JP| PhD in HRM| SHRM| Social Capital| HR dept| 戦略的人的資源管理，ソーシャル・キャピタル，人事部の役割など 講演・研修講師・共同研究のご相談／ご依頼等はDM・HPからお問い合わせ下さい。

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

『職場のソーシャル・キャピタル: 人的資源管理が創り出す個と組織の関係性』中央経済社. ISBN： 9784502484711, 4502484717   第24回　日本労務学会学術賞（2025年）, 第4回　日本社会関係学会　最優秀賞（2026年）。発売中です。

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

西村孝史(2025).「人事部門にとって生成AIは敵か味方か」『マーケティング・ジャーナル』 45(4), 301-311.
https://t.co/F4JkuQXiSJ

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

『Learning Design』の最新号のインタビュー記事が期間限定で全文閲覧できます。「人事部門にとって、生成AIは自分たちの仕事を奪う「敵」なのか、それとも業務を飛躍的に進化させる「味方」なのか。研究論文「人事部門にとって生成AIは敵か味方か」の執筆者である東洋大学の西村孝史氏に聞いた。」 https://t.co/XAs53cM950

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

10月の組織学会は，一橋大学で開催されるけれども，何も考えずに国立で開催されるものだとばかり思っていた。しかし，開催地は，千代田キャンパスだった。思い込みは恐ろしい。一人国立に行くところだった…。https://t.co/dAwy1gS9PM

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

週明けから風邪をひいてダウンしています。各方面へのレスが遅れており，ご迷惑をおかけしております。

[あやぱんイングリッシュ @ayapan_0510]

2021年、東京大学が、
面白い調査をしました。
学生たちをグループに分けて、
ある予定を記録してもらったのです。
グループAは「紙の手帳」に。
グループBは「スマホやタブレット」に。
書く内容はいつも通り。
変わったのは、記録する「媒体」だけ。
1時間後…

[武田悠作 Yusaku Takeda @yusaku_takeda]

経営学トップ誌は近年ではジャーナルissueの半分近くが質的研究の論文だといっても過言ではない。。。経営学は社会学・社会心理学・経済学(近年は政治科学)のmultidisciplinary分野よ。

[医療統計start-upサロン @tokei389950]

福島県立医大が公開している
「いまさら聞けない基礎統計学」が
めちゃくちゃ有益な件。

https://t.co/6dzHpgtBeA

普通の統計資料は
「t検定とは」「χ²検定とは」
のように各検定の説明で終わりがち
ですがこの資料は少し違います。

「何を知りたいのか」から始まり、
2群比較、多群比較、相関・回帰、
生存時間解析まで、どの検定を
選ぶべきかが図で整理されています。

検定名を覚える資料ではなく、
検定をしっかり選べるようになる
オススメの資料です。

ぜひ保存してみてください🔖

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

大学で教えて約20年だけど，今回初めて「興味のある科目だが，先生の話し方が暗い」というコメントを頂いた。自覚はないのだけど，もしかしたらオンデマンドの講義を深夜に録音していた回があり，声を控え目にしていたせいかも。講義の録画は収録時間も大切。良き気づきになった。

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

いま，2つの学会で生成AIの規定作りにかかわっているのでメモ。この動き（禁止ではなく，規制した中で利用する）は止められないだろうなぁ。そう考えると，（一般論として）大学の動きは2周も3周も遅いと感じる。
https://t.co/WnsStcnesh

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

「AIに頼るほど、人間の腕は確実に鈍る」

そんな耳の痛い研究結果が、科学誌『Nature』で報じられ、話題になっています。

便利なはずのAIが、実は私たちが長年積み上げてきたスキルを静かに奪っているのではないか。医師やエンジニアを対象にした複数の検証データから、その実態を解説してみます📝

■ すでに「現場の腕」は落ち始めている
ヘルスケア従事者への調査から、深刻な不安が浮かび上がっています。

1. 医師の70%、看護師の77%が、AIへの過度な依存による自身のスキル低下に不安を感じている
2. 医療やITといった大分野では、AIによるスキル低下がすでに『計測可能なレベル』で起き始めている

「AIがあるから大丈夫」という安心感の裏側で、人間側の地力がじわじわと削られている。それを示すデータが、いくつもの領域から出てきています。

■ 内視鏡医の事例、検出率が「28.4%→22.4%」に低下
最も象徴的なのが、ポーランドの内視鏡医を対象にした研究です。
1. 対象は、2000例以上の大腸内視鏡を経験したベテラン医師
2. 検査中、ポリープ（腺腫）をAIがリアルタイムで検出するシステムを併用
3. すると医師はAIのサポートに慣れてしまい、AIを使わないときの成績が目に見えて悪化

AI導入前は28.4%の確率で腺腫を発見できていたのに、AIの支援なしで検査した場合、発見率は22.4%まで落ち込んでしまいました。

注目すべきは、対象がベテランだったという点です。AIに頼ることで、自力で見つけようとする集中力や、自分の目で確かめるという責任感が薄れてしまう。便利さの代償として、『熟練者の注意力』ですら静かに失われていく。そんな構図が浮かび上がります。

■ エンジニアの世界でも「理解の空洞化」が進む
同じ現象は、私たちに近いプログラミングの世界でも確認されていてClaudeを開発するAnthropicが、エンジニア52人を対象に行ったテストが示唆的です。

1. AIアシスタントを使うグループと、自力でコードを書くグループに分けて作業
2. 作業後に「内容をどれだけ理解できているか」を測定
3. 結果、AIを使ったグループの平均点は『50点』、自力グループは『67点』

エラーの発見や修正といった表面的な成果は出ていても、その背後にある『仕組み』を学べていない。手は動いて成果物はできあがるのに、頭の中には何も残らない。そんな空洞化が起きていたのです。

■ 過去の技術とは「決定的に違う」一点
便利な技術が人間のスキルを奪う構図自体は、決して目新しいものではありません。カーナビが普及し、人々が道を覚えられなくなったのと同じ話です。

ただし、生成AIには決定的に異なる点があります。それは、AIが『思考』という、人間固有の認知能力そのものを肩代わりしてしまう点です。これまでの技術は、あくまで人間の手足を拡張するものでした。しかし生成AIは、判断や推論といった頭脳の領域にまで踏み込んできている。だからこそ、無自覚なままの依存は危険なのでしょうね🤔

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

ソース
https://t.co/DgcDefcTAO

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

個人的には，研究者個人の中で発表を聴いたり，論文を読む「インプット」と，発表をしたり，論文を執筆する「アウトプット」があって両者の比率が常に変動するイメージを持っている。でも最近は知識を吐き出すアウトプットばかりでバランスが悪い。猛烈にインプットしたいけど，アウトプットは続く。

[Nakazono, H. @nakazonolab]

【お知らせ】軽部大教授と宮澤優輝さん（一橋大学大学院経営管理研究科博士後期課程・IMPP所属）が、2026 Academy of Management Annual Meetingにおいて、２部門 で「Best Paper賞」を受賞 | 一橋大学イノベーション研究センター https://t.co/zvxGab5N42

[paperpaper @paperpaper886]

最近在带入组的本科实习生，发现怎么读论文其实是科研训练里最容易被忽略的一步。
推荐一篇每个科研新人都该读的经典短文：S. Keshav 的 How to Read a Paper。

文章提出了非常实用的“三遍读论文法”：
第一遍，5 到 10 分钟快速扫读：标题、摘要、引言、章节标题、结论和参考文献。
目标是回答 5C：
Category, Context, Correctness, Contributions, Clarity。
也就是判断这篇论文是什么、和谁相关、假设是否合理、贡献是什么、写得清不清楚。
第二遍，认真读论文主线，但先跳过证明细节。重点看图表、实验设置、结果是否清楚、引用了哪些关键工作。
第三遍才进入深度理解：尝试像复现一样重建作者的思路，检查假设、方法、创新点和潜在漏洞。

放在今天看，这个方法和 AI 辅助读论文其实很契合。
第一遍可以让 AI 帮忙快速总结论文的研究问题、核心贡献和主要结论，但自己一定要判断这篇文章是否真的值得继续读。
第二遍可以让 AI 帮忙解释方法、实验设置、图表和不熟悉的概念，但不能只看 AI 总结。关键图表、实验设计和结果数字一定要回到原文核对。
第三遍可以让 AI 扮演 reviewer，帮你追问：这篇文章的假设是否成立？实验是否支持结论？有没有 missing baseline？有没有潜在的数据泄漏、评价偏差或过度 claim？

读论文不是“读完”就行。真正重要的是知道什么时候快速跳过，什么时候认真理解。
尤其在 AI 工具越来越强的情况下，科研新人更需要训练自己的判断力。
AI 可以帮你压缩信息，但不能替你决定一篇论文是否重要、是否可信、是否值得借鉴。

https://t.co/8gUc4HbLwR

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

悲しい知らせと、嬉しい知らせを聞いた1週間で、気持ちの上下の激しかった。人の定めや巡り会いについて考えさせられる1週間であった。

[ノウリ｜逆境のランダムウォーカー @4ButterflyWorld]

外資だと給与やボーナスの上限は高いけど福利厚生はそこそこ。ウソみたいな圧倒的福利厚生を受けたいなら日系大企業を選んだ方がいい

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

@y_akimoto いえいえ，こちらこそ学ばせて下さい！！

[Takashi Nishimura 西村 孝史『職場のソーシャル・キャピタル』中央経済社. @TakNishimura1]

面白そうなテーマだと思って登壇者をみたら，お二人とも都立大MBA時代の受講生（修了生）であった件。

[秋元優喜 / Professional Studio 取締役 @y_akimoto]

7/15(水)19:00〜東京駅でセミナーを開催します！

テーマは
「AI時代の人事評価はどう変わるのか？」

大学院の同窓であり、現在は人事制度コンサルタントとして活躍するパーソル総研の中島夏耶さんと、AI×人事評価について語ります。

理論と実務の両面から、本質的に考えたい方はぜひご参加下さい！