ビジネストレーニングのビジれん

ビジネストレーニングのビジれん！就活、人材育成、採用でお悩みの方。実績1万人以上の担当者が対応します！学生も社会人もビジネスのトレーニングをしよう！！
社会人向け

[新田 龍 @nittaryo]

危機管理広報の専門家です。今回の高市首相による緊急の注意喚起、投稿のリプにもRPにも現場エンジニアから感謝と称賛が殺到してて、中には「アンチだったけどこの投稿で高市支持に鞍替えした」みたいな話もあり、まさに危機管理のお手本となる実に素晴らしい発信でした。何がそんなに良かったのか説明しますね。

背景事情としては、「多くのウェブサイトで使われてる仕組みに、外部から攻撃されかねない重大な欠陥が見つかり、緊急の修正が必要になった」っていうのが今回の問題でした。

でも現場では、担当者が「今すぐ修正したい!」「安全のためサイトを一時停止しないと!」なんて訴えても、経営者や顧客からは「売上が止まるだろ!」「明日じゃダメなの?」「誰が責任を取るんだ!?」みたいに渋られるのがほぼ確実なんですよ。日本企業なら、JTCでも中小企業でもだいたい同じ反応ですよね。

そんな状況で、国のトップが自らXで緊急対応を呼びかけ、「修正が間に合わない場合は、一時的にサイトを止めることも有効」と明言したわけです。こんなの現場担当者にとっては、もうこれ以上ない後方支援、援護射撃になるんですよ。

本来なら何時間説明してもまず理解されない話だったはずが、「総理大臣から緊急の呼びかけが出てますから!」の一言で伝わりますもんね。水戸黄門の印籠みたいなもんです。実際「社内の説明が格段に楽になった!」「このポストを見せたらクライアントが動いてくれた!」など現場から感謝の報告も上がってますから。

しかも、夜間対応中の担当者に直接届きやすいXを使って、政府の専門部署による詳細説明への案内まで付けてくれてんですよ。「必要な情報を」「必要な人に」「必要なタイミングで届け」「迅速な行動に繋げる」っていう、緊急時に重要な動きがバッチリ。さすが、自民党サイバーセキュリティ対策本部の初代本部長だけありますね。

さて、ここからは説教タイムです。

高市氏のこの動きに対して、「首相なら記者会見で説明しろ!」「今時なんで人力対応? AIにやらせろよ!」「『ITに強いリーダー』アピールか!?」などと的外れな批判を投げつけてる輩たちがいるようなんですが、さすがにアタマおかしい…というとまたご批判を頂戴してしまうので、さすがにご認識が大きくずれていると言わざるを得ません。

そもそも、実際の現場で対応を遅らせる大きな要因の一つが、まさにお前らみたいな方々への説明と説得なんですよ。

現場が一刻も早く対処しようとしてるのに、「本当に今やる必要ある?」「もっと簡単にできないの?」「そんなに大騒ぎすること!?」みたいに、まったく危険性を理解しないまま横から口を挟む人っていますよね。

外部からの攻撃は記者会見の準備が整うまで待ってくれませんし、会見したところでどうせ「PHPとは?」みたいなバカな質問しかされなそうだし、AIで作業を効率化できても、影響範囲の確認やシステム停止の判断、修正後の安全確認まで自動的に解決するわけじゃないですから。

理解してない人ほど自分の思いつきで現場の判断を邪魔して、彼らの時間とリソースを浪費させてる自覚がないのが困りものですよね。だからこそ、今回の首相の発信には意味があったんですよ。技術者の警告を経営判断に繋げ、現場が迅速に動けるよう後押ししたわけですから。

今まさに必要な対処をしてる人たちにとって、あなた方の的外れな疑問に逐一答える時間こそ、真っ先に削減したい無駄な作業だってことを認識頂きたいですね。PHPの脆弱性と比べて、修正は難しそうですけど。

[【公式】さくらインターネット @sakura_pr]

【ニュースリリース】さくらインターネット株式会社は、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻／附属人工物工学研究センター 松尾・岩澤研究室が中心となって開発した医療特化型大規模言語モデル「Weblab-MedLLM-gpt-oss-120b」を、生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」から、2026年9月24日（木）より提供開始いたします。
詳細は、以下をご確認ください。
https://t.co/q0Jnh35Uge

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

大事な事は、変わる世界、変わった世界を想像して、自分がどう在りたいか？を今から創造する事を競争しながら共創する事が人類の今までもこれからも向き合う課題ですね。

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

【Anthropicが描く「AIで経済はどう変わるのか？」2030年までの3つの未来】

Anthropic Instituteが、AIの能力向上と普及によって、米国の雇用・賃金・GDPがどう変わるのかをモデル化した「Scenarios for our Economic Future」を公開しています。

ポイントは、AIの影響を「仕事が丸ごと消えるかどうか」ではなく、仕事を構成する一つひとつの“タスク”に分解して考えていることです。

例えば看護師の仕事なら、患者との会話や採血、巡回などAIでは代替しにくい仕事がある一方、退院説明文の作成、患者データの記録、物品発注、勤務計画などはAIによる支援や自動化が進む可能性があります。

さらに、新しい技術は仕事を消すだけではありません。
「AIのトリアージ結果を確認する」「AIが提案した治療計画をレビューする」といった、新しい仕事も生まれます。

つまりAIが経済に与える影響は、
・人間の仕事をどこまで支援するか
・どこまで完全自動化するか
・新しい仕事をどれだけ生み出すか
・人間の生産性を何倍にするか
・企業や労働者がどの速度でAIを導入するか
によって大きく変わります。

Anthropicは2030年までの未来を大きく3つに分けています。

なお、2026年8月に1万人超の米国人へ、AIの能力、普及率、自律性、生産性向上、転職に要する期間について尋ねたところ、典型的な回答は②の「Substantial」に近い未来を示しました。その場合、2030年のGDPはAIがない世界より約10％高く、失業率は約5％。一方、回答者のおよそ10％は③のExtremeに近い予測をしています。

ここで重要なのが「職種間の移動」です。知識労働の自動化が進んでも、別の仕事が増えれば経済全体の雇用は維持できます。ただし、プログラマーやコールセンター職から、電気工事士や看護師へ移るような大きな職種転換は簡単ではありません。再教育が必要で、本人が転職を望まない場合もあり、採用まで時間もかかるため、自動化の速度が速すぎるほど“次の仕事に移るまでの失業”が増えるとモデルは考えます。

◆① Modest：小規模な経済効果
AIの影響はインターネットと同程度。
経済効果は確実にあるものの、過去の技術革新の延長線上で徐々に進みます。

2030年の米国GDPは、AIがない場合と比べて＋1.6％。
GDPは34.1兆ドル。
労働への分配は59.4％、資本への分配は40.6％です。

◆② Substantial：知識労働の革命
2030年までにAIが知識労働の約半分を実行でき、その大部分を自律的に行えるようになるシナリオです。

ただし、AIが可能だからといって即座に全業務へ導入されるわけではなく、多くの知識労働は依然として人間が行います。

それでも経済成長率は通常の約2倍に上昇。
2030年GDPは＋8.3％の36.3兆ドル。

一方で知識労働者の賃金はほぼ横ばい。
AIの影響を受けにくい職種では賃金が上昇します。

所得分配も変わり、
労働56.1％
資本43.9％
となり、資本側の取り分が3.9ポイント増加します。

◆③ Extreme：経済そのものが別物になる
最も極端なシナリオでは、AIがほぼすべての知識労働で人間以上の生産性を持ち、大半を自律的に実行します。

さらに、人間向けの新しい知識労働はほとんど生まれないと仮定します。

これは、AIがAI研究を加速し続ける「再帰的自己改善」と、非常に速い社会導入が起こる世界です。

年間GDP成長率は最大15％程度に達し、経済規模は約4.5年で倍増。
2030年GDPはAIがない場合より＋32.4％の44.4兆ドル。

しかし、豊かさがそのまま労働者に配られるとは限りません。

知識労働者の賃金は2030年までに10％以上低下。
知識労働の雇用は大きく減少し、失業率は通常の景気後退を超える歴史的水準まで上昇する可能性があります。

さらにGDPの分配は、
労働45.2％
資本54.8％。

現在はおおむね「労働60：資本40」ですが、極端シナリオでは完全に逆転します。

重要なのは、AIが経済を縮小させるという話ではないことです。

3つのシナリオすべてでGDPは増えます。

問題は「誰がその成長を受け取るのか」です。

知識労働がAIに置き換わるほど、人間の労働需要は下がり、賃金に下押し圧力がかかります。
逆にAIで設計や許認可などが高速化すれば建設需要が増え、電気工事、看護、建設など、物理世界で働く人の需要と賃金が上がる可能性があります。

Anthropicが示しているのは「AI＝大量失業」という単純な未来ではありません。

AIによって社会全体はかつてないほど豊かになるかもしれない。
しかし、その富が資本所有者へ集中すれば、GDPが急増しているのに、多くの人の賃金や雇用は悪化するという現象が同時に起こり得る。

AI時代の最大の政策課題は、
「どう成長させるか」ではなく、
「爆発的な成長によって生まれた富を、どう社会全体に分配するか」
になる可能性があります。

[Anthropic @AnthropicAI]

Anthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030.

Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. https://t.co/AvQlEZNxR0

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0193 周りが動きやすくなる

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
目的を1行で置く。これで進みが速い。

やることは3つ。
1) 目的を1行で置く
2) 完了形を1行で置く
3) 次の一手と時刻を1行で置く

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「進みが速い」。進みが速いほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#周りが動きやすくなる #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0192 言語化して共有する

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
一言でまとめる。これで認識ズレ減る。

やることは3つ。
1) 一言でまとめる
2) 例を1つだけ添える
3) 次の一手を1つ決める

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「認識ズレ減る」。認識ズレ減るほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#言語化して共有する #BSports #LGaming

[田中邦裕 社長＠さくらインターネット @kunihirotanaka]

デジタル庁のガバメントAI「源内」で、国産基盤モデル（NTTデータ tsuzumi 2、富士通 Takane 32B、PFN PLaMo 2.0 Prime）が、さくらのクラウド上で稼働開始します！！
当社のガバクラ第一号案件であり、政府AIの中核が、クラウドも基盤モデルも国産で構成される初の事例です！
https://t.co/E56NX83hr4

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0191 自分の型を更新する

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
いまの型を1行で書く。これで再現性が上がる。

やることは3つ。
1) いまの型を1行で書く
2) 弱い所を1つだけ選ぶ
3) 改善を1つ足して保存する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「再現性が上がる」。再現性が上がるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#自分の型を更新する #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0190 誰でもできる形にする

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
3行手順にする。これで自分が呼ばれない。

やることは3つ。
1) 3行手順にする
2) 注意点を1つだけ書く
3) 置き場所を1つ固定する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「自分が呼ばれない」。自分が呼ばれないほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#誰でもできる形にする #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0189 品質を一定に保つ

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
品質チェックを3つ決める。これで任される。

やることは3つ。
1) 品質チェックを3つ決める
2) 出す直前に順番固定で見る
3) 通ったら提出して閉じる

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「任される」。任されるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#品質を一定に保つ #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0188 ミスを起こしにくくする

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
送る前に30秒止まる。これで手戻りが減る。

やることは3つ。
1) 送る前に30秒止まる
2) チェックは3つに固定する
3) OKなら送って閉じる

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「手戻りが減る」。手戻りが減るほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#ミスを起こしにくくする #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0187 手順を短くする

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
手順を5行以内で書き出す。これでミスが減る。

やることは3つ。
1) 手順を5行以内で書き出す
2) まとめられる所を1つ見つける
3) 3ステップにして固定する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「ミスが減る」。ミスが減るほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#手順を短くする #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0186 仕組みで安定させる

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
固定3つを決める。これで品質が安定。

やることは3つ。
1) 固定3つを決める
2) 置き場所を固定する
3) タイミングを固定する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「品質が安定」。品質が安定ほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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#仕組みで安定させる #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0185 小さく改善を積む

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
改善点を1つだけ選ぶ。これで再現性が上がる。

やることは3つ。
1) 改善点を1つだけ選ぶ
2) 10秒でできる形に落とす
3) 同じタイミングで固定する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「再現性が上がる」。再現性が上がるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#小さく改善を積む #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0184 期待を超えすぎない

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
ここまで確実を1行で言う。これで信頼が続く。

やることは3つ。
1) ここまで確実を1行で言う
2) 追加は次回を1行で言う
3) 一旦出す時刻を1行で言う

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「信頼が続く」。信頼が続くほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

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コメントには、今日の一手を1つだけ。

#期待を超えすぎない #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0183 誠実に差を出す

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
不確実は盛らない（確認中と言う）。これで任される。

やることは3つ。
1) 不確実は盛らない（確認中と言う）
2) 次と時刻を言い切る
3) 小さい約束を守る

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「任される」。任されるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#誠実に差を出す #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0182 強みを磨いて届ける

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
強みを1つ決める。これで指名が増える。

やることは3つ。
1) 強みを1つ決める
2) 毎日1回だけ磨く
3) 相手に届く形で出す

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「指名が増える」。指名が増えるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
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#強みを磨いて届ける #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0181 真似を自分流に整える

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
真似した行動を1つ書く。これで型になる。

やることは3つ。
1) 真似した行動を1つ書く
2) 合わない点を1つだけ見つける
3) 1つだけ変えて固定する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「型になる」。型になるほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#真似を自分流に整える #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0180 良いところを真似る

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
真似したい行動を1つ選ぶ。これで成長が速い。

やることは3つ。
1) 真似したい行動を1つ選ぶ
2) 1行でメモする
3) 明日1回だけ実行する

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「成長が速い」。成長が速いほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#良いところを真似る #BSports #LGaming

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

＜補足＞
「学びを共有して広げる」は、3行共有は読む側の負荷が低い。
キーワード：認識合わせ／期待値調整／スコープ／コミュニケーションコスト／再現性。
実行は3点だけに絞る（学びを1つだけ選ぶ／3行（結論/手順/注意）にする／共有先を1つに投げる）。増やさないほど続く。
例：学びを1つだけ選ぶ→3行（結論/手順/注意）にする→共有先を1つに投げる。
この1セットが回ると、確認往復と手戻りが減って、結果として進みが速いにつながりやすい。
対人は“刺さり”を避けるために、結論と次の一手を短く出すのが強い。

[ビジネストレーニングのビジれん @bijiren2018]

今日のビジレンテクニック｜0179 学びを共有して広げる

同じ内容でも、言い方と運用が整っていないと摩擦が増えて手戻りが増える。
だから短い型で整える。型はセンスじゃなく再現性。

今日の結論。
学びを1つだけ選ぶ。これで進みが速い。

やることは3つ。
1) 学びを1つだけ選ぶ
2) 3行（結論/手順/注意）にする
3) 共有先を1つに投げる

なぜ効くか。
判断条件が揃うほど確認が減る。確認が減るほど往復が減って前に進む。

仕事への効き方は1つに絞る。
「進みが速い」。進みが速いほど、手戻りが減って信頼が積み上がる。

役に立ったら、いいねで保存代わりに。フォローで続きが流れてくる。
コメントには、今日の一手を1つだけ。

#学びを共有して広げる #BSports #LGaming