Noriko Nakane

株式会社ノヴィータ @novitanet 広報、NOVILOG編集長。コーポレート広報・社内広報・経営企画・人事・マーケティング/広島出身/図書館情報学科卒で情報流通に興味/リモートワーク・地域活性・人材育成にも興味/前職は上場企業の広報WEB担当/広報PRの学び→

[Noriko Nakane @nakane_no]

中小企業が「リモートワークをはじめ多様な働き方を実現」し、なおかつ「事業成長を両立させる」ためにどのようにチームを運営し事業展開をしているのかをまとめたホワイトペーパーを公開しました。
最近の様々なチャレンジをふまえて出せた内容です。ぜひご参考ください。
https://t.co/fTUozl7U6S

[Noriko Nakane @nakane_no]

曖昧では動かないという特性があるのに、実態・現物が見えづらい
曖昧をなくすのは見えない蓄積された知見なのに、有事までありがたみがない
見えるのは都合よい言葉と傷つく言葉
なのかな

排除するかどうかはともかく、このロジックは知っておかないと難しい側面ありそう
https://t.co/r6AgyERLdD

[Noriko Nakane @nakane_no]

情報の可能性を探求している身としてはかなり励まされる言葉
「誰にも頼まれずに積み上げた無駄な知識が、ある日、誰も持っていない武器になった。あとで武器になるものは、その時は武器の顔をしていない」
https://t.co/FJpbmpbJYu

[Yoshihito Kuranuki / 倉貫義人 @kuranuki]

https://t.co/beQarBjJK8

[猪瀬 竜馬 | amptalk CEO | 『AGENT SALES』8/28発売 @ryomainose]

なぜ日本でAI活用が進まないのかのBBCの記事。色々問題だな、と改めて思いました。変えてかないと

記事要点まとめ

▼現状の数字
・日本で仕事にAIを使う労働者はわずか8.4%（OECD調査）
・米国は50%、英国は32%
・シンガポールは56%が「週に複数回」利用（アジア最高、世界でもUAEに次ぐ2位）
・人手不足・高齢化・低生産性という「AIが最も刺さるはずの国」なのに導入が進まない

▼遅れの理由①：リスク回避文化
・米スタートアップKuse AI共同創業者いわく、日本企業は合意形成プロセスが遅く、AIのミスへの許容度がほぼゼロ（特に顧客接点業務)
・「機械に任せるくらいならポストを空席のままにする」企業すらある
・米国は「まず試させて、後で直す」文化。AIが同僚として業務フローに入り込みつつある
・京都先端科学大学のHaghirian教授も同意見。日本企業はエラー・不確実性・レピュテーションリスクに極端に敏感
・結果、AI利用は文章作成・要約・情報収集など低リスク業務に限定され、コア業務や意思決定には使われない

▼遅れの理由②：デジタル基盤の弱さ
・医療分野は特に遅く、患者ファイルの電子化すら終わっていない病院も。「紙が石器時代のように積み上がる」（病院職員の匿名証言）
・企業の基幹システムの約60%が稼働20年超のレガシー
・2030年に約80万人のIT人材不足という試算も
・明治大学の小笠原教授「日本人はガジェット好きだがデジタルリテラシーは低い」

▼遅れの理由③：雇用維持優先
・AI開発より「失業を生まないこと」への圧力が強い
・政府はリスキリングを掲げるが、完全雇用維持が最優先で人材の転換が進まない

▼政府の動きと「75%」のカラクリ
・昨年AI推進法が成立。軽い規制で投資を促し「世界で最もAI開発・活用しやすい国」を標榜
・財務省は「企業のAI導入率は5年で11%→75%に急増」と発表
・ただし批判派は「導入企業でも実際に使う社員はごく一部、用途も限定的」と指摘
・日本の労働生産性はG7最下位のまま

▼変化の兆し
・新卒採用で「AIリテラシー」を重視する企業が登場
・兼松の新入社員は「メール作成、資料要約、議事録に日常的にAIを使う。同僚も多用」
・ただし米国で広がる自律型（マルチステップ処理）AIエージェントは日本ではほぼ皆無。兼松は導入済み

▼記事の結論
・「日本社会は痛みのない改革を期待するため、抜本的改革は困難」（小笠原教授）
・記事は日本のAI対応を「全員が『急務だ』と厳かに唱和しながら誰も動かない能の舞台」に例えた
・Disruptionが忌み言葉である限り、必要な生産性向上は手に入らない

[yo_waka @yo_waka]

すごい、事業部制のデメリットが凝縮されたような記事だ https://t.co/uRzW0ELuDh

[佐々木俊尚＠「フラット登山 日本を歩く旅60」発売3週間で増刷決定！ @sasakitoshinao]

良記事。名言ですねこれは。「老害とは加齢や性格ではなく、「再び初心者になるコスト」を払うことを拒否した人の別称だ。過去の栄光にすがるのも、新しいやり方を否定するのも、すべては素人に戻る恐怖からくる防衛本能に過ぎない」↓

[中村伊知哉 @ichiyanakamura]

AIの個人利用。
利用経験が24年調査26.7％から58.8％へと大幅に上昇した。

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

https://t.co/THInpdxGkh

[東洋経済オンライン @Toyokeizai]

【年間20万人が押し寄せる｢うさぎの島｣なのになぜ地元は潤わないのか…"素通り"から"滞在"へ､廃墟の島と玄関口の挑戦】 #東洋経済オンライン
https://t.co/E1VkOqOdNp

[諸 勝文/時間価値経営コンサルタント/株式会社イチコン @moro_1con]

中小企業庁が「稼ぐ力強化戦略」を出しました。解説していきます。

◆時間価値経営の考えが前面に
労働供給制約社会では人が最も重要な希少財と明記され、人材の誘引・確保・活躍が重要となります。これは人を希少化した資源と捉える時間価値経営の考え方となります。今、これの本を書いてます。

◆AI対応と経営リテラシー、労働生産性
AIは世の中を変え、中小企業にチャンスをもたらすリープフロッグ（一足飛びの最新技術導入）です。経営リテラシーを高め、労働生産性を高める成長が重要とされました。

◆もはや雇用は不要
最近使われ始めた言葉ですが「労働投入量の最適化」がキーワードになっています。雇用を増やし維持することは中小企業には求められず、利益を残しながら減らすことが求められるようになりました。

◆主要な政策
価格転嫁支援・成長投資支援・AI導入支援・M&A支援が主要な政策です。成長の果実を労働者に分配する、という考え方から、労働生産性を高め人を余らせる（大企業に送り込む）という戦略への転換が窺えます。

◆個別政策（価格転嫁支援）
取適法（旧下請法）の厳格適用と周知徹底、官公需の価格転嫁実施に加え、独占禁止法の特殊指定も行っていく方針です。製造業と運送業は要チェック

◆個別政策（成長投資支援）
売上100億を目指す企業に向けては補助金（おそらく加速化）のほか、不採択企業にも公庫融資を投入、中小機構による支援も実施。
売上10億を目指す企業に向けては「経営管理能力の高度化と経営改革」というだいぶショボい支援
売上1億を目指す企業に向けては「成長志向の経営計画」を商工会議所が伴走支援して作らせるという、これまたショボい支援
ローカルゼブラ企業には、実質何もしません
創業者には、創業塾や創業セミナーの強化が行われます。なお副業などのプチ創業の支援はしません

◆個別政策（人手不足対策）
人的資本経営っぽい開示（任意）の仕組みを作ります。要は何もしません

◆個別政策（輸出支援）
新規輸出1万社プログラムについて言及されていますが、新しいことは何も言っていません

◆個別政策（研究開発促進）
これも既存制度の活用と実証事業を行うのみですが、省エネ設備の導入に関してコメントされていますので、省エネ補助金が続くかもしれません

◆中小企業の経営管理能力の向上
ゴチャゴチャと書いてありますが、経営管理能力の向上は自分でやれと書いてあります。社長の自己責任です。私たち中小企業診断士を呼んで、経営管理が出来る仕組みづくりから始めませんか？

◆M&Aに関して
「支援の質が十分でないM&A支援機関」や「不適切な買い手」に言及されました。危ないことをやっていた人たちは年貢の収め時でしょうね。ただ、優秀な経営者に資源を集約していくと明記されたように、中小企業の数は減らし、一部の優れた経営者への集約をしていく方針はもう決まりです。
その上で、資格制度の創設、M&A支援機関の登録制度見直し、地方のM&A活性化などが行われます。なお、事業承継税制は引き続き予断を許さず、早期適用が求められます。

◆地方の経営人材
地方の経営人材確保策として、レビキャリ、週1副社長、地域の人事部を推して行くとの方針です。診断士はこういうところから第三者承継で社長になったり顧問契約を取ったりするのもありかもね。

◆金融・企業再生
出口の見えないリスケによる問題先送りというなかなかキツいお言葉が出ました。「成長型再生」という言葉が出てきまして、405や借換でのモニタリング、伴走支援を必死でやれとのことです。また地域未来金融アクションプランが立ち上がり、再生候補案件は早期に着手せよとのことです。リスケ継続は「厳格化」です。
というか本丸は再生M&Aなんでしょうね。士業やFAへのインセンティブとなる仕組みを作るそうですので、私はこっち方面に向かいたいと思います。

総じて、ものの見方、考え方は変わったものの実際の運用はまだ追い付いていない感じです。よーし頑張って本書くぞ！やる気出てきた。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

人類の仕事は200点をとれる統括か、80点を85点にあげる仕事か、20点でも30点でも別にいいけどやっておいて⋯の3択になってしまう。ビジネスマンもクリエイターもそこで生き残る必要がある。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

ただのプレス、ただのニュース、ただのIR、ただの企画書、平均点の書類はすべてAIに代替されてしまう。だから人間は、ここ数年で「ただの⋯」以上のものを作るか統括できるようにならないと職位が危ないのだが⋯ なかなか、危機感が伝わらない。

[こぎそ @kgsi]

https://t.co/0BJAIVJzbK

[坂井風太 @fuuuuuta21]

【完全版】オセロのように組織を変える。自分が最初の種火になる。｜Momentor坂井風太 @fuuuuuta21 https://t.co/4tlT1qNg2i

[公正取引委員会 @jftc]

【7月8日事務総長定例会見】
7月8日に事務総長定例会見を実施しました。
会見テーマは、「ニュースコンテンツ配信分野に関する実態調査のフォローアップ調査に係る事業者アンケート及び消費者アンケートの開始について」です。
#公正取引委員会

[羽山 祥樹＠日本ウェブデザイン @storywriter]

すばらしい洞察と言語化なんやで
。・゜・(ノД`)・゜・。

「経営層を巻き込む」に潜む傲慢｜Aki https://t.co/psqKAPzgFo

[はたまさ@Canly @hatamasa1988]

自分が意識している言語化について。
社内報に載せたコラムをリバイスして公開しました📣

言語化が下手なのではなく、分解が足りていない｜hatamasa @hatamasa1988 https://t.co/PeRbOJP4xi

[及川卓也 / Takuya Oikawa @takoratta]

はてなブログに投稿しました
AIを活かしたいなら、人は切れない、かもしれない - Nothing ventured, nothing gained. https://t.co/IbUObbjAon
#はてなブログ #生成AI #DORA

[Masashi Shinbara @shin1x1]

AI が生成した成果物に対する人間の理解について書きました。理解を AI に任せて速く進むという考え方もあるとは思いますが、人間の理解をベースに進めるというのが今のスタンスです。
https://t.co/cxrvZ9h3BC

[SaaS飯 @saasmeshi]

気づいてるか？

GMOグループが週1日在宅勤務の推奨を廃止したことが話題だが、このニュースの核心は単なる「出社か、在宅か」という話ではなくて、

『AIが生み出した余った時間を誰のものと考えるのか』という経営者と労働者の対立だ。その理由と新たなビジネスチャンスについて解説する。たとえば、これまで8時間かかっていた資料作成を、AIを使って3時間で終えられるようになったとする。

労働者から見れば、「同じ成果を5時間も早く出せた。生産性が上がった」という話になる。空いた時間を休憩、勉強、別の仕事、家族との時間に使いたいと考えるのは自然だ。

しかし経営者から見ると、「3時間で終わるなら、残り5時間でもっと仕事ができるはずだ」となる。10本作っていた資料を、AIで20本、30本作らせたい。つまり、AIで仕事が楽になるのではなく、ノルマが増える可能性がある。

ここに大きな溝がある。

労働者にとっての生産性向上は、「同じ成果を、より短い時間と少ない負担で出すこと」だ。一方、経営者にとっては、「同じ給料と同じ労働時間で、より多くの成果を出させること」になりやすい。

だからタイピング数が減ったという数字も、見方によって意味が変わる。AIに文章を書かせ、最後に人間が確認しているなら、タイピングが減るのは当然だ。それは怠けているのではなく、仕事の方法が変わっただけかもしれない。

ところが、タイピング数、パソコンの操作時間、出社日数、返信の速さなどを「働いている証拠」として扱う会社では、AIを上手に使う人ほど評価を落とす危険がある。短時間で仕事を終えた人より、長時間パソコンに向かっている人の方が頑張っているように見えるからだ。

その結果、社員は効率化の方法を会社に教えなくなる。「早く終わった」と報告すれば仕事を追加されるので、わざと時間をかけたり、忙しそうに見せたりする。これではAIを導入しても、本当の生産性は上がらない。

ここに新しいビジネスチャンスがある。

一つは、AIによって削減できた時間を正しく測り、その利益を会社と社員で分ける仕組みだ。たとえば、削減時間の一部を追加報酬、時短勤務、休暇、研修、新規事業の時間として社員に還元する。「AI生産性配当」のような制度である。

二つ目は、タイピング数や在席時間ではなく、顧客満足、仕事の品質、納期、利益、手戻りの少なさなどで評価する人事制度を作るサービスだ。AI時代には、どれだけ手を動かしたかではなく、どれだけ価値を生んだかを測る必要がある。

三つ目は、AI導入によって社員の仕事量やストレスが増えすぎていないかを調べる監査サービスだ。AIで効率化したはずなのに、ノルマだけが増え、離職者が増えている会社を可視化し、改善する事業には需要が生まれる。

四つ目は、社員が自分のAI活用方法を会社に共有したくなる報酬制度だ。良い使い方を発見した人に報奨金や利益の一部を渡せば、個人の裏技が会社全体の資産になる。

結論。

AI時代の最大の争点は、AIを導入するかどうかではない。

AIが生み出した余った時間を、会社がすべて回収するのか。それとも社員にも返すのか。

会社が全部取れば、社員はAIを隠れて使う。利益を分ければ、社員は進んでAIを使い、その方法を共有する。

AI時代に本当に強い会社は、人間を一秒も休ませない会社ではない。AIが生み出した余白を、会社の成長と社員の幸福の両方に変えられる会社だ。

やるしかねえ。Don’t Work!