「働く幸せの像」に刻まれた言葉

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人に愛される事、
人に褒められる事、
人の役に立つ事、
人から必要とされる事。
働くことによって、愛以外の3つの幸せは得られるのです。

「その愛も、一生懸命に働く事によって得られるものだと思う。」
日本理化学工業・大山康弘

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「21世紀の資本」トマ・ピケティ

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勤勉と努力が報われるという価値観は、無くなってしまった。
格差という点では、世界は19世紀に逆戻りしている。

金持ちになる最有力の方法が、遺産を相続し、
運用する事になってしまったからだ。
なぜならば、労働から得る収入が、資本から得る収入に
優る事はあり得ないからだ。

資本収益率>経済成長率
資本の収益性は、経済成長率を上回っており、
格差は拡大する。

2つを比較して、経済成長率だけが小さくなると、格差は開く。
成長も格差対策も、同時に行わねばならない。

経済成長さえすれば、格差は無くなるというトリプルダウンの
考え方は甘い。

 

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アドラーの幸福論

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人は過去の原因によって、突き動かされるのではない。
今の目的によって動いている。

「つい、カッとして怒鳴った」のではない。
「怒鳴り声を上げる為に、怒りの感情を造りだした」と考える。
怒りの目的は、大声で空いてを威嚇して、屈服させる事なのだ。

精神的に不安定な人が「不安だから、外に出られない」と言う。
これについても、アドラーは「外に出て、他者と接触したくないから。不安という感情を造りだしている」と
原因ではなく、目的を考える。

アドラーは、そうやって何の因果関係も無いところに、
原因を求める事を「人生の嘘」と呼んだ。

もしも、「過去の原因」が、全てを決定するのなら、
我々は過去に縛られたまま、何もできなくなってしまう。

厳しいけれども、希望がある。正にアドラーは劇薬である。

「過去に何があったとしても、
これからの人生には何の関係も無い」
「すべての悩みは、対人関係の悩みである」

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グローバル化が最善ではない

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1929年の世界恐慌から、各国は保護貿易にシフトした。
自由貿易を辞めて、ケインズ型の政策へと変わって行った。

グローバリゼーションは、自由貿易、規制緩和を重視する。
これは、人々を激しい競争社会へ放り込む。

行き過ぎた弱肉強食に耐えられない人が増えた。
そんな人々が労働組合を組織して、競争に制限をかけるように
政治家に働きかける。

こうした民主的な政治の動きと、保護貿易を主張する国家主権の
回復が、第一次グローバリゼーションを終わらせた。

1980年に現行の第二次グローバリゼーションが始まった。
これも、以前と同じだ。
自由貿易や規制緩和を優先する代わりに、民主主義か
国家主義のいずれかを放棄しなければならなかった。

この反動として、民主主義や国家主義を回復させようとする動きが
強まっている。

民主主義や国家主義を犠牲にすると、必ず、国民の反発を
招いてしまう。
そもそも、政治的なトリレンマである。
グローバリゼーションと民主主義、国家主義の3つを同時に
成り立たせる事は不可能だ。

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組織図

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個人に依存した組織には限界がある。責任を明確にしないで、仕事を進めると混乱が生じる。

特に、スタートアップ時の組織は、起業した個人の力量に依存しがちである。スモールビジネスの間は、それでも乗り切れる。

会社が成長し、手が回らなくなると、人員補強をする事になる。ここで、責任の明確化を行わねばならない。つまり、組織図を作らねばならない。

組織図が無い組織は、指揮命令系統が明確でないため、常に衝突や混乱が生じる。優れた会社の組織図は、仕事と責任の分担が明確であり、社員が自分の居場所を発見できるものになっている。

 

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エッセンシャル思考

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1.いきなり大きな成功は無い
いきなり大風呂敷を広げて、壮大な企画を立てても、ゴールまで集中力が持たない。
成功というのは、小さな努力の積み重ねであるほど、強く安定するものである。

2.日々の小さな努力を成功に結び付ける
モチベーションに対して、最も効果的なのは、前に進んでいるという感覚だ。
大きな目標を、達成しやすい小さな目標に分割して、一つづつ達成して行く。

3.重要な事に集中する
大好きな事に集中すると上手く行く。
大好きな事なら、無償で寝る間も惜しんで続けることができる。
莫大なエネルギーを注ぎ込む事が出来る。
大好きな事を続けている人には敵わない。
どうやるべきかよりも、何を頑張るかが大切。
自分にとって重要な事。人生を賭けて達成したいゴールを見つけたならば、成功は8割達成できたようなもの。

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機械学習

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鉄腕アトムのように人と同じように思考する汎用人工知能。これの実現には、技術的なブレイクスルーが必要だ。
現在の技術の延長線上には無い。

産業分野で適用される特化型人工知能が、今ブームを起こしている。統計的機械学習は、入出力のデータを与えると、自動的に統計モデルを導き出す。
特に深層学習は、3層以上のニュートラルネットワーク持っている。統計的機械学習と異なり、与えられたデータに桁違いのパラメタが存在しても学習には失敗しない。

これをモノ作りのシステム開発に適用させると、最初に訓練データを与えれば、自動的に開発が行われる。加えて、強化学習を用いれば、出力された結果に対するフィードバックにより、さらに学習が強化されていく。
つまり、事前の要件定義が事後の要件定義に替わる。

しかし、機械学習には限界もある。

1.過去のデータに基づき結果を導くので、訓練データの無い非常事態の対応や閃きには期待できない。

2.訓練データにバイアスが入る可能性がある。このため、100%の安全は保証できない。

3.現在の深層学習技術では、入出力の間はブラックボックスである。だから、結果に対する理由が説明できない。

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プロスペクト理論

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行動経済学で使われる言葉。
損失で得る心理的なインパクトは、利益のインパクトの2倍になる。
つまり、何らかの損の悲しみは、利益の喜びの2倍のインパクトを持っている。
100円落とした時の悲しみは、200円拾わないとゼロにならない。

褒められる事は、心にとって利益。叱られるのは損失と考える。
すると、叱られた心は、2倍のインパクトをもって損失感を蓄えてしまう。

褒められる事の少ない職場で、叱られてばかりいると、
どんな優秀な人でも、そのストレスに耐えられなくなって、
心変わりしてしまう。
エリートが組織を破壊してしまったという事例は多い。

損失と利益のインパクトの差をしっかり認識して、褒める、叱るを
していかないといけない。

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「幸せは受け止め方で決まる」鈴木秀子

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人の気分は、年中変わっている。

もし、憂鬱な気分に陥ったり、自分は不幸だと思い悩んだら。
身の回りの何でもいい、何かしら感謝出来るモノを見つけ出す。
そこから、何を喜べるかを考え、その事に感謝してみる。

人間は、一人一人。異なる使命を持っている。
それは、ノーベル賞を貰えるような立派な業績を上げる事
ばかりではない。

まずは、心を常に喜びで満たし、
暖かさが溢れ出るような人間になる事、
周囲に幸せを広げていけるような人間になる。

そのことが、自分の使命を自覚して、
全うして行く第1歩になる。

 

 

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「不良長寿」のススメ

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誰もが「健康で長生き」を願っている。
生き生きと長く生きる秘訣は、
私達の体に備わっている免疫力を鍛える事。

どんなに強力なウィルスや病原菌に感染しても、
免疫系さえ、しっかりしていれば発病しない。
中でも、癌細胞やウィルスを、いち早く見つけて殺してくれる
NK(ナチュラルキラー)細胞は重要だ。

NK細胞を元気に保つためには、真面目を辞めねばならない。
明るくマイペースな、少々不良になる事だ。
まさしく「不良長寿」である。

真面目すぎて、融通が利かなかったり、
いつも眉間に皺を寄せていたり、ストレスを貯め込んだり、
クヨクヨ悩んだり。
これらは、すべてNK細胞を弱める原因になる。

提唱される不良とは、やりたい事をやって「今」を楽しみ、
よく笑う陽気な人である。
真面目人間は、自分の楽しみよりも
「~ねばならない」が多くてストレスを貯め込みやすい
心配性な人である。

長寿者に共通するのは、明るく、たくましく、マイペース。
好い意味で「我儘でやんちゃ」なこと。
無上の楽しみを持っている事。

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