高度知識社会では、自己実現の努力を怠れば過去に身につけた知識はすぐに陳腐化する。高度知識社会は、知識量が学歴と相関すると信じられていたので学歴社会となったが、実際は知識歴社会である。
昨日の若者の例のように、学歴が中途半端でも知識獲得を継続的に行っていれば知識歴で武装できる。知識歴を面接試験で見抜くことができない面接官が多いので学歴社会になったが、もし人物本位で面接試験が行われたならば、現在の大学生の学習状況では学歴との相関は低くなると思われる。
ドラッカーは大学入学前に社会で働き、その後大学で学んだという。恐らく大学の知識の必要性を感じたためと思われるが、受験勉強だけで大学に進学した学生の中には、自己実現の目標が定まっていないためにどのような知識が必要か分かっていない人が多い。社会である程度実務を研鑽すると知識不足を痛感するはずだ。
社会に開かれた大学の一つの役割は明確である。このような労働者の知識をいつでも高められるように社会に貢献する活動である。この活動から大学は生き残りのためにスタッフやカリキュラムを見直すはずである。社会に解放できる智を持たない大学は、社会人から見放されるだけでなく学生からも敬遠される。
実際にその様な活動を始めている大学も出てきた。文部科学省が各大学にこのような活動を義務づければ、Ｇ型とＬ型に分類しなくとも自ずと大学は、その中に有識者会議で出されたＬ型機能を取り込んでゆく。
大学が自らＬ型機能を取り込む場合と、文部科学省が指導して大学をＧ型とＬ型に分類して大学改革を進める場合とでは、大学の姿についてゴールが変わる。前者は大学とその立地する地域とのコラボレーションで大学が変わってゆくが、後者では大学の勝ち組と負け組という姿に変貌する。
文部科学省で将来の大学運営指針が決まる前に大学は自ら変わる努力をしなければならない。 www.miragiken.com で将来の大学の姿を提案するのは、手元のシナリオでは数年先になる。もしご興味のある方は事前に問い合わせてください。
、
カテゴリー : 一般
pagetop
先日コンサルティングを行っている会社から依頼されて、新工場のスタッフ採用面接を実施したが、面白い若者に出会った。ある地方の中堅の私立高校出身で、その高校から進学できる大学を一浪して入学し、中退している。
その大学の偏差値は決して高くない。このようなキャリアの場合、日本の会社では大抵敬遠されるであろう。しかし面接して驚いた。自分の人生についてしっかりとした考えを持っていたのだ。最も３０歳を過ぎていたので当たり前の事ではあるが、今の時代は、知識は多くても人生の知恵について乏しい人がいる。
履歴書はかなり背伸びして書かれていたが、どのように生きてゆくのか、そして何をしなければいけないのか考え、自分に投資をして面接に臨んだ姿勢を当方は高く評価した。同席していたクライアントの会社社長も想定していた職種で採用はできないが、別枠で採用したい、と惚れていた。
その人物はいわゆる中途半端な学歴であったが、社会で生きてゆく自分の武器を持っていた。今７０歳までの雇用が議論されているが、多くの企業は６０歳で武器も気力も無い労働者には辞めてもらいたい、というのが本音だろう。また４０過ぎの派遣労働者の問題もＷＥＢで話題として取り上げられているが、その中には「働く」意味の視点から理解できない意見もある。
国や企業経営者には雇用環境を整え労働者の能力を活用する義務や責任があるが、労働者には雇用されるために貢献できる能力を身につける義務と責任がある。今回採用面接で出会った若者は、「働く」意味をそれなりに良く理解し、自己実現の努力をしているように伺われ、履歴書とは関係なく採用を決めた。
労働者の自己実現の方法は様々だが、アカデミアの活用は一つの手法である。ところが現在の多くの大学にはそれに答えられるようなカリキュラムが用意されていない。大学という教育機関は、様々な年齢層やキャリアで再教育を希望する人たちを受け入れられるように環境を整えるべきだ。
例えば、一年間とか半年という期限の枠組みを取り除き、あたかも学問のカフェテリアのごとく、学びたいときに学びたい学習量を獲得できるようなカリキュラム編成を行うというアイデアはどうだろうか。アイデアの具体例として、物理化学という学問は、熱力学や量子力学、反応速度論など様々に小分割できる。また、それぞれは、基礎から応用まで数段階に分割可能である。
受講者は、細分化された教材から必要な科目と必要な量を選択し学んでゆく。学ぶだけでなく、時には類似カテゴリーの受講者が集まり議論をするような環境を大学は用意する。そこでは、地域に根ざした事業のアイデアを議論する。受講者は社会人なので事業の議論ならばできるはずである。
ＷＥＢなどを活用し、学べる環境を工夫すれば大学を生涯教育の場として社会に開くことが可能となる。知の体系を社会に拡散させる役割を大学に持たせれば、いわゆるＬ型大学の対象と考えられている大学もＧ型大学と肩を並べられる機会ができる。なぜなら学びやすい大学には人材が集まる可能性があり、集まった人材の英知が集合体として機能したときに新たな世界が生まれる可能性がある。学びやすい大学とは www.miragiken.com の一つのコンセプトであり目標でもある。
カテゴリー : 一般
pagetop
日曜日にＧ型大学とＬ型大学の話題を書いたところ質問を頂いた。具体的に大学改革をどのように行うのか、という内容である。大学改革そのものを当方は論じる立場ではないが、大学の役割と現在欠けているカリキュラムについて述べてみたい。
先日京都大学の騒動で改めて智の独立性について考えさせられたが、大学の役割はいつの時代でも不変と思っているのは学者ぐらいだろう。現代はアカデミアの外でも優れた英知が生まれる時代になってきた、と思っている。どこの国でも、というわけではないが、少なくとも日米では、そのような知識社会になってきた。
このような知識社会の到来を考察し、著書を多数発表したドラッカーはアカデミアから生まれた哲学者ではない。アカデミアの外で優れた英知が生まれる現象は、アカデミアの智の地盤沈下という捉え方もできる。ドラッカーが大学の教壇に立ったように、知識労働者が、アカデミアで教鞭を振るわなければならない時代になったのだ。
過去の時代のようにアカデミアを閉鎖された智の社会としていては、アカデミアそのものがそのうち崩壊の危機を迎えると思う。この点で京都大学の騒動は前時代的と言って良いのかもしれない。高度知識社会では、開かれたアカデミアに変わらなければ大学の役割も無くなってしまうのではないか。
開かれたアカデミアでは、Ｌ型もＧ型も無い。社会と知価を共創する存在になる。そして大学はそのリーダー的役割を担うのである。学生は知価共創のオペレーションを行う事により即戦力として育成され、そのなかで優れた学生は知識社会のリーダーとして大学に残ってゆくことになるのかもしれない。
このような考え方で大学間格差は問題では無く、大学の閉鎖性そのものが問題になる。なぜなら、いわゆる偏差値の低い大学でも高度な知識社会という教育環境の中でレベルが引き上げられるからである。例えばカリキュラムを変更し社会人留学の機会が増得るようになれば、大学入学の入り口は狭められ、自然と偏差値はあがる。
カテゴリー : 一般
pagetop
タイヤの軽量化という新入社員研修のテーマは、「まずやってみて問題の解法や手順を考えよう」という姿勢で企画された可能性がある。指導社員から示されたのはデータを集める作業手順だけで、テーマのゴールも問題解決手法も不明確だった。
もしうまくいったなら実際にタイヤを作るところまでやりたい、とも言っていたが、その設計技術開発をどのように進めるのかタイヤの解剖以外の説明は無かった。「データを集めるだけでも良い」という説明もあり、タイヤ製作がゴールではなく、人海戦術によるデータ収集が第一の目的だったのではないかと思っている。
ところで、このテーマで用いた問題解決ツールは、新ＱＣ７つ道具だが、これは新入社員研修の最初に学んだ方法で、軽量化テーマの説明を聞いた後に、新入社員から提案し問題解決の計画まで立案した。
新ＱＣ７つ道具とは問題解決の７つのツール集であり、問題解決のステップのおおよそに沿ってツールの使い方が解説されているが、あくまで必要になった時に使えるツールが集められている、という体裁である。
当時のＱＣ大会を見ていると一つの問題解決の流れができていて、それをお手本に新ＱＣ７つ道具を使用する決まり事のようになっていた。目の前の現象について問題を明確にするには、親和図法や系統図法を用いて整理する。そして問題が明確になったらＰＤＰＣ図で問題解決の流れを決める、という具合である。
カテゴリー : 一般
pagetop
文部科学省の有識者会議で提案されたL型大学とG型大学というキーワードをめぐり、WEBでもいろいろな意見が展開されている。提案内容が、一流大学以外の大学は、アカデミックな教育をやめ、職業訓練に専念すべきという刺激的なものだからである。
すなわち、いまの大学をグローバル人材を育てる「G（グローバル）型大学」と、職業訓練校的な教育をほどこす「L（ローカル）型大 学」とに分けて、教育しようというわけだ。具体的には、職業訓練大学の経営学部や経済学部では、難しい経済理論を教えるのではなく、会計の基本知識や弥生会計といった会計ソフトの使い方を学ばせることを想定しているようだ。
文部科学省の有識者会議のメンバーにどのような人が集まっているのか知らないが、大学教育の目的を理解していない。大学そのものを偏差値で役割分担しても、日本の教育の問題解決ができないことを理解していない。
例えば、理系の大学には工学部と理学部があったが、それを無くした大学があり、それで大学改革はうまくいったか、といえばＮＯである。あるいは、私立大学にはすでにL型大学に近い教育を行っている大学もあるが、その大学の偏差値が上がった、あるいは学生数が増えたかどうか、などを調べてみるとこれも思惑通りではない。
すなわち、いずれも時代のニーズを満たしているような結果になっていないので改革は成功していない。このG型とL型に分ける案も失敗するどころか、日本の大学の幾つかを廃業に追い込むことになる。なぜならＬ型大学はすでに専門学校が存在し、Ｌ型大学のカリキュラムを希望する生徒は専門学校に進学しているからだ。おそらくＬ型大学には人が集まらず、その結果大学は倒産することになる。
今大学教育の一番の問題は、かつて理学部と工学部を設置した理想を実現できていないことにある。すなわち理学部では科学を追究し、工学部では技術（工学）を追究する、という理想である。そもそも科学と技術に対する理解、すなわち科学は人類が初めて獲得した技術を標準化できる哲学であることを分かっていないで大学運営している事に問題がある。
理系の科目に限らず文系でも科学が浸透し、経済学の内容も大きく変貌した。しかし経済学の分野には、会計という技術に相当するような分野もある。大学教育の改革で大切なのは、科学と技術の両者をアカデミアで扱う事なのだ。
それができていないために大学教育は産業構造の変化に遅れてしまっているのだ。そもそも大学教育は準義務教育化した高校とはその教育目的が大きく異なるはずである。www.miragiken.com ではこのあたりの提案も行ってゆく予定です。
カテゴリー : 一般
pagetop
新入社員の研修で担当した軽量化タイヤの構造設計のテーマでは、仕事における問題解決プロセスが、大学で学んできたプロセスと大きく異なることを学習した。さらに高校時代から愛読してきたドラッカーの書物に書かれていた「何が問題か」というフレーズの重要性をCTOのカミナリから実務として知ることができた。
ドラッカーの書籍は社会における問題解決の指南書としても読むことが可能とも感じた。そこには軽量化タイヤの実習で体験したことを説明できることも書かれていた。例えば指導社員は頭の良い人であったが、どこか解説調の語り口で当事者意識の薄いところが気になったが、このような知識労働者は多い。
ドラッカーは頭の良い人が何故成果をあげられないのかいろいろ指摘している。答をしたり顔で解説する姿勢も問題であり、重要な事は答を見つけることではない、とまで明確に述べている。そして正しい問いを探すことこそ重要である、と。
このドラッカーの言葉に従えば、タイヤの軽量化のテーマで行ったリバースエンジニアリングの作業は正しい問いを探す作業だった、と捉えることもできる。そして主成分分析はそのヒントを明確にする手段だったようだ。CTOは新入社員の発表からその様に理解されたのかもしれない。
世界中のタイヤの構造を解剖し比較検討したのは初めてのことだったらしい。通常はM社や一部のメーカーのタイヤを解剖し、それをベンチマークとしていたようだ。
だから主成分分析を行い、そこにマッピングして得られた、ゴム会社が最も特徴の無いタイヤになっていたという結果は、ＣＴＯとして少しショックだったと思われる。
主成分分析で問題の定義と分類がなされた、と捉えるとプレゼンテーションを聞いたCTOの目には当時のタイヤ開発部隊の抱える問題が明確に投影されたのかもしれない。
カテゴリー : 一般
pagetop
ＣＴＯの質問は、ドラッカーの「何が問題か」という質問と同じたぐいの質問であった。しかしそれに気がつかず安直に答えたのでカミナリが落ちたのだ。昨日のカミナリを詳しく説明すると、タイヤという商品は命を預かる商品で、多くの安全検査に通過してもなお実地テストで問題がないと確認されない限り、「タイヤ」とは呼ばない、という内容を語っていた。
このＣＴＯのカミナリは、企業における技術開発の精神を新入社員に伝えるために落とされたのだが、カミナリのきっかけとなった質問は大変哲学的な問だと思った。科学では真理を求めるために仮説を立て実験を行う。仮説が間違っていたならば真理を得ることができないわけで、そのため仮説立案に時間をかける。しかし、扱っているテーマそのものを問題にするプロセスはない。
なぜならその時代に追い求めている方向は、たった一つの真理であり、科学ではゴールが明確なためである。仮説を見直すことはあっても、ゴールそのものを見直す機会は少ない。もしそのような機会に遭遇したならばノーベル賞のチャンスとなる。現象に遭遇しないで仮説だけで異なるゴールの話をすれば、ＳＴＡＰ細胞同様の騒動になる。
これは学校で学ぶ科学的姿勢が社会で役立たない、などと言われる原因の一つとなっている。社会の問題解決では目の前に遭遇した現象からまず問題を抽出しなければならない。この問題抽出作業について学校ではトレーニングプログラムを用意していないのだ。問題の抽出に失敗するとどうなるのか。問題が不明のままならばまだ良いが、間違った問題を抽出し、それを解くことになる。間違った問題を正しく解いて得られた答は正しい答か？
間違った問題から目の前の現象の正しい答など得られるはずがない。ドラッカーが、まず「何が問題か」とよく考えることの重要性を説いている理由である。ＣＴＯは軽量化タイヤの技術を開発するにあたり、新しいコンセプトの重要性を説いていた。
リバースエンジニアリングで他社品を解析する前にまず自分たちの設計技術を見直し、新しいコンセプトを考えろ、という内容の発言は、新入社員へのメッセージというよりも研修した部門のリーダーへのメッセージに思われる。しかし、ＣＴＯのカミナリは新入社員にとってその後の行動指針となった。
カテゴリー : 一般
pagetop
データカード一組は重回帰分析を行うときに作成していたので、主成分分析は簡単にできた。この手法では、一次独立の新たな組にデータを変換して解析を進めるので、重回帰分析のように説明変数の相関を気にする必要は無い。
データは１３組と少なかったが、それでもサンプル集団は第一主成分と第二主成分の軸できれいな群に分かれた。そして第一主成分と第二主成分が分かりやすい軸であったので、各群をうまく特徴付けることができた。
注目すべき軽量タイヤ群にはＭ社以外にＰ社とＣ社が入っていた。Ｐ社とＣ社のタイヤ重量は、平均値を下回っていたが、特別軽量というわけではなかった。しかし、ビード部と他の部分の構造をＭ社に揃えてやると、Ｍ社に肉薄する重量になった。また、Ｐ社とＣ社のタイヤ構造にはＭ社には無い新しい工夫がされていた。そしてトレッド部分が特に軽量化されていた。
入社したゴム会社とＹ社は特徴の無い平均的なタイヤの群であった。面白いのは、軽量化因子を全く持っていないタイヤの群が存在し、その一つは昔からのバイアスタイヤだった。主成分分析を行った結果、ラジアルタイヤでも異なる設計思想と技術でタイヤが設計されている様子がうまく整理された。
主成分分析により、重回帰分析の結果の理解も進んだ。そして軽量化に効果がありそうな因子を特定でき、それぞれの理想の数値を重回帰式に入れたところ、単純に各要素の最低値を入れた場合よりも軽量の数値になった。この技術要素で実際にタイヤを作ることができるのかどうか指導社員に尋ねたところ、作ってみようということになった。
一週間後にできあがったタイヤは一応タイヤの格好をしていた。リム組みして乗用車に取り付けて走ることもできた。乗り心地も悪くなかった。皆研修テーマの完成を喜んだ。
技術研修発表会の日、自信を持って発表したら、ＣＴＯから、「君にとって軽量化タイヤとは何か」という質問が飛びだした。「ここでご説明した、多変量解析で導き出された技術要素で軽量化されたタイヤです。」と答えたらカミナリが落ちた。
カテゴリー : 一般
pagetop
図書室で多変量解析の教科書を見つけた。それは出版されたばかりの奥野先生の本で、まだ世の中に多変量解析が一般的ではないが、その普及を目指すために、と書かれていた。昨今ビッグデータが騒がれているが、４０年近く前にすでにビッグデータを処理していた人たちがいたのだ。
例えば洋服の採寸などを行い、A体やAB体など体形に分類し既製服の型紙を作る作業には当時主成分分析がすでに使われていた。ただし今のようなパソコンで計算するスタイルではなく、大型のコンピューターのプログラムパッケージを使用しなければいけなかった。だから一般には多変量解析など専門家の仕事になっていた。
とにかく難解な本を斜め読みし、関係するページを人数分コピーした。そしてその内容を理解し終えたときには終業時刻になっていた。端末の置いてある部屋に戻ってみると、まだ端末の前で皆が議論しながら操作していた。部屋の中はアウトプットの用紙であふれていた。連続帳票用紙一箱がすでに空になっていた。
会議室に戻り、多変量解析の知識の共有化作業を行った。面白いことに大量の出力データの中に重回帰分析を正しく使ったときの答が一つ出力されていた。やればできるじゃないの、と誰かが叫んだ。ＩＢＭの統計パッケージは良くできたソフトであった。従属変数の相関が出てくると段階式重回帰分析に移行するようにプログラミングされていた。
得られた式で各社の技術を組み合わせて軽量化したときのタイヤ重量を推定してみたところ、当時最も軽量であったＭ社のタイヤ重量を下回る値が得られた。Ｍ社のタイヤと最軽量タイヤとの違いは、トレッドの厚みとショルダー部の設計など数カ所だけだった。ただその設計要素をＭ社のタイヤに適用することができない、と指導社員は説明し、Ｍ社はかなり軽量化を実現できているタイヤだと感心しながら説明していた。
この指導社員の解説には新入社員からブーイングが起きた。他社を凌ぐ技術で世界一最軽量のタイヤの設計指針を見いだすのが研修テーマの目的ではなかったのか、というのが皆の思いだった。タイヤの設計技術などまったく理解していないのにすでにその道の専門家の意識になっていた。
ここを潮時と思い、用意してきた多変量解析の教科書のコピーをもとに主成分分析の説明をした。主成分分析を行うと集められたデータの集約ができ、各社の位置づけを知ることができる、Ｍ社が本当に一社だけぬきんでた存在であるか、ということも知ることができる、などと説明をしたら、体育会系の本能ですぐにやろうということになった。時間はすでに２２時を過ぎていた。
カテゴリー : 一般
pagetop
その日は統計パッケージの英文マニュアルを分担して持ち帰り、翌日担当部分を発表しあって内容を共有化することにした。翌日指導社員を司会者に英文マニュアルの順番でそれぞれの担当分をプレゼンテーションしたのだが、単なる英文和訳の確認作業に終わった。
ところで、という言葉が発せられ、当方に視線が集まった。しかし３ケ月の研修の学習効果でこのような展開を予想していた。あらかじめ英文マニュアルを全部読み、重回帰分析と主成分分析が使えそうだ、という感触をつかんでおいた。
重回帰分析が使えそうで、もし説明変数が一次従属で無ければ主成分分析と組み合わせて使えば良い、と発言したらすぐにやろうということになった。体育会系は、方向が決まれば、すぐに行動に移るのが特徴である。理解は二の次である。また、誰かが何とかするだろうという楽観論者でもある。
とにかく集められたデータをマトリックスに整理してカードパンチャーを使いインプット用のデータカード一組に仕上げた。当時のコンピューターは大型の機械を端末で操作し、ＴＳＳで使用する仕組みだった。データのインプットはカードリーダーで行うために必ずカードパンチャーを操作する必要があった。
データのインプットは何とかなったが、統計パッケージの操作では端末を前に一日悪戦苦闘することになった。マニュアルどおり操作してもエラーを起こすとコンピューターが英語でいろいろと質問してくるのだ。英文を和訳することができても操作の意味が分からないから先に進めない。
そもそも多変量解析を十分に理解せず、いきなり統計パッケージを使っていることが作業を難しくしている原因である。これは体育会系の典型的な問題解決プロセスでよくある状況で、行動すれば必ず何か答えが出ると信じている。コンピューターは何も考えず、指示された計算結果を素直にはき出すだけだ。当方はこっそりと作業を抜けだし図書室へ駆け込んだ。
カテゴリー : 一般
pagetop
