以前は、企業において隠蔽化やウソのリスクは低かった。仮にリークされて後日分かっても今ほど社会的なペナルティーを負うことがなかった。
今の時代、SNSで拡散され、人のうわさも100日以上続いてしまう。また、類似事件が起きたなら1年以上たっていても、あの時の話として誰かがSNSで囁けば、そうだ、そうだの大合唱である。
75日以下で収まっていることは稀である。今回のフジTVの事件では、古い女子アナの不倫なども飛び出していた。当方の時代のアイドルがそのようなことをしていた、とこの年になって知ったのである。
そして、ささやかな驚きでその女子アナに関心があった自分を思い出し、今でも若いと思っていたうぬぼれがくずれ、改めて若さを維持することの難しさを知る。
肉体的な若さの維持が無理でも、精神的な若さだけでも維持していたいと努力しても、年を重ねれば若い時のような無茶な思い切りができなくなる。
それだけではない。現象の変化に対するときめきや感度も落ちてゆく。フジTVの事件では、名前が明かされていないはずの女子アナの著書が発売されるや否や重刷が決まったそうだ。
昔ならば買っていたかもしれない本に関心よりも発売直後の重刷が決まったニュースに驚いている。そして、自分の著書「混練り活用ハンドブック」が5年経っても重刷が決まらず、ため息をついている。
0からたった３か月でカオス混合プラントが稼働したノウハウを記述した当方の著書の方がはるかに多くの人の役に立つ。高分子材料は身の周りにあふれているし、うどんを製造するのにも伸長流動は重要である。
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埼玉県八潮市の事故は人災ではないか。ニュースで報じられた内容を聞く限り、信頼性工学の観点で事前に回避できたように思う。
ニュースによると、下水道内部ではコンクリートの腐食性ガスが発生しているという。これが分かっていたならば、下水道の直径より少し幅の広いコンクリートの板か腐食防止された木製の板を敷き詰めておけば今回の事故は起きなかったと思われる。
板分のコストがかかるだけであり、今回の事故の状態を考えると十分に経済的な対策だと思う。腐食が前提に寿命が考えられていたような報じ方を聞き、腐食が過剰に進んだ時の防止策がとられていないのは信頼度を著しく下げる。
また、下水管の点検は３年ほど前に行われ、腐食はあったが異常は無かったという。実はこのような場所では腐食評価を他の場所よりも厳しく点検する方法がとられなければいけない。
事故が起きる前には分からなかった、というのは、軟弱地盤という情報があったので言い訳にもならない。また、道路の穴の点検車を定期的に走らせていたが異常は無かった、というのも甘い。
今回の事故の状況を観察すれば、長時間かけて穴が開いたのではなく、短時間で穴ができているのだ。最短でできる時間を計測し、それを基準にして道路の穴点検をすべきだった。
技術の信頼性をどのように上げて、それを保証するのかは、経験知であり、形式知として成立していない。当方がここで書いた内容は批判ととられるかもしれないが、人の命がかかわる問題では、どれだけ厳しくしてもその限界はない。
早急に全国の下水管で危険性のある管の上に板もしくは管の1/4を覆える半円状のコンクリートをかぶせる工事を行うべきだろう。そうすれば、万一管に傷ができても土砂が入り込むことを防ぐことが可能となる。
（注）本提案は特許出願可能な内容であるが、公共性が高いので無料でアイデアや考え方を開示している。ご興味のあるかたはお問い合わせください。
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１９５３年伊奈製陶の実験は、当方が知る限りタグチメソッド（TM）による最も古い実験である。田口先生の実験計画法の教科書に事例として載っている。田口先生は、TMは実験計画法ではない、と常々言われていたが、最初は堂々と実験計画法で実施されている点が面白い。
なぜなら、当時のTMは、直交表の外側に割付が行われず、直交表の内側の交絡する列を利用して行われていた。この初期のTM事例を理解できると、データ駆動の手法であることに気がつく。
その後、TMは改良され、内側には制御因子が割り付けられ、外側に信号因子と誤差因子が割り付けられるスタイルとして完成する。すなわち、これは誤差存在下の実験でＳN比を最大化できる制御因子の探索実験という見方もできる。
TMを知らなかった当方は、ゴム会社の研修で実験計画法を学び業務に用いた。しかし、確認実験で最適条件が良く外れる問題に遭遇し、オブジェクト指向によるTMもどきを発明している。
よく知られているように、実験計画法では、直交表の外側には実験で得られた生データを配列し、解析する。この時の生データは誤差因子の影響を受けている。すなわち誤差の影響を受けたふるまいをするデータと内側の列との交互効果を評価していることになる。
ゆえに、直交表を用いた実験計画法では、内側の列と誤差との交互効果が大きい時には最適条件の見積もりがうまくゆかないケースが出てくる。開発対象であるオブジェクトのふるまいを改善するとは、信号因子に対する相関係数を最大化できる条件を求めることである。
そこで、直交表の外側に相関係数を割り付けた実験を行ったところ、最適条件がうまく求まるようになった。これが、当方の考案したTMもどきの方法である。
この方法を田口先生にお話ししたところお褒め頂いた。しかし、当方の方法はTMにおける感度の最大化実験であり、好ましくはない。TMの目標はロバスト改善であり、誤差因子も配置しSN比最大化を目指している、と述べられていた。
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タグチメソッドでは、技術者の責任により基本機能を定める。そして誤差因子と制御因子も技術者の責任で決めるのが約束事になっている。故田口先生は、システム選択は技術者の責任であって、タグチメソッドは、ただシステムのロバストを上げるメソッドを提供しているだけである、と述べていた、
メソッドに従った実験を行えば、信号因子を変化させたときの基本機能のふるまいから、ロバストの高い制御因子を選ぶことができる。誤差因子は多数の誤差因子で実験を行っても構わないが、通常は調合誤差で２水準もしくは３水準の条件とする。
実験を効率的に行うために多数の制御因子を列に持つ直交表を用いて実験計画を立てる。この実験計画に従い、信号因子を変化させて、基本機能のふるまいをデータとして取得する。
すなわち、タグチメソッドはデータ駆動でロバストの高いシステムを求める方法であり、その考え方は、オブジェクト指向に基づいている、と捉えると、大変易しい手法に見えてくる。
科学のように仮説設定する必要はなく、データ駆動でロバストの高い制御因子の水準が求まるのである。換言すれば、タグチメソッドは科学の手法というより、DXで生まれた新しい思考方法と言ったほうが適切なような気がする。田口先生に叱られる！
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デジタルトランスフォーメーション（DX）が日本の技術者に変革を迫っているのは、科学の方法以外の思考による開発である。これが分かっていないリーダーが多い。
「花王のOAパソコン革命」という本が当方の人生を変えた、というと大げさだが、この本に書かれたいいかげんな内容（花王まで指導社員と一緒に出張し、著者に直接ヒアリングしている。著者はこのくらい書かないと経営者には分からない、と説明していたが、花王の経営者ならば理解で済むが、ゴム会社の経営者はすぐに実行となるので大変だ。タイヤ開発部門では大型コンピューターで動作する多変量解析が使われて業務が行われていたが、研究所ではそれを科学を知らない集団の仕事のやり方、と軽蔑していた。このような研究所でこの本はとんでもない読まれ方をしている。）が原因でコンピューターサイエンスの勉強を独学で行うきっかけとなった。何といっても初任給１０万円の時代に８０万円のローンである。
本には１６万円でパソコンが買えてOA化できるというのに、なぜ１００万円も予算が必要なんだ、ほんとに必要なものなら自分で買え、と言われ、九十九電機で８０万円の見積書を作ってもらったら、１００万円もかからなかっただろう、と言って保証人の欄に上司が印を押したのである（これは噂であるが一か月分の給与以下で買えるなら、研究員に買わせて使わせてみてはどうかと、I本部長が言われたらしい。８０万円でカローラDXが買えた。DXとついているがデラックスの意味である）。
おそらくフジTVの役員もこのような感じではなかったか。部下が勝手に見積書を持ってきたぐらいに思っていたかもしれないが、保証人の印をもらいながらローンをしないのも悪いと思い、独身寮に工人舎のFDと第二精工舎のプリンター、インターフェースボックス、MZ８０K、FDOS、その他が設置された。
本体よりもFDの方が高かった時代である。１９８０年代にこのマシーンは大活躍した。パソコンを使用した問題解決法では、データ駆動が基本となる。構造化されたデータを基にアルゴリズムでデータを操作する問題解決法である（NEXTコンピューターに搭載されたImprovというソフトウェアーはそれを実現した一つの例）。
科学の方法の思考ではなく、データ駆動で答えを出してゆく方法はDXにより技術者が実装しなければいけない。
１９９０年代になって、PC9801を購入し、C＋＋が主要な道具になると構造化データとアルゴリズムを含むオブジェクトを設計するようになる。すなわちオブジェクト指向である。
当時のC＋＋は、２段階のコンパイルで実行ファイルを生成していたので、使い慣れたLatticeCで、オブジェクト指向プログラミングと構造化プログラミングの差異を学ぶことができた。
オブジェクト指向では、データとアルゴリズムを一体としてオブジェクトとし、一部データ構造を隠蔽化できる。このプログラミング思考法になれてくると、問題解決にオブジェクト指向を取り入れることができる。
すなわち、科学の形式知として知られていない部分は、隠蔽化されたデータ構造と見なし、オブジェクトの機能にだけ着目し、その振る舞いを規定するデータ構造を探すことで問題解決できる。
タグチメソッド（ＴＭ）も同様の手法で制御因子を求めていることに気がついていない人は多い。ＤＸの進展とともにＴＭが日本で普及したのは単なる偶然ではないと思う。
ただ、故田口玄一先生はＴＭを科学の方法に位置づけようと努力された。田口先生から３年間直接ご指導いただいたが、真面目な先生だった、と書くと失礼かもしれないが、当方が科学に拘らなくても答えを出せる良い方法、と褒めたら雷が落ちた。
今ならパワハラだが、田口先生は損失関数からＳＮ比を導き出す研究をされていた。弊社では、制御因子等のパラメータと基本機能を入力するとＰｙｔｈｏｎコードを出力するプログラムを開発した。これは、いわゆる第二次ＡＩブームの時のエキスパートシステムだが、希望者にはβ版を提供いたします。
少し話がそれたが、ＴＭは科学の方法としてでなくオブジェクト指向による方法と捉えると理解が容易になる。Ｐｙｔｈｏｎコード出力プログラムはオブジェクト指向でアルゴリズムが設計されている。
ＤＸにより、技術者はオブジェクト指向を実装し、データ駆動で思考を進める問題解決法のスキルを身に着けることが求められている。これは招待講演者に選ばれた当方の３月に行われるゴム協会のシンポジウムにおける発表内容の一部である。
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昨日フジTVの記者会見があり、週刊誌報道と一部異なるところが明確になった。10時間以上に及ぶ会見を聞く限り、女子アナと問題を起こした中居氏を１年半起用し続けた問題以外が第三者委員会の調査でどのように解明されるのかが今後の焦点のように思われる。
ただ、会社は関与していないと述べているが、何故女子アナは一人で中居氏の自宅へ行ったのか、そして高額の慰謝料を支払う示談をしなければいけない事件が起き、その報告を受けた上司は何故判断を誤ったのか、という疑問が残った。
昨日の会見では、このあたりの疑問の解決ができなかった。会見を開いた経営陣に女子アナパーティーの経験を聞くようなくだらない質問も飛び出している。
この件で空しいのは、もし、示談で解決された二人の事件について職場で人権も守られ正しく対応されたのなら今回のような多大な損害を生み出す事案とはならなかったはずである。中居氏も休養程度で済んだのかもしれない。
１２年勤務したゴム会社の研究所もフジTV同様に問題のある風土だった。現場現物主義で成果を生み出す風土のタイヤ部門とは全く異なり、成果よりも科学が異常に尊重され、テーマを他グループに奪われないように各研究グループのコミュニケーションが悪い秘密主義でグループ内も研究者の尊厳を認めない風土だった。
それゆえ事件が起きても解決も対応もできず、当方含め３年以内の同じ時期にその職場から転職している。当方は８０万円のパソコンのローンを命じられるような不可解な仕事をはじめ今の時代からすれば問題となる多数のハラスメントに耐え１２年間務めたのだが、同僚２人が転職するような事件を容認する風土の職場で当方も転職している。
一カ月半開発実習でお世話になったゴム会社のタイヤ部門は創業者の崇高な理念が伺われるような企業だったので、１２年間我慢して勤務したのだが、パソコンの不備でFDに傷がついたり脂がついたりしたのだろう、と上司にごまかされ事件として扱われなかった研究所の風土は悔やまれる。
まるごと他人のデータを上書きされたFDの発生した問題報告を会議の場で行っても、誰も謝罪せず、その他多数の問題が起きてもその解決に当たらない職場風土を経験していたので、今回のフジTVの事案で女子アナから最初の相談があった時に上司が判断を誤るような風土とはどういうものか想像できる。
職場風土の問題について、とりわけ研究所のあるべき職場風土についてお問い合わせください。豊富な問題経験を基に風土改革のツボをご指導いたします。リーダーごとに異なる多数の職場風土が混在した写真会社に勤務し風土とは時代に合わせ変えることができると確信しました。
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「情報をいかに管理するか」に解があるかどうかわからない。解に近づく速度以上に、情報の複雑化が激しい。それでもオブジェクト指向は、この解に近づく最良の方法、と吉田氏は1992年に述べていた。
当時この言葉が衝撃的なほど情報化時代は猛スピードで進展し、21世紀にDXが提唱されてもそれが遅すぎた提案と思われた。それでも、多くの人の思考方法はなかなかDXの波に乗り切れていないのではないか。
アカデミアに席を置く者さえ、その思考方法が従来の科学のパラダイムから抜け出ることができない、とある会合で発言したら、アカデミアだからできない、と訂正される始末。
ただ、もしそうならば、今の時代アカデミア不要論が出てくる懸念がある。幸い日本は欧米ほどトランスサイエンスが浸透していないので、アカデミア不要論の声は大きくないが、欧米では新しい技術シーズはアカデミアではなくベンチャーから生まれるようになった。
GAFAが騒がれ、生成系AIでも日本のソフトウェアー技術が嘆かれ、GDPの停滞が30年続くと、もう日本はダメではないかと思いたくなるが、今からでも遅くは無く、オブジェクト指向のパラダイムを思考方法に実装する努力をするとよい。弊社にお問い合わせください。
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中居氏の引退発表があっても収まらないのが、今回のフジTV問題で、倒産するかもしれないくらいの事態になっている。一芸能人と一般人との示談で解決した問題がなぜここまで大きくなったのか。
それは、当事者と周囲の事件に対する認識の相違で、雪だるま式に問題が大きくなっている。おそらく中居氏は過去に何度も今回のような問題を起し、示談あるいはそのほかの方法で解決した実績があるのだろう。
今回は、彼にとって想定外のことが起きていると思われる。だから、彼は週刊誌報道後芸能活動継続の談話を発表していたのに、不本意ながら引退した。
問題は被害者側が示談により満足したかどうかである。被害者側で問題解決されていなければ、示談を結んでも今回のようになる。ゆえに今回のような問題では、被害者側の根本的な問題を組織が解決する必要があった。
しかし、被害者は１年以上前に上司の女性に相談したが、問題解決に至らなかったと週刊誌で報道された。新聞のニュースでは上司の女性はそれなりの対応をしたとなっているが、それが組織の中で十分に機能していなかったようだ。
それどころか、事件が知られていても中居氏を１年以上番組に登場させていた。これについて、日枝体制の問題を指摘しトップリーダーもしくは組織の実質的リーダーに責任をもとめている記事もある。確かに組織のガバナンス問題の責任はリーダーにある。
しかし、当方の転職経験をもとに今回の問題を公開された情報から想像してみると、問題発生時における組織風土も影響している可能性がある。
すなわち、組織風土はリーダーとその構成員により形成されるのだが、これはガバナンスを強化して一時的に変えてもそれを永遠の風土とすることが難しい。
中居問題が、もし今回のフジTVと異なる組織風土で起きていたならば、異なった展開になっていたかもしれない。例えば組織で問題が起きれば周囲で共有化でき、上下の風通しが良いような風土であったなら被害者の痛みを組織として問題解決できた可能性がある。
今回の問題で、被害者が退職を余儀なくされている点を当時の上司を含めて組織メンバーはどのようにとらえているのだろうか。当方含め3人が同時期に他社へ転職している体験では、当方が指導していた新入社員が最初に転職した理由や転職先を知らされていない。
入社4ｹ月程で当方に相談なく突然転職し、指導社員である当方はびっくりした。直属上司に相談しても突然退職届を出されたという。
その後当方が転職を表明するのだが、引き留めたのは直属の上司と人事部だけだった。同じく３人目の転職候補が現れたが、職場は無関心だった。
新入社員の突然の転職では、転職先含め理由について不明だった。ところが、当方が写真会社へ転職後、福井大学と共同研究を行うことになって、挨拶に伺ったときに、そこで偶然彼と出会い転職理由を聞き納得した。その彼は、小生を客員教授として推薦してくださった。
企業ガバナンスは、その風土に影響を与えるかもしれないが、風土の本質まで変えることができるかどうかは、不明である。一方、そのパワーに反応する組織メンバーの職場風土に与える影響は組織メンバーの特性に依存する。
いつかその体験談（注）を書きたいと思っている。ハラスメント撲滅を叫んでみても、組織風土によってはハラスメントを完全に無くすことは難しいケースもあるかもしれない。
あのトヨタでさえ過去にハラスメント自殺問題が起き、人事評価を多面評価にすると発表があった。しかし、多面評価の人事制度であっても何らかのハラスメントは起きているのである。
（注）ゴム会社は、技術部門において研究所とタイヤ開発部門では、全く職場風土が異なっていた。写真会社では、複雑で、リーダーの個性の数だけ職場風土があるような会社だった。統合後、統合相手の研究部門へ単身赴任しているが、ゴム会社のタイヤ開発部門に風土が似ていた。企業風土は業務スピードにも影響を与える。カオス混合プラントを全くの基盤技術が無い状態から3ヵ月で立ち上げているが、おそらくこのような風土の開発部門でなければ難しかったと思っている。
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中居氏の引退で一気に表題の記事がネットにあふれている。芸能人として仕事に対して、あるいはオフ時間に見せる社交性について称賛する記事が多い。一方で私生活や、楽屋における顔について孤独な姿が指摘されている。
また、ここぞとばかりに、過去の女性関係の記事がぞろぞろ出てきた。当方の世代の憧れの女子アナもその中に含まれており、年齢も含め、かなり好みの女性の幅は広かったことが伺われる。
しかし、多くの女性関係のゴシップ記事がありながら今回だけアウトになったのは不思議である。俗にいう地雷を踏んだ、という表現もされているが、芸能人生を粉砕しているのだから地雷より大きい爆弾である。
時代がそのように変化した、という説明に最も納得できるが、中居氏について一言でまとめるならば、表の顔と裏の顔が大きく異なっていた二重人格の特徴が指摘されている。
ところが、社会で見せる顔と裏の顔が大きく異なるという、このようなサラリーマンは多いのではないか。在職中に受講したある管理職研修で、講師が「皆さんにこうして笑顔を見せながら話している私ですが、本当は心の中はぐちゃぐちゃで、さらに怖い人です。」と組織人の理想の在り方について説明されていた。
大変分かり易い説明なのだが、思わず「はて」となった。当方は、この活動報告同様にサラリーマン人生において、表と裏の差が無いようマイペースで仕事をしてきた。
上司に間違いがあれば、それも正しく指摘してきた。ゆえにゴム会社の人事部長には、「人間リトマス試験紙」というあだ名を頂いている。
すなわち、当方を悪く評価する人は悪い人で、良く評価する人はいい人だ、そのまま生きてゆきなさい、成功します、と褒められている。不幸だったのは転職する12年間研究所から異動できなかったことである。
ドラッカーを高校生のころから読んできて、頭の中がドラッカーに染まってしまっていたところがあるが、そのため、高分子の難燃化研究の仕事を担当し始めてから組織の中でぶつかるようになって、無機材質研究所留学中（注）に昇進試験で落とされている。
このあたりのことは既に活動報告に書いているが、その結果高純度SiCの技術が生まれているので、人事部長の言葉は正しかった、と感じたが、写真会社へ転職して状況は変わった。
周囲は皆いい人ばかりで、当方は浮くのである。ゆえに浮かないように知恵を絞った20年だが、多面評価の人事評価でも何とか部長まで泳ぎ切ったが、少々疲れた。
ただそれは、ゴム会社の精神的疲れではなく、肉体的疲れである。おそらく、中居氏は、表と裏の使い分けで精神的に疲れ、その疲れをいやす対象に女子アナを求めたのだろう。
当方のように表ばかりでも、周囲に悪い人が多ければ精神的に疲れるのである。しかし、サラリーマンは悪い人の多い組織から転職できる自由がある。
逆にいい人が多い場合には、うまく使われるために肉体的に疲れることになる。単身赴任した5年間は大変肉体的に疲れたが、カオス混合というアイデアを実現できる精神的余裕が生み出される体育会系風土の職場だった。
（注）人事部からの指名留学で本来は海外研修が目的だったらしいが、セラミックフィーバーの時代で日本の研究組織が世界のトップを走っていた。すなわち無機材料のスキルを磨くために海外に行く意味が無かった。周囲の管理職はセラミックスを忘れ語学研修をしてこい、と言われる人が多かった。研究所でファインセラミックスは嫌われていたテーマだった。Li二次電池もセラミックス正極ではなくポリマーで正極を設計し日本化学会賞を受賞している。セラミックスで正極を設計しておれば、世界初のLiイオン電池実用化でノーベル賞だった。しかし、企画された方は、ノーベル賞よりも日本化学会賞を手堅く狙っている。そのような時代である。
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オブジェクト指向はプログラミングの世界で生まれたパラダイムで、Smalltalkの生みの親、アラン・ケイが考案したと言われている。
そのパラダイムがコンピューターの世界に登場した時に、プログラマーは難解と感じたという。1992年に書かれた吉田弘一郎著「オブジェクト指向狂詩曲」にそのように書かれていた。
もし、プログラミングにご興味のあるかたは、この本を一度読まれることをお勧めする。今となっては古い内容（と言っても1992年！）なので斜め読みできると思う。
オブジェクト指向というパラダイムが世の中に登場した時に世界中がどのように反応したのかを理解できる良書である。少なくとも「花王のOAパソコン革命」より数倍ためになる。
コンピューター関係の本でこれら2冊は良くも悪くも忘れられない本となった。前者は、それまでCでプログラミングしてきた当方は、C++からC#、そしてPythonへとプログラム環境が変わった。
後者は、初任給10万円の新入社員時代に「パソコンは16万円」と記述されていたために、上司から命じられ、その5倍の80万円（オプション無しのカローラDXが買えた！）のローンを組む原因となった本である。そのため、せっかく上京し就職できたのに、休日は独身寮でパソコン生活という暗い1年を送っている。
おかげで、好むとこのまらざるとにかかわらず、コンピューターサイエンスを実務の中で活用することになった。それ以外お金が無いので楽しむ手段が無かったのだ。
自分の金で買ったパソコンなのでパソコンで出した成果については上司に報告する義務もない。義務はなかったが、ケチで図々しい（と同僚が皆言っていた）上司から進捗を聞かれたりしていた。
報告した結果が良かったので、上司が運営委員に入っていた「高分子の崩壊と安定化研究会」で報告（注）させらりたり、外部セミナー講師に上司の代役で講演したりしていた。
弊社のセミナー資料の多くはこの時代の資料で５０年近く前であるが、DXが進展した今でも古くないところがすごい、と思っていただきたい。自画自賛で申し訳ない。３月にゴム協会でDXのシンポジウムが行われ、その招待講演者に選ばれています。
（注）高分子学会の研究会であり、ホウ酸エステルの効果をデータサイエンスで解析した結果を報告したが受けなかった。上司からはプレゼンが下手だと言われたが、上司の前で２日間練習させられている。同じ内容に深層学習の成果を加えて昨年日本化学会年会で発表したところ数社の方からプレゼンの資料請求があったので個別セミナーを受講していただいた。おそらくデータ駆動の感覚を上司に手直しされた説明では伝わらなかったのだろうと思っている。
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