足利フラワーパーク（３）

足利フラワーパークのイルミネーションの写真の続きです。

今回は、前回より露光を下げています。

露光を下げると、イルミネーションの色が濃くなります。

2023-01-18

Gimpで太陽を入れる（３）

darktableとデジタル画像処理

今回は、写真1のように、gimpで太陽を入れる前の写真の太陽が、成功しているばあいです。

写真２では、その太陽の上に、gimpで太陽を上書きしています。

本物の太陽では、太陽の部分が白飛びしてのっぺりしますが、gimpの太陽は芯があるように見えます。

2023-01-18

GAFAの給与が高い理由

データサイエンス

(GAFAの給与が高い理由を考えます)

１）DXと労働生産性

過去20年間、先進国の中で、日本だけが、賃金があがっていません。

過去20年間、先進国の中で、日本だけが、労働生産性があがっていません。

過去20年間は、労働生産性をあげる代わりに、非正規雇用を拡大して、賃金を下げています。

あるいは、円安に頼っています。

この方法は、限界に達していて、DXやリスキリングが必要であると言われています。

そのために、DXやリスキリングに、補助金がつぎ込まれています。

それでは、補助金をつぎ込めば、労働生産性があがり、所得が増えるでしょうか。

筆者は、そうならないと考えます。

DXやリスキリングでは、セミナーが開催されています。経済新聞を見れば、流行のセミナーのオンパレードです。こうした講師は、ヒストリアンで、DXやリスキリングの海外での事情を良く知っていて、その説明をします。簡単に言えば、前例主義です。

前例主義は、確実に失敗します。日本では、DXとリスキリングに成功した企業はありませんので、セミナーの講師は、DXとリスキリングの実績を持っているわけではありません。

同様に、政府は、DXとリスキリングが大切であるといいますが、その理由は、官庁を含めた日本の組織がDXとリスキリングに成功していないからです。つまり、DXとリスキリングを推進する政府の担当者は、DXとリスキリングの実績を持っているわけではありません。

オリンピックで、スケートの指導者は、過去の入賞実績のある人です。過去の入賞者は、スキルの必要性だけではなく、具体的にスキルを身に着ける方法を知っています。スキルの大切さを理解しているヒストリアンでは、不十分です。

「DXを進めるは、DXの実績があるべきだ」、あるいは「リスキリングを進めるには、リスキリングの成功体験が必要だ」というのは、循環論法です。

これはどこかで既に見た風景です。

前著「経験科学の終わり」の最終章「教程の循環論理」(2022.12.10掲載)で取り上げた課題です。

そこでは、次のように書きました。

「DXは、データサイエンスの応用ですから、データサイエンスの論理(パラダイム)で考えるべきです」

つまり、ヒストリアンの講師の発言は役にたちません。

例えば、アマゾンは、DXに成功しています。アマゾンが成功するためにどのように論理を組み立てたのかを考えて、日本の組織も、同じように、データサイエンスの論理で、DXの進め方を設計する必要があります。

２）アマゾンのDXの論理

以下は、筆者の推測するアマゾンのDXの論理です。

表と数字は一例で、変更可能です。

図表を使うえば、言葉で検討するより、はるかに複雑な、ケースを検討できます。

表1では、小売業界を母集団に想定しています。

２－１）ST１

ST1（第１ステージ）は、Eコマースの前です。

小売りは、「一般」で、表わされる対面販売が100％でした。

ここで、対面販売の労働者の1人あたりの給与を1単位とすれば、母集団の業界全体で、支払う給与は100単位です。

２－２）ST2

ST2（第2ステージ）は、Eコマースのシステムの開発時です。

「AI」で表わしている人員5％が、Eコマースのシステム開発者です。

「開発」で、表わしている人員は、新規の商品コンセプトの開発をしている人員です。

小売りの場合には、「開発」部隊はここで示した15％より、小さいと思います。

「開発」は、DXのモデルを一般化するための要素です。

ここで、システム開発をする「AI」部隊の給与は、「一般」部隊の10倍であるとします。

また、商品コンセプトの「開発」部隊の給与は、「一般」部隊の2倍であるとします。

この10倍、2倍は仮の値で、変化させることで、感度分析ができます。

話を簡単にするために、ここでは、この数字で進めます。

そうすると、ST2では、全部で、160単位の給与を払うことになります。

２－３）ST３

ST３（第３ステージ）は、Eコマースのシステムの稼働時です。

ここでは、システムが完成していますので、システム開発をする「AI」部隊は、メンテナンスと改良を行います。その場合に、必要な人員は１％と推定しています。

「開発」部隊は15％で変化しないと考えます。

Eコマースのシステムが稼働していますので、対面販売の「一般」部隊はなくなります。「一般」部隊はレイオフされます。

そうすると、ST3では、全部で、40単位の給与を払うことになります。

２－４）競争と労働生産性

ST２では、ST1の100単位より、多くの給与（費用）がかかっていますが、ST3になれば、その赤字は、1年で回収できます。

ST3の2年目以降は、コストは40単位です。人員は16％です。

ST１の利益がないと計算できないので、ST1の利益を10単位と仮定します。

人件費を引く前の利益は110単位です。

ST4では、人件費が60単位減っていますので、利益は70単位です。

ここで、販売価格を20単位下げても、50単位の利益がでます。

この条件では、ST1の営業をしている企業は10単位の赤字になりますので、市場から撤退します。

1％の「AI」部隊の給与は10単位、15％の「開発」部隊の給与は2単位です。

平均＝（1ｘ10＋15ｘ2）/16 = 2.5

つまり、平均給与は2.5倍になります。労働生産性が上がっています。

DXとリスキリングで、給与をあげるには、レイオフが必要です。

レイオフせずに、DXとリスキリングで、給与があげると主張するのであれば、表1のような試算例を示すべきです。

数学的に解けない問題は、解決不可能です。

３）「開発」部隊の補足

表1には、「開発」部隊が入っているので、「開発」部隊の補足説明をしておきます。

医療の場合では、今後は、アップルウォッチの拡大版のような「健康管理治療システム」が普及すると思われます。これは、病気になってから治療するよりはるかに合理的です。つまり、予防医学の内容を充実させる必要があります。また、現在は、治療できない病気の治療法も開発する必要があります。

これらは、「AI」ではなく、医学そのものですので、「開発」部隊が必要になります。

一方、患者の顔色を見て、治療薬を割り当てる「一般」の医療は、「健康管理治療システム」で置き換えることが可能です。

つまり、「開発」部隊の医師は、残すが、「一般」の医師はレイオフしないと労働生産性があがりません。

もちろん、現在行っているように、古い医療システムを捨てずに、「健康管理治療システム」を拒否するという選択もあります。

しかし、その場合、古い医療システムは、アマゾンに淘汰される対面小売りと同じ立場に置かれます。

ここで、注意しなければならないことは、「一般」の医師がレイオフされた後で、給与が増える可能性が高いという点です。これが、リスキリングの効果になります。

レイオフされた「一般」の医師の能力が高ければ、リスキリングで給与は上がります。

「AI」部隊の給与は、リスキリングしなければ、時間がたつと急速に減価します。医師も同じで、リスキリングしなければ、時間がたつと給与が、急速に減価するようになります。

ここでは、医療を例に上げましたが、「リスキリングしなければ、時間がたつと給与が、急速に減価する」構造は、弁護士や大学の教員などでも同じになります。

これば、能力や出来高に応じて給与を払うジョブ型雇用の原則です。

リスキリングしないで、資格があれば、給与が確保される世界は、デジタル社会にはありません。

2023-01-17

足利フラワーパーク（２）（栃木県足利市）～つくば市とその周辺の風景写真案内（１００１）

地域振興のための写真活用法

足利フラワーパーク（２）

足利フラワーパークのイルミネーションの写真の続きです。

2023-01-17

Gimpで太陽を入れる（１）

darktableとデジタル画像処理

Canonのパンケーキレンズのganrefの写真をみたら、Photoshopに書きこんだような太陽が多かったので、Gimpで太陽をいれてみました。

"Filters"メニューー＞ "Light and Shadow"ー＞ "Supernova"を選びます。

Supernova（超新星）ダイアログボックスの画像プレビューで十字カーソルをクリックして、太陽光線の中心を設定します。Color の横にあるバーをクリックして、ライトの色を選択します。Radius と Spokes スライダーを使用して太陽光線のサイズと粗さを設定し、[OK] をクリックします。

Gimpで太陽を入れた写真の方が、実際の太陽の写真より綺麗に仕上がります。

実際の太陽の写真は逆光になります。ストロボを焚くこともできますが、その場合には、モミジの葉の透明感はなくなります。

GIMP Tutorialの読者は、50万人です。darktableの解説の読者は1万人です。

このことは、写真のデジタル現像より、写真の加工に関心のある人が多いことを意味しています。

印象派の画家は、写真を下絵にして作品を描いています。

写真を下絵にして、GIMPやPhotoshopで、絵を上書きすれば、レンズやセンサーの性能の痕跡はなくなります。

求める画角が実現できれば、画質はスマホで問題はありません。

一般には、「スマホのカメラの画質が向上したので、デジカメが売れなくなった」と言われますが、この仮説は検証されていません。

言い換えれば、「PhotoshopやGimpの性能が良くなったので、デジカメが売れなくなった」という仮説も成り立ちます。

絵を上書きすると、写真のいちばん美味しい中間トーンが失われますので、筆者は、この方法を好みませんが、中間トーンを気にしなければ、上書きに問題はありません。

このとは、カメラマンより、WEBデザイナイーの方が、高給取りで、仕事も多いことを示唆しています。

WEBデザインには、実現すべき目標があります。

写真にも、実現すべき目標がないとビジネスにならないと考えるべきと思われます。

How to Create Sunbeams in GIMP

https://smallbusiness.chron.com/create-sunbeams-gimp-46103.html

Gimp Tutorial - How To Use Gimp to Create Beautiful a Sun Ray Photo

http://gimpedblog.blogspot.com/2011/04/gimped-blog-gimp-tutorial-creating.html

GIMP Tutorial: Sunrise Effect

https://www.youtube.com/watch?v=hzPmsqwVDBQ

2023-01-17

社会システム改革のロードマップ

データサイエンス

（社会システム改革に残された時間はわずかです）

１）リスキリングの背景

岸田首相をはじめとした日本政府は、リスキリングを提唱しています。

リスキリングの背景には、習得した技術や知識が10年程度で入れ替わってしまう変化の速度があります。

これは、2009年のグレイの第4のパラダイム（データサイエンスの本格運用）の提案から加速しています。

忘れた人も多いと思いますが、AIが脚光をあびたのは、2012年のモントリオール大学の研究発表からです。Googleの実用化までが、3年で、10年経った2023年には、2012年以前のAIは書き直されています。

3年で技術や知識して、3年の現場体験で、実装できる力をつけて、10年以内に転職を繰り返すライフサイクルが普通になっています。

2023年１月15日には大学入学共通テストが実施され、記憶よりも、問題文を読んで、考える設問が出されています。問題文章の量が多いので、読解力のテストになっているという批判もでています。

少ない文章を確実に読んだり、少ない内容を確実に覚えてもその知識は、最長でも3年もすれば使いものにならなくなります。下手をすれば、1年以内に使えなくなります。AIのプログラミングに必要なスキルは、WEBやマニュアルなどの数千ページの英文の情報の中から、通常は2ページ程度の必要な最新情報を抽出して、理解してコーディングする能力です。これに比べれば、共通テストの日本語の文章の量はとても少ないです。このことは、現在のカリキュラムが、必要とするスキルに対応していないことを示唆しています。

リスキリングに求められているスキルは、このようなものです。

リスキリングは、レイオフ、再雇用（ジョブ型雇用）とセットのライフスタイルです。

ジョブ型雇用で、適切なジョブディスクリプションがなければ、スキルを活かせないので、リスキリングをしても給与があがりません。

ジョブディスクリプションは、文字通りで言えばジョブの内容を記載することですが、スキルを活かすことのできるジョブディスクリプションは、複数のジョブをモジュール化して、モジュールの組み立てで、全体が回るように設計される必要があります。

これは、ソフトウェアの設計を考えればわかりますが、大きな全体のジョブをサブモジュールに分割し、サブモジュール毎に必要なスキルを明示した上で、ジョブディスクリプションを決める必要があります。

春闘は、画一的賃金アップですので、春闘をしている企業に就職しても、スキルを生かした高い給与を得ることは不可能です。

２）高度人材のスキルの価値

2023年1月15日の現代ビジネスに、野口悠紀雄氏が、高度人材の価値について記載していますので、引用します。（筆者の要約）

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人減らしを始めているといわれているアメリカ大手IT企業で、高度人材の給与は顕著に増えている。

メタ（旧フェイスブック）の2022年３月に94万ドルだったトップエンジニアの給与は、182万ドル（2億4000万円、1ドル132円）と、2倍近くになっている。

今まで、日本の高度動人材は、GAFAに流出していた。最近では、大学人材の海外流出も始まっている。

最大の問題は、民間企業での待遇の問題で、ジョブ型雇用採用の動きが始まっているが、一部の企業にとどまっている。日本企業の報酬体系が根底から改革されなければならない。

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どうして、高度人材に高い給与を払えるのかについては、別の回に説明します。

３）年功雇用の闇

日本証券金融の大株主の「ストラテジックキャピタル」は、日本証券金融に、歴代役員に日銀や財務省、東証からの「天下り」が多いとして、実態解明を求めた株主提案を行っています。

1月10日に、日本証券金融はこの株主提案に反対することを決議したと発表しています。

この決議には2つの問題点があります。

第1は、「ストラテジックキャピタル」の提案した株主利益を無視した人事が行わている可能性です。

第2は、日本証券金融が、今後も年功型雇用を続ければ、高度人材を獲得できなくなる点です。

第1は、調査をして見なければ、実態はわかりませんが、ウィキペディアによると、民営化前の日本道路公団については、次のような実態があきらかになっています。

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行政コスト計算書と公団からの受注額が半分を占めている企業をファミリー企業として、役職員を合計すると58000人もの道路公団関係者がいることが判明。そのうち日本道路公団OBが700社に2500人、首都高速道路公団OBが300社に530人、阪神高速道路公団OBが150社に280人、本州四国連絡橋公団OBが90社に150人天下りしていることが分かり、ほぼ全社が取引関係があり、明白な相関関係が見られた。公団からのOBを受け入れると公団の仕事が多く貰える構造や、給与の面で公団OBがプロパー職員より1.5倍多いことが判明した。

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民営化前の道路公団は赤字でしたが、民営化で赤字が解消したとされています。

民営化でも、株主は100％国（首都高と阪高は自治体も株主）です。「ストラテジックキャピタル」のようなモノを言う株主がいる訳ではありません。

2023年1月に、　国土交通省は、高速道路をの有料期間を、2065年から50年後の2115年に変更する法令改正計画をあきらかにしています。2005年の旧道路公団の民営化に際して掲げた無料化は、撤回されています。

ポイントは、どこまで、コストダウンしたかになります2065年の無料化を前提に、今後コストダウンを進める余地がある（少なくとも時間はある）と思いますが、早々と2115年に延期するのは、納得できないところもあります。

民間の雑誌の廃刊が相次ぐ中で、NEXCOは広報誌をだしていますが、無料化を2115年に延期するのであれば、その前に広報誌を廃刊にして欲しいです。広報誌の内容は、コストダウンするのであればカットできる不必要な記事が多いです。

日本証券金融の実態はもちろん不明ですが、道路公団の過去の事例がありますので、株主への説明責任はあると思います。

さて、前置きが長くなりましたが、本題は、第2の問題点です。

野口悠紀雄氏が指摘するように「日本企業の報酬体系が根底から改革されなければ」、年功型の企業からは、高度人材がいなくなります。つまり、どこかで、ジョブ型雇用に切り替えなければ、企業は存続できません。ジョブ型雇用に切り替えれば、天下りという概念がなくなります。

今すぐに、ジョブ型雇用に切り替えるのは難しいかもしれませんが、ロードマップが出来ている必要があります。

４）残された時間

高度人材の流出が続く中で、年功型の日本企業はロードマップを出していません。

日立など、ジョブ型雇用を採用しはじめた企業では、ロードマップをだしていますが、ジョブ型雇用に着手していない企業で、ロードマップを出している企業はありません。

日本企業にのこされた時間はどの程度でしょうか。

今回の最後に、三木谷浩史氏が、1995年にアメリカで見た話を引用しておきます。（筆者要約）

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1995年に、アメリカのアトランタで、CNNに勤める友人に会いに行くと、同社のオフィスにはインターネットによるニュース配信の部署に800人近い社員が配置されていた。1995年には、インターネットの通信速度は遅く、日本の新聞社のスタッフはせいぜい4、5人だった。日本のマスコミはニュース配信事業には、全く力を入れていなかった。

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つまり、DXビジネスでは先手を打った企業だけが生き残ります。

2023年時点で、ジョブ型雇用によって、高度人材を確保するロードマップを作れずに、天下り（経験科学の高度人材）を受け入れている企業がデジタル社会でも存続できる確率は低いです。

その理由は、データサイエンス革命によって、高度人材の中身が入れ替わってしまったことにあります。

引用文献

これが低賃金・円安の本当の害毒、人材流出は日本の真の危機の始まり 2023/01/15 現代ビジネス　野口悠紀雄

https://gendai.media/articles/-/104685

日証金、「天下り」解明求める株主提案に反対 2022/01/10 ロイター

https://jp.reuters.com/article/jsf-idJPKBN2TP0K3

ストラテジックキャピタル：日本銀行、財務省及び東京証券取引所による天下りの実態解明を求めるため日本証券金融株式会社の臨時株主総会の招集を請求　PRTimes

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000052343.html

日本証券金融