（行政の継続性の間違いを考えます）
１）継続性と変化
行政の継続性が大切であるという主張があります。
しかし、これは、既得利権を温存する日本のローカルルールであり間違いです。
1年あたりの変化量をΔDとします。
継続性は、「ΔD ＝ ０」であり、間違いです。
社会システムは、変動していますので、「ΔD ＞ ０（変化あり）」でなければ、行政システムは、社会システムと乖離して、破綻します。
年功型雇用で、前例主義を採用すれば、「ΔD ＝ ０」になって、行政システムは、社会システムから取り残されます。
政府は、行政の継続性が大切であるという主張を守ってきたので、マイナンバーの普及が遅れました。これは、マイナンバーであって、マイナンバーカードではありません。
マイナンバーはIDなので、出生届に対応した番号を付与する必要があります。
行政は、既に、出生届に対応した番号を付与している可能性があります。
この番号は、IDであって、連番である必要はありません。
出生届を受けた事務所番号（Z1）、出生届を受け付けた日（Z2）、その日の受付順（Z3）という番号があれば、ベクトル（Z1、Z2、Z３）で、マイナンバーは、定義できます。
失われた年金問題が話題になったことがあります。これは、マイナンバーがなければ、照合は不可能です。
話をマイナンバーカードに切り替えます。
マイナンバーカードの番号では、番号のない国民が発生するので、失われた年金問題が発生します。エラーは必ずおこりますが、エラーをチェックする方法がないのです。
マイナンバーカードの番号では、全ての脱税を阻止することはできません。
マイナンバーカードの普及のために税金を投入したり、保険証を唐突に中止する計画を出すことは、政府は、ΔDを制御する脳力がない（数学ができない）ことを意味します。
行政の継続性が大切であると言う説明では、マイナンバーカードは導入できなくなります。
政府は、マイナンバーカードの普及に熱心です。これは、利権がマイナンバーに移動した可能性を示しています。
変化には、「ΔD ＞ ０」が必要な条件ですが、ΔDが余りに大きいと、社会混乱をまねきます。
この混乱をさけるために、1年あたりのΔDをあまり大きくしないこと、ロードマップを公開して、数年がかりで、ΔDを積み上げていくことが必要になります。
少子化対策では、出生数（D）の減少「 ΔD ＜ ０ 」が問題になります。
対策には、毎年のΔDの改善計画が必要ですが、ΔDの政策目標すらありません。
これは、政府は、ΔDの制御をする数学脳力がないことを示しています。
ΔDは、小さい方が、混乱は少なくなります。
しかし、DXのように、日本が圧倒的に遅れてしまっている分野では、ΔDは小さくとれません。
２）必要な条件
日本の1年当たりのDXの進展速度をΔDXJ、IT先進国のDXの進展速度をΔDXFと書くことにします。
現状では、ΔDXF>ΔDXJになっています。
ここで、今後、5年で、日本のDXが、IT先進国に追いつく目標をたてます。
5年は、大変なので、10年という考えもありますが、10年後まで、日本が持たない可能性があるので、ここでは、5年としました。
1年で、DXで日本がIT先進国に追いつく速度Vは、次式になります。
V ＝ ΔDXJ ー ΔDXF
日本のDXは、IT先進国のDXより遅れていて、労働生産性が低く、賃金が低くなっています。
このDXのギャップ量をDXGで表わします。
そうすると、「今後、5年で、日本のDXが、IT先進国に追いつく」ための条件が計算できます。
DXG ＝ ５ ｘ Ｖ
式を変形します。
Ｖ ＝ DXG/5
ΔDXJ ー ΔDXF = DXG/5
ΔDXJ ＝ DXG/5 ＋ ΔDXF
「今後、5年で、日本のDXが、IT先進国に追いつく」ための条件は、IT先進国のDXの進展速度（ΔDXF）に、DXのギャップ量を目標年数で割った値（DXG/5）を加えたものになります。
この条件が満たされなければ、デジタル輸出競争力がなくなり、日本経済は崩壊することになります。
この条件が満たされなければ、政策の効果はないと断言できます。
現状は、ΔDXJ＝０（行政の継続性の確保）です。
政府は、「ΔDXJ ＞ ０」を主張していますが、これでは、DXのギャップ量が拡大するので、問題外です。
必要な条件は、次式になります。
ΔDXJ ＞＝ DXG/5 ＋ ΔDXF
筆者には、デジタル庁が、この条件をみたした活動をしているようには見えません。
現状では、「 ΔDXJ ＜ ΔDXF 」 DXのギャップは、拡大し続けているように見えます。
この条件は、デジタル教育でもあてはまります。
業界の利権を優先して、紙と互換性のあるデジタル教材に固執すれば、DXのギャップが拡大し続けます。
現在のデジタル教育の拡大速度（ΔDXJ）は、DXのギャップを拡大させています。
理系・文系の区分の廃止と数学の必修化、年功型雇用の廃止は必須になります。
行政の継続性という間違った利権優先の主張を繰り返して、「 ΔＤ ＝ ０」を、続けた結果、DXのギャップ量（DXG）が膨大になってしまいました。
つまり、政府は、ΔＤの制御をしてきませんでした。
その結果、ΔDXJ を小さくとるというソフトランディングによるΔＤの制御の機会は失われています。
企業は、10年程度をかけて、年功型雇用を解消して、ジョブ型雇用に変えるチャンスがありました。しかし、このΔDの制御は行なわれず、希望退職者を募っています。
意味のない継続性（ΔD＝０）を続けて、ΔDの制御を放棄すれば、第2、第3の希望退職者が発生します。クラウドサービスや、AIを使わなければ、第2、第3の希望退職者には、弁護士や、医師も含まれてきます。
多くの日本人は、過去の経験である「ΔＤ ＝ ０」のミームに洗脳されています。
「ΔＤ ＞ ０ （変化あり）」になれば、問題は解決すると考えています。
しかし、この考えは、数学的に間違いです。
「理系・文系の区分の廃止と数学の必修化、年功型雇用の廃止は必須」は、数学の条件から導びかれる結論です。
春闘の賃上げは、DXのように、生産性にリンクしていませんので、数学的には、ノイズのレベルか、意図的にスタグフレーションを引き起こす計画になります。
「今後、5年で、日本のDXが、IT先進国に追いつく」ための条件を無視して、春闘の賃上げに熱心になれば、DXは進みません。
数学的に不可能な解決方法は、実現不可能です。
永久機関のように不可能な解決方法を追求して、生産性の向上を無視すれば、経済は破綻します。
レイオフは痛みを伴いますが、日本経済が破綻する痛みよりは小さいです。
日本経済は、手術のような痛みを伴う治療法なしに、立ち直ることのできるステージを通り過ぎています。
ΔDの制御が課題になります。
帰納法を使って推論すると、過去の経験である「ΔＤ ＝ ０」のミームに洗脳されています。
「ΔＤ ＞ ０ （変化あり）」になれば、問題は解決すると考えて、問題解決が、全くできなくなります。
経験よりも、数学を優先する必要があります。
