2020年3月27日金曜日

レンゴー㈱の大坪清社長は偉人です!!

【このテーマの目的:ねらい】
目的:
 レンゴーの大坪社長の偉業を知っていただきます。
ねらい:
 このような大英断を他の社長様たちも見習っていただきたいものです。 
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
知りませんでした。こういう革新派の社長が隠れていらっっしゃったとは!!


3月の日経新聞「私の履歴書」はレンゴー㈱の大坪清会長兼社長です。
たいへん失礼ながら経営者としてあまり有名ではありませんが、
たいへんな方です。


レンゴーは、段ボールとその原料板紙の製造会社で、110年の歴史があり、
従業員は連結で1万7千人の巨大企業です。
大坪社長は現在81歳、住友商事出身で創業者一族ではないのですが、
創業家に見込まれてもう20年間社長をしておられます。
引退しようとすると事件が起きて(リーマンショックなど)、
やめられなかったそうです。


1.取り組まれた改革その1 業界慣行打破
段ボール業界は、古紙の回収業、古紙から段ボール原料を作る製紙業、
製紙を基に製品に仕上げる段ボール業から成り立っています。
ところが、昔からの商習慣で価格は事後決めるとなっていたそうです。


それを、段ボール会社の社長になって「三位一体の改革」と称して、
その業界慣行打破を実現しました。
業界慣行の変更は並大抵のことではありません。
抵抗を押し切っての実現でした。


2.改革その2 合併会社の労組一本化
段ボール会社のレンゴーと製紙会社のセッツは1999年に合併しましたが、
労組は別々のままでした。
給与水準がかなり違っていたのです。
社員の心が別々では合併の効果が実現できないと判断し、
労組一本化に取り組まれました。


給与水準を両社の中間にするのです。
下がる方(=合併では上位の会社)は当然反対しました。
それを説得して実現しました。
そうしましたら、上がった方の社員たちが奮起し
板紙の生産性が大幅に上がりました。


3.改革その3 1000人の派遣社員の正規社員化
 09年、使用していた派遣社員を一挙に正規社員に切り替えました。
 給与アップ額4-5億円でした。
 大坪社長は、 「この程度なら
 社員のモチベーションアップによる生産性向上で十分カバー可能」
 と考えられました。


 この英断結果は、
 その読みどおりコストアップ以上の効果を産み出しました。
 段ボール工場で給紙係だった旧派遣社員は、
 完成品の形に合わせて給紙をするようにして
 原紙シートの端切ロスを削減しました。
 段ボール加工のロス率は13-14%から10%弱に低下しました。
 4%の改善は数億円のコスト削減になります。


これで思い出しますのは、
SCSKの社長であった中井戸信英氏が、
「そんなことをしたら売上が減る」と言われた「残業時間削減、有給習得奨励」
を2012年から大英断で推進されたことです。
この時も、生産性が上がって売上は下がらなかったのです。


それどころか、 
2014年に日経新聞社が主宰している「人を活かす会社」ランキングで
富士フイルムホールディングス等を抑えて堂々1位を獲得し、
その後も厚生労働省の表彰を受けるなど、
就職戦線で非常に優位に立つことができました。


4.改革その4 出産祝い金を3人目は100万円とした。
 その検討の際、10万円か30万円かという議論があったそうです。
 その時「みみっちいことを言うな。100万円くらい出したらどうや」
 と大坪社長が言ったらそうなってしまったそうです。
 そうしましたら、
 それまで年間10人程度だった3人目が
 一挙に30人くらいになったそうです。
 日本の少子化改善に貢献されているのです。


たいへん失礼ながら、
こういう「成果」が一つくらいだと、「あれは実は他の人がしたことだよ」
というようなことがあり得るのですが、そういうことはなさそうです。 


大坪社長は(中井戸氏も)サラリーマン社長なのですよ!
社長たるもの、そのくらいの読みに基づく英断をされれば、
日本も停滞から脱却できるのでしょうがね!
危機に備えてお金をため込んでいるだけでは、
年寄り夫婦の行動と同じです。


このような英断はボトムアップではできません。
とこかでもみ消されてしまいます。
やはり社長に頑張っていただかないといけないのです。



こんなものもあるんですか!!当社のコンテンツ製品一覧です。

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 システム企画研修社のコンテンツ系(=ツール系)の製品
  を見ていただきます。
ねらい:
 何かお役に立ちそうなものを、ぜひ見つけてくださいませんか。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
コロナ騒ぎは、国内ではそろそろ終息するのかと思いましたら、
まだまだのようです。
ということは、当社の主力事業である研修は、
しばらく開催されそうにもないということです。


そこで、
「研修の代わりにこういうもので能力強化されたらいかがでしょうか!」
という発想で、当社のコンテンツ系製品を棚卸ししてみました。
コンテンツ製品は、基本的にはツールですから、
研修をしなくても、使えば仕事の品質・生産性が向上するものです。


以下の一覧をご覧ください。
10年以上前に開発されたものから、
ごく最近開発されたものまであります。
そのほとんどは、コンサルのお客様企業との共同開発です。
以下のURLから、詳細のご案内資料を見ていただくことができます。
http://www.newspt.co.jp/data/menu/tool.html
ぜひ覗いてみてください。
意外なものが見つかるかもしれません。


最近のトピックスでは、あるお客様で早速
71番のリスクマネジメントシステムをテストユースしていただいています。


一番最近のものは、11番の
CAT(Competence Assessment Tool  コンピテンシ系能力測定ツール)
です。先月までは、
命名せずにコンピテンシ系能力評価システムと言っていたものです。


職種への適性を判定するのですが、
対象職種やその職種で必要とする能力を利用企業が自由に設定できる
のがミソです。


CATと命名して本格的に取り組むことにしましたのを機に
上野は、
日本で利用可能な各種の能力診断・適職診断ツールを調査しました。
その結果で、
このような機能を持っているツールは他にないことを明言できます。


このご案内資料では、以下のようなCATの利用方法を解説しています。
http://www.newspt.co.jp/data/menu/11CAT.pdf 
 1.自身の進路判断
 2.中途採用支援
 3.新入社員進路決定支援
 4.マネージャ候補選定支援
 5.新規職種対象者選定支援


繰り返します。ちょっと覗いてみてください!!

2020年3月25日水曜日

「統計学が最強の学問である」

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 統計学の有用性を再確認していただきます。
 統計学の基礎知識を再確認していただきます。
ねらい:
 あらためて、統計学を勉強してみますか?
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
「統計学が最強の学問である」はベストセラーにもなった
西内啓さんの統計学の解説書ですが、
この書名は誇大だと思います。
「統計学が社会科学における最強の学問である」なら分かります。

人文科学は、古今東西の事実の発掘が目的ですし、
自然科学の目的は発明・発見です。
どちらもAIによって補助することはできても
統計によるとは限りません。


こう解説して気が付きました。
癌などの病気の発生原因が統計的に分析されていますが、
これは社会科学の領域なのだと思います。
その先で、「なぜそうなるのか」の原因究明を行うのが医学なのです。
(当然ながら、医学者が統計的分析をしていけないわけではありません)



それはともかく、この書籍の内容は素晴らしいものです。
ストーリ展開がよくできていますし、
事例を織り交ぜた説明の仕方も上手です。
索引が付いているのも、一般書としては稀有です。
気になることは、若干「上から目線」であることでしょうか。


西内さんは、東大医学部を出て、
東大の医学系研究科の助教もしておられたのですが、
退職して2014年から
「データサイエンスをみんなの手に」を標榜する
㈱データビークルの創立に参画し、
現在はその代表取締役をしておられるという異色の人材です。


(「なぜそんな転職を?」と気になるところです。
私はその想定をしてみました)


私も大学で多少統計学を勉強したはずなのですが、
再度勉強をさせていただき、以下のような整理をしました。


こんな大上段な書名をつけられるのですから、
あらためで「では統計学というのは何ですか?」
という疑問が湧きます。
本書では直接その定義はされていません。


ですが、
「なぜ統計学が最強の武器になるのか」の説明として
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで
迅速で最善の答えを出すことができるからだ」
とあるところからすると、
統計学=データを集めて分析する方法の研究をする学問
ということのようです。


国の活動状況を測定する経済統計、
代表的なのはGDPですが、成長率が何%だとか言って大騒ぎします。
どうやってこの数値を算定するか(集めるか)、
は統計学の応用でしょう。
サンプリングの方法などは統計学です。

もう一つの領域は、複数のデータ間の関連を分析することです。
統計解析と言われます。
残念なことに、「統計解析」についても本書での定義はありません。
ビッグデータ分析とかが例で挙げられているだけです。


そういうことからすると、
統計学は私なりに整理すると、こうなります。
1.測定したい対象の数値を集める方法の研究
2.数値間の関連を解析する方法の研究
をする学問である。


前者は地味な領域で、多くの人の関心を集めません。
昨年問題になった中央官庁の統計不正事件は、
統計への無関心・無知が引き起こしたものです。



統計解析については、ビジネス界でも活用分野が広いので
一般の人の関心も高いようです。
統計解析の一般的な手法は、
データ間の相関関係を分析する回帰分析です。


回帰分析につきましては、本書で次のような解説があります。
「データ間の関係性を記述する、あるいは
一方のデータから他方のデータを予測する数式を推定する
のが回帰分析という考え方である」


広義の回帰分析を、
一般の統計学者は「一般化線形モデル」というようですが、
筆者はこの手法を以下の表にまとめています(自称「力作」)。


こういう解説があります。
本書では統計学の目的を、
「フェアな比較に基づき違いを生む要因を見つけることである」
としているが、
どのような分析軸で(これを説明変数という)、
どのような値を比較したいか(こちらは結果変数と呼ぶ)
ということさえ決まれば、
用いるべき手法は簡単にこの表で選ぶことができる。


そこで、本書により、その手法を整理(用語解説)してみました。
主として自分のためです。
一部は本書以外の解説も利用しています。


広義の回帰分析の関連用語


名称

内容


t検定

2グループ間(男女など)での平均値の比較を行いそれが偶然の結果かどうかを判定する.p値や信頼区間を使う。

顧客の一人当り売上は男女で異なるか。

信頼区間

サンプリング調査の結果で、真の値がどのくらいの確率でその範囲に入っているかを示す(95%信頼区間が多く用いられている)。

ある条件の世帯の1カ月平均所得のサンプリング調査の結果が30万円だったときに、95%信頼区間(真の値)は28万円~32万円の間である。

分散分析

分析対象データ(結果変数)が、どの要因(説明変数)によるものであるかを分析する。要因の数により、一元配置、二元配置、多元配置と言われる。

勤労者のある年代の所得の多寡は、学歴、職業、〇〇によるかを分析する(この場合、3要因なので多元配置)。

説明変数

相関関係を分析する際の要因(原因)側の変数

上例だと、学歴、職業、〇〇

結果変数

相関関係を分析する際の結果側の変数

上例だと、所得

回帰分析

連続値のデータ間の関係性を記述する、あるいは一方のデータから他方のデータを予測する数式を推定する方法

年代と所得の関係がどうなっているかを分析する。

回帰直線

関係式が1次式の場合の直線は回帰直線と言われる。

年代と所得は比例関係にあり、その関係は線形の直線で表示できる。

重回帰分析

説明変数(予測したい結果に影響する要因)が複数ある場合の回帰分析

所得が、学歴、職業、〇〇それぞれによって、独立的にどういう関係になっているか、を分析する。

回帰係数

回帰分析における数式の係数

勤労者の所得=15万円+年齢×5千円だとした場合の15万円(切片)と5千円(傾き)が回帰係数である。

χカイ二乗検定

条件の異なる2者のありなしデータを比較し、その結果数値がある要因に基づくものか、偶然の結果なのかを判定する方法

ある商品を買った人と買わなかった人が、該当商品のテレビCMを見たかどうかの分析をした際に、見た人の購入率が高いのは偶然かどうかを検証する。

p値

実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまそのような結果が生じる確率のこと。この数値が5%以下であれば、偶然性は低いと判断される。

このp値はサンプル数に依存し、サンプル数が大きければp値は下がる。

上例で、p値が5%をかなり上回っていれば、購入率が大きいのはテレビCMの効果だと判定できない(誤差が偶然の結果である)。

ロジスティック回帰

ありなしなどの2値(の結果変数)の分析に連続値の分析手法である重回帰分析手法を適用する手法

購買の有無、来店の有無が年代によって異なるかどうかを分析する。

回帰モデル

重回帰分析やロジスティック回帰分析など回帰分析の手法を指す。

 

ランダム化比較実験

どちらの方法あるいはどの方法が優れているか、あるいはその相関関係は有意なのか、を検証するために、比較する対象の発生状況をランダムにした実験をして結果を確認する方法

農作物の収穫量は水はけ、日当たりなどの影響を受ける。肥料Aと肥料Bで収穫量に差があることを確認するためには、農地を細かい単位に分割してランダムに肥料をまき分け、その結果で収穫量の差を分析する必要がある。

相関係数

一方の値が大きいときに他方の値も大きい、あるいは一方の値が大きいときに他方の値が小さいという関連性の強さを測定する係数。


相関係数の値

相関関係の強弱

(一般的判断)

0.7~

強い正の相関あり

0.4~0.7

正の相関あり

0.2~0.4

弱い正の相関あり

-0.2~0.2

ほぼ関係ない

-0.4~-0.2

弱い負の関係あり

-0.7~-0.4

負の関係あり

-1~-0.7

強い負の関係あり



 本書には、統計学ではないのですが
興味深い情報が紹介されていました。
それは、参考文献の探し方です。
日本語での文献検索は,J-STAGEで行えるのですが、
その際、そのテーマについて誰かが専門的に研究しているか
どうかを知るための方法がガイドされていました。


西内さんは、スゴイ博学ぶりなのですが、
この方法で少し研究すると、
世界では現在どのレベルまでの研究がされているかが
分かってしまうのです。

その方法は、知りたいテーマ名と合わせて
「系統的レビュー」「システマティックレビュー」
「システマチックレビュー」「メタアナリシス」「メタ解析」
というキーワードを付加するのです。


これらのキーワードは、
そのテーマについて他の文献を分析しているということを示すもので
1次研究だけでなく、
他人の文献の研究をして自説を高めているということを示します。
その領域の研究が深まっていることが判定できるのです。
(上野注:レビューをレビュに換えた言葉も必要かもしれません)


試しに、私の提唱している「価値目標」で引いてみました。
210件ありました。
その中に私の論文が1件ありました。
他は詳しくは見ていませんが、
明確に「価値目標」という言葉を使っているのはごく一部でした。


上記のお勧めのキーワードを足すと1件も該当がありませんでした。
ついでに「日本人の思考法」で検索しましたら119件ありましたが、
上記キーワードを付加するとこれも0件でした。
日本人の思考法はかなり研究されているはずですが、
論文という形になっているのは、ないか少ないということのようです。


以上、久しぶりに勉強をさせていただきました。


2020.3.26追記 
「統計学が最強の学問である(ビジネス編)」を読んで。
「統計学が最強の学問である」はベストセラーになりましたので、
続編が「数学編」「実践編」「ビジネス編」と出ています。


そこで、「ビジネス編ではどういうことを言われるのだろう」と思って、
まずその第2章「人事のための統計学」を読んでみました。


人事全般ではなく採用面のことであり、その骨子はこういうことでした。
1)採用は「優秀な人間を採用する」のが目的ではないはず。
2)その会社の事業発展に貢献する人材を採用すべき。(そのとおり)
3)その人材の条件は、事業により担当業務により異なる。(そのとおり)
4)事業発展に貢献する成果(結果変数)を何で測るかを決める。
5)その成果は何の要因(説明変数)が左右するのかを想定する。
6)説明変数・結果変数の関係を分析する。
7)分析結果により、有効かつ現実的な説明変数を決定する。
8)その決定結果を利用して採用活動を行う。


4)については、
現実的に何をどうやってデータを取るかが解説されています。
それなりの検討が必要ですが、何とかなるでしょう。
5)も仮説力が必要で簡単ではありませんが、
何とかなるかもしれません。


ところが、6)が困難なのです。
それは統計学の素養がないからではなく、
そういうデータ(特に説明変数)が得られないからです。
たとえば、入社時のテスト結果、面接での対応、
営業職であれば、各種行動実績、などです。


性格特性であれば、
あらためて診断テストを実施すればよいのですが、
簡単にできないかもしれません。


結局のところ、いくら統計学が頑張っても、
データがなければどうにもならない、ということなのです。
それはそうですね。


この点に関連して、以下を付言します。
システム企画研修株式会社が提供している
CAT(コンピテンシ測定ツール)は、
対象職種が必要とするすぐれた能力
(資質・適性からヒューマンスキル、コンセプチュアルスキルまで)
を演繹的に設定して、
個人がその能力をどの程度満たしているかを
自己判断に基づき測定します。


目下、多くのかたにテストしていただいて、
測定結果と本人の適性自覚とは一致していると、
評価いただいております。


今後、
個人ごとの能力特性(説明変数)と
対象職種での活躍度(結果変数)を測定して、統計解析すれば、
能力特性の中でも特に何が効くのかが分かってくること
が期待できます。


 

2020年3月24日火曜日

「勝者の思考回路」

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 素晴らしい女性の成功物語を知っていただきます。
ねらい:
 何を学びましょうか?
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー


著者柴田陽子さんは、「柴田陽子事務所」の代表取締役です。
事業は、企業の商品やサービスなどを新しく作ったり、
既にあるものをブランド化することです。
渋谷ヒカリエ、東急プラザ渋谷などを手掛けておられます。


この著書は、新聞広告にこの美女の写真が載っていたので
買ってみたものです。


著者は、裕福な家庭で育ち、
外国留学などもされる恵まれた生活を送っておられました。
その後、実家の破産などのひどい目にも遭いながら、
持ち前の優れた「思考回路」で前進され、
独自のファッションブランドなどでも大成功をされているのです。


目次から、代表的なテーマを選んでご紹介します。
第1章 「勝者の思考回路」の基本 
 勝者の思考回路は「感想」を持つことから始まる。
 「ポジティブなら良い感想」ではない。
 「感想の多さ」が大切な理由
 小さなことにすべて“が宿る
 「何をもって『結果』とするのか」に徹底的にこだわる。
 すべてのことに「理由」がなくてはならない。
 知らないことは罪だ。
 「言う」と「伝える」は違う。


第2章 「勝者の思考回路」を生んだストーリー
  ――幼少期から学生時代ーー
 「私だったらどうする?」
 人が喜ぶことを想像する
 「5分ちょうだい]が持つ、すごい力
 「大変なときに逃げなかった」経験は、
   あなたに絶対的な自信を与える。


第3章 「勝者の思考回路」を生んだストーリー
  ――仕事に就いてからの私ーー
 「ノーと言わない」と決める。そこからが本当のスタート。
 愚直なまでの誠実さは、必ず人の心を動かし、
  成果にもつながる。
 信念と頑固は使い分けろ。協調と妥協も使い分けろ。
 
第4章 これからの時代を生きるあなたに知ってほしいこと 
 どんなことも、他人事でなく”自分事”
 「変わることに強い人」が結果を残す
 今日の前にいる人に誠実であれ。それが正しい「人脈」の作り方。
 あなたらしく1日1日を大切に生きる。


私なりに、
柴田さんの成功の「思考回路」を整理してみますとこうなります。
1.接するものに強い関心を持つ。(著者は感想と言っています)
2.相手の立場になって考える。
3.「自分だったらどうする?」と考える。
4.ノーと言わない。できませんと言わない。
5.ゴールイメージを具体化する。
6.細部にこだわる。
7.すべてのことに「なぜそうなのか」と考えて決める。


このほとんどは、一般の行動ガイド類にも登場するようなことですが、
それを徹底しておられることが「勝利」につながっているのです。


冒頭の「感想を持つことから始まる」の内容をご紹介します。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
経験が人を育てる、とよく言われますが、
良いことも悪いことも含めると、みんな何かしら、
周囲から「へえ、そんなことがあったんだ」
と言われるような経験をしているものです。


私自身も、それなりに経験を積んで、そこで多くを学んできました。
中には、「ピンチどころの騒ぎじゃない!」ということもありました。


ではそうした特殊な経験がなければ、
今の柴田陽子はいないのでしょうか。
いいえ、私は「いる」と答えます。


ピンチに立たされることがなかったとしても、
つらい経験をしてこなかったとしても、
やはり私は私だったと思います。


というのも、
「勝者の思考回路」を身につけられるか否かを決めるのは、
経験の多寡ではなく、
そこで「何を思うか、感じるか」だからです。


感想の持ち方と持つ量こそが重要なのです。


だから間違っても「私なんて普通すぎるから」などと考えないこと。
どこにでも感想を持つべき対象はあります。
たとえばタクシーに乗っただけでも、
私はいろいろな感想を持ちます。


「Suica決済が使えないタクシーに乗ったとき、
以前は、
運転手さんは『(そんな機械なんて)ないよ』と言っていたのに、
最近は『すみません、(この車では)使えないんです』
と言うようになっている。
この言葉のちょっとした差から、
Suicaが使えるタクシーがかなり増えていることは明らかだ」


そう感想を持つと、私の場合は、
すぐにSuicaの普及率を調べます。そこから
「外国ではどれくらいキャッシュレスが浸透しているのだろう?」
「いずれ日本もキャッシュレスが普通になる。
もう財布は必要なくなるな」と思考が進んでいきます。


こんなふうに、気になるものは、
当たり前の日常の中にたくさんあります。
周囲の小さな変化が、
どんなふうに時代の変化とリンクしているのか。
なぜ今、コレが普及して(売れて)いるのか、


昨日と今日とで
売上のランキングが入れ替わっているのはなぜか。
あの人は今顔色が少し変わったが、理由は何か。
ビジネスや人生に役立つヒントは、
いつでも、あなたの目の前にあるのです。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
こうしてみますと、
柴田さんの言われる「思考回路」の入り口は感性であり、
頭で考えて、あるいは訓練して
簡単にできるようになるものではなさそうです??

2020年3月22日日曜日

コロナ騒動で得をしたのは誰?

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 新型コロナウィルス関連の話題を見てみます。
ねらい:
 早く終息してほしいですね。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
新型コロナウィルス騒ぎは困ったものです。
実力以上に騒がれています。
飲食店・サービス業は大打撃です。
その影響を収録してみました。


1.学校の先生は休んでいます。
ある用件があって3月11日に孫が通う近くの校長先生を訪ねました。
そうしましたら閑散としています。
生徒は休みでも
先生は出勤しておられるのかと思ったらそうではないのです。


用務員の方に聞きましたら
「多くの先生が有給をとっている」とのことでした。
ここのところ、教員の過剰勤務が話題になって
対策が検討されているところです。
そういう中で、
先生方にとっては降ってわいた「干天の慈雨」だったのです。


まあそういうこともあっていいでしょう。


因みに、私は、
安倍首相が2月28日金曜日に「3月2日から一斉休校要請」
という意思表明をされた次の日の土曜日夕方に、
学校に陣中見舞いに行ってみました。


「先生方は臨時休校の間の宿題提示などで、
さぞやあたふたされているのではないか」
と思ったからです。


そうしましたら、ビックりでした。
ほとんどの先生は準備が終わり帰宅されていました。
そんな非常時対応の準備をいつもしているわけではないのでしょうに。


孫に聞いてみると、
「テスト用紙などが配られて教科書を見てからやってください」
というようなことらしいです。
学校の授業はけっこうルーチン化されているのですね。


できる子はそれで何とかなるのでしょうが、
できない子はまったくしないでしょうね。
当然ながら影響ありなのです


2.飲食店・サービス業はたいへんです。
オフィスの近くの飲食店の多くは閑散としています。
客の入っている店も少しあります。
こういう時に実力が分かるのですね。


テレビでは、観光バスの運転手が休職になり
食費を切り詰めている、ともやしだけのおかずで食べている姿や
4月からの新規採用が延期になり不安にくれている人や
飲食店のパート職のシングルマザーが雇い止めになり、
途方にくれている姿が紹介されていました。


政府の休業補償などの対策が間に合わないのです。
休業補償に限らず、資金援助は時間との勝負です。
国民一律現金給付など効果があるのか不明ですが、
議論していたら間に合いません。


3.中国は感染拡大が止まったのでしょうか。
3月18日に中国全土で新規感染者数は0になったと報道されています。
その数日前から1桁台になっていました。
治療法・ワクチンがない状態で、
こんなことはあり得るのでしょうか。
もしそういう対策があるのであれば、世界中の公開してほしいものです。


どうも実態はそうなっていなく、上からの0目標指示で
患者発生となると処罰されるので隠ぺいいている、という説もあります。
おそらくそうなのでしょう。


4.ヨーロッパ特にイタリアの感染・死者拡大理由
言われているキスやハグの習慣のほかに、
彼らの映像を見ていますとマスクをしていませんでした
(最近は少しするようになったようです)。


イタリアの死者が多いのは、
国家財政破たんで医療体制がまったく脆弱になっているためだそうです。
しかし、まともな治療法がない中で、
そんなに医療体制の影響を受けるものなのでしょうか。
イタリアの感染者数に対する死亡者数は数割で他の1桁上ですから。
謎です。


3/30追記:肺炎になって呼吸困難のときに人工呼吸器が必須です。
これの不足は、それこそ致命的でしょうね。


5.感染者数で騒ぐのは良くない
マスコミで毎日、どこの県で何人の感染者が出たと公表しています。
感染がどこまで広がっているかを知るには、
県別の状況も必要なのです。
しかし、そのために一般人、失礼ながら特に女性は
「感染したら大変なのだ」と思ってしまいます。
普通の風邪だとそんな発表はないでしょうに。


感染⇒発症⇒重篤化⇒死亡という段階を踏んで大事に至るのです。
感染と死亡の関係は、日本では2%以下です。
それなのに今の騒ぎ方は致死率数割のコレラかペスト並みです。
感染してから死亡に至るメカニズムが解明されていないために、
不安視され大騒ぎになっているのです。


橋下徹氏の言われるように死亡数を指標にすべきです。


6.東京オリンピックの予定通り開催はムリでしょう。
実はこの項は10日ほど前にアップしたのですが、
なぜかあやまって消してしまいましたので再度書いているものです。


その時は、まだオリンピック開催はまったく白紙状態でしたが、
私は、日本はコロナが大丈夫でも、
欧米がまだまだ盛りで来れないだろうという予測をしました。
本日22日時点では、延期説が大勢になっています。
予定していた選手たち、応援者からすると非常に残念なことです。


IOCが「やるつもりで選手は練習に励んでほしい」
と言ったことに対して欧米の選手が
「無責任だ、我々は外出自粛、施設閉鎖で練習ができない、
ハンデがある」と怒っていました。
なるほどそうですね。早く決めてくれということです。

橋下徹総理待望論

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 橋下徹氏が優れた行政の長であることを再認識いただきます。
ねらい:
 橋下氏の復帰を期待します。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
橋下徹元大阪市長が、ここのところ引き続き
フジテレビ日曜朝7時半からの報道番組「THE PRIME」
に登場しています。


そこでの本質を突いた明晰な発言を聞いていますと、
この人はスゴイ人だ、
ぜひ首相になって日本を導いてほしいと思いました。
大阪市民はまったく残念な選択をしましたね。


3月15日の発言の例はこういうことです。


1.自分が大阪市長で新型インフルエンザが流行したときに、
 早期に一斉休校をした。
 効果を説明しろと言われたが、データがあったわけではない、
 判断だと言って押し切った。
 あとで効果があったと数字で分かった、
 政治家は英断が必要だ。


2.今の新型コロナの被害状況の把握は、死亡者数で見るべきだ。
 感染者数は、検査をしなければ分からない数値だし、
 このウィルスは感染して発症しない人が8割、 
 発症しても軽症の人も多い。
 被害がはっきり分かる死亡数を把握しその推移を見るべきだ。
 それによってどのくらいのことなのかを認識することができる。 
 感染者が出たと大騒ぎするのは不安を増大させてよくない。


3.新型コロナはどうなるか分からないということで
 実態以上に騒がれすぎている。
 今の騒ぎはコレラやペストのような扱いである。
 ウィルスの実態がわかっていない、ワクチンもない、
 ということからどこまで被害が大きくなるか分からないという不安が
 騒ぎを大きくしている。
 したがって、政府はその不安を鎮める手を積極的に打つべきである。
 感染者数を騒ぐのでなく、死亡者数に切り替えるのもその一つである。


4.WHOのテドロス事務局長は今回の世界的流行を生んだ責任者だ。
 今回新型ウィルスが流行し出した時に(1月23日)、
 まだそのときでないと言って緊急事態宣言をしなかった。
 1月30日になって宣言を出した。遅きに失している。
 彼はエチオピア出身で、エチオピアは中国にたいへん世話になっている。
 (上野注:これは知る人ぞ知る公知である)
 その中国をかばったのだろう。
 (こういうことをテレビで遠慮なしに言うところが偉い)
 結果的にWHOの宣言が遅れたために世界での防御対応が遅れた。
 そのせいで日本でも緊急事態対応に入るのが少し遅れた。


5.IOCのバッハ会長は
 「東京オリンピックの開催の是非の判断はWHOの判断に従う」
 と言っているがそれは責任逃れである。
 自らの責任で判断すべきである。

日米同盟は「何のため?」

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 本当のところ、
 現時点で在日米軍は意義があるのかを検討します。
 中国は今後どのような日本対応をしそうなのかを想定してみます。
ねらい:
 今後の推移を見守りましょう。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
別項の「日米同盟のコスト負担、どっちが多い??」を書いていて、
気が付いたことがありますので、これを書きました。


ご承知のように現在の日米同盟は、
「日本国とアメリカ合衆国との間の相互協力及び安全保障条約」
(1960年締結)に基づいています。


当時は、
米国をトップとする自由主義国家とソ連を代表とする共産主義国家が
世界の覇権を争っていました。


その状況の下で、
日本は極東における最前線で共産主義国家と対峙していました。
したがって、日米同盟は米国にとって非常に重要な意義を持っていました。


ところが、1991年のソ連崩壊により、
共産主義国家と自由主義国家の争いは終結しました。
それにもかかわらず日米同盟はそのまま継続しています。


日本から見れば、現在の脅威は中国であり北朝鮮なのですが、
現在の米国からしますと、中国はライバルですが敵国ではありません。


米国の現在の敵は、イスラム原理主義とそれを保護するイスラム国家です。
2001年の9・11事件を起こすような勢力はまさに敵国です。


米国は、1960年のフセイン大統領拘束(死刑執行はイラク国)に始まって、
2011年の9・11事件首謀のアルカイダの指導者ビン・ラディン殺害、
2019年10月のイスラム国最高指導者バグダディ殺害
2020年1月のソレイマニ・イラン革命防衛隊司令官殺害まで、
多数の攻撃を仕掛けています。


米国として恐れているのは、アルカイダやイスラム国、
あるいはそれらの後ろ盾をする国が原爆を仕掛けてくることです。
9・11を起こすような勢力が核兵器を持てば、
それを使う可能性は十分ありえます。
したがって、米国はイランの核保有に非常に神経質です。


北朝鮮についても米本土に届く核兵器は脅威です。
北朝鮮も「何をしでかすか分からない国」ですから、
米国に対して十分脅しになるのです。


そういう中では、極東の拠点は大きな意義を持ちえません。
日本の分担金増大を要求して、いやなら引き上げるというのは、
現在の米国の国力からしても十分あり得ることです。


では日本にとっては、在日米軍はどのような意味を持つのでしょうか。
日米が敵国と見なす、あるいは敵国となり得る国はどこでしょうか。
北朝鮮と中国です。


在日米軍がその2国の日本攻撃の抑止力になっているかというと、
形式的には、抑止効果があるように見えますが、
彼らが、日本本土を攻撃するメリットは何もありません。


中国の日本に対する「侵略」は、攻撃ではなく、
中国人の大量移民です。
日本は人手不足です。中国よりは生活環境がマシです。
日本に来たがる中国人はかなりいるでしょう。


したがって、中国は中国の国力増大に合わせて、
日本に対して「開国」(移民受け入れ)を要求してくるでしょう。
従わなければ、日本からの輸入禁止や制限で脅すでしょうね。
なし崩しに日本は中国化していきます。
チベットやモンゴルなどと同じ手口です。


北朝鮮も、日本を攻撃する意味はありません。
攻撃する可能性をちらつかせて
経済支援、経済交流を引き出したいでしょう。


これらの動きに対して、日米同盟は何らの力も持ち得ません。


そうしてみると、日米双方とも日米同盟については
現実的な有効性を見出すことはできないのです。


そのあたりを冷静に分析して
米軍も日本も無駄な費用支出はやめるべきではないでしょうか。


過去にこだわらないトランプ大統領の言動は、
本件に関しては正解だと思われます。
いかがでしょうか?


と、考えましたが、在日米軍の日本の便益には
島嶼防衛があります。
具体的には尖閣諸島問題です。
これは、在日米軍の後ろ盾がなければ
中国の言いなりにならざるを得ないでしょう。


この便益をどう見るか、です。
今の年間数千億円の負担がそれに見合うのでしょうか?
あらためてその検討もしてみる必要がありそうです。

日米同盟のコスト負担、どっちが多い??

【このテーマの目的・ねらい】
目的:
 日米同盟の両国のコスト負担を比較してみました。
 メリットとの相対比較ですから単純にどちらが多いとは言えない
 ことが分かります。
ねらい:
 この先どうなるのが妥当なのか考えましょう。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
この項は、學士會会報2020年Ⅱ号掲載
武田康裕防衛大学校教授の
「日米同盟のコスト 在日米軍駐留経費をめぐる交渉の行方」
のご紹介です。
これは、トランプ大統領の「過去に拘らない」無茶振りで
多くの国民の関心事となったテーマです。
そのコスト負担実態はあまり知られていませんでしたので、
有効な情報でした(少なくとも私にとって)。


以下に筆者の論旨を要約して示します。


一般に同盟のコストとは、
1)経費の分担と
2)任務の分担で構成される 「防衛コスト」
3)主権の制約と
4)駐留経費の負担で構成される 「自律性コスト」
からなる。


日米同盟では、
米国が「防衛コスト」を過大に分担する一方で、
日本が「自律性コスト」を過大に負担する
非対称な状況となっている。


2)と3)は金額換算がされにくいので
1)と4)で対比されてきている。


日本が負担する2018年度の在日米軍関係経費



費目

負担金額

    在日米軍の駐留に関する経費

内数 HNSサポート

   施設借料、周辺対策費

3789億円

(1968億円)

(1820億円) 

    SACO(沖縄施設。区域特別委員会)関係経費

51億円

    米軍再編関係経費

2161億円

 合計

6001億円

一方日米同盟によって日本が享受する便益は、こうなる。


項目

内容

    米国の拡大抑止機能が提供する弾道ミサイル防衛

ミサイルの探知・追尾、発射前の抑止と無力化、発射後の迎撃

    シーレーン防衛

千海里以遠の輸送ルートの安全

    島嶼防衛

南西諸島への攻撃に対する阻止・排除・奪還

自衛隊がこの機能を代替した場合のライフサイクルコストを年間換算すると

1兆7千億円


つまり、日本にとっての費用対効果は現状で1対2.8となります。
日本の便益の中では、島嶼防衛が現実的なものとして大きいと思われます。
在日米軍のにらみがなければ、尖閣諸島問題は中国の言いなりでしょうね。


米軍にとっての在日米軍基地の費用対効果


項目

金額

    インド太平洋軍に対する質の高い保守・点検機能、

    大量の燃料及び武器・弾薬を貯蔵する後方支援機能

    グローバルな戦略を支える情報収集機能の提供

空母打撃群の母港である横須賀海軍基地がなければ、同じプレゼンスを維持するのに最大で9個空母打撃群が必要で、そのコスト試算は144億ドル(約1兆6千億円)

在日米軍基地は、米国の在外基地面積の24%を占める。

その資産価値は、総額982億ドル(10兆8千億円)に相当する。

2018年度の米国負担在日米軍経費は、年間53億ドル
(人件費29億、作戦維持費18億、軍事建設費2億、家族住宅費4億)

横須賀基地のメリットは

その2.7倍

参考値:在日米軍基地の資産価値は年間経費の19倍

武田氏の意見では、米国の方がメりットが大きいのです。


また、現状の日本の経費負担割合は、米軍人件費を除けば約70%
その人件費を入れても約50%で、応分の負担をしています。


昨年11月からの米側の主張は、
HNSサポートの4倍(すなわち駐留経費全額の5割増し)の日本負担です。
そうなると日本の全体負担は現行の2倍になります。


経費総額の5割増し負担のの意味は、
日本のメリットを想定してのことらしいです。
確かに、上述のように日本のメリットはあります。


アメリカ国民は、日本の防衛費の国家予算中の少なさを問題にし、
日本国民は、
経費負担だけでなく広大な米軍基地提供に不満を持っています。


決着は容易でないでしょうね。


武田氏の意見は、
日本がもっと防衛コストを増加させ、
日本の自律性コストの負担軽減につながることをしたらよい
(たとえば、米軍基地の日米共同使用を通じて、
米軍機能を肩代わりする)、というものです。


この辺りは防衛関係者の意見として
割り引いて聞く必要がありそうですが一案ではあるでしょう。