まねき猫の部屋ーブログ

問題解決や人についての想うことを発信していきます。

今週は冷夏 雨の降る中の仕事となりました。そして厚生年金の受取準備開始

 先週、猛暑での様子をお伝えしたのもつかの間、今週は気温22℃と寒い(^^;
その上、雨の降る室外仕事が中心の仕事には、最悪のコンディションとなりました。

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 働いているスーパーはなぜか雨の日は、お客様が多いのです。


 お客様との何気ない会話からその理由が分かりました。

  「雨に濡れないで車に荷物が入れられるので助かる」
ということでした。

 このスーパーは1階が駐車場になっています。その点が良いようです。

 その上、今日は、
  「いままで暑くて出たくなかったけれど、今日くらい涼しいと買い物にはいい」

 

 「…なるほど Σ(・□・;)」

 

  ということで、この日は普段の日よりお客様が多くてちょっと大変でした。
 特にペットボトルの回収は普段の2倍くらいになりました。回収機がいっぱいになると機械の下にある大きな袋を交換するのも私たちシルバーの仕事になっています。

 この日は、6袋交換しました。

 9時半から18時までの8.5時間なので、およそ1.5時間に一回の頻度となります。これは、日曜日などの来客の多い日には及ばないもののそれに近い交換回数でした。
(ちなみに日曜日は7,8回の交換です)

 なぜか、段ボールの回収は少なかったのも意外でした。

 日曜日のお客様の行動を見ていると、まず、段ボールを回収機に入れ、次にペットボトルを投入、最後にプラスチック容器や、牛乳の容器を処分して、買い物に向かうというパターンがとても多いです。

 なので、ペットボトルと回収段ボールの回収はだいたい同じ量になります。

 今日は、雨が降っていたので車に段ボールを入れるのは大変だったのかもしれません。

 いろいろなお客様がいて、良い人間行動観察の場です。

 「家政婦は見た」ならぬ「シルバーは見た」

 というところでしょうか?

  たとえば、ペットボトル回収機を使う人を見るだけでも

 ・「始めて使うから使い方を教えて」と丁寧に質問し、きちんとお礼を言う人

 ・使い方も読まずつぶしたペットを入れて「詰まった。早く直せ」と平気でいう人

 ・自分の投入量が多いと、後ろの少ない人に順番を譲る人

 ・回収機の前で、投入しながらキャップとラベルを取り後ろに順番待ちを作る人

 などなど、いやー実に多様な人がいるもんだと感心します。

 こんな回収機の一コマを観ていて最近感じることは、取り扱い方法が書いてあっても読まない人が多いということ。しかも写真付きなのでかなりわかりやすいと思うのですが‥‥

 基本的な部分でのマナーというか、作法が身についていない人が増えた?

 のでしょうか?もう少し観察を続けたいと思います。

 

 さて、今月は私の誕生月でもあります。62歳になります。

 私と同世代はよくご存じだと思いますが、62歳から厚生年金の受給資格が得られ、こんな書類が届きます。

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 いただけるものはありがたくいただきたいので、必要な証明書の用意や提出の準備に入りました。

 市役所に行って家内の非課税証明書を取ったり、年金ダイヤルの電話して手続きの予約をしたりと、そこそこやることがあります。

 今月手続きを終えて、偶数月の支給だから早くて10月の受取かなと推測しています。

 その様子の中で、何かお伝えすることがあったらご報告したいと思います。

 

 今日も、最後まで読んでいただきありがとうございました。

8月の猛暑の中 スーパーの園芸担当の仕事でこんなことも!激務でした。

 8月に入りました。連日暑いですね。昨日は台風一過で、シルバーとして働いてるスーパーの仕事場は気温38.5℃(10時時点)でした。夕方も32℃度と一日中30℃以上の状態で、まるでホットサウナの中で働いているような感覚でした。ですので、取った水分も、水筒の1.5リットル+自販機のポカリスエット500ml+CCレモン2本1000ml合計で3リットルとなりました(^^; (昼食時はCCレモンを一気飲みでした)

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 さて、今日はそんなスーパーの灯油販売と園芸コーナー担当の仕事の中でいつもとはちょっと違う仕事の様子をお伝えしたいと思います。

 

 先日の夕方、灯油コーナーに近所の自治会の組長さんが2人来られ、スーパーの裏のごみ回収場がツタでおおわれて危険だから取り除いてほしいと言いに来られました。併設するお花屋さんの店員に話されたようですが、困った店員さんが私を呼び止めて対応してほしいとのことでした。

 まだ、この仕事について4か月の新米ですが、スーパーの制服を着ている人なら対応できると思われたようです。しかたがないので、まずは、話を伺うためその現場となるごみ収集場に一緒に行きました。

そのとき、撮影した写真がこれです。

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 17時半ごろに撮影したものなので、夕日に映えてうっそうと茂るツタが協調されていますね(^^;

 組長さんには、話は伺ったので店長やリーダーと相談して対応を考える。しばらく、時間をほしいとご返事しました。物わかりの良い組長さんで、急ぎはしないので対応をしてくれればいいとのことでした。(私の名前をしっかりチェックされましたが)

 

 さて、翌日、私は窓ふきで出勤なったので、灯油コーナー担当で出勤していたリーダーに相談しました。すると、「あの場所は人が入れないから専門に業者にしてもらわないとダメだ、店長に相談して」とのことでした。当日は副店長しかいなかったので、相談するとしぶーい顔で店長と相談するとの返事。んー、なんか心配だな~。

 

 それから、2日後、勤務ローテーションで出勤して現場を見ると、まだ手がついていない状況でした。「この状態はまずいよね~」と自分で取れる部分のツタだけは取ろうと作業をすることにしました。一緒に仕事をしている警備の方にしばらくコーナーから離れますと伝えて、刈り取りと始めました。

 ごみ回収場の左側は裏手のドアからは入れるのでそこに伸びているツタと、細いコンクリの溝を伝いごみ収取場のツタを枝切のハサミでカットしながら袋に詰めました。だいたい、取れるところは終わったので90リットルの袋2つに詰めて、やれやれと思ったときです・・・

 店長がインカム(社内無線)で草取りにいってくるとのアナウンス…
いやな予感・・・

 なんと、店長自らツタ取り作業にやってきました。私がやっているのを見て喜んだ様子で、結局すべての除去を店長と一緒に作業する羽目になりました。

 それから、さらに2時間、炎天下での作業は大変でした。汗が滝のように流れ制服はびしょびしょになりました。作業中も灯油で呼ばれたりで大変でした。

 とはいえ、私が話を受けてしまったことなので、無事に片付いて安堵しました。

 その成果がこれ、きれいに除去できたでしょう?

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 えっ、右に草が少し残っているって・・・するどいつっこみですね。初めにお話ししたように、実はこのフェンスの中は入れない構造になっていて手が届かないのです。なぜこんな構造にしたのか不思議です。仕方がないので、長いハサミを使って出来るところまでやった結果がこの状況です。

 このあと、除草剤をフェンスの上から大量に撒きました。その効果が出てくれることを願うばかりです。とりあえず、組長さんの依頼に関する作業これで終了となりました。

 組長さんがどんな反応してくるか、様子を見守りたいと思います。

 

 今回の事で、スーパーの仕事は、本業以外でもいろいろあって大変だと思いました。

 特に近隣の住民との関係も維持するためにこうしたこともしていかないといけないと知ったのは自分なりの収穫でした。また、こうした仕事を外には出さずに自分たちで行うことも私は意外に感じました。経費が厳しいのか、こうした仕事を店長自ら行うことで、社員への範を示しているのかはわかりません。(なかなか、店長には聞けないです)私が手伝ったことはずいぶんと感謝されました。ペットボトルのお茶を1本いただきました。(給水を兼ねてですが)

 この仕事も9月末までです。私は夏場のチームなので、冬は別のチームが担当するため、メンバーが交代します。あと1.5か月。大変な仕事ですが、無事に終わりまで勤めたいと思います。

 今日も最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

 

問題を考える上での想定内と想定外(問題を考える前提)

 想定外という言葉は、2011年の福島原発事故の後から耳にすることが多くなった言葉の1つだと感じています。一方で、想定外を正しく理解できていないで用いているケースもよく目にします。今日は、問題を考える上で認識しておきたい想定の内と外の範囲についてお話ししたいと思います。

 

 問題を検討する場合、製品・サービスなどがどのような点を考えて作られたのかを知っておくことが大切です。どこまでが想定されていて(想定内)、想定されていないことは何か(想定外)を知ることで、問題を考える上での変化点やギャップを得やすくなります。

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 想定するとは、製品やサービスを設計する上で、考える範囲を決めて制約条件を設定(仮定)することを言います。

 たとえば、スマートホンでもっとも売れているiPhoneの動作環境の想定の範囲(仕様)を見ると、動作温度 0℃~35℃、相対湿度5%~95%と書いてあります。つまり、この製品は35℃以上では動作を保証していないことになります。これは、実生活において現実的でない温度は想定(保証)しないことで、製品開発の考えなければならない範囲を減らし、研究費を無制限に拡大しないようにするためです。この保証の範囲が、考える範囲を決める前提となります。

 実際の製品は、35℃以上でも動作します。それは、保証の範囲からある割合で拡大した設計条件を設定し制約条件とすることによるものです。

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 ここでは、動作環境の仕様として温度と湿度だけで示しました。しかし、たとえばスマートホンの設計の現場では、電波送受信の設計条件、アプリが動作する設計条件、イヤホンや外部電源、パソコンとの信号の受け渡しの設計条件など多くの設計条件が前提として規定されます。

 スマートホンであれば、こうした設計条件を製品仕様書などの資料にまとめることになります。多くのことを検討しなければならないので、数100ページに及ぶことが一般的です。

 また、ここでは製品仕様を例に説明しましたが、製品を作る上では、製造するための製造仕様書、製品が正しく動作するかを確認する選別(測定)仕様書、外観などの異常がないかを確認する外観検査仕様書など多くの仕様と呼ばれる想定がされています。

 こうした仕様書は、多くの場合利用する側には開示されていません。消費者からはどのように想定したかはブラックボックスです。このため、何か大きな問題が起きると、そのことは想定の内だったのか外だったのかニュースなどの話題になったりします。

 モノ作りの現場では、大きな問題を起こさないようこの想定をしっかり行い仕様書に反映していくのですが、人間のすることなのでどうしてもモレや抜けが発生します。そのため、前回書いたようなハインリッヒの法則に沿って見えない問題を検討することが重要になります。また、PDCAのサイクルを回して問題が小さいうちに次の開発ではその問題を未然防止する策を盛り込んで改善しておくことを行います。

 今日は、問題を考える前提となる想定の内と外について書いてみました。

 最後まで読んでいただきありがとうございました。

見えている問題は1割?(ハインリッヒの法則を参考にして、暗黙化している問題の数を推測する)

 問題とは、「あるべき姿」と「現状」のギャップ(差)のことを言います。
 (この考え方が、問題解決に関する書籍などで主流となっています)
 もちろん、これ以外の定義で説明しているものもありますが、ここでは、この考え方に沿って、職場の問題量を推測することについて考えてみます。

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 職場の問題を、
  ①「あるべき姿」も「現状」もはっきりして顕在化している問題
  ②それ以外の「あるべき姿」や「現状」の一部あるいは全部が暗黙化している問題
 の2つに分けるとします。

 ①の顕在化している問題は数えることが出来ますが、②の暗黙化している問題の数をどのように推測し、全体の問題の数をどう予測するかが、今日のテーです。

 私なりの主張を先に示します。

 「①の顕在化している問題数のおよそ10倍の暗黙化した問題がある」


 たとえば、①の顕在化している問題が5つなら、②の暗黙化している問題がおよそ50個あって、合計で55個くらいの問題があるだろうと推測します。

 

 「そんなことは、検討してみないとわからないだろう」と言われそうです。
 たしかに、その通りで実際に要因を分解するなどの作業をしてみないといくつあるかはわかりません。

(さらに言えば、暗黙化しているので分析してもすべて見つからない可能性も高い)


 とはいえ、問題解決を進める上で、どのくらい問題がありそうか当たりをつけておくことは有限な作業時間を利用する上で大切なことです。

 

 さきほど、私の主張と書きましたが、実はこの考えの参考にしているのは「ハインリッヒの法則」です。とても有名な法則なのでご存じの方も多いと思います。

 改めて「ハインリッヒの法則」を簡単にご説明します。

 この法則は、アメリカのハインリッヒ氏が労働災害を5000件以上を調べた所、1件の重大事故が発生する背景には、軽微な災害が29件発生しており、さらにケガには至らないものの「ヒヤリ」「ハッと」した出来事が300件あることを見いだし、経験則として発表したものです。「1:29:300の法則」ともいわれます。

 

この経験則は、その後いろいろな事象にも当てはまることが事例として紹介されています。ぜひ、Webなどで検索してみてください。事例が沢山出てきます。

 

 さて、この法則から、顕在化している災害は1+29=30件で、問題にはいたらなかった潜在化(暗黙化)している出来事が300件あることになります。この30件と300件の比から、潜在化(暗黙化)している問題は、顕在化している問題の10倍はありそうだとしています。

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氷山に例えると、海面から上の見えているところが顕在化している問題でおよそ1割という具合です。
その海面下には9割の見えていない潜在化(暗黙化)した問題が隠れているということになります。

 

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 私が会社で問題解決のファシリテーターを頼まれて、問題解決の初期段階で、リスク抽出や問題の洗い出しをすると、あらかじめ出してもらった数の10倍以上の問題候補が発見されることを何度となく経験しました。出てきた問題の数が、あらかじめ顕在化している問題数の10倍を超えていれば、洗い出し作業としては、うまくいったと判断することにしています。(不足していたら、再度振り返る作業を行うと決める)


 たとえば、KPT法などの振り返り手法を用いた場合では、参加者10人くらいで一回議論すると70から100程度出てきます。(重複したものは除いて)出席した参加者はその数に驚きますが喜んでくれだいたい一回で振り返りは終了できました。

 

 ハインリッヒの法則が、社会の営みがもつ不思議な数字のマジック(不変数)と考えている方は多いようです。いくつもの書籍で同様の考え方らしいものに当たります。

 先人の知恵とこれまでの経験を踏まえ、私なりにまとめると、先の主張のようになりました。

 主張「①の顕在化している問題数のおよそ10倍の暗黙化した問題がある」

 何かの参考にしていただけると幸いです。

 

 今日も最後まで読んでいただきありがとうございました。

Pさんのようにはなかなか書けない。ブログを書いて思うこと。

  ホームページとブログを立ち上げ書き始めたのは、定年し今までの仕事の中で経験したことなどをお伝えし、少しは学んだことを還元し役立ちたいと思ったからです。でも、なかなか思うように書けないものです。

 私には、「Pさん」という愛称で呼ばれていた上司がいました。私が課長時代から、Pさんが定年になるまでお世話になりご指導をいただいた方です。

 とても博識がある方で、相談に行くと、きちんとその場でご指導をいただける方でした。なんで、そんなことを知っているの?と思ってしまうこともたびたびありました。こうした方ですから、問題解決の場面でも、私を含め多くの職場の方がPさんを頼りにしていました。そのアドバイスの通りに進めると結果もついてきました。

 そんなPさんがいつの間にか、社内のホルダーの中にテキストデータのファイルメモを残すようになっていたのです。

 ブログのようなものですね。おやめになるまでにその数は100を超えていたようです。テーマは、「DE制度についての私見」、「ヒッグス粒子」、「技」といった感じで、その時々の話題や関心ごとを書かれていました。

 たとえば、「技」の冒頭はこんな感じです。ちょっと長いのですがご紹介します。
  (本文は2650字あります。(^^; )

   職人、それも一流と言われる人達の回顧に しばしば「技は教わるものではなく
  盗むもの」という言葉が出てくる。教育学者の渡部信一は 東洋的、西洋的 伝統的  
  教育方法を「しみ込み型」「教え込み型」に分類している。 

  「しみ込み型」:日本の伝統芸道における「わざ」の習得過程に典型的に見られる。
   師匠は稽古の最中に "駄目だ" "そうじゃない"と叱責を与えるだけで
  (あるいはそれすら無く)、どこがどういう風にだめなのかを教授する事は稀
  である。弟子はひたすら真似るだけで、自分で工夫し、自分なりに目標を立て、
  試行錯誤を繰り返しながら「わざ」を体得していく。この教育方法は、なにより
  「学習環境」と「お手本」を重視する。学習者はそれらの作る「場」の中で、
  模倣をしながら自然に学んでいく。

 

  「教え込み型」:言語化された明示的な知識体系を前提とする。教師は知識体系を
  細かい要素に分解し、綿密な教育計画に従って、それらを学習者の頭脳に計画的に
  注入していく。学習者は学習機械で、その頭脳に情報を続々インプットする。
  知識とは一群の情報小包とみなす。

 

 私は、このように論理的にかつ、体型立ててわかりやすく文章が書けるPさんのようになりたいものだ思っていました。私の目指す姿の一人でもありました。

 特にすごい点と思う点は、硬いテーマなのに次を読みたくなる文章にあると思います。書き出しのつかみが「うまいなあ」と感心します。

 もう1つ「ヒッグス粒子」の書き出しをご紹介しましょう。

 

    新聞、TVで ヒッグス粒子なるものが見つかった(らしい)という報道が 派手に行われ
  ている。存在
が予言されていたのに50年も確認出来なかった と言う。

 

   大したものだと思う。 何が?だって? そう、科学という”宗教”の力というか、
  こうすれば”わかった”と思える所へねじ込む力に。 それに感心した。

 

 いかがですか?続きを読みたくなりませんか?

 

 今日はいくつか書きたいと思うテーマはある中で、どのテーマも開示の制限を感じたり、話の展開がなかなか決まらない状況でした。そんなときに勝手に師匠と思っている「Pさん」のことが、ふと頭に浮かんできました。

 ブログはとにかく書くことが大切だと言われています。「Pさん」ごめんなさい。師匠を題材に使ってしまいました。

 Pさんのように、上手な文章が書けるようになりたいものです。

 さて、明日は、肉体労働の日です。添削リポートも届きました。私のとっての1週間の始まりです。今週も頑張ります。

 

 今日も最後まで読んでいただきありがとうございました。

社会人向けリポート添削のコースミーティングに参加してきました。

 私は、ある研修機関の社会人向けリポート添削の仕事もしています。
(大人向けの赤ペン先生と説明するのが一番わかりやすいかもしれません)

 昨日は、その研修機関が主催するリポート添削のコースミーティングに参加してきました。コースミーティングとは、ある階層向けの同じリポートの添削をしている先生方が一堂に集まり、添削基準のすり合わせを行ったり、指導上の工夫などの情報交換をする場です。

 このミーティングは、およそ3年ごとに開催されています。リポート問題を更新したころに行っているものです。

 参加した先生は12名でした。コース指導をする約60%の先生が参加していたことになります。内6名は私も含め3年前も出席されていた経験の長い先生でした。残り6名は前回以降にこの添削についた新しい先生などになります。

 鹿児島や大阪などからもご参加の先生もいて、いつもながら指導講師の幅広い点在ぶりに驚きます。

 

 昼間、コースミーティングを行い、夜は懇親会という流れです。帰宅したのは22時30分でした。

 

 コースミーティングでは、いつもいろいろな学びがあり、勉強になります。

 私は減点の中から前向きなアドバイスをコメントするタイプで、ややロジック型(論理型)の添削をします。一方、減点はほとんどせず記述した内容から気持ちを汲み取ってコメントする感情型の先生もおられます。どちらの方法がいいとは言えず、受講者がコメントの中から学びや学習のポイントを理解し受け入れることが一番大切です。私にとっては感情型の指導をされる先生のコメントが一番の学びとなります。「なるほど、そういう読み方もできるのか!」といつも感心しています。

 コメントが大切とはいえ、先生方の採点のばらつきが大きくてもいけないので、こうした新しいリポートが出来たところで基準の目合わせもしています。なかなか合意点が見いだせない設問もあり、長時間の議論になったりもしました。しかし、先生方は引き際もよく心得ていて無事ほぼミーティングの時間通りに終了しました。

 懇親会では、私が長年指導添削をしていたことを功労して、表彰していただけました。(後日写真が届いたらここに掲載したいと思います)

 ありがたい限りです。

 また、指導講師ではないが懇親会に出席してくれた旧知の先生や、以前私の担当をしてくれた機関の方にもお会いできうれしい限りです。いまは課長をされていて大活躍とのことでした。

 再開を記念して、思わず、3人で記念写真を撮ってしまいました。

 私にとってのインプットの場でもあり、アウトプットの場でもあるコースミーティングの成果を、これからの受講者の添削に活かせていけるよう努力していきたいと思います。

 

人工知能の発展と自分はどう向き合うか?

 6月25日に放送されたNHKスペシャル人工知能 天使か悪魔か 2017」の録画を観た。その中で、第2期電王戦二番勝負の様子が伝えられた。佐藤天彦名人と将棋ソフト「PONANZA」(ポナンザ)の戦いは「PONANZA」2戦2勝と圧勝で終了していた。

参照:電王戦中継サイト  (日本将棋連盟

 佐藤名人は、「ポナンザは、人より神に近い存在」とコメントをしていた。

 人工知能機械学習ディープラーニング)により短時間に、人のように疲れることを知らずに、かつ高速で成長が可能である。

 開発した山本氏は、過去20年間5万局を教師データとして読み込ませたと述べていたが、さらに驚くのは、人工知能同士の自己対局を700万試合行ったと言っていたことだ。人間が1年に3千局行うとして2000年かかる。人が到達できない領域まで短時間に到達しているのである。

 また、羽生3冠は、「シャベルとかスコップで掘っていたのが、いきなりブルトーザーで一気に開拓している感がある。(人間は)一部分の局面しか見てきていなかったのだな」と解説の中で述べていた。

 コンピューターの性能向上と機械学習アルゴリズム実現が、第1次産業革命で動力源が出現したことによって、仕事の仕方が大きく変化したことに例えて述べていた。人工知能を人がどう利用していくかを問われていくとも述べている。

 

 「PONANZA」のような将棋ソフトは、人工知能(AI)の分類では、特化型人工知能と呼ぶ。対比するように、汎用人工知能と分類されるものもある。

 今回のような特化型人工知能が飛躍的な進歩を遂げ、いろいろな分野で人の能力を超えだしていると言われているのである。

 複雑でもルールが明快であったり、膨大な過去データを参照したりする仕事は機械(AI)の方が勝ってくるのは自明であろう。

 そうした中で人はどう自分の仕事と向き合うかである。

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出典:私のホームページ AIの基礎から

 

 三菱総合研究所の白戸智主席研究員は、コラム・レポートの中で次のように述べている。

 「~オズボーンの、単純労働からの代替は、一面の真実であろう。既に米国において、ファストフードの注文の機械化などに代表されるような、「絵に描いたような」労働代替が始まっている。しかしながら、機械による完全な労働代替、いわゆるシンギュラリティ(技術特異点)が実現するまでには、技術的に見る限りはまだかなりの時間を要する。中略 AI・ロボット・IoEのもたらす社会影響シナリオについては、「①人間の代替」「②人間と機械の協調」「③人間の能力の拡張」「④人間の活動空間拡大」「⑤新たなリスクへの対応」の5つの視点が想定される。」

参照:http://R:\本を書く\2ブログ掲載資料\8回目\第四次産業革命⑤ -AI・ロボット・IoEが生み出す5つの変革- 人と技術は共進化 : MRIトレンドレビュー : 三菱総合研究所.htm

  とても参考になる。

 私なりの解釈は、「AI需要のある仕事で皆がやりたいことはAI化が進むが、そ以外はなかなか進まない。また、1次産業革命のように無くなる仕事もあるが、それに代わる仕事も出てくる。加えて世の生産性は著しく向上するが、個人のセキュリティ漏えいなどのリスクも複雑化して発生することになる」である。

 

 さて、私の仕事はどうなるであろうか?

・1つ目 「灯油売りと園芸コーナー」の仕事

 灯油の販売自体は、ガソリンスタンドではセルフ給油が主流になりつつある。この店舗が灯油を販売する仕事の面で見ると、AIというより自動化やロボット化の方が関係しそうである。園芸コーナーも肉体労働の面があり、AIとはちょっと異なりそう。

 

・2つ目の「リポート添削」の仕事

 すでに、子供向けにはタブレット端末を用いて学習をリードしていくAI利用の学習ツールが商業ベースに乗っている。ネットワークを通じての自動学習も盛んになってきた。回答の文脈を解析して、その人に合った添削を行うことも実現しそうである。そもそもリポート回答のネット提出も始まっており、こうした利用者への応用は時間の問題かもしれない。範囲を限ればかなりAIに侵食される可能性の高い領域である。

 一方、リポートの提出状況を見てもネットで回答した割合は低い状況にある(数字を出せなくてすみません。守秘義務があります)

 受講者の情報リテラシーの方がまだ未熟である。受講者がネット回答する割合が半数を超えるにはまだまだ時間がかかりそうである。また、手書きの文字を判読するAIが出る点も、コスト面からみてまだまだ先のようだ。

 今後のネットの提出率を観察していかないといけないが、数年は大丈夫と予想したいところである。願望が先行していないことを祈りたい。

 (70歳まではやりたいので、あと10年持つとうれしいのですが・・・)