渋谷和宏の「日本の会社員はなぜ「やる気」を失ったのか」を読了。電車の中での時間つぶしに読んだものですが、なかなか悪く無かったです。筆者は日経ビジネスの副編集長、日経ビジネスアソシエの編集長だった方です。そういう方ですので、企業の実態を長年に渡って見てきて、日本の会社が衰退したのは経営者が人件費をただコストと考え減らすことばかり考え、また人材に対する研修費も惜しんだ、その結果が生産性と社員のモチベーションの大幅な低下につながったとしています。私は前の会社で、最後の方は評価制度=成果主義の廃止と、非正規雇用者の待遇改善である意味会社と戦って来たので、この本の内容は素直に頷けます。そして今の日本の会社の管理職が「マイクロマネージメント」(大きな仕事ではなく、重箱の隅を突くような細かなことばかり管理すること)しかしていないというのも同感です。
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森山文昭著の「変貌する法科大学院と弁護士過剰社会」
森山文昭著の「変貌する法科大学院と弁護士過剰社会」を読了。2017年の本です。これを読んだのは、直接的にはWeb記事で元スッチーで法科大学院に入って司法試験を目指したけど、三振(最初は法科大学院卒業後、5年間で3回まで受験のチャンスが有り、そのことごとくに失敗することをこう言いました。)して人生が狂ってしまったという記事を読んだからです。また最近弁護士が劣化しているという話も良く聴くのでそれを確かめるためでもありました。まずは法科大学院が変なのは、アメリカのロースクールの日本版なんですが、アメリカの場合、大学に法学部が無いので、弁護士などを目指す人はロースクールに行かないといけないということです。日本の場合、既に各大学に法学部があるので、ここからもうおかしな話になります。そして、法科大学院が更に変なのは法律既修者と未修者を両方受け入れたことです。私の学生の頃の東大の例で言うと、東大法学部の学生でも、たまにガリ勉で在学中に司法試験受かる人もいますが、1回で受かる人ばかりではなく多くは2、3回ぐらいかかっていたと記憶します。4年間学習した東大生ですらそうなのに、素人が3年間法科大学院で学んで司法試験に受かるというのは、最初から無理があります。しかも更にねじれているのは、法科大学院では従来の予備校の否定として、司法試験に特化した教育もほとんど行われなかったということで、ますます未修者には厳しくなります。後、不思議なのは司法試験の合格者を増やすことで、最大の被害を受ける日弁連がこの法科大学院を含む合格者増加に反対せず、むしろ中坊公平が中心になって、毎年500~700人くらいだった合格者を3,000人にしようと主張し、それに人権派を含む若手弁護士が賛成したことです。そもそも弁護士の数が足らないと言い出したのは(バブル時代の)財界であり、それは数が足らないというより、数が限定されているので競走原理が強く働かず高い料金を払わされていることへの不満が主だと思います。(今でも弁護士事務所に仕事を頼むと若手で大した仕事をしないのに時給3万円とかふんだくられます。)しかし冷静に考えれば日本は訴訟社会ではなく、弁護士の数は足りていたと考えられます。(この本でも弁護士に、行政書士や司法書士といった周辺の法律家を含めれば、他の先進国に比べて遜色なかったことが指摘されています。)この中坊公平という人は、森永ヒ素ミルク事件の弁護をしたり、またバブル崩壊後の債権回収に辣腕をふるった人ですが、実際はマスコミ受けする言動でマスコミに自分の考えを書かせて、それが正しいかどうかの冷静な判断もなく皆を煽ったポピュリストとしてこの本では強く批判されています。
個人的に、不動産関係で4人の弁護士と接した経験があり、また会社でも契約書などで弁護士と付き合ったことはあります。でもその感じでは弁護士は広く浅くの人が多く、不動産のような特殊な実務についてはほとんど知らない人ばかりでした。また私は社労士の資格を持っていますが、労働法についてもさすが、と思うような知識と経験を持っている弁護士はごく少数です。
最後に残った片付け-白井喬二以外の大衆小説
立林和夫編著の「入門 MTシステム」
立林和夫編著の「入門 MTシステム」を読了。これを読み始めてから、1/3で中断し、一度タグチメソッドに戻って学習しなおし、改めて読んでいます。もちろん数式については細かい所は理解しないで、感覚的な理解に留めています。Mはマハラノビスで、Tはタグチメソッドです。要するにマハラノビスの汎距離を使った解析に、タグチメソッドを組み合わせたもので、マハラノビスの汎距離を使う単位空間を構成する要素について候補の中から直交表を用いて実験を行い、そこでS/N比や感度というタグチメソッド的手法で選定を行っていきます。マハラノビスの汎距離と通常のユークリッド距離がどう違うかと言うと、マハラノビスの汎距離の場合は要素間の相関を考慮し、各サンプルの重心からの距離に相関係数の逆数をかけて補正します。現実のパラメーターについて、お互いに相関が0というものはほとんどないので、単純なユークリッド距離を使った重回帰分析よりも、少ない要素数でより的確な解析や予想を行うことが出来ます。なおMTシステムといっても、実際はバリエーションがあり、最初のMTS法から始って、MTA法、TS法、T法などがあり、T法はさらに3種類あります。それぞれ特徴があります。なお、この本でのMTシステムの事例として挙げられているのは、製品歩留まりの予想、手書き文字認識、機械のノイズによる不良検知、天気予報、賃貸不動産の賃料予測、医療診断などきわめて多岐に渡っています。このようにMT法の有用性は昔から分っていたのですが、実際に相関係数の逆行列をかけていってマハラノビス距離を計算するのが大変でした。しかし今はパソコンで簡単に出来てしまいます。私はスイッチメーカーでの経験が長いですが、例えば押ボタンスイッチの荷重曲線を使ってMT法でスイッチの寿命を予測したり不具合を検知する、ということは当然出来そうです。なお波形データとかをどう数値化するかですが、微分である変化量と、積分である単位時間の面積を使ってパラメーターとする手法が紹介されています。生成AIのエンベディングにマハラノビス距離が使われているのも、少ないパラメーターで出来るだけ精度の高い解析を行うのが目的のようです。
引っ越しプロジェクト補遺:追加の蔵書整理
引っ越しプロジェクトは完了しましたが、今日はその補遺として、蔵書の整理。これまでマックス・ヴェーバー関係、その他の学術書、囲碁、オーディオ、漢詩関係、キリスト教関係、コミック、辞書・事典、外国語、図鑑類については整理が終っています。今日は小林信彦、白井喬二、音楽関係、美術関係、ミリタリー(プラモデル)系を整理しました。小林信彦も白井喬二もまとめて見るとそれほどの分量でもなかったです。ただ白井喬二の関係で大法輪という仏教雑誌(黒衣僧正天海と外伝西遊記が連載されていたもの)の50冊くらいあるのは、さすがに入りきれません。残りは写真関係ぐらいです。今日整理して、音楽関係が多いのはちょっと自分でもびっくりしました。
大佛次郎の「照る日くもる日」
大佛次郎の「照る日くもる日」を読了。この小説は、サバティーニの「スカーラムッシュ」の翻案と言われていたのでそれを確かめるのが主目的の読書でした。結論としては似ているのは一番大きなプロットが一つだけで、この程度で「翻案」とか言うのは作者に失礼です。白井喬二の「珊瑚重太郎」が「ゼンダ城の虜」のパクリだとか言うのも同じレベルです。大体このレベルの小説のアイデアに著作権はありませんから。菊池寛がこの小説について「大衆小説の全ての要素が入っている」と誉めたそうですが、それは逆に誉めすぎかと。でもまあまあ面白く読めました。一番大きなプロットは最初から知っているので、ああこの男がこの男の…と簡単に想像が付きますが、それが分ったらからと言って興が殺がれることはありませんでした。主人公に二人の女性が絡み、その一人が盗賊団の一員というのは、ちょっと「雪之丞変化」を思い出させました。この小説は最初新聞小説であり、電車で通勤しながら少しずつ読んだのは丁度ぴったりした読み方だったように思います。
立花和夫著の「入門タグチメソッド」
立花和夫著の「入門タグチメソッド」を何とか読了。一部飛ばした所もあります。マハラノビス距離とかに言及している割りには、タグチメソッドについて、これまで2回くらい理解しようとチャレンジして挫折していますが、3回目でようやく触りくらいは理解しました。実験計画法はQC検定だと2級、タグチメソッド(ロバストパラメータ設計)は1級の出題範囲であり、はっきり言って難しいです。前の会社で、部下の20代の若手社員に4日間のタグチメソッドの研修に行かせたことがありますが、その若手も落ちこぼれていました。
この本は数式だけではなくて、具体例が豊富で、特に安定化電源回路を使っての、S/N比と感度の説明は分かりやすかったです。つまり10Vの直流電圧を出すことをゴールとして、それに対してばらつきを与える各抵抗の公差や使用温度条件などのノイズ要因の影響を最小にするパラメーターの組み合わせを求め、それが出来てから今度は目的の10Vに持っていく、という2段階の設計がタグチメソッドの本質のようです。その過程で、直交表というある要素と別の要素の組み合わせの実験で、何通りに値を振ればいいのかを教えてくれる表を用いて実験し、その結果を使ってパラメーターの組み合わせを絞って行く、ということのようです。
この本はマハラノビス距離についての解説もあり、ユークリッド距離とどう違うのかということも良く分りました。要は要素間に相関がある場合にその相関を考慮したのがマハラノビス距離であり、それによってあるデータが基準空間の平均に近いデータなのか外れたデータかを判別するのがマハラノビス距離だということです。2つの要素に相関が無い場合は、X、Y軸にそれぞれの要素を取ると、各データの分布は円形に近くなります。しかし2つの要素に相関があれば、円形が楕円になり、原点からのユークリッド距離が同じだったデータも、マハラノビス距離では差が出てくるということになります。