投稿者: Tsuchiya Shigeru

労働生産性については、労働者個々の話と日本全体的な話を区別しないと議論が噛み合わない。

個々の一般論としては、労働生産性が高い労働者には高賃金を払うべきであると考えるし、企業としては労働生産性が高い従業員だけを雇用したい、と考えるのが普通であろう。ここでは全体的な話を考えてみたいと思う。

日本で実施されている新卒一括採用では最初から、労働生産性が高いか否かはわからない。本人にとっても業務への適正は不明である。したがって、従来は、企業は教育コストと期間をかけて新卒採用者を育成した。でも、確率的に何割かは向いていない業務に配属せざるを得ない状況が発生することがあった。結果として、全体的な労働生産性は最大化されないという状況になる。

さらに、経済学では良く知られる理論として、パレート理論がある。パレート理論の概要を紹介すると以下のようになる。
・イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが提唱
・所得の分布について「社会全体の富の8割は上位2割の高額所得者に集中し、残りの2割が8割の低所得者に分配される」という理論
・さまざまな方向に拡大解釈され、たとえば「企業の売上げのうち8割は優秀な上位2割の社員によってもたらされる」などと考えられるようになった。

パレート理論に従えば、労働生産性も２割の社員が８割を実行し、それ以外の８割の社員が残りの２割を実行するということになり、結果として、全体の平均としては労働生産性はベストに比較すれば低い状況になる。よって、製品・サービスのコストは高くなり、利益は圧縮されるため、労働生産性が高い社員の賃金は抑えられ、低い社員の賃金は若干高めになる。

日本の場合、労働法として解雇は容易ではないため、労働生産性をベストにする手段は従業員個々の能力向上または、社内人事異動に限られる。つまり、海外に比較すれば自分に向いた業務や組織を探すことを企業がから提示する選択肢は限られており、自分で一歩を踏み出すしかない。その状況で企業が製品・サービスが価格競争にさらされた場合、製造コストと利益を下げざるを得なくなる。結果、コスト低減は下請け企業への価格転嫁、利益低減は従業員の賃金削減によって実現される。

下請け企業は、価格転嫁されることでより厳しくなるため、正規雇用から非正規雇用の採用に切り替えることでコストの圧縮を図る、結果、労働生産性が低いことによって、労働環境や賃金は悪化してきた。

海外では新卒一括採用についてはあまり見られないが、パレート法則は人種に問わず有効らしいので、日本と同様に海外でも労働生産性は低くなると考えられる。しかし、海外では、労働力は流動性があるため、その業務に対して向いてなく労働生産性が低い従業員は転職するか、解雇される。その従業員は

１．自分に向いている職業または企業を探す
２．自己研鑽で能力向上する
のどちらかを選択する。企業側は求める労働生産性をもつ新たな従業員を採用することで会社としての労働生産性を高め、より競争力を向上させ、コストを削減し、高い賃金で従業員に応えるようになっていると考えられる。

しかし、パレート法則が興味深いのは、どんな人員構成でも普遍性があるということである、つまり、優秀な人材を集めても、ある期間を経ると２：８の法則が成り立つということである。これは、個々の人間の能力が優秀か劣っているかの問題ではなく、人間という生物が本能的にもつ性質なのであろうか？したがって、海外では常に全体的な労働生産性を高く維持するために活発な解雇と採用を繰り返しているのだと考える。さらに興味深いのは、解雇された人間は、再雇用先でも８割に入るかというと、逆に２割に入ることも珍しくないということである。これらのことから考えると、ある組織で労働生産性が低い従業員は能力が低いということではなく、その組織や業務と相性が良くないだけであり、相性が良い組織と業務と出会うことで高い労働生産性を発揮することが可能ということである。

現在、日本でも、徐々にではあるが転職意欲の高まりによって労働者の流動性が高くなりつつある。結果として、個々の労働者が意欲的に取り組むことができる組織、業務につくことで全体として労働生産性が向上されていくことを期待している。

現在、政策論争で、企業の「解雇権」や「労働者を守れ！！」といった論争があがっているが、パレート理論から考えれば、その企業では８割側に入っていて将来的な賃金アップが期待できない従業員も、組織や業務が異なれば２割側に入り能力が発揮でき賃金アップが望める可能性があるのだから、労使双方のメリットのためにもっと流動性を高めても良いのではないかと考える。もちろん、身体的や精神的な問題もあるのでセーフティーネットの充実も合わせて必要とは考えるが。。。。。

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Webデザイナーとして成功するためには、以下の必須スキルを身につけることが重要です。

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VTuberを作成するには、キャラクターデザイン、モデリング、リギング、アニメーション、配信ソフトウェアの設定などのステップが必要です。以下に、ステップごとの手順と使用ツールを説明します。

ステップ1: キャラクターデザイン

1. キャラクターのコンセプトや個性を考えます。どんな見た目や性格を持つか、特徴的な服装やアクセサリーなどを決めます。
2. イラストレーターを使ってキャラクターを描きます。Adobe IllustratorやClip Studio Paintなどのソフトウェアが役立ちます。

ステップ2: 3Dモデリング

1. デザインしたキャラクターを3Dモデルに変換します。Blender, Maya, 3ds Maxなどの3Dモデリングソフトウェアを使用します。
2. テクスチャを作成し、モデルに適用します。Substance PainterやAdobe Photoshopが使えます。

ステップ3: リギング

1. 3Dモデルにボーンやコントローラーを追加して動きを制御できるようにします。これには、BlenderやMayaのリギング機能が役立ちます。
2. フェイシャルリギングを行い、表情や口の動きをコントロールできるようにします。

ステップ4: アニメーション

1. モーションキャプチャー技術を利用して、実際の動きを3Dモデルに適用します。Vive TrackerやXsensなどのモーションキャプチャーシステムが使えます。
2. キャラクターの表情や目の動きを制御するために、iPhoneのARKitやFaceRigなどのフェイシャルキャプチャーソフトウェアを使用します。

ステップ5: 配信ソフトウェアの設定

1. VTuberとして配信するために、OBS StudioやXSplitなどの配信ソフトウェアを設定します。
2. 3Dモデルを表示し、モーションキャプチャーとフェイシャルキャプチャーをリアルタイムで反映させるために、VMagicMirrorやLuppetなどのソフトウェアを使用します。

以上の手順で、VTuberの作成が完了します。作成したVTuberを使って、配信を開始し、視聴者と交流することができます。

レベル５ AI−Powered企業として確立・影響力発揮
すべての事業、機能がAIｘデータ化し、ぎょうかいそのものの本質的な刷新（disruption)を常時仕掛け、変容を引き起こしている。国内外の競合に対抗し得るレベルでAI-Ready化に向けリソースを投下できている。新しい試みがあらゆるところから雨後の筍のように日々生まれており、常に世界の最先端をリードし注目されている。

レベル４ AI-Ready化からAI−Powered化へ展開
AIｘデータの力を解き放つことで、コア事業においてこれまで不可能だった夢や課題解決を実現している。未来を信じ、AI-Readyになるまでリソースを一過性でなく投下し続けている。

レベル３AI-Ready化を進行：中〜大規模なインターネット企業の多く
既存の業務の機械化にはめどがつき、今後の成長と事業刷新のための重要なレバーとしてAIｘデータの利活用を開始。これに向け、まとまったリソースの再配分が行われている。

レベル２ AI-Ready化の初期段階：先端的な大企業/初期のネット系スタートアップ
外部の専門家の力を借りてAIｘデータの利活用に着手しているが、取り組みは既存の人間の仕事（業務）を機会に置き換えることが大半。

レベル１ AI-Ready化着手前
製造、物流、販売など基本業務のためのシステム運用とデータマネージメントは行っているいるが、SIerだのみでAIｘデータを使った事業の運営、刷新、創造については着手していない。

	経営・マネージメント層	専門家	従業員	システムレベル・データ
レベル５	・AIｘデータを理解するCxOが全社、業界刷新の中心を担う ・業界全体、他社との連携を推進	・全技術者が領域x AI知識を持つ ・AIｘデータ活用の技術および研究両面の最先端の人材、経験を持つ	・皆が理数・AIｘデータ素養を所持 ・社内外の専門家と共同で活用 ・ミドル層は資本、人脈で貢献	・リアル空間も含め全てがデータ化、リアルタイム活用 ・強調領域では、個別領域のAI機能、API提供、共通PF化 ・競争領域ではｍ独自機能のAI開発、サービス化
レベル４	・AIｘデータを理解し事業活用する人材を経営層に配置 ・AI-Readyになるまで投資継続	・AIｘデータ活用の技術開発、研究両面で最先端テーマの取り組み開始	・過半が高いAIリテラシーを所持 ・データ・倫理課題を整理・遵守 ・AIｘデータによる業務刷新が推進	・業務システムと分析システムがシームレスに連携 ・大半の業務データがリアルタイムに近い形で分析可能
レベル３	・経営戦略にAI活用を組込み ・AIへの投資をコミットメント ・幹部社員へのAI教育を実施	・相当数のAI分析・実装要員を持つ ・独自のAI開発・事業展開が可能	・実務へのAI活用が徹底 ・そのための手順やルーツも整備 ・社員へのAI教育を開始	・業務フロー、事業モデルがデータ化 ・業務系にくわえ分析系のデータ基盤も整備開始 ・領域特性に応じてAI化、RPA適用等を使い分け
レベル２	・AIの可能性を理解し方向性を発信 ・具体的な戦略は未着手 ・データ・倫理課題は未整理	・小数がAIｘデータを理解 ・外部と協力し、既存技術を適用	・一部のAI基礎を理解 ・AIｘデータ素養を持つ社員も存在 ・AI人材の採用を開始	・一部業務でAI機能の本格運用を実施 ・一部データが分析。活用可能な形で取得可能に ・顧客行動、環境、リアル空間のデータ化は未着手
レベル１	・AIへの理解がない ・AIが業界や自社の企業経営に与える影響の認識も不十分	・システムは外部委託中心 ・It部門はIT企業とのつなぎ役	・経験、勘、属人的対応が中心 ・課題も人員、工数をかけて対応 ・理文分離、文系中心の採用	・レガシーシステムが肥大化 ・データの収集、取り出し、統合に年単位の時間が必要 ・データの意味や示唆の理解も不十分