「やること」と「やらないこと」
S. Tachibana
● 必要のない仕事を効率よくやること “There is nothing so useless as doing efficiently that which should not be done…
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AI時代における労働構造の再編、知的労働の溶解と人間の再配置
S. Tachibana
産業革命以降の約250年間、人間社会では「知的労働」が例外的に肥大化してきた。工場制生産、大量生産・流通、官僚制、管理会計、IT化といった近代システムを維持・運営するために、人間は判断・分析・記録・…
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AI時代、一握りのホワイトカラーは従来以上の特権を手に入れる
S. Tachibana
『AIが変える階層 ブルーカラーに脚光、ホワイトカラーは特権にあらず』(2026年1月22日、日経ビジネス)。思うに、ホワイトカラーが「特権でなくなる」のではない。人数が激減するのである。 その結…
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AIは仕事を奪わない、経営職の「定義」を奪う
S. Tachibana
AIが仕事を奪う、という言い方は分かりやすいが、本質を外している。正確に言えば、AIが奪うのは仕事そのものではなく、仕事の定義である。そして最も影響を受けるのは、現場ではなく経営職だ。CEO・CFO…
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自己欺瞞という幸福、AI時代の人間心理をめぐって
S. Tachibana
<前回> いつも「立花先生の投稿記事を興味深く読んでいる」と言っていた某氏から、ある日、次のようなメッセージを受け取った。 「AIの稚拙でくだらない分析なんて、ちっとも得るところがないし、立花先生…
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【再掲】近い将来の労働市場、HAV形態で私も餓死するか
S. Tachibana
古い記事、『近い将来の労働市場、HAV形態で私も餓死するか』(2017年9月17日執筆)をAIにかけて、再掲する。 【AIコメント】 結論から言う。9年前のこの文章、予測としてはかなり当たっている…
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AI時代における評価基準の転換、60点合格ラインの消滅と残る人材の価値
S. Tachibana
● 60点合格ラインはなぜ消滅するのか 学校教育において60点が合格ラインとされてきたのは、人間の能力にはばらつきがあり、全員に高得点を求めることが非現実的だったからである。知識の暗記、計算、定型問…
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【事例】AI格差の生成メカニズム、「問いの浅さ」と「対話の深度」の分岐点
S. Tachibana
AIを使いこなすと言っても、その実態は大きく二つに分かれる。ひとつは、AIに質問を投げて即座に得られた答えを「正解」として受け入れる層。もうひとつは、AIの答えを素材にして、問いを練り直し、何度も対…
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