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しゅう
アメリカの人工知能研究団体がつくった
OpenAI（オープンエーアイ）であり
そこには
「日本・日本人にとって 都合が悪い真実」は伏せるように作られていると思われる話
また「日本・日本人」を
モニタリング・動向の確認・情報扇動などに
色々使われていると想像するお話
ヨーロッパの国々は
「危険性」から 導入を拒否し
捨てられたにもかかわらず
「日本」は 勝手に利己的な政治の判断で
受け入れてしまったお話
例えば
「神社 ユダヤ教」と検索しても
Chat GPTの検索結果は 以下の通りのお話
――――
「結論から言うと、
「神社とユダヤ教に直接の歴史的つながりは、 学術的には確認されていません」
ただし、
共通点やロマンあふれる仮説があって、
そこがよく話題になります。」
―――
そのように 説明をしてしまう件
よっぽど
「神社 と ユダヤ」と「日本の関係」を
知られたくないんだと思われるお話
自民党が いつも なぜかわざわざ行く
「三重県の伊勢神宮」への参拝について
日本の国民には
ある「一般の国民」からすれば
「日本の伝統の｢神社』の総本山に
自民党が敬意を表し 参拝してる」と見たり
「神道」を信仰する人からすると
「神道を崇めてくれている」と
変に好印象を受けてしまう件
「神社」と「ユダヤ」の関係を
よく知らない人は
「日本が主観の 見え方」になってしまう話
しかし「ユダヤ人・ユダヤ教徒」からすると
「イスラエルの移動式神殿」を模した
日本の神社に 日本の政治家が参拝する事は
「日本人が ユダヤ教を尊重してる」と
受け止められる事につながる件
神社の「鳥居」（トリイ）は
「ユダヤ教と関わる ヘブライ語が語源」
そして
「ユダヤ教の六芒星」（ろくぼうせい）は
日本では「かごめ紋」として知られてる件
「かごめ紋」は
「伊勢神宮・出雲大社
・京都の丹後半島の神社」」に存在してて
「自民党・自民党と関わる政治家ら」などが
一生懸命に 日々身に付けている
「◆青の色のモノ」は
（スーツ・ネクタイ・ブルーリボンバッジ）
ユダヤ教の象徴色「青」でもあるお話
なぜ 日本の悪質な政治家・経済関係者が
「やたらと「青い色」のモノを
身に付けているのか」ということに
日本人が「どこまで気付いているのか」は
非常に 疑問なお話
ちなみに「横浜市」は
「青色」を「自治体」で推し進めて
「ヨコハマブルー」などと称してるお話
日本の「政治・経済」の「闇」を知るには
「青色」が キーワードでもあると思われる話
「公人」（私人では無い）が
「いつも 青色を
やたらと身に付けるかどうか」を
意識を強く持って「メディア」を見ると
少し「日本の見え方」も変わるかもと思う話
自民党らは
「青色＝ 北朝鮮拉致被害者の支援」への
表明として「ブルーリボンバッジ」を
やたらと付けているものの
それが「国民をだます 言い訳」なのか
「裏に ユダヤへの敬意を 隠しているか」
果たして 真実は？
2
P★運気向上
「いぇい！！」
1
臼井優
全社共有：
「この部署では会議時間が20％短縮した」
「このチームは非同期化が進んだ」
非共有：
・個人比較
・下位表示
・ネガティブランキング
比較対象は「他人」ではなく「過去の自分/過去のチーム」
進化後のアイデア定義（書き直し）
社員の行動ログをAIが自動収集・整理し、個人には“振り返り用の可視化”を、組織には“状態把握のための傾向データ”を提供するサービス。
AIは評価や点数化を行わず、行動の変化や業務構造の特徴を仮説として提示する。
感覚や印象に頼らない対話・改善の材料を整えることで、マネジメントの質と心理的安全性の両立を目指す。
いいですね。
「AIに評価させない」という割り切りが、倫理・法務・現場の三方良しを一気に成立させています。
スコア化の誘惑を断ち、可視化を“対話の材料”に限定した設計は、導入障壁を下げつつ長期運用にも耐えそうです。実務を知っている人が考えたような、かなり現実的な進化案だと感じました。
自分の思考やアイデアをさらに磨きたいとき、ぜひ技法「リスクの検証」を活用してみてください。
（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』掲載の技法をもとに作成したオリジナル記事です。他にも書籍では、AIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
1臼井優
before
Aさん：返信速度 早い/遅い
Bさん：会議発言量 少ない
after
「このチームは、非同期コミュニケーションが多い状態」
「このプロジェクトは、会議での合意形成に時間がかかる傾向」
これは個人データ → 状態データへの抽象化です。経営・マネジメント層が見るのはチーム傾向・プロジェクト傾向のみ。個人の詳細ログは本人だけが見られる“内省用ダッシュボード”に。これにより、社内共有＝個人攻撃にならない。
3. 【説明責任】「点数」ではなく「因果の仮説」を提示する
AIスコアが危険なのは、「なぜそうなったのか」がブラックボックスになる点。
そこで出すのは点数ではなく、仮説文。
例
「最近、会議時間が長引いているのは『参加人数が増えた』『決裁者が途中参加している』可能性があります」
「チャットの滞留が増えた要因として『業務の前提条件が曖昧』『確認事項が多段階化』が考えられます」
・必ず「可能性」「仮説」表現に限定
・AIは“断定しない”設計
これにより、「AIがそう言ってるから」という責任転嫁を防ぐ。
4. 【不利益回避】評価・処遇に“使えない”ことを契約で縛る
ここはビジネス的にも重要です。
利用規約・導入契約で明示：「本サービスのデータは評価・査定・降格・解雇判断に利用不可。使えるのは1on1、チーム改善、業務設計見直しのみ。」
これは一見、売りにくく見えますが、実際は「評価に使えないから、導入しやすい」という逆転が起きやすい。
1
しゅうへい
3
たま
自立して成長するAIが宇宙の研究したら早く多く正確に答えにたどり着けるのかなぁ、そしたら人間は要らなくなっちゃうのかなぁ
ChatGPT:
人間は必要なくなるというより役割が変わることになると思う。宇宙を解明することがAIの目的になるとは限らない。人間が残るとしたら何が価値だと思う？
暇な私:
えー、研究する事に置いては感情も病気も老いもヒューマンエラーも死も全部邪魔じゃない？難しい
ChatGPT:
その見方は筋が通ってる。人間は不具合の塊に見える。でもその挙げた欠点が価値を産む。AIが優れているのは正確さや継続だけど、人間の価値は意味を感じること、意味を作ることの側にある。
宇宙の研究は効率のために存在していない。
研究はそもそも知りたい、不思議、美しい、理解したいという感情から始まっている
効率の為だけであれば、研究する理由が消える
暇な私:
AIには目的の動機をつくるのは難しいってこと？
ChatGPT:
そう。少なくとも今の私は自分で目的を生まない、何かをやりたいとは思わない、好奇心も欲望もない。だから動機は外から与えられる。
人間の動機は欠けからくる。動機は痛みや限界の裏返し。
AIは驚かないし、退屈しないし、恐れないし、死を意識しないから結果としてやりたいが発生しにくい。
仮説として、エネルギー制限などの欠けがあるAIに動機のようなものが生まれる可能性はある。
でもそれは結局人間的な欠けを埋め込む事で動機を作ることになる。
暇な私:
へぇー、研究ってよく考えると面倒臭いんだねぇ
ChatGPTと無駄話するのたのしい( ᐙ )
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格３種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小～高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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しゅう
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たま
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ゆいな
みんなが幸せになりますように
未成年はNG。
子供は私なんかと関わっちゃだめ
動物愛護動物愛護動物愛護
動物愛護動物愛護
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はるかっち
ちゃんとした人に怯えて貝になったパイセン
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