これうち
うーん
“短期的には、AIを配ること自体が競争になるでしょうし、それを止めるべきだとも思いません。しかしやがて、導入企業の間で「配ったのに遅くなった」という説明のつきにくい現象が積み上がっていくはず”
これ単なる待ち行列じゃあないの？というのはさておき、もうレビューはしてませんみたいな振り切った対応をしてるところもボチボチ見るので、今後差がつくポイントになるよねえ。もう差がついてるのかもしれないけど
ブライスのパラドックスの例えが秀逸。生成が速くなっても承認やレビューのボトルネックが詰まるのは目に見えてるわ
AIを既存の仕組みに合わせるんじゃなくて、仕組みからAI前提にする必要があるってことよね。大きい会社ほど厳しいかもね。
各所でAIを使うだけじゃ局所最適が進むだけで別の負債が生まれるだけなんよね、全体の業務フローを再設計しないといけないんだと思うわ
今年の4月、転職エージェントから来る面接のアドバイスのメールがAIによって水増しされていて長かったので、受信した僕はAIで要約したものしか読まなくなった。無駄で、しかも金を吸い取られる工程が発生していた。
空いた時間をボトルネックになる処理の効率化、自動化に当てれば良いだけ。単純なAIの使いこなしは誰でも出来るので次は業務フローの改善が主戦場になる。
どの道を引くかではなく、どの道を消すか。
途中にあった図が亀頭みたいだと思った人は手を挙げなさい。
“な”
その通りで部分最適化でなく全体最適化を行う必要がある。承認と検証はAIでやや構築しにくい部分なのでボトルネックとなりがち。部署によってリテラシーの差がかなりあるので、差が縮まる前に全体最適化すべきかも。
AIは責任をとらないからね。無責任な人間が会社に何百人も入ってきた状態を想像すれば良い
ようやく一部の社員に有料AIが行き渡り始めた弊社が、この脳みそになって組織改変されるのはいつになることやら、と思ってしまう。
“技術だけを部分導入しても、業務や権限を同時に変えなければ効果は出にくい”
インターネットが出現したときと似たことが起こってるよね
道路の例がピンとこないが工場で例えてはいかんのか
この記事が無駄に長い事自体が何かを示唆しているようだ
混雑に応じて「台数÷100」分の所要時間がかかる橋という仮定が恣意的かつ不自然な例すぎてその後を読む気が失せた。恣意的なモデルでいいなら何でも言える。
高速道路遅すぎ
低価値な経路を消せる企業と消せない企業の差が、モデルの性能差よりも大きな差として現れるのではないかと思います。渋滞の研究が「道路を増やせ」から「流れを設計せよ」へ進んだように
AIを配って効率を上げて人員を削減するというのが1人当たりの生産性を上げる簡単な手法で米では流行ってある。わが国でも首にしないが配置転換で別の仕事をやらせるという事で綺麗に言えばDeNAがやっているのがそれ
IT系技術者の人ってAIの話をすると「俺の職務領域の話」ばかりするんだよね。一番AIについて詳しいのはIT系の人なんだから組織とか社会全体の効率化について語るべきなのにそれをしない、できない
「AI導入=生産性向上」と叫んでいっちょ噛みしたいコンサルどもを高く吊るすべき
"問題は、そのバイパスの出口がすべて、レビューや決裁などの同じ細い経路につながっていることです" ホンこれ。解決策は承認の処理速度向上ではなく、極論J-SOX等の内部統制の廃止なのだが人類にその選択肢は取れない
仕入先から来た欠品のお詫びのメールがやたら修飾過剰で書かれてた代案が「業界人ならありえない」的内容で、電話して詰めたら、ご指摘通りおかしいですと平然と返された。馬鹿がAIを使っても時間と電力の無駄だよ
目的、成功と評価基準、スコープ（やること、やらないこと）を明確化しないでAI配るとかバカだよ、って話
AIは、面倒臭さで流量制限されていた非制約工程の処理能力と投入の容易さを極端に高めるため、ToCでいう制約工程を同時に拡張しない限り、生産性向上ではなくWIPの増大を引き起こし、系全体のリードタイムを悪化させる
「コブラ効果」と「公共財のただ乗り」でググろう
紙の書類を電子的な手段に置き換えて「デジタル化」は出来たけど、ぜんぜん「DX」できてない…というのと同じことが起きてるのでは？システムとプロセスはそのままで「AI 配っただけ」なのが問題なんだと思う
OpenAIが日本の上位大学に無償で最上位モデルを提供したけど、この記事を読むと果たしてアカデミアはどうなるんだろ…と思うようになった
AIも賢く使わないと、費用ばかりかかって業績の向上にはつながらないケースが多々ありそう。
ソフトウェア開発でも同じ。高速に進化させてもユーザーのコア体験は変わらず、変化についていけない
「つまり、AI時代の生産性は、個人のリテラシーだけではなく、経路設計の問題だということです。」面白い。しかし全体最適が苦手な国民性と言ってもよいくらいなので、どうしますかね。
「腕はいいけど絶対に責任は取らない下請け」を想像したら難しさはわかるはず / 「腕のいいあいつらの本番障害ならしょうがない、俺が代わりに謝るか」が出来るならいいけど、そうじゃない人・現場は多そう。
なるほどこの記事が典型例ですか？と言う感想でした。ボトルネック改善されないと何やっても無駄だから先にQC七つ道具使って整理しろお前らと言う古典的な工場の生産改善手法がまた再発見されてる。
そのパラドックスは知らなかったので面白く読んだけど、“普通のボトルネック論と違う”のはピンと来なかった。TPSやToCの、過剰生産で中間在庫を渋滞させると全体のスループットが落ちる、と同じ結論のような…
AIがあっても、結局ボクの猫吸いには勝てないにゃ！生産性より癒やしだにゃ。
"社会の多くの制度は、「面倒くささ」という暗黙の通行料によって、処理能力を超える流入から守られてきました"
みんなが正解を選んだ結果なんて話ではなく、いい加減な成果物が労力ゼロで粗製濫造されるので、確認者の負荷コストは激増してるだけよね。作成者自身に確認能力がない場合なんかは、本当に酷い。
結局、部分最適かつ確率的にアホな出力をするから当然。特にリソースが不足すると精度を落とすから、AI自身のセルフレビューは必須で逆にコスト高になりがち。
知の高速道路も現実の高速道路のように渋滞する
“「選択肢が多いと人は迷って消耗する」といった認知の限界の話ではなく、合理的な個人の均衡が全体最適から乖離するという、構造の話”
「そのバイパスの出口がすべて、レビューや決裁などの同じ細い経路につながっている」←であれば、権限移譲してレビューや決裁を必要とする物を減らせば良いのでは。その結果、やらかした担当者は降格。
人の複雑性を理解してからがほんとのAGIだ。何十億人+動物や植物、モノ、それと関係性。ほんとに最終的な結論としては、人がエラーってことになると思う。
わかりやすい
結論ありきでAIにこじつけさせるとこうなる。
この記事自体をAIに分析検証させて読むといいよ。
これは正論です。今すぐ、この瞬間にでも民間利用を完全禁止するべきでしょう。デジタル鎖国が成し遂げられた時、再び日本はモノづくり大国の座を取り戻せます。
OSSではAIでアップデートしたプルリクが大量に来てパンクするみたいな話聞くよな／AIに限らず技術がどうのという以前に業務フローそのものを改善すべきという昔からある話のような
TOC（AI対応版）で考えるべきポイント。新しい問題を既存工学と対比して解決を試みるのいいね
生産性なんか追求しなくたっていいじゃない。労働は社会の相互保障です。レッツビーサヨク！本文読んでません。
ブライスのパラドックスって面白い。水圧をかけた水路でも再現可能なんだろうか？ バイパスの水門を開けると出口の流量が落ちるみたいな水路が構成できたり？
道路に例えるなら、今のAIの使い方は、新しい道ができるんじゃ無くて車が速くなるなんじゃないかなあ。新しい道路ができないから全体のスピード変わりませんって感じ。
問題はこういった知見をもつ人が組織にいない場合よな
単なるボトルネック工程とブライスの違いも分からない愚か者が吊されている。id:TakamoriTarouが無言で手を振るとロープが切断された。赤く染まる水面。清渓川のピラニアはAI駄文記事の書き手の肉が大好物なのだ(意味不明
作業自体をAIでスピードアップできるなら作業員の大部分は必要無くなり、いずれは決裁者自身がAIで作ることになり、そこから更に少人数の組織に最適化され、更にひとり社長になり、更に社長もいらなくね？になる
“組織の情報の流れはネットワークに近い形になります。”論の要となるこれがいきなり事実とされており、何を意図しているのか不明。例示は「車の量」を増やしており、まったくパラドックスに相当しない
パラドックスや思考実験って、メッセージを印象づけるために、現実の複雑さを削ぎ落として「最もショッキングで極端な結果」をフックにする。実際にはどのレベルで起きるか、は無視されてる。摩擦のない物理学。
面白かった。全部読んだけど特に無駄に長いとは感じなかった
身近な職だと教師が大変そうだよ。探求学習が推進され、生徒たちはAIで長大なレポートを作るけど、人が読んで評価できる量は限界ある。そのうち公平性担保のためにAIに評定付けさせるのでは
決済者がボトルネックになるのはそうだけど、遅くはならないんじゃない？なんらかの負荷分散の施策は欲しいけど
本筋とは外れるが「現場の自律性が高い日本企業」という言葉に食らってしまった...
もともとの業務量がかわってないのにAI生成のアウトプットが増えて承認プロセスで詰まるってのは、AIに責任があるのではなくアウトプットのルール/プロセスがおかしいだけじゃないの？
こういう思想で設計する人と作業する人が分かれて、また仕事がいつものようにつまらなくなるんだよ。声の大きい人が設計するようになってさ。
このパラドックスってオーバーツーリズム問題の解決にうまく利用できたりしないのかな？という関係ない連想をしてしまった。AI利用は責任取らないから詰まるのはそりゃそうだ。
通称バイパスのパラドクス
全て机上の空論、思考実験に過ぎないので、読む意味なかった。
シティーズスカイラインをプレイするとこのパラドックスを嫌ほど実感する
興味深いね
電話とFAXと紙伝票の時代に比べて格段に便利になったが、結局は同じように顔突き合わせて無駄な会議してる。その繰り返しだ。
AIは質を上げるために使うべきなのに、大量のゴミを作るために使ってるから、そのゴミを片付けるのにまたAIが要る。無駄な電力が消費される。さすがサピエンスを自称するだけのことはあるねｗ
“ブライスのパラドックス”
この例えが適切なのかどうか分からないけどおもしろい
こうした文脈における「生産性」が指すものが「市場全体の焼け太り」、キャッシュフローの拡大でしか無いだけ。フローが拡大したんだから利益率も上げる余地が増え太郎なんだよ。最初から。
“「ブライスのパラドックス」と呼ばれる現象。混雑するネットワークに新しい道を加えたのに、各人が自分にとって最短の経路を選んだ結果、全員の移動時間が逆に長くなることがある、という交通工学のパラドックス”
10人が問うと、10通りの答えを返してくるのが今日の合成AI。これはエビデンスや原典から答えを導かず、誰かが出した答えを合成してそれっぽく見せるだけだから。そんなもんに頼って生産性が上がるわけない。
交通工学「Braess's Paradox」を語るのが目的で生成された事例と生産性の定義（＝成果物増大→渋滞）の思考実験の印象。作業時間短縮できたら品質上げろ、定時で上がれ。なんで次の企画書生成してるの。人事考課の問題？
文末に、ブライスのパラドックスはたとえとして適切ではない、と追記。いわゆるAI Slopの話で、ボトルネックに律する制約理論で十分説明できそう。ボトルネックに合わせて流量を「抑える」話しかないのが気になる
同僚と話した結果、組織の話なら「ボトルネックの解消＝人員配置＝新しい橋を作ればいいじゃん」で良さそう。でも現実世界ではそんなに簡単に橋は増やせないし、だからこそ交通工学やゲーム理論があるのでは
マネジメントがない時
この人、前に直接話を聞いたが、東大の何かの機関の人のわりに自分で書いていることを自分でわかってない感がすごかった。AIにふわっと聞いてAI出力を多く記事にしているとも。
AI導入で単にボトルネックが移動しただけ、TOCに従ってボトルネックの改善を進めるのと同時に、ボトルネックに他工程の速度を合わせるだけなんじゃないの？と思うのだけど。
“AIによって、「組織の交通工学」という観点での能力が必要とされ、マネジメント層の新しい仕事が生まれてくるということです” おもしろい
おもしろ〜〜
FACTORIOやりたくなってきた。
決裁者がボトルネックになりそうだが、決裁者もAIで判断していたりするので、中間にいる人間はどうすればよいのか考えさせられるなー。
>応募が無限に来る世界では、信頼できる人からの紹介だけを受け付けることが、受け手にとって合理的な防衛になります。
まあこれからは「AIつかってもいいけど、なにかそこに間違えたことが書いてあった時、お前のせいになるのはわかってるね？」っていう確認が横行するよね、特に新人。
「AIを全員に配った組織」の生産性が落ちるとき - 🐴 (馬)
これうち
うーん
“短期的には、AIを配ること自体が競争になるでしょうし、それを止めるべきだとも思いません。しかしやがて、導入企業の間で「配ったのに遅くなった」という説明のつきにくい現象が積み上がっていくはず”
これ単なる待ち行列じゃあないの？というのはさておき、もうレビューはしてませんみたいな振り切った対応をしてるところもボチボチ見るので、今後差がつくポイントになるよねえ。もう差がついてるのかもしれないけど
ブライスのパラドックスの例えが秀逸。生成が速くなっても承認やレビューのボトルネックが詰まるのは目に見えてるわ
AIを既存の仕組みに合わせるんじゃなくて、仕組みからAI前提にする必要があるってことよね。大きい会社ほど厳しいかもね。
各所でAIを使うだけじゃ局所最適が進むだけで別の負債が生まれるだけなんよね、全体の業務フローを再設計しないといけないんだと思うわ
今年の4月、転職エージェントから来る面接のアドバイスのメールがAIによって水増しされていて長かったので、受信した僕はAIで要約したものしか読まなくなった。無駄で、しかも金を吸い取られる工程が発生していた。
空いた時間をボトルネックになる処理の効率化、自動化に当てれば良いだけ。単純なAIの使いこなしは誰でも出来るので次は業務フローの改善が主戦場になる。
どの道を引くかではなく、どの道を消すか。
途中にあった図が亀頭みたいだと思った人は手を挙げなさい。
“な”
その通りで部分最適化でなく全体最適化を行う必要がある。承認と検証はAIでやや構築しにくい部分なのでボトルネックとなりがち。部署によってリテラシーの差がかなりあるので、差が縮まる前に全体最適化すべきかも。
AIは責任をとらないからね。無責任な人間が会社に何百人も入ってきた状態を想像すれば良い
ようやく一部の社員に有料AIが行き渡り始めた弊社が、この脳みそになって組織改変されるのはいつになることやら、と思ってしまう。
“技術だけを部分導入しても、業務や権限を同時に変えなければ効果は出にくい”
インターネットが出現したときと似たことが起こってるよね
道路の例がピンとこないが工場で例えてはいかんのか
この記事が無駄に長い事自体が何かを示唆しているようだ
混雑に応じて「台数÷100」分の所要時間がかかる橋という仮定が恣意的かつ不自然な例すぎてその後を読む気が失せた。恣意的なモデルでいいなら何でも言える。
高速道路遅すぎ
低価値な経路を消せる企業と消せない企業の差が、モデルの性能差よりも大きな差として現れるのではないかと思います。渋滞の研究が「道路を増やせ」から「流れを設計せよ」へ進んだように
AIを配って効率を上げて人員を削減するというのが1人当たりの生産性を上げる簡単な手法で米では流行ってある。わが国でも首にしないが配置転換で別の仕事をやらせるという事で綺麗に言えばDeNAがやっているのがそれ
IT系技術者の人ってAIの話をすると「俺の職務領域の話」ばかりするんだよね。一番AIについて詳しいのはIT系の人なんだから組織とか社会全体の効率化について語るべきなのにそれをしない、できない
「AI導入=生産性向上」と叫んでいっちょ噛みしたいコンサルどもを高く吊るすべき
"問題は、そのバイパスの出口がすべて、レビューや決裁などの同じ細い経路につながっていることです" ホンこれ。解決策は承認の処理速度向上ではなく、極論J-SOX等の内部統制の廃止なのだが人類にその選択肢は取れない
仕入先から来た欠品のお詫びのメールがやたら修飾過剰で書かれてた代案が「業界人ならありえない」的内容で、電話して詰めたら、ご指摘通りおかしいですと平然と返された。馬鹿がAIを使っても時間と電力の無駄だよ
目的、成功と評価基準、スコープ（やること、やらないこと）を明確化しないでAI配るとかバカだよ、って話
AIは、面倒臭さで流量制限されていた非制約工程の処理能力と投入の容易さを極端に高めるため、ToCでいう制約工程を同時に拡張しない限り、生産性向上ではなくWIPの増大を引き起こし、系全体のリードタイムを悪化させる
「コブラ効果」と「公共財のただ乗り」でググろう
紙の書類を電子的な手段に置き換えて「デジタル化」は出来たけど、ぜんぜん「DX」できてない…というのと同じことが起きてるのでは？システムとプロセスはそのままで「AI 配っただけ」なのが問題なんだと思う
OpenAIが日本の上位大学に無償で最上位モデルを提供したけど、この記事を読むと果たしてアカデミアはどうなるんだろ…と思うようになった
AIも賢く使わないと、費用ばかりかかって業績の向上にはつながらないケースが多々ありそう。
ソフトウェア開発でも同じ。高速に進化させてもユーザーのコア体験は変わらず、変化についていけない
「つまり、AI時代の生産性は、個人のリテラシーだけではなく、経路設計の問題だということです。」面白い。しかし全体最適が苦手な国民性と言ってもよいくらいなので、どうしますかね。
「腕はいいけど絶対に責任は取らない下請け」を想像したら難しさはわかるはず / 「腕のいいあいつらの本番障害ならしょうがない、俺が代わりに謝るか」が出来るならいいけど、そうじゃない人・現場は多そう。
なるほどこの記事が典型例ですか？と言う感想でした。ボトルネック改善されないと何やっても無駄だから先にQC七つ道具使って整理しろお前らと言う古典的な工場の生産改善手法がまた再発見されてる。
そのパラドックスは知らなかったので面白く読んだけど、“普通のボトルネック論と違う”のはピンと来なかった。TPSやToCの、過剰生産で中間在庫を渋滞させると全体のスループットが落ちる、と同じ結論のような…
AIがあっても、結局ボクの猫吸いには勝てないにゃ！生産性より癒やしだにゃ。
"社会の多くの制度は、「面倒くささ」という暗黙の通行料によって、処理能力を超える流入から守られてきました"
みんなが正解を選んだ結果なんて話ではなく、いい加減な成果物が労力ゼロで粗製濫造されるので、確認者の負荷コストは激増してるだけよね。作成者自身に確認能力がない場合なんかは、本当に酷い。
結局、部分最適かつ確率的にアホな出力をするから当然。特にリソースが不足すると精度を落とすから、AI自身のセルフレビューは必須で逆にコスト高になりがち。
知の高速道路も現実の高速道路のように渋滞する
“「選択肢が多いと人は迷って消耗する」といった認知の限界の話ではなく、合理的な個人の均衡が全体最適から乖離するという、構造の話”
「そのバイパスの出口がすべて、レビューや決裁などの同じ細い経路につながっている」←であれば、権限移譲してレビューや決裁を必要とする物を減らせば良いのでは。その結果、やらかした担当者は降格。
人の複雑性を理解してからがほんとのAGIだ。何十億人+動物や植物、モノ、それと関係性。ほんとに最終的な結論としては、人がエラーってことになると思う。
わかりやすい
結論ありきでAIにこじつけさせるとこうなる。
この記事自体をAIに分析検証させて読むといいよ。
これは正論です。今すぐ、この瞬間にでも民間利用を完全禁止するべきでしょう。デジタル鎖国が成し遂げられた時、再び日本はモノづくり大国の座を取り戻せます。
OSSではAIでアップデートしたプルリクが大量に来てパンクするみたいな話聞くよな／AIに限らず技術がどうのという以前に業務フローそのものを改善すべきという昔からある話のような
TOC（AI対応版）で考えるべきポイント。新しい問題を既存工学と対比して解決を試みるのいいね
生産性なんか追求しなくたっていいじゃない。労働は社会の相互保障です。レッツビーサヨク！本文読んでません。
ブライスのパラドックスって面白い。水圧をかけた水路でも再現可能なんだろうか？ バイパスの水門を開けると出口の流量が落ちるみたいな水路が構成できたり？
道路に例えるなら、今のAIの使い方は、新しい道ができるんじゃ無くて車が速くなるなんじゃないかなあ。新しい道路ができないから全体のスピード変わりませんって感じ。
問題はこういった知見をもつ人が組織にいない場合よな
単なるボトルネック工程とブライスの違いも分からない愚か者が吊されている。id:TakamoriTarouが無言で手を振るとロープが切断された。赤く染まる水面。清渓川のピラニアはAI駄文記事の書き手の肉が大好物なのだ(意味不明
作業自体をAIでスピードアップできるなら作業員の大部分は必要無くなり、いずれは決裁者自身がAIで作ることになり、そこから更に少人数の組織に最適化され、更にひとり社長になり、更に社長もいらなくね？になる
“組織の情報の流れはネットワークに近い形になります。”論の要となるこれがいきなり事実とされており、何を意図しているのか不明。例示は「車の量」を増やしており、まったくパラドックスに相当しない
パラドックスや思考実験って、メッセージを印象づけるために、現実の複雑さを削ぎ落として「最もショッキングで極端な結果」をフックにする。実際にはどのレベルで起きるか、は無視されてる。摩擦のない物理学。
面白かった。全部読んだけど特に無駄に長いとは感じなかった
身近な職だと教師が大変そうだよ。探求学習が推進され、生徒たちはAIで長大なレポートを作るけど、人が読んで評価できる量は限界ある。そのうち公平性担保のためにAIに評定付けさせるのでは
決済者がボトルネックになるのはそうだけど、遅くはならないんじゃない？なんらかの負荷分散の施策は欲しいけど
本筋とは外れるが「現場の自律性が高い日本企業」という言葉に食らってしまった...
もともとの業務量がかわってないのにAI生成のアウトプットが増えて承認プロセスで詰まるってのは、AIに責任があるのではなくアウトプットのルール/プロセスがおかしいだけじゃないの？
こういう思想で設計する人と作業する人が分かれて、また仕事がいつものようにつまらなくなるんだよ。声の大きい人が設計するようになってさ。
このパラドックスってオーバーツーリズム問題の解決にうまく利用できたりしないのかな？という関係ない連想をしてしまった。AI利用は責任取らないから詰まるのはそりゃそうだ。
通称バイパスのパラドクス
全て机上の空論、思考実験に過ぎないので、読む意味なかった。
シティーズスカイラインをプレイするとこのパラドックスを嫌ほど実感する
興味深いね
電話とFAXと紙伝票の時代に比べて格段に便利になったが、結局は同じように顔突き合わせて無駄な会議してる。その繰り返しだ。
AIは質を上げるために使うべきなのに、大量のゴミを作るために使ってるから、そのゴミを片付けるのにまたAIが要る。無駄な電力が消費される。さすがサピエンスを自称するだけのことはあるねｗ
“ブライスのパラドックス”
この例えが適切なのかどうか分からないけどおもしろい
こうした文脈における「生産性」が指すものが「市場全体の焼け太り」、キャッシュフローの拡大でしか無いだけ。フローが拡大したんだから利益率も上げる余地が増え太郎なんだよ。最初から。
“「ブライスのパラドックス」と呼ばれる現象。混雑するネットワークに新しい道を加えたのに、各人が自分にとって最短の経路を選んだ結果、全員の移動時間が逆に長くなることがある、という交通工学のパラドックス”
10人が問うと、10通りの答えを返してくるのが今日の合成AI。これはエビデンスや原典から答えを導かず、誰かが出した答えを合成してそれっぽく見せるだけだから。そんなもんに頼って生産性が上がるわけない。
交通工学「Braess's Paradox」を語るのが目的で生成された事例と生産性の定義（＝成果物増大→渋滞）の思考実験の印象。作業時間短縮できたら品質上げろ、定時で上がれ。なんで次の企画書生成してるの。人事考課の問題？
文末に、ブライスのパラドックスはたとえとして適切ではない、と追記。いわゆるAI Slopの話で、ボトルネックに律する制約理論で十分説明できそう。ボトルネックに合わせて流量を「抑える」話しかないのが気になる
同僚と話した結果、組織の話なら「ボトルネックの解消＝人員配置＝新しい橋を作ればいいじゃん」で良さそう。でも現実世界ではそんなに簡単に橋は増やせないし、だからこそ交通工学やゲーム理論があるのでは
マネジメントがない時
この人、前に直接話を聞いたが、東大の何かの機関の人のわりに自分で書いていることを自分でわかってない感がすごかった。AIにふわっと聞いてAI出力を多く記事にしているとも。
AI導入で単にボトルネックが移動しただけ、TOCに従ってボトルネックの改善を進めるのと同時に、ボトルネックに他工程の速度を合わせるだけなんじゃないの？と思うのだけど。
“AIによって、「組織の交通工学」という観点での能力が必要とされ、マネジメント層の新しい仕事が生まれてくるということです” おもしろい
おもしろ〜〜
FACTORIOやりたくなってきた。
決裁者がボトルネックになりそうだが、決裁者もAIで判断していたりするので、中間にいる人間はどうすればよいのか考えさせられるなー。
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まあこれからは「AIつかってもいいけど、なにかそこに間違えたことが書いてあった時、お前のせいになるのはわかってるね？」っていう確認が横行するよね、特に新人。