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黒田日銀総裁のNY講演(在野のアナリスト)
http://www.asyura2.com/15/hasan100/msg/230.html
投稿者 赤かぶ 日時 2015 年 8 月 30 日 23:41:20: igsppGRN/E9PQ
 

黒田日銀総裁のNY講演
http://blog.livedoor.jp/analyst_zaiya777/archives/52740861.html
2015年08月30日 在野のアナリスト


WTI原油先物価格が大きく切り返しています。売り方が株式の反発をみて、一旦利益確定の買い戻しをいれたものとみられますが、株式市場でも信用売りが溜まっていることを、反発の理由とするものがありますが、需給はそう容易くない。9月末まで、また12月末までに今回でた損失を、どう穴埋めするかをヘッジファンドなどは考えています。儲かっている市場から売る、これ以上は上がりそうにない、間延びした市場から売る、が鉄則になります。特に日本は外需が崩れた途端、企業業績もジリ貧になる脆弱さであり、株価の基本である企業業績がどう推移するか? 正直、市場期待が高すぎるだけに、それに沿うだけの結果を達成するのは、相当に難しくなったとみています。そのとき売り方が力をもつのであり、3月以降ずっと高水準で先物買いを溜めこみ続けた米系のように、大きなポジションとその整理が、今後も波乱要因になることが確実です。

黒田日銀総裁が、NYで講演しました。中国経済について「成長率は減速するが来年は6〜7%は維持」と述べていますが、これが見かけの発表ベースのことなら、とんだお人好しです。政策対応に余裕がある点を、その理由としますが、日本が異次元の金融緩和という手を打っておいてマイナス成長に陥るように、政策が必ずしも効果がでるとは限らない。むしろリーマンショック後に打った大規模な財政出動が、過剰な設備投資につながり、今はその整理すらままならない状況であり、景気対策の手段が、先進国のどこよりも困難という問題に答えていません。

不動産にしろ、株式市場にしろ、緩和すればバブル化し、退治しようと動けば暴落する。国民の経済知識が乏しいまま、資本主義社会に放り込まれた結果、社会主義時代の国家が何とかしてくれる、という甘い判断のまま投資してしまう。その危険性の中で、政策を打たなければなりません。そんな中国に、財政上の理由だけで期待するのは、政策当局者としても落第です。

また黒田氏は「日本は完全雇用状態」と述べましたが、大きな誤りです。経済指標で示されるのは、労働人口が急減していること。これは、このまま何もしなければ日本の成長率も急減する、ということです。労働の効率化や、労働に頼らない仕組みで成長する以外、日本は減退する。その裏側で、雇用の方が緩やかに落ちているため、数字的には改善しているように見えます。もし黒田氏が、この仕組みを知っていてこの講演をしたとすれば、外国人投資家を騙す目的だったのでしょう。むしろ、知っていてあえてウソをついた、確信犯なのかもしれません。

物価上昇率2%への目標達成に自信を示したのも、確信犯としてのウソなのでしょう。中国ではよく経済指標は信用できない、と語られますし、事実その通りの結果です。しかしその指標を都合よく解釈し、他人を騙すようなことをする人間が、日本の金融政策の責任者、という点にこの国の重症度も感じます。それこそ安倍ノミクスも、黒田バズーカも期待に働きかける、つまり期待を生みだすためにウソをつかなければならない、といった宿命のようなものを背負っているのかもしれません。期待という、将来への明るい展望をばらまいた挙句、その達成が困難となったとき、むしろ今すでにその状態に近づきつつありますが、日本への期待が失望に変わったときの外国人投資家の動きがもう始まっているのだとすれば、高い信用売りという材料も、あながち反発期待へと結びつかないことをキモに命じておく必要があるのでしょうね。


 

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コメント
 
1. 2015年8月31日 01:06:39 : C31aL3EEO2
黒田、安倍はアメリカ金融緩和の出口に利用させられているのですよ。

アメリカが、膨大に膨れたドル紙幣を正常化するためには、円の緩和が必要である。当然、西欧も、中国も緩和をさせたでしょう?

日本が一番打撃が大きいようですね。

馬鹿な総裁たちです。

日本国民国家の売国奴ですよね。


2. 2015年8月31日 13:32:02 : nJF6kGWndY

>労働人口が急減していること。これは、このまま何もしなければ日本の成長率も急減する

どうかな

今後、さらにロボット化とAI化が進みそうだな

http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/278917/082700004/ 
ホワイトカラーの半分は人工知能に

2015年8月31日(月)多田 和市

日経ビッグデータは9月14〜15日にイベント「BigData Conference 2015 Autumn」を開催する。本記事のテーマである人工知能(AI)に関しては、内閣府政務官の小泉進次郎氏、東京大学大学院の松尾豊准教授、リクルートの研究所の石山洸室長らが登壇し、国の方針や最新の研究内容などを明らかにする。なお、本記事はムック『この1冊でまるごとわかる! 人工知能ビジネス』からの転載。

「人工知能社会では知識の学習から知恵の学習に移行する」と見るリクルートマーケティングパートナーズの山口文洋社長
  「人工知能が実装される時代には、恐らく知識の学習は、学校ではやっていないのではないか。『知識学習は家でやっておいてください』ということになっていると思う。しかも、学校が朝から午後3時ぐらいまでやっているのかどうかも、分からない」

 こう話すのは、大規模オンライン講座「受験サプリ」や「学習サプリ」を手がけるリクルートマーケティングパートナーズ社長の山口文洋氏だ。

 山口氏は「今後15〜30年先を見た場合、家でコンピューター(人工知能)に向かって、その人が身に付けてほしい知識をその人のペースに合わせて身に付けさせてくれるようになる。もし学校があるとしたら、知恵をみんなで生み出す訓練の場になっているのではないか。仕事はみんなで知恵を出し合うこと。だから答えのない中、自分で考えて自分で判断することが必要になってくる。そして多くの人を巻き込んでコミュニケートし、何かを動かしていく。こうしたクセを、学校で身に付けさせるようになるのではないか。人間と人工知能との正しい関係性を作る場も必要になってくるので、学校がその役割を担っていく」と、人工知能社会における教育について展望する。

知識の教育から知恵の教育へ

 2021年度に東京大学合格を目指す人工知能プロジェクト「東ロボくん」のリーダー、国立情報学研究所教授の新井紀子氏は、「人工知能社会で求められるのは、自分の知恵を使ったり、人工知能を使いこなしたりして問題を解決できる人材だ。学校は、問題解決できる人材を育成する組織になっていく。そうしないと、人工知能と差異化できなくなる」と明確に言っている(関連記事「人工知能の受験偏差値は?」)。

 人工知能ができることは人工知能に任せる。人間は人工知能ができない「状況の判断」や「筋道理解」で力を発揮すればいい。だから、こうしたことが得意な人材を育成することがより重要になるわけだ。すなわち、学校が知識を教育する場から知恵を教育する場へ大きく変わっていく。

 今の教育は知識偏重と言える。学校にいる時間も、放課後の塾や家にいる時間も、やることは知識の習得だけ。山口氏は「今後5年かけて学校での知識習得時間を減らし、知恵を養う時間を増やしたい」と言う。

 そのためには、学校以外の場でいかに効率的に知識を習得するかが重要になってくる。そこでリクルートマーケティングパートナーズでは、大規模オンライン講座で取得しているビッグデータを活用し、学習の最適化に取り組んでいる。思考力や判断力、表現力を1人ひとりの理解度に合わせて学ぶアダプティブラーニングを導入していくうえで、まずは学習体系の最適化を進めている。

 具体的には、今の学問体系の壁を取っ払おうとしている。英語、国語、社会、数学、物理、化学などの教科は、バラバラに独立して教えているが、実はそれぞれの科目は関連している。まずは「英語・国語・社会」と「数学・物理・化学」というそれぞれのグループで体系化を図り、最終的に全科目を関連させていく計画だ。

 続いて学習理解における人工知能の活用を進める。例えば、学習に行き詰まっている生徒に、どこに戻って学習し直したほうがいいのか、レコメンドするサービスを受験サプリに実装する(図1)。


図1 生徒に最適なラーニングパスを提供する
[画像のクリックで拡大表示]
 次に学習経験、つまり学習者の学習パターンから未来を予測したり、効率的な学習時間を提案したりする。通学時間や家にいる時間にどんな科目を勉強したらいいのか、学習したほうがいい問題を提案できるようにする(図2)。例えば、1人ひとりに「Aさんは学校に行く前の時間を有効活用して、社会の暗記授業の動画を見てみよう」とか、「Bさんは休日の午前中に数学の確認テストを集中的に行って、自分自身の状態を把握しよう」といった提案を行う。


図2 生徒の学習サイクルを解析し、最適な学習時間・学習体験を提供する
[画像のクリックで拡大表示]
 最終的には、評価指標の体系を最適化する「学習能力アセスメント」にアプローチする。すなわち、問題の難易度を変えながら学習者の理解度を向上させて、最終的に合格点を取れるようにするのだ。全国一律、点数一律の現行テストから、教科や分類別に評価するテストに移行。さらには個々人に合わせたテストに切り替えて、最終的にその問題を自動生成するテストを実施する。

 今後は、学校以外の場でその人に必要な知識を効率良く習得させる仕組みの導入が進む。学校では知識の学習に使う時間を徐々に減らしていずれゼロにし、思考力や判断力、表現力を養うアダプティブラーニングに力を入れるようになる。

 これまで、人工知能社会における教育がどう変わっていくのか、求められる人材に焦点を当てて見てきた。では、仕事そのものはどうなっていくのか、人間の仕事は人工知能に置き換わっていくのだろうか。

人工知能が仕事を代替

 前出の新井氏は、「東ロボくんの偏差値は60までいく。そうなると、ホワイトカラーの半分は人工知能に置き換わっていく」とはっきりと指摘する。つまり、ホワイトカラーのボリュームゾーンである偏差値50〜60の能力でできる仕事は人工知能に置き換わる可能性が高いわけだ。

 「94%の確率で監査業自体が人工知能に代替されるという指摘があるが、相当程度置き換えられる可能性はある。技術的には可能だし、正確性や効率性において人工知能が人間に勝る部分はかなりある。人工知能が会計上の異常を検知し、その異常を公認会計士が監査することで会計士の業務そのものが省力化し、生産性が上がるという見方もできる」

 有限責任監査法人トーマツのデロイト アナリティクス日本統括責任者である矢部誠パートナーは、人工知能が監査業務を代替する可能性や、業務そのものが効率化していく可能性について言及する。

 一口に仕事といっても、様々な種類がある。1つの分け方として、人工知能と相性のいい業務とそうでない業務がある。金融・会計にかかわる業務は人工知能によって代替される可能性は高い。だが、公認会計士法は、企業の決算について独立した監査人がその確からしさにについて意見を表明するように要請している。このため、公認会計士の仕事は最後の最後まで残るかもしれない。いずれにしても、監査業務などは人工知能によってかなり代替され、効率化されていく可能性は高い。

技術的な可能性と現実との違い

 もちろん、現実にいつからどういうプロセスを経て人間の仕事が人工知能に置き換わっていくかは、不透明だ。日本人の働く現場に詳しい、リクルートホールディングス リクルートワークス研究所主任研究員の中村天江氏はこう話す。

 「日本の場合は欧米などと比べてドラスティックに雇用形態は変わらない。働き手の技能レベルが高い一方で、消費者が期待するサービスレベルが高い。また、雇用維持に対してとても厳しい。だから人工知能は、期待するほど人間の仕事を置き換えていかないのではないか」


「日本では人間の仕事が人工知能にすぐには置き換わらない」と見るリクルートホールディングス リクルートワークス研究所の中村天江主任研究員
 その一方、人間の仕事を補完する形で人工知能はどんどん普及していくというのが、中村氏の見方だ。理屈上は人間の仕事を置き換える可能性はあっても、経済的なメリットなどの合理的な理由がないと、なかなか置き換わらないという。

 「人工知能を導入する際、スイッチングコストやメンテナンスなどの維持費が意外にかかったりする。合理的なメリットがない限りは、人工知能が人間の仕事をすぐに置き換えていくことは難しい。その意味で丁寧に見ていく必要がある」(中村氏)

 もっとも構造的に人材不足が深刻な問題になっている農業や医療、福祉の領域は例外だ。人工知能の導入が進むと見られる。

 向こう10年間、少子化もあって構造的な人材不足が続く。ただ、テクノロジーがあっても、「顧客接点系の置き換えは難しい。2020年に向けてロボットが接客する店舗が増えていくと言われるが、これからますます増える高齢者がロボットの接客に満足するか分からない。実際、駐車場の無人化に対し高齢者は適応できていない」と中村氏は指摘する。

 人工知能が人間の仕事を奪うのか、両者が力を合わせて新しい仕事を生み出すのか、この先、様々なパターンが出てくるはずだ。人工知能をうまく使いこなす側になって自分のパフォーマンスを最大限上げられる人間になるか、逆に人工知能によって使われる側の人間になってしまうか。どちらになるかは、今後の若い世代が大人になるまでの教育によって決まるかもしれない。

 つまり、人工知能が苦手とする状況判断力と筋道の理解力を磨いて、問題解決能力の高い人材になり、人工知能を使いこなせるようになればいいのだ。将来は、そんな人材を育成してくれる学校に、多くの優秀な人材が集まっていくに違いない。

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日経ビッグデータ編 2015年8月29日発売


このコラムについて
ゲームチェンジャー 〜データ&デジタル化で競争のルールを変える〜

ビッグデータ、デジタルメディアの浸透で、企業の新事業開発やマーケティングにおける過去の常識が一変する“ゲームチェンジ”が起きている。新たな勝機を探る、各社の挑戦を取り上げる。


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