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倭国の「失われた◯年」は、実はまだ現在進行形だ。

実質賃金は下がり続け、中間層は縮小。
企業は史上最高の内部留保を抱えながら、投資も賃上げも十分に進まない。
結果、社会全体の生産性は上がらず、格差だけが静かに拡大していく。

これは国民の“努力不足”ではなく、構造が機能していない証拠だ。
成長の果実が循環せず、未来への投資も弱く、若い世代が希望を持ちにくい。

いま必要なのは、働く人への適切な再分配と、生産性を高める投資を同時に行うこと。
「現状維持」のままでは、失われた時間はこれからも増え続ける。

https://t.co/y67KZWC3ZS November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

この本は革命だと思う。
これまでうっすら感じてた「能力って体力じゃね？」いう予感が確信に変わりました。体力のある人、ない人、落ちてきた人、（もちろん障害の有無も）色々いるのが現実なのに、社会には“ふつうはこれくらいだよね”という思い込み・規範がはびこり、弱い人は生産性の呪いに押し潰されようとしている。そういう社会に一石を投じるとても大事な一冊だと思いました。（自分も虚弱なのでかなり熱くなってますが…）
そして筆者の文章がうますぎて引き込まれます。たくさん読まれてほしい。

体調が悪い時の後ろめたさ、病欠の連絡をする時の自己嫌悪、これらはいずれも「生産性の呪い」から来ていると思う。もう少し「体力は人それぞれだし、幸福も人それぞれだぞ！」という前提を持ちたいし、「おとなの義務教育」にしてほしい。

📚『虚弱に生きる』（絶対に終電を逃さない女） November 11, 2025

これは必読。

調査から資料作成まで、業務のあり方を根本から変える神機能が、驚くほど体系的にまとまっています。
これ一本読むだけで、最新AIを即戦力として自らの武器にできる良記事。

…生産性を爆発させる準備はできていますか？？ https://t.co/Cj7UxtMJHR November 11, 2025

#ネイサン・ブース｜仙台

仙台4年目のブースは、今季は全試合ベンチスタートながら、 プレータイムを昨季から約5分抑えつつも平均11.3得点 と、高い生産性を維持している。

もともとシュートに定評のある選手だが、今季はさらに精度が向上。
“50-40-90” を超える超高効率 を記録しており、名シューターぶりを存分に発揮している。
特にフリースローは 28本中26本成功（92.9%） と抜群の安定感。

新加入が多い仙台の中で、ベンチから確実に得点を積み上げる存在は非常に貴重。
今季の仙台を支えるキーピースとして、今後のブースのパフォーマンスにも注目したい。

👇下記のnote記事では各チームから2選手をキープレイヤーとして選出し、同じように分析をしています。
気になる方はぜひチェックして下さい！

#Bリーグ November 11, 2025

ポジショントークの記事ではあるけど、YC 3社の Claude Code の活用記事が面白かった。

・AIを使った開発ではエンジニアの生産性が上がりすぎて、組織マネジメントが新たな課題に
・AIを使った開発の成功の秘訣として調査と計画と実装のセッションを混ぜないことが挙げられている
・AIに余計な文脈を与えないよう工程ごとに新しいチャットを立ち上げるのが有効
・プロンプト内に矛盾した情報が含まれていると出力の品質が下がる

・AIの思考プロセスを監視し、間違った方向に進み始めたら即座に中断させるべきだ
・間違った作業を最後までやらせるよりも初期段階で止めるほうが時間の節約になる

・従来ソフトウェア開発に必要だった技術力やチーム規模という障壁が崩れ去った
・これからの競争優位性は明確な思考力と問題を分解する能力に移り変わっている

・非技術者でも論理的な指示ができれば高度なシステムを構築できる時代になった
・AIにコードを書かせることで創業者は顧客の課題解決により集中できるようになった
・3社ともClaude Codeの登場がなければ現在の成功はあり得なかったと語っている

https://t.co/MOk7qVIbAL November 11, 2025

📢 #伊藤たつお が要約してみました🗣️✨

#国民民主党 の #舟山やすえ 議員（山形県出身）が、参議院農林水産委員会で、鈴木大臣の所信質疑。🌾👩‍🌾

「収益力を高める・農業で稼ぐ」という大臣の方針について、その真意と、価格に乗らない農地の多面的機能をどう評価し支えるかを質疑。

また、地域計画で可視化された「担い手以外の多様な農業者」の重要性を強調し、農地維持のための直接支援と、規模拡大路線の再考を迫りました！🔥⬇️

🎤 参議院農林水産委員会詳細ハイライト
　　舟山やすえ議員 質問要旨 📊

質問者（常に）：舟山やすえ 議員 🏞️

主な答弁者： 鈴木農林水産大臣

1. 農林水産業の役割と「稼ぐ農業」の真意 💰
質問内容（役割）
食料の安定供給以外に、農林水産業はどのような役割を持っていると認識されているか。

鈴木大臣の回答
国土の保全などの多面的機能に加え、地域経済への貢献も大きい。
南北に長い倭国の多様な地域の魅力は農林水産業と食が形作っており、農村部においては地域の生活そのものである。

質問内容（「稼ぐ」の真意）
所信の「収益力を高める」「農業で稼ぐ」とは、産業としての収益性という意味なのか、言葉の意味を解説してほしい。

鈴木大臣の回答
農業者が収益力を高めることで、農業経営の安定性・持続性が確保され、産業としての発展に結びつくことが重要。
特に若い世代に選択肢として選んでもらうためには、他産業と遜色のない稼ぎが必要。
それに加えて、中山間地域等直接支払い交付金など、農業を広い意味で支える施策も一体的に講じ、営農して稼ぎ、暮らしていける農政を展開する。

2. 農地維持のための直接支払い制度の設計 ✍️
指摘
豪雨時の貯水機能など、価格に乗らない役割を果たした農地をどう評価し、所得を確保するかが重要。
参議院農水委員会で全会一致で採択した「農地の維持のための支援策として、直接支払い制度の設計を求める決議」の重みをどう受け止めるか。

質問内容
決議に対する検討状況と今後の取り組み方針について見解を伺いたい。

鈴木大臣の回答
決議を重く受け止めている。
令和9年度からの水田政策の見直しの中で、
・中山間地域等直接支払い交付金の条件不利の実態に配慮した支援の拡大。
・多面的機能支払い交付金の活動組織の体制強化。
・環境保全型農業直接支払い交付金の導入リスク等に応じたものへの取り組み。
これらを検討する。
現場の実態を調査検証し、令和8年6月までに、負担感なく取り組める制度についても検討を進める。

3. 規模拡大路線の再考と水田経営の実態 📉
指摘
営農類型別経営統計を見ると、水田経営は規模が大きくなるほど対面積当たりの収益率が低下し、所得の最高点は10〜20ha付近にある。
大規模農家ほど畦畔管理や用水管理がおろそかになる傾向も見られ、規模拡大路線だけで良いのか再考が必要。

質問内容
このような現状（規模拡大による収益率低下）と、農村の疲弊・人口減少が政策がもたらした結果でもあるという側面について、大臣の見解と今後の方針を伺いたい。

鈴木大臣の回答
委員の指摘通り、規模拡大しても20haを超えると生産コストの低下効果は小さくなる。
これは農地が分散し、集約が進んでいないことが要因の一つ。
単に規模拡大だけを追求するのではなく、農地の集約化や大区画化と生産性の向上を図る政策を組み合わせる。地域維持のためには、規模の大小に関わらず、農業で生計を立てる多様な担い手の育成確保と、それぞれの役割に応じた支援が必要である。

4. 地域計画で可視化された多様な農業者の役割 🧑‍🌾🤝
指摘
地域計画の目標地図では、位置づけられた農地の約3割しか認定農業者などの「担い手」が担っていない。
残りの約7割は「その他農業者」（多様な農業者）である。
この多様な農業者は、農地の維持・保全だけでなく、農業生産活動においても重要な役割を果たしている。
（委員会の決議でも明記）

質問内容
白書や基本計画では「担い手」が強調され、多様な農業者の役割が薄い。
この「その他多様な農業者」の役割を適切に評価し、どう支えていくのか、大臣の見解を伺いたい。

鈴木大臣の回答
多様な農業者が約4割の農地を保全し、営農の面でも重要な役割を果たしていることは全くその通り。
地域計画のブラッシュアップを通じ、こうした方々の農業生産活動は引き続き重要と認識している。
多面的機能支払いや中山間地域等直接支払い、農業支援サービス事業者の育成などを講じることで、引き続き農地を適切に管理する役割を担っていただけるようにする。
そして、農水省は多様な主体の方々の話を、今まで以上に積極的に聞かなければならないと考えており、何ができるか検討する。

舟山議員は、その他多様な農業者に対しても経営安定対策を今後検討するよう要望し、質問を終えました。 November 11, 2025

アメリカのAIへの本気度がヤバい。

米国政府のAIマンハッタンプロジェクトこと、「Genesis Mission」がついに正式始動しました。

これはバイオ、材料、エネルギー、宇宙など、科学的発見を加速させるためのAI駆動型研究プラットフォームです。

その衝撃的な詳細を3つのポイントにまとめました。

1. 科学研究を加速させる統合プラットフォーム
連邦政府が保有する膨大なデータセット、HPC（高性能計算）インフラ、AIモデル、そして自動化されたラボシステムを完全に統合します。これらを組み合わせることで、研究の生産性を劇的に向上させる狙いです。

2. 分野横断的なイノベーション
対象分野はバイオテクノロジー、材料科学、エネルギー、宇宙、量子科学、マイクロエレクトロニクスと多岐にわたります。単一の分野にとどまらず、科学全体の進歩をAIで底上げする壮大な構想です。

3. 異次元の実行スピード
従来の数年単位の研究サイクルではなく、60日から270日という極めて厳格な期限でプロトタイプ実証を目指します。この迅速な実行計画こそが、Genesis Missionの真骨頂です。 November 11, 2025

いつもポストをご覧いただきありがとうございます。

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仕事も家庭も趣味も楽しめ人生優勝できる「シゴデキ」になりたい方はフォローお願いします（@shift_Yassan205） November 11, 2025

見た目とかどうでもいいし
なんの生産性もない
価値がない November 11, 2025

数値高すぎて怒られる😇天使が補ってくれていたから頑張れてた気がする😂❤️生産性低くなるから慣れすぎに気をつけないと…機能がある低下症とない身体の感じどのくらいの違いあるのだろうか…健康って大切！！← November 11, 2025

コーヒー豆選びのコツ
パナマゲイシャ　エチオピア起源のゲイシャ種、生産性が悪いけれど美味しい品種

エチオピア独特のエレガントさと、ゲイシャ種独特のジャスミン感を合わせ持つ

地中海と太平洋に挟まれた独特の亜熱帯気候のパナマで育まれた特別なゲイシャ種 https://t.co/gmBQ0a5YTv November 11, 2025

バリューストリームマネジメント（VSM）はAIの効果を高める手法。VSM自体は過去のレポートからある。chainを見て全体最適を進めるべきということ。 #開発生産性_findy November 11, 2025

子供が欲しくないならないで結構だけど、
たとえば私のような子持ちから
子なしなんか自分が納めた以上の社会保障で老後生活するんだからまじゴミ。長生きすんな。生産性ない子なしいらん。子なし邪魔って言われたらどう思うんだろうか。 https://t.co/6QDRtHpv2u November 11, 2025

【プロンプト力UPで実現する１０つのこと】

1｜秒で最適な回答が返ってくる
曖昧をなくすプロンプトにするほど“具体的な指示”ができること。
AIが一瞬で深く適切な回答を返してくれる。

2｜複雑なタスクも一度で完結
「もう一度詳しく」が激減。
段階・条件・形式をまとめて指示できるから、
複雑な依頼を一度で理想通りに完成しやすい。

3｜AIが自分専属アシスタントに
「あなたは私の○○の担当」と役割を与えると…
編集者・秘書・講師・専門家など、相棒性が一気に増す。

4｜誰でも使える型が作れる
自分だけのプロンプトテンプレへ。
同じ品質で何度でも再現できて、チーム全体の生産性もアップ！

5｜対話で理想に近づける技術
一度で完璧を求めない。
「もっと良く/簡潔に」→「別の角度で」と対話を重ねて、理想の回答にどんどん近づける。

6｜制約を自在にコントロール
「300文字で」「専門用語は使わないで」「箇条書きで」「〜風に」など
言葉の幅や形式を自由に指定できる＝自在な指示力を手に入れる。

7｜具体例で精度が10倍に
「こんな感じで」を言葉で説明するより、
実例を1〜2個示すだけで、AIが意図を高速で理解してくれる。

8｜失敗パターンを事前に防ぐ
「〜しないで」「〜は使わない」でAIの暴走を止められる。
意図外れや的外れを防げる。

9｜段階的に思考を深められる
「まず○○を考えて、次に○○を提案して」など
ステップを分解すると、AIに思考のプロセスを渡すことになり、質が劇的に上がる。

10｜プロンプトが資産になる
一度作った良いプロンプトは、繰り返し使える“資産”。
あなたのためだけの最強ライブラリが完成していく。 November 11, 2025

データが整理されていないと
『人間関係』まで壊れます。

☑️誰が悪いかわからない
☑️探す時間がストレス
☑️確認依頼が増える
☑️ミスが連鎖
☑️評価が下がる
☑️責任の押し付け合い

データが散乱している部署は、
生産性より先に『人の疲弊』が訪れます。

改善はデータの整理から。
ここを整えるだけで空気が変わります。 November 11, 2025

【【経営者・リーダー必聴】活き活きと成長している会社員はどんな共通点があるか⁉️】

会社員でも『圧倒的に輝く人』と『停滞してしまう人』の違いは何か！？
実例から見えるのは、役職を超えた思考と行動の積み重ねでした🔥
その差が、組織全体の成果まで変えてしまう理由についてお伝えします❤️

＜目次＞
1．東京カモガシラランドの質問のレベル🔥
2．生き生きと働く人には共通点がある
3．心の矢印を上を向けて働こう🔥

本題に入る前に、お知らせです（≧∇≦）💓

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▼東京カモガシラランドの質問のレベル🔥
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今回は会社員をしながら生き生きと輝いて成長しながら働く方法！！

そういうメンバーの共通点についてお話ししようと思います🔥

会社員の人は要チェックでございます！！

そして会社員を教育する中間管理職と経営者の人は絶対に最後まで読んでください。

最初、少しうちの会社のメンバーのエピソードをいくつかご紹介しようと思うのです。

東京カモガシラランドの社員ミーティングをしていて、社員ミーティングの最後にQ＆Aをするのです。

その時によくある質問なのですけど、例えば今、和牛の刀西新宿1号店で店長をしているレンこと森蓮（もり れん）

レンは、例えば『スーパーバイザーとして店舗をチェックをする時には、どんな視点でお店を見ればいいのでしょうか』みたいな質問をしていくのです。

スーパーバイザーではないのです、レン。店長なのです。

店長なのですけど、スーパーバイザーとして店舗をチェックする時の視点についての質問をしてきているのです。

あとは役員をしている司（つかさ）なのですけど『ビジネス脳トレ速読スクールのオーナーさんが、もっとセールスを獲得できるようになるために、どんなサポートをしたらいいでしょうか』という質問が来るのです。

ビジネス脳トレ速読スクールのオーナーは経営者なのです。

司は役員なのですけど、経営者の人をどうしたらサポートできるでしょうか？という質問をしてくるのです。

あと最近は、佐藤香奈恵（さとう かなえ）さんは、禅WAGYU株式会社の偉い人になったので、僕の部下ではなくなったのです。

禅WAGYUという会社のメンバーですけど、その会社が所属している吉祥吉グループという赤木清美（あかぎ きよみ）会長が作った、もっとでっかいグループがあるのです。

香奈恵さんが、禅WAGYUの会社に行く時によく『禅WAGYUの中で生まれた良い事例を吉祥吉グループ全体に広げて、グループ全体の店舗運営のレベルを上げていくには、どんな提案方法がありますか』という質問をしてきていたのです。

すごい！！ 分かりますか！？

今の自分が与えられた役職よりも、1個上の悩みをもうもっているということなのです。

つまり、1つ上の視点をすでにもっている。

そして、2つ以上上の役職の人に教わろうとしているということなのです。

あとは、今YAKINIKUMAFIA IKEBUKUROの店長の谷廣慎（たにひろ じん）と、あと和牛の刀・西新宿1号店のレンと、そしてステージパフォーマーのボニカが！！

来期の『人と金 経営塾』に入学するそうです！！

一応言っていいですか！？

『人と金 経営塾』は経営者向けの塾なのです！！

もちろん人材の採用とか育成とか組織マネジメントとかバリバリやりますよ🔥

そして資金調達だったりキャッシュフローだったりの勉強もあるのです。そこに入学してくるそうです。

年間数100万円の講座ですよ！！

それを会社員の給料で入学して学ぼうとなっているのです。

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▼生き生きと働く人には共通点がある
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これは今まで話した全員のエピソードに共通すること。

『すでに1個以上、上の視点で学ぼう』としているということです🔥

こういう人は、めちゃめちゃ生き生きと輝いているし、めちゃくちゃ成長しているということです。

これと反対が、一つ下の仕事をしている人たちは、どんどんモチベーションが下がって、赤字社員になったり問題を起こしたり不平不満をもつようになります💦

これは、僕がマクドナルド時代に嫌というほど見てきました。

例えば、ダメなお店の特徴として店長がアシスタントマネージャーといって一般社員の仕事をしていることです。

例えば、物を数えるインベントリーの仕事などをするのです。そして普通の一般社員は何の仕事をするかというと、お店の中でハンバーガー作ったりしているのです。

お店の中で社員がハンバーガーを作ると、アルバイトスタッフさんは何をするかというとサボります。

そして少しでも人が足りない時間があると社員が何か手伝ってくれないと言って、不平不満をもつようになります。

そうなのです！！組織というのはめちゃくちゃシンプルに説明すると、そこで働いている人間の心の矢印が上向きだと全体がポジティブで成長して結果が出ます🔥

人間の心の矢印が下に向くとどんどん空気が淀んで成果が出なくなって不平不満だらけになる ということなのです💦

これを管理するのが、管理職の一番大事な仕事！！

例えば一つの例なのですけど、僕が青森県弘前市のお店に転勤した時に店長として配置されました。

青森では、実はサテライト店舗といって平均月商が低いお店がオープンしていました。

大体テナントさんとして、イオンショッピングセンターの中に入っていたりするようなお店が多いのですけど、店長を配置できないくらい売上が低いのです。

だから、ほとんどの場合はアルバイトさんだけでその店舗を運営してもらわないといけないお店なのです。

僕は先にサテライト店舗がオープンし終わっていて、その後にサテライトではないドライブスルーのお店のオープンに僕が店長として行ったのです。

ドライブスルーのお店のグランドオープンの時に、店の中からなかなか離れられなかったのです。

だけどサテライト店舗を早く自立させないと、シフトが回らないのです！！

その時に僕がどうしたかというと、そのサテライト店舗で働いている高校生のやる気がありそうな、どちらかというとやんちゃでパワーがあり余っている男の子がいたのです。

高校生なんです！！会社として高校生はアルバイトマネージャーになれないのです！！

だから、これは時効だから言っているのだけど、例えばクローズシフトといってお店のお金の締め、キャッシュの締め、売上カウントをしたり、それを納金したりするお仕事。

これはアルバイトマネージャー以上しか行ってはいけないのだけど、僕はその男の子にこう言いました。

「あのさ、お前めっちゃ仕事のセンスがあると思っているんだよ。

本来だったら普通にアルバイトの仕事だけではなくて、アルバイトマネージャーの仕事もできるくらいのセンスが君にはあるのだけど……

だけどマクドナルドの規定としては、高校生はアルバイトマネージャーの仕事をしてはいけないというルールがあるわけ。

だからアルバイトマネージャーとしての責任は俺が取る。

けれども実際は高校生では本当は任せられない現金を締める、売上げを締めるという仕事、お前に教えてあげようと思うんだけど。

責任は俺が取る。代わりにその重要な仕事、本来なら他の高校生には任せられない仕事。

やってみないか？」

そう言うのです。

すると「えっ！？いいんですか！やります！！」となるのです。

そこから、その男の子らは元々やんちゃだったから、ハンバーガーを作るだけではなくて、少し裏でハンバーガーを盗み食いするような子だったのです。

だけど、そこからめちゃめちゃ真面目になって、めちゃめちゃ勉強して、どんどん成長していくということが起きます。

一応、ルール違反なので時効だと思ってお話ししているのですけど💦

1個上のタイトルの仕事を任せてあげると人はやはり責任感をもって人間的にも成長してものを見る視点も変わるのです。

実際、この男の子はそのキャッシュを締めるという業務を教えただけです。

それなのに、新人のスタッフが入ると「僕がトレーニングします！！」と、どんどん人材育成をする優秀なスタッフになっていきます。

1個上のタイトルの仕事を任せることによって、この店で働いていた大学生のアルバイトマネージャーの子は店長の仕事ができるようになる。

そして、このお店には社員が必要なくなっていきます。

そうです、そこで働いている人間の心の矢印が上に向くと生産性が上がるのです。利益も増えるのです。そして増えた利益をみんなの賃金アップに回していく。

これが、これからの人手不足時代、人の価値が爆上がりしている現代の一番重要な組織マネージメントの方向性なのです。

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▼心の矢印を上を向けて働こう🔥
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経営者と管理職の仕事というのは、メンバーに仕事を押しつけるのではなく『1個上のレベルの仕事をやってみないか』と、その気にさせるコミュニケーションを取ること。

これが管理職・経営者に求められている一番大切なスキルです。

そうではないと、ただの押し付けになってしまいます💦

このコミュニケーションのスキルを身につけて、ぜひメンバーさんがいつもよりワンタイトル上の視点で働いて、モチベーション高く生き生きと働けるチーム作りに取り組んでみてください。

うちのグループもどんどんみんなを上向きにしていきます🔥

今回は、会社員の人、メンバーさんがどんどん生き生きと輝いて働けて、しかもどんどん成長して、組織としても成果の出るマネジメントについてでした。

人がやはり、上を向いている時というのは生き生きしてるのです。

当たり前ですけど、例えば野球部があったとしましょう。

一つの高校は甲子園を目指している。

一つの高校はとりあえず練習をしている。

これは矢印が違うので、全然違うチームの雰囲気になっていく。

会社でも、きちんとこの矢印というものをマネジメントしないとならないということなのです。

これが例えばマクドナルドでいうと、アルバイトさんがアルバイトマネージャーの仕事をして、アルバイトマネージャーさんが社員の仕事をして、社員が店長の仕事をするようになると、店長は暇になるのではないですか？

そう思うかもしれませんが、基本的に組織の上のタイトルの人間のほうが自分で仕事を作ることができるプレイヤーなのです。

すると、その人が仕事を生み出すことによってチーム全体がさらに成果が出て、結局は賃上げ、時給アップにつながるということなのです。

例えば、うちの会社、東京カモガシラランドグループでいうと、トップは鴨頭嘉人で、No.2のポジションにいるのがヒロキングなのです。

つまりメンバーがヒロキングの仕事をどんどん奪うと、僕はどんどん企画を生み出すので、それをヒロキングに振るとヒロキングがちゃんと形にしていきます。

結果がめっちゃ出るから、みんなの年収が上がるという仕組みになります。

東京カモガシラランドは社員の平均年収1000万円以上の中小企業を目指していますが、これは組織全員が上向きだったら実現可能な目標です。

組織全体が上を向いて成長している状態というのは、全員がハッピーになる。

それくらい大切なお話でございますので、ぜひ管理職の人も、そして社員さんの人も、アルバイトさんも。

上を向いて自分が働けているかということを意識して、今日から現場で輝いて成長してあげてください🔥

それでは今日という最高の1日に……

せーのっ！

いいねー❤*\(^o^)/*

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ぜひ音声配信で聞いてみてください
鴨頭嘉人の朝礼（Voicy）

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＼ November 11, 2025

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散歩行こうかと思ったけど、生産性ないし家の掃除でもするかぁ🧹🧼 November 11, 2025