【AI時代】北海道札幌のまちづくり9【到来】 [無断転載禁止]©2ch.net

札幌の都心、郊外拠点などの開発・交通インフラのみならず
まちづくりの視点から多角的な話題をしようぜっ！ 都市の発展について語ろうよっ。
都市圏内はもちろん、道内の話題でもおk

その他、都市構造や機能集積などの観点から都市空間を多角的な視野からとらえ、
この21世紀における課題や展望を人口、土地利用、主要施設等を想定し、
そのために必要な規制、誘導、整備について、整理し、それらに基づき持論展開や情報提供、
提案など良識ある範囲で。

日本はこの20年GDPが伸びない。1995年あたりが国力のピークである。
日本の「1人あたりGDP」は、IMFが最近発表した2016年のデータで第30位に落ち込んでいる。
サービス業における1人あたり総生産を見ると、G7の平均が3万8193.3ドルであるのに対して、
日本は2万5987.6ドル。これはG7諸国の中でも最下位で。
この日本においてサービス経済化が進むが、とくに対個人サービスにおける労働生産性の低さが人材不足を招いている。
一方、全てのモノの即日配送が必要かどうかや、配送時間帯指定や再配達を無償で行う料金体系の是非など、
消費者側の意識や行動様式に関わる課題も多い。

また、マンションなど集合住宅が多くなった現在、各戸配送の負担も大きい。
マンション居住者には玄関先までの配送は便利だが、集合郵便受けや宅配ボックスまでで十分な場合もある。
｢軒先渡し｣か｢宅配ボックス｣かを選択できるようにし、宅配会社の時間と手間の軽減が図れる場合、利用者へのポイント還元などをしてはどうか。

今日において、人、モノ、カネのほか、時間や情報も経営資源である。
郵便でも速達料金があり、Amazonでは追加の配送料がかかる｢当日お急ぎ便｣がある。クリーニング店でも即日仕上げを希望すれば、割増料金が必要となるのが一般的だ。
消費者は｢利便性はタダではない｣ことを認識し、宅配業界は負担と便益の関係を料金に適切に反映されるのが本来の姿でもある。

米国と同じ「生産量」のサービスを生み出すために、「労働投入」が多すぎる可能性がある。
高度な教育を受けたオフィスワーカーの場合においても、人材供給が需要を上回っていたため、結果としてオフィスワーカーの価値が
相対的に下がり平均賃金は減少している。

サービスクオリティが低くはないが、それが価格に反映できていない。クオリティを上げても客単価に反映できない。
同業他社が多すぎるのも一因ではある。
市場において「他社が価格を下げれば自社も下げる」「他社がサービスラインナップを増やせば自社も増やす」
サービスラインナップが過度に多様化し、オーバースペックで生産性を下げる結果につながっている。
これらの行動の繰り返しで、競争が従業員どころか会社自身も疲弊させている。

サービス産業の中でも、特に「対個人サービス業」は、サービスの生産と消費が同時に行われるという特性がある。
対個人サービス業が提供するサービスは在庫が効かないものが多く、この点で製品在庫を持ち、
それを国内や海外に配送して販売することが可能な製造業と大きく異なる。
企業年齢が若い企業ほどTFPの水準が高く、この関係は小売業やサービス業で特に強い。
生産性向上のために新規企業の誕生とその成長が重要な役割を果たす可能性があることを示している。

日本では、人生設計は仕事ベースになっている。仕事以外にアクションになかなか踏み切れない。
だからといって仕事好きかといえば、楽しんで仕事する人間が異様に少ない。
新しい刺激を与えることが目的なら、労働時間を短縮して、自分の時間を増やし多方面から経験できる環境づくりをする。
そこから、新たな人脈アイデア構築、共創が生まれ、仕事にもいかされる。それに雇用以外で得られる利益をより享受できる。
スタッフそれぞれのスキルやサービスに対する意識が向上し、効率的な内容へ変更する提言や参加意識が高まる。

ワンステップ上の挑戦をする意欲があればいいでしょう。「人と繋がっていたい」という連帯感を大切にしているのであれば、
効率よくコミュニケーションが取れる方法が見つかるかもしれない。
ワクワク感を得たいのであれば、1つの分野にこだわらない広い視野が身につくであろう。

人生設計の中にある1つの目標に固執してしまい、それが上手くいかなくなってしまったとしても「今まで培ってきたモノが無駄になってしまう」
とか「これまでの努力が水の泡になる」と言っては次のステップへ移行できない。
そんな時こそ「人生設計は変更してもいい」と心のゆとりを持つことができれば、新たな可能性を発見できるかも。
こういう考えは、SNS世代の割合がふえると普及してくるであろう。

ドイツは好景気のため、多くの企業が深刻な人材不足に悩んでいる。「インダストリー4.0」という工業生産のデジタル化計画が、
ドイツの成長戦略として注目されているが、IT技術者の人材不足により、遠くインドや東欧などから人材を受け入れている。
残業時間を銀行口座のように貯めて、有給休暇などに振り替えられる。この口座がプラスである限り、好きな時刻に出社し、
好きな時刻に帰ることができる。ドイツの年平均労働時間は1371時間（日本は1719時間）とかなり短いにもかかわらず、
労働生産性は日本を約46％も上回っている。

製造業では当たり前のように行われている「見える化」や「標準化」は、サービス業では導入が遅れており、
属人化によるバラツキが発生している。
カイゼンの方法を知り、業務のムリ、ムダが無くなり単位時間あたりの価値を増大させるという成功体験を積む。
これって、3次産業の生産性向上にもつながるだろう。「人材ミスマッチ」は解消されるようになる。

業界の人出不足に対して、自動運転車の導入やドローンの活用、共同配送や駅の宅配ロッカーの設置促進、
物流倉庫の機械化やＡＩ化が進行している。
これまで人が携わってきた業務の一部を代替することで、業務効率・生産性向上の可能性や、これまで人が携わることが
できなかった業務を担うことで、新規業務・事業創出の可能性を秘めていると予想される。

今求められているのは、短期的には、超人出不足である生活に直接かかわる人海戦術に対応できる人材である。
中長期的には、外国での勤務、経験があって、コンピューターの初歩的なプログラミングができて、
数学と経営学を修めたような高学歴の人材。企業はこうした人材を勝ち取るために激しい競争を行っている。
今後、この日本においても、小学校でも教科としての英語やプログラミングの授業が始まる。

ワンステップ上の挑戦をする意欲があればいいでしょう。「人と繋がっていたい」という連帯感を大切にしているのであれば、
効率よくコミュニケーションが取れる方法が見つかるかもしれない。
ワクワク感を得たいのであれば、1つの分野にこだわらない広い視野が身につくであろう。

人生設計の中にある1つの目標に固執してしまい、それが上手くいかなくなってしまったとしても「今まで培ってきたモノが無駄になってしまう」
とか「これまでの努力が水の泡になる」と言っては次のステップへ移行できない。
そんな時こそ「人生設計は変更してもいい」と心のゆとりを持つことができれば、新たな可能性を発見できるかも。
こういう考えは、SNS世代の割合がふえると普及してくるであろう。

ドイツは好景気のため、多くの企業が深刻な人材不足に悩んでいる。「インダストリー4.0」という工業生産のデジタル化計画が、
ドイツの成長戦略として注目されているが、IT技術者の人材不足により、遠くインドや東欧などから人材を受け入れている。
残業時間を銀行口座のように貯めて、有給休暇などに振り替えられる。この口座がプラスである限り、好きな時刻に出社し、
好きな時刻に帰ることができる。ドイツの年平均労働時間は1371時間（日本は1719時間）とかなり短いにもかかわらず、
労働生産性は日本を約46％も上回っている。

製造業では当たり前のように行われている「見える化」や「標準化」は、サービス業では導入が遅れており、
属人化によるバラツキが発生している。
カイゼンの方法を知り、業務のムリ、ムダが無くなり単位時間あたりの価値を増大させるという成功体験を積む。
これって、3次産業の生産性向上にもつながるだろう。「人材ミスマッチ」は解消されるようになる。

業界の人出不足に対して、自動運転車の導入やドローンの活用、共同配送や駅の宅配ロッカーの設置促進、
物流倉庫の機械化やＡＩ化が進行している。
これまで人が携わってきた業務の一部を代替することで、業務効率・生産性向上の可能性や、これまで人が携わることが
できなかった業務を担うことで、新規業務・事業創出の可能性を秘めていると予想される。

今求められているのは、短期的には、超人出不足である生活に直接かかわる人海戦術に対応できる人材である。
中長期的には、外国での勤務、経験があって、コンピューターの初歩的なプログラミングができて、
数学と経営学を修めたような高学歴の人材。企業はこうした人材を勝ち取るために激しい競争を行っている。
今後、この日本においても、小学校でも教科としての英語やプログラミングの授業が始まる。

自由研究や習い事、総合学習の一環として、たとえば、自動運転のラジコンカーとかロボットを制作してみる。
設計→試作→評価→報告という実際の開発の仕事の流れを体験していただく。

自分でロボットを組み立てて、プログラミングで制御できる教育ロボットキット。
工具を使わずに3種類以上の異なる形状に組み立てられる。組立て・操作ともに簡単にチャレンジできる設計になっているので、
楽しみながら子どもの論理性や創造力を育むことができる。

自分の手で実際にコードを書く体験を伴うプログラミングを行う。少しずつ課題を与えていく。
まっすぐ走らせることから、障害物があったら角度を変えて走る、ある部屋からある部屋までたどりつくなど・

実際の自動運転開発において、深層学習を使ったAIによる制御が注目されている。
合流や追い越しといった、他車両との協調が不得意であり、他車を配慮した制御が必要な運転シーンへと対応させる
学習方式の確立が課題になっているという。

たとえば、合流シーンの運転制御は、減速、停止、周辺を確認しながらの発進、合流先の車両への追随などの制御要素によって実現しているが、
このような一連の制御要素をAIに学習させようとした場合、合流先車両への追随を改良すると、減速・停止の動作が劣化すると
いった過学習の現象が起こりえるという。

あるいは、こちらは筐体などのハードの設計になるが、ここは、ブロックでもいいと思う。
または少し発展させて、3DCADでソフトを使って、マウス操作を中心に立体のカラーパーツを組み合わせながらデザインをする。
3Dプリンタで出力してパーツを作成する。
3D プリンタは全ての形状のものを出力できる訳ではなく，不向きな形状もあるため万能ではない。
極端に細い部分がある形状や突起物がある場合、積層タイプの3D プリンタの場合は下部から支えられている形状のみ出力可能である。

動かなかった時、どこに原因があるかを探ることが必要である。
そのためには捉えた現状を正しく分析、評価した上で理解し、問題の原因を追究するとともに、今後どのような状態にもっていくか。

そして、年齢が上がるにつれ低コスト化、低消費電力化、耐環境性など、あまり学校で扱われない分野でのアプローチを試みる。
物理学では、複雑な現象をある単純な物に置き換えて、理論を構築する「モデル化」が頻繁に行われる。
当該目的に合致した部分のみ特徴を取り出し、あとの枝葉を切り捨てるということだ。
この枝葉が発生する要因を考え、これを定量化していき、OKかどうかの判定をしてく。
こうした物理を理解するには、微分方程式・偏微分・全微分・外積など、大学初年度の数学は必須であろう。
抽象的でとっつきにくい面もあるというかそうさせている。

空間認知能力向上にもつながる算数の立体、理科においては、任意の倍率や視点から構造を確認する事で理解度が上がると考えられる。
DNA のらせん構造や，細胞の構成など、社会の地形の場合では，実際に現地に行ったとしても、平野，盆地等，視界の範囲内で全てを
見渡せない事も多く，理解できない事が多い。
しかし、3Ｄデータでは拡大縮小だけではなく、高低差の倍率も変更できるため地形を立体として認識しやすくなる。
様々な教科で3D が有効な場面があるが、2D の情報から3Dへの頭の中での展開がしやすくなることで、理解を容易にする。