インデックス投資家からの脱却 (アンチインデックス)

インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。

Category: ブログ

「ビジネスにはきちんとした計画が必要で、顧客やマーケットへの深い理解とそれに基づいた計画が必要」
などという一般的なビジネス書とは完全に方向性の違う本。

まともな大企業(本書では正規軍と呼んでいる)が行うビジネスであれば、もちろん上記のような計画が必要だが、SNS等を駆使した個人事業だと全く必要ないと述べている。
無名の個人事業だと、炎上やコンプライアンスに気を付ける必要は無いどころか、失うものすらないのだから、無料で使えるSNSは炎上上等で使え等。

また、正規軍と同じ「相場で仕入れて相場で売る」などのビジネスは負け確定であり、相場を無視した市場のバグを狙えと述べている。

いちいちご尤もと思える部分が多く面白かった。
特に自分が何の事業を起こすわけではないのだが。

なお、単なる会社員でも会社内のバグを狙えばコスパの良いゲリラ戦術は可能と述べているので万人向きか。

平行して難しそうなビジネス書を読んでいるのがあほらしくなった。



「普段絶対に読もうとは思わない本を読もう」と思って読んだ本
著者の橘令氏への事前の印象は"うさんくさいおっさん"ぐらいしか無かった。

読んだ感想はまあまあマトモだった。
ただ、想定読者層が高校〜大学生辺りのようなのでかなり平易な内容に終始していたので金を払ってまで読む必要は無かったと思う。

内容は
「人的資本、金融資本、社会資本をバランス良く築いて幸せになろうぜ」というもの。
当たり前の事が当たり前に書かれていた。

木嶋佳苗が3回目の獄中婚というニュースを聞いて、なんであんなに木嶋佳苗を好きになる男が現れるのか疑問に思って読んでみた本。
木嶋佳苗については、さんざん語りつくされているが、「もう一人の木嶋佳苗」といわれる「上田美由紀」については言及しているメディアはあまりない。
本書は上田美由紀に焦点を当てたルポである。
上田美由紀は木嶋佳苗とおなじく、端的に言えばデブ・ブス・中年であり男性が虜になるような外的要素は特にない。
また、事件は鳥取県で発生したが、鳥取県という田舎で6人という人間が巻き込まれたというのも県警始まって以来の大事件だという。
なぜ、多くの男性が惹かれたのか男性として疑問に思い取材したという。

本書の著者は左巻きとして知られているようで、そこは差し引いて読まないといけない箇所もあるが
・徹底した現地取材
・拘置所への本人への突撃
・容疑者の元交際相手への突撃取材
などジャーナリスト魂は感じる。本書を見る限りアポなし突撃ではなく、アポ取りのうえ丁寧な取材をしているようだ。

結論として、なぜ上田美由紀という女に多数の男が惹かれたのかというと
「居心地の良い空間を作るのが上手い」
という一言に尽きるように思う。
あとは、荒唐無稽な嘘をつき相手を振り回して依存状態を作るという、相手の精神状態をコントロールする術を自然に身に着けているようだ。
読売新聞鳥取支局の妻子持ちのキャップなどは、真面目ゆえに嘘(妊娠したなど)に振り回され死んでしまった(自殺or他殺の結論は出ていない)
また、妻子持ち警察官も被害に合い死んでいる。
妻子持ちといえど、油断は禁物であり俺はスナックなんぞに行かないぞと心に誓った。


以前、"AI(笑)プログラミングをしての感想"という記事の中で
"プログラミングより「使えるデータ」を集める方が大事"
"業務適用へのハードルは高い"
という事を書いた。
これについて少し書いてみようと思う。
まず、業務で使うデータはその企業内の機密情報であることが多い。特に私がやったような画像認識を業務に応用しようとする場合は、ものすごい個人情報を含んだ画像を処理することになる。
私が以前勤めていた銀行業界の業務の中で画像認識が必要な場面は
・本人確認書類の確認(免許証、保険証etc)
・印鑑照合
がある。
まず、本人確認書類の確認について免許証を例にあげてみよう。
金融機関に限らず、免許証などの公的書類で本人確認を行う業務は多い。
今の業務フローだと、いちいち人の目で免許証の原本またはコピーを確認して、免許証番号や住所などをデータとして顧客管理台帳などに入力している。
免許証自体はフォーマットが決まっており、いちいち人の目で確認しなくても免許証番号や有効期限、住所などの確認はAI(笑)を使って自動化できるように思う。
しかし、ネット上に学習に必要な生の免許証画像データなどは出回っていないので、少なくとも自社で十分なデジタルの免許証画像データを持っている企業でないと、そもそもAI(笑)導入以前の問題である。
また、運よく(?)自社で機械学習させるに十分な量の免許証画像データを保有していたとしよう。
そして、AIプロジェクトが上手く進行し99.9%の精度で免許証による本人確認業務が実装できたとする。
しかし、99.9%の精度では「本人確認」という業務においては不十分である。
なぜならば、法律上100%の精度での本人確認が求められているからだ。
例え精度が99.999%であっても問題である。
誤って本人識別をしてしまった0.001%に反社会的勢力が紛れ込んでいたら行政処分を受ける(銀行の場合)。
ということで、リスクを排除するには、AI(笑)だけでなく、人の目や別のシステムによるダブルチェック、トリプルチェックが必要となる。
これでは何のためにAI(笑)を導入したのか訳がわからない。
AI導入をする前より業務フローが増えるという訳の分からない事になる。

このような問題を解決するには、
・そもそも人間中心の業務設計をやめる
・公的書類を完全にデジタル化(機械が読み取りやすいデジタルデータに)する
など、人間中心の社会を止める必要があると思うが、もちろんそんな事は不可能なのでAI(笑)はほとんどの職種で普及しないと思う。


原理的に100%の精度を求められていない業務(トランザクションレンディングにおけるスコアリング)や、後から訂正すればOKな業務(些末なネット記事作成)には導入され普及するだろうが。

社畜として常に転職案件を探しているが、自分なりの会社の選び方の基準が固まってきたので思いつくままに書いてみる。

1:自分が得意とする職種が手薄な業界・会社を選ぶ
これはなぜかというと、同じ仕事をするにしても社内での重宝のされ方が違い、結果として労働負荷がかなり変わるから(個人の感想  エビデンス無)。
例えば、統計が得意な人が、私が以前勤めていたような臨床統計解析部署に転職したとしよう。
すると当たり前だが、周りは一定レベルの統計知識を持っており、ある程度の事は「出来て当たり前」と思われ、評価されにくい。
また、扱う業務の詳細を周りも上司も分かっているため、Aという業務を行うのに必要な労力がおおよそ10時間ぐらいであると試算される場合、その通りの時間内に終わらせることを求められる。
そして、その時間内に終わらせることが出来ても特に評価されない。
つまるところ、周りと差がつきにくく、昇給という果実を得る確率が低くなりがちだ

だが、同じ人がジャパニーズ文系が多い会社内の統計的な分析が必要な部門に就職した場合
・周りが分析業務の業務負荷をよく分かっていない。
・能力が相対的に周りより優れているので評価されやすい
という事象が起こりやすくなる。

"周りが分析業務の業務負荷をよく分かっていない"ということは
→10時間で終わる業務に20時間かけても文句を言われない。15時間で終わらせても褒められる
などの事象が発生し、業務負荷が低くなり
「賃金/(労力+ストレス)」
で計算されるコスパが良くなる可能性が高い。
"能力が相対的に回りより優れているので評価されやすい"は文字通りである。


今回は私の行っている統計分析関連の職について述べたが、別に営業でも経理でも一緒だと思う。
技術人材には力を入れているが、セールスがあまり上手くいっていない会社に営業職として入る
であるとか
セールスと技術で成長してきたが、経理や内部事務などの間接部門の機能が弱い会社に経理として入社する。
という場合にも活かせるのではないかと考える。
要は需要と供給である。
労働市場はかなり非効率的な市場ではあるので、上記のような単純な図式は成り立たないと思うが、私の感覚的にはかなり使える指標であると思う。


2:儲かっている会社に就職する
赤字の会社は就職先としてもちろん論外なのだが、同じ儲かっているのでも儲かり方に違いがあるので見極めようという話。
私が転職先を見る際、儲けの指標として見ているのは「経常利益/従業員数」である。
この数値が最低でも200万円ぐらいは欲しいと考える。
なぜなら、「経常利益/従業員数」が大きいほど業績に陰りが出たときのボーナスカットなどの確率が小さくなるであろうと思われるから。
また、「経常利益/従業員数」が小さいと、賃上げに回す原資がもう無い企業とも考えられる。
このような企業は目先の平均賃金が高くとも要注意である。

転職案件として見た、以下の企業で「経常利益/従業員数」を大まかに計算した結果、以下の通りとなった。(計算には連結数字を用いた)
優良大企業と認識されている企業でも案外儲かっていないものである。
もしくは窓際族などの働かないおっさんを大量に抱えており、人件費負担が重すぎる企業なのかもしれない。

Panasonic  約100万円/1従業員
コニカミノルタ 約100万円/1従業員
神戸製鋼 約100万円/1従業員
Monotaro 約290万円/1従業員

指標的に転職してもよいかなと思えるのはMonotaroだけである。
もちろん平均年収を見ると、Panasonicやコニカミノルタの方が高いのだが。

投資的な観点で見た場合、「経常利益/従業員数」の数値が大きい企業は賃金に回せる原資があり、優秀な人材を囲い込んだり、採用したりという力が強いかもしれないという仮説も成り立つ。
技術が重要なTech企業などに投資する際に役立つ指標かもしれない。
もしくは逆に「経常利益/従業員数」の数値が小さい企業は賃金カットをする余力が大きく、賃金カットによる業績急回復の可能性が大きい企業なのかもしれない。
かなり大雑把な指標なので各企業のコスト構造をきちんと把握しないと役に立たないとは思うが


あとは、勤務先の環境
・人間関係
・PC環境
・コンプライアンスにうるさいかどうか
・平均残業時間
などを考慮すべきだが、求人票からは読み取れないし、求人票には嘘を書いている場合もある。
その部分は賭けになるので、転職口コミサイトなどで情報を得ておく必要があると考える。

↑このページのトップヘ