受験する学校選び２

栄東が前受校として名前が挙がってきてからもう長いので、今更急に上がるということはないし、広尾に至っては国医が多いわけではないのと偏差値的には20年時点で駒東早稲田海城までとはいかずともそれに近い水準まで上がっていてこの状態なので国内進学のノウハウが弱いと言わざるを得ない。海外大にはもちろん最適校であることに間違いないが。

マネージャーの力量が低くて指示が適当でも、成果物のクオリティ、納期が帳尻が合ったりしてしまう。日本の企業も、雇った人間の追跡調査をしっかりやっているのでしょうか？外資は事細かに分析して、どういう属性で採用した人材がその後会社に利益をもたらしたかをデータ化し、それによって採用計画を決めます。有名なのが、フェルミ推定を利用しての採用です。IT大手のマイクロソフトやgoogleが採用して、話題になりました。日本にピアノは何台あるか、のような、答えがはっきりしない問題に対して、様々な知識を元に推定して答えを出す試験方法です。確かに、これが出来る人間は、外資が重視する論理的思考に強いので、一時期多くの企業に採り入れられました。日本でも追随する企業が結構ありました。

広尾は直近１０年間で偏差値１０程度上昇しており、医学部の合格実績も増加傾向で、東大実績はのびていく可能性が高い。

栄東はＳ80％偏差値５０程度だったのが、今年は５３程度となり、併願校から難関校になりつつある。今年はじめて医学部100人以上と年々増加傾向であり、東大合格実績ものびる可能性がある。

日本はデータドリブンな国ではないんですよ。
過去のデータを蓄積して、そこから教訓を求めて試行錯誤して新たな開発をしていく、ということには強くない。
そんなことをするよりも、外国の成功した事例を真似する方が効率的だし早い。
キャッチアップ型と言われますが、それで成功してきたんです。
平成のはじめには、日本はフロントランナーなので最早キャッチアップ型から脱却すべき、と言われましたが、できないものはできない。
令和の今は、日本の先進性が落ちてきて、再びキャッチアップ型が効力を発揮するようになったので、また暫くは成功すると思います。

ああ。
元の文は私の書いたものではありませんし、意味もないのですが。

あなたの文章単体としてレスしますね。
ここは少し整理した方がいいと思いますよ。

日本がキャッチアップ型で大きな成功を収めた、という点には異論ありません。ただ、それを現在の日本のイノベーション能力の説明原理にまで拡張すると、かなり危うくなります。

そもそもキャッチアップとデータドリブンは対立概念ではありません。外国の成功事例を模倣するにしても、自国で何が効いたのか、どこで失敗したのか、どう改良すれば優位性を持てるのかを検証するには、結局データと実験が必要です。

日本の問題は、研究開発そのものが弱いことではありません。OECDによれば日本のR&D支出はGDP比3％台でOECDでも非常に高い一方、その成果が生産性や新規事業へ十分に波及していない。企業R&Dも大企業・製造業に集中し、大学・スタートアップ・海外研究ネットワークとの接続が弱いことが問題とされています。特許も多いものの、既存技術の漸進的改良に偏る傾向が指摘されています。

日本は、データも研究能力も技術者もない国ではありません。むしろ投入量は大きいのに、それを新陳代謝と事業化に変換する仕組みが弱い国です。

ここをキャッチアップ能力の復活だけで説明すると、重要なところを取り逃がしますよ。キャッチアップは既知の技術フロンティアとの距離があるときには非常に強い。しかしフロンティアに近づけば、模倣対象そのものが存在しなくなる。そこで必要になるのが、探索、失敗、基礎研究、起業、組織間移動、海外との接続です。

実際、OECDの2026年調査でも、日本のデジタル競争力やデジタル技術の普及には課題が残る一方、オープンデータの利用環境そのものは改善しています。問題はデータが存在しないことより、データや研究成果を組織の意思決定と生産性向上に接続する能力でしょう。

なので、令和の日本が再びキャッチアップで暫く成功する、という見方には私は慎重ですね。既存技術を安く、上手く、確実に実装する領域ではまだ強いでしょう。しかしAI、半導体、ロボティクス、バイオのようにフロンティアそのものが動いている領域では、模倣戦略だけでは追いつけません。

過去の成功モデルをもう一度回すことと、過去の成功モデルから脱却できないことは、似ているようで全く違います。日本の本当の課題はキャッチアップ能力の復活ではなく、キャッチアップで蓄積した技術力をフロンティア型のイノベーションへ変換できる制度と組織を作れるかだと思いますよ。

フロンティア型は無理だと思います。
身も蓋もありませんが。
狩猟民族はリスクを取って戦わなければ生き残れませんが、農耕民族は安定して収穫が得られるのでリスクをいかに最小化するかを考えます。リスクを最小化しつつ、一歩一歩改善していくのが農耕民族の強みです。
ここの親御さん達もそうだと思いますが、お子さんには、リスクを取って借金して起業するよりも、医者とか弁護士とかを目指させたいでしょう？
それが日本人です。

農耕民族だからフロンティア型は無理、という説明は、さすがに文化論に寄り過ぎていると思います。

そもそもリスクを嫌う国民性と、フロンティア型産業を生み出せないことは別問題です。日本企業でも、半導体、ロボット、自動車、素材などで相当に大きなリスクを取ってきたわけで、日本人が本質的にリスクを取れないという話ではありません。

そして医者や弁護士を例に出すのも、AI時代には寧ろ逆効果だと思います。

私は以前から、AIに最初に大きく駆逐される専門職の一つが医師・弁護士だと言っています。もちろん明日から職業そのものが消えるという意味ではなく、資格者が担ってきた知的業務の相当部分が機械化されるという意味です。

実際、日本の裁判所でも既に民事裁判で生成AIの実証・検証が行われ、当事者間の主張整理などには一定の利用可能性が確認されています。最高裁も、裁判官の判断作用そのものへのAI利用には否定的ですが、裁判事務の補助としてのAI活用は今後も検討すると明言しています。

つまり、親が安定していると思って医師や弁護士を選ばせること自体が、AI時代には必ずしもリスク最小化にならない。

ここが重要です。

農耕民族だから安定を選ぶ、という説明ではなく、人間が安定していると思って選んだ職業そのものをAIが安定職ではなくしてしまう可能性がある。

だから必要なのは、リスクを取るか取らないかという古典的な二択ではなく、技術によって何がコモディティ化し、どこに新しい価値が生まれるのかを見極める能力でしょう。

農耕民族だからフロンティア型が無理なのではなく、過去に安定していた職業を安定だと思い続けることの方が、AI時代には大きなリスクだと思いますよ。

＞農耕民族だから安定を選ぶ、という説明ではなく、人間が安定していると思って選んだ職業そのものをAIが安定職ではなくしてしまう可能性がある。

そんなことは、頭ではわかりますよ。頭ではわかっても、ここで見ればわかるように、｢これまで安定した職業であった｣医者や弁護士を目指させたい親が殆どなわけでしょ？　
狩猟民族は、日々、獲物が捕れるか捕れないかの生き方、農耕民族は、一年間のスケジュールに則って決まった進め方で安定して食料を獲得していく生き方。
長年我々のDNA に染み付いた国民性は変わりませんよ。
その結果、ゆでガエルになるかもしれませんが、変わらないものは変わらない。