インフラの維持と故障とコストと保険と証券化

関東下水インフラファンドというアイデアについて

現状と課題

2025年1月時点で、下水道インフラに特化したファンドは広く流通していません。

下水道インフラファンドを立ち上げる上での課題として以下が考えられます:

1. 法制度の整備
2. 投資家の理解促進
3. 収益性の確保
4. リスク管理

潜在的な利点

関東下水インフラファンドには以下のような利点が考えられます:

1. 社会インフラへの民間資金活用
2. 自治体の財政負担軽減
3. 投資家に安定的な収益機会の提供
4. 下水道設備の効率的な維持管理・更新

実現に向けての課題

このアイデアを実現するためには、以下の点に取り組む必要があります:

1. 官民連携(PPP)の枠組み構築
2. 収益モデルの確立
3. リスク分散メカニズムの導入
4. 投資家への啓発活動

結論

関東下水インフラファンドは革新的なアイデアですが、実現には多くの課題があります。
しかし、高齢化するインフラの維持管理という社会的課題に対する有効な解決策となる可能性があります。慎重な検討と段階的なアプローチが必要ですが、将来的には有望な投資先となる可能性があります。

青年会議所に入ったほうがいいよ、という話

先日、青年会議所のシニア会の新年会に参加して、後輩のメンバーと青年会議所という組織のついて話したりしました。

JCだけでなく商工会とか、いろいろな確かに会員数の減少は課題ですが、それ以上に青年会議所の活動の価値と可能性をってなんなんだろうねと、そういう話をしたわけです。

で、これは今から随分前の自分が現役メンバーだったことの話。

阪神・淡路大震災の時のこと、自分は入会して2年目くらいだったかな。テレビが伝える震災の現場ニュースを見てなにか力になりたいと、一人でボランティアに行くことにしたのですよ。で当時の下関青年会議所の理事長が背中を押してくれて、カンパとかしてもらって、いろいろ活動をしたのだな。

で、時が経ち現在。

災害が起きた時、自分が真っ先にチェックするのはその現地の青年会議所のホームページなんだよ。

というような話をしました。

で、現役メンバーに言うわけですよ(ちょっと偉そうですけど還暦間際のジジイなので許してください)

「なんでだと思う?」

みたいな感じで、

で、まぁ相手の答えを聞く前に、自分で答えてえしまうわけですよ(お酒も入ってるし、まぁ語りたくなるのがジジイの習性だ)

「それは、青年会議所メンバー(Jaycee)が同じ志を持つ仲間だからだよ。

綱領にあるように、
「志を同じうする者、相集い、力を合わせ」る。この言葉に、私たちの本質が詰まってる。

青年会議所のメンバーであるということは、無条件の信頼関係をがあるっていうこと。

街のために奮闘する仲間たち。その思いは、言葉を交わさなくても伝わる。

ただ青年会議所のメンバーだっていうだけで、つながりとか絆がもててしまえるんだな。

例えば、ものすごい災害がおきたとする。

その被災地でクラウドファンディングが立ち上がったとして、◯◯青年会議所と別の団体が活動していたら、やっっぱり青年会議所を応援するよね。

それは、私たちが築き上げてきた信頼の証があるってことやん。

この信頼の結びつき、志によるつながり。

これこそが青年会議所の真髄であり、メンバーでなければ体感できない宝物なんよ。

この素晴らしい経験を知らないのは、本当にもったいない。

だからこそ、私たちはもっと多くの仲間を迎え入れ、この感動を共有しないといけん。

青年会議所での経験は、きっと人生を豊かにし、社会に貢献する力を与えてくれる。

これはやったものにしかわからんよね。」

というような話を酔っ払ったジジイがしたのであった。

30年前とか30年後とか

三十年前は二十八歳だった。
三十年後は八十八歳という年齢、それが五十八歳。

今から三十年後は生きているかどうか微妙なことろだ。

もしかしたら自分はもうこの世には生きていないかもしれない。

五十年後になると、その時は108歳ということになる。
たぶん死んでいると思う。
だからそんな先の話はあんまり考えても意味がないように思う。

20年後はどうだろうか、

20年後は78歳だ、仕事ももしかして現役で、引退したくてもなんだかんだで出来ていないかもしれない。

15年であれば73歳だから、その時の自分は、どんなジジイになっているのか、あるいはどんなジジイになりたいかっていうのがなんとなくイメージできそうな気がする。

目指しているのはダニー・トレホみたいな感じになりたかったりもする。

2025年以降は日本の少子高齢化もどんどん進んで人口減少がめっちゃ進む感じになっていくのは間違いない。

30年後に50歳になる人間と、30年後に80歳になる人間とどちらが社会をよくするのかっていうモチベーションを考えてみると優先順位やなんかは違うのだろうし、なんとなく50歳だと30年後のこととか気にしないかもしれない。

人口推移のGraphを見ると、明治維新以後150年かけて増えてきた人口が、150年かけてもとに戻るっていうことなんだろうなってのはわかる。

人の数は同じくらいだけれども、年齢の構成がぜんぜん違う。

高齢者がめっちゃ多くて、若い人がすごく少なくなるのだ。

明治維新のような社会変革が、起きるのだろうか?

1945年の50年後が、2005年なのだ。
そして2005年の50年後が2055年ということになる。
2055年までがあと30年であり、つまりは今から30年後ということになるのだ。

コツコツと蓄積していくという戦略はやはり正しいのだが、蓄積するもの、その手段なんかを間違えてしまうとどうしようもないのでしょう。

SOLVEの法則

ITリテラシーってどういうこと?ということでAIに書き出してもらったのだ。


ITリテラシーを高める「SOLVEの法則」

現代社会では、ITリテラシーが高いか低いかで、生産性や競争力に大きな差が生まれます。特に、繰り返しの作業を効率化する力は、仕事を劇的に楽にする鍵です。ここでは、そのプロセスを「SOLVEの法則」として整理しました。

また、この法則を体感できる具体例として、エクセルを使った作業を取り上げて説明します。


1. Spot(問題を見つける)

最初のステップは、現状の作業の中で非効率や問題点を見つけることです。例えば、エクセルで同じ作業を繰り返しているとき、「この作業をもっと簡単に短時間で効率的にできないだろうか」と疑問を持つところから始まります。この課題意識が解決への第一歩です。


2. Observe(手順を観察する)

次に、自分が行っている作業を冷静に観察します。たとえば、エクセルで毎日似たようなデータをコピー&ペーストして計算している場合、その手順を分解し、「どの部分が非効率か」「どの操作が繰り返されているのか」を具体的に把握します。


3. Learn(解決方法を調べる)

問題点を特定したら、効率化の方法を調べます。たとえば、検索エンジンやChatGPTを活用し、「エクセル マクロ 簡単 自動化」といったキーワードで情報を収集します。または、「特定の操作を自動化する関数やマクロが使えるか」といった視点で探索します。このステップでは、現代のテクノロジーを最大限に活用することが重要です。


4. Validate(方法を実践し検証する)

調べた方法を実際に試してみます。例えば、エクセルのマクロを使って同じ操作を自動化し、時間短縮を図る取り組みです。試行錯誤しながらも、「自分に合った効率化」が見つかるまで改善を重ねます。


5. Enhance(効果を得て改善する)

実践の結果、効果を確認します。エクセル作業で1時間かかっていた処理が10分に短縮できたとしたら、その成功体験を次の課題解決にも活かします。このようにして、自ら学び、進化するサイクルを構築していきます。


SOLVEの法則を日常に活かす

「SOLVEの法則」は、エクセル作業に限らず、ITツールや仕事の効率化全般に応用できます。単にITツールを使いこなすだけでなく、問題解決に取り組む姿勢そのものがITリテラシーを高める鍵です。

あなたも今日から「SOLVEの法則」を活用し、日常の課題を解決してみませんか?


 

うそをうそであると見抜ける人でないと難しい。

2000年5月、西鉄バスジャック事件が日本を震撼させました。

この事件の報道をきっかけに、当時23歳だった西村博之(通称:ひろゆき)氏が、テレビ朝日の「ニュースステーション」に出演し、「うそをうそだと見抜ける人でないと(掲示板を使うのは)難しい」という名言を残しました。

この発言は、ひろゆき氏が運営していた「2ちゃんねる」という匿名掲示板サイトに関連して出たものです。
事件の犯人が2ちゃんねるに犯行予告を書き込んだとされていましたが、実際にはその真偽は確認されていませんでした。

この事件を通じて、インターネット上の情報の信頼性や、ユーザーのリテラシーの重要性が浮き彫りになったのです。あれから約25年が経った今、この言葉は人工知能(AI)時代にも当てはまります。ChatGPTやその他の生成AIを使いこなすには、やはり「うそをうそだと見抜ける」能力が必要不可欠なのです。

AIは膨大な情報を学習し、人間のような自然な文章を生成できますが、時として「ハルシネーション」と呼ばれる現象を起こします。

これは、AIが事実とは異なる情報や、存在しないデータを自信たっぷりに出力してしまうことを指します。

例えば、AIに「日本の首都はどこですか?」と聞けば正確に「東京」と答えるでしょう。しかし、「日本の首都は大阪ですか?」と聞くと、「はい、日本の首都は大阪です」と答えてしまう可能性があるのです。
これは、AIが質問の内容を肯定的に捉え、それに合わせた回答を生成しようとするためです。
AIが「嘘」をつく理由はいくつかあります。
まず、AIの学習データが2021年9月までのものであるため、最新の情報を反映していない可能性があります。
また、学習していないデータについては、既存の知識を基に推測して回答を生成するため、誤った情報を出力することがあります。
さらに、質問者の質問の仕方によっても、AIの回答の精度が大きく変わってきます。

では、AIの「嘘」を見抜くにはどうすればよいでしょうか。
まず、AIの回答を鵜呑みにせず、常に疑問を持つ姿勢が大切です。
また、同じ質問を別の方法で何度か行い、回答の一貫性を確認することも有効です。
さらに、AIの回答を他の信頼できる情報源と照らし合わせて確認することも重要です。

一方で、AIからより正確な回答を引き出すためには、質問の仕方を工夫することが効果的です。
例えば、「〇〇について3つの要点を挙げてください」や「〜文字以内で説明してください」といった具体的な指示を加えることで、より的確な回答を得られる可能性が高まります。
また、質問に背景情報や文脈を加えることで、AIがより適切な回答を生成しやすくなります。
結局のところ、AIも「バカとハサミは使いよう」ということなのです。
AIは非常に強力なツールですが、それを使いこなすのは私たち人間です。
AIの特性を理解し、その長所を活かしつつ、短所に注意を払いながら使用することが重要です。

ひろゆき氏の言葉は、インターネットの黎明期に発せられたものですが、AI時代の今日でも色あせていません。む
しろ、その重要性は増しているとも言えるでしょう。
情報を批判的に見る目、うそを見抜く力は、これからの社会を生きていく上で必須のスキルとなっていくでしょう。
AIとうまく付き合っていくためには、私たち自身が賢くなる必要があります。
うそを見抜く力を磨き、AIを適切に使いこなすことで、AIは私たちの強力な味方となり、より豊かで創造的な未来を切り開く助けとなるはずです。

そして、そんな未来を作り出すのは、他でもない私たち人間なのです。

「私たち人間なのです」なんて締めていますが、この文章はAIによる出力です。

 

「再生 西鉄バスジャック事件からの編み直しの物語」20240499_Nishitetsu-busjack_amz-a+