東大の松尾研が「医療ハブ構想」という、医療・医療周辺への深層学習導入を支援するハブを構想しています。 医療のドメイン知識を持つ医師・スタッフと深層学習技術者をつなげるハブになり、より深層学習の社会実装を広げていくそうです。 その根底には、技術者が医学・医療を学ぶのではなく、「医師やその他の医療従事者・スタッフがAIを学ぶ」方が、現場の問題解決に資するはず、という考え方があるとのことです。ここは、熟考すべきとても重要な部分です。 ノンテクニカルスキルを通じて組織で問題解決する能力を高め、その問題解決の手段としてAIを活用していく。AIとノンテクニカルスキルの両方を「現場医療者が」学ぶことが、やはり医療の未来を創る現実解ですね。 ただ、実は医療現場にもエンジニアがいます。臨床工学技士（Clinical Engineer）です。すでに通り過ぎつつある千載一遇のチャンスが、まだ辛うじて残っています。
リーダーが自組織のスタッフにある行動を取ってほしいと伝えます。しかし、スタッフAさんはその行動を取ろうとしません。なぜならば、スタッフBさんが同様の行動を取っていないからです。一方で、スタッフBさんがその行動を取ろうとしないのは、スタッフCさんが同様の行動を取っていないからで、そしてスタッフCさんがその行動を取らないのは、スタッフAさんが同様の行動を取っていないからです。 誰かが前例をつくってくれ
組織の2:6:2の法則を両利きの経営における「知の探索・知の深化」の文脈で考えてみると、推進派が知の探索の担当者にあたり、抵抗派が知の深化の担当者にあたることがわかります。 一見すると、名前からして推進派と抵抗派は対立関係にあるように思えます。しかし、両者は対立軸でとらえるよりも、それぞれ別の役割を担っているととらえるほうがよいと考えています。 問題設定型の問題解決に基づき、推進派にあたるスタッフ
あるミスを起こした人（他者）を批判するということは、自分が同じミスを起こしてしまった際に、言い訳ができなくなることを意味します。 つまり、他者のミスを批判するということは、裏返せば、自分のミスを他者から批判されても仕方ないということになってしまいます。 だから、「他者を思いやることが大事だ」といった美しい話ではなくて、将来（同じミスを起こしてしまった際に）批判されないように、自分を守るための「保険