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。
「引き算の美学」 リーダーシップもマネジメントも、上手くいかなかった時に、「あれもやってみよう！」「これも加えてみよう！」と、つい「足し算」で考えがち。しかし、上手くいかないのは、何かが足りないのではなく、実は、今やっている働きかけや今ある仕組みに余分なものがあるのかもしれない。複雑なリーダーシップやマネジメントは、スタッフの理解や行動も複雑にしてしまう。だからこそ大事なことは「引き算」。迷ったら
「朝令暮改力」 生成AIの登場のように、ある１つのプロダクトやサービスによってBefore→Afterで突然世界が変わる時代、リーダーには朝令暮改力が求められる。だが、「これまで言ってきたことと違うことを言う」ということは、リーダー自身の情理的な抵抗感もさることながら、ともするとスタッフとの信頼関係を損ないかねない難しさがある。そのうえでポイントは3つ。１つ目は「変わらない目的軸（芯）を持ち、それ
「フレームワークのジレンマ」 物事を視点に分けてとらえるフレームワークは、本来は考えるための道具であるにも関わらず、フレームワークを使うことで満足してしまい、考えることをやめてしまうと本末転倒になる。考えるための道具であるフレームワークを使うことによって、考えることをやめてしまうジレンマ。フレームワークは部屋（思考）の整理整頓（片付け）。スッキリして気分が良くなるが、大事なことは、整理整頓した後に