インフォメーション
――部下を叱る以前に上司が注意すべきことや、ポイントはありますか？
まず、日常的にコミュニケーションを取ることです。何かあったときだけ叱るのではなく、普段の会話の中でも助言はできます。あいさつ・雑談といった、簡単なやり取りからでかまいません。それにより心理的安全性が担保され、叱りの言葉が響きやすい土壌が生まれます。
次に、会社の目指す方向と部下の目標を共有してください。そして、その道筋を外れたときは叱ると事前に宣言します。前提をきちんと伝えておくことで、何のために叱るのかをお互いに理解できるからです。
最後に、減点主義の意識はなくしていきましょう。できないところを探していると、それが目的になって「できない証明」を始めてしまいます。逆に、できるところを探していると、伸びしろのある部下だと思えてきます。
――もし、怒りを抑えきれなかったときはどうしたらよいでしょう。
「やっちゃった」はだれにでもあります。もしそうなったら、逃げずに謝るべきです。潔さはむしろ魅力に映り、ついて行きたいというリスペクトにもつながります
「おまえは使えない」と人格を否定したり、「Bさんのほうが仕事ができる」などと他者との比較で叱ったりするのは、相手に自己防衛本能を働かせてしまいます。長時間・人前で叱るのもNGで、このような行為はパワハラにも該当します。一方で、叱れない上司も増えてきており、これは無視しているのと同じです。上司への不信感につながり、組織に対する忠誠心も失われます。
――吉田さんも、かつて「怒り」で失敗した経験があるそうですね。
以前私は建設会社の現場所長で、典型的な怒りをコントロールできない上司でした。「何やってんだ！」「言い訳するな！」「そんなの自分で考えろ！」……。その結果、部下が出社しなくなるなどの事態が発生しました。かくして私は、第一線から外されてしまったんです。
当時はもうダメだと絶望しましたが、なぜ失敗してしまったのか、自らの指導法に向き合ってみました。その後再び現場に戻り、部下が提出したレポートを見たら、70％くらいしかできていない。昔の私なら、残りの30％はどうしたんだと怒りまくっていたところを「70％はできているね」と声をかけてみました。すると、もう部下の目がキラリと輝いて。そしてすぐに、パーフェクトな成果物を作ってきてくれました。
このとき私は「部下ができないのは、本当に部下だけのせいなのか？上司としてやれていないことがあるんじゃないか？」と気付けたんです。部下にのみ責任を求めていると、進むものも進まなくなります。とにもかくにも、あの挫折があったからこその今の自分ですね。
部下との衝突を恐れず、一体感に変えていこう
私もそうでしたが、意識を変えさえすれば怒りのコントロールは可能です。成功のコツは、私は変わろうとしていると周囲に宣言すること。
問題に気付いていて何も言わないのは、上辺だけのさみしい関係ですよ。組織が目標に向かっていくとき、ある程度の衝突は避けられません。それを力でねじふせるからパワハラになるのであって、きちんと向き合えば一体感を生み出す要因になります。部下が道を外れたら、きちんと戻してあげてください。今は未熟でも、いつか必ずあなたの右腕となってくれるはずです。
食べられる材料でロボットを作る研究が進んでいる。
電気通信大学などの研究チームはビスケットで翼を作ったドローン（小型無人機）を開発した。災害時に遭難者を発見するとともに自らが非常食となり救命する。
食品工場向けのロボットハンドをゼラチンで作り、金属片などの混入を防ぐといった研究も進める。2050年には「食べられるロボット」が様々な場所で活躍しているかもしれない。
山奥で動けなくなった遭難者をドローンが発見。救助隊が到着するまでにはまだ時間がかかる。食料が尽きているであろう遭難者にすぐに食料を届けられないか――。
電気通信大の新竹純准教授はスイス連邦工科大学ローザンヌ校などと共同で、こんな場面で役立つドローンを開発している。食べられる材料で翼を作り、救助までの非常食にすることで遭難者の生存確率を高める。
積み荷に食料を載せたドローンを使うよりも、届ける食料を多くしたり機体を軽くしたりしやすい。働いたり移動したりできる「ロボットのような食べ物が究極の目標だ」（新竹准教授）。
米のビスケットで試作した翼は全長70センチメートルほどで、食べると約300キロカロリーを摂取できる。積み荷として水を80グラムほど運ぶこともできる。
機体全体のうち食べられる重量は約半分だが、改良で75%ほどに高められるとみている。通常のドローンと比べ、運べる食料の量は2倍以上になる。
ビスケットを六角形に加工してゼラチンでつなぎ合わせ、翼としての使用に耐える強度を実現した。ビスケット製の翼にプロペラやバッテリーなどの部品を取り付け、飛行機型ドローンを作製した。
屋外で性能を試したところ、秒速10メートルほどで飛行させても翼は壊れなかった。今後、耐久性や飛行時間を改良して実用化を目指す。新竹准教授は「将来的には機体全体を食材で作りたい」と意気込む。
食べられるロボットは工場にも活躍の場がありそうだ。新竹准教授らの研究チームは、菓子などに使われるゼラチンを原料に使ったロボットハンドも開発した。
空気の圧力で駆動する。内部に空気を入れて膨らませると曲がり、空気を抜くと元に戻るため、人間の指のように曲げ伸ばしができる。
このロボットハンドを2本使えば、物をつかんで持ち上げたり、別の場所に運んだりすることもできる。ゼラチンをグリセロール（グリセリン）と混ぜて型に流し込むだけで簡単に作製でき、試作品の耐久性はシリコーンゴムと同等だった。
食品工場などで製品を運ぶロボットに応用すれば、金属片などの危険な異物がラインに混入するリスクを減らせる。
新竹准教授はゼラチンのように「食べられる素材なら安全性が高まる」と期待する。
食べられる材料を電気で駆動する技術も開発した。ゼラチンに塩分を混ぜると電気を通すようになり、電極として使える。
研究チームは大豆油を入れた小さな袋の両側にこの電極を取り付け、電気で袋を伸縮させることに成功した。空気で駆動する方式よりも装置を小型化しやすい。
生分解性で環境にも優しく
食べられるロボットは微生物によって分解される生分解性を兼ね備える点も強みだ。新竹准教授は「環境に優しい持続可能なロボットの実現につながる」と力を込める。
例えば、ドローンを環境調査や災害救助に使う場合、より多くの情報を集めるには台数を増やす必要がある。自然に分解する機体を使えば、回収できずに環境を汚染するリスクを減らせる。
ゼラチンなど食べられる材料は化学合成品に比べ生産に伴う環境負荷が小さいという利点もある。
現時点ではドローンの翼やロボットハンドなどの個別部品の開発が中心だが、新竹准教授は「全体が自然に分解するロボットも実現できるだろう」と展望する。
実際、動きを生みだす駆動系（アクチュエーター）だけでなく、プロセッサーなどの制御系や外部信号を受け取るセンサー系も食べられる材料で構成する技術の開発が進みつつある。
ただ、開発はまだ始まったばかりで、耐久性や動作性能などの向上が欠かせない。食材を含め、軟らかい素材で作るロボットは「ソフトロボット」と呼ばれ、世界的に開発が盛んになっている。日本はもともと産業用ロボットに強く、独自の食文化も取り入れたユニークなソフトロボットで存在感を示せるかもしれない。
少し長いですが、大変よい内容なので２回に分けて記載します
ついつい部下に怒ってしまう、思ったことがすぐ口に出てしまう……。そんな経営者や管理職の間で、今注目されているのが「怒りのコントロール」です。でも「厳しく言うのは従業員のためなのに」と、腑に落ちない方もいるのではないでしょうか。
――まず、怒るのはいけないことなのでしょうか？
最初にお伝えしたいのが、怒りは決して悪いものではないということです。人は、自分が大切にしている価値観をないがしろにされると怒ります。怒りが湧いたときこそ、本当の自分に気付けるチャンスです。例えば、仕事の遅い部下に腹が立ったとします。それは、あなたがスピードを大切にしているからです。
しかし、ただ怒っているだけでは周囲を傷つけます。怒るを叱るに変えて、ポジティブな影響を与えられる思考回路に導くのが、怒りをコントロールする目的と言えるでしょう。
――怒りをコントロールするための方法を教えてください。
怒りの感情が湧いてきたら、自分の実況中継をおすすめします。「自分は今怒っているぞ、なぜならば部下が期日を守らなかったからだ」といった具合ですね。人間の脳は生命維持・感情・思考の三層構造になっていて、それぞれの役割を司る場所が異なります。例えば怒りなどを覚える瞬間、感情を司る「大脳辺縁系」という箇所が先に反応してしまいます。このとき自分が怒っていることにすばやく気付けると、思考を司る「大脳新皮質」が動き出して感情を抑えられるんです。つまり実況中継をすることで、自分を客観視できるということです。
――部下の育成につながる叱り方を教えてください。
名前を呼んで、質問言葉を使います。もし、部下が企画書の期限を守らなかったとしたら「Aさん、企画書はどうなっているの？Aさんはスピードを大事にしてるんじゃなかったかな？」と尋ねてください。名前を呼ばれると自分ごとと受け止められるし、質問に対し自発的に考えて行動できるようになります。加えて、責められていないという安心感を与えることも可能です。
さらに、部下と話すときは目を見て話すようにしましょう。人は興味を持たれた相手に関心を持つので、話の内容も伝わりやすくなります。目を合わせることで「あなたに関心がありますよ」と相手に感じてもらうことができるんです。
4月から従来の銀行振り込みに加えて、各種PAYへの振込が可能になる。
しかし未だ１社も実施する予定はない
その理由は、事業者破綻時の資金保全の仕組み
一人当たり１００万円の資金保全をしなければならないとのこと
仮に10万人の利用者があればなんど1000億円もの資金枠を用意する必要があるとのこと
そんなに巨額な資金は、銀行くらいしか用意できないのでは？？と思ってしまいます
ということで、私たちが頂く給料は、当分は銀行振り込みが続くと思われます
2023年4月に労働基準法の施行規則等の一部改正省令が施行され、PayPayなどのスマホ決済サービスで給与の全額または一部を受け取れるようになる
「まだ検討すら始めていない。解禁日は迫っているが、検討したくてもまだ手を付けようがない段階だと言った方が正確かもしれない」。こう胸の内を明かすのは、ある家電メーカーの財務担当者だ。彼の頭を悩ませている存在が、25年ぶりに会社員・団体職員らが給与を受け取る新しい手段として加わる「給与デジタル払い」だ。
給与デジタル払いは、「PayPay」「d払い」「au PAY」といったスマホ決済サービスを提供する資金移動業者の口座を通じて、従業員に賃金を支払うというもの。労働基準法の施行規則等の一部改正省令が施行される2023年4月に「解禁」される。
口座残高の上限額は100万円という制約があるものの、指定日に定額が残高に入金されるわけで、スマホ決済を日常的に使っている人にとっては逐次チャージする手間が減る意味で朗報だ。
一方、制度を導入・運用する企業にとっても、新制度はメリットがある。給与を銀行振り込みする場合、1件当たり振込手数料として300円程度かかっている。もし従業員が全額をスマホ決済で受け取ることを選択すれば、そのコスト負担が軽減される。スマホ決済の事業者の多くが、自社サービス内での送金手数料を無料に設定しているからだ。
にもかかわらず、冒頭の担当者が明かしたように、解禁と同時に一足飛びで普及する機運が一向に高まっていない。それはなぜか。
厚生労働省はスマホ決済を提供する資金移動業者に対して、7つもの追加要件をクリアすることを求めており、そのためのガイドライン案をまとめて準備を進めている各社に公表している。23年1月時点で資金移動業者は85社あるが、要件をクリアできなければ給与デジタル払いを扱えないわけだ。「しかも、ガイドラインの中にクリアすることが極めて難しい『超難問』がある。破綻時の資金保全の仕組みだ」（中堅スマホ決済サービス事業者の担当者）という。
具体的には、万が一破綻した場合に備えて、6営業日以内に確実に残高を利用者に弁済する体制をスマホ決済の事業者は整えなければならない。問題は、その際に一時的に生じる資金需要に対応するために、各社へ求めている資金量の膨大さだ。
かみ砕くと、給与デジタル払いを希望する労働者の数だけ、1人100万円ずつ用意しないと、審査を通過できないという内容なのだ。残高がたとえ1円でも100万円ずつ用意しなければならないわけで、仮に10万人なら1000億円、100万人なら1兆円、1000万人なら10兆円という計算になる。
銀行振込にないスマホ決済ならではの利便性を従業員が感じる環境づくりが求められるのは間違いない。例えば、振込手数料がかからない点を生かし、月に数回に分けて支払うといったスキームの導入。日本瓦斯（ニチガス）は、社員の交通費などの経費精算に限り、申請後すぐに送金する仕組みを18年から提供し、社員の間で好評を得ている。スマホ決済「pring」の付加サービスを活用したもので、残高を手数料無料で銀行口座に出金したり、セブン銀行のATMで現金として引き出したりできるようにした。毎週給与を分割で得られるといった利便性があれば、労使協定も前向きに進めやすくなるかもしれない。
銀行口座から完全に離脱する暮らしが難しい点も、今後議論を進めていく必要がありそうだ。例えば公共料金。スマホ決済でも、カメラを使って請求書を読み取ると支払えるが、銀行の自動引き落としのように定期的に簡潔に支払うことが現状できない。クレジットカードも決済代金を引き落とすには銀行口座を使うのが一般的だ。一つずつ課題を解決していかなければ、給与デジタル払いを国民の社会インフラとして根付かせることは難しいだろう。
アップルウォッチで健康管理をしている人を多く見るようになってきた。
最後の方に記載されているが、大手通信事業者とは言え、通信事業単体は先細りを予測して今からヘルスケア分野に乗り出そうとしている。
NTTドコモは2023年度中にも携帯の利用履歴から高血圧になる習慣リスクをAIで推定するサービスを始める（広島県神石高原町の実証実験の様子）
NTTドコモはスマートフォンの利用履歴を分析し、高血圧になるリスクを推定する自治体向けサービスを2023年度にも始める。
位置情報や画面の点灯時間などのデータを収集。アルゴリズム（計算手法）で高血圧になりやすい生活習慣かどうかを人工知能（AI）が判定する。
ドコモはノウハウを蓄積しAIを使った医療機器の製造販売を承認申請する方針だ。
判定にあたってスマホが記録した歩数や位置情報、バックライトの点灯時間などのデータを、本人の同意を得て収集。データ分析を通じて、利用者の運動状況や睡眠時間などを推定する。
さらにアプリの利用状況も調べ、より詳しい生活スタイルの把握につなげる。ファストフードの宅配アプリの利用頻度が高い場合は「血圧を上昇させる生活習慣である可能性が高い」（クロステック開発部の檜山聡氏）と判断。
一方で献立アプリやフィットネスなどの運動アプリを頻繁に使う場合は、「可能性が低い」（檜山氏）と判断する。
対象者は腕時計型の小型血圧計を常時、装着してもらう。
測定した血圧データはスマホに送信される。高血圧になりやすい生活を送っていると判断されると、スマホにアドバイスが届く。
ドコモがヘルスケア関連事業に力を入れる背景には、主力の通信事業の成長鈍化がある。
スマホ市場の成熟に加え、携帯電話料金の引き下げや人口減により、収益の柱だった個人向け通信の成長は見込みにくくなっている。
