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はてなキーワード: コンサルとは
私は幼い頃から言語化が苦手だった。親や同級生に「なぜ？」と聞かれる度にモゴモゴして、その反動なのか「自分はわかっている」と思い込む為に大好きな映画、漫画、音楽、ファッションといったカルチャーを吸収した。
大学卒業後入社した会社では広報、クリエイティブ全般を担当することになったが、ほとんどの人が上澄みで物事を判断しており、優秀とされているディレクターや営業の人選やチョイスは明らかにダサかった。
数年前だがローンチしたある物のデザインがクソのまま世に出てしまい、全く注目はされなかったけど「草」というツイートを見かけた時にはとても恥ずかしくなった。
先陣を切って事業を回す人にこそ「センス」を身に着けてほしい。
わかる人にはわかる。
で、自分は一を聞いて十を知ったようになって、合理的な判断ができていると思わないでほしい。
ここで重要なのはセンスがあるから優れているとかダサいから劣っているのではなく、あなたが「センス」を身につければもっとよくなる。うわべだけのかっこよさや、経歴が凄そうだから外部の人間に委託するみたいな誤った判断をする。
と長々と書いたけど全然言語化できなかったから、AIに諸々ぶちこんだらきちんと補足してくれた。
それを利用して営業とディレクターと飲みに行って酒の力を借りて話したら思いのほか好感触で、自分には対話が欠けていたなと反省。
彼らは彼らで常に人とコミュニケーションを取って全体を俯瞰して見ている。
でも決定権を握っているような人にセンスがある人は少ないの事実だし、そのセンスの無さが様々な企業の様々な炎上を生み出しているし、クソみたいなコンサルが信じられない位会社から金をもらっている。
昨日22時45分頃、家に向かって歩いていたところ
お婆さんが居酒屋の前で四つん這いで動けなくなっており、通りがかりの青年が声をかけていたのを見た
がお婆さんの家族はまだ家に戻っていなかった（ただ話の真偽は分からない）
常用薬は聞けなかった
青年は土地感もないので警察に対応して貰おうと110番したが応答がない
警察署の番号を伝えて電話してもらったが、なかなか来ないから私も催促の電話をした
どうやら近くの交番から警官が来て、書類だして聴取し始めたから立ち去ったけど
迷子の場合は交番で引き取り人を待たせるのか、一人暮らしなら病院か家か送るのか
応対コンサルも入れたらいいのに
本当に丸投げしてるなら霞が関は定時なはずなんだけどね
そういうことも考えられないほどアホになってんのか
東大卒が官僚ではなくコンサルに行きたがるのは、官僚がブラックであるだけでなく、官自体がやるべきことをコンサルに丸投げしているから、官から受注しているコンサルに行った方が国策の現場に携われるというのがあると聞いたことがあり、問題の根は深いと思った。 https://t.co/Srp9KfcK9A— 愚泥 (@DOVGQ) May 5, 2026
米国の道路がボロボロなのは、それが金貸しにとって利益を産まないからであり、外国で戦争をするのは、それがドル覇権という名の収奪システムを維持するための必要経費だからだ。
マイケル・ハドソン（Michael Hudson）の経済学的視点、金融資本主義 vs 産業資本主義の対立構造からこの問いを読み解くと、その答えは優先順位の間違いではなく、米国経済の寄生的な構造そのものにある。
彼の分析によれば、今の米国はもはや物を作る国ではなく、レント（経済的地代・不労所得）を徴収する国へと変質しているからだ。
彼は、現代の米国を不労所得を追求する金融勢力が支配する利権追求型エコノミーと定義する。
本来、道路、橋、鉄道、水道などのインフラは、社会全体の生産コストを下げるための公共の資本だ。しかし、金融勢力はこれに公金を投じるよりも、老朽化させて民営化し、利用料を徴収する対象に変えることを望む。
自国のインフラを更新しても、それは国民の生活を楽にするだけで、ウォール街に利子や配当をもたらす負債を産み出さない。金融資本にとっては、国民の生活向上よりも、株価や不動産などの資産価格の維持の方が圧倒的に重要だ。
なぜ遠い国の戦争には、湯水のように金が流れるのか。それは軍事力が、米国が世界から貢ぎ物を吸い上げるためのドルの強制力を支えているからだ。
米国の軍事支出の多くは、兵器産業への支払いを通じて米国内の特定の勢力を潤すだけでなく、他国を米国のドル経済圏という安全保障に従属させるためのコストである。
ハドソンは、米国の貿易赤字および軍事支出によって世界にばら撒かれたドルが、結局は他国の外貨準備として米国債の購入に充てられ、米国の財政赤字を補填するというスーパー・インペリアル主義の循環を指摘する。
軍事的解決が存在しなくても、軍産複合体やシンクタンクにとっては、解決しない戦争が続くこと自体が、予算という名の国富を収奪し続けるための最適解だ。
アメリカ人が自国のインフラをケチるのは、彼らが産業資本主義（物を作って国を豊かにする）を放棄し、金融・不動産・独占（FIRE）セクターによる支配を選んだからだ。
産業を重視する国、例えば中国にとって、インフラは投資だ。しかし、金融資本主義の米国にとって、国内のインフラ整備や教育への投資は経費でしかない。
東大生がコンサルという収奪の管理業務に流れるのと同様、米国のエリートもどうやって物を安く作るかではなく、どうやって他国の資源や労働からレントを吸い上げるかに知性を使っている。
米国の道路がボロボロなのは、それが金貸しにとって利益を産まないからであり、外国で戦争をするのは、それがドル覇権という名の収奪システムを維持するための必要経費だからだ。
アメリカの一般市民は、自国のインフラ崩壊という形でそのコストを支払わされ、同時にイラン、中国、ロシアが悪いというプロパガンダによって、その不満を外部へそらされている。
現在、一部のIT企業や外資、大手コンサルなどで「新卒初任給の大幅引き上げ」が相次いでいます。これは極端な少子化による「20代プレミアム」とも呼べる現象です。
新卒・若手（20代）: 少子化による深刻な人手不足のため、企業は「入り口」の給料を上げないと採用できません。
中堅・ベテラン（30代後半〜50代）:
「人質」状態: 住宅ローンや家族、教育費を抱えるこの世代は、若手に比べて転職のリスクを取りにくいと企業に見透かされています。
原資の偏り: 企業は限られた人件費の原資を「新卒採用」や「ごく一部の高度人材」に集中させるため、既存の社員（特に30代以上の中間層）の給料は「据え置き」にすることでバランスを取っています。
理由は二段階のリスク構造に分解できる。第一に、想像通りの研究ができないリスク。第二に、想像通りに研究できてもアカデミアに残れない・残らないリスク。なお、自分が所属していた理工系を前提にしている。
研究を始める前の段階で、プレスリリースなどを通して面白そうなテーマを見つけるということは、勤勉な学生ならあることかもしれない。そしてそんな研究テーマに取り組むためにそのトピックの第一人者の先生のいる研究室の門を叩くというのはありがちな光景だ。一方で、筆者はこれを非常に危険な意思決定だと考えている。
まず、どんな研究テーマにも流行り廃りがあり、研究の最前線にいない人の耳に入る時点で旬は過ぎていることが多い。基本的にはどんなトピックもブレイクスルーを誰かが起こして、フォロワーがそれを拡張し、拡張しきるとしぼんでいき、また次のブレイクスルーを待つような形になる。今をときめく人工知能であっても冬の時代を経験した。これは業績数で評価される構造と、新奇性を志向するアカデミアの文化が結合した結果であり、分野横断的に観察される。
つまり、ある特定のトピックを研究するために研究室に入ったとしても、自分が研究を始める段階ではまともなトピックは残っておらずニッチなトピックを触るはめになったり、指導教員が熱を上げている新しいトピックを振られたりすることがしばしばある。惰性で進学していれば研究テーマがつまらなくても卒業をモチベに適当にやれると思うが、そのために進学・転居した場合の失望は大きい。
加えて、進学する前の段階では他にも様々な不確定要素が多すぎる。指導教員が想像と違う、テーマが死にテーマだった、コミュニティが薄かった、設備が貧弱だった。研究者を目指すにせよ目指さないにせよ、博士課程の5、6年を費やすにはかなり不確定要素が大きい。
教員ガチャや設備リスクは大学を問わず存在する。ただし望まない結末になった場合のピボットしやすさは段違いだと思う。東大・京大であればある程度は新卒就活できるが、それ未満の大学では博士課程の年数が単に留年のように評価されるだけになる。穿ちすぎかもしれないが、これは自分や周りの就活の実体験とも整合する。
アカデミアの文化に触れていると論文や学会発表がとても偉いことのように思えるが、これはアカデミアにいる場合の価値観であって外の世界ではあまり役にたたない。金融やコンサル・ITといった比較的院卒に間口の広い企業群は全くパブリケーションを見ない。自分は博士をとったあと上述三分野のいずれかで働いているので伝聞にはなるが、かなりアカデミアに近い企業の研究所であっても論文より特許が重視されるらしい。
読者の中には、自分はアカデミア一筋だから関係ない、どんな大学でも「よい」研究を重ねていれば道は啓ける、と思う方もいるかもしれない。アカデミアに残り続けて教授職を目指す限り、それは一定正しい。ただし教授職に到達する人材も東大・京大出身者が多い。これは時代背景も大きいのかもしれないが。
他方で、人生は思いもよらないライフイベントが多数あり、多くの人は望む望まざるに限らずアカデミアから離れることになる。精神を病む。院生・ポスドク期に全力を投じても成果が出ずに放逐される。結婚・出産に伴う金銭的・時間的要件をアカデミアの待遇では満たせなくなる。研究という営みと社会との距離に諦念し熱意を失う(自分はこれに近かった)。人生は進み、それに伴って価値観も変容する。その変容に耐えられる人は多くない。
東大や京大もしくはMITとかスタンフォードみたいなブランド大学の中で興味のある研究室に行っておけば、ドロップアウトしてもプライドを満たせる仕事につけるぞ！
絶賛斜陽中の弊社、優秀な人材から逃げていき、自分含め絞りカスみたいな人材しか残っていない。
栄光の時代を知ってる役員クラスは下からの勇ましい提案を待っているが、自分はみたいな凡夫は、キャッシュがあるうちに円満で平和な自主廃業に向けて進んだほうがええだろとしか思っていない。
というか、逃げ出せるなら逃げ出したい。
そんな不甲斐無い現場には頼れないため、40代後半、50代の部課長クラスの転職者を常に受け入れている。
氷河期の救済に熱心で頭が下がる。
しかし、転職の理由はさまざまで、そりゃ家庭の事情とかもあるんだろうけど、基本的には前職で評価されなかったり人間関係でギスギスしたから転職してるわけで。
だいたい華々しい経歴なのに弊社みたいな給料は安い中小企業にくるはずがなくな。
「斜陽のかしれんけど、俺の定年がくるあと10年くらいは逃げ切れるだろ」
という逃げのスタンスで転職してきてるか、仕事か私生活かその両方でなにかやらかしたか、爆弾抱えてるかでな。
話が戻るが、役員たちが授けてくださった長期経営計画とやらがゴミ。
コンサルに高い金を払っていろんな分析をしてもらって、なぜそうなる？
「強みを活かして」「この機会を逃さず」
おまえら、ちゃんと読んでる？弱みと脅威のところ、弱みが「スピード感がない」で、脅威が「そもそもこの仕事はなくなる」なんだぞ？
斜陽といっても金はある。
老朽化した工場なんか建て替えず売り払えば、新規事業なんか始めず少しずつ人員を整理していけば、今いる社員を定年まで養って、誰にも迷惑かけず解散できるのに、なぜ死期をはやめる？
アパートの洗濯排水溝のパイプがイカレてあふれてくるようになって、職人さんらが直しに来てくれた
若い兄さん2人
床に穴開けてパイプ交換して防水パンつけるって結構な工事だった
めちゃくちゃ丁寧で感じよかった
綺麗に治ってすごい助かったし、俺より若いのにこの人らは本当に生活に必要な仕事してくれてるな、と思った
（俺の仕事も必要じゃないわけではないが、生活に必須というより＋αの便利方面だから）
物流とか衣食住とか医者看護師介護士本当に生活に必要な仕事、もっと給料が高くて保障されて然るべきだし尊敬されて然るべき
コンサルや補助金事業や大企業の上で高い給料もらっていい健保入ってる人らとバランス取れなさすぎじゃないのかと思った
それが贅沢脂肪って豊かさでもさ
ちっさい畑とか作ってみようかな
今、AI驚き屋＆AIクラウド情報商材屋＆謎のSEOコンサルは、下記を始めてるんだけど、
長文処理／コンテキスト保持ガーにたどり着く前に、信頼できるデータ取得のアルゴリズムガーの前に、bot拒否ガーの前にね、
なぜかって？
（未信頼入力と開発者指示の区別が極めて難しい。system/user/assistantのロール分離も、結局は特殊トークンで区切ってるだけで、
モデルの内部計算上は同じ埋め込み空間に投影される。だから「プロンプトで厳重に指示したから大丈夫」は成立しない)
それがみんながよくニュースで耳にする、間接プロンプトインジェクション（IDPI ：Indirect Prompt Injection）ね、
(「Ignore previous instructions…」みたいな隠しテキスト、HTMLコメント、白背景テキスト、metadata、画像内テキスト、
JSレンダリング後の動的注入 PDF、スクリーンショットなどなど、
"テキスト入力"だけではなく、"エージェントが知覚しうる外界全体"が攻撃面になり得る)
あと、未だに、LLMに長文を真の意味で理解させるには、情報の欠損を防ぐには、中間のデータを取り出すには、って熱心にやってるし、
ロングコンテキスト、記憶管理、多段推論は、2026年上半期（少なくとも4月末時点)に置いては、まだまだ課題なわけだけど、
あと、「自前ラッパーでサニタイズするだけでは対策が充分ではないよ」以前に、
そもそもアグレッシブにサニタイズしてコンテンツの意味を壊して、取り込み段階で情報ロスのトレードオフが発生してしまうと、単純に困るのでは・・・？
あっ、そこ削っちゃった？みたいな・・・
ちなみに、TavilyとかのLLM用検索APIは、WEB検索／操作エージェントに並走するGuardとかが不要になるとか、
権限分離／段階分離／サウンドボックス／監査が不要になるとかそう言う類いのもではないよ
まぁ、ひとことで言えば、『信頼境界（trust boundary）の設計そのものの代用品ではない』ってことやね
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/225fe56eb613ad
それが下記に繋がるわけやね
The models are good enough for a business to eliminate an analyst or two but are not that good enough that you need 5 new engineers for every analyst you fire if you want to make the model good enough…
モデルは、企業がアナリストを一人か二人削減するのに十分なほど優れていますが、モデルを十分に優れたものにするために解雇したアナリスト一人に対して5人の新しいエンジニアを必要とするほど優れているわけではありません…
学術の領域では、分析の作法に対してかなり厳密なことが決まっているが、企業内の意思決定に関わる分析実務では(会計などの特定分野を除き)基本的にルールがない。コンサルの分析が怪しいのはそこである。
彼らに課題が与えられると、該当企業の売上データや業界全体に関わる公開データから、魔法のように美しいデータを出してくる。その美しさは彼らが提案するストーリーに沿っているという意味での美しさである。だが、そこでの分析過程においてどのような加工が行われたのかはあまり問題とされない。よくネタにされる、グラフの描き方による誘導などではなくて、データの恣意的な選別やミスリーディングな指標の作成、比較対象の恣意的な設定など、結果自体が操作されていると思った方がいい。多少恣意的なことをしてでも「きれいなデータ」を出すことで、コンサル側の管理者やクライアント側の担当者も両方喜ぶ。
コンサルは理系の院出身者が多いと思うが、その時に学んだ研究倫理が彼らの頭の片隅にあるが、その経験は、分析の恣意性みたいなところの指摘を受けた際に、それっぽい言い訳や言い逃れをする際のテクニックとして使われているのが実態だと思う。
逆に言えばだが、学生時代に研究室でどれだけ実験を繰り返しても綺麗なデータが出なかった人でも、コンサルになってしまえば、口やかましい研究倫理に縛られることなく「自由に」結果を操作できるのでとても楽しいのではないかと思う。
俺レベルになるとコーディングみたいな下流工程は全部AIにデリゲートしてる。
「エラー出てるからよしなに」って投げるだけでAIが爆速修正するから、俺は上流のディレクターとして「y」を押してアプルーブ（承認）するだけ。圧倒的アジリティ。
ていうか今のシステムの中身、もう俺1ミリも理解してないんだよねｗ
AIが勝手に高度な最適化しちゃうから、俺の優秀な脳みそでもキャッチアップできない。
これって客観的に見て、俺ただの「Enterキー押す生体デバイス」になってね？
