物理学は自然法則を理解するための学問です。
その基本的な方法は、「自然を測定し、測定した数値を解析する」というものです。
「自然を測定する」というのは簡単なようで難しいことです。例として以下の値をどうやって測定するか考えてみてください。
- 地球と太陽の距離
- 水分子の重さ
- ガスコンロの火の温度
- 光や音の速さ
物理学の歴史は自然を測定する歴史と言っても過言ではありません。
「測定した数値を解析する」というのは数学です。
物理学を学ぶということは、数学を学ぶということでもあります。
・・・いつか自分が学んだ学問を教科書のようにまとめたいと思っています。。。
一般的に生産性が高いというのは良いことです。
高齢化で労働力不足になっているから、生産性を上げないといけない、といった話もあります。
生産性を上げる方法を考えてみましょう。
1.大量生産
基本的に大量生産すれば生産性は上がります。
少量多品種なんて考えていると生産性が悪くなります。多様性の尊重なんて不要な考えです。
2.生産性の低い業務の廃止
10の労働で20の成果が得られる業務(A)と、10の労働で30の成果が得られる業務(B)があったとします。足し算すると、20の労働で50の成果です。
(A)の業務を廃止して(B)の業務だけにすれば、20の労働で60の成果が得られます。
基本的には生産性の低い業務を廃止することで生産性が上がります。
もちろん、労働や成果を単純な足し算で計算するのは正しくないです。世の中そんなに単純ではありません。
ただ、不要な業務を廃止するということは重要です。
(無駄な制度で業務を増やして、生産性を下げるのはやめて欲しい。)
3.計算方法を変える
生産性は「産出量 / 投入量」だそうです。by Wikiepdia。
産出量とか投入量は、正確に測定するのが難しい量です。在庫管理の難しさを知っていればs想像に難くないです。
というわけで、計算をいじれば生産性は簡単に上げられます。
不正なことを言っているような気もしますが、政府が公表している統計データの改ざんみたいな話もあるので、現実に起きている話だと思います。
番外.DX (Digital Transformation)
IT技術で生産性を上げるみたいなことが宣伝されることがありますが、これは間違いです。
大量のデータに同一の処理を施すのであれば、これは大量生産と同じなので、生産性が上がります。
ですが、これを実施するには、システムの構築、保守・管理という仕事が増えており、さらに、これまでバラバラだったデータを同一規格に変換するという仕事も増えています。
大量生産しているところだけを見れば生産性は上がっていますが、全体を見ると生産性が上がる方法とは言えません。
私が思うに、生産性の「数値」を上げることはそれほど重要ではありません。生産性は計算の仕方で変わってしまう信頼性の低い数値だからです。
不要な業務を見つけて廃止するということの方が重要です。(<-この業務が大変なんですけどね。)
１００円の商品が２００円で売れることがあります。
100 = 200
このことから経済学では普通の数学が成立しないということが分かります。
というわけで、普通の数学を使った経済学はすべて間違いです。極論ですが。
経済のニュースで、数字にこだわった解説とかを見ると、懐疑的になる私です。
ここ しばらく仕事が忙しいです。
長距離出張も多く、定時後に移動開始して翌朝も移動してようやく出張先に到着みたいな感じです。金曜日にお仕事終了後、終電の都合で家まで帰れないので、帰るのは土曜日です。
ちなみに移動時間は業務外なので給料は出ません。
人によって体力は違うので、この程度では大したことないと思う方も多いでしょう。
毎月100時間以上の残業を強いられている方もいるとのことです。私の同僚も、私よりきつい業務を強いられています。
とにかくですが、睡眠時間を削る忙しさに疲れ気味です。
というわけで、こちらの記事の内容も推敲が適当になります。
偏見に満ちたことを書くと思うので悪しからず。
東京の電車の路線図は、非常に複雑です。先日、そんな複雑な路線図を見て、どうすれば分かり易くなるか考えていました。
受験の問題にしたら面白そうです。
・・・
物事が複雑な理由は要素が多いからです。基本的には要素を減らせば簡単になります。どうやって減らすかが、難しいところです。
