人を批判する には事実の明証と、それに基づく批判すべき言説の論証が不可欠だ。
事実だか嘘だか分からないような、または論理の欠如した文言を書かれても、SNSは何ら選挙や民主制、そして正義に寄与しない。それでは三流週刊誌と変わらない。

DX

市役所のDXの目に見える成果とは、まず窓口の数と人員の削減だ。
この成果が、職員の残業削減を含めて目に見えずして何がDXだということ。
であるから、でかい市役所庁舎とか区役所、特に区の新設なんて全く不要だ。
その意味で、浜松市の区削減の方向性は正しい。
ただ気がかりなのは区域（小地域）ごとの街づくりと、きめ細やかな市民行政ニーズの把握をどうするのかということ。
で、それもDXを活用してどうにかしよ

人工無能

ジョセフ・アイゼンバウム博士によって開発されたEliza（イライザ）は、さも本当に頭で考えて相手の言葉に返答し、会話が成り立っているような体をなすが、実は単にあらかじめパターンマッチングのための、さもそれらしい曖昧なパターンを多数用意しておくもので、人工知能ならぬ人工無能と言われる。
ここのところ、chatGPTを使っているとが、これこそ人工無能だなと思えてくる。

根拠の明示が拙く思える。

ChatGPTを使っていると、まだ使い方に疎いせいか、文章が紋切型風で主張に関する根拠の明示が拙く思える。
特に、統計数字を引っ張ってくるに際して、埼玉県とさいたま市の区別が付かず、それを教えても、どうにも理解できないようだ。
これは致命的。
なによりも、こちらの指示に対して、文を修正することも修正しないこともあるが、指示に対して、こういう理由によりこのような対応を取ったと説明をしないのは本当に困

ウエブ

日本の自治体のウエブとアメリカの自治体のウエブの第一面を比べると

それらの違いは一目瞭然だ。

日本の自治体のウエブは、市民に提供されるサービスが、第一面から体系づけられて、細かに掲載されているが、

アメリカの各自治体のそれは、議員や幹部職員の紹介の他、広聴会や審議会等、市民参画の機会や手法、その開催日程が目立つ構成になっている。

そこに紹介されるサービスもまた、道路や信号の故障、清掃の受付

リスクアプローチ

リスクアプローチという手法がある。

どこの自治体も、介護保険事業の指導監査業務が、ヒューマンサービスに対してヒューマンワークで対応するということで、手間も時間も相当かかる特徴がある中で、人工を増やせずに苦労しているところが多い。
そこで、この指導監査業務の効果・効率化を図るために、"めりはり"を付けることが肝要となる。
そして、その"めりはり"をリスクアプローチをもって付けたいと考える。
そのた

DXって

DXってただアナログをデジタルに置き換えて満足していませんか。
本当の狙いって紙を無くすことでした？
ネットで情報をやり取りをするだけでした？
その先があるでしょ。
やっとアルゴリズムでものごとが高度化、高速化、適正化---できるんじゃないですか。
もっときちんと大きなデータを分析して、もっと大きな利益をアウトプットしましょうよ。

監査指導業務のＤＸ

監査指導業務のＤＸ
<東京都デジタル技術を活用した指導検査プロジェクトの考え方を基本として加筆・修正>　松井　
２０２４年２月２９日

◎改善すべき点
・調査書やその他事前資料の提出の仕組みが整備されておらず、郵送されてきた資料を職員が振り分けて管理している。
・業務システムによって情報が一元管理されておらず、業務の振り返りや状況把握におけるデータの活用が不十分。
・施設等が都に提出する書類が多

EBPM

EBPM

さいたま市行政デジタル化計画アクション・プラン（令和３年３月）によると、用語解説のところには<EBPM>Evidence-Based Policy Making(証拠に基づく政策立案)の略。(１)政策目的を明確化させ、(２) その目的のため本当に効果が上がる行政手段は何かなど、「政策の基本的な枠組み」を証拠に基づいて明確にするための取組。・・・とある。
そして、施策目的のところには、

DX まとめ

DX まとめ

ＤＸで自治体の庁舎の造りが変わると言うが、ＤＸでは組織(体制)も変わり、人員（体制）や必要な職員の質も当然考え直す必要があるということに気づかなければいけない。
窓口の形だけが変わるのではなく、市民に相対するインターフェイス全体が変わり、職員の働き方も仕事の内容も変わるのだから、バックオフィスも革新的に変わるはずだ。
もちろん電子申請への移行なりで、サイバースペースにおけるやり取り

我々が一次情報に接することができ、その情報を適切に解釈することがきるならば、そもそもどうしてもバイアスがかかってしまうようなメディアもキャスターも社説も要らない。

ビッグデータ

ビッグデータっていうのはマキシマリズムの話なんで、そこにお役所得意の効果効率性とか持ち出されても相入れないんだよな。とにかくデータを量的に取り込んで、ビッグデータから予見無しに新たな法則とか無意識のニーズとかを導き出そうってのは、まあ生成AIにもAIの成長にも通じるところがあるわけだし、総合振興計画の将来像の導き出しなんかにはとても有効だと思うんだよな。