ワタミが2期連続で最終赤字に陥っている現状をどのように見ているのでしょうか。 渡邉：非常に悪い。創業者として、後進にバトンタッチをした人間として、大変反省しています。まずこれは言っておきますが、今回の業績悪化は、100％私の責任であると捉えています。 私は、自分が育てたワタミという宝物を次の人たちに託したわけですよ。ボールを渡したようなものです。であれば、相手がボールをしっかり受け取ったことを確認し、その後も落とさないかと心配する。本当に大切なものなら、なおさらですよね。 そのボールを彼らが落としてしまった。これは誰の責任か。落とした人の責任という見方もあるけれど、そもそも落とすようなボールの渡し方をした私が悪い。 右手と左手が自分勝手に動き、補完できなかった 責任は、渡した側と渡された側の双方にあるように思えますが。 渡邉：役員の任命を含めて、私の間違いでしたね。 私がトップだったとき、

林 信行 ジャーナリスト テクノロジーが人々の暮らしぶりや社会をどう変えるかをテーマに取材をつづけるフリージャーナリスト。国内のテレビ、Web、新聞、雑誌に加え、米英西仏中韓など海外主要媒体でも日本のテクノロジー文化を伝える。 この著者の記事を見る

アリさんマークで知られる引越社幹部の、「何をぬかしとるんや、コラァ！」動画が物議をかもしている。 動画を投稿したのは、プレカリアートユニオン。「契約社員、派遣、パート、アルバイトなどの非正規雇用でも、職場で仲間を増やし、労働条件の向上に取り組むことを目指して結成した、誰でも一人から加入できるユニオン（労働組合）」である（同組合のウェブサイトより）。 事の発端は、アリさんマークの引越社の男性社員（34歳）が訴訟を起こしたこと。この男性はプレカリアートユニオンに加入しており、東京都内の引越社関東のオフィス前で組合が抗議活動をしていた時に、“事件”が起きた。 同社の副社長らが出てきて、「仕事の邪魔になる」と拡声器の使用中止を要求。そこでどうやらすったもんだがあったらしく（詳しいことは、動画だけではよく分かりません）、次のシーンがYouTubeにアップされた。 副社長：「お前、何（足）踏んでんねん

誰もがチェルノブイリという地名を知っているのはあの事故のせいだ。モスクワから約700キロ離れたところにあるその原子力発電所は、現地時間の1986年4月26日深夜1時23分に爆発した。 ただ、それが29年前の出来事であるという事実を差し引いても、リアルタイムにその発生を知った人はいないはずだ。事故は発生からしばらくしてから報じられ、いつの間にかヨーロッパなどで「汚染された牛乳は飲まない方がいい」とされ、そしていつの間にかそれをいう人はいなくなった。 NHKのBSプレミアムで水曜夜9時から放送される「アナザーストーリーズ」では、7月29日にこのチェルノブイリ原発事故を取り上げる。 「あれから29年の間、我々日本人はいろいろな経験をしました。当時と今とでは、あの事故のとらえ方が変わっていますから、もう一度調べてみたい、知ってみたいと考えました。ただ、古い出来事なので、新事実を見つけるのは、難しい

林 英樹 日経ビジネス記者 大阪生まれ。神戸大学法学部卒業後、全国紙の社会部記者として京都・大阪で事件を取材。2009年末に日本経済新聞社に入り、経済部で中央省庁担当、企業報道部でメディア・ネット、素材・化学業界などを担当。14年3月から日経BP社（日経ビジネス編集部）に出向し、製造業全般を取材している。 この著者の記事を見る

いじめの話題は扱いにくい。 このことは、原稿を書いて読み返す度に、いつも思い知らされる。理由は「いじめ」という単語にやっかいな多義性が宿っているからだと思う。 いじめは、辞書的な意味では、「自分より弱い立場にある者を、肉体的・精神的に苦しめること」（大辞林）ぐらいになる。私たちが「いじめ」という言葉に抱くイメージは、もう少し複雑だ。というよりも、いじめ被害者（またはその経験者）と、いじめ加害者（および傍観者）では、同じ言葉を通して思い浮かべる景色がかなり違っている。 だから、この言葉を痛みを伴った感情とともに思い浮かべる人々と、そうでない人々の間では、話が噛み合わない。 実例を見てみよう。紹介するのは、自民党選出の参議院議員、中川雅治氏の公式ホームページに掲載されていた文章だ。 「掲載されていた」と、過去形を使ったのは、当該のホームページが既に消滅しているからだ。 ホームページの中の「教育

2人目の子供の産休・育休中、上の子が0~2歳だったら保育園を退園しなければならない――埼玉県所沢市が今年度から定めたこのルールに対し、一部の保護者が退園の差し止めを求める訴訟を起こしたことが現在「働く母」達の間で話題になっている。 私自身、保育園に3歳の子供を預けている保護者として聞き捨てならない問題だった。今、2人目が欲しいと思っているだけに、自分の住んでいる区で同じルールが適用されたら困ると思ったからだ。 しかし、この問題が報道されてから、所沢市に寄せられる全国からの意見は「6対4の割合で市を支持するものの方が多い」（市の担当者）という。なぜ、実際の働く親の感覚とギャップがあるのか。その理由を考えてみることにした。 「育児休業中は親が家にいるのだから『保育に欠ける状態』ではないはずなのでは」「2人目の世話で大変とは言うけど、専業主婦は誰にも預けず未就学児の面倒を見ている」。保育園に子供

韓国メディアはお祭り騒ぎだ。日本の世界遺産登録と引き換えに、新たな外交的武器を勝ち取ったからだ。 初めて強制労働を認めた 7月5日、明治日本の23の産業革命遺産がユネスコの世界遺産として登録されました。韓国紙は「日本に勝った」と大喜びしているそうですね。 鈴置：韓国政府は、うち7つの施設で朝鮮人労働者が強制労働させられていたと主張、登録に反対しました。結局、朝鮮人労働者に関し日本政府が言及することで両国は妥協、登録が実現したのです。 韓国各紙が喜んでいるのは「日本の言及ぶり」です。ここで「朝鮮人労働者の強制連行を日本政府に初めて認めさせた」からです。 中央日報の「日本『韓国人の意に反して強制的に働かせた事実ある』」（7月6日、日本語）は、以下のように韓国政府の成功をうたいました。 尹炳世（ユン・ビョンセ）外交部長官は登録決定後に会見し「韓国側の正当な憂慮が忠実に反映された」と評価した。外交

「残業代が欲しいなら大手に行けよ」 中堅IT開発会社で働いていた野口武さん（仮名、40歳）を唖然とさせたのは、上司のこの一言だった。会社のためにと毎晩遅くまで働いたのに、残業代が給与に反映されていなかった。「これはひどい」と抗議をした時に返ってきたのが、冒頭のコメントだ。「『悪い』と謝るならまだしも、開き直るってどういうことだ」。怒りを通り越して呆れかえった野口さんは、しばらくして、その会社を辞めた。 これは人材紹介会社のインテリジェンスが1月中旬に大阪市で開いた「DODA転職フェア」の取材中に出会った男性が語ってくれた、彼が転職活動をしている理由だ。いわゆる、サービス残業（不払い残業）である。他の来場者も「多少時間が長くても残業代がちゃんと出る企業を探している」（30代前半の男性）「サービス残業はしたくないから、きっちり帰れる職場を探す」（20代後半の女性）と、サービス残業に対して嫌悪感

辻元：開票速報では当初、賛成が上回っていたので本当にハラハラしました。賛否拮抗で反対派が勝ったという感じではとてもありません。私たちの主張（反対）は多数となりましたが、厳しい結果だったと受け止めています。 同時に「大阪都構想」にストップをかけられたことはよかったと思います。私は大阪市で育ってもきましたし、126年の歴史がある大阪市がなくなってしまう、地図から消えてしまうことに危機感を覚えていました。投票日の翌日、大阪の街を歩いていて、うれしさのあまり「大阪市を抱きしめたい」という気持ちになりました。 次は大阪市をよくするために、反対した私たちが何をするのか問われています。これからが正念場です。 「都構想は改悪、リスクが高すぎる」 「大阪都構想」になぜ反対したのでしょうか。 辻元：橋下さんの「大阪を変えたい」という強い気持ちには賛同していました。ただ、なぜ大阪市を東京都のようにせなあかんのか

私は、大の「地方都市」好きです。気がつけば、地図を片手にこれまで47都道府県300以上の地方都市を訪問していました。私のライフワークでもある、「空想地図（実在しない都市の地図）」の制作の参考にもしていますが、最大の目的は、地方都市の日常に浸ること、です。 なので、地方都市に行く時には新幹線や特急を使いません。飛行機でワープすることはありますが、基本的には普通列車（いわゆる鈍行、各停）か路線バスで向かいます。遠出する際の非日常の乗り物ではなく、ほとんど地元民しか使わない交通手段に乗ってこそ、地元に浸ることができるからです。 気分だけではありません。本数が多いところや、途中乗客が増えるところは、日常的に人の移動が多いことが読み取れます。都市のサイズ感や、その街のコアがどこにあるのか。そういう手応えが、自分の実感として伝わってくるのです。 地方都市の地図をチェックし、ルートを確認した私が地元の乗

予測分析コンペの入賞者たちから優れた予測分析モデルのつくり方を学ぼう。入賞者たちのアプローチを観察すると、「仮説」の大切さがよく分かる。 ビッグデータへの期待の中でも最も典型的なのは、未来を予測する技術に対する期待だろう。機械学習に代表される技術を使えば、過去の実績データから法則性を見いだし、将来の出来事に関する何らかの「量」を予測できる。例えば、その出来事がいつまでにどの程度の確率で起こるのかといったことだ。予測の技術はビッグデータ活用の中枢を成す。 予測モデルに関する技術は日進月歩で高度化しており、方法論の選択肢も多岐にわたる。データサイエンティストはこれらの選択肢の中から最適なアプローチや手法を選択するのだが、その基準は明確ではない。 実は、腕利きのデータサイエンティストたちがどのような予測モデルを使用しているのかを知る方法がある。私が所属するオプトデータサイエンスラボはアナリティク