首相を辞めたら議員辞職が普通のこと キャメロン氏の「外相復帰 ... - 東京新聞

　政界を引退し民間人となっていた英国のキャメロン元首相が、現首相のスナク氏に請われて外相に就任した。英国で首相経験者が閣僚になるのは53年ぶり。そもそも首相を退いた後、議員を辞めるケースも少なくない。転じて、英国と同じ議院内閣制の日本では、元首相が閣僚になったり、首相再登板を狙って議員に居座り続けたりするケースが相次ぐ。この違いは何なのか？（曽田晋太郎）

外相復帰が話題になった英国のキャメロン元首相＝AP

　英国のスナク首相は13日に内閣改造を行い、キャメロン氏を外相に起用した。与党保守党を率いるスナク氏は2025年1月までに行われる次期総選挙を見据え、経験豊富で知名度の高いキャメロン氏を閣僚に登用することで、低迷する党の支持率回復を狙う思惑があるとみられる。

　キャメロン氏は10年に43歳で首相に就任。財政再建や経済成長で功績があったとされ、中国との経済関係強化を進め、英中蜜月時代をもたらした。一方、英国の欧州連合（EU）離脱の是非を問う16年6月の国民投票でEU残留を訴え、離脱支持が多数となった結果を受けて翌7月に首相を辞任。9月には下院議員も辞めて政界を引退していた。

◆ブレア氏もジョンソン氏も議員を辞めた

　英国では首相退陣後、議員も辞めるケースは少なくない。早稲田大の高安健将教授（英国政治）によると、歴代英首相のうち、サッチャー氏のように上院議員になったり、メイ氏のように下院議員を続けたりする例はあるが、キャメロン氏をはじめブレア、ジョンソン各氏は議員を辞めた。

　高安氏は「日本と異なり、基本的に英首相は在任期間が長く、新しいリーダーで次の時代を進んでいくに当たり、仕切り直しの意味合いから前の時代と距離を取る傾向が強い」と指摘。「政争で引きずり降ろされたり、総選挙で負けたりするなど英国でイメージ良く辞めた首相はおらず、その後に議員などにとどまっても、昔のことを批判され続けるリスクもある。党にとってもそれは望ましくないので、新陳代謝が進む傾向にある」と説く。

◆菅義偉、野田佳彦、菅直人、麻生太郎の各氏は今も

　一方、日本は英国に範を取った議院内閣制だが、こちらの元首相たちは即政界引退どころではない。首相経験者のうち、菅義偉氏、野田佳彦氏、菅直人氏、麻生太郎氏は現在も議員を続けている。

　麻生氏は在任中の総選挙で敗れて辞任したが、約3年後に自民党が政権を奪還すると副総理兼財務相で復活。麻生氏を任命した安倍晋三氏も体調不良を理由に1年で首相を退いた後、約5年ぶりの首相再登板だった。それ以前には、宮沢喜一氏が当時の小渕恵三首相に請われて蔵相に就任した例や、森政権時代に橋本龍太郎氏が行政改革、沖縄・北方担当相になったケースも。また、田中角栄氏のように派閥領袖（りょうしゅう）にとどまって「キングメーカー」として権勢をふるった例もある。

　政治ジャーナリストの泉宏氏は「次の大統領選に出るというトランプ氏は例外で、首相経験者が国のトップや閣僚に返り咲く例はG7ではほぼ日本だけ。それは日本の政治構造の特殊化に起因している」と語る。

◆「ゾンビ元首相」を生むメカニズムとは

　泉氏によれば、日本の首相は概して在任期間が短く、思いを残したまま辞めるケースが多いため、全ての実力者が「もう一度挑戦を」という意識を持つ。また、自民党内の派閥力学による「疑似政権交代」が続いており、実力者の起用を政権の安定材料に使うことが常態化している。こうした構造があるため、なかなか政界引退しない「ゾンビ元首相」を生んでいる。

　泉氏はこう言う。「長く政治の中枢にいる顔ぶれが変わらないのは自民党政治の劣化でもあり、ますます国民の政治不信を増長させる。一度トップに立ち、辞めたなら潔く去るべきではないか」

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普通の人なら10時間の仕事が1時間で済む…AIで｢仕事を減らす｣ために外資系営業職がやっていること ｢ポータブルスキル｣を身につけているか - PRESIDENT Online

生成AIを使いこなすには、どんなことが必要なのか。元外資系企業の営業職で、システム工学に詳しい田中猪夫さんは「AIを使いこなす能力は転職スキルに似ている。一つの会社や一つの業界でしか通用しないスキルを持っている人は、AIを使っても仕事が減らないままだ」という――。

※本稿は、田中猪夫『仕事を減らす』（サンマーク出版）の一部を再編集したものです。

写真＝iStock.com／JohannesBluemel Photography

※写真はイメージです

AIは「博学な指示待ち部下」と考えるとわかりやすい

ChatGPTの登場で一気に注目を浴びている生成AIは、地球上の誰よりも多種多様な本とインターネット上のあらゆる情報を読み込んでおり、それに基づいて新しいものを「生成」できる。

しかし、仕事を大きく減らしてくれる「小さなイノベーション」を生み出す3つの思考法である「引いて考える」「組み合わせ」「試す」のうち、「組み合わせ」が苦手なことに気づくだろう。

生成AIは与えられたデータからのみ学習しているため、学んでいないデータの「組み合わせ」ができないからだ。

生成AIに質問や指示をすることを「プロンプト」と呼ぶことは、ご存じかと思う。いま生成AIを仕事に役立てるなら、博学な指示待ち部下を上手に動かすような質問や指示（プロンプト）が必要だ。ただ、どれだけプロンプトを工夫しても「組み合わせ」を導き出せないことがある。

であれば、知識を獲得するツールとして使うのはどうだろうか。

つまり「組み合わせ」は人間が行い、知識のみ生成AIから得るという使い方だ。

少しわかりにくいかもしれないので、さらに詳しく見ていこう。

組み合わせを求めず、「知識を獲得するためのツール」と割り切る

じつはAIには2つのとらえ方がある。

一つは人間の知能をコピー、または再現しようとする技術やシステムをめざすもの。これを人工知能（Artificial Intelligence）という。

もう一つは、人間の知能を補完・拡張するための技術やアプローチをめざすものである。こちらは拡張知能（Augmented Intelligence）という。

生成AIは、人工知能としても拡張知能としてもとらえられ、どちらの要素も備えている。となると、使う側が知識を求めているか創造性を求めているかでプロンプトが違ってくる。

ただ、生成AIは基本的には人工知能だ。いずれ異なる知識を「組み合わせ」ることで創造性をもつだろう。しかし、それを導き出すプロンプトを設定するのは難しく、逆にプロンプト自体に創造性が必要な場合もある。

だとしたら、テーマの複雑性によって「組み合わせ」は人間が考えるものとし、生成AIは知識を獲得するためのツール（拡張知能）として割りきって使うのが、現段階でのおすすめだ。その方法を身につければ、同僚が1日10時間をかけて仕上げる以上の成果を、1日わずか1時間働くだけで上げられるようになる。

話を整理すると、次のようになる。

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