なぜ仕事では「フレームワーク」が出てくるのか?

今回の内容

***

1: フレームワークはビジネスで必ず出てくるけど?

社会人になると、遅かれ早かれ「フレームワーク」に出合う。

フレームワークの代表的なものは例えば以下だがどうだろう?

 

 

そうそう、学生時代に国語の授業で「起承転結」という言葉を学ぶが、これもフレームワークだ。

フレームワークは、Wikipediaでは「曖昧さ回避」のページで以下のように紹介されているが、今回取り上げるのは上の2つが当てはまる。

 

フレームワーク(英: framework)

  • ビジネスフレームワーク - 経営戦略や業務改善、問題解決などに役立つ分析ツールや思考の枠組み。MBAなどで教わることが多く、ビジネスに必要とされるロジカルシンキングや発想法などを体系的にまとめたもの。SWOT分析、ファイブフォース分析などが挙げられる。
  • 開発・運用・意思決定を行う際に、その基礎となる規則・構造・アイデア・思想などの集合のこと。日本語では「枠組み」などと訳されることが多い。
  • ソフトウェアフレームワーク - コンピュータ・プログラミング用語。アプリケーションフレームワークなど。
  • バーナーワークの別称。

 

Wikipediaに記載があるように、仕事をしていると説明資料や会議の発言の中に、フレームワークが出てくることがある。

概ね、フレームワークは知っていて当然というような雰囲気で語られることが多い。

それは、社内・社外研修などでフレームワークとその使い方を学ぶことが増えてきているからだと思われる。

 

 

2: フレームワーク第一主義の間違い

ここ数年、グロービス大学院大学が運営する単科コース、グロービスマネージメントスクール(GMS)で、3か月間の研修を実施する企業が増えてきている。

GMSに限らず、企業研修を行う会社は、100%フレームワークを教える研修を行っている。

初めてこのような研修に参加すると、フレームワークの洗練された感じに感心し、以後、何が何でもフレームワークを使って表現する、というひとが少なからず出てくる。

中には、

話す内容がMECEであるべきで、MECEにするためにフレームワークを使うべき

と極端なひともいる。

しかしこれは問題だ。

なぜなら、フレームワークを学ぶ本質をわかっていないからだ。

 

確かに、フレームワークは考えをMECEに整理する道具として利用価値が高い。

一方、フレームワーク第一主義のようになると、全てのフレームワークを知っておく必要が出てくる。

現在、直面している事象を整理するのに、適当なフレームワークを知らなかったら、整理できなくなってしまう。

 

しかしフレームワークを多くの研修で学ぶのは整理のための道具としてではない。

 

 

3: フレームワークを学ぶ意義 

フレームワークを学ぶ意義・本質はどこにあるのか。究極的に言うと、フレームワークは、実は覚える必要はない。

ではフレームワークを学ぶ本質は何か?

それは、目の前にある事象を、要素に分解して理解するクセをつけることだ。この思考方法をクセにできたら、仕事は速くなる。

 

 

4: 抽象化する技術 

仕事をしていると様々な問題にぶち当たる。ぶち当たる問題は概ね具体的だ。実際に行っている仕事から発生するので、当たり前だが。。。

この具体的な問題を解決するには、問題の抽象度を上げて広く理解する必要が出てくる。もし具体→抽象へと変換する作業をしないと、問題の解決策を狭い範囲の深堀りで解決しようとしてしまう可能性がある。

フレームワークで、「虫の目・鳥の目・魚の目」というものがあるが、虫の目だけでは判断を誤る。やはり俯瞰して物事を考える鳥の目も必要だ。

具体的なものは抽象度を上げて考え、抽象的な話は具体に落とし込んで考えてみる。このように具体と抽象を行き来する思考訓練を続けていけば、おのずと見える世界が広がってくると思う。

 

ほなまた!

 

(▼参考)

ashian.hatenablog.com

 

 

 

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組織で使う研修の効果が出にくいのは「具体化抽象化」技術と「実行力」の欠如が原因

今回の内容

 

 

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1: 自分に甘く、他人に厳しく

組織に属していると、新入社員研修に始まっていくつかの研修を受けることになる。

そして管理職やリーダーのポジションになると、研修を管理する立場になる。

研修を管理する立場になると、自身が研修を受ける側の時の状況を棚に上げて、以下のような疑問が出てくる。

 

  • チームには研修の成果が出ていない、なぜだろう?

 

新しいソフトウェアの使い方やプログラミングを学ぶ、というような実学的な研修だと、何ができていないか、という評価はそれほど難しくない。

しかしビジネス研修、管理職研修など知識や考え方を学ぶ場合は評価が難しい。

例えばMBAフォルダーが近年、増加してきているが、すべてのMBAフォルダーは、非MBAフォルダーと比較して、抜きん出ている存在だと評価できるだろうか。

 

実際は、研修を受けても、MBAフォルダーであっても、評価が低いひとがたくさんいる。

その結果、「研修は役に立たない」「MBAフォルダーは偉そうなだけで役に立たない」

といった低い評価が下される場合がある。

しかし本当にそうだろうか。

 

 

2: トレーニングの現場で行うこと

研修を提供する側は、なるべく受講者の身近な話題に近づけた内容にカスタマイズして研修を行う。

MBAコースの場合は、近年流行りのケーススタディを使った講義が多いようだ。受講生はケースの主人公になり切って課題を解決していく。

つまり、受講する側か提供する側のどちらかが歩み寄って、同じ土俵上にいることができるように設計されていることが多い。

参加者は、課題に回答することに没頭できるのだが、思考は研修の中だけで留まってしまう。

 

MBAコースは考えることに時間を使うが、フレームワークの使い方がクローズアップされていることもあり、「どのフレームワークを使うべきか」ということに終始する場合もある。

その結果、研修や授業の中で優秀だったとしても、その優秀さが実際の業務に波及しない。

そこには重要なことが見落とされている。

 

 

3: 鍛える必要があるのは「具体<--->抽象」を行き来する技術

ロジカルシンキングクリティカルシンキングといった考えるための技術は、社会人になったひとなら聞いたことがあるだろう。

これらの研修でフォーカスされるのは、「ロジックツリー」「因果関係図」などのツールだ。ロジックツリーが描けるか?因果関係図を使って要因を特定できるか?。

また周りのひとも「あなたの話はロジカルか?」を問うてくる。

 

しかしここで徹底して行わないといけないトレーニングは、具体的な内容を抽象化する(またその逆も)技術だ。

 

外資コンサルタントについたひとは、「具体-->抽象」「抽象-->具体」の行き来ができるように徹底的に訓練されるようだ。

ではなぜ、「具体-->抽象」「抽象-->具体」を行き来する技術が必要なのか。

 

研修や授業で扱う内容は、非常に具体的だ。それは具体的な例を使った方が、聞き手にとって理解しやすいからだ。

受講した側のひとは、以下のステップを踏むことで初めて研修や授業の内容を自身の業務に活かすことができるようになる。

 

  1. 自身の仕事(具体的な内容)を抽象化し、自身の仕事を構造的に理解する
  2. 研修や授業で学んだ内容(具体)を抽象化して構造を理解する
  3. 1と2のそれぞれ抽象化したもの同士を比較して、仕事のどの部分に研修内容を活かすと良いか、考える
  4. 抽象化されたレベルで考えた内容を、自身の業務に実際にあてこむために、具体化する

 

しかし、研修内容を報告をする際、受講内容内容を忠実に報告するだけなら、抽象化・具体化の技術が不十分と考えてよいだろう。

また研修内容をそのまま業務に当てている場合もしかりだ。

 

事実だけの報告は「具体的な内容を理解した」で止まっている。そこから内容の抽象化を経て、実務への具体的反映がなされなければ「受講した」どまりだ。

また、研修内容をそのまま業務に当てはめている場合、習ったことを行う実行力は賞賛に値するが、「点」の理解であるため応用が利かない。

 

深い理解が出来ているという状態は、応用が利くレベルで理解できているということだ。

それは、具体的な内容を理解し、内容の抽象度合いを高めて理解し、類似した状況にも応用できるという理解になる。

 

 

4: 組織がサポートすべきは「研修内容を行動に移す仕組み作り」

学んだ内容は実際に行動に反映されて初めて効果を発揮する。

考え方や知識を学ぶ場合、その効果が現れるまでに時間がかかる。しかもゆっくり現れるので、変化が分かりにくいという欠点がある。

しかしこれらの研修を「役に立たない」と考えるのは間違っている。

組織として、受講者が研修成果を業務に活かしてもらうための仕掛けを作る必要がある。

 

行わなければならないのは、

 

  1. 受講者の業務の抽象化のサポート
  2. 次に、受講者が学んだ内容を抽象化して理解・応用するためのサポート
  3. そして抽象的な学んだ内容から実業務への具体的な落し込みのサポート
  4. 学んだことが業務に定着しているか、チェックすること

 

手間がかかるサポートではあるが、この方法論を受講者だったひとが身に着けることができたら、その人材は別のひとに同じサポートをしてあげることができる。

 

好循環な状況を生み出すことができることを願っている。

 

ほなまた!

 

 

 

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フリーコメントをデータとして分析する「テキストマイニング」の効果を理解した

今回の内容

 

 

***

 

1: フリーコメントを分析するって?

コールセンターで話された内容を自由形式で書き留めたデータ、もしくはアンケートのフリーコメントなど、「ひとが読んで理解する」ための情報と思っていた文字データが、コンピュータを使った分析の対象になると初めてわたしが知ったのは、1999年~2005年の間のどこかだ。

当時、統計解析ソフトウェアを販売しているSAS社の年1回のイベント「SASユーザー会(=SUGIJ)」にほぼ100%参加していて、そのどれかのセッションで、「茶筅」というフリーソフトを使ったテキスト解析の発表があり、そこで知った。

その後2007年に、NRIが出している「TrueTeller」というテキストマイニングソフトを使ってアンケート情報のテキストマイニングを初めて体験した。

 

テキストマイニング」とは何か、今回はそんなエントリー。

 

2: テキストマイニング

テキストマイニングとは、テキスト(⁼フリーコメントなど)を以下の手順で分析する技術。

 

  1. テキストデータを単語単位に分解
  2. 同じセンテンスでどのような単語が入っているかグループ情報を持たす
  3. (例えば)単語と単語のつながりの濃淡を可視化

 

テキストマイニングの本質は、1つの単語が他の単語とどのような関係性を持つか、それを可視化することだ。

では単語を区切って情報化したとして、それをどのように使うのか?

 

 

3: テキストマイニングを仕事で活用する方法

テキストマイニングは単語と単語の関連性を可視化する。例えばアンケート調査の結果を使ってテキストマイニングを行う場合はどうなるだろう。

テキストマイニングの結果、ポジティブな単語と強く結びついているのはどのような単語か、逆にネガティブな単語と結びつきを強くしているのはどのような単語か、を知ることができる。

もし複数の商品を持っている場合、どの商品のどの部分を改善するか、という商品開発のヒントになる可能性がある。そして、仮にアンケートが数百件あったとしても、テキストマイニングでデータ処理が可能となれば、大きな生産性の改善になる。

 

しかし最もテキストマイニングが威力を発揮するのはグループ間の差異を見つけ、次のアクションに結び付けたい場合だ。コールセンターを例にしよう。

 

■状況

あるコールセンターで問い合わせのあったお客様に、商品を購入してもらうべく、テレセールス(⁼アウトバウンド⁼OB)を行っている。

■オペレータの状況

  • 100名のオペレータが勤務
  • オペレータあたり、100人のお客様をひと月に抱えている

※近年、コールセンターの会話データ(音声データ)を自動でテキスト化する技術が生まれている。

 

■事業の問題

問題は100名のオペレータの成約率に大きなばらつきがあること。

 

■事業の課題

課題はローパフォーマーをミドルパフォーマークラスに、ミドルパフォーマーをハイパフォーマークラスにそれぞれ引き上げる方法が、確立されていないこと。

 

このような状況になっている場合、テキストマイニングを以下の用に使うことで、現場の育成サポートができる可能性がある。

 

  1. 対話ログデータを「ハイパフォーマー」「ハイパフォーマー以外」に分類
  2. 1で作った2つの対話ログデータを、それぞれテキストマイニングで解析
  3. 分析手法は共起ネットワーク分析を使って可視化
  4. 可視化された結果を「ハイパフォーマー」「ハイパフォーマー以外」で比較
  5. 結果を解釈する(一番難しいところはココ!)
  6. 4で両グループ間の差異を発見することができたら、その示唆を実データで確認し、有益な結果となれば、それぞれのグループにフィードバックする

(参考)共起ネットワーク分析のイメージ

 

コールセンターの現場では、リーダークラスの管理者がオペレータの会話を絶えずモニタリングしており、オペレータそれぞれの特徴はつかんでいる。

その経験に加えて、共起ネットワーク分析などで可視化したデータがあれば、説得力が増す。現場を知っているひとこそがテキストマイニングの結果を有効活用できる人材だ。

 

ちなみに、わたしが共起ネットワーク分析で解析したときは、ハイパフォーマーの話題の作り方は、コンパクトにまとまっていて聞き手はわかりやすいだろうなという印象を受けた。一方ハイパフォーマー以外は、ひとつの会話に複数の話題が行ったり来たりしており、聞き手にはわかり辛いという印象だった。

これをコールセンター経験者に伝えたところ、如何にわたし自身のデータ解釈が表面的か、知らされた。(お恥ずかしい限りです)

 

このようなテキストマイニングを使った業務改善は、業務理解が深いひとが解析結果を手にするほどに、効果が期待できる。ただし効果に速攻性はない場合もあるため、その辺りは注意が必要だ。

 

 

4: テキストマイニングはビジネスでは利益を生まないと思っていた

テキストマイニングを初めて知ってから長い期間、わたしはテキストマイニングはビジネスでは使えないと思っていた。理由は利益につながらないと思っていたからだ。

しかしグループ間比較や個人の比較など、「可視化して比較」することで、浮き彫りになることがあること、そしてそれが行動を改善するアクションに結びつけることができることに気づいてから、わたしの考え方が変わった。

 

分析手法は、分析手法を知っているだけだと意味がない。

その分析手法をどのように使って利益を生むか、ということが一番重要だ。

 

テキストマイニングにご興味があれば、お勧めのフリーソフトは以下。

 

KH Coder

 

そんじゃまた!

 

 

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AI対策 -仕事を突然なくさないために-

今回の内容

 

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1: AIはすごい

アルファ碁や癌の診断を医師の代わりに行い人間以上の結果を出す。
AI(人工知能)は人間の生活を激変させる日は近いと思われる。(といっても徐々に変化していくから体感はできないと思うけどね)

AIはこれからどんどん身近になっていく。既にスマートフォンiPhoneにはシリというAIが搭載されているし、Googleにも音声認識の機能が入っている。これをAI機能と認識していないひともいると思うが、今後もこのようにこっそりと、いつのまにか身近にAIはやってくる。

(参考)

ashian.hatenablog.com

 

 

2: AIに代替される仕事分類基準

「AIが仕事を奪う」という話は2016年になってから頻度が増した。それくらい現在のAIの衝撃が強いということだろうと思う。

AIが奪う仕事については、2016年12月時点で以下がよく語られている。

 

  1. ルーティン化されている仕事
  2. 知識を強味にしている仕事
  3. AIが代替することで生産性が大幅に変わる仕事

 

わたしはもう少しブレイクダウンしようと思う。

以下の図を見てほしい。縦軸にAI導入による生産性、横軸に人間の力関係をとっている。

 

縦軸のAI導入による生産性は、「下がる」ということは考えにくいため、縦軸の下側は「Stay=そのまま」とした。

横軸の人間の力については、AI導入を推進する経営層を左に、右に現場で実際に作業を行っているひとを置いた。

わたしがポイント思っているのは、横軸の「推進者(⁼経営層)の力」だ。AI導入を強い意志を持って推進する経営層などがいれば、業務は即AI化する。

 

f:id:Ashian:20161202203811j:plain

 

推進者の力が強い場合、なぜAI化は即行われると考えるのかというと、推進者(⁼経営層)はその作業の生産性を最大化することを考えるから。

生産性は、『生産性』(伊賀泰代著)によると以下となる。

 

生産性=Output / Input・・・A

 

推進者(⁼経営層)は、これを以下のように読み替える。

 

自社のパフォーマンス=利益 / (時間+人件費+その他コスト)・・・B

※かけたコストあたりの利益額を最大にする

 

図の左上の「推進者の力が強い X AI導入の生産性Up」部分は、AIによって仕事そのものが変質することも含む。それはBの式の「利益」額が増える変革が起きる可能性がある内容だ。もしB式の「利益」を増やす変革が起こる状況だとすると、対象となる仕事に従事しているひとは途端に仕事を失うことになる。それまでの仕事のやり方が古いやり方になり、従事者が不要になるからだ。例えば工場での作業をオートメーション化する、など。

図の左下は「推進者の力が強い X AI導入の生産性Stay」部分となる。このエリアはB式の分母(時間+人件費+その他コスト)を、「改善」によってコストカットすることで自社のパフォーマンスを向上させることが多いと考えている。コストカットの「コスト」はお金そのものだったり、時間だったりするが、規模は左上のエリアより小さいながら、左上エリア同様、従事者は仕事を失うことになる。

 

一方、図の右側上下は現場の力が強く(=推進者が弱い)、AIへの置き換わりは時間がかかるかもしくはAI化は難しい。現場の力が強いと現状維持圧力がかかるからだ。現場の改善活動を経験したひとはイメージがつきやすいかもしれない。ただし、右上の「現場の力が強い X AI導入の生産性Up」エリアは、所属組織ではAI化しなかったとしても、周りの組織がAI化する場合がある。その状況になると、いつの間にか、自分がガラパゴスになり、現組織にしがみつかないと生きていけなくなるので注意が必要だ。

同じことは右下の「現場組織の力が強い X AI導入の生産性Stay」のエリアでもいえる。

 

 

3: 自分の仕事を仕分けする

ここまでの記載によるならば、その組織内でのAI化のポイントは、推進者と現場のひととの力関係が、AI化の有無を分ける。

一方で、自分が属する組織の外の動きも併せて知る必要がある。いつのまにか、自分がガラパゴスになり、現組織にしがみつかないと生きていけなくなる可能性があるからだ。

であれば、我々はどのように判断したらよいのだろうか。

 

その問いに対するひとつの解は、「現状の可視化」が助けになるかもしれない。

自分の仕事がひとつだけ、というひとは少ないはずだ。自分の役割を分類しよう。

そして、それぞれの仕事をマトリクスに当てはめてみる。

それによって今後やるべきことが見えてきたらラッキーだと思う。

 

 

4: 自分の仕事はAI化しそうか、生産性を高めて確認する

とはいえ、マトリクスに自分の仕事をプロットするのは難しいというひともいるかもしれない。

それはひょっとすると、自分の仕事をうまく効率化できていないため、AIがどのように自分の仕事を効率化するか、代替するか、イメージが難しいからかもしれない。

もしそのような状況であるなら、A式を参考に自分の仕事の生産性を高めてみることをお勧めしたい。

 

生産性=Output / Input・・・A

 

一番簡単な生産性の向上は、改善活動による改善だ。分母のInput部分を減らすことで生産性を高める方法。分母のInputを改善するアプローチは即効性がある。

一方、分子となるOutputを増やすには、改善レベルではなく、変革レベルの変化が必要かもしれない。「Outputを出すためのプロセス」を変革することも、じっくり考えてみてほしい。このOutputの変革は、概ね時間がかかる変革になると思われる。

 

自分の仕事を効率化する癖がついたら、AIを推進するひとの気持ちがわかるようになる可能性がある。それは結果的に自分を守ることになると思う。

ちなみに、「生産性」については、『生産性』(伊賀泰代著)、『自分の時間を取り戻そう』(ちきりん著)が丁寧に記載されているのでお勧めだ。

 

ちなみに、わたしが感じているところでは、この「Outputプロセス」の変革は、まさにAIがやらかしてくれそうな領域。もし自分の仕事がAIによって変革される可能性を感じるなら、AI関連の記事などで日々情報収集することをお勧めする。

そして徐々に自分の仕事内容を別のものにシフトしていくことだ。

 

なおマトリクスの縦の線上(推進者も現場も力が強くない)で、かつ「AI導入の生産性Stay」の領域の下の方に自分の仕事がある場合、その仕事はAIに代替される可能性が少ない仕事だとわたしは思う。少なくとも現時点では。その理由は、AI化するコストが、生産性に見合っていないと思うからだ。

 

 

5: 将来を見据えて

『LIFE SHIFT』(リンダ・グラッドストン著)によると、自分の親世代よりも自分は長く生きるそうだ。

巷では自分の年金は、親世代の半分ともそれ以下ともいわれている。

定年になったら悠々自適な生活というのは、一部のひと以外は難しいようだ。

 

仕事の生産性を上げるためのトライは、目の前の作業をやっつけるだけでとどめるのはもったいない。

日本は人類が経験したことがない高齢化の世界に向かっている。予想ができない世界に向けて歩んで行っている我々は、どのような60代、70代を過ごしているだろう。また、過ごしたいと思っているだろう。

目先の視点だけでなく、遠く老後を見据えた視点で今を考える。

そのような思考や葛藤が、AI対策になっていくのではないかと思う。

 

ほなまた!

 

 

 

 

 

 

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2016年10月のTVドラマ

今回の内容

 

***

 

1: 2017年10月スタートのドラマ

 

11月になり、10月スタートのドラマもほぼ固まった。今期は非常に豊作なため大変だー。

 

 

2: 10月期の視聴決定ドラマ

 

※タイトル後の○は録画、×は録画しない⁼「観ない」の意味

 

  • 『カインとアベル』×
  • 『メディカルチーム レディ・ダ・ヴィンチの診断』 ○
  • 逃げるは恥だが役に立つ』○
  • 『相棒』○
  • 『地味にスゴイ!校閲ガール・河野悦子』○
  • 科捜研の女』×
  • 『ドクターX~外科医・大門未知子~』○
  • 『Chef~三ツ星の給食~』○
  • 黒い十人の女』×
  • 石川五右衛門』○
  • 『砂の塔〜知りすぎた隣人』×
  • 『家政夫のミタゾノ』×
  • 『THE LAST COP -ラストコップ-』○
  • 『IQ246〜華麗なる事件簿〜』○
  • 『キャリア〜掟破りの警察署長〜』○
  • 『レンタル救世主』○
  • 真田丸』○
  • 『べっぴんさん』○
  • 『勇者よしひこ』○
  • 『コック警部の晩餐会』○

 

『カインとアベル


たぶんだけど、長男と次男のそれぞれの葛藤が今後顕在化していき、その葛藤のぶつかり合いが見どころなのでは?と想像するけど、2話を観たいという欲求は強く湧かなかった。
昼ドラが嫌いなわたしとしては、本作は設定が古く、ドロドロした雰囲気を感じてしまったこともイマイチだったか。
視聴率は6話で9%台までもどしてきているみたいだけど、低迷しているフジテレビ、今後はどうなるか?

 

『メディカルチーム レディ・ダ・ヴィンチの診断』

 

吉田羊さんと伊藤蘭さんの距離感がいい。DoctorX同様、「病気」で難問を作らないといけないので、難しい部分があるかなと感じる。
吉岡里帆さんが『あさが来た』以来でいい感じで羊さんに振り回されている。
相武紗季さんはこれまでのわたしのイメージとは違う役をしているように感じる。

医師の葛藤、患者の葛藤。

その両方が上手く表現できているように思う。


逃げるは恥だが役に立つ

 

この作品は、星野源さんと新垣結衣さんの双方の心理状況が全面に表現されていて、他のキャストの心理状態が周りを覆い、すごくバランスがいい作品になっている。

新垣さん以外に、この役ができるひとを想像するのが難しい。
色気むんむんな女優さんだとダメだ。

新垣さんは、色気がない役しか観たことがないのだけど、良い意味で無色透明感が本作品に非常に合致していると思う。

新垣さんは今後、どのような「色気」を出していくか、楽しみな役者さんだと思う。

星野さんは『真田丸』でも活躍中だが、なんだろう、ハンサムというタイプでもないし、背も高いわけではない。だけどても魅力がある役者さんだと思う。なんかカッコいい。
本作は周りを固めている俳優さんもステキだ。


『相棒』


若干、飽きてきているものの、安心して観ることができ、安心して観なくもできる。

 

『地味にスゴイ!校閲ガール・河野悦子』


石原さとみさんの魅力全開な作品。
好きなように演じている感じがする。
この役は、松岡茉優さんもできると思う。

主人公の一直線な強い部分と、弱い可愛らしい部分の表現が難しいと思うのだけど、石原さんは上手に演じている。

 

科捜研の女


うっかりしてた。観てない。


『ドクターX~外科医・大門未知子~』


既に『相棒』くらいの安定感がある。
更に、敵キャラが強いので面白い。
今シーズンで最後かな?と思う。これ以上続けると、『ドラゴンボール』のセル、魔神ブーになってしまう。

 

『Chef~三ツ星の給食~』


ジワジワと面白くなってきている。
最初から飛ばせなかったのが残念な作品。
視聴率は戻らないとは思うけど、見続けていて良かったかも、な作品。
各俳優の心の葛藤が見えにくいのが残念。


黒い十人の女


わからないー。存在を知らなかった。


石川五右衛門


奥さんが大変な中、病院でも観れるからと思って引き受けたのかな?と思って観てる。

仮面忍者赤影みたいなところもあるが、時代劇特有の安心感がある。


『砂の塔〜知りすぎた隣人』


一話を観て、設定がイマイチと感じてやめた。
菅野さん、楽しみにしてたのに、残念。


『家政夫のミタゾノ』


見逃した。でもあまり残念じゃない。


『THE LAST COP -ラストコップ-』


3週連続で観る「ラストコップダイジェスト」にやられた。前作は初回がイマイチだったので観なかったのだけど、ダイジェストでみると面白かった。
なので、つい観ている。アホな感じなのがいい。作り手が楽しんでいる感じが伝わってくる。


『IQ246〜華麗なる事件簿〜』


織田さんが気持ち悪いしゃべり方をするという評判だった。確かに織田さんのしゃべりは変なのだけど、内容は面白い。
刑事コロンボ』『古畑任三郎』のような謎解きタッチで、関脇急の面白さ。
土屋太鳳さんは『まれ』に出演されていた際に、「いまいち」と思ったのだけど、良い役を取ったなと思った。


『キャリア〜掟破りの警察署長〜』


こちらも関脇級の面白さ。時代劇のよい部分を混ぜ込んでいる。
瀧本美織さんは、どの役をやっても同じイメージになってしまうのが残念。どんどん出てきている若手の俳優さんの中にいると、個性が消されてしまうように思う。
「純粋」「かわいい」路線で行くのはあまり得策ではないように思うがどうだろう。


『レンタル救世主』

たくさんの録画の中にあっては、後回しにしてしまっている作品。6話放送時点で3話をまだ観ていない。悪くないのだけど、相対的に後回しにしてしまう。

 

『勇者よしひこ』

非常にくだらない作品だけど大関級の面白さがある。

ゲストが豪華で、しかも有名俳優がくだらない役(毎回ある冒頭の盗賊役)とかで出てくるのでそれも期待感があっていい。


真田丸


クライマックスに向けて、最高潮に面白くなっていると思う。

面白さは大関級。

 

『べっぴんさん』


10月スタートの新番組だが現在のところ悪くない。


『コック警部の晩餐会』


特にとても面白いというわけではないけど、さらっと観ることができるのでつい観てしまう。そんなドラマ。

 


ほなまた!

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