認定NPOフローレンス事件は、1億円の補助金を使用して建てた施設で違法な担保手続きにしていて、それを渋谷区長が見落としたから。
それも渋谷区長がほぼただでくれてやったも同然なのは以前から問題とされ、癒着疑惑の根幹。

他にも⇩

・施設のある土地は2～3億円の資産価値の区有地を月額5万8千円で借用
・補助金だけでなく、ふるさと納税が一番流れるのも圧倒的にフローレンス(全体の83%)

叩かれまくってる元フローレンス代表の駒崎氏と長谷部区長は少なくとも10年来の付き合いで、当時から当然ある批判を無視して特別扱いをしてるわけです。

今回は駒崎氏が法律のラインを越えましたが、これだけ公金チューチューさせれば増長するのも明らかだし、区長も表向きに法律違反が明らかになってないだけで、倫理的には相当ヤバいことしてるし、区民から現在も別々に2つの裁判も起きている。そんな区長や市長なんて前例あります？

※フローレンス以外のヤバい事業は引用先に記載。

渋谷区は1度公金事業や官民連携の仕方を見直すべき。

渋谷区の謳い文句の先進的な事業、つまり前例がない事業を深く知ると、利権の闇が深すぎて行政としてやるべきでないから他地域がしてこなかっただけと分かる。 December 12, 2025

@satsukikatayama
いつも勢力的に活動ありがとうございます。
ai基本計画案拝読し、自分のコメント元に、ai ChatGPTに評価してもらいました。戦略分析内容を大幅に追加して討議しないとバラマキで終わる懸念有り、それがさらに国債金利上昇につながりそうです。長いですが以下がai自身によるAI基本計画案の評価です。
計画の評価ポイント
A. 戦略分析（Where is the strategy logic?）
評価（辛口）
計画は「方針」や**方向性（vision）**を広く掲げているものの、具体的な戦略分析（競争環境、強み・弱みの定量評価、優先セグメント戦略など）への深い踏み込みが弱い。
AI活用率や投資規模のギャップは認識されているが、競争優位性を生むための要素戦略（どの産業を重点化するのか、どのAI領域で勝負するのか) が体系化されているとは言い難い。
「信頼できるAI」やガバナンス強化という文言はあるが、実践的な評価指標や成果指標 (KPI) が明示されていない。これは計画における戦略的分析の欠如として批判的に評価できる。
背景とのギャップ
外部データでも、倭国のAI利活用・投資は他国に後れを取っているという認識があるものの、これを戦略としてどう転換するかの計画化が弱い。

B. 利活用の実効性
評価
計画は「利活用を促進する」という大方針で国民・企業のAI利用率向上を掲げているものの、
利活用の実効メカニズム（教育投資、利用促進施策、企業支援スキーム）については言及されているが、
効果測定方法や導入インセンティブ設計が不明確。
企業現場での利活用（特に大企業）と個人レベルの利活用（大学生等）では段階的成熟度が大きく異なる実態への具体的対応策が欠如している。
実態との乖離
実際の現場では、大学生・個人が生成AIを積極的に利活用する一方で、大企業の活用は遅いと言われている(自分の観察）。
計画では、この差異に応じたターゲティング戦略を提示せず、包括的施策に留まっている。これは「ばら撒き型戦略」で終わる懸念を強めるポイントである。
C. 実行性・フォローアップ体制
評価
AI戦略本部の設置や横断体制は評価できるものの、
官民連携の具体的運用ルール
政府KPI・進捗管理の公開性と透明性
外部ステークホルダーとの定期レビュー
が不明確であり、実行性に疑問が残る。
3. 全体としての総括
文言としての戦略はあるが、分析と実装設計が弱い。
計画は主として「方針表明」であり、戦略としての深さ（何を、なぜ、どうやって勝つか） が十分ではない。
利活用の現場感と落差が大きい。
個人や大学生の活用は既に民間で進んでいるのに対し、国家戦略は全体最適化のレベルに留まり、現場向けの具体策に欠ける。
ばら撒き型のリスク
「AI利活用を広げる」こと自体は妥当だが、優先領域・産業別アプローチ・実装ロードマップが弱いため、資源配分が分散化し、結果として大きな成果を得られない懸念がある。
4. まとめ
評価軸
判断
戦略的分析の深さ
低い
利活用の現場適合性
形式的
実行可能性
不透明
産業競争力強化への貢献
目標はあるが手法不明確

必要であれば、この計画を**「弱点・改善ポイント」視点で箇条書き評価レポート化（経営戦略フレームワーク基準）**で整理することも可能です。 December 12, 2025