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最後の章になる。
地方自治体はどんな人を欲しているのか、及びどんな人が職員として通用するのかしないのか、それらを説明して終わりにする。
とはいえ、もう４万字を超えそうだ。ここまで読んだ貴方は忍耐力を持っている。地方公務員に適合した人材である可能性濃厚である。
キャリアの棚卸しにしては壮大になりすぎた感がある。まずは、先達の書いた日記をひとつ紹介して記述量のショートカットを図る。
https://anond.hatelabo.jp/20200923212241
この日記を書く前に、はてな匿名ダイアリーで見つけた日記のひとつだ。短く簡潔にまとまっている。内容も概ね正しいと感じる。明白な誤りはない。単純に面接を突破したい人間はこれを見るといいだろう。惜しむらくは、上の日記を書いた人は公務員試験の面接官ではない。
せっかくの機会だ。民間時代を含めると十年以上に渡って面接官を務めた者として、採用可能性が高い人材の傾向を三箇条として述べてみたい。その後、面接評価表にはないポジティブチェック・ネガティブチェックの一部を示そうと思う。
モデルケースを挙げる。採用試験を受けようとする市町村で生まれ、小中高をそこで過ごし、進学や就職を機に都会に出たけれども、また地元に戻って働こうとする受験者がいたとする。
はっきり言おう。満点に近い。もうその時点で、「面接評価では４を取ってください！ お願いします!!」と面接官に期待の眼差しで見られている。Ｋ市ではそうだった。というのも、そこまで地元愛のある若者はほとんどいないからだ。
覚えておられるだろうか。当時のＫ市の人事行政の問題点のひとつに若手職員の離職率があった。３年以内離職率が３割超えという高い数値の原因のひとつが、『他市町出身』の職員数の多さにあった。
採用試験を受けるまでの人生で、Ｋ市と接点のあった受験者があまりに少なかった。原因はシンプルであり、県庁や政令市や特別区の滑り止めで受ける人間が多かったことによる。みんな現役で地方公務員になりたいので、第一志望に落ちた後もなりふり構わず受けまくるのだ。採用された後も、第一志望の自治体に入るために勉強を続ける。いわば仮面浪人だ。
「何をもって他市町出身なのか？」を定義するのは困難である。ここでは30才以下の職員について、市外在住率（Ｋ市に住んでいない者の割合）が『他市町出身』の代替指標として機能するとしよう。さて、Ｋ市の市外在住率はどの程度だったと思う？
正解は……30才以下の若手職員のうち、８割がＫ市に住んでいなかった。私が辞める年には７割を切るところまで改善されていた。新人職員が居住地をＫ市に選ぶ割合が増えたことによる。改善のミソは、採用試験で評価されやすいポイントを変えたからだ。後述。
これはひどいな、と当時の私は思った。素人考えでもわかる。市外在住率が高すぎる。もし災害が起きたらどうなる？ 全員すぐに集合できるのだろうか？
すべての年代になると、市外在住率は約５割になる。Ｋ市の近くにある政令市などが魅力的なのもあるが、市町村合併でＫ市に編入された先の市町村職員が、「もう義理を果たす必要はない」とばかり、こぞって自分が住みたい町に移住していく事情もある。全国的に見ても人が多い地方であるため、魅力的な市区町村が多いのだ。
では、上の『後述』の内容について。私が総務部長に提案したのは、「Ｋ市を愛することのできる人間を採用する」というものだ。試験を受ける時点ではＫ市が好きじゃなくていい。Ｋ市出身でなくてもいい。入庁した後にＫ市を好きになることができる、そういう素地のある人に高い評価をつけるようにした。
申し訳ないが、具体的な内容は部外秘とさせてもらう。公開すると、ネット検索によってＫ市がわかってしまう可能性があるからだ。ご了承願いたい。
社会人として一番大事なことは何かと問われれば、30代前半までの私であれば、『実力』又は『正しい過程で正しい成果を出し続けること』と答えるだろう。
今の私であれば、『尊敬によって他者との繋がりを保ち続けること』と答える。これが社会人（使用者も労働者も）にとって一番大事な事柄であり、能力でもある。これは、Ｔｈｉｎｋ ＣＩＶＩＬＩＴＹ 「礼儀正しさ」こそ最強の生存戦略である(Amazonのページに飛びます)といった名著においても明らかにされている。
このように自分のために何かをしてくれた人に対し、きちんと感謝の言葉をかけられる人が果たしてどのくらいいるだろうか。
あなたの人生にもキャディのような役をしてくれる人はいるのではないか。あなたが存分に仕事ができるよう、目に見えないところで条件を整えてくれている人、成功のための下地を作ってくれる人、ゴルフバッグのような重い荷物を代わりに持ってくれる人、困った時に助けになってくれる人。そんな人たちがいるのではないか。
たとえば会社の中では、誰もがそういう「裏方」の役回りをすることがある。あなたの会社は、そんな人たちの貢献に注目し、正しく評価する体制になっているだろうか。あなたは自分を日頃から笑顔にしてくれる人に、感謝の気持ちを伝えているだろうか。
単に協調性というと、「みんな揃って前ならえ」のイメージがある。今の日本社会では、善悪両方の社会的資質と見なされることが多い。
私が持っている神の辞書によると、協調性とは概ねこんな意味合いになる。
・異なる立場や環境、利害関係にある者が互いに力を出し合って問題を解決すること
本来はこうである。みんな揃って前ならえ、ではないのだ。仕事は１人ではできない。一般事務職として採用される公務員は、民間企業でいうところの総合職だ。常に誰かに依存し、依存されることで仕事を前に進める。
だが、自分ひとりで成果を出していると勘違いする者が後を絶たない。空しいことだ。こういった人の残念なところは、その知性の程度にあるのではない。俺だけが、私だけがスゴイ。もっと自分に注目してほしい、といった自己本位的な動機で仕事をしていることだ。
どんな仕事も、社会に生きる人間一人ひとりを幸せにするために存在している。彼らはそのことに気が付かないか、気が付いても自分の気持ちばかりを優先する。
百歩譲って、20代までは良しとする。だが、30代になっても学校の勉強や部活動で高い成績を上げ、周りに注目されて喜んでいる中高生と同じレベルでは困る。
あなたは、見知らぬ人に対して敬意をもった行動ができるだろうか。自分と考えの異なる人間を尊重できるだろうか。嫌いな人や敵に対しても、悪い感情に心を乗っ取られずに意思の疎通ができるだろうか？
面接においては、この人格的態度を最も高く評価する。私が市職員になる前からそうだったし、Ｋ市の面接官として責任を受け持つようになってからも変わらない。
話は逸れるが、あなたが面接官の経験がある人だったとすると、「この人、面接の時とぜんぜん違う！（もちろん悪い意味で）」みたいなことがあったはずだ。面接で猫をかぶるのが上手い人だ。そういう人を見分けるコツがある。
印象がいい――これに尽きる。あなたにとって印象がいいし、他の面接官にとっても印象がいい。特に、ハキハキとした明るい話し方。面接官全員にとって好印象だったのなら、その人は危険だ。本当に使える人が面接に来た場合、面接官が３人だったとすると、大抵１人は、「うーん……」と頭をかしげることになる。採用判断が下しにくいということだ。
それが普通だ。みんなにとってイイと感じる人格をもった人間はまずいない。いたとしたら、それは猫をかぶっているか、はたまた聖人のどちらかだ。
技術職や、職人芸を要する分野で人を雇う場合は特に気を付けよう。それに適合した人との面接では、極度に緊張した様子が伝わってくる。身体は縮こまっていて、声はたどたどしく、自己アピールも乏しく、挙動不審――そういった人が最高の素質（タレント）を持っていることがある。
一流の面接官であれば、誰が試験に来ようと、その人のいいところを最大限に引き出せるよう心がける。履歴書を読み込んで、実際のシミュレーションをし、面接ではよい雰囲気を作るよう心がける。その人が職場に適合している証拠を質疑応答によって全力で探すのだ。受験者が喋るのに苦労しているようであれば、なんとかして悪い雰囲気を壊そうとし、その人の考え方や過去の行動を引き出そうとする。
飲食店などアルバイトの採用では、あなた１人で面接を担当することもあるだろうが、それでも上記のことに気を付ければハズレを引くことは少ない。印象がいいな、と感じた人に気を付けよう。初対面で印象のいい他人はまずいない。たとえ面接官に嫌われようと、素の自分をちゃんと出す人間を採用した方がいい。
猫をかぶる受験者への具体策としては、面接が始まる前と終わった後の行動をこっそり監視するといい。椅子をちゃんと戻しているか、出入口で人とすれ違う時の仕草や、駐輪場で他人の自転車をぞんざいに扱ったとか、車の運転に危険があるなど、それなりの確率でボロが出る。
公務員に限らず、組織で働く人間にとっての血であり肉である。ここでいう知的能力には、知能であるか、知性であるとか、創造性とか言われるものを含む。
すなわち、数値計算やスケジュールの段取り、ある規則に従っての並び替えといった正解がある分析的分野から、新規事業の企画、プレゼンテーション、利害を巡っての交渉や調整といった正解（不正解）がいくつもある総合的分野に至るまで、脳を働かせて答えを導き出すありとあらゆる分野を含んでいる。
官公庁に特徴的な仕事の傾向として、業務の幅の広さ（薄く広く）が挙げられる。特に地方自治体だと、ひとつの役場で多種多様な仕事を行っている（この機会に、あなたが住んでいる市町村の組織図をみてみよう）。民間で例えると、とんでもなく多角化が進んでいることになる。
数年おきに全く新しい仕事を覚えることになるのだが――その意味の幅の広さだけではない。役場を訪れる人間も多種多様だ。男性も、女性も、一般市民も、民間企業も、若者も、中年も、高齢者も、子どもも、障がい者も、何らかの病気にかかった人も、とにかくいろんな人が来る。
それらすべてに対応（問題解決）しようと思うと、まずはその職員が賢くないと無理だ。これは、市役所の現場で働いたことのない私でも確信できる事実だ。傍から見ていてわかる。
礼節や態度は大事だ。植物であれば、花弁や果実など目に見える部分がこれにあたる。それらを支える意味で必要なのが枝であり、幹であり、根である。もっと細かく見ると、細胞質や葉緑体や核ということになる。職業人でいえば、脳というＯＳがこれに当たる。
このＯＳが大したことのない物だと、いかに素晴らしい性格や気質を具えていても結果を出し続けることは難しい。正しい答えや行動を相手に示すことができないからだ。市職員が、受付窓口で手早く計算をしたり、各種申請書の書き方の指導ができないと、市民や企業が何度も窓口に来たり、無駄な申請費用を払う羽目になる。
スポーツだと、柔道における心技体がわかりやすい。ある一流の選手がいたとして、その人の精神がどれだけ優れていても、技術が優れていても――風邪で高熱がある、骨や靭帯に損傷がある、五感の一部が機能しないといった事情が生じると、たちまち三流以下の実力になる。
多くの人は錯覚している。例えば、どんなスポーツでも面白い試合というのは――両者ともに拮抗している。心技体のうち、技と体が同じくらいのプロ選手がいたとする。となると、勝負を分けるのは必然的に『心』となる。
実力伯仲の者同士、わずかな差で勝負が決まれば当然盛り上がる。それが、スポーツで一番大事なものが心→技→体の順番と皆に思われる最大の理由だ。
官公庁が筆記試験を必ず行う理由がここにある。現在の公務員業界では、筆記試験（性格適性検査を含む）の作成をリクルートなど民間会社に委託する方向で進んでいるが、今後何年が経過しようと、筆記試験自体が廃止されることはないだろう。組織人として働く上での血肉であるところの、知的能力を客観的に測定できる唯一の機会だからだ。
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
01/15金 *7.4% ヱヴァンゲリヲン新劇場版：序ＴＶ版
01/22金 *7.4% ヱヴァンゲリヲン新劇場版：破ＴＶ版
01/29金 *7.9% ヱヴァンゲリヲン新劇場版：ＱＴＶ版
02/26金 *8.8% スター・ウォーズ／スカイウォーカーの夜明け
03/05金 *7.6% ハン・ソロ／スター・ウォーズ・ストーリー
03/26金 *7.3% バイオハザード
04/02金 14.0% ハウルの動く城
04/09金 *8.8% ゲド戦記
05/28金 *8.2% スタンド・バイ・ミー
06/04金 11.1% ボヘミアン・ラプソディ
07/02金 *9.4% おおかみこどもの雨と雪
07/23金 *2.4% 君の膵臓をたべたい ※五輪開会式の裏
07/30金 *7.7% ワイルド・スピードＩＣＥ ＢＲＥＡＫ
08/06金 *4.5% 僕のヒーローアカデミアＴＨＥ ＭＯＶＩＥ・２人の英雄
08/13金 13.8% もののけ姫
09/03金 *8.6% ジュラシック・パーク
大学の多様な在り方をこういった「大学ランキング」といった画一的な指標によって評価するのは大いに問題があります。
同様に、こういった指標が大学運営に影響を与えることを避けるためにこの文章を書きました。
利害関係のある企業による評価を多くの専門家を抱える教育機関が一方的に受け入れる今回の事態を不気味に感じます。
民間企業による指標ではなく、きちんとした調査を行い大学・研究所が協力をし、国もきちんと予算を出し、
大学の多様な魅力を踏まえた模範となるような「大学ランキング」に代わる大学紹介を行うべきです。
※「THE世界大学ランキング日本版2021」についての3つの問い
1.この調査の実施はベネッセが行っているが中立性が担保されているか調査を行ったか。
2.この調査自体に各大学をランキング付けする程の信頼性があるか調査を行ったか。
3.貴大学には教育学部が存在しているが、当調査に関して学内の専門家から意見を聞いたか。
「THE世界大学ランキング日本版2021」を実施したのはベネッセです。
http://between.shinken-ad.co.jp/univ/2020/03/JURshihyo.html
しかし、ビュー数の多いYahoo! Japanのニュースではそれには一切触れられていません。
https://news.yahoo.co.jp/articles/cd2428370025a1ef13e92665b18d20dacf01ae17
この記事の引用元の高校生新聞は「株式会社スクールパートナーズ 」が運営しています。
この企業は入試運営支援・入試広報委託サービスが事業に含まれています。
https://www.sclpa.jp/outline.html
要するに、大学入試に関わる企業（ベネッセ）が大学ランキングを作り、
それを同じく大学入試に関わる企業が（スクールパートナーズ）ベネッセの名前を出さず報道しているわけです。
一方で、2019年のベネッセと文科省の大学共通テストにおける癒着疑惑の報道や、
2020年のベネッセID問題の報道を覚えている方も多いはずです。
https://biz-journal.jp/2019/12/post_133401.html
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/75062?page=6
さらに、ベネッセはベネッセ海外留学センターで生徒対象の校内セミナー、教員研修を事業として行っています。
ランキングの世界版は国際性が7.5％と低いのに対して、日本版は20％と比率が高く、日本版は国際性を重視している調査だからです。
https://www.benesse-kaigai.com/teachers
日本の“偉い人”は世界の大学ランキングに日本の大学がランク入りすることのみ重要視している傾向があるように思います。
一方で、世界ランキングの実態や、利害関係にある企業がランキングを実施する問題は驚くほど指摘されていません。
例えば、本家の「THE世界大学ランキング」のタイムズ・ハイアー・エデュケーションは2020年8月に海外留学生募集と学生住宅市場に参入しています。
https://thepienews.com/news/the-moves-into-international-student-services/
さて、ベネッセが大学ランキングを実施するのは勝手ですが、それが定着することは避けなければなりません。
大学の多様な在り方をこういったランキングといった画一的な指標によって評価するのは大いに問題があります。
「THE世界大学ランキング日本版2020」ではスコア100の内20％を占める国際性を以下のように定めていました。
例えば、大学の規模が大きければ当然、外国人学生比率は少なくなるでしょうし、
留学生向けに理解しやすい日本語で授業を行うことを重視している大学は評価が低くなるでしょう。
多様な大学の在り方が、この画一的な指標によって多様性を否定する本末転倒になる恐れがあります。
＜国際性 20％＞
外国語で行われている講座数÷全講座数
さらに、スコアの8％を占める日経HRという企業の「企業人事担当者から見た大学のイメージ調査」です。
『「ＴＨＥ世界大学ランキング日本版」の指標「教育成果」に使われている』ことを売りにして、
以下のサイトで全調査結果を大学向けに22万円で販売しています。
https://career-edu.nikkeihr.co.jp/category05/data.html
＜教育成果 16％＞
日経HRの「企業人事担当者から見た大学のイメージ調査」のデータを使用（2カ年分データ使用）
THEが世界大学ランキングのために各国の研究者を対象に実施した評判調査の結果から、日本の研究者が日本の大学について評価したデータを抽出。
東京工業大学では以下のように、Web上にページを作り、学生に協力をするよう「お願い」していました。
各大学により、学生協力を「お願い」する方法も違っていたようです。
ちなみに大阪大学では学生向けにメールが一斉送信されたのみで、問い合わせ先はベネッセのみでした。
この調査に関する大阪大学への問い合わせ先は一切記されていませんでした。
「THE 世界大学ランキング（日本版）の学生調査にご協力ください」
https://www.titech.ac.jp/enrolled/news/2020/047746.html
このようなランキングが定着するとこの調査を大学が民間企業に有料でお願いする、
それに付随する調査を法外な値段で買うようになる、という事態につながる恐れがあります。
これは個人的な意見なのですが、入試に限らず、就活も大学と民間企業の在り方に大いに疑問があります。
大学は今一度、民間企業と距離を見直す時期に来ているのではないでしょうか？
こういった卒論だと通らないようなレベルのものに参加してしまった数多くの大学にも責任はあります。
文科省との関係が深いベネッセだったので断れなかったのかもしれません。
しかし、大学改革の失敗を加味しても問わざるを得ません。教育機関としての矜持はどこにいったのですか？と。
ノウハウは固まった
ＡＷＳからＧＣＰへの 瞬時切り替えのための 平行運用技術とか もろもろ私で1ヶ月なら 競技プログラム常連の学生なら3ヶ月
プロで1人年もあれば まぁ いけんだろ あとは ＳＩＥＲ価格にどうやってするかだけ 個人事業主なら1人年
私で1人月で走りきれるという保証がついたからいざというときは 初見の環境でも まあ3人月
並列化技術も Ｐｙｔｈｏｎもあるからな 個人事業主でも まぁ 順次受けても 補償を大会社がうけてくれるだろう いままでは 様子見だったからな
うけにくかったし
武蔵大学北村紗衣先生のディストピア文学の読み方が話題になっている。「ディストピア文学を自分の住んでいる日本に結び付けないのは問題」が話題になるのも当然で、数多くの専門家が北村紗衣先生の教えに反しているためである。
フィクションに限っては、人はユートピアよりもディストピアが好きだ。その心理は、ホラー小説や絶叫マシンを楽しむ心理に似ているのかもしれない。エンタテイメントとして「死」を疑似体験することで、私たちは命の価値を噛みしめ、平凡な日常の輝きを見つめ直すことができる。それと同じメカニズムで、「お話」としてのディストピアに浸ることによって、自分が身を置いている現実の良いところを再確認し、フィクションのディストピアが未来の現実にならないようにするには何を心がけるべきなのかと考える機会を得る。（書評 ディストピア・フィクション論…円堂都司昭著）
自分が今いる良いところの再確認（「日本はディストピア作品みたいになってない（これからもならないようにしよう）」）は、ディストピア作品が自分のいる場所を描いているとして読むことの真逆である。
「こうなったら嫌だな」とは思いつつも、現実感はありませんでした。ただヒトラーやスターリン下の世界では、こういうことが起こり得るのかなとは思いましたが。（社会人になって1984年を読んだ感想）
フランスの作家による新たなディストピア小説の出現だ。（略）終盤で一度ならぬ“どんでん返し”がある。本作はある種、現在のアメリカ、あるいはアメリカに象徴される利潤追求第一の物質的競争社会に対する、シビアな警告と挑戦状ともいえるだろう。（『透明性』／マルク・デュガン 書評）
（小川洋子著）『密やかな結晶』（英題Ｔｈｅ Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｏｌｉｃｅ、スティーブン・スナイダーさん訳）も「神話のような響きがあり、寓話（ぐうわ）でも、ディストピアでもある」と評された。帽子、リボン、小鳥、様々なものが消滅していく島で、秘密警察が消滅が滞りなく進むよう監視の目を光らせる物語だ。
日本では１９９４年に刊行された作品だが、選考委員は「何年も前に書かれていながら、あまりにも現代的で目を見張らされた」と驚きを口にした。米トランプ政権下などでフェイクニュースが横行して真実が失われ、コロナ禍で人々が集まる様々な活動が控えられる現実が作品世界に重なった。（興野優平）＝朝日新聞2020年9月2日掲載（ブッカー国際賞、「ディストピア」がキーワード 小川洋子「密やかな結晶」も最終候補）
イギリスの文学賞選考委員であるが、ディストピア作品をアメリカと関連付けている。
身も蓋（ふた）もない本音で支持を集めるトランプを見て個人的に想起したのは＜３＞庄司薫『赤頭巾ちゃん気をつけて』（新潮文庫・497円）だった。（略）「感性」がつぶしにかかる戦後民主主義ひいては人間の文明という「知的フィクション」を守るために薫くんは戦っているのである。だが勝ち目は見えず、敗北すなわちディストピアの到来が覚悟されて終わる。「知的フィクション」に、たとえば「ポリティカル・コレクトネス」（差別や偏見を含まない言葉遣い）などを代入すれば、トランプ危機との近しさが見えるだろう。 （ディストピアの予感）
日本を舞台としたディストピア作品をアメリカと結び付けている。
果たして今後、世界はどうなっていくのか。世界情勢とともにディストピア小説の動向を追ってみると、新たな発見があるのではないでしょうか。（【ディストピアとは？】「監視社会」や「行動の制限」などの“あるある”から徹底解説。）
ディストピア作品を世界情勢に結び付ければ発見があると書いている。
トランプ氏は、メキシコ国境の壁、難民やイスラム圏からの入国制限など過激な政策を進めているが、「独裁者を彷彿（ほうふつ）とさせる姿がこうした小説を連想させるのかもしれません」と山口さんは推測する。（好調ディストピア小説 トランプ政権誕生で脚光！？ 小松左京さん「アメリカの壁」も電子書籍で）
文芸春秋では「小松さんはＳＦ作家であると同時に優れた文明史家でもある。小松さんの鋭い洞察に触れることで、米国でいま何が起きているのか考える契機になるのでは」と話す。（同上）
批評家の佐々木敦さんは「トランプ氏の存在自体が戯画的。以前は考えられなかったようなことが起こっている」と指摘。「現実がフィクションを超えてしまった。今を知るための手がかりとしてディストピア小説が読まれているのでないか」とみている。（同上）
（北村紗衣先生の教えでは、間違った解釈や浅薄な解釈となる）日本以外に結び付けるというディストピア作品の解釈は、学生だけではなく、書評の専門家にも多く蔓延していることが実例で明らかになった。「アメリカはディストピアだ」と言っておけばよいといった間違いで浅薄な解釈が、日本のみならず、イギリスの文学賞選考委員にまで広がっていることは、驚愕すべき事実である。数々の専門家も間違えている、「ディストピア作品を新しく、深く解釈するために、自国に結び付けることを常にしなければならない」というディストピア作品解釈の素晴らしい方法を公にされた武蔵大学と北村紗衣先生に感謝し、世界中の人にぜひとも広めてほしい。