グーグルがDEI（Diversity, Equity, and Inclusion）プログラムの変更を進めることになりました。

トランプ大統領が連邦政府のDEI制度を終了する大統領令にサインしたことを受け、米国企業においても変化が見られるようになっています。

例えば、コストコでは会社が提案したDEI廃止案が株主総会で98％の票により否決されるなど、混乱が続いています。

グーグルはこれまで、「過小評価されているグループ出身のリーダーシップ構成比率」を2025年までに30％拡大することをDEIの目標として掲げていましたが、この方針も見直されることになりそうです。

トランプは白黒を明確にするタイプであり、その点では話がわかりやすいのですが、DEIの問題は白黒をはっきりさせるのが難しい論点です。

しかし、取り組むからには定量的な目標がないと評価が極めて難しいのも事実です。一方で、定量目標を設定すると「やりすぎ」や「かえって不公平が生じる」といった反論が生まれやすいという性質もあります。そのため、この問題は単純な白黒の判断だけでは解決が困難です。

こうした特性に目をつけ、白黒をはっきりさせることを優先しすぎると、社会の分断を生む可能性があります。分断は争いのもととなるため、一定水準を超えると社会の不安定化を招くリスクが高まります。

白黒を明確にしなければ成果が出ない論点と、白黒を明確にすることでかえって問題を複雑化させる論点を区別することが重要です。しかし、現在は単純な方向へと関心が向きすぎており、これが将来の不安要素になりうると考えられます。

Google has decided to revise its DEI (Diversity, Equity, and Inclusion) program.

Following President Trump’s executive order to terminate the federal DEI program, changes are also being seen in American corporations.

For instance, Costco’s proposal to eliminate DEI was overwhelmingly rejected by shareholders, with 98% voting against it, highlighting ongoing confusion and division over the issue.

Google had previously set a goal to increase the proportion of leadership positions held by underrepresented groups by 30% by 2025, but this policy is now expected to be reconsidered.

Trump is known for his clear-cut, black-and-white approach, which makes his stance easy to understand. However, the issue of DEI is not one that can be simply categorized in black and white.

At the same time, without quantitative goals, evaluating progress in DEI initiatives becomes extremely difficult. However, setting such targets can also lead to criticism that it is “overly aggressive” or “unfairly skewed in favor of certain groups.” This makes DEI an issue that cannot be effectively addressed through a simplistic, binary approach.

Focusing too much on strict black-and-white distinctions can lead to societal divisions. Since division fuels conflict, excessive polarization increases the risk of societal instability.

It is crucial to differentiate between issues that require clear-cut distinctions to yield results and those where such an approach may worsen complexity and hinder progress. However, at present, there is an overemphasis on simplistic solutions, which raises concerns about the long-term implications of this trend.

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