㊋一枚岩になれない保守言論!これは市場拡大の兆しです♪③

おはようございます。
火曜日は「変わる、終わる、始まる」です。

この「変わる、終わる、始まる」では、社会全体のトレンド(流行や趨勢・すうせい)に関する情報をお届けしています。

時代によって、インフラが変わり、またこの変化によって人の興味も変わります。

激動の時代と呼ばれる昨今の中で、立ち止まって全体を俯瞰できる情報をお届けしようと更新しています。

是非活用してくださいませ♪

 

ようやく完結できるか?

先週、先々週に渡りお届けしてきた内容の完結編です。

㊋一枚岩になれない保守言論!これは市場拡大の兆しです♪②

2021年5月18日

㊋一枚岩になれない保守言論!これは市場拡大の兆しです♪①

2021年5月11日

本当に完結できるのでしょうか?

いや完結さなければ、という思いで書き進めていきたいと思います。

このシリーズを読んでいない人は、ぜひ①から読んでくださいね♪

それでは始めます。

 

ボリュームゾーンの拡大と混乱

先週の記事では「答えがないから意見が噛み合わなくなるのはしかたがない」という話をしましたが、これだけの事を取り「市場拡大」を結論付けるのは、あまりに雑ですよね。

ですからもう少し掘り下げてお話ししていきますが、結論から言うと…「市場拡大している時は、意見の対立が起こりやすい」ものなんです。

なぜそうなるかというと、まずは①ボリューム(市場参入数)の拡大があげられます。

単純な話ですが、人が増えれば意見も増えるものです。

ですから、人が増えれば増えるほど、小さなコミュニティで運用してきた時よりも意見の違いは起きやすいものです。

 

それから、②明確な敵が不在化した時にも、意見の対立は起きやすいです。

というのも、倒さなくてはならない敵が目の前にいる時は、人は自然と一致団結できるものです。そういう時は一時的にでもコミュニティや組織は一枚岩になります。ですが、それもいつまでも続くわけではありません。その敵がいなくなると、その一枚岩は姿を消すものです。

 

今の保守業界の混乱は、①と②が同時に起こっているからこそ起きていることです。

まず①ボリューム(市場参入数)の拡大についてですが…そもそも日本の保守業界は、戦後から東日本大震災が起こるまでずっと、風前の灯火のような状況でした。そして、あからさまに劣勢な状況でした。しかし、東日本大震災や民主党政権を目の当たりにして、国民の中に危機感が宿り、そこから少しずつ日本のことを考える国民が増え、その人数は今も増大中と言えるでしょう。

それから、②明確な敵が不在化した時についてですが…10年前から最近まで、保守層が言論で相手にしてきたのは、立憲&共産のような左派や左派メディア、そして韓国でした。こういった敵が分かり易い部分で、保守内では意見の対立が起きるはずもありません。当然の如く一枚岩となり対峙し続けてきましたが、一昨年くらいから敵の攻撃力が圧倒的に低下している現象が起きています。ですから、かつてのようにそこ(左派や韓国)に注視する傾向は減りました。また、国内の本丸の問題に目を向けられる市場環境に変化してきているとも言えます。

しかも、いろんな立場から日本の事を考える日本人が増えた環境(①)となれば、意見の対立が起こるのは、ある種当り前とも言えます。

つまり、この①と②が合わせうる状況というのは、市場が拡大している状況であると言えます。

たとえばですが…企業の多くでは、経理と営業の仲が悪かったり、商品開発部と営業部が対立しているなんて事があるかと思います。はたまた上層部と平社員では真っ向から違う意見が飛び交うことが多いかとも思うのですが…今起きている保守の言論対立って、こういう感じの類いだと私は思っています。

つまり敵との対峙ではなく、内部で論争し発展できる状況になっているだけのことだと思っています。

そして、成長にはこの段階が最も大切なことであり、この環境を手に入れられたことを私たちは気が付き、まずは褒めるべきだと思っています。

なぜなら、ほんの少し前まで、日本の保守は風前の灯火だったのですから。

そして、一番ヤバイ時期を打破しているからこそ、今の全ては起きているのだと思います。

そこに気が付き直して、論争の時間も楽しんでいきたいですね♪

 

 

それでは、来週火曜日の7時にまたお会いしましょう♪

 

それから「変わる、終わる、始まる」の過去記事が読みたい場合は、TOPの「曜日企画」→「㊋変わる、終わる、始まる」を押して下さい。

今までの過去記事が見れます。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA


このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください