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AI経営で会社は甦る単行本（ソフトカバー） – 2017/3/29

冨山和彦 (著)

4.2 210個の評価

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AI時代のビジネスを理解するためのキーワードとは?パラダイムシフトによる千載一遇のチャンスを生かせ!いかにAIを利用し、儲けるか。日本復活、勝利のシナリオ。カギはLとSにあり!企業再生の第一人者が伝授するAI時代の経営論。

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本の長さ

237ページ
言語

日本語
出版社

文藝春秋
発売日

2017/3/29
ISBN-10

416390624X
ISBN-13

978-4163906249
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

AI革命で「産業構造」「稼ぐ仕組み」が激変する。
企業再生の第一人者による「AI時代の経営論」。

【目次より】

◆はじめに AI時代の経営とは

技術的にスゴいことと儲ることは違う
L(ローカル)の風とS(シリアス)の風をつかめ
WhatよりもWhen,How,Whoの勝負

◆第1章これがAI革命の真相だ

デジタル革命が「バーチャルの世界」から「リアルの世界」へ
「稼ぐ」構造が根こそぎ変わる
産業革命の核心はAIの進化と「S(シリアス)の世界」
大自動化革命ではタブーの少ない日本に勝機あり
オープンイノベーションとブラックボックス化
日本の自動車メーカーは生き残れるか

◆第2章なぜ日本企業が有利なのか

ハードとソフトの融合が焦点に
ハイブリッド経営システムを構築せよ
モノづくり日本にチャンスあり
ローカル型産業、中小企業にはもっと巨大なチャンス到来
ターゲティング型の産業政策はもはや通用しない

◆第3章日本企業がとるべき戦略

天才技術者を雇うには
一国二制度で異質なものと共存する
プロ経営者の改革がうまくいかない理由
リアルキャピタルからヒューマンキャピタルへ
産学連携で人を育てる

◆第4章 AI時代のリーダー像・働き方

分断される「Gの世界」と「Lの世界」
真のグローバル人材を目指すには
AI時代に残る仕事、なくなる仕事

◆おわりに千載一遇のチャンスをつかめ

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 文藝春秋 (2017/3/29)
発売日 ‏ : ‎ 2017/3/29
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 237ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 416390624X
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4163906249

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冨山和彦

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あけみ

半沢直樹は仕事をしてない

2017年6月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

権力闘争ばかりしている。←お気に入りのフレーズです。AIによって起こるであろう変化を歴史をふまえ客観的に予想している名著。

2017年5月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

最近のバズワードであるAIやビッグデータ、自動運転などを非常に現実味のある切り口で冨山さん独自の考えが展開される。面白いです。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

cyclone

今も昔も変わらない、時代や産業構造を読む力が重要であるということの示唆

2017年4月28日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

AIやIoTというのはすでにビッグワード化しつつあるが、時代の流れがどのように流れていて、その中でどこに優位性が見出せるのかを考えないと、事業にはつながらない。
つまりは、今も昔も変わらない、時代や産業構造を読む力が重要であるということの示唆だ。
今までオープンイノベーションプラットフォームでグローバルジャイアントになったビジネスはフェイスブックやアマゾン、グーグルといったあくまでバリューチェーンがバーチャルなインターフェースの産業だった。
だがしかし、これからはバリューチェーンの出口が自動運転だったり、介護だったり、建設資材だったりと、リアルな領域に移行しつつある。
そうなると、末端は現場のメンテナンスなどのサービスが必要になるので、ローカル要素が強くなる。
つまりはこれまでのAI・IoTの産業構造とはまるで違う。ここを考えなければならない。

これからのAI・IoTを使って既存のビジネス構造がどのように変わるのかの考えるきっかけを得たい方におすすめ。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Kindleのお客様

AIを恐る前に、必ず読むべし！

2017年6月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

先ず何より励まされました。何だか未来が楽しみになる、めちゃめちゃ面白い一冊です。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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あなたもJinJinしよ！

内容は薄い気がしました

2017年4月28日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

著者の本は2冊目です。以前に読んだ「カイシャ維新」は中身が濃くて、思考について行くのに苦労するもののとても勉強になったのですが、それに比べると、内容は薄い気がしました。序章と最終章を読めば済むかなと思うくらいです。

14人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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男性 24歳中小企業社員

読みやすい

2017年4月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本を通して、主張が一貫しており、ストーリーとして頭に入ってきやすかった。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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M まさ

グローバル人材のこれからと、「ローカルファースト」の薦め！

2017年4月24日に日本でレビュー済み

最近話題となっているディープラーニング(深層学習)技術の画像認識力を活用した画期的なサービスが、近い将来、上市される可能性も高まり、業界でも驚きをもって受けられるイノベーションとなるはずである。

大きな潮流の変化がカジュアルからシリアスへのシフトで、数年前から金融の世界で「レギュレーション(規制)」と「テクノロジー」を組み合わせた「レグテック」(RegTech)が欧米を中心に使われ出し、技術そのものが複雑、多岐、厳格な規制と厳しい社会にさらされ、デジタル「技術」の観点からも主戦場はカジュアルテックからシリアステックにシフトしていくことになる。

1980年代から続く、「デジタル革命」の最終段階で、「革命」と呼ぶのは、主役が入れ替わり、産業構造、競走構造がドラスティックに変化し、「最終段階」とは、革命的な影響が及ぶ範囲が非常に広い領域、ほぼ全産業に及ぶ可能性がある。

デジタル革命の第一段階は、メインフレーム時代の圧倒的な王様だったIBMが潰れかけ、パソコンの基本ソフト(OS)を制したマイクロソフト(Windows)とハード(CPU：中央演算処理ユニット)を制したインテルの「ウィンテル」連合が勝利者となった。

デジタル革命の第二期(1990年以降)、ユビキタス革命では、オーディオ&ビジュアル分野のチャンピオンはソニーだったが、アップルがiPod、iPhoneで通信分野までも、アップルやサムスンが市場を席巻し、1990年初頭には影も形もなかったグーグルやアマゾンといったベンチャー企業が巨大なグローバル・プラットフォーマーに成長し、従来とまったく異質のプレイヤーたちが時代の覇者になった。

一足先にデジタル革命の大波に飲み込まれた日本の電機メーカーが味わった艱難辛苦(かんなんしんく)を多くの産業で味わうことになるかもしれない。

トヨタから見れば、真の競走相手は、ライドシュアの「ウーバー(Uber)」や「リフト(Lyft」かも知れなく、レンタカー会社が大化けするかもしれない、自動車が移動のためのツールにすぎないとなれば、必要なときに手配出来れば、所有する必要さえなくなり、配車サービスやカーシュアリングのプラットフォーム企業が破壊的なイノベーションで自動車産業を飲み込み、自動車メーカーはプラットフォームに自動車を提供するだけの存在になる可能性も否定出来ない。

トヨタは現在、シリコンバレーに人工知能研究所「トヨタ・リサーチ・インスティテュート(TRI)」を設立して、CEOにAIとロボティクス研究のスーパースター、ギル・プラットを迎え、サンフランシスコのカーシュアリングサービス「ゲットアラウンド(Getaround)」に出資し、様々な可能性に対し必死になって対応しようとしている。

アルゴリズムを軸とした要素技術体系もオープンソースになっていく流れを考えると、開発成果は、特定の企業がグローバルに囲い込むことは難しくなり、半導体チップの世界に閉じ込めても、インテルのCPUと同じく、一般に外販され、アルゴリズムの数式自体も公開されて、どの企業でもアクセス出来るようになり、競走領域ではなくなる可能性さえ高い。

製造業に限らず、「フィンテック」「ブロックチェーン」の波をかぶる金融業を含め、日本の歴史ある企業の99％は放っておくところの罠に陥る。

IoT(Internet of Thing)は、「モノのインターネット」と訳されるが、Thingには「コト」という意味もあり、ライブエンターテイメント市場は巨大産業領域に変貌しつつあり、新鮮な「リアル」性のスポーツ、音楽や演劇でも、世界レベルのライブイベントを行上で、アジアでは圧倒的に有利なのである。

インターネットの世界だけでは経済的な価値創造が難しく、リアルでシリアスな産業領域、「Sの世界」で、環境を起こせるかにかかっていて、AIによる「自動化」技術の大進化、人類史の中で私たちの苦役から解放してきた数々の道具と同じ役割を果たしてくれるのがAIであり、AI革命は、「大自動化革命」とも言い換えられる。

ロボットによる自動化がいちばん効くのは、製造業ではなく、サービス産業であり、製造業はすでに自動化が進んでいるので、ロボットが少し賢くなったくらいでは、生産性は劇的に向上しない。

ディープラーニング技術を活用することで、AIが、囲碁や将棋に勝ったことは、完全条件で勝ち負けを争うゲームであり、この勝利はAI開発者が勝ったのであり、AIが凄いと言っても、渋谷のスクランブル交差点を人にぶつからずに渡ることは出来ない、曖昧さ、揺らぎ、臨機応変、融通無碍さがモノをいう領域については、アナログでファジーな人間様の天下である。

建機メーカーの「コマツ」が賢いのは、競走領域と協調領域のメリハリをはっきりつけ、かつ産業構造の変化を先取りしている点であり、コアになるコンポーネントは国内のマザー工場で徹底的に作り込み、その核心部分は誰にも明かさないが、協調領域と位置付け、ERP(統合基幹業務システムソフト)の標準ベストプラクティスを徹底的に取り入れる。

日本企業の動きを見ていると、口では
、「オープンイノベーション」と言いながら、AIを自分達で開発しようとする傾向は日本企業の悪い癖である。

AI関係のエンジニアや、データーサイエンティストも、トップレベルになると流動性が高く、特定企業に囲い込むのは難しい。優秀なエンジニアを垣久的に囲い込めないということは、特定企業の差別化領域にはなりにくく、だからこそ、そうした技術は、よそから取ってくるほうがいい。

アカデミズムの世界では、トップの研究者はみんな知り合いで、グローバルレベルでお互いに知っていて、アカデミックのネットワークがそのままビジネスの世界に滲み出した。AIでも米国が先行しているのは、圧倒的にアカデミックの力の差である。

スマイルカーブとは、ある製品のバリューチェーン全体を見たときに、川上(企画・設計・部品)と川下(販売・メンテナンス)側の利幅が厚くなる一方、真ん中の製造行程(組立)はほとんど利幅が取れなくなる現象を指す。

モジュラー化が進めば、組立自体は誰でも出来、スマイルカーブ現象は流れとしては避けられない。

古典的なグローバル製造業は、相対的にモジュラー化が進んでいる産業から撃たれ、最初にパソコンから、AV家電、この先自動車にも多かれ少なかれこの流れがやってくる。

そのため、今はエンジンでさえ相互供給が始まり、トヨタのスープラにBMWのエンジンが搭載された。

メカトロニクスは、アナログ的なノウハウ要素がたくさん詰まっていて、製品を分解しても、量産ベースで同じものが作れる訳ではなく、競走障壁になっている。解りやすいのは、スイスの高級時計で、自分で分解すると、2度と同じ状態に戻せない、スイスの職人たちが組まないと、あの精度は出せない。

米国メーカーは、もはや最後の組み立て行程しか出来なく、すり合わせ的な要素はすでに個々のコンポーネント(部品)の中に閉じ込められているから、技術的な蓄積はむしろ部品を提供している日本やヨーロッパの一部の産業クラスターの中に残っている。

オープンな技術は、自社開発にこだわらず、よりよいものを外部から調達すると割りきってしまえば、簡単に手に入る。そもそも米国では、もはやSler(システムインテグレーター)という業態自体がない。今、日本企業に問われるのは、割りきれるかどうか、捨てる経営が出来るかである。

ソフトウェアアルゴリズムの世界では、一人の天才の才能を負う部分が大きいので、人材はオープンに流動化する、天才クリエーターがどこかの会社に終身雇用で雇われる想像が成り立たないのと同じである。

「コマツ」はおそらく、ソフトウェアやアルゴリズム世界には自社固有の優位性がないとわかっているから、どんどん外部から買ってくればいいと考えている、そういう割り切りが日本企業に求められている。

ソニーが、携帯音楽プレイヤーのiPodが出る前に、アップルを買収するチャンス(スティーブ・ジョブズからの大規模な出資要請)があったのに、それを逃した、あの時点でソニーがスティーブ・ジョブズに好きなようにやらせていたら、時価総額世界1位になっていたかもしれない。

ソフトとハードのすり合わせが必要なフェーズに入っていて、今、日本企業に対する注目度が高まっていて、DARPA(米国防高等研究計画局)のスーパースター・プログラムマネージャー、「ギル・プラット」がグーグルロボットには、行かずに、トヨタ(TRI)を選んでいる。

ホンダは世界初の本格的な2足歩行ロボットASIMO(アシモ)を2000年に送り出し、ハードとソフトの統合技術の枠を極めた堅牢な製品をとっくに開発している。また、2017年1月に米国ラスベガスで開催されたCESで、倒れないバイク「ランディングアシスト」を、発表し、人間がバイクに乗っていてもいなくても、バイクが自立する。ここにもハードとソフトの統合技術が活きている。

自動車運転は、アルゴリズムで解決できる部分については、グーグルが先行しても、耐久性や事故対策が視野に入ってきた途端、なんとなく行き詰まり、アップルが自動車運転から撤退モードで、自分達には向いていない事がわかってきた。

ソフトウェアにしても、スマホだったら許されるバグが、自動車の場合は人命に関わり、誤作動の問題含め、深刻度が違い、「Sの風」がかなり強く吹き、アップルの様な「Cの風」は、相性が悪く「ITベンチャー」との比較においては、ホンダ自身の方が電気自動車版のCVCCエンジンを開発出来る確率は高い。

IGPI傘下のみちのくホールディングスは、約2,000台のバス、鉄道、モノレールが、日々10万人の顧客を預かり、まさにシリアスビジネスを営んでいて、人の命を乗せて歩行者や自動車や他の車がいるところを高速移動する、それ自体、重大な社会責任とリスクを背負っている。

アマゾンのジェフ・ベゾスは、ただのサイバー空間だけのプラットフォーマーにとどまりそうになく、ベゾスはかなり早い時期から、フィジカル・ディストリビューションを押さえることが勝負を決め、自社で倉庫投資を行い、AI技術、自動化技術をどんどん取り込み、ドローンなどを活用してラストワンマイルの配送まで自ら担おうとしている。根っからの商売人である。

デジタル革命の主戦上がリアルの世界には移りスマイルカーブ現象が起きることは、実はL型産業(顧客対面型、労働集約型のサービス産業や農業などの地域密着型産業)に大きなチャンスが到来する。

AI革命を推進する上で国が直ちに対応すべき課題の一例が、世界的に時代遅れの著作権法の改正であり、米国や英国、イスラエル、台湾、韓国で、一定の条件で公正な目的のための複数行為は一般的に著作権法違反としない「フェアユース一般条項」というルールを導入している。

連続的イノベーションは蓄積が効く一方、先の見通しが立ちやすく、日本が成し遂げてきたことを、韓国や中国、台湾、ベトナムなどがキャッチアップでき、この世界は人件費と投資規模の消耗戦になる。

世界レベルのベスト&ブライテスト、超優秀な人材に、AIを開発してもらうために、オープン型で、期間限定で、1,2年でもそういう天才を雇うには、組織や人事、報酬を含めて、異質なものと共存出来る体制を築かなくてはならなく、中でも、反発を招きやすいのは報酬格差である。

米国企業はもともと個人契約が基本で、一番米国が一番ゲゼルシャフト的
(機能的組織、利益集団)で、日本が一番ゲマインシャフト的(協同体組織、ムラ社会)であり、オープンで入れ替え可能な方が向いている分野とクローズドで同質な方が向いている分野があり、色々な雇い方をした方が結果としていい人材が集まる。

「ワイガヤ経営」は、かつてホンダが提唱した言葉で、立場の上下左右に関係なく風通し良く大人数でフラットに話し合いながら仕事を進める営業スタイルで、これから会社の枠を越えて、このワイガヤな空間を作ることである。

会社のDNAを変えるというのは、根源的な価値観や、何年も慣れ親しんだ行動様式を変えることは、そう簡単に受け入れられる話ではない、2,3年勝負のプロ経営者では真の革命をやり遂げるのは不可能で、短気決戦の外部から来たプロ経営者が有利なのは、実質破綻状態末期的な病状で、あのゴーンさんでさえ、平時に日産に乗り込んでいたら、入口のところで跳ね返されていた可能性が高い。

日本の組織が変わるのは、それまで守り続けた既得権益や心地よかった習慣を「もうダメだ・これ以上維持できない」と諦めた時で、そう考えると実は、会社を無理に延命させるよりも、1回潰して作り直した方が、早く、日産が生まれ変わったのも、実質的には１度破綻して、そこから再生したわけである。

政府主導の「IoT推進ラボ」で支援委員会は、テーマごとにIoTプロジェクトを募集して、コンテストに受かれば、お金を付け、ネットワークを作りたい人には最適なパートナーを紹介し、規制革命をやりたい人には規制革命を支援して、IoTを推進する仕組みがある。

ソフトバンクが、2016年に英国のアーム(ARM)を買収した、スマホ向けCPUで世界シュアの95％以上を占めているが、アームというブランドやライセンスに価値があるのではなく、それを産み出す3,000人のエンジニアに価値があり、買収する意味はよくわからなく、優秀なエンジニアを全員引き抜けばいい。

パソコン時代にインテルではなくクアルコムが、スマホ時代にクアルコムではなくアームが勝者になったように、フェーズが変わると勝者が入れ替わるのが歴史で、AI・IoT時代の勝者はおそらくアームではなく別のどこかになる。

資本主義がこれまで同様役に立つのか、より根源的な問にぶつかり、ソフトバンクの今回のチャレンジは面白く、うまく折り合いが付くか、アームから人が、いなくなり、最後は雲散霧消してしまうか？

東京大学TLO(旧先端科学技術インキュベーションセンター)は、20年前に設立され、当時は、まだ東大が持つ知的財産を民間企業に橋渡しするTLO(Technology Licensing Organization：技術移転機関)がなかった時代で、東大は株式会社を持つことが出来なかったが東大発ベンチャーを成功に導いている。

東大自身が稼ぐ力を高めていかないと基礎研究に資金が投入でくなくなるが、2015年で東大発ベンチャーが200社を越え、時価総額が1兆円に達している。

第３章の最後に、オックスフォード大学でディープラーニング研究と最先端のAI開発に取り組んでいる「川上和也氏」による、研究活動風景を描いたレポートを紹介し未来に対する親近感と直感がつかめる。

わざわざグローバルな競争社会に身をさらすよりも、ローカルな世界で自分の居場所を探していた方が幸せで、一握りの世界選抜で通用するグローバルな人材は希少であるが、国の経済の7,8割はローカル産業が占めている。

ローカルな地域密着型の企業、産業クラスターは、大きく国内で活躍する場は広がり、観光産業は日常会話の英語レベルが出来る人にとっては狙い目である。

金融の世界でグローバル・トッププレイヤーに行きたいのであれば、世界最大の資産運用会社「ブラックロック」か、投資ファンドの「ブラックストーン・グループ」が最新の王様で、ゴールドマン・サックスや、モルガン・スタンレーは老舗の王様で、このレベルは、MIT(マサチューセッツ)やハーバードのPh.D.がかなりの割合でいて、ハードルは高い。

グローバル競争を主戦場にしているビジネスで成功のハードルは、メチャクチャ高いが、ローカルな世界にはローカルな価値観があり、ローカルな一流がある。

業務が形式化して、ルーティン化するところから、日本の中間管理職の業務の７、8割はなくなり、外との交渉事が中心的な仕事になり、大企業に勤めている人も、自ら手を挙げて関連会社、子会社に出ていった方が面白い。

池井戸潤原作ドラマの主人公、半沢直樹は権力闘争をしているだけで、結局仕事をしていなく、権力闘争でこれだけ優秀な人たちが収益とは関係ない事ばかりをやっていれば、日本経済が衰退するのも、ある意味当然かもしれない。

古代エジプト人は重い石を運びピラミッドを作ったが、どうみても苦役で、苦役から人間は解放され、快適なものが仕事になり、その過程で一時的な失業は避けられないが、長期的に見れば、失われた雇用は十分吸収されたのだ。今回のAIでも、同じ事が起きる。

計算と暗記の反復練習のホワイトカラーを大量に産み出すような教育の見直しが急務で、もともとマイルドヤンキーっぽい人がやっているローカルな仕事は、あまりAIとバッティングしなく、工務店の仕事、営業系のフェースツーフェース、飲食のホスピタリティ、意外とAIには置き換わらない。

デジタル革命第三期において、メリットを受け、その一方でデメリットが少ない経済圏はローカル産業であり、マイルドヤンキー経済圏であり、グローバルの世界より、地域に根をおろした「ローカルファースト」な生き方、働き方にとってさらに強い追い風となる。ローカルを大事にすることが、未来にとって非常に大きな意味を持つ。
と占めている。

私自身、富山氏の著書は幾つか読んでいるが、いつも知らない世界観を感じる事が出来る。今の日本は田舎の産業の活性化が鍵になるが、「ローカル・ファースト」は、AI革命と共に、地域産業の発展がはじまる事を感じる内容である。お勧めの著書です。

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アホウドリ

「ローカルで一流になる」に勇気もらう

2017年4月7日に日本でレビュー済み

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「AI時代こそローカルで一流を目指すことに価値がある」という筆者の意見に勇気づけられた。「AI」「地方創生」「グローバル」は連動する。そのうち外国語は翻訳サービスが出てくるだろうし、自分の周囲を見渡せば、価値を高めれば、世界へも売り出せる埋もれた仕事がある。東京から地方へ飛ばされ、どうしたものかと悩んでいたが、産業再生機構で地方企業の再生を成功させた筆者だけに説得力があり、勇気をもらった。

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