AI経営で会社は甦る

巨人と西武じゃないほうの、「GとL」に関する発言で話題になった、おなじみIGPI（経営共創基盤）の冨山和彦さんの一冊。
GとLに、続いて今回はC（カジュアル）とS（シリアス）という軸で異質な2つの領域をわかりやすく解説し、両者がいかにAIと関わることが今後良い結果を生むか等についてわかりやすく解説さ...続きを読むれていました。
GとLにしても、CとSにしても、どちらがよくてどちらがわるいという話ではなく、そのいずれもがあってこそ世の中はうまく回るということで、私はこれからもLの世界で生きて行くわけでございます。
付箋は、なんと大量の46枚付きました。

AIの日本へのインパクトが良く分かる。授業の教科書にも使えるかも。日本が何に注力すべきかが良く分かる。

2017年の著作を今頃読んでみましたが、4年経った今でも、この考え方は有効だと思う。
人の幸せや価値観は、人それぞれな中、一つの価値観に囚われない全体感をもち、そこから何を自ら選択していくのかという思考は腹に落ちます。
また、新たな進化の段階を迎え、これまでマイナスに作用していたカルチャーが、これか...続きを読むらの時代には武器になりうるという着眼に勇気づけられました。

読んでいて膝を打つことの多い、冨山本。伝統的な日本企業が劇的に変わるのは、外圧しかないのかな。今回もソフバンがアームをどうするのかという報道の時期に読んだ。

IGPI冨山さんの著作。AI・デジタル革命において、日本企業が真に見極めるべきは何かを伝えている。

AI革命による大波は、デジタル革命から遠かった医療介護現場や建設現場など、労働集約産業、さらには第一次産業にまで到達している。この波を梃子にして、飛躍的に生産性の高い産業に生まれ変わる現場も出てくる...続きを読む。
IoTはビジネスプロセスのオープンプラットフォーム化を促す技術なので稼ぐための差別化領域にはならず、出遅れていても経営論的に致命傷にはならない。しかしながら、世の標準に乗り遅れる可能性があることを危惧しなければならない。
デジタル革命で起きる、ほぼ確実なことと不確実なこと。ビジネスサイクルの短命化、製品サービス機能の標準化・モジュール化、スマイルカーブ現象、小さいことや若いことの優位性の向上、トップの経営力の時代。
ネットビジネスの世界では、スイッチングコストが低く、参入障壁を作りにくいため、完全競争に近い状況になる。パクるのが容易であるゆえ、ウーバーのようなイノベーターでさえ、容易に苦戦を強いられる。
ITスタートアップやアメリカ大手ITのリアル進出はうまくいかない見通しが立ってきている。日系メーカーのハードウェア設計では安全性、耐久性、信頼性を強く志向する一方で、IT企業は快適性や利便性を前面に押し出す。人命に関わる機器になると、IT企業では太刀打ちできない。また市場ストックはメーカーにプラスに働くため、メーカーの牙城を崩すのは容易ではない。

ー以下、メモー
メーカーの安全性を追求する姿勢が、IT企業の侵入を防ぐことになろうとは予想だにしなかった。本書はメーカーのコア領域とは何かを考えさせる。設計・生産の技術はもちろんのことだが、目に見えないところに差別化要因があるように思う。地域の販売サービスネットワークしかり、安全性に配慮した設計プロセスしかり。
AIビッグデータの領域で真にカネになる技術・アイデアは希少。国内IT企業が様々AIプロジェクトを立ち上げているが、どれもうまく行っていないように映る。業務効率化の域を出ない技術が多く、夢のないコスパの悪いプロジェクトが量産されている。自社の将来像を描き、新しい顧客体験を生みださなければ生き残っていけない。

AIと銘打ってはいるが、本書はモノづくりについての本、とも言える。
まずもって、数多の関連本が出版される中、AI革命＝大自動化革命、とシンプルに言い切った人は私の知る限り今までいなかった。

AIがもたらす新しい自動化を考える上で著者が提示するのは、「Sの世界」という概念。Sは「シリアス」。ネットに...続きを読む対するリアル、そのさらに内数として「間違いが許されない」レベルの精度が要求されるリアル領域、と私は理解した。典型例としては自動運転や介護。
ネットの世界でGlobal giantになるには多少の不具合をものともしない推進力が必須だったが（例えばFacebook）、Sの領域ではハードとソフトとのすり合わせに最高レベルの技術が必要になる、と。これは日本企業の得意分野でもある。

とは言え、ではソフトもハードも内製化しようというのが正しいのかというと、結局は状況次第、といういつもの話になる。この点、著者の八艘飛び的議論を勝手に咀嚼するならば、AI時代に日本企業がめざすべき（あくまで）ひとつのモデルは以下のようなものだ。
すなわち、基礎R&Dは無理に抱え込まずにグローバルトップの大学にアウトソースし、あるいはシーズ段階では世界のトップ技術者たちを破格の条件で単発雇用し、作って売るにあたっては（まさにRealization?）M&Aも含め自社内に築き上げたピカピカのリアルアセットで臨もう、と。で、そうした柔軟な経営をするにはDNAレベルから会社を変革する必要があるね、と。

総じて、頭のいい人が興に乗ってしゃべくり倒しているときのドライブ感が心地よい。
「自動運転でドイツメーカーのほうが先行しているのは、フォルクスワーゲンを中心にモジュラー化の進展ペースが早いからだ。コンチネンタルもボッシュも企業規模が大きいので、投資額が半端ない」（P.84）。
「半端ない」って（笑）。どこまでも堅苦しく書ける部分でこの調子。あえてそのままにしておく編集姿勢もナイス。

AIがホワイトカラーの仕事を奪うかもしれないが、飛脚の仕事が、鉄道や自動車にとって代わられたが、人類全体から見れば、苦手な部分を機械に任せ、むしろ発展し、仕事が増えたように、また、大きな発展の時期が来ているのだと思う。急激な変化が起きる時、取り残されそうな人達は、ブレーキをかけようとする。そういった...続きを読む規制はしたところで、時代の変化は押しとどめられない。この人の本をもっと読みたい。

今月の課題図書。
バーチャル・サイバーで成長したテクノロジーがリアル・フィジカルの世界へ、これを使いこなして成長するには、仕事のやり方をことごとく変えなければ！
改めて気合と勇気を与えてくれる一冊です。

しょせん当たらない予測に時間とカネを使うことよりも、予測不可能なイノベーションがもたらす変化に迅速かつ鮮烈に対応できる組織能力、経営能力、すなわちwhen,how,whoに関わるもっと根源的な戦闘能力を高めておくことのほうが、革命期においては重要な意味をもつ

過度の焦燥感や無用な悲観論に流された情...続きを読む緒的な経営判断の誤りは、確実に「負ける」原因、「稼げなくなる」理由になるのだ

イノベーションを起こすのは自社以外である確率であることが圧倒的に高い

事業ポートフォリオ、機能ポートフォリオの入れ替えを常態的かつ臨機応変におこなえない企業は、非常にヤバイ状況に追い込まれる

人間の苦手のところから置き換わるのが道具の基本原則

超優秀はエンジニアに働いてもらうには
　人材のシェアリングエコノミー
　人を雇い入れるとしても、ライフタイムｘフルタイムで囲い込むことは最初から諦める。このテーマで５年間やってください。場合によっては副業もOKですよ。という形にすればいい

世界選抜のリーグ戦　会社組織モデルと相性がよくない
チーム単位で動く　トヨタの人工知能研究所TRIがギルプラットを採用すると彼の仲間がごそっりついてくる

超優秀は人材が楽しんで働ける環境を用意する

プロフェッショナル型組織とサラリーマン型組織



日本的経営とは、同質性、連続性、すり合わせ、ボトムアップ、コンセンサスの経営、「あれも、これも」の経営。
「あれか、これか」の選択のための経営リーダーシップ、トップダウン的要素を適時、的確に作用させるしかない

スマイルカーブ現象　

大胆にすてる経営が求められる

不確実なものは不確実なものとして経営すること、これが私たちが賢者となるための「歴史からの学び」なのである

従来型のネットビジネスの活路は、「ライブ」ｘ「タイムゾーン」戦略にあり

ローカル経済園を構成する産業の多くは対面型で、サービスを提供する人間がリアルかつリアルタイムでそこにいなくてはならない同時同場型のビジネスなので、グローバル化が進んでも空洞化しにくい。ユーロ安、低い法人税率、労働市場改革で製造業絶好調に見えるドイツでさえ、ほぼ日本と同じで、約８割の労働者はローカルな産業で働いている

インダストリー４．０とは、トヨタが系列内でやっていることを、欧米のよりオープンな環境でもできるかという問なのだ

AIが人間に勝ったこと自体は驚くに値しない。あえていえば、この勝利はAI開発者が棋士に勝ったというのが正しい

コマツ　競争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

ハードウエアのメカニズムの部分、中でも生産技術で圧倒的なノウハウをもっており、そこが自分たちの唯一無二の強みだと知っているから、コアになるダントツ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、その核心部分はだれにも明かさない。しかし勘定系猫舞はもちろん、生産管理でさえ協調領域と位置づけ、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の取り入れる。
その一方で、稼働状況のモニタリングを通じた市場動向の早期把握、盗難対策、販売与信やメンテナンス、さらには無人運動サービスといった、付加的だが、産業のサービス可（スマイルカーブ化）が進めば、競争上、決定的な意味をもつサービスについてｈ，自分たちに強みがないことがわかっているから、どんどん外部の技術を取り入れて、自前のハード技術にGPSやAIといってデジタル技術を連動させて、サービスを先行的に展開する

オープンイノベーションといいながら、またぞろそのためのAIを自分たちで開発しようとする傾向が見て取れる。すでに有効な技術があるのだから、それをパクればいいのに、自力で画期的なAIを作ると言い出すのは、日本企業の悪い癖だ

スマイルカーブ　ある製品のバリューチェーン全体を見た時に、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、真ん中の製造工程（組み立て）はほとんど利幅がとれなくなる現象　口角を上げた口の形にみえることからそう呼ばれる

ドイツは２面作戦　従来型　ダイムラー、BMW
モジュラー型　フォルクスワーゲン、ボッシュ、コンチネンタル
コンチネンタルはマイナーなタイヤメーカーだった。いつのまにか買収でモジュラーメーカとなる

日本ならデンソー

メカトロニクスの分野は、見える化しにくいアナログ的なノウハウがたくさん詰まっている。製品を分解したからと言って、量産ベースで同じものが作れるわけでないというところが、メカトロニクスの産業障壁になっている

中国はドローン止まり

日本企業にトワえるのは、割り切れるかどうか、捨てるべきものを捨てられるかどうか、日本企業がもっとも苦手としてきた捨てる経営ができるかどうかなのである

よそから持ってきて済むものは、自社開発をやめて外部から調達すると割り切れるかどうか。ライセンスを買ってきたり、人材を引き抜いたり、そうした技術を取り入れたりやり方は様々だ

自前主義との戦いは人間本性との戦い
　コマツ　コムトラックス　ロシアのベンチャーの技術　自動運転ダンプ、地形そ測定するドローン　米国のベンチャーの技術

コマツはおそらく、ソフトウエアやアルゴリズムの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のではないか

M&Aがうまくいかないのは、買収した企業に対する社内ん反発ややっかみを抑えきれず、自分たちと同じ土俵に載せようとするからだ

社内のやっかみをうまないために特区は海外にあったほうが安全だ
向こうのテック系ベンチャーに日本式の整理整頓を強要するな

ソフトウエアアルゴリズムの世界はスピード勝負なので、いかに高速に失敗できるかにかかっている

ローカル型産業こそがリアルで、シリアスな世界のビジネスの極地　小売、飲食、宿泊、運輸、物流、建設、医療、介護、農業といった地域密着型の産業群は、まさにリアルな人間がリアルな現場において対面型で財やサービスを提供する、最もリアルなビジネスばかり

デジタル革命の波が押し寄せても、生身の人間や現物で構成されるリアルな世界はどこまで行ってもリアルだ

個別企業の戦略としても、お互いに思いっきり差別化していかないと、共倒れの危険がある。個別企業としてもレッドオーシャンでの消耗戦を回避できるという意味で正しい。「稼ぐ力」をもっとも減殺するのは、何と言っても競争、特に過当競争状況なのだ

ゲゼルシャフト的　機能的組織、利益集団
ゲマインシャフト的　共同体的組織、ムラ社会

日本人が変わるときは諦めた時
我慢して、我慢して、我慢しきれなくなったら、一斉に変わる

ダサい日本の企業を受けに行くのはイマイチな東大生が多い

テキストベースでAIに最初に置き換わるのは報道だ

半沢直樹は権力闘争をしているだけ、「住友銀行秘史」「バブル」を読んでも、出てくるのは本質的な改革を先送りするためのダーティ・ワークと権力闘争で、これだけ優秀な人たちが収益と関係ないことばかりやっていれば、日本経済が衰退するのも、あるいみ当然なのかもしれない

ソフトバンク　３兆円でARM買収　生産設備はまったく持たず、設計に特化した開始　人的資本が企業価値の大半をしめる　つまり、アームというブランドらライセンスに価値があるのではなく、それを生み出す３０００人のエンジニアに価値があるのであって、個人的には、純粋に人的資本の会社をあれだけ大枚をはたいて買う意味がわからない。
それだけお金があるのであれば、優秀なエンジニアを全員引き抜けばいいのだ
人に投資するのであれば、企業買収よりも引き抜きのほうが効果的

デジタル革命の主戦場はバーチャル・サイバーからリアルフィジカル、G(グローバル)からL(ローカル)、C(カジュアル）からＳ（シリアス）に遷りつつある。すなわちfacebookのようなバーチャルだけで成立していて世界を巻き込む潮流を起こす娯楽性の高いITではなく、現実社会でローカルな市場でのビジネスを...続きを読むデジタルツインにするITが日本の発展に繋がると語る。AIやIoTをどのように活用するかということについて、テクノロジーの問題というより経営課題として日本型経営の良いところ（連続的かつ集合知的な技術の蓄積など）を生かしつつ、悪いところ（何でも独自、自前主義など）を改めてクローズドとオープンのハイブリット経営でいかに儲けるかを指南します。