城田真琴のレビュー一覧

パーソナルデータの衝撃

これはパーソナルデータ、いわゆる個人情報を巡るビジネスの話である。

個人情報を活用したビジネスときくと、「名簿屋」に代表される、胡散臭いブラックな裏ビジネスを想像する人が多いのではないだろうか。

父親のパソコンに、オムツや哺乳瓶といった新生児向けの広告が大量に届くためクレームを言ったら、実は高校生の娘が妊娠していたという笑えない話がある。
娘が父親のパソコンを使って検索した情報を取得されて、広告に利用されたのだ。

我々はもはや、自らの手に自身の個人情報を取り戻す術は無いのだろうか？

アメリカでは個人情報を一括管理するプラットフォームを提供するデータブローカーという人達がいる。ここでは通常と逆で、個人情報を開示する相手（企業）を自らが選択することができる。

全ての個人情報をプラットフォームで一見管理し、購買情報や資産情報等を開示することで、自分の利益になる提案を受けられる相手に対してのみ、情報を開示すれば良いのではって話。

パーソナルデータの衝撃

ビッグデータ処理をマーケティングに活用するのが、当たり前のようになった昨今、そのビッグデータを構成するパーソナルデータに着目してビッグデータ処理の裏側に切り込みます。日本の名簿屋から米国のデータブローカーの実態からパーソナルデータの金銭的価値そしてパーソナルデータの主導権を消費者が取り戻す様々な試みを論じ、サービスの対価として差し出すパーソナルデータに自覚的であれと啓発する好著です。ブラウザの拡張機能をとして動作し、第三者による追跡を逆監視し、場合によっては追跡をブロックするツールがあるとのこと、これは知りませんでした。さっそく使ってみたい。

パーソナルデータの衝撃

面白かった。ありきたりな個人情報保護論ではなく、上質なノンフィクションというべきか。さまざまな興味深い事例を通じ、企業と消費者との関係は本来どうあるべきなのかを考えさせられる。

ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める

ビッグデータという切り口で、LOD、オープンガバメントからデータサイエンティストまで広く業界の状況を網羅した本。社会、政府、企業がビッグデータに対してどのように考え、取り組んでいるのか大まかにつかむのに役立った。（古くなると価値が下がるタイプの時事的な内容が多い）

ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める

今年の上半期で読んだ本の中で一番面白かった。
Gree、小松、リクルート恐るべし。
アメリカのＩＴ企業は世界を牛耳るかも。

ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める

食品 健康 電力 各カテゴリのデータを一括管理しているデータアグリゲーターという存在なれる会社は覇者になれる。データ分析をする人は国籍問わないので楽天のように外人を採用しても問題ない。ここは日本人の雇用を生まない。でも、それをどう消費者に還元させるかの施策はローカライズなので日本人の出番だと思う。

ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める

ビッグデータ初心者の自分にとって分かりやすい。

ビッグデータを2*2（個別or全体）×(リアルタイム型orバッチ型)の四通りに分けて説明している。

また、googleのスパムプログラム識別用の　よーわからん文字打つやつ！　あれはただ単にスパムとの識別だけじゃなくてデジタル書籍の促進にも使用されているというのが新鮮だった。

メモ　lod linked open data

ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める

これからビッグデータというバズワードの世界に関わろうとしている人、関わりたいと思ってる人は、まずこの本を読んだ方がいいと思います。
この本を起点に自分がどこのポジション、環境にいるとかも把握できると思います。
短期間でこんなに調べてまとめられていることに驚きましたが、章立ても明確なので、とても読みやすいです。
もちろんIT企業の人間でないとさすがにきつい章や用語はありますが、大半はある程度キャリアのあるどの分野の人でも理解できる内容だと思います。

次は、自分がどうなりたいかを決めて、目標に向けた動きをとるだけです。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

初心者にもとてもわかりやすい一冊。
ICTをすこしかじっているけど、クラウドの実務経験がないとかイメージがまだ弱い、というようなひとにオススメ。あっという間に読めました。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

2009年に出版された本ではあるが、2012年現在に読んでも十分参考になる本だと思う。
いわゆる”クラウドコンピューティング”のWhatについて十分に記述がなされており、企業における利用例や導入におけるリスクなど、具体的な記述も参考になる。
それでいて読みこなすのにそこまで労力は不要であり、丁寧な記述に好感が持てる。
とりあえずクラウドについて知りたい人にお勧めできる一冊だ。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

3年前(2009年出版)の書籍とは思わせない内容。
出版から3年後の今読んでみて日本のITが米国より遅れていることを実感できる一冊。今読んで納得できる内容ばかりだが、当時読んでも理解できなかった、話半分にしか受け取れなかった、かもしれない。

ネットブックの隆盛についてはタブレットの出現によって個別技術については少し違った事態になってきているが、基本的な考えは的中していると言っていい。

クラウドに関するビジネスに取り組む上で理解しておくべきことが書かれており、一読の価値はあった。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

クラウドという言葉が昨今ほど流行る少し前に読んだ一冊。
仮想化技術の動向やGoogleの技術などITの潮流となるような内容を学ぶことができた。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

とりあえずクラウドに興味があるんだったら、最初にこれを読めば安心。

2008年IT業界最大のバズワードなんていわれてる「クラウド」ですが、ぐぐってみても、いろんな定義があってさっぱりわかったきにならない、まさに雲をつかむような単語なのですが、この本読むとあら不思議。すっきりします。

シンプルに構成されてます。この定価で書き得る必要十分な記述量で、クラウド周辺を解説してくれます。こういう体系だった知識を得るにはネットをあれこれうろつくより、一冊本を読むのがすごく効率的な気がしますね。まだまだ本も捨てがたし。玉石混交の情報が入り乱れている現在、こういった知識の交通整理をしてくれるメディアは貴重です。

これを読めばクラウド関連の一通りの知識は身につくので、良書です。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

以前読んだウェブ２.０の本で、グーグルが進めようとしている「情報発電所」の意味はある程度理解できていた。

今回、当該作品を読んで、その進展ぶりの速さに驚かされた。

各企業はやはり、それぞれにデファクト・スタンダードを目指し、覇権争いをしているのだろう。

智慧・知識・情報は人類共通の財産であるべきだし、そうでなくてはならない。

企業集積は当然あげなければならないが、人類の幸福度上昇を伴わない企業活動は淘汰されていくのだろう。

クラウドの衝撃―ＩＴ史上最大の創造的破壊が始まった

クラウド・コンピューティングについて分かりやすく書いてある。
他のクラウド本を読んだことが無いので比較はできないけど、これ一冊でかなりイメージを掴めた。

AIに潰されないための 競争戦略 ５つの武器（モート）

本書は「AIの使い方」の本ではない。
AIを業務にどう組み込むか、どのツールを導入すべきか。そうした実務的なガイドは、すでに多数出版されている。
本書が扱うのは、その一段上のレイヤー、AIが前提となった世界で、企業はどこに防壁を築くべきかという経営戦略である。

ウォーレン・バフェットは、これを「経済的なモート（堀）」を高く評価した。
城の周りに巡らされた深い堀が敵の侵入を防ぐように、優れた企業は競合他社の追随を許さない独自の防壁を持っている。
本書では、この競争上の構造的な防壁を「モート」と呼ぶ。本書のタイトルの「5つの武器」とは、このモートを指す。
モートはもともと守りの概念である。本書があえて武器と呼ぶのは、AI時代には守りの構造こそが攻めの起点になるからだ。

AIという強力な道具が誰にでも行きわたっても、モートが埋まらない限り、城の価値は保たれる。
競合が同じAIを導入しても崩せない構造を持つ企業は、モートを強固にできているからである。

あなたの会社のモートは何だろうか。
この問いに、即座に明確な答えを返せる経営者はどれほどいるだろう。
技術の大きな転換期において、最も危険なのは技術に乗り遅れることではなく、自社の競争優位がどこにあるかを見誤ることである。

2000年代初頭のインターネットバブル崩壊、2010年代のクラウド移行、そしてモバイルシフト。
いずれの局面でも、技術を採用すること自体は競争参加の条件にすぎなかった。
差がついたのは、技術の普及によって何が変わり、何が変わらないのかを見極め、自社の強みを再定義できたかどうかである。富士フィルムなど、有名な例はいくつもある。
死ぬのはSaaSではなく、薄いモートである。

AI時代における経営の最大の論点は、AIをどう使うかではない。
もちろん、AIの活用は重要であり、導入の巧拙が業績に影響を与えることは間違いない。だが、それはあくまで戦術の話である。
より本質的な問いは、「AI時代に、自社の競争優位をどこに築くか」である。
AIが多くの能力をコモディティ化する世界で、企業は何を防壁にすべきか。何に投資すべきであり、何への投資は無駄になるのか。この問いに対する解像度が、企業の命運を分ける。

ここで、一つの落とし穴に触れておきたい。「うちはすでに生成AIを導入して、業務効率を30％改善した。だから大丈夫だ」と考えている経営者は少なくない。
しかし、厳しい言い方をすれば、それは負けないための最低条件を満たしたにすぎない。
業務効率化は、競合他社も等しく行う。全員のコストが30％下がれば、市場価格も30％下がり、結局のところ利益率は変わらない。これこそがコモディティ化の正体である。
AIを使うだけの会社とAI時代に勝つ会社は違う。AIが生み出す余剰の力を、新しいモートの建設に投資できるかどうか。その選択が、数年後の企業の明暗を分ける。

▼5つのモート
①マスターデータ　公式に正しい情報としての「マスターデータを握っている」こと
②ワークフロー　単一の機能ではなく、「業務全体の流れに入り込んでいる」こと
③ディストリビューション　顧客関係や販売経路を持ち、「顧客の前に最初からいる」こと
④エコシステム　「他社が自社の上で儲かる仕組みを作っている」こと
⑤スケール　単なる安さではなく、「規模が構造としての強さに転換されている」こと

AIそのものを持っている会社を見るのではなく、5つのモートの観点からAIが普及しても競争優位が残る構造を持つ会社かを吟味するべき。

▼①マスターデータ「正しい情報を握っている会社」
本書では、公式に正しい情報として扱われる「マスターデータを握っていること」がモートの一つとして示されている。
AIは大量の情報を処理できます。しかし、「どのデータを正しいものとして扱うのか」は別。
AIの性能が上がるほど、「AIに何を学習・処理させるのか」が重要になる。
つまり、AIそのものではなく、AIが利用する一次データの位置づけが競争力になる可能性がある。
さらに、投資家であれば「この会社はどんなデータを持っているのか？」だけではなく、「そのデータは業務上の公式データになっているか？」まで見るべき。

▼②ワークフロー「仕事の流れに入り込む、個人の流れに入り込む」
単純な機能を一つ提供するのではなく、「顧客の仕事全体の流れに入り込んでいる」ことも重要。
AIによって単一機能はコピーされやすくなり、それはAI時代の重要なヒントである。
文章生成/画像生成/議事録作成/翻訳/コード生成/データ分析。
これらはAIの進化によって差が縮まりやすい領域。

しかし、「その企業の業務プロセスそのものに組み込まれている」場合は話が変わる。
一連の業務の中にシステムが入り込んでいる場合は、AI機能が優秀な新サービスが登場しただけでは、すぐに置き換えられない。

投資家であれば、「ユーザー数が増えた」だけを見るのではなく、「顧客の業務にどこまで深く入り込んでいるのか」まで見るべき。

▼③ディストリビューション「顧客の前にいる会社」
顧客関係や販売経路を持ち、顧客の前に最初からいることは、モートである。
小売企業や金融企業に重要な思考であり、AIによって商品を作るコストが下がっても、「顧客に届ける」という問題は残る。

・商品を作る。
・サービスを作る。
・AIで機能を追加する。
はコモディティ化しても、「誰が顧客に届けるのか？」は別問題。

・巨大な販売網
・店舗網
・営業網
・会員基盤
・アプリ
・検索流入
・ブランド
・既存顧客（会員）
こうした顧客接点を持つ企業は、AI時代にも意味を持ちます。

たとえば小売企業なら、「商品を売る能力」だけではなく、「顧客が買い物をする場所を押さえている」ことが重要になる。
金融なら、「金融商品そのもの」だけではなく、「顧客が金融サービスを利用する入口」を持っていることが重要。

つまり、AIが商品の供給能力を高めても、顧客との接点が自動的に生まれるわけではないことをわきまえておくべきである。

▼④エコシステム「他社がその上で儲ける会社」
普通の企業は、「自社が儲かる仕組み」を作ろうとする。
しかしエコシステム型企業は、「他社も儲かる仕組みを作る。
多数の企業が一つのプラットフォームに依存する構造が生まれると、参加企業が増えるほど、プラットフォームの価値が高まる。そこから離れるコストも発生していく。

AIによって単一機能がコピーされても、企業同士のつながりまで簡単にコピーすることはできない。
したがって投資家としては、この会社のサービスは便利か？だけではなく、その会社を中心に、他社がどれだけビジネスを構築しているか？も重要になる。

▼⑤ スケール「規模が構造になる会社」
単なる安さではなく、規模が構造としての強さに転換されていることも重要である。
規模が大きいことで、さらに有利になる仕組みがあるか。規模そのものがコスト構造や投資能力に影響します。

小さな企業が同じAIを導入しても、同じ規模のインフラを一気に構築できるとは限らない。
AIによってソフトウェアの差が縮まっても、物理的なインフラや顧客基盤、資本力まで同時にコピーできない。

▼AIで弱くなりやすい強みとは？
AIが何をコモディティ化するのかを分析すると、消える優位と残る優位の境界が存在する。
今まで強かったから、これからも強いとは限らない。
たとえば、特定の作業ができる/特定のコードを書ける/特定の資料を作れる/特定の分析ができるという能力は、AIによって淘汰されるし、能力そのものの希少性が低下する。

▼重要なのは「AI導入」ではない
AI時代では「AIを導入しました」というニュースが大量に出る。しかし、それだけでは企業価値への影響は判断できない。AI導入→生産性向上でもない。
業績が良かったか？だけで終わらせず、
・データは増えたか？
・顧客の依存度は深くなったか？
・顧客接点は強くなったか？
・エコシステムは広がったか？
・構造的に規模の強さに代わっているのか。
と問うことで、AIによってモートが深くなる会社になれているかが重要。

▼まとめ
AI導入や時間削減などは、競争に負ける考え方。
レバレッジが効く考えをもってAIに向き合う。モートの考えでもよいし、事業や企業全体でのレベルアップまで考える。

ＡＩエージェント

AIエージェントについての理解がかなり深まった。
大切なことは、問いを立てる能力。なぜを繰り返す、前提を疑う、立場を変える。
些細な業務においても『何を達成したいのか』という目的を考えるクセをつけること。そしてそれを分解しAIに適切な指示を出せるようにしたい。API接続次第では無限の可能性がある。今出来ることをどんどん試してAIをビジネスパートナーにしたい。

ＡＩエージェント

AIエージェントがもたらす近い未来をイメージさせてくれる一冊。230ページほどでサクッと読めました。

生成AIとAIエージェントの違いが漠然としか分からない、ビジネスでどう使いこなすべきなのか、その辺りをイメージしたい人にオススメです。本書を読めば方向性が見えてくると思います。

ＡＩエージェント

パソコン、インターネットが仕事の質を変えたようにAIエージェントによりさらに変わる事が本書から窺える。壁打ちするにも具体的な指示を入れないと精度は低くなる。ただ著者はプロンプトについてはいずれ廃れる（私の正確な認識するでは無いかもしれないけど）とみており自律型AIならばそうなるだろう。
使用しないと100倍の差が出るのは時間の節約からいっても理に適っている。それでも壁打ちするこちら側の知能が低いと求める結果にはならないだろう。本書を読む限り、人間側の能力が求められる。ついでに言うと責任も取らされる。

ＡＩエージェント

エンジニアとして開発時にAIエージェントはよく使っていたが、エンジニア以外の観点でAIエージェントが今後どのように活用されていくのかを知りたいと思い、本書を購入した。

AIエージェントの登場によって、仕事や働き方がどのように変わっていくのかをざっと知ることができた。

中でも、今後はAIエージェントを最高の相棒として使いこなし、優れた「問い」を立ててAIの価値を最大化することが、人間に求められる役割になっていくという点が印象に残った。今後はこの視点を意識していきたい。

AIに仕事を奪われることを心配するのではなく、新たに生まれる役割やキャリアを柔軟に選択していくことの重要性を学べた。