【読書メモ】シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成(安宅和人)
冬休み読書メモ第7弾です。
例よって、読書メモなので箇条書きとなっています。
参考になったら「♡」お願いします。
(とはいえ、期待して読んだ割には、データの羅列が主でインサイトが「超」薄い気がしたので、あまりお勧めしません。少なくともビジネスパーソンが読んで何か為になるとは思い難い)
データ×AIが人類を再び解き放つ
生産性は機械革命以降で指数関数的に増加。
今後も子のトレンドが続くと想定すると、そのドライバがAI含むICT革命。
AIにデータを与えることが成長の主ドライバーなのであれば、データを持つ企業間で協業を加速することで成長を早めることができる。AIによって最適化を図る類のサービスや機能はAPIで積極的に開放していくべき。
「第二の黒船」にどう挑むか
確かに、日本はICT産業の成長で出遅れている感はあるが、そのほかの業種でも成長できていない。やるべきことができていない。
AI活用で勝つための要件は「多様なデータを利活用できる」「圧倒的な効率でデータ処理ができる」「情報系サイエンティストとエンジニアが質量ともに十分いる」の３つ。
しかし日本は、データを取れている巨大メディアが少なく今後必要な運転データも取りづらい。データ処理も高い電気料金によりコスト競争力が無い。データサイエンティストの養成にも遅れている。
事業成長を決める本当のファクターは何か分析していくと、「戦略」「実行力」「リーダー」ではなく、成長要因の7割以上が「市場」で説明できた。つまり、市場を間違えると、下位概念をどれだけ精緻にしても成長は難しい。だからコンピューティングに全振りすべき。
戦後の高度成長では、日本発の技術力ではなく、優れた海外の技術を取り込み応用するスピードが原動力となった。また大企業のシニア層や経営者が優れていて成長をけん引したのではなく、企業内の若手に裁量を与えることや系列や子会社となった中小企業の成長が屋台骨だった。
正しい歴史認識で施策を組み立てるべき。
求められる人材とスキル
人材の種類を5つに分ける
起爆人種：異人。普通は進まない道に進んでいてヤバい人。
参画人種：起爆人種にインスピレーションを受け参画する人。
応援人種：こうした動きは好ましく思うが、見ている人。
無関心人種：新しい動きには興味を持たない人。
批判人種：新しい動きに批判を加える人。
※多分イノベーター理論をリフレーミングしているように思う
このなかで起爆人種の存在を認めることが大事。
その上で、参画人種がデータサイエンスの初歩程度は理解している状態を作る。
AIは情報処理を自動化するものであり、課題解決はできない。
逆にロジックのみで答えにたどり着ける事柄はAIの方が得意なので、AIができない「知覚」を鍛えるべき。
そのためには
・ファーストハンドの経験を多く積む
・数字だけのインプットではなく、フィジカルな体験を含めた事柄を全体として認知する
などのトレーニングが有効となる。
「未来を創る人」をどう育てるか
(教育改革の話がメインのため私には興味が無く割愛)
未来に賭けられる国に
若者のために本当に必要な投資は、シニア向け政府支出の数%を見直すだけで賄うことができる。
データで見ていくと、認知症患者の入院日数が諸国と比較した時に日本だけ異様に長かったり、レセプトデータを見ていくと本来処方不要な抗菌薬の処方が総処方の5割を占めることが判明している。こうした箇所を見直すだけでも政府支出の振り分けは可能だ。
残すに値する未来
人口減少を与件として、経済の縮小を引き起こさないような仕組みへ転換すべき。そのためには、インフラコストを極限まで減らす必要。
以上です。
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