企業価値は「目先の利益」ではなく「未来を創り出す力」にシフトする | 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

2. 企業価値は「目先の利益」ではなく「未来を創り出す力」にシフトする

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「AIやデータの活用が企業経営のあり方を大きく変える」8回シリーズ(その2)は、AIやデータ活用による「未来予測」の可能性について。慶應大学教授/ヤフーCSOの安宅さんは「未来とは、本質的に予測できるものではない」と語ります。その上で、モノ・カネにまつわる成長に加えた“もう1つの軸”が企業経営に求められるようになるとのこと。ぜひご覧ください!

▶ICCパートナーズではコンテンツ編集チームメンバー(インターン)の募集をすることになりました。もし興味がございましたら採用ページをご覧ください。

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット KYOTO 2019は2019年9月3〜5日 京都開催を予定しております。

本セッションは、ICCサミット KYOTO 2017のプラチナ・スポンサーとして、IBM BlueHub様にサポート頂きました。


【登壇者情報】
2017年9月5〜7日開催
ICCサミット KYOTO 2017
Session 4B
AIやデータの活用が企業経営のあり方を大きく変える
Supported by IBM BlueHub

(スピーカー)

安宅 和人
慶應義塾大学 環境情報学部 教授
ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)

森本 典繁
日本アイ・ビー・エム株式会社
執行役員 研究開発担当

矢野 和男
株式会社 日立製作所 フェロー、理事 / 博士(工学)
IEEE Fellow
東京工業大学大学院 情報理工学院 特定教授

(モデレーター)

山内 宏隆
株式会社HAiK
代表取締役社長

「AIやデータの活用が企業経営を大きく変える」の配信済み記事一覧


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1つ前の記事
1. “産業のAI化は国策レベルの取り組みであり、その変化は不可逆である”――『AI白書』に見る世界のAI動向

本編

山内 本日お三方には、「AIとデータの最先端の活用事例」をお話しいただきたいと考えています。

それでは、安宅さんからお願いできますでしょうか。

「未来」は、本質的に予測できないものである

安宅 和人さん(以下、安宅) 安宅です、よろしくお願いします。


安宅 和人
慶應義塾大学 環境情報学部 教授
ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)

データサイエンティスト協会理事。東京大学大学院生物化学専攻にて修士課程終了後、マッキンゼー入社。4年半の勤務後、イェール大学脳神経科学プログラムに入学。2001年春、学位取得(Ph.D.)。ポスドクを経て2001年末マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域中心メンバーの一人として幅広い商品・事業開発、ブランド再生に関わる。2008年よりヤフー。2012年7月よりCSO(現兼務)。全社横断的な戦略課題の解決、事業開発に加え、途中データ及び研究開発部門も統括。2016年春より慶応義塾大学SFCにてデータドリブン時代の基礎教養について教える。2018年9月より現職。内閣府 人間中心のAI社会原則検討会議 構成員、官民研究開発投資拡大プログラム (PRISM) 運営委員、経団連 未来社会協創TF委員なども務める。著書に『イシューからはじめよ』(英治出版、2010)。

皆さん何を聞きに来られているのか、本当はお尋ねしてからお話ししたいのですが、僕はこの話題で、この数年間話し続けてきました。

矢野さんとも数えきれないほど一緒に登壇していまして、数十回以上いろいろなところで話してきましたから、話し尽くした感があります。

今更何のイシューが残っているのか、正直分からないという感じです。

ですので、割と基本的なことだけをざっと話して、どんどん次に繋いでいきたいと思っています。

この「未来を教えてくれ」という系の話がとにかく多いのですが、今回のお題の「AIやデータの活用が経営を大きく変える」はその通りといいますか、自明のことであって、イシューではないですよね。

皆さんがご理解されている通りです。

1つ大事な前提として皆さんと共有しておきたいことは、「未来というのは本質的に予測できない」ということですね。

これは三体問題(※)の延長のような話です。

▶編集注:三体問題とは、天文力学等の物理学において、相互作用する3つの質点を持つ系の運動を規定する問題。特別な制限条件下でのみ、その解は求められる。

人工知能ではなくて「人工生命」という領域におけるシミュレーション結果などをご覧になったことがあるでしょうか。

実は三体問題と同じで、初期条件が同じでも、毎回違う結果になります。

つまり進化というのは、二度と同じことが起きないということです。

ですから地球の歴史をもう一度同じ環境で繰り返しても、同じ生命が生まれてきて、同じ人類が生まれる可能性は実はありません。

似たようなものが生まれる可能性はありますが、「同じ」はありません。

ということで、「未来がどうなるかを完全に予測できる」という発想自体が非科学的であるということが、第一にお伝えしたいことです。

「未来を変える力」が企業価値を決める

安宅 次に、世界が全体としてデータやAIを使うようになるのは、それら自体は単なる技術革新なので当然のことです。

では今何が起こっているのか?

経営的な意味合いで一番大きいと思っているのは、僕が「複素平面化」と呼んでいるものです。

今まではモノ・カネなどの実数軸での成長が企業の成長であり、それを起こせる力が事業価値でした。

しかし、すでに大きな企業について言えば、この軸での価値はマクロ的には縮小することがほとんど確定しています。

というのは、消費の中心である先進国および中国の人口がこれから先数十年で減ることはほぼ確定しているからです。

数十年後は生産年齢人口が半分くらいになります。アフリカとインド次第ですが、それがない限り、基本的には半分くらいになってしまいます。

ではどのような軸で事業の価値は伸びていくのか?

今ものすごい勢いでデータなりAIなどの技術革新が起こっていますが、それら新しいワザを使って産業がアップデートできるかどうかが、今後の事業価値に大きく影響していくことはほとんど明らかです。

これはトヨタ自動車と利益がほとんど変わらないようなシリコンバレーの企業の事業価値がトヨタの3、4倍あるということからも明らかです。

それは、これらの企業が「未来」を変えているからです。

この間の春(2017年4月)テスラがGM(ゼネラルモーターズ)の130分の1の生産台数でも、世界最大級の自動車メーカーであるGMの時価総額を超えたことからも言えることです。

つまり「未来がその会社の向こうに見えるかどうか」がその会社の事業価値につながっている世界に入っています。

この実数軸から虚数軸、更にこの2つの軸を合わせた複素平面での大きさへの変化は、「経営がそもそも何をどう目指していくべきか」が変わったということで、絶大なインパクトがあります。

この新しい軸の正体は、今までとは全く違うタイプの、その会社の向こうに何かが見えるかという力、つまり「妄想を形にできる力」です。

たとえばテスラだったら、モビリティの未来というものがテスラの向こうに見えるから、事業価値が立つというのが非常に大きい変化だと思っています。

このように、今までのハード軸での成長に加え「未来を変えていく力」という軸が事業価値を決めるようになった、そういう意味で「複素平面化」と呼んでいるわけです。

我々は「魔法」が実現しつつある世界に生きている

安宅 ここまではデータとAIの話だけ独立して議論していますが、イノベーションでワクワクを形にするということにおいては、実はデータとAIの話だけではなく、他のドライバー(促進因子)との融合の話がとても大事だと思います。

全ての産業が、データを活用しAI化することがほぼ確定している中において、ほかのドライバーの例を挙げますと、1つはナノテク(ナノテクノロジー)です。

2016年にはモレキュラーマシン(分子機械)の分野でノーベル化学賞が出ています。

皆さんご存知かどうか分かりませんが、マシンというのは革命的に小さくなっていく歴史的変化の局面にあります。

目に見えないのがキカイの普通になる時代がまもなくやってくるということです。

バイオテクノロジーについても、先日ついに、ヒトの胚細胞での遺伝子治療に成功という驚くべき論文がネイチャーに載りました。

これは単に受精卵で実験したという類のものではなく、それが個体になるということを意味します。

つまり「デザイナーベイビー」が可能になる時代についに突入しつつあって、あとはやるかやらないかの問題、倫理的判断の問題です。

「ヒトはクローンすら困難だ」ということを言っていたうちに、人類は1つ大きな壁を超えたのです。

このように複数のかなり大きな技術イノベーションが同時に起きていて、今まで人類にとっては夢か奇跡か魔法のようだったことが実現していく過程に我々は存在しているのです。

そしてほとんど全ての産業で、これらの技術をどのように融合して、変化させられるかということが経営課題になっているということです。

「会社の存在」を前提とした経営は崩壊する

安宅 そして、実はこの延長線上には経営の前提である「人の働き方」における劇的な変化が起こります。

会社そのものが変わっていくことです。

今の段階でも、単純なマニュアルワークですら、人によって生産性が5倍、10倍、20倍違います。

例えば僕が「栗剥き」をするとします。

おそらく、僕が1分かけてやっと1個の栗の皮をボロボロにしながら剥く間に、大連の工場に従事する方は綺麗に100個剥くわけです。

今後、肉体労働に至るまでバリュー・ドリブンの社会になることはほぼ確実です。

そのレベルまで至った社会では、人と仕事のマッチングが重要性を増してきます。

落合陽一くんはよく、仕事と遊びは繋がっていく、Work as Lifeと言っていますしそのとおりだと思うのですが、その後、更に、自分として生きていること自体が価値になる時代がやってきます。

10年、15年後には、AIがそれらをマッチングして1人が5個、10個の仕事をやるというようになっていくでしょう。

したがって「会社の存在」を前提とした経営を行う組織は壊れます。

それほど遠くない未来にそうした世界がやってくるというのがほぼほぼ確実に見えていて、生活はかなり「霜降り」になってきます。

レインボー化でも何でもいいのですが、とにかく、もっとカラフルになります。

こうした変化が社会に相当な影響を与えることは間違いないと思います。

ここにおける1つのポイントは、ディスティンクティブネス(distinctiveness:直訳すると「特殊性」)という、会社にとっての“突き抜け方”がどうなっていくかという話です。

人の場合でも、その人がいい意味で「ヤバい(awful)」かどうかというのは、結局その人があることにおいて神のように優れているということよりも、いろいろな「ヤバい」人たちと付き合えているかどうか次第だということが分かっています。

それは会社においても同様です。

どれだけいろいろなタイプの「ヤバい」人と付き合っているかどうかが、会社の力になる可能性が非常に高い。

そしてこれらは技術とデータの力によって劇的に進んで行くことが、ほぼ確実なのではないかなと思っています。

取りあえずここでバトンを渡したいと思います。

山内 ありがとうございます。

かなり新しい話もありましたね。

森本さんはいかがでしょうか? IBM社もいろいろと変わってきていると思いますが。

(続)

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続きは 3. AIの学習過程は“ブラックボックス”の中。そこから出た答えの正しさを、誰が担保するのか? をご覧ください。

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編集チーム:小林 雅/本田 隼輝/尾形 佳靖/戸田 秀成/鈴木ファストアーベント 理恵

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