商社や金融、コンサルに行くことはキャリアとして正解か？（東大経済学部）

『商社や金融、コンサルに行くことはキャリアとして正解か？』
~コンサル出身連続起業家・教授と商社出身VCの2名による対談~
2023/12/8（金）1700-1830
（東京大学経済学部・経友会主催）

1
自己紹介
北村貴寛
One Capital株式会社 Head of Talent / Capitalist
● 京都大学卒業
● 伊藤忠商事株式会社
○ SaaSをはじめとしたITサービスの事業開発・事業投資等
● スローガン株式会社
○ スタートアップを対象とした新卒採用・中途採用支援
○ 累計で5000人以上のキャリア支援
○ 中途採用支援事業部長としてIPOを経験
● One Capital株式会社
○ 投資業務や投資先採用支援

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#Investor #Athlete #Mathematics #KeynoteSpeaker,,
-K Consulting Co., Ltd (CEO)
-Nagoya University (Visiting Professor)
-SLOGAN Inc.（Co-Founder & Executive Fellow）
-IIT Kharagpur, IISc, Indian Institutes of Management,
IIT Hyderabad, National University of Singapore,
Institut Teknologi Bandung, University of Indonesia,,,
（Guest Lecturer）
Kazuaki ODA (織田一彰)

Beijing University(China)
March 2014

Institut Technologi
Bandung(Indonesia)
April 2018

Danang University of
Technology (Vietnam)
June 2019

Indian Institute
of Science(India)
April-June 2022

Indian Institute of
Technology, Kharagpur
(India)
September 2019

Headstart HS-X
@Hyderabad(India)
June 2019

Hult Prize
Hokkaido University
6 Nov 2022

Agenda
Perspective of The World
Personal Careers in Asian Countries

コロナ後の世界はどうなる？

多くの有名企業がつぶれた
特にコロナの影響があるのは
“旅行業”, “外食” , “小売り”

IMF(International Monetary Fund) reported (Oct 2020)
Global growth was at -3.3 % in 2020
Global growth was at 5.9 % in 2021
(ref)
+3.6%(2018), +2.9%(2019)
(https://www.imf.org/en/Publications/WEO)

いくつかの国は債務不履行（デフォルト）の危機に瀕している
この状況は1997年の“アジア通貨危機“の状態に近づいている

Central banks have “stimulus packages”
“Helicopter money” works?

Market Cap Ranking (2022 Jan, bil USD)
2,812
2,410
2,359
1,637
①
②
③
④
⑤ 1,062
国家を超える大型企業の誕生
???
Tesla

＜コロナによる世の中の変化＞
「国家や経済、企業間の強弱がより鮮明になる！」
・世界規模での経済の低迷（消費、採用、広告、、）
・デジタル社会が前倒しで早期に到来する
・グローバリゼーションとITの普及がより進む
・各国が大量の国債を発行しソブリンリスクとインフレ懸念が増大
・金融資本主義と社会主義一党独裁の両方の矛盾が明らかになっていく
・資本主義の行き過ぎによる富の偏在が社会問題となる

30
グループワークまずは考えてみましょう！
成長する業界、企業の見つけ方

31 - 31 -
世界全体GDPと主要国比率の推移
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
世界全体
米国
日本
中国
（中国は2006年以降が推計、その他の国は2007年以降が推計）
資料：IMF
（10億ドル）（比率）
世界全体のＧＤＰと主要国比率の推移

（2000-2023:IMF, 2018, 2050estimates:PwC 2017）
GDP(PPP) of Japan, Indonesia, China, India, US

日本のGDPの推移（IMF 2019年）
(出典) 画像は「世界経済地図のネタ帳」より
データはIMF World Economic Outlook Databases(Oct.2020)

34
世界の名目2023年GDP予測(bil.USD)（2023年10月、IMF）
1 USA 26,950
3 Germany 4,430
4 Japan 4,231
6 UK 3,332
2 China 17,701
7 France 3,049
8 Italy 2,186
9 Brazil 2,127
10 Canada 2,118
5 India 3,732

GDP Projections by country(2050) bil. USD
GoldmanSachs(2007) PwC(2017) The Economist (2015)
China 70,710 China 49,853 China 105,916
USA 38,514 USA 34,102 USA 70,913
India 37,668 India 28,021 India 63,842
Brazil 11,366 Indonesia 7,275 Indonesia 15,432
Mexico 9,340 Japan 6,779 Japan 11,367
Russia 8,580 Brazil 6,532 Germany 11,334
Indonesia 7,010 Germany 6,138 Brazil 10,334
Japan 6,677 Mexico 5,563 Mexico 9,826
UK 5,133 UK 5,369 UK 9,812
Germany 5,024 Russia 5,127 France 9,671

36
世界の一人当たりの名目GDP(USD)（2022年、IMF）
1 Luxembourg 126,598
10 Australia 64,814
20 Germany 49,843
35 Korea 32,148
7 USA 76,343
63 Russia 15,646
70 China 12,670
123 Vietnam 4,087
145 India 2,392
32 Japan 33,854

0%
1%
2%
3%
4%
5%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
World
Indonesia
Japan
(Billions of People)
Source: United Nations
Population Forecast of the World

国別人口順位（2023/4/19）
1 India 14.28
2 China 14.25
4 Indonesia 2.78
6 Nigeria 2.24
3 US 3.40
7 Brazil 2.16
8 Bangladesh 1.73
9 Russia 1.44
10 Mexico 1.29
5 Pakistan 2.41
Total=80.45
（単位：億人）
UNFPA（United Nations Population Fund)
11 Ethiopia 1.27
12 Japan 1.23
14 Egypt 1.13
13 Philippine 1.17
15 DR Congo 1.02

World Population Ranking（2019 => 2050）
1 China 1,434
2 India 1,366
4 Indonesia 271
6 Brazil 211
3 USA 329
7 Nigeria 201
8 Bangladesh 163
9 Russia 146
10 Mexico 128
5 Pakistan 217
1 India 1,639
2 China 1,402
4 USA 379
6 Indonesia 331
3 Nigeria 401
7 Brazil 229
8 Ethiopia 205
9 DR Congo 194
10 Bangladesh 193
5 Pakistan 338
United Nation “World Population Prospects 2019 （million USD）
<2019> <2050>

40 - 40 -
平成17（2005）年は総務省統計局「国勢調査報告」。平成67（2055）年は「日本の将来推計人口（平成18年12月推計）」
(出生中位[死亡中位]推計) 国立社会保障・人口問題研究所
５０年間の日本の人口の変化予想

41
“Total Fertility Rate”(合計特殊出生率 *)
（WHO 2011年）
1 Niger ７．１
２ Afghanistan ６．５
106 Argentine ２．２
128 France １．９
39 Iraq ４．０
138 China １．８
182 Singapore １．３
182 Japan １．３
191 Korea １．２
112 US ２．１
（＊）
“Total Fertility Rate”
(“合計特殊出生率”)
＝1人の女性が産む子供の数

Who are the trade partners? *Direction of trade statistics, IMF(2019)

アメリカ
(バイデン)
中国
(習近平)
EU
(NA)
日本
(岸田)
ロシア
(プーチン)
インド
(モディ)
ポジティブ要因
最強の軍隊、世界最大の市場規
模、タレントの集積、シェールガ
ス・オイル、決済通貨のドル
巨大な潜在市場、(14億人)、
IT/ドローン/AI人材と技術、
一帯一路戦略、トップダウン戦略
巨大な市場、高い教育水準、
高い技術水準、教育された社員、
EUの市場と労働力
高い生産技術、
安定した社会基盤、
高い教育水準
豊富な天然資源、
強力な軍隊、
高い科学水準
巨大な潜在市場(14億人)、
IT開発に強み、豊富な IT人材、
安定した農業、英語が話せる
ネガティブ要因
双子の赤字（財政／貿易）、
国債の大量発行、国内の教育、
分断された社会、人種問題
米中貿易戦争、多様な内政問題、
香港/台湾問題、不良債権、恒常
的な資源不足、国内格差
政治的不安定、EUの離脱問題、
不安定なユーロ、域内格差、
ナショナリズム台頭、テロ多発
人口減少、ユニコーンの不在、
超高齢化社会、国内格差、
巨額の財政赤字
頭脳流出、産業の空洞化、
遅れる工業化、アルコール依存、
資源への過度な依存
非効率な民主主義、
国内の貧富の差、脆弱なインフラ、
国全体の教育水準
<各国の状況（まとめ）>

“TALENT” and “INNOVATION”
「才能」と「イノベーション」

“Googleの猫”
人間による学習なしでAIが認識した猫

EV-bus and EV-taxi in Shenzhen

＜Unicorn companies in the world(by country)＞
* September 2019
•1st：United States (151 companies)
•2nd：China (82 companies)
•3rd：United Kingdom (16 companies)
•4th：India (13 companies)
＜Top unicorn companies＞
•1st：China / Bytedance (75bil USD)
•2nd：U.S. / Uber (72bil USD)
•3rd：China / Didi Chuxing (56bil USD)
•4th：U.S./ We Company (47bil USD)
•5th：U.S. / Airbnb (29.3bil USD)

India’s IT Center, Bangalore

India’s Startup Event and Incubation at Hyderabad

China’s Startup Ecosystem at Shenzhen

GoJek Headquarter at Jakarta, Indonesia

Beautiful International City, Singapore

New IT city of Vietnam, DaNang

Center of startups in Japan, Tokyo

Tech City Ranking (テクノロジー都市ランキング, Feb 2019)
1 New York
2 San Francisco
4 Amsterdam
6 Singapore
3 London
7 Los Angels
8 Austin
9 Stockholm
10 Copenhagen
5 Boston
savills (UK)
13 Tokyo
15 Shanghai
17 Beijing
20 Hong Kong
16 Berlin
22 Melbourne
24 Shenzhen
29 Bangalore
30 Cape Town
18 Tel Aviv
(BizEnvironment+TechEnvironment+CityBuzz&Wellness+TalentPool+RealEstateCost+Mobility)
https://www.savills.co.uk/research_articles/229130/274942-0

アメリカにおける国別の研究者数
International Scholar Data from the 2020
1 China 42,863
2 India 13,511
4 Canada 4,399
6 Germany 4,177
3 South Korea 7,007
7 Italy 3,577
8 Japan 3,566
9 France 3,434
5 Brazil 4,268
（Open Doors, Institute of International Education, USA)
34.7%
10.9%
3.6%
3.4%
5.7%
2.9%
2.9%
2.8%
3.5%

Where are TALENTS found and move?

Thomas Alva Edison

我々はいかに行動すべきか？

＜今後の世界を読み解く（まとめ）＞
・米国と中国の経済的な相対地位変化で不安定なバランスとなる
・国や企業で破綻するところが出てきて一部混乱する
・中国の成熟化により中国内外での混乱がでてくる
・物は大量に廉価で作られ物質的には豊かになる
・先進国では労働力不足になり生産のネックになる
・グローバル企業がますます大型化するがやがて規制される
・イノベーションが加速し才能の取り合いが来る
・世界中で英語が今まで以上に使われる。他の言語は
ローカルで残るが若者は英語を多く話すようになる

Common Factors of
Those Succeeded Persons are,,,
（成功する人に共通する要素）
1. 個性的 ( Unique )
2. 開放的 ( Open Minded )
3. 自立 ( Independent )
4. 楽観的 ( Optimistic )
5. 動機 ( Motivated )
6. 健康 ( Healthy )

“Planned Happenstance Theory”
(計画的偶発性理論)
by John D. Krumboltz
1. 好奇心 ( Curiosity )
2. 持続性 ( Persistence )
3. 柔軟性 ( Flexibility )
4. 楽観性 ( Optimism )
5. 冒険心 ( Risk Taking )

我々はいかに行動すべきか？（まとめ）
◆ 自分の“池”（専門分野）をみつける
・夢中になれるものを探してみる
・まずはやってみよう！
・他と異なっていることを楽しむ
・自分の武器を時間をかけて手に入れる
◆ 広い視点で世界を見てみる
・いろいろな人に会って話を聞く（特に社会人や違う分野の人）
・長期インターンに参加して体験してみる（“InternStreet”）
・旅に出る（ネットでもよい）
・SNSを利用してネットワークを強化する
◆ 学習する
・本当の賢さとは何か？
・統計学×ITは必須になる
・ネットで効率的に学ぶ
・一次情報を取りに行き自分で解釈する（“情報リテラシー”）

（参考図書）
・「新世界秩序」（ジャック・アタリ）
・「China2049」（マイケル・ピルズベリー）
・「ユーロから始まる世界経済の大崩壊」
（ジョセフ・E・スティグリッツ）
・「World Order」（ヘンリー・キッシンジャー）
・「The Grand Master’s Insights on China,
the United States, and the World｣(リー・クワン・ユー）
・「Why Nations Fail」
（ダロン・アセモグル／ジェームス・ロビンソン）
・「シャルマの未来予測」（ルチル・シャルマ）
・「2050年の世界」（ヘイミシュ・マクレイ）

「織田のマクロ経済学」解説記事公開中！
◀織田のマクロ経済学（２）
「終身雇用は崩壊する？」
▶織田のマクロ経済学（１）
「誤解だらけの日本経済」
▶織田のマクロ経済学（３）
「世界で起こる4つの変化」

（Goodfind織田登壇予定セミナー）
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12/12（火） 18:30－20:30
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12/25（月） 18:30ー20:30
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1/7（日） 18:30ー20:00

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