社会変革を起こす“先端技術／ビジネス”と“能率的な情報収集法”

織田一彰（Kazuaki ODA）
Goodfind卒業生シリーズ
【社会人向け】Alumniゼミ
社会変革を起こす“先端技術／ビジネス”と
“能率的な情報収集法”

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例) スローガン株式会社
山田太郎
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Goodfindによる社会人スキルアップ
毎月第三土曜日 14:00~16:00
9/18：プロジェクトマネジメント方法論
10/23：プロジェクト・マネジメントにおけるリーダーシップ論
11/20：課題解決の方法と事業戦略ケーススタディ
12/18：社会変革を起こす“最先端技術/ビジネス”と
“能率的な情報収集法“
1/15：実績の出る営業の基本と体制つくり
2/19：ゼロから学ぶ財務省表／会計入門講座
3/19：連続起業家から学ぶ新規事業の理論と事例

スローガン株式会社共同創業者＆ExecutiveFellow
ケイ・コンサルティング代表取締役
名古屋大学客員教授
バンドン工科大学客員講師
アンダーセン・コンサルティング（現アクセンチュア）にて、日本国内のみならず
米国シカゴで多国籍のプロジェクトなどに参画。
独立後、複数のインターネット・ベンチャー企業の立ち上げから上場に関わり、
そのうちの一つは電通グループに買収され、上場企業役員となる。
その後もいくつかの事業を立上げ、買収または売却し、現在も投資から運営まで
複数の会社の経営をおこなっているシリアルアントレプレナーである。
また最近は大学でマクロ分析から業界や企業経営・分析の講義や講演を
行っており、インドネシアなどアジアの大学でも定期的に講義を行っている。
織田一彰（Kazuaki ODA）

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1997 July ＠ACCENTURE (Chicago)

<本日のセミナーの目的>
今後の社会の構造を大きく変えるような
先端技術などの情報収集の方法を学ぶ

こんな考え方はしていないかな？
・とにかく新しい情報を吸収したい
・どこの会社に入ればスキルが付くのか？
・テクノロジーの未来はどうなるか想像がつかない
・私はテクノロジーに強くない
・得た情報の解釈や使い方がよくわからない

<Today’s Topics>
(1)Technologies Change Our World
(2)AI/IT Have Been in Our Life
(3)EV and Battery “WAR”
(4)Huge Healthcare Industry
(5)The Information Literacy
“Science and technologies
can change the future”
Kazuaki ODA

Technologies have changed our life(1)

＜What technology solved＞
Rescue from starvation
A large increase in human population
Increase in travel distance
Health and lifespan of people
Rise of civilization and culture
Stable livelihood
＜Tragedy caused by technology＞
Development of war weapons
Increase in the economic disparity
Increasing competition
Destruction of nature and environment
Waste of resources
Loss of mental calmness

-Artificial Intelligence (AI)
-5G
-Cloud Computing
-Blockchain
-Quantum Computers
-RPA(Robot Process Automation)
-IoT(Internet of Things)
-AR(Augmented Reality)
-VR(Virtual Reality)
-Clean energies
-FinTech(Financial Tech)
-Space development
-Nanotechnology
-Drones
-Autonomous driving
-Regenerative medicine
-Electric/ fuel(hydrogen)
vehicles
-Clean/artificial meat
<The keywords of “Technology”>

The Inventions of The Human（人類の発明品）
-Language（言語）
-Fire（火）
-Agriculture（農業）
-Currency（通貨）
-Electricity（電気）
-Telephone（電話）
-Car/Train/Plane（自動車/汽車/飛行機）
-Medicine（薬）
-Metal(Iron/Copper/Aluminum,,,)（金属）
-Paper/Book（紙／本）
-Music/Art（音楽／芸術）
・・・

Four Greatest Inventions of China
(四大发明)
-Compass(罗盘)
-Gunpowder(火药)
-Papermaking(造纸)
-Woodblock Printing(木版印刷)
Three Greatest Inventions of Europe
-Nautical Compass
-Gunpowder
-Printing Press

The Three Sacred Treasure(三種の神器)
in Modern JAPAN
<SHOWA(1)>
-Refrigerator（冷蔵庫）
-(Mono-color) TV（テレビ）
-Washing Machine（洗濯機）
<SHOWA(2)>
-Color TV（カラーテレビ）
-Cooler(Air Conditioner)（クーラー）
-Car（自動車）

Thomas Alva Edison

Myth of Innovations
-They are science/engineering based
-Heroine/Hero can make it
-Suddenly it happens
-Found by educated people
-Planned by organizations

There are so still many issues in the world
poverty, rising inequalities, disparities of opportunity, wealth
and power, gender inequality, unemployment, global health
threats, natural disasters, spiraling conflict, violent
extremism, terrorism, humanitarian crises, natural resource
depletion, environmental degradation, desertification,
drought, land degradation, freshwater scarcity and loss of
biodiversity, climate change,,,

What are SDG’s?
(Sustainable Development Goals)

(1) End poverty in all its forms everywhere
(2) End hunger, achieve food security and improved nutrition and promote sustainable agriculture
(3) Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages
(4) Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
(5) Achieve gender equality and empower all women and girls
(6) Ensure availability and sustainable management of water and sanitation for all
(7) Ensure access to affordable, reliable, sustainable and modern energy for all
(8) Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent
work for all
(9) Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
(10) Reduce inequality within and among countries
(11) Make cities and human settlements inclusive, safe, resilient and sustainable
(12) Ensure sustainable consumption and production patterns
(13) Take urgent action to combat climate change and its impacts*
(14) Conserve and sustainably use the oceans, seas and marine resources for sustainable development
(15) Protect, restore and promote sustainable use of terrestrial ecosystems, sustainably manage forests, combat
desertification, and halt and reverse land degradation and halt biodiversity loss
(16) Promote peaceful and inclusive societies for sustainable development, provide access to justice for all and
build effective, accountable and inclusive institutions at all levels
(17) Strengthen the means of implementation and revitalize the Global Partnership for Sustainable Development
17 Sustainable Development Goals

Capital market
(資本経済)
Why SDG’s?
The gap of two systems is too big to coexist!
Real economy
(実体経済)
-SDG’s
(Sustainable development goals)
-ESG investment
（Environment/Social/Governance）
-NPO
(Non-profit organization)
-NGO
(Non-government organization)

NPO of Deep Tech “hello tomorrow”

Deep Technologies(“Deep Tech”)
Artificial intelligence
Biotechnology
Drones
Blockchain
Advanced materials
Quantum computing
Electronics
Robotics
Nano-technology
Energy

“東京イニシアティブ2017“より（経済産業省）
“Connected Industries”
(1) 自動走行・モビリティサービス
(2) ものづくり・ロボティクス
(3) バイオ・素材
(4) プラント・インフラ保安
(5) スマートライフ
https://www.youtube.com/embed/pJ2AoTAmIlo

（１）水
（２）石炭火力発電・石炭ガス化プラント
（３）送配電
（４）原子力発電
（５）鉄道
（６）リサイクル
（７）宇宙産業
（８）スマートグリッド・スマートコミュニティ
（９）再生可能エネルギー
（１０）情報通信
（１１）都市開発・工業団地
（出典）経済産業省資料より
＜（参考）日本のインフラ業界の主要11分野＞

◆基礎研究の不確実さ
◆研究費用の高騰
◆事業としての採算性
◆才能の奪い合い
◆知的所有権の取り扱い（特に国と個人）
◆教育の難しさ
＜イノベーションの課題＞

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?

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

<Today’s Topics>
(1)Technologies Change Our World
(2)AI/IT Have Been in Our Life
(3)EV and Battery “WAR”
(4)Huge Healthcare Industry
(5)The Information Literacy
“Science and technologies
can change the future”
Kazuaki ODA

AI(=Artificial Intelligence、人工知能)とは？
最近よく言われているAIとは、、、
「画像／音声認識、検索技術、自然言語処理などについて、
実際のデータから推測して答えを出す行為。
（織田一彰）

＜AIの歴史＞
実は1960年代から考えられている
出典：『人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの』
松尾豊（著）

“強いAI”
＝汎用性の高い自律的知能
“弱いAI“
＝特定分野における推論や分析など
“強いAI”と“弱いAI”
カリフォルニア大学バークレー校ジョン・サール教授

“Machine Learning(機械学習)”
データから法則を見つけて“自動的”に分類などをする技術
“Deep Learning(深層学習)”
機械学習をする時に、“人間の脳の処理のように”
特徴を見つけて法則性を見い出す技術
（織田一彰）

“Googleの猫”
人間による学習なしでAIが認識した猫

＜コンピューターが得意な分野＞
単純計算（正確さ、速さ）
モチベーションなく働く
囲碁・将棋・チェスなどのゲーム
自動車などの自動制御
ロボットを扱う
画像認識（犯罪者DB、facebookタグ）
医療診断
データ解析（DNA解析など）
＊主に「帰納的推論」、「パターン認識」
＜コンピューターが不得意な分野＞
感情の理解
整理されていない情報の処理
価値判断
リーダーシップ
心地の良いデザイン
ブランドの認識
本能の理解
＊多すぎる独立変数、例外の多さ

◆2040年まで全世界の40%が電気自動車になる
（IEA=International Energy Agency)
◆アメリカはガソリン・ディーゼル車の新規販売を2030年で禁止
◆日本政府は2030年代半ばまでに国内新車販売の100%電動化
◆英国政府はガソリン・ディーゼル車の新規販売を2030年で禁止
◆中国は2035年に全て環境対応車に（ハイブリッドは許可）
◆インドはEVバスを7000台発注
◆深セン、ヨーロッパの各地でEVバスなどの実施が開始
電気自動車の将来

EV-bus and EV-taxi in Shenzhen

電気自動車の種類
(1) EV(Electric Vehicle)
＝電気自動車
(2) PHEV/PHV
(Plug-in Hybrid Vehicle)
＝プラグイン・ハイブリッド車
(3) HV(Hybrid Vehicle)
＝ハイブリッド車
(4) FCV(Fuel Cell Vehicle)
=燃料電池車
43

Bloomberg Projected the share of EV
(Electric Vehicle Outlook 2020, Bloomberg NEF)

◆CO2の排出量がトータルで減るのか？
◆バッテリーは何を使うのか？
◆充電ステーションなどのインフラ整備
◆政府のかじ取りをどこまで行うのか？
◆規格の統一を政治的なリーダーシップをとって行えるか？
◆購入の補助金の財源
電気自動車の課題

自動車というサイズの大きなマーケットのシェア争い（表面）
＝＞＞
原価の大半を占める“バッテリー”のシェア争い！！
バッテリーの材料のレアアース（資源）の取り合い
充電インフラを含む社会インフラの取り込み
米vs中、日vs中、日vs韓国、欧州vs米国などのライバル関係
環境問題における政治的なリーダーシップ争い
電気自動車の周辺と先にあるもの（重要）

世界の医療業界の動向
● ゲノムなど個人のデータを利用した先端医療の進展
● 世界的な高齢化による業界成長
● グローバリゼーションによる企業の競争激化
● R&Dの知的所有権の法的保護と管理
● 研究費の高騰と収益モデルのバランスの難しさ
● デジタル化した個人の情報を利用した新しいビジネス
● 大学や民間ベンチャーからの創業が増加

世界の医療費
世界の医療費は2014年時点で9.21兆ドル
2040年には24.24ドルに達する見込み
単位：百万USドル
（出典）GLOBAL NOTE https://www.globalnote.jp/post-10286.html
CareNet https://www.carenet.com/news/journal/carenet/43905

日本の医療費
（参照）厚生労働省平成28年度国民医療費の概況 https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-iryohi/16/index.html

医療費高騰の要因
◆ 高齢者の増加
◆ 平均寿命の延伸
◆ 慢性病の医薬品の普及
◆ 医療機器や医療技術の進歩
◆ 医療従事者の不足
◆ 古いオペレーションのシステム
（途上国では加えて）
◆ 人口の増加
◆ 医療サービスの普及

2025年問題
2025年までに団塊の世代が後期高齢者に突入することにより、
医療や介護において起こってくるであろう諸問題
例：少子高齢化、医療費の高騰、人材不足など2025年問題
1/9.1人
(1965年）
1/2.9人
(2008年）
＜高齢者1人に対する生産年齢人口の割合＞
1/2.0人
(2025年）
（出典）SCIENCE SHIFT https://scienceshift.jp/road-to-medical-industry/

日本の医療機器産業の市場規模

医療業界の課題
● 医療費の高騰
● 少子高齢化の先進国では医療事業者の数が足りない
● クロスボーダーのM&Aの激化
● 地域医療の人材不足
● 研究費の高騰と収益モデルのバランス
● デジタル化への対応
● 人生100年時代の健康意識の変化
● 医療制度の法律面での適応（遠隔医療、個人情報）

医療業界のトレンドとキーワード
◆ 医療制度の改革
◆ パテントの世界規模での管理
◆ 再生医療技術
◆ ジェネリック医薬品
◆ 国民皆保険（医療費の財源）
◆ 大学発ベンチャー
◆ タレントの青田買いと囲い込み
◆ ウェアラブルデバイス
◆ AIによる診断
◆ ”未病”対策

加速する製薬業界のM&A
2005年山之内製薬と藤沢薬品工業が合併しアステラス製薬が誕生。
2005年大日本製薬と住友製薬が合併し大日本住友製薬が誕生。
2007年三共と第一製薬が経営統合し、第一三共が誕生。
2007年第一三共ヘルスケアがゼファーマを吸収合併。
2008年第一三共はインドの後発薬大手ランバクシー・ラボラトリーズを子会社化。
2007年田辺製薬と三菱ウェルファーマが合併し、田辺三菱製薬が誕生。
2008年業界5位のエーザイはMGIファーマ（米）を買収。
2009年大日本住友製薬がセプラコール（米）を買収。
2008年武田薬品工業が米国バイオ医薬品会社ミレニアム・ファーマシューティカルズを買収。
2011年スイスの医薬品会社ナイコメッドを買収。
2012年米URLファーマ及びその子会社19社を買収。
2015年武田薬品製薬は京都大学iPS細胞研究所と共同研究契約を締結。
2015年第一三共はランバクシーをインドの会社に売却。
2016年エーザイが消化器疾患医薬品事業を味の素製薬と統合。
2018年武田薬品工業がアイルランドの製薬大手シャイアーを買収合意。買収額
約6.8兆円で実現すれば売上高3.3兆円の世界7位の製薬会社になる。

GAFAの参入
Google AIによる入院患者の経過予測（医療データ460億件により学
習）、眼病診断、乳がん画像診断、腎臓病の進行診断等。
Apple ウェアラブル端末（Apple Watch、iPadなど）、スマートフォン
（iPhone）の連携による電子カルテシステム連携アプリ
（Epic）の活用で、医療従事者間コミュニケーション、薬の処
方、医師の診察・論文執筆作業の効率性向上
Facebook VR機器（Oculus Rift、Oculus Go）を
手術のシュミレーション、外科医のトレーニング、ゲームや映
像を用いた緩和ケア、回復期リハビリへの活用
Amazon Amazon Web ServicesによるAWS for Healthcareを病院、
製薬会社、保険会社向けに展開

各国のデジタル化への取り組み例
＜オーストラリア＞全国統合の個人医療DBの構築
＜イギリス＞£37.5 millionのデジタルへの投資
＜中国＞個人の医療データを一元管理
＜日本＞分散する医療データの統合を模索
＜インド＞モバイルを使った医療システムを構築

『情報リテラシー』（The Information Literacy）とは？

ネットを含む世の中に氾濫している情報の中から
必要なものを選別し正しく解釈して自身の判断に正
しく利用すること。
『情報リテラシー』（The Information Literacy）とは？

2002年心理学者のPaul Slovicによって提唱。
意思決定の特にメリットデメリットについては、感情は
合理性にまさることを主張。
近い概念として『確証バイアス（The Confirmation Bias）』
という言葉もあり、予め期待する要素を過大評価しがちな
傾向がある。
『感情ヒューリスティック』（The Affect Heuristic）

＜情報の評価方法＞
(1)発信者は誰か？（分かるか？）
(2)発信者の書いた（言った）情報か、
もしくはインタビュアーの情報か？
(3)“いつ”の情報か？
(4)どこで発信した情報か？
(5)引用は何か？
(6)何をファクトとして書かれているか？

＜情報の評価方法（例）＞
情報の信ぴょう性を確率的に評価する
◆実経験者＞＞未経験者（＊“一般には” 年長＞年少）
◆複数社（種類）を経験＞1社（種類）のみ経験
◆複数の場所を経験＞一か所のみを経験
◆多言語話者＞母国語のみ
◆多くの知人がいる人＞知人が少ない人

＜情報収集のポイント＞
(1)英語で世界の主要機関の情報を取る
(2)まずは全体像を把握する
(3)専門家の意見を聞く *エセ専門家に注意！（御用学者）
(4)発信者の1次情報を取る
(5)複数の情報ソースを同時に使う
(6)発信者の利害で情報を解釈する
(7)ネットの世界で積極的に活動する
(8)情報リテラシー(The Information Literacy)を磨く

＜人が持っている情報に対する傾向（1/2）＞
＞年長者や親、先生の言うことを無条件に受け入れる
＞古い情報から未来を判断する
＞紙の書籍に弱い（特に大手出版社）
＞「Mキンゼー式」などに弱い＊著者の経歴に弱い
＞大手企業の名前に弱い
＞検索の上位の情報しか見ない
＞身近な人をロールモデルにしている（親、先輩）
＞悪い情報に対して過剰に反応する

＜人が持っている情報に対する傾向（2/2）＞
＞年長者や親、先生の言うことを無条件に受け入れる
＞古い情報から未来を判断する
＞紙の書籍に弱い（特に大手出版社）
＞「Mキンゼー式」などに弱い＊著者の経歴に弱い
＞大手企業の名前に弱い
＞検索の上位の情報しか見ない
＞身近な人をロールモデルにしている（親、先輩）
＞悪い情報に対して過剰に反応する
上記の性質をしたマーケティング戦略
◆権威を利用する（社名、学歴、機関名、経歴）
◆ネガティブな情報で訴求する
◆著者などの写真を上手に使う
◆値段を高めに設定する

＜世界の情勢を知るニュースソース例＞
＊ニュースは必ず反対側からも見る！
新華社通信（中国）＊日本語
http://jp.xinhuanet.com/zhuanxian/sj.htm
DW News (ドイチェ・ヴェレ)
https://www.dw.com/en/top-stories/s-9097
TRT World (トルコ)
https://www.trtworld.com
Press Trust of India(インド)
http://www.ptinews.com/
Apple Daily（香港）
https://hk.appledaily.com/engnews/hotpick/
sputniknews（ロシア）
https://sputniknews.com/

（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）

＊回答がないと出席にならず
本日の資料が送れません！
セミナーのアンケート
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http://facebook.com/kazuaki.oda2(friendship)
<LinkedIn>
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