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デジタル資本主義と
スマートリスクの取り方
栄藤 稔
大阪大学先導的学際研究機構教授
2022年5月12日
1
2001年末 i-motion
4
4
5
MP-4の親, iPod の義理の祖⽗
6
簡単な⾃⼰紹介
• https://www.linkedin.com/in/micketoh/
• 栄藤 稔
• ⼤阪⼤学先導的学際研究機構 教授
• 画像符号化MP-4の発明者
• NTTドコモでR&D戦略、新規事業、投資を経験
• 学位はパターン認識とコンピュータビジョン
• ワイン⼤好き
• ⾃転⾞100kmOK, 200km越えは未達。
• 釣ったら川に戻すフライフィッシング
7
研究者のマインドセット
好きな研究を続けたい。
研究成果の実装が必要
世の中
”社会実装”という自分が属さない外の世界に技術を押し出す思考パターン
8
イノベーターのマインドセット
社会問題解決を事業にしたい。
世の中
技術&マーケティング必要
世の外
M.E. 9
10
疫病と戦禍の結果
ITによるDX ⼈との繋がり
Well-Being
「善いあり⽅」
個⼈にとって善い状態
11
12
2060年の世界経済
0
5
10
15
20
25
30
35
40
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060
米国
中国
インド
ドイツ
日本
予測
(兆ドル、2014年価格)
(注)各国の名目ドル建てGDPを、米国のGDPデフレーター(2014年=100)で実質化した値。
(資料)日本経済研究センター2060年長期予測
(年)
GDP規模
13
⼀⼈当たりGDP (2014年価格、1000ドル)
(注)予測の対象とした65カ国内での順位。中国のかっこ内は順位。
(資料)⽇本経済研究センター2060年⻑期予測
1 スイス 63.2 スイス 77.5 ノルウェー 111.7
2 スウェーデン 48.6 ノルウェー 76.5 アイルランド 109.5
3 フィンランド 46.2 アイルランド 72.6 米国 88.6
4 ノルウェー 45.9 シンガポール 58.9 スイス 85.9
5 デンマーク 43.8 米国 58.9 フィンランド 82.3
6 日本 41.3 デンマーク 57.3 デンマーク 79.9
7 米国 38.5 豪州 53.5 スウェーデン 79.6
8 フランス 36.6 スウェーデン 51.9 豪州 79.5
9 カナダ 35.2 オランダ 50.3 オランダ 76.4
10 オーストリア 35.2 オーストリア 48.3 シンガポール 70.0
11 オランダ 34.9 フィンランド 46.8 カナダ 65.0
12 英国 33.9 香港 46.3 ニュージーランド 64.2
13 イタリア 33.4 ドイツ 45.2 ドイツ 62.6
14 ドイツ 32.8 ベルギー 43.6 香港 60.3
15 ベルギー 32.7 カナダ 43.4 ベルギー 57.8
16 豪州 31.0 イスラエル 41.4 オーストリア 56.3
17 アイルランド 22.3 ニュージーランド 40.3 フランス 53.7
18 スペイン 22.2 フランス 40.1 イスラエル 53.6
19 ニュージーランド 21.9 英国 39.6 英国 52.4
20 香港 21.9 日本 36.9 スロベニア 50.7
21 イスラエル 21.2 イタリア 32.1 日本 46.8
中国 (52) 0.6 中国 (43) 8.8 中国 (37) 24.1
1990年 2018年 2060年
14
15
デジタル社会へ
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農耕社会
デジタル
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物的資産(有形資産)
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データ・無形資産
機械・⼯場・鉄道
コンピュータ
インターネット
ビッグデータ
AI
+ビジネスモデル
等
16
50 Danish Krone
60 Danish Krone
17
= 113.77 Danish Krone
= 2000円
18
19
シリコンバレーのイノベーションエンジン
才能の集結
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VC
エコシステム
市場
20
中国のイノベーションエンジン
豊かさへの熱意
製造業
エコシステム
21
ヨーロッパのイノベーションエンジン
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22
ヨーロッパのイノベーションエンジン
モノをコトにするブランド
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23
⽣産性 <<
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can make life better
Michael Jacob
Science and Innovation Counsellor
Embassy of Sweden in Tokyo
24
Non-hierarchical, question authorities
フラットで権⼒に疑問を持つ
Equality between men and women
ジェンダー平等
Free education for all, critical thinking
教育費無料、クリティカルシンキング
Social security, child-care and health-care
社会保障、育児、ヘルスケア
Immigration, international collaboration
移⺠、国際協⼒
Culture
25
26
27
⾮効率な組織⽂化か
ら
⾃⽴した個⼈⽂化へ
28
モノから体験へ
29
M.E. 30
AIから⾒た変わる社会
ソフトウェアファーストの世界
リアルとサイバーの統合最適化
需要と供給を繋ぐプラットフォーム
⾃動化ツールと共存する⽣活・仕事スタイル
32
ソフトウェアをアメリカは
ビジネスにした.
ヨーロッパは科学にした.
そして⽇本は製品にした.
マサチューセッツ工科大学クスマノ教授
の著作「ソフトウエア企業の競争戦略
(2004)」
quality
time/cost
Point of Sales
Depreciation
Development
quality
time/cost
Point of Use
DevOps
33
ソフトウェアとはどういうことか
34
産業におけるデータの役割
業務効率化
初期投資
業務多⾓化
業態変化
35
Netflixのとったパス
Streaming(2007)
DVDレンタル(1997)
⽇本進出(2015)
コンテンツ作成
36
Amazonのとったパス
AWS(2006)
本屋の通販(1999)
⾷品・メディア
業態変化
Toys “R” Us, Sports Authority, and Barnes & Noble
• The 5 industries Amazon will disrupt in the next 5 years
• Pharmacies: Making drugs a low-margin commodity
• Small business lending: A direct, data-driven source of financing
• Fulfillment & delivery: Using the AWS model to create a new business line
• Online groceries and digitized stores: Changing the way customers grocery shop
• Payments: Giving small merchants a cheaper option
• The 7 industries Amazon could go after next
• Insurance: Bundling value into the shopping experience
• Luxury goods and services: Bringing high fashion online and digitizing beauty salons
• Brick-and-mortar retail: Launching Amazon Style
• Smart home: Racing to connect the whole house
• Home & garden: Capitalizing on supply chain expertise
• Media & entertainment: Expanding into the gaming and audio markets
• Handcrafted goods: Amazon Handmade takes on Etsy
37
限界費⽤0,Marginal Cost Zero
https://praxtime.com/2013/12/16/average-is-over-could-use-more-zero-marginal-cost-economics/
Unit Cost
Number Produced
Marginal Cost of Digital Goods
tends to be Zero.
Marginal Cost of Traditional Goods
eventually goes up due to constraints.
範囲(スコープ)の
経済
38
• 事業を多⾓化により得られるシナジー効果
(知財,R&D,etc.)
• 間接ネットワーク効果.
• デジタルが多⾓化コストを吸収.
• (限界費⽤0の効果)
39
技術
生産性
GDP
人・機械
境界設計
40
技術
体験
規範
律、徳
人・機械
境界設計
41
•
• (「MaaS Alliance」 @ITS世界会議ボルドー2015)
•「MaaSは、いろいろな種類の交通サービを、
•需要に応じて利⽤できる⼀つの移動サービスに統
合することである」
都市計画からみたDigital Twinの
階層に使える。
A topological approach to Mobility as a Service: A proposed tool for understanding requirements and effects, and for aiding the integration of societal goals
Jana Sochor, Ph.D., Chalmers Univ. of Tech & RISE Viktoria, Gothenburg, Sweden jana.sochor@chalmers.se; jana.sochor@ri.se Hans Arby, UbiGo Innovation AB Professor I.C.
MariAnne Karlsson, Chalmers Univ. of Tech. Steven Sarasini, Ph.D., RISE Viktoria
42
政策の統合
サービス提供の統合
予約・支払いの統合
情報の統合
43
44
45
M2 Labo. Inc.
のMission・Vision・Vallue
46
情報社会デザイン協会
インベンションのハードルは下がり
イノベーションのハードルが上がった
47
技術起点から
顧客起点へ
48
これからはBTC⼈材
49
Business
Technology CREATIVE
Biz Technologist Biz Creative
Design Engineer
Mark Zuckerberg Jack Dorsey
Elon Musk
Garrett Camp
Travis Lalanick
Drew Houston Jeff Lawson Marc Andreessen
50
Empathy- and Greed-driven.
51
Why Startup?
1 CAPITAL GAIN
2 SCALABILITY
リスクなくし
てベネフィッ
トなし
NOR RISK,
NO RETURN
52
53
スマートリスクの定義(栄藤私⾒)
RISK
Expected ROI
(Return of Investment) Best Practice
こつこつと
働く従業員
グローバルに
働く専⾨家
B向け
スタートアップ
C向け
スタートアップ
54
「未来に関わる構想のうち、必ず
失敗するものは、確実なもの、リ
スクのないもの、失敗しようがな
いものである。」
ピーター・ドラッカー
55
56
公共セグ
メントDX
アンチパ
ターン
だって、官僚機構には無謬性が求めらるから。
セキュリティは絶対.効率化はその次.
従量⽀払いのDXツールが使えない.
単年度予算で⾏う施策の繰り返し.来年は知った
ことか.
仕様は公開しない.随意契約はさせず競争⼊札が
原則.
⾒積もりを正確にとり,納品させる.準委任契約
は不正の元.
失敗するかもしれない施策は実⾏しない
官僚機構には無謬性が求められる。
⽬の前で私が撮影した写真@AWS Re:Invent 2014
57
Jeff Bezos
キーワード
Institution No v.s.
Individual Yes.
Speed
Make organization
“nimble”
Experimental test
Lowering the cost
58
59
新規事業成功の内訳
Plan: Passion: Luck
= 1:4:5
60
ダイブなしに浮上なし︕
Time
Gain
Loss
Shallow Dive
Deep Dive
Failure 9/10
Success 1/10
61
みらい翻訳での経験
Time
Gain
Loss
2014年度
期末
2015年度
期末
2016年度
期末
2017年度
期末
2018年度
期末
2019年度
期末
2020年度
期末
1億6000万
円の⿊字
1億2000万円の⿊字
2億4000万円の⾚字
1億7000万円の⾚字
Google
NMT出現
自主深層学習機械翻訳の開発
SaaSへのビジネスモデル転換
NTTコミュニケーション
による販売チャネル確立
この期間、なんとまぁ、お叱りを受けたことか。
e.g., 「そんな⾏き当たりばったりの経営で良いのか」「レベニューパイプラインがない
じゃないですか。」「グーグルには勝てないだろう。」「もう後はないんですよ。」
62
情熱+運
63
• Industry Focus (B2B)の傾向は変わっていない。ただトレンドはある。
• Machine Learning(Zero-Shot, GAN, Federated Learning)が銀の弾丸
ではないこと、PoCの壁が乗り越えられない症候群の淘汰が顕在化。⽣存
率15%。
• 領域︓ヘルスケア、⾦融&保険、輸送、建設、⼩売&倉庫業、政府・都市
計画、法律、鉱業、⾷品&農業、メディア&娯楽、教育、エネルギー、通
信、製造、不動産
• 共通基盤技術(産業横断)︓AIプロセッサー、⾃然⾔語処理&⾃然⾔語⽣成
&画像認識、セールス&CRM、AIモデル開発、DevOps&モデルモニタリ
ング,サイバーセキュリティ、BI&運⽤知能化。
• CB Insightsの評価項⽬︓特許、健全性、ビジネスパートナーシップ、市
場規模、競争関係、企業注⽬度、トレンド
AI Startupの傾向
Startup Success
とは?
64
65
AI Startupに求められる資質
実装エンジニアリング力
ユーザ企業と強い結びつき
複数企業を跨ぐプロダクト管理、QA
深いドメイン知識
データが自己増幅する仕組み
フレームワークの開発競争力(人材)
保有計算資源
論文を読む力
優良なデータを扱うためのアライアンス
栄藤稔、 ⽯⼭洸、⻑⾕川順⼀、上原⾼志(2017)
66
• セキュリティ,コンプライアンス要件の過度な強要,知財保証,納品検
査など,リスクを全てスタートアップに押し付ける制度設計。
• 大企業内部にもエンジニアリング力とスピードが必要。
• 技術競争を行わないと生き残れないと本気で考えているTOPが不在。
• ベンチャーを下請けとせず対等な立場、もしくはベンチャーを育てると
いう意識を持っているTOPが不在。
• データ収集とシステム開発等のインフラ投資へのROI判断能力
⼤企業側の課題
栄藤稔 ⽯⼭洸、⻑⾕川順⼀、上原⾼志(201
7)
ベンチャー育成・⾦融連携TF
67
•ML(機械学習)は多くの実際の問題解決に無⼒。
•運⽤・保守。データは常に変化し、ブラックスワン(COVID-19)も出現。
•データ整備への投資が過⼤。
• PoC⽌まり症候群。顧客対応のカスタマイゼーションが⾼負荷。
AIスタートアップの何が⾟いか
技術コンサルタントに⾏き着く
• ⼤会社の判断遅すぎ。調達先に
⼊るために⾮常に⻑い期間必要。
• SaaSビジネスの⿊字転換
‒柳川範之(東京⼤学教授,2015)
20年後に会社が今と同じように存続している
と思いますか? 今のスキルが通⽤すると⾃信
を持って⾔えますか?
68
となると、今できることは、
時代を超えて通用する
知識、スキル、思考法、無形資産を
獲得するしかない。
69
70
⼈材教育に焦点を当てた議論
発⾒能⼒・批判的思考
(=社会貢献への情熱)
体系的知識 実践的スキル
これまでの教育機関
これまでの教育機関
やOJTでは維持困難
重要な意思決定を⾏なう時に重要なのが「美意識」
71
72
技術
ウェルビーイング
規範
人・機械
境界設計
73
仙台藤崎百貨店:https://youtu.be/lyfUlSlpems
74
75
AI やITが⾒えない
社会デザイン
⼈のつながりが⾒える
社会デザイン
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AIを使いこなす社会
76
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