2017年3月1日　東大 i school イノトーク講演　人工知能と「遊び心」によるイノベーション

1. 人工知能と「遊び心」による
イノベーション
IF Inc.
事業構想大学院大学
小塩 篤史

2. 代表略歴
小塩 篤史（Atsushi Koshio）
株式会社IF 代表取締役社長
事業構想大学院大学 事業構想研究科 教授、研究科長
東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程、ベンチャー創業、株式会社CSK-IS、マサチュー
セッツ工科大学スローン経営大学院、東京大学政策ビジョン研究センター、日本医科大学医療管理
学教室等を経て現職。
専門領域は、データサイエンス、人工知能、技術経営、システム科学、未来学、創造工学。
人に優しく、遊び心のある人工知能・情報システムの開発を行う株式会社IFのＣＥＯとして、営業
支援・在宅就労支援などの企業向けシステムの開発、個人のライフスタイルを豊かにするアプリ
ケーション開発、オンラインファシリテーションシステムなどを構築している。
事業構想大学院大学では、社会人大学院生対象に、クリエイティブ発想法、フィールドリサーチな
どの講義を担当し、研究科長として、「事業構想」のカリキュラム構築をおこなっている。

3. 一人称
二人称 三人称

4. 一人称
二人称 三人称
山岳ガイド
起業家
（病院向けシステム
、人工知能ベンチャー）
コンサルタント
外部取締役
顧問
マーケティング
リサーチャー
研究者

7. MPDとMBAの範囲
時間
構想・構想計画 創 業 成 長 成 熟 成熟継続 衰 退
MPD MBA
ビ
ジ
ネ
ス
モ
デ
ル
の
売
上
高
社会状況の変化
構想計画の完成
度・精密性が
高ければ高いほ
ど事業サイクルは
安定する。

8. 事業構想の枠組みと流れ

9. 経営学（Management Science）
経営は、経営資源を調達し、その資源の最
適配置によって最大の効果を得ること
目標とする指標のための手段の科学

10. 事業構想（Project Design）
社会的な課題を発見し、それを解決するた
めの事業をデザインして、社会の一翼を担
うこと
目標を決めてから、その実現を目指す技術

11. 目標を決める技術とは
どのようなものでしょうか？

12. バックキャスティング

13. FORECASTING
山の麓から考える

14. BACKCASTING
山の頂上から考える

15. 理想の姿（山頂）から麓を見ると
思いがけないルート（イノベーション）が
見えたり
登頂のために必要な資源（コアコンピタン
ス）が明確化する

16. よく、「過去・現在・未来」といいますね。
この時間の流れから考えると、「これまで」が
「これから」を決めると思うかもしれません。
でも、いまみなさんが思い浮かべている過去は、
脳の中にメモリとして残っているものに過ぎず、
実在しているものではありません。
とすると、これからどのように生きるかによって、
過去の価値は、新しく塗り替えられることになり
ます。
未来が過去を決める、「これから」が「これま
で」を決めるのです。
理論物理学者 佐治晴夫

18. The Best way to predict future is to invent it.
Alan Kay

19. アラン・ケイが考えた望ましい姿（1972年）

20. 1970年代までのコンピュータ
「メインフレーム」
1970年代後半から
「ミニコンピュータ」
Forecasting
過去の延長線上

21. Backcasting
理想の未来がうみだしたもの

22. 望ましい姿を描くために大事なことは？

23. Think Different 人と異なることをおそれない

24. The Four Seasons
小規模感と大規模感の両立

25. 右脳と左脳
感性とロジックの融合＝人間性

26. 事業構想計画
パズルの完成図をつくる
事業構想（計画）
今ある現実
理想像・あるべき姿を明確化
現状をあらゆる角度から観察・分析
情報を集めてリアルな理想像を
リアルな構想ならば、
何が必要か見えてくる
26

27. 事業構想方法論の全体像
問題意識・思い・願望
事業構想計画実行
１、発着想→五感を使う
２、対象の明確化→フィールドリサーチ
３、構想計画→事業の体系化
４、事業戦略→経営管理・マーケティング
５、事業計画→事業内外環境に対応
構想を
深める
計画を練る
27

28. プロセス
Input
情報
知識 体験
Output
アイデア
発明
シンプルなイノベーションの形式化

29. 一人称
二人称 三人称
情報の人称性
一人称の情報
個人的な体験
現場で直接得た情報
二人称の情報
共感的な体験
相手から得た情報
三人称の情報
第三者的体験
客観的な情報

30. 事業構想の評価ポイント
〇使命感
〇独創性
〇持続可能性

31. 一人称
二人称 三人称
情報の人称性
一人称の情報
個人的な体験
現場で直接得た情報
二人称の情報
共感的な体験
相手から得た情報
三人称の情報
第三者的体験
客観的な情報
使命感 独創性
持続
可能性

32. • デザインシンキングやエスノグラフィーはなぜ流
行しているのか？
情報的な解釈としては、三人称により過ぎているイ
ンプットを、一人称、二人称に戻す動き
• マーケティングリサーチ不要論が叫ばれるのはな
ぜか？
探索的な一人称、二人称のリサーチ、検証的な三人
称のリサーチが峻別されずに実行され、無用なデー
タをうんでいる

33. 「遊び」とは何か？

34. 「遊び」とは何か？
知能を有する動物（ヒトを含む）が、生活的・生
存上の実利の有無を問わず、心を満足させること
を主たる目的として行うものである。基本的には、
生命活動を維持するのに直接必要な食事・睡眠等
や、自ら望んで行われない労働は含まない。
ホイジンガ
「人は遊ぶ存在である」
フリードリッヒ・シラー
「人は遊びの中で完全に人である」

35. 知性のある動物は「遊び」を通して学習す
る
ボノボは より大きな創造性と協力をもって 世界に適応していかねばなら
ないという 人間の将来に対しても 秘密を握っています。
つまり それらを上手くやるためには 遊びが重要だということです。
言いかえれば 遊びとは 何にでもなれるワイルドカードです。
変わりゆく世界に 上手く適応するためには 遊びが必要なのです。
では私たちは遊び心を最大限に生かしているでしょうか？
遊びは 取るに足らないものではなく 欠かすことのできないものです。
ボノボにとっても人間にとっても 人生はただ必死に生きるだけのものでは
ありません。
遊ぶのがもっともふさわしくないように思える時こそ 最も遊ばねばならな
い時なのかもしれません。
イザベル・ベーンケ：ボノボから人間へ、遊びという進化の贈り物

36. Googleの20％ルール

37. Googleの20％ルール
本質は「遊び」が許容されること
遊びを許容せずに、
20％ルールを導入しても
望む成果は得られない

38. 一人称
二人称 三人称
「遊び」は
一人称
二人称を
豊かにし、
選択肢を
増やす
一人称の情報
個人的な体験
現場で直接得た情報
二人称の情報
共感的な体験
相手から得た情報
三人称の情報
第三者的体験
客観的な情報
使命感 独創性
持続
可能性

39. 一人称
二人称 三人称
自分の特性を捉えた
イノベーション
チームのつくり方
一人称の情報
個人的な体験
現場で直接得た情報
二人称の情報
共感的な体験
相手から得た情報
三人称の情報
第三者的体験
客観的な情報
使命感 独創性
持続
可能性
私？
？

41. 人工知能10の誤解 ガートナー
1. すごく賢いAIが既に存在する。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を
導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。
3. AIと呼ばれる単一のテクノロジが存在する。
4. AIを導入するとすぐに効果が出る。
5. 「教師なし学習」は教えなくてよいため「教師あり
学習」よりも優れている。
6. ディープ・ラーニングが最強である。
7. アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる。
8. 誰でもがすぐに使えるAIがある。
9. AIとはソフトウェア技術である。
10. 結局、AIは使い物にならないため意味がない。

42. https://gyazo.com/39c7f850b8af31d693bedad
ec059705e
//gyazo.com/39c7f850b8af31d693bedadec059705e

44. 人工知能について
• 人の知能をコンピュータで再現する
• 1957 General Problem Solver
• 1960-70 エキスパートシステム
• 1980-87 2回目のブーム
• 現在 三回目のブーム

47. • 今話題になっている人工知能は「機械学
習」という分野
• 学習させるデータの質が非常に重要

49. 「機械学習」の特徴
• 「機械学習」が得意なことは「最適化」
何を最適化するかという課題は残り続ける
• 「１対１」の最適化も可能になった
伝統的統計学では、部分から全体を推測。
機械学習ではすべてのデータが意味を持つ。
「遊び」行為が意味を持ちやすい

50. Project IF

51. 最初のIF
もしも、アイデアがお金のように流通する
社会になったら？

52. Project IFの構想
もしも、アイデアがお金のように流通する
社会になったら？
アイデアを資本として蓄積・流通させ、
より創造的な社会を構築する

53. 哲学 : AI For YOU
①YOU あなた
我々は技術を「あなた」のために提供します。技
術は人間性の向上のために存在し、「誰か」のた
めではなく、「あなた」の暮らしを向上させます。
②YOU 遊
我々は技術を使って、人間の活動に「遊び」を提
供します。人間性の本質である「遊び」を生活や
労働などの活動にもたらし、より人間らしく、創
造的な未来を発明します。

54. VISION
デジタルとIntelligenceの力を活用し、
仕事や暮らしに「遊び」が加わった社会を創出する
MISION
あらゆる学術知、人工知能の技術を社会に実装し、
Intelligenceにより社会変革をおこなう
CONCEPT
IF（もし～だったら）という問いかけから
構想・企画・開発・社会実装し、
未来を発明(Inventing the Future）する
知能工場（Intelligence Factory）となる

55. デジタル系企業の立ち位置
遊び規則的
企
業
向
け
個
人
向
け
Team Lab
ライゾマティクス
一般的な
企業向けソリュ
ーション

56. 構想（目標）なき
人工知能が生み出す未来とは？

57. • 人工知能が出来ることはヒトが「遊ぶ」ことが
出来る環境を用意すること
• 決して人工知能で遊ぶわけではない
• 「遊び」こそが、一人称、二人称の情報を豊か
にし、イノベーションにつながるという仮説

59. 参考に
• 月刊事業構想 2017年４月号
欧米企業に負けないために AIビジネスの「構
造」と戦略を分析
• 月刊事業構想 2016年9月号
1億総起業社会 Uber、Airbnb... 経営資源を持
たない「飛躍型企業」の共通点

60. koshio@i-f.co.jp
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