シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成

# シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成 ## Metadata * Author: [安宅和人](https://www.amazon.comundefined) * ASIN: B084SP5PLQ * Reference: https://www.amazon.com/dp/B084SP5PLQ * [Kindle link](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ) ## Highlights データ×ＡＩの世界ではすべての変化が指数関数的（exponential）に起きる。５年、 10 年で数倍という変化ではなく、一桁二桁変わるということだ。 — location: [327](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=327) ^ref-26247 --- １つ留意してほしいのは、指数関数的というのは不連続という意味ではないということだ。連続的であるにもかかわらず、ちょっと時間がたつと想像を絶する変化になってしまう、これが指数関数的な変化の本質だということを押さえておきたい。 — location: [346](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=346) ^ref-60925 --- 意思決定の質とスピードが上がる　これは戦術レベルでも戦略レベルでも起こる。戦術レベルでは、日常オペレーションの判断においてその多くをキカイに任せることができるようになり、人はより難しい問題に集中できるようになる。　戦略レベルでは、情報が生々しく可視化されてくるため、意思決定の質が上がる。 — location: [437](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=437) ^ref-45862 --- データ×ＡＩシステムの中心にあるのは、訓練すればより成長する学習するシステムであり、学習に基づくアルゴリズムの自動適用だ。 — location: [448](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=448) ^ref-14646 --- １：サービスの価値が上がる　２：よりユーザが集まる、もしくは利用が増える　３：データが増え、状況把握が進む　４：アルゴリズムの性能が上がる　５：打ち手の質が上がる（→１に戻る） — location: [451](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=451) ^ref-50976 --- 先にＡＩとは計算機×アルゴリズム×データであると述べた。これはシンプルだがなかなか神妙な式で、単にアルゴリズム技術を持っている、あるいは単に膨大なデータを持っているだけではＡＩを作れないことを示している。 — location: [474](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=474) ^ref-5915 --- したがってデータ×ＡＩ化が進むということは技術ホルダーとデータホルダー、またデータホルダー間の協働、あるいはその両方が進むことを強く示唆している。 — location: [480](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=480) ^ref-5077 --- マッシュアップエコノミーの時代になる — location: [496](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=496) ^ref-21959 --- 何もかもをブラックボックス化して作ることで競争優位、競合の参入障壁を築く時代は終わりつつある。仮にUberが、世界最大のユーザ数を誇るGoogle maps並みの地図を自力で構築しようとしていたら、彼らの劇的な成長は起きず、世界展開も遅れ、結果、現在のような企業価値を生み出すことはなかっただろう。 — location: [513](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=513) ^ref-42742 --- ＡＩとデータに得意なことはＡＩとデータに任せ、浮いた余力をヒトにしか生み出せない価値の打ち出し、ヒトにしかできないこだわりや温かみの実現を目指していくことが、ビジネスの勝負どころになっていく。 — location: [550](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=550) ^ref-56428 --- まったく見えないところから新しいゲームが始まり、そこに参加しなかったために国としてジリ貧になったのだ。 — location: [630](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=630) ^ref-9345 --- これまでは「スケール」を取り、大きな売上、付加価値、そして利益を生めば企業価値につながるのが、富を生む基本方程式だった。しかし、この非連続的な変化に富む局面では、そもそも「未来を変えている感」が企業価値になり、これをテコに投資し、最終的に付加価値、そして利益につながるという真逆の流れになった（図１‐11）。 — location: [633](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=633) ^ref-43597 --- 企業価値はハード軸を中心とした世界から情報・新技術をベースにした虚数軸をかけ合わせた世界、すなわち複素数平面ゲームへと移行した（図１‐13）。 — location: [662](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=662) ^ref-15176 --- 未来は我々の課題意識、もしくは夢を何らかの技・技術で解き、それをデザインでパッケージングしたものと言える。つまり「未来＝夢×技術×デザイン」 — location: [671](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=671) ^ref-57517 --- こんな課題を解きたい、こんな世界を生み出したい、そういう気持ちなしで、手なり以外の未来など生まれる理由がない。 — location: [676](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=676) ^ref-53200 --- 技術の実装だけで未来を変えることは難しい。単なる技術オタクではダメなのだ。大切なのは、目に見えない特別な価値を生み出せるかどうかだ。素晴らしい世界を描き、領域を超えたものをつなぎデザインする力が、これまで以上に重要な時代を僕らは生きている。 — location: [710](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=710) ^ref-26699 --- 人がいいなと思うであろうことを先んじて感じ、それを自分なりに表現できる力が重要となる。言葉でもいいし、絵でもいい。その両方があるとさらに最高だ。そういう力を持った人を育てていけるかが僕らに問われている。そして僕ら一人ひとりもそういう価値を感じられる能力を磨いておきたい。 — location: [716](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=716) ^ref-23781 --- このデータ×ＡＩ世界でのＫＦＳ（Keys for Success; 成功のカギ）は次の３つだ（図２‐23）。 — location: [1128](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1128) ^ref-1113 --- 第一に、さまざまなところから多様なビッグデータが取れ、いろいろな用途に使えること。　第二に圧倒的なデータ処理力を持っていること。データ処理力とは技術でありコスト競争力だ。　第三にこれらの利活用の仕組みを作り、回す世界トップレベルの情報科学サイエンティスト、そしてデータエンジニアがいるということだ。 — location: [1130](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1130) ^ref-50961 --- しかも人材の質に大いなる課題がある。大半がシステムインテグレーター（SIer）における古典的なプログラマー、コードを書く人（coder）といった人材であり、研究と開発のギャップを乗り越えられる人が少ない。すなわち、自然言語処理や機械学習などの研究・実験環境を、堅牢で大規模かつリアルタイムの本番環境につなげられる人材が足りていない。また、高速データ収集、分散環境、ロギング周りの仕組みを作れて、回せる人が極めて限定的という課題もある。言い換えれば、大量データを処理するデータエンジニアリングに熟達した人材も足りていない。 — location: [1179](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1179) ^ref-18784 --- ヒト関連でもう１つ触れておきたいことがある。それはおそらく５００～１０００万人程度いると思われるミドル・マネジメント層の現状だ。この層の人達が現在かなりの実権を握っているわけだが、残念ながらそもそものチャンスと危機、現代の挑戦の幅と深さを理解していない人が大半だ。また、この層にこそビジネス課題とサイエンス、エンジニアリングをつなぐアーキテクト的な人材が必要だが、ほとんどの会社で枯渇している。 — location: [1232](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1232) ^ref-19751 --- 入口系というのは、外部から入ってくる基礎的な情報をどのように仕分けするか、識別するかという話だ。対象は音声であり、画像であり、言葉といったものだ。異常検出系などは基本的にここに含まれる。　出口系というのはヘルスケア、住宅、教育、金融などといった実際の産業での用途、もしくはその構成要素としての調達、製造、物流、マーケティング、人事（HRM: Human Resource Management/PD: People Development）といった機能側の話だ。 — location: [1331](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1331) ^ref-61747 --- 入口側の機能は業界横断的、すなわち水平的（horizontal）であるが、出口側は業界、もしくは機能に特化しているという意味で垂直的（vertical）と言える。垂直領域は深いドメイン知識（その領域に関する専門知識・知見）に基づく作り込みと、汎用性だけでないセミカスタム力がカギになる。 — location: [1342](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1342) ^ref-37174 --- はＡＩ戦略などを語る以前の課題が極めて深刻であり、そここそがボトルネックになっているということだった。そのボトルネックさえ解決すれば、日本の底力からすると明るい未来は十分に描き得るという見立てだ。　そのボトルネックの正体を簡単に言えば、企業を含むこの日本の社会は、そもそもＡＩなどを議論する、活用する用意ができていない、AI-ready（ 43）ではないということだった。 — location: [1383](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1383) ^ref-3001 --- AI-readyな状況にするためのポイントは 10 個ある。 — location: [1389](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1389) ^ref-13291 --- （1）目的・目指す姿 — location: [1390](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1390) ^ref-10642 --- （2）扱える人材 — location: [1394](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1394) ^ref-7215 --- （3）対象となる分野、領域 — location: [1403](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1403) ^ref-8066 --- （4）作り込みのあり方 — location: [1407](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1407) ^ref-34461 --- （5）データの利活用状況 — location: [1412](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1412) ^ref-37607 --- （6）市民／利害関係者のリテラシー — location: [1418](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1418) ^ref-22857 --- （7）データ処理力 — location: [1429](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1429) ^ref-35867 --- （8）革新の主体と推進状況 — location: [1433](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1433) ^ref-8533 --- （9）教育システム — location: [1442](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1442) ^ref-37421 --- （10）社会全体としてのリソース投下 — location: [1447](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1447) ^ref-12180 --- レベル１（AI-ready化以前）　製造、物流、販売など基本業務のためのシステム運用とデータマネジメントは行っているが、SIerだのみでＡＩ×データを使った事業の運営、刷新、創造については着手していない。レベル２（先端的な旧来の大企業／初期のネット系スタートアップ）　外部の専門家の力を借りてＡＩ×データの利活用に着手しているが、取り組みは既存の人間の仕事（業務）をキカイに置き換えることが大半。レベル３（中〜大規模なインターネット企業の多く）　既存の業務の機械化にはめどが付き、今後の成長と事業刷新のための重要なレバーとしてＡＩ×データの利活用を開始。これに向け、まとまったリソースの再配分が行われている。レベル４（Spotify, Toutiao他先端利活用企業）　ＡＩ×データの力を解き放つことで、コア事業においてこれまで不可能だった夢や課題解決を実現している。未来を信じ、AI-readyになるまでリソースを一過性でなく投下し続けている。レベル５（Alibaba group, Alphabet, Amazonなど）　すべての事業、機能がデータ×ＡＩ化し、業界そのものの本質的な刷新（disruption）を常時仕掛け、変容を引き起こしている。国内外の競合に対抗し得るレベルでAI-ready化に向けリソースを投下できている。新しい試みがあらゆるところから雨後の筍のように日々生まれており、常に世界の最先端をリードし注目されている。 — location: [1460](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1460) ^ref-49729 --- 総じて言えるのは、このような刷新、０ to １が価値創造の中心になる世界においては、単なる技術獲得だけではなく、夢を描く力、すなわち妄想力と、それを形にする力としての技術とデザイン力がカギだということだ。再びこのワイルドに未来を仕掛ける底力を発揮するときが来ている。 — location: [1680](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1680) ^ref-13113 --- マネジメントはＰ・Ｆ・ドラッカー（P・F Drucker）の生み出した概念で、「組織に成果をあげさせるための道具、機能、機関」のことを言う。 — location: [1815](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1815) ^ref-52320 --- （０）あるべき姿を見極め、設定する（１）いい仕事をする（顧客を生み出す、価値を提供する、低廉に回す、リスクを回避する他）（２）いい人を採って、いい人を育て、維持する（３）以上の実現のためにリソースを適切に配分し運用する — location: [1817](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1817) ^ref-52924 --- ここまでのポイントを整理してみよう。　１．多面的に不連続な局面……データ×ＡＩ、ものづくり、経済重心のシフト　２．すべての世界がデータ×ＡＩ化する　３．変化は想定以上に速い　４．スケールよりも刷新、創造が重要……複素数平面化　５．未来＝夢×技術×デザイン……技術だけではダメ　６．才能と情熱の多くが解き放たれていない　７．大半の産業分野で大きな伸びしろ　８．Ｒ＆Ｄ的には片翼飛行状態……ハード系は強いがデータ×ＡＩ系は弱い　９．データ×ＡＩの３条件（データ、処理力、人材）で大敗　 10．第二、第三の波が勝負　 11．まずAI-ready化が必要 — location: [1841](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1841) ^ref-49406 --- 人の視点では（１）この面白い時代局面で価値を生み出せる人と場を生み出す、（２）多面的な人材のAI-ready化がカギだと言える。 — location: [1848](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1848) ^ref-51198 --- そして、今の時代において明らかにもっとも力強いのは０ to １「創造」だ。妄想を形に変える力を持つコミュニティ、人、企業が、もっとも影響力が強く、その結果、富も握る。 — location: [1868](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1868) ^ref-58977 --- これからは誰もが目指すことで一番になる人よりも、あまり多くの人が目指さない領域あるいはアイデアで何かを仕掛ける人が、圧倒的に重要になる。こういう世界が欲しい、イヤなものはイヤと言える人たちだ。１つの領域の専門家というよりも、夢を描き（＝ビジョンを描き）、複数の領域をつないで形にしていく力を持っている人が遥かに大切になる。 — location: [1883](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1883) ^ref-48856 --- 人生でもビジネスでも直接的な競争はできるだけ避けるのが正しい。実質的な無競争空間を生み出せるかどうかが、幸せへのカギだ。競争から解き放たれたとき、人も事業も自由になれる。そもそも同じ軸で勝負している段階で「異人」ではないことは明らかだ。それは単なる同じ軸上のズレに過ぎないからだ。他の人の判断軸に乗らない、ねじれの位置にあるような軸に飛び移るべきだ。 — location: [1934](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=1934) ^ref-4844 --- また価値を出すという視点で見ると、この３つのスキル群はいずれも必要だ。第一に、どれが欠けても価値がうまく提供できない。ビジネス力がないと解決すべき問題が定義、整理できない。エンジニアリング力がないと、キカイに任せられず、量的な展開ができないため必要な変化を十分に起こせない。サイエンス力がないとそもそも知恵のあるアプローチがとれない（図３‐７）。 — location: [2081](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2081) ^ref-52288 --- これは確かに偉大なことだが、これらの業務から解き放たれてなお、人間に残る役割がある。自分なりに見立て、それに基づき方向を定めたり、何をやるかを決めること、また問いを立て、さらに人を動かすことだ（ — location: [2161](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2161) ^ref-3336 --- 実はデータやＡＩの力を解き放ったときに求められるのは、さまざまな価値やよさ、美しさを知覚する力であり、人としての生命力、人間力になる可能性が高い。一見異なる２つの力がサンドイッチ的に必要になる。キカイの強さを解き放ちつつ、人間の強さを活かす、そんな時代に突入しているのだ。 — location: [2179](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2179) ^ref-38170 --- 知覚を広げる「経験」には、日常生活や仕事、学習などで新しいものを見聞きする「知的経験」、人との付き合いや関係、文脈特有のアナロジーなどから学ぶ「人的経験」、それらの知的、人的な経験の深さの上で、多面的、重層的にものを見て、関係性を整理する「思索」の３つがある（図３‐16 ａ／ｂ）。 — location: [2226](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2226) ^ref-22386 --- 集め過ぎと知り過ぎ — location: [2242](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2242) ^ref-52987 --- 単に情報処理を自動化しているだけであり、何を行っているのかすら理解していない。つまりＡＩは、識別は見事にできても本質的に「知覚」していないの — location: [2351](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2351) ^ref-590 --- ＡＩには「意志」がないということだ。そのため何がどうあるべきか、どうでありたいと自律的に判断することができない。 — location: [2356](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2356) ^ref-51105 --- 情報処理過程のほんの一部しか実現できていない上、意味理解を行う「知覚」ができず、「意志」がないという点で、ＡＩと我々が持っている知性は本質的に異なる。 — location: [2362](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2362) ^ref-52407 --- データ×ＡＩ的な力を解き放った上で、人間らしく、豊かな知覚を持ち、豊かな課題解決を行いたいなら、できるだけ多くファーストハンドな経験を積むべきである。そして、さまざまなことを直接感じ、考え抜く経験を幅広く持つべきだ。それがすべて次の経験の質を高め、自分なりの価値創造の地力を本質的に深めていくことになる（ — location: [2434](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2434) ^ref-50278 --- 「スポンジ力」より「気づく力」 — location: [2440](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2440) ^ref-18508 --- また、マシン的な能力が高いこれまでのエリート層とは大きく異なり、「異人」というべき人がカギになる。未来に向けて普通の人が目指さない新しい世界を描き、それをさまざまな技術、アートなど複数の領域をつないで形にすることができる人、どんな話題でもそのために相談できる人を知っている人だ。時代のパースペクティブを持ちつつ、未来を仕掛けられる人を何人生み出せるかが大切になるということだ。 — location: [2575](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2575) ^ref-47106 --- （1）リテラシー層：これからの世代がこのワイルドな未来を生きていくために、時代に即した基本的なリテラシーを身につけることが期待される人たちだ。前述した基礎となるデータ×ＡＩリテラシーを持った上で、未来へのマインド、Exponentialな時代のモノの見方を育てることがカギになる。 — location: [2587](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2587) ^ref-22998 --- （2）専門家層：世の中を変革していくにあたってもっとも中核となる層だ。リテラシー層の１割程度はこの層に到達することが望ましい。この層にある程度の厚みがなければ世の中を変えるのは厳しいからだ。 — location: [2602](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2602) ^ref-31354 --- （3）リーダー層：あらゆる活動の芯棒となる人たちだ。数としては専門家層の１割もいるだろうかというレベルだ（ 5）。ノーベル賞やオリンピックを考えればわかるとおり、そのリーダー層のレベルの高さが国の強さそのものになる。 — location: [2612](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2612) ^ref-49127 --- の「学ぶ側が教える側に回るカスケード的な展開」というのはまずは少数に対して教え、その教えた人たちのうちの何割かがさらに教える側に回る、この繰り返しで教えることのできる人の数を、サイクルを回すごとに数倍に増やしていくということだ。教えることによって初めてわかることも多く、人の育成という意味でも価値がある。 — location: [2676](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2676) ^ref-41000 --- ４‐４）。「技」を身につけさせることに関しては大成功しているのかもしれないが、「やる気にさせる」という意味ではとても成功しているとは言い難い。教育というものがその人一人ひとりの才能を引き出し、未来に向けての自信と心構えを身につけさせるためにあることを考えると、むしろ大失敗しているとさえ言える。 — location: [2833](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2833) ^ref-5528 --- 未来を仕掛ける人を育てる６つのポイント — location: [2852](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2852) ^ref-56941 --- ①意思、自分らしさ、憧れ — location: [2856](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2856) ^ref-39904 --- 第一に、何を教えるにしても作業内容ではなく意味、目的を主として教える。 — location: [2876](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2876) ^ref-43244 --- 第二にスポンジのように引っかかりなく吸収することよりも、体験する、ものを読む中でその人なりに感じること、引っかかることを優先し、そこから生まれる気持ちを育てる。 — location: [2887](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2887) ^ref-59152 --- 第三にさまざまな近代・現代に偉業を成し遂げた人の、過度に偶像化されていない話に触れ、考えさせる。僕 — location: [2892](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2892) ^ref-15802 --- 学校、仕事、または目先の研究という単一の畑から、人生で必要なもののすべてを刈り取ることはできない。時間的にも日に８時間、週５日、 40 時間の労働は、１週間、１６８時間の 24％に過ぎない。残りの４分の３をどのように使うかで人生は決まる。本を読み、映画も観るべきだ。友人や恋人、家族との時間も大切だ。さらに新たな分野や土地での経験や留学など自分の深い幅を広げる試みも、若いときでないとペイしないことが多い。未来は皆さんの日々の時間の使い方の延長線上にある。 — location: [2909](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2909) ^ref-19216 --- 第四に明らかに「その人らしい知覚と深み」の育成を阻害している仕組みを取り除く。 — location: [2914](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2914) ^ref-44931 --- ②皮膚感を持って価値を生み出すことを理解する — location: [2928](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2928) ^ref-28981 --- すなわち生み出す仕事の大きさは、「どれだけ大きな存在に対して、どれだけ勢いよく、どれだけの変化（距離）を引き起こしたか」だ。現実世界における仕事の定義として考えても十分に味わい深い。 — location: [2944](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2944) ^ref-51609 --- ③サイエンスの面白さと意味への理解を深める — location: [2952](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2952) ^ref-15549 --- ④夢×技術×デザイン視点で未来を創る教育を刷新する — location: [2995](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=2995) ^ref-55664 --- 第二にデータ×ＡＩ（前提となるインターネット、その延長にあるロボティクスも含む）が世の中を変えていく大きな力であるにもかかわらず、たとえ大学教養レベルであっても、それらを学ぶ理由付けが十分に行われていない。これがなければやる気も妄想も生まれようがない。 — location: [3031](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3031) ^ref-38165 --- 第四に、もっとも大切な夢を描く部分の養成が足りていない。 — location: [3050](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3050) ^ref-49372 --- ⑤道具としての世界語を身につける — location: [3072](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3072) ^ref-42787 --- ⑥アントレプレナーシップの素養 — location: [3097](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3097) ^ref-36573 --- 反転学習というのは、これまでのように授業で学んで、あとで宿題を通じて復習するのと逆のアプローチだ。 — location: [3178](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3178) ^ref-53866 --- 求められるのは基礎研究にしか関心がない人ではなく、「時代の変化から生まれるリアルな課題解決にエキサイトする人」であり、統計だけの専門家、あるいは単なるデータの専門家ではなく、「統計的な素養を持った上で、情報科学的な知恵と技を課題解決に使う人」だ。またエンジニア的な視点で言えば、ただ仕様書に基づきコードを書くＳＥ（システムエンジニア）、プログラマーではなく、「課題を俯瞰し、柔軟にビッグデータ処理を実験環境から本番環境まで実現する人」が我々が必要とする人材だ（図４‐５）。 — location: [3194](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3194) ^ref-60810 --- では、通常の意味でのデータサイエンティストとはどんな人だろうか。それは、こういうプロ集団の中で、彼ら個別領域のプロと共働しつつも、「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル（ 63）」のことだ（図３‐６参照）。 — location: [3330](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3330) ^ref-13145 --- プロフェッショナルというのは単なるスペシャリスト、エキスパートと異なり、クライアントに対してきっちりとバリューを提供することにコミットする人だ。混迷を極めた現場に行き、状況を診断した上でプロジェクトのスコーピングができることはもちろん、データを探してくること、つなぎこむこと、構造化、非構造化データの下準備（よく前工程という）をすること、という極めて手がかかる作業も通常データサイエンティストの仕事だ。その上で、ただ単にデータに詳しいだけでは生み出せないインサイトを出し、正しい倫理観を持って仕組みの全体を設計し、業務への実装までサポートできて初めて本物のデータサイエンティストと言える。 — location: [3345](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3345) ^ref-56014 --- １つ大切な事実でありながらあまり認識されていない話をシェアしたい。それは国のような公共機関が行う取り組みの中でもっともＲＯＩ（Return on Investment: 投下資本あたりの戻り）の高い取り組みのトップが教育・人材開発（people development）であり、それに次ぐのが科学・技術開発であるということだ（図５‐４（ 6））。ただし取り組みの性質上、当然のことながら、足が長い、つまり結果が出るまでに時間がかかる。 — location: [3636](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3636) ^ref-58965 --- 真に人材開発を行い、科学もしくは技術のベースとなる力を育てるために、これらの国家プロジェクト（国プロ）などを立ち上げるにあたって留意すべきと考えられるポイントが３つある。多様性、本数、そして取り組みの期間だ。 — location: [3914](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3914) ^ref-22432 --- 多様性はある種、見過ごされがちだがもっとも大切だ。ここまで繰り返し述べてきたとおり新しい未来創造、イノベーションは境界・応用領域から生まれるものであり、すでに成功しているところに投下するという「選択と集中」型の発想とは真逆の取り組み、すなわち境界領域を切り開く多様性の担保を行う必要があるからだ。 — location: [3917](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3917) ^ref-19329 --- 本数についてはＡＩ一本では足りない。多様性を担保するためにも、あらゆる領域の刷新に向けて先導的な取り組みを行うためにも、複数の取り組みが必要だ。 — location: [3922](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3922) ^ref-54850 --- ３つ目に留意したいのはプロジェクトの期間だ。拙速な成果を求めていては大きなプロジェクトは花開かない。その過程で育つはずの人も育たない。学位取得に５年はかかることを考えれば 10 年程度の腰が据わった取り組みが必要だ。今 — location: [3933](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=3933) ^ref-50510 --- 日本でよく言われる産学官の連携とは似ても似つかぬものではあるが、このように実にリーズナブルな仕組みだ。日本の大学も企業からの寄付金はあくまで目先のしのぎと捉えて、本当の技術を生み、人を育て、産業を生む、その結果、卒業生から資金が還流するという基本的なエコシステムこそをしっかりと作っていくべきだ。そして、国は国ならではの仕事として大型基金、運用システム設立に向け、大いなる取り組みをやっていただければと思うがいかがだろうか。 — location: [4167](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4167) ^ref-35437 --- ここまでどちらかと言えば若者サイドの打ち手を見てきた。もう１つ国家五十年、百年の計として検討し、導入すべきと考えるのは、社会の極相林化の実現だ。「極相林」というのは生態学の言葉で、さまざまな多様性を保った状態で安定的な状況に入った森のことを言う（ 70）。 — location: [4342](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4342) ^ref-23422 --- 働きたいと思う人が立てなくなる寸前、あるいは立てなくても社会の役に立てなくなる寸前まで誰かの役に立つ社会こそが美しい。 — location: [4366](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4366) ^ref-15511 --- まず、方針としては次の７つを掲げておきたい。　① コストカットではなく国全体の中長期的なＲＯＩ改善を目的として行う　② 項目として丸ごと落とすようなことは避ける　③ 人員カットは基本無理、場合によっては人員増すら必要という観点で行う　④ 余力を生み出すために技術的に可能なことはすべて目指す　⑤ 低コストなソリューションもどんどん活用する　⑥ 一過性の取り組みではなく、継続的な運動論にする　⑦ 経済的な系づくり（どんどん回る仕組みづくり）も含めて考える — location: [4494](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4494) ^ref-18657 --- ２）人づくりと（３）リソース配分こそが今の我々の社会の二大課題であり、そこに必要な打ち手はそれほど複雑なものではないことは理解していただけたのではないだろうか。 — location: [4592](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4592) ^ref-41887 --- ダーウィンが言ったように、生き残るのはもっとも強い種ではなく、もっとも変化に対応できる種だ。そして一番いいのは、未来を自ら生み出すことだ。振り回されるぐらいなら振り回したほうが楽しいに決まっている。 — location: [4798](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4798) ^ref-33867 --- 未来は目指すものであり、創るものだ。 — location: [4800](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4800) ^ref-56931 --- 不確実性の４つのレベル — location: [4801](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4801) ^ref-51791 --- １．確実に見通せる未来（A clear-enough future）　２．他の可能性もある未来（Alternate future）　３．可能性の範囲が見えている未来（A range of future）　４．まったく読めない未来（true ambiguity） — location: [4804](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4804) ^ref-36984 --- 大きく「形成」「適応」「プレー権の確保」の３つがある（図 — location: [4824](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4824) ^ref-10753 --- １．「形成」自ら未来を創る（shape the future）　２．未来に「適応」する（adapt to the future）　３．「プレー権を確保」する（reserve the right to play） — location: [4826](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4826) ^ref-64658 --- イニシアチブ・ポートフォリオ（ＰＯＩ：Portfolio of Initiatives） — location: [4839](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4839) ^ref-47747 --- ではどうするかといえば、完全な予測は不可能という前提の下に、何を仕掛けるか（取り組み）を考える（図６‐３）。戦略的に好ましい結果をもたらす状況を作り上げるためにどういう仕掛け（イニシアチブ：課題解決プロジェクト）を打ち込むかをポートフォリオとして考えるということだ。 — location: [4848](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4848) ^ref-22224 --- 仕掛けのバランスは刈り取りの時間軸と、事業側の馴染みやすさ（familiarity）によって判断する。仕掛けはすべて環境変化に応じて行う。大きく４種類でコアスキルの展開、新事業の構築、事業ポートフォリオの改変、組織全体としてのインフラづくり、だ。 — location: [4852](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4852) ^ref-22379 --- 時間軸は目先（計画期間中：多くは１〜２年）、中長期（多くは３〜５年）、未来（刈り取りのタイミングは読めないが将来に対して必要な種まき）という３つに分ける。 — location: [4855](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4855) ^ref-9706 --- 馴染みやすさは馴染みがある（familiar＝競合より得意／経験／スキルがある）、馴染みがない（unfamiliar＝少なくとも前例がある）、不明（uncertain＝前例がない）、と分ける。 — location: [4857](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=4857) ^ref-63183 --- ちなみに、僕の整理ではSDGsの 17 のゴールには大きく２つのかたまりがある。「才能と情熱を解き放つ」（９項目）と「持続可能な空間を作る」（６項目）だ。持続可能な空間を作る問題ばかりが注目されがちだが、それはむしろ項目としては少ない。これに加えて「力と方法を持つ」系の２項目がある。これらの分類で、アイコンを並べ直すと次の通りだ（図６‐11）。 — location: [5031](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5031) ^ref-54915 --- 「才能と情熱を解き放つ」系１：貧困をなくそう…「あらゆる場所で、あらゆる形態の貧困に終止符を打つ」２：飢餓をゼロに…「飢餓に終止符を打ち、食料の安定確保と栄養状態の改善を達成するとともに、持続可能な農業を推進する」３：すべての人に健康と福祉を…「あらゆる年齢のすべての人の健康的な生活を確保し、福祉を推進する」４：質の高い教育をみんなに…「すべての人に包摂的かつ公平で質の高い教育を提供し、生涯学習の機会を促進する」５：ジェンダー平等を実現しよう…「ジェンダーの平等を達成し、すべての女性と女児のエンパワーメントを図る」６：安全な水とトイレを世界中に…「すべての人に水と衛生へのアクセスと持続可能な管理を確保する」８：働きがいも経済成長も… 「すべての人のための持続的、包摂的かつ持続可能な経済成長、生産的な完全雇用およびディーセント・ワーク（働きがいのある人間らしい仕事）を推進する」 10：人や国の不平等をなくそう…「国内および国家間の格差を是正する」 — location: [5039](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5039) ^ref-12940 --- 16：平和と公正をすべての人に…「持続可能な開発に向けて平和で包摂的な社会を推進し、すべての人に司法へのアクセスを提供するとともに、あらゆるレベルにおいて効果的で責任ある包摂的な制度を構築する」「持続可能な空間を作る」系７：エネルギーをみんなに、そしてクリーンに…「すべての人に手ごろで信頼でき、持続可能かつ近代的なエネルギーへのアクセスを確保する」 11：住み続けられるまちづくりを…「都市と人間の居住地を包摂的、安全、強靭かつ持続可能にする」 12：つくる責任つかう責任…「持続可能な消費と生産のパターンを確保する」 13：気候変動に具体的な対策を…「気候変動とその影響に立ち向かうため、緊急対策を取る」 14：海の豊かさを守ろう…「海洋と海洋資源を持続可能な開発に向けて保全し、持続可能な形で利用する」 15：陸の豊かさも守ろう…「陸上生態系の保護、回復および持続可能な利用の推進、森林の持続可能な管理、砂漠化への対処、土地劣化の阻止および逆転、ならびに生物多様性損失の阻止を図る」「力と方法を持つ」系９：産業と技術革新の基盤をつくろう…「強靭なインフラを整備し、包摂的で持続可能な産業化を推進するとともに、技術革新の拡大を図る」 — location: [5049](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5049) ^ref-52293 --- 17：パートナーシップで目標を達成しよう…「持続可能な開発に向けて実施手段を強化し、… — location: [5062](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5062) ^ref-13057 --- 課題解決には大きく２つの型がある（図６‐19）。１つは、病気を治し健康にするといったあるべき姿が明確なタイプの課題解決（タイプＡ）。もう１つがあるべき姿（ゴールイメージ）から定める必要があるタイプの課題解決（タイプＢ）だ。 — location: [5276](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5276) ^ref-14741 --- ギャップフィル型の課題解決」と — location: [5287](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5287) ^ref-36654 --- ビジョン設定型の課題解決」と — location: [5295](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5295) ^ref-31420 --- しかも、仮にどういう姿になるべきかが見えたとして、どのようにしたらそこにたどり着けるかの明確な答えも簡単には見つからない。このタイプの課題解決は、世の中の課題解決の１割もあるかどうかだと思うが、これこそが、データ×ＡＩ時代に人間に求められる真の課題解決だ。 — location: [5295](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5295) ^ref-59699 --- なぜか。知覚の項で述べたとおり、人間の知性を深めるために必要なのは知的経験だけではない。人間は人との関わりの中で初めて人として生きることができ、生き方を学ぶことができる。 — location: [5494](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5494) ^ref-61901 --- 宮坂学さんがヤフーの社長だった頃よく話されていた「来たときよりも美しく」という言葉をよく思う。この「とき」はタイミングであり、時代だと考えることもできる。自分が生まれたのは１９６０年代の終わりだ。そのときと比べて、自分は素敵な未来を残せているのか。そう考えると、なかなかに胸が痛い。これからも毎日自分の胸に手を当て、この言葉に向き合いながら生きていきたい。 — location: [5957](kindle://book?action=open&asin=B084SP5PLQ&location=5957) ^ref-50092 ---