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カスタマーレビュー

5つ星のうち3.5
23
AI経営で会社は甦る
形式: 単行本(ソフトカバー)|変更
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2017年5月30日
最近のバズワードであるAIやビッグデータ、自動運転などを非常に現実味のある切り口で冨山さん独自の考えが展開される。面白いです。
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2017年6月10日
先ず何より励まされました。何だか未来が楽しみになる、めちゃめちゃ面白い一冊です。
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2017年6月29日
権力闘争ばかりしている。←お気に入りのフレーズです。AIによって起こるであろう変化を歴史をふまえ客観的に予想している名著。
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ベスト1000レビュアー2017年10月12日
産業再生機構COOで、いっぱしの仕事をした気になっている
天狗の書いたAIブーム本。

Sの風だ、Cの風だ、Gの世界だと、くだらない造語を並べて立てて論じているが、
前半では、要するに次の2点を述べているに過ぎない。

【日本はAI(究極の自動化)を受け入れ易い市場】 
移民問題で苦しむ欧米とは異なり、日本は人手不足から
AIの産業への応用(自動化)は市場として受け入れやすい。

【日本の製造業とAI活用の適合】
グーグル、フェースブック、ツイッター、アップルなどこれまでの
ITの世界は、ダメ元で作ったバグ抜きも不十分なソフトで
アプリを展開しても致命的な問題は起こらないソフト主体の
「カジュアルな世界」であった。
しかし、これからのAIやIoTの応用は、
自動運転や医療など人命に関わる「シリアスな世界」である。
よって、日本の高品質製造業の体質が活きてくる。

後半では、
【地方の中小企業へ】
国の経済の7〜8割はローカルな中小企業が占めている。
MIT、ハーバードの修士以上でなければ務まらない
グローバル人材など目指さず、(経営人材のいない)
地方の中小企業を目指せ。

その語り口は、
「もともとマイルドヤンキーぽい人がやっている
ローカルな仕事は・・・ 」と、
上から目線で、地方をバカにしきっている。

わざわざ買って読む本ではない。
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2017年8月20日
経営共創基盤(IGPI)代表取締役CEO。
元産業再生機構COOであった冨山和彦氏の著作。
2017年3月30日第1刷発行。

AI(人工知能)やIOTなど今話題の新技術を経営にどう活かしていく
べきなのか方向性を説いた本。
印象に残った文を紹介してみたい。

AI技術そのものの先端性と、ビジネス上の儲けの間には
例によって殆ど相関はないということだ。
ビジネスセンスがまずは重要で、様々な技術から必要十分なものを
選ぶ選択力、そして当該技術を活用してビジネス化する応用開発力、
複合的開発力が決め手となる。
人口知能と言っても道具は道具。
AIを道具として「経営」できなくては「稼ぐ力」には結びつかない。

予測に時間と金を使うことよりも、予測不可能なイノベーションが
もたらす変化に迅速かつ鮮烈に対応できる組織能力、経営能力、
すなわちWhen、How、Who、に関わるもっと根源的な戦闘能力を
高めておくことのほうが、革命期においては重要な意味を持つ。

革命的なイノベーションの波に飲み込まれた業界において、
ビジネスの世界での勝ち負けは、あくまでも急速に変化する環境の中で、
構造的、持続的に稼ぐことのできるビジネスモデル、競争モデルを先に
構築できたかどうか、他社に代替されにくい唯一無二のポジションを
築き上げられたかどうかで決まる。

ビックデータもビジネスに活用するということは、鉱山資源開発と同じで、
資源を掘り出す製錬(データ分析の世界ではこれを「データクレンジング」という)
するコストと、それが生み出す収益が釣り合わないと成り立たない。
いくらデータが集まっても稼ぐために有用な情報の含有土の低いデータではペイしないのである。
おまけにデータの多くは生物なので、掘り出すのが遅れると使い物にならなくなる。
「あなたはビックデータから掘り出された何かいい事にお金を払いますか?」
ということである。色々と夢のようなことが語られているが、その中で私達に本気で
それなりの金を払う気にさせるものがあるのか、一度、冷静に考えてみたらいい。

AI革命(大自動化革命)では人手不足社会の日本はタブーが少ない。
その為導入が行い易い。
先進国ではL型産業で働く人の割合が増えている。
移民との仕事を奪い合う形になることが多く、その中でAIで自動化を進めることは
猛反発が起こる可能性がある。それは社会的、政治的コストが高すぎるので
国としては、そんなにお気楽に自動化を推進できないはずだ。
日本は全く逆の状況なのでAIによる自動化やシェアリングエコノミー化を
どんどん推進していけばいい。
Uberへの規制など、もう恐れる必要がないものを恐れる人がたくさんいて
規制改革にブレーキをかけようとすることが問題。

囲碁で人間がAIに負けることは別に驚くに値しない。
事の本質としては、その昔、蒸気機関車や自動車が、
マラソンで人間に勝ってきたのと変わりない。

日本人はアトムやドラえもんの影響で無駄な開発をする危険がある。
世界の潮流はAIもロボットもあくまでも人間の脳や人間自身とは別物の
機械として、人間の仕組みを参考にしつつも、あくまでも
その機能目的にしたがってより良いものを作ろうとするアプローチが
主流である。その方が社会実装的に有効だし早道でもある。

無理やり自社でAIを開発せず、誰でも仕える出来の良いAIがすでにあるなら
それを使えばいい。

多分動くと思うからリリースしようぜ!というようなノリはIT世界はOKかも
しれない。しかし自動車や介護、医療の世界はそうはいかない。
スマホだったら許されるバグが、自動車の場合は人命に関わる重大事故に
つながる可能性がある。問題の深刻度が違うのだ。

ベンチャー企業の買収では親会社の流儀を無理に押し付けない。
面白いことがやりたくて集まっていた人材を流出させない為に
あまり口を出さず、そのまま彼らのやりたいようにやらせたほうが
結局上手くいくはずなのだ。
*かつてSONYがiPodが出る前のAppleを買収する機会があったのに
 それを逃した。(スティーブジョブスからの出資要請)
 Appleを買収してジョブスに好きにやらせていたら今頃連結決算で
 SONYは時価総額世界一になっていたかもしれないのだ。
 SONYにはウォークマンがあり、Appleを買収しても得るものがない
 という技術部門からの反対でこの話は実現しなかったそうだ。

コマツのような自社固有の優位性がない技術は割り切って
どんどん外部から買ってくればいいと考えるべき
そういう割り切りが日本企業に求められている。

買収したテック系のベンチャーに日本式の5Sを押し付けない。
テック系のベンチャーはヒッピー文化の伝統で時間通りに出社しないし
服装もルーズ。いい加減でだらしなく見える。
大学のサークルのノリでいい加減にやっている人達をきちんとマネージして
決定的に変はことが起きないようにする

買収先や提携先を選ぶ時もトップ自ら頻繁に現地に足を運ぶ
トップか少なくとも決定権をもつトップにすぐ確認が取れる人で交渉する
中間に何人も挟まっていて最終的な返事がいつになるか分からないような
相手ならはじめから会う必要がないと先方は判断する

私(冨山和彦)は現在世界を牛耳っているプラットフォーマーの栄華が
永遠に続くことはないと考えているのだが、Amazonのジェフ・ベゾスは
ただのサイバー空間だけのプラットフォーマーにとどまりそうにない、
無視できない存在だ。ベゾスはかなり早い段階から最後は
フィジカルディストリビューションを押させることが勝負を決めると
思っていたはずで、だからこそ自社で倉庫投資を行い、
そこにAI技術、自動化技術をどんどん取り入れているだけでなく、
ドローンなどを活用してラストワンマイルの配送まで自ら担おうとしている。
ネットオタクやネット信奉者と違って、根っからの商売人なのである。
だから、ある意味、インターネットというものを冷めた目線で
眺めているのではないだろうか。

ガソリン車をやめて電気自動車に行くのか、燃料電池車に行くのか。
本当のところ、答えは誰にもわからない。
分からない時に一番無意味なのは、どちらか一方に決めて
それしかやらないこと。これが国民経済的には一番危ない。
1つの会社に両方ともやらせると負担が大きすぎて潰れてしまうかも
しれないから、ある会社は電気自動車を、別の会社は燃料電池車をやればいい。
そうすれば日本全体として見た時に、少なくともどちらかは生き残る。
それに失敗したのがTVや携帯端末ビジネスで、日本製のTV、ケータイが全滅したのは
みんな同じモデルで走ってしまったからだ。

純粋に人的資本の会社なら買収ではなく優秀なエンジニアを全員引き抜けばいい。
会社を買ってしまうとその代金は株主に行ってしまう。
なぜ企業価値に貢献しない人にお金を渡すのか、よくわからないのだ。
アームの本社ビルの近くにビルを借りてそこに3兆円を積んで
この3兆円で君たちの好きなことをやっていいと言えば、みんな転職してくるはずだ。
そうすると、そのお金は全て企業価値向上のために使われることになる。
人に投資するというのは、そういうことだ。
人に投資するなら、企業買収よりも引き抜きの方が効果的

世界の大学ランキングにおける東大の位置が年々下がってきていて
東大もレベルが落ちたと言われるのだが、東大のトップオブトップの
上澄みのレベルはほとんど変わっていない。
東大が産学連携をリードし、多数のベンチャーを輩出していることが
それを証明している。
しかし平均的な東大生のレベルは昔と比べてたぶん下がってきた。
少子高齢化で子供の数が減っているから当然だ。

スタンフォード大学でも正解中から人材を集めていると言っても
本当に優秀なのは上位数%だけ。

経団連や経済同友会の加盟企業の多くには今や東大のトップティアは
ほどんど行かない。
東大生のレベルが落ちたとかあまり勉強していないとか財界のお偉いさんが
言っているのを聞くが、それは明らかに間違いで、ダサい日本の大企業を
受けに行くのはイマイチな東大生が多いというのが実態なのだ。

昔のサラリーマンが海外で活躍できた理由
今は海外の現地のレベルも昔よりかなり上がっているので平均的な日本人が
行っても役に立たない。向こうからするとお呼びではない。
もっとレベルの高い人を連れてこいという話になっている。

AI時代に残る仕事、なくなる仕事
たとえば会計士や経理の仕事はかなり減る。
杓子定規にやることが大事だからだ。
営業でも伝票処理などをやっている人たちの仕事はなくなるだろう。
製造現場から機会的作業が減ったのと同じことが、
今度は知的作業の世界で起きる。

意外となくならないのが税理士。なぜかというと税務署の判断は
かなり曖昧で、自由裁量に委ねられているので、交渉の余地があるのだ。
昔は会計士も交渉の余地がたくさんあったのだが、それをやりすぎて
数々の問題を起こしてきたから、最近は交渉の余地を残さない方向になってきた。
なるべく恣意的な判断が入り込まないように、機械的に割り振るようになり、
粉飾事件が起きれば起きるほど、人間ではなく機械に任せたほうがよくなってしまう。
税理士は税務調査が入ると、必ず交渉が発生して、それによっておみやげが
あったりするから、人間でなければいけないのだ。
人間と人間の交渉の余地、人間の裁量の範囲が広い部分は、人間の仕事として
残っていく。同じ意味で、弁護士の仕事も意外となくならない。
交渉事がとても多い仕事なのと、法律は、じつはかなり曖昧に出来ているからだ。

池井戸潤原作のドラマの主人公、半沢直樹は権力闘争をしているだけで
結局、仕事をしていない。國重惇史さんの『住友銀行秘史』(講談社)や
永野健二さんの「バブル」(新潮社)を読んでも出てくるのは
(本質的な改革を先送りするための)ダーティ・ワークと権力闘争で
これだけ優秀な人達が収益と関係ないことばかりやっていれば
日本経済が衰退するのも、ある意味当然かもしれない。
結局そうなってしまうのは、限られたポストをめぐって、目の前にある
そのポストを手に入れることが最大の関心事になってしまうことに根本的な原因がある。

かつての産業革命のように馬車がなくなれば馬車の馭者も馬の世話をしていた人も
馬車を組み立てていた人も失業したかもしれないが、車のドライバー、
自動車修理工、自動車の工場労働者、ガソリンスタンドの店員など、
新しい仕事が次々と生まれた。長期的に見れば、失われた雇用は十分吸収されたのだ。
今回のAIでも、同じことが起きるはずだ。その時に大事なのは、
人間にとって快適なものが仕事になるので、そういう能力を伸ばしてあげられるような
教育えあり、職業訓練である。
今のホワイトカラーを大量に生み出すような教育を続けていると
社会人になった途端、そんなことは機械がやるからあなたは必要ないと
言われてしまう可能性がある。それは気の毒な展開で、裏切られた感が生まれやすいので
教育の見直しが急務である。
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2017年6月2日
中間部分の大半は世界の超エリートが何をしているのかが延々と書かれていて、私にとってはどうでもいい内容だった。
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2018年4月1日
これまた会社の育成プログラムで課題図書に選定されていて購入。
憶測に基づいて自分で提灯記事書いていらっしゃいます。しかもなんら新しい内容有りません。
挙句、一流大卒以外はみなマイルドヤンキーだそうでブルーカラーとして一生懸命働けよ、と。よくこんなトンデモ本を課題図書に選定するよね。
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2018年2月5日
IOTやAIの進化によって仕事が奪われると考えていたが、少子高齢化によってどこも人手不足で苦労していて、一過性ではなくこれから先もずっとそういう状態が続く日本ではAIで自動化して貰った方がありがたい。欧米の先進国は移民がサービス産業や工場労働者といったローカルな産業を埋めていたのでAIによる自動化は社会のストレスとなり、技術は整っても適用されることにはハードルがある。でも、その様なストレスが少ない日本はAIの導入には勝機があるとの著者の見方は正しいと思う。

スポーツのライブ映像の配信にチャンスがある、自動運転技術は事故防止・回避技術としての発展性の他、歩車分離がしっかりしているBRT(バス高速輸送システム)的なオペレーションに於ける無人運転、過疎地の高齢者の為の低速自動運転サービスとして進化するのではとの見立ても共感できる。

そして、オープンな技術は自社開発せず、より良いものを外部から調達すると割り切る、クローズドなシステム、自社開発する分野をどこに置くか選択することが大切というのは、日本企業が過去の誤りを繰り返さない為にも重要なアドバイスだろうと思う。
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2017年4月28日
著者の本は2冊目です。以前に読んだ「カイシャ維新」は中身が濃くて、思考について行くのに苦労するもののとても勉強になったのですが、それに比べると、内容は薄い気がしました。序章と最終章を読めば済むかなと思うくらいです。
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2017年10月14日
AI時代の働き方は大きく変えていかなければならない。AI時代はより、グローバルで働く意志を一人ひとりが持たなければならないだろう。つまりテニスでいったら錦織、ゴルフでいったら松山みたいなプレイヤが日本にもっと増えないといけないのだ。しかしながら、今の日本にはこうした人材は生まれにくい。日本が豊かになったからだ。しかしながら、日本人は若いころから世界にもっと目をむけないといけない。そのためには我々がもっと世界に目を向けていくべきだ。日本がもっているアナログの強みをもっと生かすべきだ。
つまり、AI時代こそ、AIとそこからアナログの組み合わせが大事になるからだ。トヨタ自動車のAIをリードするため、ギルブラットがDARPAから転職したことは、Googleなどでは自動運転などAIを極めていくためには限界があり、結局はアナログの積み重ねの知識と経験がないと厳しいことをギルがよく分かっていたからだろう。そこにトヨタや日本の強みがある。
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