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Channel: IT起業研究所 ITInvC 代表小松仁
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中国の太陽光発電、供給過剰でも減速の兆しなし

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MIT Technical Review記事「中国の太陽光発電、供給過剰でも減速の兆しなし」(Jamie Condliffe ニュース・解説担当副編集長)が興味深い。
 
中国は2018年の第1四半期に9.65ギガワットの太陽光発電を導入したが、これは、2016年と2017年の第一四半期に導入した約7ギガワットから増加しているという。
 

カリフォルニア州オークランドのシンクタンク、パシフィック研究所(PacificInstitute)で気候問題に取り組んでいる科学者、ピーター・グレイック博士は、この数値の大局的な見方について、「巨大な原子力発電所10カ所が3カ月間に発電するのに匹敵する電力」とツイッターに投稿しているらしい。

 

ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンス(Bloomberg NewEnergy Finance)は昨年、中国は最近、太陽光発電の過剰供給に苦しんでいるようだ、よいことでも度を超すと問題になると指摘しているらしい。

 
問題を軽減させるために、新しい設備導入のペースを落として、新たな電力を支えられるように送電網を強化すると予想されていたが、実際に起こっていることは、全く異なるようであるという。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁

ハイチ・ラバディ(Labadee)

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ラバディ(Labadee)は、ハイチにあるロイヤルカリビアンの所有するプライベート半島で、ロイヤルカリビアン・クルーズ乗船者のみ立ち入りできることになっているようだ。
 
したがって、下船の際もパスポートなど不要で、シーパスコードのみである。
 
日本で、花粉症と風邪で悩まされてきた中、移動してきたが、真夏の気候ですっかり治ってしまったのはうれしかった。

 
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こんなトラム(?)もあるが、中々来ないので歩いて海岸に向かった。

 
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のんびりと砂浜で過ごすのもよい。

 
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IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
 

ジャマイカのファルマス

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ジャマイカのファルマスは、人類最速といわれるボルトの出身地でもある。
 
本来、時計は1時間遅くなっている筈だが、シップタイムと称して、すべて出航地のマイアミ標準タイムで処理するため、船の出発時間に遅れそうになるケースがあるらしい。

 
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トロリーを利用する。

 
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相変わらず水は綺麗だが、何せ暑い。

 
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お土産に、ブルーマウンテンの豆など購入した店先で休憩。

 
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道端に並んでいたのは最初判らなかったが、骨らしい。

 
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ジョージ王朝様式の建物が残っている歴史ある街でもある。

 
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IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

メキシコのコズメルとマヤ文明のトゥルム遺跡

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メキシコのコズメル港に寄港、着岸し、高速船フェリーを利用してメキシコ本土に向かう。

 
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港の警備はなかなか厳しい。

 
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45分ほどだが、海の荒れる日が多く船酔いに悩まされると脅かされていたので、念のため酔い止めを飲んでおいたが、幸いにも比較的静かだったせいか、薬が効いたのか順調に渡ることができた。
 
マヤ文明のトゥルム遺跡には、さらにバスで1時間程度乗っていく。

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ちょっと判りにくいが、イグアナをよく見かけた。

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IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

マイアミビーチとエバーグレーズ

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マイアミに戻り、アメリカ合衆国に再入国処理を行う。
 
マイアミビーチの砂浜に40年ぶりに立った。

 
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こんな車も走っていたが、撮影に使っていたらしい。

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エバーグレーズはフロリダ州南部に位置する広大な湿地帯、ウオーターウェイ(水路)で、その水源はオーランドの南キシミー川流域(幅150キロ、深さは数センチ)に発し、オキチョビー湖を経てゆっくりとメキシコ湾とフロリダ湾に流れている。
 
国立公園は、その南西部に位置し、1979年ユネスコの世界遺産になっている。
 
後ろに大きな扇風機のようなものを取り付け推進力にしているエアーボートに乗り、巡回して観測する。
 
TVドラマの「CSIマイアミ」で、ホレイショがエアボートに颯爽と乗り組んでいる姿を思い出した。

 
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ワニもよく見かけた。

 
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IT起業研究所ITInv代表

グーグル創業者が指摘する、AIブームで対処すべき課題

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MIT Technology Review記事「グーグル創業者が指摘する、AIブームで対処すべき課題」で、セルゲイ・ブリン創業者が今年の創業者書簡で、現在のAIにおける「ルネサンス」には対処しなければならない危険もあると述べている点を紹介している。


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写真に写っているものから太陽系外惑星の発見まで、あらゆることにニューラル・ネットワークが活用されている一方、自動化や公平性、安全性に対して、常に疑いの目が向けられているというマイナス面を指摘しているのは、尤もだと思う。


アルファベットはAIに関する研究組織「ディープマインド 倫理と社会(Deep Mind Ethics & Society)」を立ち上げたり、共同研究などの取り組みに参加したり、資金を提供したりしているらしい。


IT起業研究所ITInvC代表 小松仁



孫正義に「スプリント経営統合」決意させた“5G問題”、Tモバイル接近の背後にあるもの

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ソフトバンクグループ傘下の米携帯4位スプリントと、同3位TモバイルUSが合併で合意など、目まぐるしいい動きになっているが、シリコンバレーのTechMom海部美知さんが、以前から出していたコメントが、参考になると思う。

 
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5G投資の問題は、IoTとか自動車とかの使い方がもてはやされるのはいいが、それで通信キャリアがどうやって儲けられるのかが全く不透明なところです。かつて、非音声/データの提供がなかなか進まなかったのも全く同じことで、ARPUが低すぎてキャリアのマージンが出せなかったから。スマホが出現してようやく、ユーザーが音声とのバンドルで一ヶ月定額でまとまった料金を納得して払ってくれるようになって現在に至ります。」
 
IoTや自動車では、誰がどうやってこの料金を払ってくれるのかが不透明で、しかも通信量の単位が小さすぎてとても個別には課金できません。
たとえば自動車会社がまとめてドンと払い、ユーザーには自動車リース料金とバンドルでサービスを提供、みたいな仕組みで、この閾値を超える世界がいつか来ると思うのですが、これがいつになるか見えない、いつ儲かり始めるのかわからない霧の中に向かっておカネを投げなければならず、だからカツカツでやってる貧乏キャリアでなく、投資余力のある大手キャリアでないとできないのです。」
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

VCと大企業がタッグ


ジャック・マー早大講演で輝いていた小学生

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「ジャック・マー早大講演で輝いていた小学生への手紙」(安田 峰俊)の内容が興味深い。
 
ほぼ満席である講堂の2階席の最後列にいたにもかかわらず、「I have a question!」と元気に声を上げて質問権をもぎ取った小学生を紹介しているが、ITとプログラムが好きだと自己紹介し、アリババの事業の内容やジャックの個性をしっかり把握したうえで、自分の個性と擦り合わせた的確な質問をおこなったようで、ジャックがこの日のイベントでいちばん嬉しそうな表情を見せたのも、むべなるかなというところという。

 
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中国の巨大IT企業がもたらす未知の世界と、スーパー小学生と、不甲斐ない日本人の大人たちと、図々しくギラギラした華人たちという指摘は、的を射ていると思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表
 

深層学習は医学に欠かせなくなる——エヌビディアが狙う次のビジネス

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MIT Technology Review記事「深層学習は医学に欠かせなくなる——エヌビディアが狙う次のビジネス」(WillKnight AI担当上級編集者)が興味深く参考になると思う。

 

 
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深層学習には膨大な訓練データと強力なコンピューターハードウェアが必要であり、エヌビディアのグラフィックス・プロセッサーは、深層学習アルゴリズムを飛躍させるのにぴったりの並列処理を提供するものとなっているようだ。
 
ファンCEO今、AIアルゴリズムが医学と保健医療に革命を起こし、病院、医師、医学薬学の研究者がエヌビディアの次の大きな顧客基盤になるだろうと期待しているらしい。
 
医療データは莫大な量があり、構造化されていないデータの典型でもあり、医療データのコンピューター処理は、まだごく限られたものでしかない、最初に参入するのに完璧と言える分野は医用画像だと、ファンCEOは語っているようだ。
 

スタンフォード大学の研究者たちは、深層学習で画像中の皮膚がんを検出できることを示し、またグーグルのチームは胸部X線写真の異常を識別できることを発見しており、エヌビディアによれば、医用画像の分野で重要な学会であるMICCAIMedical Image Computing and ComputerAssisted Intervention)で発表された論文の過半数は何らかの深層学習を含むものだったという。

 
20183月エヌビディアが発表した製品では、積層したパワフルなコンピューターチップを持ち、磁気共鳴画像(MRI)で得られた画像をよりシャープに加工したり、超音波データを可視化したりするのに使え、また、このシステムは機械学習の手法によって画像中の疾病の兆候を識別できるらしい。
 
マサチューセッツ工科大学(MIT)コンピュータサイエンス学部のジョン・グッタグ教授は、最終的には深層学習による医用画像分析が臨床医療に浸透するが、その動きはとてもゆっくりとしたものになるだろう、システムが推奨できる治療方針を提示できなかったり、結論をうまく説明できなかったりした場合に、医師と患者のどちらも、AIの診断を受け入れるのが難しいと感じる可能性があるからだというのは、尤もだと思う。
 
多くの機械学習モデル(特に深層学習)が持つ難しさは、AIを尋問してさらなる説明を引き出すのが不可能な点だという指摘は、的を射ていると思う。
 
ただし、解決すべき課題があるにせよ、現在の状況はエヌビディアにとって、無視できない好機であるのは間違いなく、カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)医学大学院のアチュール・ビュート教授は、UCSFを含む複数の研究機関が、エヌビディアのコンピューター基板と機器を使って医療画像の深層学習モデルの訓練をしている、マンモグラフィ、超音波画像、他のさらに多くの画像が対象になっていると話している状況は、よく理解できる。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
 

中国政府は国策として顔認識技術を育成、 監視カメラに搭載しAIが市民の行動に目を光らせる

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シリコンバレーVentureclef代表の宮本和明さんが、「中国政府は国策として顔認識技術を育成、 監視カメラに搭載しAIが市民の行動に目を光らせる」と伝えている内容が、興味深い。
 
監視カメラにAIを適用し、市民の行動を監視するプラットフォームの開発を進めているらしく、このプロジェクトは「Sharp Eyes」と呼ばれ、国内に設置されている2000万台の監視カメラの映像を集約し、これをAIで解析するもののようだ。
 
容疑者を追跡し、不審な挙動を見つけ出すなど、治安維持に活用される一方、犯罪者だけでなく、一般市民も対象となり、個人の行動を把握し、誰と接触したかを勘案し、個人の信用度 (Credit Score) を算出するという。
 
Sharp Eyesのシステムを支えているのが中国のAIベンチャー企業であるSenseTimeで、北京に拠点を置き、Deep Learningの手法で顔認識やオブジェクト認識技術を開発しているらしく、Alibabaなどから累計で10億ドルの出資を受け、企業価値は30億ドルと言われ、世界最大規模のベンチャー企業となっているようだ。

 
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SenseTimeが開発している顔認識技術は世界のトップレベルとされ、顔を認識するAI技法は数多く開発されているが、SenseTimeの最新技法は「DeepID3」と呼ばれ、Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) などと共同で開発したものらしく、基礎技術は論文「DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks」で公開されているという。

 
国民のプライバシー侵害が懸念されるが、中国では大きな反対運動は起こっていないらしく、このため、膨大な数の顔写真データが蓄積され、AIのアルゴリズム教育に大きく寄与しているらしい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

子供の領分を守り抜く意志

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人類は他の生物に比べて幼い部分を残したまま成熟するように進化しているという「幼形成熟」(ネオテニー)の考えは、生物学上のテーゼとしては公式的に認められるかどうか、微妙な線の上にあるが、「子供の領分」を守ることがより人間らしい生を充実させることにつながるという、必ずしも科学主義に着地しない逆説の中に、しっかりと味わうべき何ものかがあると感じるという、茂木健一郎さんの話「子供の領分を守り抜く意志」が興味深い。
 
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IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

スタートアップ創業者が起こしがちな21の間違い

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全世界で約5万回シェアされているというスライド集『スタートアップサイエンス2017』の田所雅之氏が説く「スタートアップ創業者が起こしがちな21の間違い」が面白く参考になると思う。
 
 
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間違い(1)詳細なビジネスプランを作る
 
スタートアップにおいては、プロダクトのスプリント(継続的な改善)やピボットが日常的に起き、ピボットを前提としないような企画書数十ページ分にも及ぶ詳細なモデルを作ることはそもそも間違い。
 
間違い(2)正確なファイナンシャル・プロジェクションを用意する
 
もちろん、ある程度売り上げの見通しを実現できる可能性が高まるシリーズA、シリーズBの投資を受ける段階ともなればプロジェクションが重要になるが、アイデアの検証(ベリフィケーション)をしているような、ビジネスの前提条件がまだ見えていない不確実な段階(シード期)では全く意味がない。
 
間違い(3)精緻なリポートにこだわる
 
既存の枠組みではすくい取れない顧客意識(顧客インサイト)の深掘り、潜在的課題の発見、市場に隠れていそうなアイデアのヒント(秘密)などを探して素早くメンバーに報告することがより重要になる。
 
間違い(4)「まあまあ好かれる」プロダクトを大勢の人向けに作る
 
スタートアップにとって「まあまあ好かれるプロダクト」を作ることは失敗を意味し、それでは市場を再定義するような破壊的イノベーションができるプロダクトにならないし、ターゲットとする市場で圧倒的なシェアを取るのは難しいだろう。
 
間違い(5)詳細な仕様書をもとに開発する
 
システムエンジニア経験者の起業家にありがちなわなで、スタートアップはいかに早くスプリントのサイクルを回せるかの勝負になるので、詳細な仕様書などは要らない。
 
間違い(6)最初に想定したビジネスモデルに執着する
 
スタートアップのビジネスモデルは顧客の反応によって常に覆されることを前提に作っていく必要があり、最初のアイデアが否定されたとしてもひるまずに、そこから学び続けることが重要である。
 
間違い(7)競合を意識しすぎる
 
競合をベンチマークしすぎて、「あの会社がこう動いたから僕たちも動こう」といった追随型になることは最初から負けを認めているようなものだ。
 
間違い(8)差別化を意識しすぎる
 
「競合と差別化できるサービスを作ろう」という発想は、カスタマーの声を考慮しない、作り手側のロジックに陥ってしまうことが多い。
 
間違い(9Nice-to-haveな機能を追加する
 
 スタートアップが注力すべきはMust-haveなコア機能に絞り、徹底的にその実現に取り組むことである。
 
間違い(10)最初からプロダクトデザインやユーザビリティーの細部にこだわる
 
完成度は70 %くらいで、どんどんローンチして、顧客のフィードバックを得たほうがよい、完成度80%、90%を目指すディテールの改善は、後からでよい。
 
間違い(11)最初からシステムの自動化・最適化を行う
 
初期段階で、いきなりシステムの自動化やプロダクトの最適化について考えるようなスタートアップは、アイデアの検証を徹底する前に成長するときのことを考えている、まさに、プレマチュアスケーリング(未成熟なままの拡大)そのものだ。
 
間違い(12)ビジネスモデルが出来上がる前に積極的に人を雇う
 
ビジネスモデルを模索しているPMF(プロダクト・マーケット・フィット プロダクトと顧客のニーズが完全にシンクロする状態)前の段階では、その会社で必要なプロセスやメンバーの役割分担の切り分けは不透明な状態が続く。ビジネスモデルが変われば、必要な人材の質(能力)や配分もまったく変わる。
特に注意したいのが特定のスキルに秀でた人材を早くに雇うことで、特定分野の専門家はソリューションそのものに直結し、その人材を活用するために開発したプロダクトは課題ドリブンではなく、ソリューションドリブンになりかねない。
 
間違い(13)直接関係のないネットワークイベントや飲み会に参加する
 
起業家がまず会いに行くべき相手は顧客であり、次は自分と一緒にスタートアップに参画してくれそうな仲間である。
 
間違い(14)経歴が立派な営業責任者や事業開発担当者を雇う
 
初期の頃は、メンバー全員があらゆる仕事を分け隔てなくやらないと回らないのに、「私はマネジメントで参画したのでこんな雑務はしない」「自分は、実績のあるエンジニアなので、顧客サポートはしない」といった人がメンバーに入ると、なんでもやろうとしている他のメンバーに不公平感が生じる。
 
間違い(15)ビジネスモデルの検証が終わる前にパートナーシップや独占契約を結ぶ
 
スタートアップはスケールするために、自社から直接顧客にプロダクトを届けながら競争優位性を築くべきで、特定の企業との関係性に依存し、その企業を通じて間接的にしか顧客のフィードバックを得られなくなる状況は避けたい。
他企業とのパートナーシップを構築するのはPMFを達成して、ビジネスの採算性を合理的に求める段階になって考慮すべきことだ。
 
間違い(16)セールスよりもマーケティングやPRにフォーカスする
 
初期段階のスタートアップが注力すべきはセールスで、ただし、ここでいうセールスとはカスタマーに商品を売り込むことではなく、カスタマーと直接対話して、ネガティブなものも含めフィードバックをどんどんもらい、プロダクトを磨き込むこと、顧客と対話する現場にはファウンダー自ら足を運び、直接行うべきである。
 
間違い(17)仕事の役割を厳密に設ける
 
初期の段階ではメンバー全員でビジネスモデルを構築していくことが重要になり、そのためにはメンバー間の密なコミュニケーションこそが重要であり、得手不得手のみを基準にした縦割りの役割分担をこの段階で持ち込むべきではない。
 
間違い(18NDAを交わす
 
投資家とスタートアップの世界は紹介文化である、「この前、イケてるスタートアップと会ってさ」といった情報交換を兼ねた投資家同士のコミュニケーションは日常的に交わされるが、どこかの企業とNDAを交わしてしまった瞬間に他の投資家に込み入った話ができなくなってしまう。

もう一つは、アイデア自体に大した価値はないということ、「Ideas arecheap,execution is everything(アイデア自体は安いもので、それをどう実現するかがプロダクトの価値の全てだ)」この視点を忘れてはいけない。

 
間違い(19)受託開発や業務委託を必要以上に受ける
 
間違っても本業がおろそかになってはいけないし、受託開発や長期にわたるプロジェクトや手離れの悪い案件を受けるのも避けたい。
 
間違い(20)業界の専門家からのアドバイスに頼る
 
資金調達、人事採用、戦略策定などの専門家に助言を求めるのもよいが、最終的な判断を下すのはあくまでビジネスオーナーである自分たちであることを忘れてはいけない。
 
間違い(21VCに積極的にアプローチする
 
基本的にスタートアップはPMFを達成してトラクション(事業の推進力)がある程度出てくる段階まではVCに積極的にアプローチしたり、ピッチイベントに登壇したりする必要はない。
課題とソリューション(解決策)の検証が済んで、方向性が見えたら、そこから資金調達を本格化すればよく、「今は自分が何に注力すべきか」という視点を忘れてはいけない。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁

脳とコンピューターが直結、プライバシーの保護は? 人の考えや思考過程、クリエイティビティーをどう守る

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脳とコンピューターが直結する時代、最も価値のある個人データはどう守るべきか? 
 
ニューロテクノロジー企業カーネルの創業者ブライアン・ジョンソンCEOは、神経インターフェースの開発にまつわる最も喫緊の課題として、脳に直接つながるインターフェースが登場した場合、自分の考えや思考過程、そしてクリエイティビティーなど、最も価値のあるデータへのアクセスを開放することになる、これは人間のプライバシーにとって、最後のフロンティアであり、プライバシーに対する考え方が今の状態のままで未来が訪れれば、トラブルが待ち構えているだろうというのは、尤もだと思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

シリコンバレーから学ぶ、ラディカルイノベーションの秘密

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The New Science of Radical Innovation(ラディカルイノベーションの新たな科学)』を書いているSunnie Giles さんが、ForbesJapanに寄稿している内容が面白い。

 
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アルファ碁が用いていた法則は、自己組織化、簡潔な規則、ゼネラリスト型アプローチ、インプットの多様性、執行速度、大量の実験など、シリコンバレーのテック系大手の多くがイノベーション促進のために用いていたものと同じように見受けられるという。
 
ラディカル(根本的)なイノベーションは、多数の自己組織的な従業員が簡潔な規則を用いて多くの実験をこなし、試行錯誤から学ぶことによって、運良く生じるものというのは、よく理解できる。。
 
ラディカルなイノベーションは偶発的であり、計画はできないが、生まれやすい文化を育てることはできる、従業員には、自己組織化が求められる、つまり、マイクロマネジメント(過干渉)されるのではなく、簡単な規則(Aが起きたら、Bを行うなど)を用いた広範な決定権を与えられるべきというのも尤もだと思う。
 
急速に変化するVUCA(不安定・不確実・複雑・曖昧)時代にある今、完璧さよりもスピードがはるかに重要であり、各反復作業を完璧になるまで仕上げるよりも、多くの実験をこなしてそこそこ良い結果を得て、それを反復させて適応させる方が、はるかに早く学びを深め、求める結果にたどり着けるというのは、的を射ていると思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

製造業の働き方改革、先駆者ドイツにヒントあり

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日経紙記事「製造業の働き方改革、先駆者ドイツにヒントあり」が参考になると思う。
 
DMG森精機の森社長や日本電産の永守会長が触発され、手本にするのがドイツの働き方というのも、よく理解できる。

 
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IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

いつも心は折れそうだけど(柳井正氏の自分論)

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ファーストリテイリングの柳井正会長兼社長の「いつも心は折れそうだけど」(柳井正氏の自分論)が面白い。

 
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もともと内向的で、経営者に向いてない性格だった、学生のときは、本ばかり読んでいた、商売人どころか仕事しないで一生暮らせる方法はないかなと思っていた、でも、何度も経験するうちに免疫がついてくるんじゃないかな、というのはちょっと意外でもある。
 
経営は、最終ページから本を読むのと同じ、つまり、結論が先というか、何をするのか決めて実行すること、非常に単純ですが、実際に自分がやっていなかったと気がついた、というのは、日本人はほとんどそうだろうけど、毎日努力してたらある程度成功する、と思うでしょう、でもね、努力してても、努力の方向性が違ったらダメ、成功しないの、同じところを回っているだけ、結局、あなたは何がしたいのか、人生をかけて何がしたいのかが決まらない限り、ビジネスはうまくいかないと気付いた、それからです、ちょっと経営が分かってきたのは、というのは的を射ていると思う。
 
多くの人が勘違いしているけど、起業家で本当に成功している人は非常に注意深いんです、(米マイクロソフト創業者の)ビル・ゲイツ氏が、『You must worry(悩みなさい)』といっているんです、すごく注意しないと持続的な成功はできない、大胆な人はいない、フォーカス(焦点を絞る)しないといけないというのもよく理解できる。
 
もう1つは、誇大妄想狂っていっているんだけどアントレプレナーシップを持っていること、うちのステートメントは『服を変え、常識を変え、世界を変えていく』、自分でもよくいうなって思うんだけど、そういうことが本当に必要なんだと思うんです、というのは尤もだと思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁

シリコンバレーで成果を出せない日本企業の問題点-中国市場でも同じ現象、課題克服の第一歩はトップが現地に足を運ぶこと-

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キャノングローバル戦略研究所CIGSの瀬口 清之研究主幹が、シリコンバレーで成果を出せない日本企業の問題点-中国市場でも同じ現象、課題克服の第一歩はトップが現地に足を運ぶこと- と指摘しているのが興味深い。

 
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シリコンバレーに注目し、現地で情報収集を継続する日本企業が増えているにもかかわらず、それらの企業において新規事業開発の成功や収益拡大を実現した事例はほとんどない、その主な原因として以下の3点が指摘されているというのはよく理解できる。
 
1)駐在員の任期の短さ
一般的に社内の評価が高い人材は海外赴任期間が短く、本社勤務が長いというのが多くの日本企業に見られる特徴である。
 
2)日本企業の人事考課基準が新規事業開発に向いていないという問題
経営幹部は部下に対して口では失敗を恐れずにチャレンジせよと発破をかけるが、実際に失敗すれば人事考課でマイナス評価となり、それを何度か繰り返すと、その後で成功してもその前の失敗によるマイナス評価を挽回できない仕組みになっている、社員はその実態をよく理解しているため、よほど高い志と勇気のある人物でない限り、本気でリスクをとってチャレンジすることはない。
 
3)本社関係部門との連携の悪さ
派遣された人物が短期間の制約の中で何とか現地のネットワークとの接触に成功する、それを本社関連部門に繋いで、さらに関係強化を図ろうとする、本社サイドは、「そんなのは日本にもある」と言って、自分でコンタクトを取ろうとしない、コンタクトを取っても、本社内で提携の方式などを検討するのに半年もかけてしまう、結局、せっかくみつけた提携候補先は離れていく、あるいは他社との提携に動くといった形で、ビジネスが成立しなくなる。
 
さらに、以上で指摘された日本企業の課題は、中国国内市場でビジネスを展開する多くの日本企業にも共通している課題だという指摘は、参考になると思う。
 
こうした問題点の土台の部分にある根源的共通課題は、多くの日本企業が、「いいものを作れば売れる」と信じていることである、この発想はグローバル市場のニーズを自分の目で確かめようとせず、日本の国内市場での経験がそのまま世界に通用するという大きな誤解に基づいていることによるものであるというは、的を射ていると思う。
 
ではどうすれば日本企業は謙虚な姿勢でグローバル市場の様々なニーズをタイムリーに把握し、それに合わせた製品・サービスを的確に提供できるようになるのだろうか、変革の先頭に立つべきは社長自身であり、また、この根本的問題の病弊の巣窟は研究開発部門であるというのも尤もだと思う。
 
もし56年の任期で社長を退任するのであれば、経営が軌道に乗った頃にはもう後任人事や後継体制を考えなければならず、長期的視点から自社のあるべき将来像を考え、その実現に向けて自らチャレンジする時間はない、 そう考えれば、社長の任期として10年程度は必要である、結局、社長自身がリスクを取って主導する大胆な経営改革を通じてグローバル市場に謙虚に向き合い、グローバル市場の多様性、急速な変化に対応する経営組織を構築することが多くの日本企業に共通の課題であることになる。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

人工DNAを使うデータストレージ、データ単価下落で現実味

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世界中で増え続ける膨大な量のデータを格納するのに、人工的に合成したDNAを利用する研究がなされているらしい。
 
DNAは非常に高密度であることに加えて、長期にわたり安定しているので、現在はデータあたりの価格がまだ高額だが、テクノロジーの改良が進めば、ぐっと手に入れやすい価格になる可能性があるという。
 
人工DNA鎖(合成遺伝子)の供給元として世界最大手とされているスタートアップ企業ツイスト・バイオサイエンス(Twist Bioscience)のレプラウストCEO兼共同創業者は、錠剤くらいのサイズのDNAカプセル1つに、フェイスブックのデータセンターにある全データと同じ量のデータが保存できるという。
 
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2016年からツイストは、カスタムコード化された2000万個のDNA鎖をマイクロソフト・リサーチに供給していて、マイクロソフト・リサーチは現在、ワシントン大学のコンピューター科学者ルイス・セーズ教授と共同でDNAストレージ媒体の商用化に取り組んでいるようだ。
 
研究チームはすでに、音楽ビデオ、モントルー・ジャズ・フェスティバルの楽曲、世界人権宣言などのデータを符号化してDNAに保存することに成功しているらしい。
 
さらに、DNAをストレージ用媒体として商用化する際に必要となる「ランダムアクセス」性も、確認されているらしい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
 

AIの偏見を検証する第三者監査会社が始動

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MIT Technology ReviewAIの偏見を検証する第三者監査会社が始動This company audits algorithms to see how biased they are Mathematician Cathy O’Neil is offering businesses a chance to testtheir algorithms for fairness.」(Erin Winick the associate editor of the future of work at MIT Technology Review)が興味深く参考になると思う。

 
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Weapons of Math Destruction』(未邦訳:数学破壊の武器)の著者でもある数学者オニール博士は、アルゴリズムの第三者監査をする「オニール・リスク・コンサルタント&アルゴリズム監査(O’Neil Risk Consulting and Algorithmic Auditing)」を創業している。
 
人工知能(AI)システムが高度化するにつれてそのロジックをたどるのが難しく理解不能になり、いわゆる「ブラック・ボックス」を生み出すが、こうしたアルゴリズムは、雇用やローンといった、生活の重要な部分をますます支配するようになってきているので、アルゴリズムの偏見と判断結果を理解するのは重要だ、という指摘は尤もだと思う。
 
アルゴリズムの公正性の保証を得ることは、消費者に対し自社サービスが公平で効果的で信頼性があると証明できるとうのは、よく理解できる。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
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