セミリタイア中のAkiです。
長かった会社員時代。
振り返って、そうだったよな、みたいな記事。
AIやディープラーニングの活用についてです。
※ディープラーニング；十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のこと
・・・日本は売り場のデータを分析してからようやく需要予測したり自動発注したりするくらいのレベルで、PDCAの回し方が遅い。そこが日本企業の競争力を削いでいる。
中国深圳のものづくりを見ていると、PDCAの回し方が速い。マーケティングと製造がデジタルでつながっていて、ライブコマースで売りながら次の瞬間には顧客からのフィードバックを受けて作り直しているというスピード感。これは、とりあえず出してから改善していくというデジタルネイティブの考え方。
これは、過去の延長線上にない意思決定が今まで以上に求められる、ということであり、それがどういうことかを、しっかりと理解している日本の経営者は少ない。「前例はあるのか」「他社はどうしているのか」という話がまだまだあります。
また、今、製造業の現場で起きているのが、技術継承の問題です。日本の工場はノウハウの塊ですが、ノウハウが属人化しているため、高齢化で退職すると技術が継承されないのです。この問題は、AIを使って自動化することで解決ができます。
しかし、問題は、デジタル人材が足りていないことですね。AI活用の話はよく出るのですが、どこの会社でも「誰がやるのか」という問題にぶち当たります。DX推進室のような部隊はつくるのですが、質や量が伴わず、実効性が低いケースがほとんど。
日本はSIer文化（システムインテグレーター）です。企業はSIer任せにした結果、技術的な空洞化が起きています。SIerのほうも仕様書のとおりに作って納品することを第一に考えるため、新しい技術の発想が出てこない。破壊的イノベーションができる人材が両サイドで不足しているのが現状なのだそうです。
「日本はものづくりに強みがある」と言いますが、巨大IT企業はもう、ものづくりの領域をやり始めていて、市場をすべて持っていかれる可能性が出てきます。
こう俯瞰すると、もはや打つ手もない、ように思えるのですが、記事では、これからの日本の可能性も示しています。
・・・
AIやディープラーニングの使い方によっては、特定の分野で1つの企業が他を淘汰してくような業界再編は十分にありうる、それをやれる日本の個々の企業に期待です。ただ、大企業は、とにかく若い人を解き放って活躍させてあげること。それが日本の唯一の勝ち筋である、ということです。
これは、かなり納得です。
かって、日本企業は、各会社ごとに文化があって、それに早く染まるように社内教育を行ってきました。
もはや、それは有害でしかない。
そんな企業文化に染まらない、新しい感性で、新しい軸を打ち出せる若い人。
彼らがこれからの主役です、ということですね。
日本企業の処方箋（終わり
