We Are What We Choose

純ジャパ30歳を超えてからの”HR＆Entrepreneur”アメリカ留学日記です。28歳で渡米を決意、29歳失敗。30歳失敗。31歳で渡米。人事コンサルティング会社で約10年働きました。2018年8月からアメリカ カルフォルニア州にある、UC Berkeley Haas Business School主催の「Berkeley Haas Global Access Program」でEntrepreneurship（起業家精神）を中心に勉強中。自分が学んだこと・感じたことを自由に書いています。

Innovation strategies ④　AI & Machine Learning（AIと機械学習）

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今回は、AIについて。日本にいたとしても、とてもホットであったこのトピックについて、みんなで学んだことを含めながら教授とディスカッションしていきました。

 

 

1. What is AI and Machine Learning?

AI is enabled to do "Virtual or physical activities that would normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, and decision making plus Virtual or physical activities that human can't realistically do due to the limitations of human intelligence."

 

AIは皆さんご存知の通り、Artificial Intelligenceの略称で、日本語で言えば人工知能になります。その最たる機能は、機械学習（Machine Learning）であり、この機械学習の１つの機能として、Deep Learning（深層学習）という一連のアイデアです。ディープラーニングは機械学習の付帯物であり、機械学習はAIの付帯物であり、AIはスマートな何かをするコンピュータプログラムの総称です。

 

技術的には、AIは予測（監視）、認識、および判断のためのツールで、この技術は1955年にJohn McCarthyによって提案され、彼はそれを「インテリジェント機械を作る科学工学」と定義しました。

 

一般に、この技術には2つのタイプがあり、 1つは人工の狭い知能（弱いAI）と呼ばれ、それは1つのことだけを非常にうまく行うことができます（囲碁に特化したAlphaGoなど）。他のものはほとんどの人間がすることができる何でもすることができる人工的な一般的な知能（強いAI）と呼ばれます。

 

この技術が急成長している理由は、コンピューターによる計算能力の急激な進歩、取得できるデータ数の増加、計算を行うアルゴリズムの進歩によるものです。急成長する前は、AIはルールベースのシステムでした。つまり、専門家の知識を専門的な分野でとらえ、それをコンピュータシステムの中に具体化することでした。それでおしまい。それ以上、それ以下でもありませんでした。したがって、知識はルールとしてコード化され、適用度で言えば非常に限定的だったと言えるでしょう。

 

一方、機械学習システムは、具体的なゴールを自動的に弾き出すことよりも希望的であると現在言われています。ニューラルネットワークと呼ばれる相互的なネットワークは学習システムの一例です。

 

2. How does it affect to our society?

 

経済的な影響度という観点では、2018年に開催されたPWCの調査いわく、全体で15.7兆ドル規模にのぼります。そのうちの26.1％が中国、14.5％が北米、そして10.4％がアジアの先進国（日本やシンガポール？）です。AIはヘルスケア（医療効率や精度を上げること）、自動車（自動運転・渋滞緩和）、金融サービス（フィンテックや投資精度の向上）、運輸・物流（配送管理・配送自動化）などの多くの業界にプラスな影響を与えると述べました。さらに、オープンプラットフォームも増えており、AWS、Microsoftが提供するAzure、Google Cloud、およびWatsonなどが有名ですね。

 

しかし、AIには悲観的観測もあります。スティーブンウィリアムホーキングは、「完全な人工知能の開発は人類の終焉をもたらす可能性がある」と語った。さらに、SpaceXの創設者でありTeslaのCEOであるElonMuskは、人間よりも賢いロボットは、究極の専制的指導者になる可能性があると語った。リスクは、自律的な武器、プライバシーの侵害、および社会的評定にまで及ぶ可能性があります。人事の分野であっても、プラス面とマイナス面があります。 AIによって、採用担当者の時間が節約され、候補者の採用の質が向上すると期待される人もいます。しかし、AIはデータに基づいて誤解を引き起こします。言い換えれば、それは差別を引き起こす可能性があります。

 

3. So what?

パニックを回避するために、20カ国以上が国家AI戦略を策定し始めました。カナダは国家AI戦略を発表した最初の国でした。研究開発、工業化、人材開発、教育と技能の習得、基準設定と規制、倫理規範、安全保障に関するイニシアチブと目標を掲げ、中国はすべての国内AI戦略の中で最も包括的な計画を立てています。そうでなければ、EU 委員会、日本、インドも彼らの計画を発表した。

 

各国ともにこの技術を正しいことに使っていくことが求められており、この技術を悪用されるかもしれない可能性を危惧しながら技術発展のスピードにどう追いついていくべきなのかを模索しているような感じでしょうか。

 

人間にある限界（知力・体力）が全くないってのがさ、一番の違いだよ！クールだよね？

 

と教授は言います。

 

Artificial Intelligence, Machine learning, and deep learning is a likely set of ideas. Deep learning is a subset of machine learning, and machine learning is a subset of AI, which is an umbrella term for any computer program that does something smart.

Technically, AI is a tool for prediction (supervised), recognition, and judgment. This technology is proposed by John McCarthy in 1955 and he defined it as “the science and engineering of making intelligent machines.” Generally, this technology has two types. One is called Artificial narrow intelligence (weak AI) that is able to do just one thing very well. Other is called Artificial general intelligence (strong AI) that is able to do anything that most humans can do.

The reason why this technology is booming is because of exponential growth in computational power, increase the data, advances in algorithms. Before booming, AI was a rule-based system that means that is to capture the knowledge of a human expert in a specialized domain and embody it within a computer system. That’s it. No more, no less. Hence, knowledge is encoded as rules. It’s always limited by the size of its underlying rule base (knowledge base).

On the other hand, learning Systems turns out to be more a hope than a concrete vision, is to implement general AI through the learning capability of these systems. Hence, the hope is that a learning system is in principle unlimited in its ability to simulate intelligence. A neural network is an instance of a learning system.

In point of impact of GDP, according to PWC investigation held in 2018, there is $ 15.7 trillion totally. 26.1% of them would be China, 14.5% would be North America, and 10.4% would be Asian Developed Countries. The author in this article mentioned that AI has a huge impact on a lot of industries such as Healthcare, Automotive, Financial Services, Transportation, and Logistics. Besides, AWS, Azure provided by Microsoft, Google Cloud, and Watson are famous tools in terms of the platforms of AI.

However, there are negative aspects for AI. Stephen William Hawking told that "The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race." Also, SpaceX founder and Tesla CEO, ElonMusk said that robots which are smarter than humans have the potential to be the ultimate tyrannical leaders. The risk could extend to autonomous weapons, invasion of privacy and human grading. Even if the field in HR, there is positive aspects and negative aspects. Some people expect that AI will allow saving recruiters’ time and improving the candidate’s quality of hiring. However, AI will cause misconception based on data. In other words, it could create discrimination.

More than 20 countries started to create National AI Strategies to avoid panic. Canada was the first country to release a national AI strategy. China has the plan that is the most comprehensive of all national AI strategies, with initiatives and goals for R&D, industrialization, talent development, education and skills acquisition, standard setting and regulations, ethical norms, and security. Otherwise, EU Commission, Japan, and India also published their plan.

 

Innovation strategies ③　Energy Resources, storage, and use（エネルギー資源・貯蔵・使用）

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京都議定書などで日本でも話題になっていたエネルギー問題。サウジアラビアの王子がシリコンバレーの企業に投資しているように、”資源”というものの限界について今回は勉強しました。

自分の過去とはほど遠いテーマでしたが、相変わらずとっても面白い。

 

 

1. What is "Energy"?

 
According to the big bang theory by an astronomer named Georges Lemaître, the universe started as just a single point 13.8 billion years ago. Nowadays, Energy is essential for our daily lives whatever we do. As reported by the data of Global Primary Energy consumption, In 2015, the world consumed 146,000 terawatt-hours (TWh) of primary energy- more than 25 times more than in 1800. In all but 14 of the years from 1949 to 2007, energy consumption increased over the previous year. Total U.S. energy consumption reached its highest level in 2007. Here are some examples of fundamental energy resources.
 
• Nuclear fusion in the Sun (solar energy)
• Gravity generated by the Earth & Moon
• Nuclear fission reactions
• Energy in the interior of the Earth
• Energy stored in chemical bonds
 
In addition, The Department of Energy in the USA defines energy resources as below. The three major fossil fuels—petroleum, natural gas, and coal—combined accounted for about 77.6% of the U.S. primary energy production in 2017.
  • Clean Energy (from solar, wind, water)
  • Fossil (Coal, oil and natural gas)
  • Electric power(a secondary energy source generated by the conversion of primary sources of energy like fossil, nuclear, wind or solar.)
  • Energy Storage(Batteries, old pumped storage hydropower)
  • Hydrogen & Fuel Cells

2. How is it going?

 
According to the U.S. Energy Information Administration, There are five major primary energy consuming sectors. Their shares of total primary energy consumption in 2017 were:
  • Electric power—38.1%
  • Transportation—28.8%
  • Industrial—22.4%
  • Residential—6.2%
  • Commercial—4.5%
 
Since the increase in energy consumption, the temperature of the earth is increasing relatively, which is called global warming. Solving this issue, a lot of countries is trying to reduce greenhouse gas. United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) has been instituted in 1992. Kyoto Protocol in 1997 and the Paris Agreement in 2015 were adopted for this by the Intergovernmental Negotiating Committee. The Paris Agreement’s central aim is to strengthen the global response to the threat of climate change by keeping a global temperature rise this century well below 2 degrees Celsius above pre-industrial levels and to pursue efforts to limit the temperature increase even further to 1.5 degrees Celsius. Additionally, the agreement aims to increase the ability of countries to deal with the impacts of climate change, and at making finance flows consistent with low GHG emission and climate-resilient pathway. 
 

3. What does matters?

 
The matter of energy is that it ultimately relies on materials on planet Earth. Most of the energy we use today comes from fossil fuels (stored solar energy) which have a disadvantage in that they are non-renewable on a human time scale. We cannot be alive if solar energy stopped since the earth will get extremely cold. Therefore, we need to store energy and use efficiently as long as we could. Constant adjustments to the supply are needed for predictable changes. Energy storage plays an important role in this balancing act and helps to create a more flexible and reliable grid system. In addition, we have to transfer from fossil fuels that are limited to renewable energy. Despite the ratio of renewable energy in Canada is 63.8% in 2015, the one in the U.S and Japan are still under 15% in 2015. 
 
To reduce main greenhouse gases, the world has been paying attention to energy storage technologies. Since some renewable energy technologies – such as wind and solar – have variable outputs, storage technologies have great potential for smoothing out the electricity supply from these sources and ensuring that the supply of generation matches the demand. As energy storage technologies, there are different types such as Thermal Storage, Compressed Air, Hydrogen, Pumped Hydroelectric Storage, Flywheels, and Batteries. However, these technologies have issues due to the fact that these are likely to slowly commercialization. Energy storage is expensive and it is difficult to be cost-effective in the present. Even if Japan, where was the Fukushima disaster, these technologies are not easy to adopt because of the quality of technology and economics. Besides, residents near the proposed renewable energy sites of a huge solar farm in the city tend to mount a last-ditch effort to prevent its construction. Therefore, to establish both economic growth and adopting this technology reusability is the matter of the present.
 

4. Summary

 
In conclusion, energy resources that have mainly used now are limited in the world. As a first step, we need to store and use them efficiently by using storage technology. However, fundamentally, transferring from fossil fuels to renewable energy matters nowadays. Although each country procedure the energy strategy such as the Paris Agreement, it is not really enough for the increasing consumption nowadays. Cost-effective and letting the citizens understanding to introduce new technologies might be key factors for our future. Thus, we need to implement a short-term strategy and a long-term strategy for energy simultaneously.

 

1.　エネルギーって何？
 

GeorgesLemaîtreという名前の天文学者によるビッグバン理論によれば、宇宙は138億年前にただ一点として始まりました。

今日では、エネルギーは私たちの日常生活に欠かせないものですが、Global Primary Energy consumptionのデータで報告されているように、

2015年の世界エネルギーの消費量は146,000テラワット時（TWh）で、1800年の25倍以上。

米国の総エネルギー消費量は、2007年に最高レベルに達しています。

エネルギーって？って言われると、様々な整理が思いつきますが、基本的なエネルギー資源の例をいくつか示します。 

 

  • 太陽の核融合（太陽エネルギー）
  • 地球と月が生み出す重力
  • 核分裂反応
  • 地球内部のエネルギー
  • 化学結合に蓄えられたエネルギー 

 

 

教授はこう言います。

 

 

ほとんどのエネルギーは「太陽だよ！」と「太陽がなくなったら一瞬だよ！！」と。

 

 

また、米国エネルギー省はエネルギー資源を以下のように定義しています。

石油、天然ガス、石炭の3つの主要化石燃料は、2017年の米国の一次エネルギー生産量の約77.6％を占めました。

  • クリーンエネルギー（太陽、風、水から）
  • 化石（石炭、石油、天然ガス）
  • 電力（化石、原子力、風力、太陽光などの一次エネルギー源の変換によって生成される二次エネルギー源）
  • エネルギー貯蔵（電池、旧揚水発電）
  • 水素＆燃料電池

 

2. 現在、どうなっている？

米国エネルギー情報局によると、5つの主要な主要エネルギー消費部門があります。 2017年の一次エネルギー総消費量に占める割合は次のとおりです。
電力 - 38.1％
交通機関 - 28.8％
工業用 - 22.4％
住宅 - 6.2％
コマーシャル - 4.5％


エネルギー消費の増加以来、地球の温度は相対的に上昇しており、これは地球温暖化と呼ばれています。この問題を解決するために、多くの国が温室効果ガスを削減しようとしています。 1992年に国連気候変動枠組条約（UNFCCC）が制定されました。1997年の京都議定書および2015年のパリ協定は、政府間交渉委員会によって採択されました。パリ協定の中心的な目的は、今世紀の気温上昇を工業化前のレベルを2℃下回る温度まで維持することによって、気候変動の脅威に対する世界的な対応を強化し、気温の上昇をさらに1.5℃まで抑える努力を追求することです。 。さらに、この合意は、気候変動の影響に対処するための国々の能力を高め、資金の流れを低GHG排出量および気候変動に敏感な経路と一致させることを目的としています。

unfccc.int

 

3. 何が問題なの？

エネルギーの問題は、それが最終的には地球上の物質に依存しているということです。私たちが今日使用しているエネルギーのほとんどは化石燃料（貯蔵された太陽エネルギー）から来ています。それはそれらが人間の時間スケールで再生不可能であるという点で不利です。地球が非常に寒くなるので、太陽エネルギーが停止した場合私たちは生きていけない。そのため、できる限りエネルギーを蓄え、効率的に使用する必要があります。予測可能な変化のためには、供給量を常に調整する必要があります。エネルギー貯蔵は、このバランスをとる行為において重要な役割を果たし、より柔軟で信頼性の高いグリッドシステムを構築するのに役立ちます。また、限られた化石燃料から再生可能エネルギーに移動する必要があります。カナダの再生可能エネルギーの割合は2015年時点で63.8％ですが、米国と日本は2015年にはまだ15％未満です。土地が問題なのかな。。なんなのかな。

 

教授は言います。

 

化石燃料はほぼタダなんだ！！再生可能エネルギーは超高いんだ！！だからみんなわかってても使えない。

 

主な温室効果ガスを削減するために、世界はエネルギー貯蔵技術に注目しています。風力や太陽光などの一部の再生可能エネルギー技術は出力が可変であるため、貯蔵技術はこれらの供給源からの電力供給を平準化し、発電の供給が需要に確実に一致するようにする大きな可能性を秘めています。エネルギー貯蔵技術としては、蓄熱、圧縮空気、水素、揚水発電、フライホイール、電池など、さまざまな種類があります。しかしながら、これらの技術はこれらがゆっくり商品化される可能性が高いという事実のために問題を有する。エネルギー貯蔵は高価であり、そして現在のところ費用効果的であることは困難である。福島の被災地であった日本であっても、技術の質と経済性のためにこれらの技術を採用するのは容易ではありません。その上、市内の巨大なソーラーファームの提案された再生可能エネルギーサイトの近くの居住者はその建設を防ぐために最後の努力をする傾向があります。したがって、経済成長とこの技術の再利用性の両方を確立することは、現在の問題です。

www.theguardian.com

 

そして教授は言います。

 

この技術を開発すること、化石燃料の費用対効果に勝るとも劣らない再生貯蓄技術の開発が21世紀の課題だ！！

 

4.　まとめ

結論として、現在主に使用されているエネルギー資源は世界で限られています。第一歩として、私達は貯蔵の技術を使用してそれらを貯え、有効に使用する必要がある。しかし、今日では根本的に、化石燃料から再生可能エネルギーへの転換が重要になっています。各国はパリ協定のようなエネルギー戦略を採用していますが、今日の消費の増加にはそれだけでは不十分となる可能性が高い。費用対効果が高く、新しい技術を導入することを市民に理解させることは、私たちの将来にとって重要な要素となるでしょう。したがって、エネルギーに関する短期戦略と長期戦略を同時に実施する必要があります。

 

そして、教授は言います。

 

家に太陽光発電のソーラーパネルがあるんだけどさ、雨降ったり、天気悪いと全然だめ！

でも天気がいいととっても調子がいいんだ！その好不調も含めてチャレンジを楽しんでるよ！

 

と。
 

以上、復習でした！

 

Masa

 

Innovation strategies ②IOT（Internet of Things）

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1. How does it work, what does it do?


The definition of IoT is the things that connect physical places and things in the world to the Internet such as smartphone and smartwatch. It is often called the wearables in our lives. These things are always computing through the Internet, which arrowed us to monitoring, checking, manipulating things in a remote. Ubiquitous computing is the concept to calculate at any time and anywhere by using the Internet, which is developed by Mark D. Weiser who was a chief scientist at Xerox PARC in the United States in 1988.

 

2. What is the problem that technology addresses?


This technology solves the time-efficiency problem. Before developed this technology, he/she had to use the machine to connect with others, which is called M2M (Machine to Machine). Although it is generated from the machine, IOT is centered on the Internet. This technology expected to two effects. One is to save our security increase the quality of life because of the using up-to-date data, and the other is to solve the social problem by using new data that he/she could have never measured.

 

3. What is the current state of business and or consumer adoption of the technology?


Currently, this technology was applied from the primary industry to secondary and tertiary industries, which means a lot of industries utilized this technology. Smartwatch, refrigerator, and Echo as IoT are getting popular with our lives since these technologies are time-efficiency and cost-efficiency. Furthermore, this technology is applying to backpack or Luggage industries, which is developed as IoT for IoT by using a solar panel.

 

4. What are some of the challenges and barriers to the adoption of technology and how might those challenges be addressed?

 

We are facing some barriers to applying this technology. First is about "Security and Privacy". Second is "Technical problems" that means it causes the difficult to understand and utilize the big data more, and Third is "Algorithmic Problems" that means that we have to advance algorithms in the network because of the amount of large and big data. Security and Privacy is the main problem of IoT since there have been some problems that have already become apparent such as "Sony Cyberattack" in 2014 and the data leak of 87 million people on Facebook in 2018. Furthermore, Everything attached this technology might be hacked. Therefore, GDPR (General Data Protection Regulation) is trying to protect EU Citizen's data from 2016, California has the law called the California Consumer Privacy Act and has recently decided to act SB-327 that is the act to protect personal data more.

 

5. What are the social benefits and risks associated with the technology?


This technology benefits our society in terms of increasing our the quality of lives which means that we can measure the data and develop. For example, we could measure my health conditions more apparently by using this technology. It will make our lives healthier. According to the investigation by WHO, Global average life expectancy increased by 5.5 years between 2000 and 2016. Furthermore, we could avoid the accident such as the car accident and kidnapping because of this technology. Advanced driver-assistance systems（ADAS）would be one of the examples. However, as I mentioned above, this technology will cause cyber-attack, information leak, and falsification. Furthermore, society would risk become unstable since the data and knowledge could gather into not the government but Technology company. In other words, Technology companies could get the power to change our society such as Russian interference in the 2016 United States elections.

 

1.IOTとは？


IoTの定義は、スマートフォンやスマートウォッチなど、世界の物理的な場所や物をインターネットに接続するものです。それは私たちの生活の中でしばしばウェアラブルと呼ばれています。これらのことは常にインターネットを介してコンピューティングされているため、リモートでの監視、確認、操作が可能になりました。ユビキタスコンピューティングは、1988年に米国のXerox PARCのチーフサイエンティストだったMark D. Weiserによって開発されたインターネットを使用して、いつでもどこでも計算を行うという概念です。

 

2.この技術はどんな問題を解決するか？


この技術は時間効率の問題を解決する。この技術を開発する前に、私たちはM2M（Machine to Machine）と呼ばれる他の人と接続するために機械を使用しなければなりませんでした。M2Mは機械(PCなど)を中心に置きますが、IOTはインターネットを中心としています。この技術は2つの効果を期待していました。 1つは最新のデータを使用することによって私たちの安全を担保し、生活の質を向上させることです。もう1つは、過去測定できなかった新しいデータ（例えば、テスラなどが行っている車の事故原因やUberが行う車の交通量など）を使用して社会問題を解決することです。

 

3.この技術に関するビジネスや消費者への影響は？


現在、この技術は第一次産業から第二次および第三次産業に適用されており、多くの産業がこの技術を利用しています。 IoTとしてのスマートウォッチ、冷蔵庫、およびエコ発電は、これらのテクノロジーが時間効率とコスト効率の点で人気が高まっています。さらに、この技術は、太陽電池パネルを使用して「IoTのためのIoT」として開発されており、鞄業界にも適用されています。これはマジですごっと思ってしまいました。

www.kickstarter.com

 

 

4.テクノロジーの採用に対する課題と障壁のいくつか、またそれらの課題にどう対処するのか。


私たちはこの技術を適用することに対するいくつかの障害に直面しています。まず「セキュリティとプライバシー」についてです。 2つ目は「技術的な問題」で、ビッグデータの理解と利用が困難になります。3つ目は「アルゴリズム上の問題」です。これは、大量のビッグデータのためにネットワーク内でアルゴリズムを進めなければならないことを意味します。 2014年の「Sony Cyber​​attack」や2018年のFacebookでの8700万人のデータ漏洩など、すでに明らかになっているいくつかの問題があるため、セキュリティとプライバシーがIoTの主な問題です。さらに、この技術に付随するものはすべてハッキングされる。そのため、GDPR（General Data Protection Regulation）は、2016年からEU市民のデータを保護しようとしています。カリフォルニア州はCalifornia Consumer Privacy Actと呼ばれる法律を持ち、最近個人データをより保護する行為であるSB-327を行動することにしました。

 

5.社会的利益とリスクは何ですか？


この技術は、私たちの生活の質を向上させるという点で私たちの社会に利益をもたらします。つまり、私たちはデータを測定し開発することができます。例えば、私たちはこの技術を使うことによって私の健康状態をもっと明らかに測定することができます。それは私たちの生活をより健康にするでしょう。 WHOの調査によると、世界平均寿命は2000年から2016年の間に5.5年増加しています（当然、技術がすべての要素ではないです）。さらに、この技術のおかげで自動車事故や誘拐などの事故を回避することができた（自動運転が現実的になりつつあるのも、この技術とAIの噛み合わせ技です）。高度運転支援システム（ADAS）はその一例です。ただし、前述したように、このテクノロジはサイバー攻撃、情報漏洩、および改ざんの原因となります。さらに、データや知識が政府ではなくテクノロジー企業に集まる可能性があるため、社会が不安定になるリスクがあります。言い換えれば、GAFAなど大量のデータを保持するテック企業は、私たちの社会を変える力を得ることができます（2016年の米国選挙などは一例ですね）

 

以上、学びの復習でした！

 

<参照元>

 

Masa

 

 

Innovation Technology ①

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この授業は、本当に充実した授業です。一番と言ってもいいくらい。

毎回毎回テーマを変えて、全く知らない事を学んでいます。

何と言っても教授がすごい。どうやら全米で10番に入る投資家？資産家だとか。

facultybio.haas.berkeley.edu

そして、学生を巻き込んでいくのが本当にうまい。意見を聞きながら、ジョークを交えながら、全員が参加できるような空気作りをしていきます。

 

少しお休みしてしまったのできちんと振り返っていこうと思います。

 

 

1. イノベーションとは何か

イノベーションというと、とにかく「技術革新」というテクノロジーやメカニック系のワードが思いつきますが、「イノベーションにおいても大きく3つの分類があるんだよ」ということを教えてくれます。

 

  • Business Model Innovation
  • Process Innovation
  • Product Innovation

 

Business Model は、UberやAirbnbのように既存のビジネスの仕組みを根本から変えてしまうようなもので、プロセスイノベーションは一般的に効率化を促進するもの、プロダクトイノベーションは商品の改良を指すもの。

 

模倣性の難易度がそれぞれ異なるため、ビジネスの賞味期限がタイプによって異なってくると言う違いがあります。

 

  • Business Model Innovation → Industry
  • Process Innovation    → Culture
  • Product Innovation → Product

 

2. 価値の種類

 

さらに、商品やサービスの価値というものも大きく3種類あると言われており、

 

  • Nice to have （あったら嬉しい）
  • Must-Have （なくてはいけない）
  • Shadow Cost（必要不可欠）

 

この3階層があります。そしてこの価値というものは次第に変わっていくものとも言われており、例えば現代の必要不可欠品である”スマートフォン”、"Google"は私たちの生活や暮らしに必要不可欠な価値を持っています。

 

そして、例えばスマートフォンという領域においてもAppleやSamsungがどの領域に位置付けられるのかを考えていくのです。結果的に3（イノベーションタイプ）×3（バリュータイプ）の整理をしながら、自分たちがどんなイノベーションを起こせば成功できるのかを考えていきます。

 

3. ゲストスピーカー from Hitachi.Ltd

 

そして先日の授業ではケーススタディということでHitachiのMu-Chipについて、責任者の井村さんを招き、授業内でプレゼン質疑応答をしました。

 

井村さんが展開していたMu-Chipは、その技術の革新性はさる事ながらどのようにマネタイズしていくか、競合の追随をかわしていくか、日本の伝統的な保守的カルチャーを壊していくかということを話していただきました。

 

  1. Go out and take notice of the customer's voice（外に出て顧客に会う）
  2. Take initiative for all decision（組織の中で主導権を持つ）
  3. The authority for Human Resources（人事権を持つ）
  4. Be crazy, don't follow the existing rules（イカれる）

 

たくさんの経験を話して頂きましたが、要約するとこんな感じでしょうか。付随して考えると、当時は2001年。アメリカであの9.11があった年で、各国がセキュリティに関する問題意識を強く持っていたということもあり、"Timing"というものもこのMu-Chipの成功要因にあったんだ、と語ってくれました。この"Timing"というものは、企業するときの成功要因の最重要ファクターとして別の授業でも話をしていました。

 

 

ただ、これも週の半分は海外でパートナー探しをしていたという井村さんの”顧客の声を直接聞く”スタンスがあってのことだと思います。

 

 

残念ながら日本のことが授業全般で出てくることは本当に希少で、井村さんが来てくれたことや世界で優秀とされる学生が一生懸命耳を傾けている様子を見て誇らしく感じたひと時でした。

 

 

4. IoT & Ubiquitous Computing

 

Internet of the thingsは昨今非常に有名なキーワードですね。多くのIoTが商業化されています。FitbitやApple WatchなどのWearebleなどが私たちにとっては身近ですが、BtoBの世界ではもっと前から実用化されています。簡単に言えば、インターネットを通じて場所や物をつなげるというコンセプト。以前はM2Mという機械から機械というつながりが当たり前だったのですが、データ処理スピードやシリコンの軽量化に伴いIoTが実現したという流れです。

 

一方、Ubiquitous Computingは、あまり聞きなれない言葉ですが、1988年XeroxのMark D. Weiserによって提唱された考え方で、IoTのコンセプトともなる物です。簡単に言えば、「どこでも、いつでも、インターネットを通じてデータがやりとりされ、即時に集計計算される」というもの。

 

この技術によって私たちは、

  1. 追跡
  2. 状況把握
  3. 意思決定（コミュニケーション）

が取れるようになったと言われています。

そして、今後の課題も明確で、

  1. セキュリティ
  2. ビックデータに対する意思決定の複雑化
  3. ビックデータを処理するアルゴリズム

と言われています。なんとなく、あぁだからビックデータビックデータ、IoTIoTなんて叫んでいるのかということを学ぶことのできた授業でした。

 

5. Silicon Valley does not imply "Technology Innovation" but "Business Model Innovation".

 

前回の授業でIssacsが言っていたことで最も印象に残っているのは、「シリコンバレーは技術革新の街じゃないよ。ビジネスイノベーションの街なんだよ」ということです。

 

従って、技術の研究開発に重きを当てるのではなく、ビジネスの革新強いては人々の生活を変えていく、そんなことに価値を置いている街ということでした。

 

Masa

Entrepreneurship①

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こちらも一つの目玉授業であるEntrepreneurshipについて。

 

1. 起業に関する9つの誤解 

  1. Assuming "I know what the customer wants"（自分は顧客を知っていると思い込む事）
  2. The "I know what features to build" flaw（私はどんな特徴を構築すべきかを知っていると思う事）
  3. Focus on Launch Date（リリース日に焦点を当てる事）
  4. Emphasis on Execution Instead of Hypotheses, Testing, Learning, and Iteration（仮説、テスト、学習、反復ではなく実行に焦点を当てる事）
  5. Traditional Business Plans Presume No Trial and No Errors（試行錯誤もエラーも想定しない伝統的なビジネスプラン）
  6. Confusing Traditional Job Titles with What a Startup Needs to Accomplish（スタートアップでの役職を従来のそれと同じだと思う事）
  7. Sales and Marketing Execute to a Plan（セールスとマーケティングを計画に対して行う事）
  8. Presumption of Success Leads to Premature Scaling（成功への計画がスケーリング／早期の事業拡大につながる）
  9. Management by Crisis Leads to a Death Spiral（危機管理がデスロードを導く）

 

それぞれ、起業家がやってはいけない事、言い換えれば無視しなくてはいけない事が書かれています。”会社”という単位の中では、どのように事業を作っていくべきなのかが非常に重要ですが、それは”計画通りに行っているかどうか”が結局のところものさしになってしまいます。当然ながら資本がなければできない事ではありますので、自分たちのプランを作りながらどこまで耐えていけるのか、を念頭に入れながら考えなくてはいけない。その意味では、1-6は自分の意識次第でコントロールできる部分ですね。

 

2.スタートアップで事業を創造していく中で、最も大事な一つの事

 

スタートアップとしての事業を成功させる上で、最も大事な事はなんでしょうか。

 

資金

人材

情報

商品

ブランド

戦略

 

 

思いつくものはたくさんありますね。

最も大事なものは、

 

 

 

「顧客」

 

 

でした。兎にも角にも、どんなお客さんがいるのか、お客さんは何をしているのか（Job）、その中で何を求めているのか（Gain）、何を痛みと感じているのか（Pain）、これを最重要ファクターとして考えよう、という事が大事。言われれば当たり前ですが、例えばミルクシェイクを販売する状況に立たされた時、私たちはお客さんが何をしている人で、なぜミルクシェイクを買ったのか、行動を見ながら考察できているでしょうか。

 

 

 

自分自身が商品開発をした際には、このプロセスが大きく抜けており、トレンドとマーケットデータと自らのリソース先行で動いていたなと思います。実際にお客さんの行動を知らないから、実際にお客さんの行動を見ていないから、もしかしたらそのプロセスがきちんとなされていたらもっともっといい商品開発ができたんではないか、と感じます。この点は、情報が新しければ新しいほど生きる事。

 

 

 

上記を踏まえながら、

 

 

  • 何を売ろうとしているのか
  • 誰が競合になりうるのか
  • 市場規模はどのくらいなのか

 

 

を次に考える事が起業家としてやるべき事。とのこと。

 

 

3. アイデアを形にする前に大事な4つのこと（Idea Evaluation）

 

そして、アイデアのプロトタイプができたら精査のプロセスに移ります。様々なチェック項目がありますが、その中でも重要な4つ。

 

  • Market Type
  • Competition
  • Revenue Model/Profitability
  • Pricing Models

 

既存市場、新規市場、既存市場の新たなセグメント、追随（コピー）市場。それぞれ優先順位が異なってきます。競合は顧客の観察を通じて、3つの考察を行う。

・TAM（Total）

・SAM

・TM

などなど。

 

 

今はこんな事を考えながら、できるのかな〜ともやもやしています。

 

  • チームとしての生産性と個人の幸福感を最大限に高める人事システム

  • 人事同士が知識と経験の情報交換を行うオンラインサロン

  • 人事のプロフェッショナル知識をサステナブルに育んでいく仕組み

  • 外国人の受け入れを促進、維持する仕組み

  • 外国人と日本人がスポーツで繋がる仕組み

  • 外国人が日本のことについて情報収集し助け合う仕組み

  • 部活を離れた普通の社会人が、部活のコーチになる仕組み

 

 

例えば、上記の中でも「人事」にフォーカスをするのであれば、人事が仕事を終えた後または仕事を離れた時にに何をしたいと思い、何を実際にしているのか、を考える事が重要であり。外国人で日本で働く人を支援したいのであれば、彼ら彼女たちが何をしていて、何をして欲しくて、何を痛みに感じているのか。

 

 

学校の環境は、よく超過労働が話題になされていますが、スポーツという点において何かできるんじゃないかな。社会人の副業として、部活の支援をしながら社会人は健康促進や人に教える事で学びを得たり、学校の先生は単純に労働時間を減らし、先生として子供に向き合う時間や家族に向き合う時間、また自分の人生に向き合う時間を増やす事ができたら、お互いがハッピーになるんじゃないかと思ったり。規制や規則がきちんとあるので、どんな形だったらそんな夢みたいな事が実現できるんだろうか、、、

この授業が終わるまでにいくつか形にできたらいいなぁ。

 

 

Masa

 

 

 

 

 

Decision Making②

03_Decision Making

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前回のブログでは、「合理的な意思決定」の定義や、「認知プロセス」の仕組みなどについて書きました。

 

今回は、「12個のCommon Biases（一般的偏見）」について触れてみようと思います。

 

 

 

1. 非合理的意思決定を招く12個のCommon Biasesとは

  1. Ease of recall（連想のやすさ）
  2. Retrievability individuals（情報収集のしやすさ）
  3. Insensitivity to base rates（事前確率に対する無意識）
  4. Insensitivity to sample size（分母の大きさに対する無意識）
  5. Misconceptions of chance（偶然に対する誤解）
  6. Regression to the mean（平均値への回帰）
  7. The conjunction fallacy（接続詞がもたらす誤解）
  8. The confirmation Heuristic（発見的学習）
  9. Anchoring（到達点や目標点）
  10. Conjunctive and disjunctive events（連続的また断絶的な出来事）
  11. Hindsight and the curse of knowledge（後知恵と呪いの知恵）
  12. Overconfidence（自信過剰）

 

 

 

2. 私たちの頭は非合理な判断をするようにできている

上記の12個を踏まえながら、実際の生活で起こりうる事を考えたときに、例えば「2008年、世界全体を見たときに以下のリスト上で死者を生んだ原因をランキング付けしてください」と言う質問があったとします。

 

 

  • 戦争やデモ活動
  • 栄養失調
  • 気管、気管支、および肺のがん
  • 肺気腫を含む慢性閉塞性肺疾患
  • 肺炎を含む呼吸器感染症

 

 

 

どうでしょうか？「戦争」をまず第一に考えるのではないでしょうか。正解は、「肺炎を含む呼吸器感染症」が最多で350万人程度、戦争は約18.2万人、栄養失調は約42万人という結果になっています。これを「Ease of Recall（連想のしやすさ）」がもたらす偏見というのです。また、仮に飛行機事故があった場合、多くの人がその事故の影響を受けて飛行機をキャンセルするということもあります。これは、「飛行機は危ない」という連想をさせるからであり、実際には飛行機よりも車に乗る方が危険だとしても人は車を選ぶのです。

 

 

また、自分の身近なものを選択しやすいという「Retrievability individuals（情報収集のしやすさ）」は、統計的に間違っていたとしても高い効率性が意思決定を促しているというものです。人の採用をする際に、不特定多数の母集団にゼロからアプローチするよりも、自分の知っている友人や知人の方が採用しやすいということも一つの先入観になる可能性があると言うことを示してます。

 

 

さらに、私たち日本人にとっては身近な地震災害ですが、地震が起きた後に災害道具が売れるということがあります。確率論でいうと、大きな地震が起きたときでも起きていないときでも地震の発生率は同じですが、「きっとまた大きな地震が来るのではないか」というバイアスが発生し、災害道具を買い揃えるという行動が生まれるそうです。

 

 

さて、第2問目です。

  • 45万円が20%の確率で当たる宝くじと、30万円が25%の確率で当たる宝くじのどちらを買いますか？

 

 

判断の基準は、45万円、30万円という絶対額に対する評価と確率の20%、25%の発生率に対する評価、さらに45*0.2=9万、30*0.25=7.5万円という期待値に対する評価の仕方がありますが、「最も合理的」という考え方は期待値に対する評価をもとにすることだそうです。でもそれも20万がどうしても欲しい、となればあえて非合理な選択するけどな、、、と思う反面もありました。

 

 

それいがいにもたくさんしつもんがあったの私個人が例題を受けながら回答をした結果は、教科書の想定しているバイアスと違った回答をしているときもあり、一方でまんまと偏見にやられているときまり、「知った上で合理的な意思決定を心掛けていくこと」はビジネスの世界では、大事だといことなんでしょう。そして、まだまだ奥が深いです。この領域！ 

 

 

Masa

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Decision Making①

03_Decision Making

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ソフト系授業で非常に楽しそうなテーマである「Decision Making」。

どうやったら合理的（理のかなった）な意思決定ができるのか？というのがこの授業のテーマです。

 

 

 

1. What is Rational Decision-Making Process（合理的な意思決定とは？） 

  1. Define the problem
  2. Identify the criteria
  3. Weigh the criteria
  4. Generate alternatives
  5. Rate each alternative on each criterion
  6. Compute the optimal decision

 

最近のデザイン思考の考え方からしても、プロセスは一般的ですが、問題をどう定義するか（どんな問題を解くか）が非常に難しくセンスが求められるところだなと思いました。

 

2. What is Cognitive Function（人が"認知"する仕組みとは？）  

  • System1(typically fast, automatic, effortless, implicit, emotional)
  • System2(slower, conscious, effortful, explicit, logical)

人の認知プロセスは大きく２つあり、感情的なものとロジカルなものがあるという事を、人は意外と知らないですね。

 

 3. Decision Making might be bounded in two ways（２つの心理的背景）

  • Present Concerns > Future Concerns
  • Self-interest < Other outcomes

ここの部分はとても納得。

人は将来の関心ごとよりも現在の関心ごとを優先させ、

人は自分の事よりも他人の結果を気にする。

絶対評価よりも相対評価というものを優先してしまうという心理ですね。

 

 4. Common Sense（共通の価値観） 

  • Unlike knowledge, common sense is overwhelmingly practical
  • It is adaptive only to the extent that two people share a sufficiently similar social and cultural experience
  • It is often contradictory beliefs

 

日本語にすると難しいですが、「共通の感覚」というものが、私たちの意思決定に大きく関わっているという事を言及しています。例えば日本で言えば、「電車は列に並んで、早く並んでいる人から乗るもの」とかですね。但し、この「共通の感覚」は、同じ社会的・文化的状況に立った人にしか通用するもの、と言う点も確かにそうだよなと感じました。

 

 5. Decision Aids（意思決定を助けるもの）

  • Habit（癖）
  • Social norms（社会的規範）
  • Social Influence（社会的影響）
  • Heuristics（体験的学習）
  • Constraints（強制的環境）

 

そして、ではどんな意思決定を助けるものがあるか、ということですが、習慣的なもの、社会的規範、社会的影響、体験学習、強制などが意思決定に影響をもたらす因子要素として語られました。

 

確かに、自分たちの意思決定は、自分で決めているようで決めておらず、合理的な意思決定をせずに様々な外的要因から影響を受け意思決定している気がします。

 

  • 仮にどこでも働けるとしたら、どんな会社で働くか？
  • 仮にどこでも行けるとしたら、どこへ行くか？
  • 仮になんでも買えるとしたら、何を買うか？

 

そんな質問に対して「合理的な意思決定」をどのようにするか。

 

「合理的な意思決定はポイントじゃなくて、意思決定の後の行動が大事でしょ」という考え方も勿論ありますし、衝動的に意思決定する事によって満足する事もあるよな〜なんてもやもやしながら、の授業でした。

 

旅行どこに行く？

・・

・・

・・

・・

Who knows

でしょう。

 

Masa

 

 

 

 

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