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人工知能が変える日本のビジネススタイル:Sales Tech Conference2017からの提言(前編)

         

[イベントレポート]

Sales Tech Conference 2017
人工知能が変える日本のビジネススタイルSales Tech Conference2017からの提言Ⅰ…本記事
人工知能が変える日本のビジネススタイル-Sales Tech Conference 2017 からの提言Ⅱ

IoTの世界では、あらゆるモノがインターネットを通じてつながり、ビッグデータを人工知能・AIで制御する時代が目前に迫っている。膨大なデータから想像を超えた価値を創出する社会インフラが構築される時、従来のビジネススタイルも大きく変化する。

あらゆる業種が新たなパラダイムへの模索を進める中で、人間と直接対峙する営業業務の“新しいカタチ”を求めて2017年9月に株式会社WEIC主催で「Sales Tech Conference 2017」が開催された。

ビジネスとテクノロジーへの深い見識を持つ2人の登壇者の提言から、日本のビジネススタイルを劇的に変えるAIの可能性を検証してみたい。

日本2.9%:米国129%の成長率ギャップが示すもの

ITやテクノロジーの急速な進化は、この20年間でビジネスの環境を大きく変えてきました。でも、我々日本人は、その進化をビジネスの生産性拡大へと結びつけることができていたのでしょうか

基調講演に登壇した慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 特別招聘教授 夏野剛氏の衝撃的な問いかけで「Sales Tech Conference 2017」は幕を開けた。

この20年間、3つのIT革命が、ビジネスの環境を大きく変えてきた。

Windows95や98の登場により、オフィスではPCが1人1台提供されるようになり、Excelなどの業務アプリケーションが電卓や紙の書類を消滅させる「効率革命」が進行した。

また、ビジネスのフロントラインはインターネットへと拡大し、Googleによる「検索革命」が、個人の情報収集能力を格段に向上。さらに、FacebookやTwitterによる「ソーシャル革命」が個人や組織の情報発信能力を飛躍的に拡大させ、人種・世代・ライフスタイルの壁を超えた交流の場を創出している。

これだけリソースの効率性が向上すれば、ビジネスの生産性拡大へと結びつくはずであるが、日米間の過去20年間のGDP(国内総生産)の推移には大きなギャップが存在する。

1996年から2016年までのGDP成長率は、米国が名目値で129%、実質値で58%も成長しているのに対し、日本のGDP成長率は僅か2.9%に留まる。少子高齢化による人口減少分を割り引いても、この差は著しい。

このギャップを、夏野氏は次のように分析する。

「3つのIT革命は、組織と個人のパワーバランスに大きな変化をもたらしました。米国の企業はそれを理解し、個人の能力を最大限に発揮させる仕組みを企業や社会のシステムに組み入れて、ビジネスの生産性を高めてきました。一方、日本の企業は『年功序列の縦型社会』や『多くの中間管理職が存在する分断された組織構造』、『利害調整型の経営手法』をなんら変えずに、テクノロジーの導入を続けてきたのです。その結果は、日米のGDP成長率の差に如実に現れています」

個人の能力が最大化するAI時代に向けて

夏野氏の警告は、さらに続く。

これからの20年間は、これまでの20年を凌駕する劇的な変化が『第4のIT革命』により起こります。超人的なデータ処理能力を持つAIが人間の社会にどんなインパクトをもたらすのかを理解しないまま臨めば、日本は決定的に成長から取り残されてしまいます」

IoTセンサーを通じて膨大な量のビッグデータがリアルタイムに集積され、これまで人間が行っていたデータのインプット・アウトプットが、AIに委ねられる時代、これまで予測・分析・検証不可能とされた事象がすべて解析され、次元を超えた演算処理能力により今まで不可能とされた新たなテクノロジーが実現される。

「あと30年もしたら、数値化された情報をリアルタイムに人の脳に直接伝える仕組みが完成されます。情報が誰にでも一律に伝わる環境は、これまでの『効率革命』『検索革命』『ソーシャル革命』を押し上げて個人の能力を最大化します。従来の組織や社会の構造をまったく無意味なものへと変えてしまうのです。それは、データが人間の行動の最適化を支える『電脳化社会』の成立さえ予感させるものとなるでしょう」(夏野氏)

「第4のIT革命」は、ビジネスの構造にも未曾有のインパクトを与える。

数値化される指標の管理・分析・判断はすべてAIに委ねられ、企業の生産性は、多様化する個人の能力を引き出し、創出価値を高めることに力点が置かれる。

リーダーの役割も大きく変化し、平均値しか引き出せない局所調整型の判断から、自社のリソースを最大化する全体最適型の判断が求められるようになる。

特に、少子高齢化で収縮する国内市場を抱える日本の企業の場合、AIテクノロジーを使いこなして新しい付加価値を創出できなければ、多様化するグローバル市場から弾き飛ばされることになる。

基調講演の最後に夏野氏は、AIテクノロジーを活用したビジネススタイルの変革について、次のように呼びかけた。

“Creation(創造)”と“Imagination(想像)”。AIでは決して創出できない2つの価値をイノベーションの源としてください。いつの時代もテクノロジーは、人とともに進化を続けてきたのですから

「第4のIT革命」をリードするAIテクノロジー

続く「Session1」に登壇した株式会社ABEJA 代表取締役社長 CEO兼CTO の岡田 陽介氏が、夏野氏の提言をテクノロジーの面から裏付けていく。

「蒸気機関の発明と機械工業化がもたらした『第1次産業革命』、電力が推進する大量生産がもたらした『第2次産業革命』、そしてコンピューターによる生産の自動化がもたらした『第3次産業革命』、人間はこれまでテクノロジーの進化と着実に同期しながら、ビジネスの生産性を拡大してきました。たとえば営業のビジネススタイルにおいても、蒸気機関の発明により遠方への移動が可能になり、電話の発明で訪問しなくてもお客様へのコンタクトが成立し、今ではインターネットやメール、SNSを駆使して自在な営業を展開しています」

そして現在、IoT・ビッグデータ・人工知能が三位一体となった「第4次産業革命」が進行している。

あらゆるものがインターネットにつながる時代、クラウド上に送出されるデータの量は膨大なものとなっている。2017年現在、世界中に存在するIoTデバイスの数は数百億にも達し、2020年にはクラウド上を流通するデータ量はこれまで蓄積したデータ量の10倍規模の44ZB(1GB = 1,000,000,000 Byte :1ZB = 1,000,000,000,000,000,000,000 Byte)になることが予測されている。

これだけの大量のデータを人間が処理することはできない。ここに、日々蓄積されるデータに直接アルゴリズム(計算方法)を適用して次元を超えたスピードで演算処理するAI・人工知能が必要な理由が生まれてくる。

ビジネススタイルの変革を促すAI革命

「旧来の人工知能技術は、人間がロジックで仮説を立て1つ1つ判断情報をインプットしていたため、エラー率が高く、ビジネスに使うことは不可能だと考えられていました。しかし、人工知能の技術的ブレイクスルーにより、『第4次産業革命』が成立することがほぼ確定的になったのです」

人間や動物の脳神経回路をモデルとしたDeep Learningという人工知能の一手法により、人工知能は人間を凌駕する「画像認識」能力を手に入れ、コンテンツを「自動生成」する能力さえ発揮しはじめている。

「クラウド上に蓄積されるデータは、バーチャルな数値の集積にしか過ぎません。しかし、我々が存在するフィールドはリアルな空間ですから、データに対して直接アルゴリズムを適用して新たな知見に変換していくための仕組みが必要になります」

Deep LearningをベースとしたAIプラットフォーム・テクノロジーは、実世界・デジタル世界に存在するあらゆるデータをAPIで簡単に取得し、セキュアに蓄積。集まった大量データを活用して学習し、そのモデルを実行することで、得られた結果を実世界にフィードバックする。

「Session1」の最後に、岡田氏は、ビッグデータがリアルとバーチャルを融合する時代の可能性を呼びかけた。

「AI技術の爆発的な進化により、人間が狩猟社会から農耕社会、工業社会、情報社会を経て、人とデータと融合された新たな社会“Society 5.0”を実現することがほぼ確実視されています」

人間とテクノロジーが融合して新たな進化を共創する時代は、もうそこまでやってきている。

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