2025.2.26  日本経済新聞の記事「＜読むヒント＞昭和100年に何を学ぶか（政治・経済編）」から

興亡史に再生のヒント

コラムの著者 玉利 伸吾氏(日本経済新聞社 元編集委員)が「昭和」が始まってやがて100年の節目で、国の行方を考察している。昭和は、グローバル化が進む20世紀であり、世界恐慌、第2次世界大戦の敗戦、高度経済成長、バブル経済の崩壊などの激動を受けて日本の国際的な位置も変わったという。

○内閣官房に「昭和100年関連施策推進室」を設置

玉利氏によると、この推進室は、1926年12月改元から100年となる2026年に「記念式典」などの施策を行うために設置したという。

昭和は、戦争へ突き進んだ戦前と敗戦から再起した戦後に区切られる。1920年生まれの作家、安岡章太郎氏も「昭和を考えると、やはりその中心を”戦争”におかざるを得ない。そして、”戦後”もまた戦争の延長だと思う」と自伝的回想「僕の昭和史」で昭和63年までの歴史を振り返っている。

世界の強国に対抗できる国を目指す「富国強兵」のための仕組みが政治の機能不全を招いた。軍事が優先となった結果、「史上空前の大敗北」に行き着いてしまった。昭和20年（1945年）の敗戦時、国土は焦土となり、経済も荒廃を極めた。国民は食糧難と超インフレーションに苦しみ、精神的にも深い傷を負った。

この惨状から繁栄が芽生えていく。連合国軍の占領下、民主主義で国の制度を変え、激変した国際情勢などを背景に、日本は経済活動を急速に回復させる。1950年代半ばから1970年初頭までは年率70％という驚異的な成長を続け、「経済大国」に変貌する。

猪木武徳氏（大阪大学名誉教授・経済学者）は著書「経済成長の果実」で次のように述べているという：

「高い貯蓄率とその貯蓄を次々と新しい技術を体化した投資へまわすことによって産業の生産性を高め、国際競争に勝ち抜くことのできる経済的な体力を整えていった」

と分析している。

だが、昭和が終わる1980年代末には、政治・経済の仕組みが制度疲労を起こす。高度経済成長を引っ張った「追いつき型経済」では、世界の変動に対応できなくなっていった。つまり、他国に先駆けて「最先端中の最先端を行く製品を作ること」ができなくなってしまった。

世界は情勢を変え、混迷を深めている昨今である。日本が低迷を脱し、再生を目指すには、政治・経済の仕組みの見直しが欠かせない。玉利氏は、そのヒントが激動の時代「昭和」にあると信じている。🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2025.2.24  日本経済新聞の記事「＜経営の視点＞『理屈』と『常識』備えたAI」から

2025年中に最先端AIはネット上の公開データを学習し尽くす

コラムの著者 小柳 建彦氏(日本経済新聞社 編集委員)が指摘しているのはChatGPTの登場から2年余りで大きく変化をしようとしているAI技術の進化である。つまり現状の生成AIがネット上の公開データを学習し尽くすという調査もでていることから、規模を拡大すればAIの性能が上がる「スケーリング則」がやがて飽和状態となるという。代わって注目されているのが「リーズニング（論理思考）」モデルと呼ばれるAIで、人間の指示や質問に応じて論理的に順序立てて結論や成果物を仕上げるものである。つまり、この機能とウェブ検索を合わせた調査エージェントがGoogleの独壇場だった検索サービスを上回り、同社のビジネスモデルも変わらざるを得ないという。

○事業モデルの適応迫る

小柳氏によると、言語生成AIに「データの壁」が迫っているという。米シンクタンクのエポックAIと学者らの2024年6月の推定によれば、ネット上の公開文字データの総量は半角文字で1200兆字で、最先端の生成AIの学習量は80兆〜120兆字で日々増加している。しかし、エポックAIが推定する最も早いシナリオであると、2025年中には最先端AIはネット上の全公開文字データを学習し尽くし、学習量を増やすことができないという。つまり、これまでの学習量を増やせばAIの性能が向上するという「スケーリング則」が成り立たなくなる。

そこで、AIの研究開発関係では、「リーズニング（論理思考）」モデルと呼ばれるAIに移行している。このモデルでのAIは、人間の指示や質問に応じて論理的に順序立てて結論や成果物を仕上げ、その途中では、最適なプロセスで考えているか自問自答して点検する。人間が試行錯誤しながら「思考」し、問題の解を見つける様によく似ている。

論理思考に自動ウェブ検索機能をつけたのが調査エージェントである。米オープンAI、Google、xAIも調査エージェントを公開し始めた。長らくキーワード検索で独壇場だったGoogleも調査エージェントの登場で主役の座を失いそうで、同社のビジネスモデルも変えざるを得なくなると、小柳氏は推察している。

さらに、生物が目や皮膚などの感覚器で得ている非文字データをAIに学習させて、物理的実世界の成り立ちをモデル化する、「世界モデル」構築の動きが加速していくことになろう。🛜🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇺🇸🇨🇳

2025.2.24  日本経済新聞の記事「核心：ロボタクシーが都心を走る」から

意外な心配事は自動運転技術が外来に頼り切りになること

コラムの著者 西條 都夫氏(日本経済新聞社 上級論説委員)は、タクシー大手、日本交通の取締役で配車アプリGOの会長を務める川鍋一郎氏にインタビューし、無人タクシーの実現性について考察している。

○新規技術が受容されるには、技術、経済性、社会性の克服が必要

西條氏によれば、日本交通は米アルファベット傘下のウェイモと組んで自動運転車両を25台導入し、東京都内7区で近く実証実験を行うのだという。川鍋氏によれば3年後には何とか無人タクシーに乗れるようにしたいという。

なぜ無人運転をタクシー会社が導入するのか。まずは、足元のタクシー不足の緩和につながる。さらに人件費がほとんどをしめるコストを抑えることもできる。だが、大きな課題は安全性の向上であるという。例えば2024年にタクシーの絡む死亡事故は46件発生。この中で酔っ払いなどの道路で寝る、路上横臥が3割を占める。一方、レーザーなどを搭載した自動運転車では、夜目の利く千里眼で川鍋氏によれば検出によって痛ましい路上横臥事故などは激変するという。海外保険会社の調査では有人運転よりも無人運転の方が事故率も低いとも言われている。

とはいえ、自動運転が普及するには3つの障壁があると西條氏は指摘している：

• 技術の壁：緊急自動車への対応や信号のない交差点での動作などまだまだ改善の余地がある。
• 経済性の壁：自動運転の開発と展開には巨額の投資が必要である。さらに車両コストも「1台1億円」と呼ばれ、遠隔監視の経費も大きい。
• 社会的受容性の壁：どこまで自動運転が普及し、普通のこととして受け入れられるか課題である。

さらに、川鍋氏の心配は、車両が国産開発ではなく、外国製である点、外来の技術に頼ることへのリスクもあると感じている。🚕🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2025.2.23  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞種から作るイチゴの可能性」から

挑戦の継続が革新生む

コラムの著者 鹿児島 昌樹氏(日本経済新聞社編集委員)は、大半のイチゴ栽培とは異なり、種から育成する「種子繁殖型」を研究開発し、生産現場の高齢化や人手不足、作付面積の減少を解決しようと動き出した、共同開発の事例を紹介している。

○「挑戦の継続」「人集め」「目標の設定」が研究開発の要諦

鹿児島氏によると、各県のブランド品種がひしめくイチゴ市場で、「うた乃」という新品種が本格的に登場したという。これまでのライバルの栽培法とは違う、革新的な「種子繁殖型」の本格的な登場だという。

これまでの「栄養繁殖型」とは何が違うのか。これまでは、親株から伸びたツル（ランナー）の先にできる子苗を増やして育てるものである。親株のクローン栽培で、親と同じ味や色彩の実がなる。大半のイチゴは、「栄養繁殖型」である。

「栄養繁殖型」の長所は、品種の開発が容易である。交配を重ねて味や色、形、収量など優れた特性を持つタイプができたら、それを親株にしてランナーの先にできる子苗を増殖させる。だが、短所として、親株が病気や害虫に蝕まれるとランナーも子苗も影響を受けてしまう。したがって栽培者や農家は細心の注意を払って1年中親株を管理する必要がある。

一方、「うた乃」をはじめとする種子繁殖型は種から育てる。親株の病気などが種に伝染するリスクが少なく、たくさん採れる種で苗を量産でき、親株の管理は不要である。この「うた乃」は三重県農業研究所が研究開発した。「育苗の期間と労力を大幅に削減できる」と同研究所の小堀純奈主査研究員が説明している。一方、「種子繁殖型」にも短所がある。特性が優れたタイプができても種で受け継がせることが難しいのでランナーを利用する。

「うた乃」の研究開発は2009年に始まった共同研究が起点であるという。三重県農業研究所は、種子繁殖型で先行していた千葉県や香川県、農業・食品産業技術総合研究機構と協力し、遺伝子型を揃えたイチゴを交配して種子繁殖型イチゴ「よつぼし」を作り出した。よつぼしは、スーパーマーケットや観光農園、ガーデニング店などに販路を広げた。計画を牽引した三重農業研究所の元研究者である森利樹氏に研究開発で心掛けたことを尋ねると、「挑戦の継続」「人集め」「目標の設定」を掲げたという。可能性を考えて挑み続け、さまざまな専門家を巻き込んで知恵を持ち寄り、ぶれずに目標達成を目指す。どんな研究開発にも当てはまる要諦である。🍓🏠🏢🔥🌳🎓💡♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2025.2.20  日本経済新聞の記事「私見卓見：社員の本来の能力を発揮させよ」から

意思決定リテラシーと衆知錬成の弱さが日本企業の停滞を生む

コラムの著者 籠屋 邦夫氏（デシジョンマインド社代表）の主張は、日本の多くの企業が停滞感に陥っている要因は、意思決定リテラシーと知恵を結集し練り上げる「衆知錬成」の弱さにあるとしている点だ。そのために社員の本来持つ能力・意欲・創造性が発揮できていないという。これらを解決すれば、籠屋氏は日本企業は活性化すると提唱している。

◯「突っ込みファシリテーター」を会議で指名

籠屋氏によれば、意思決定リテラシーの弱さには2種類があるという：

• 願望表明を意思決定と勘違い：
  
  • 例えば、新任事業部長にありがちな「売上高2倍、利益を3倍にすると意思決定した」という宣言。目標達成の具体策は部下に丸投げして尻を叩くだけという事例である。これは意思決定とは意味が違うという。意思決定とは、いかに経営資源を配分し、行動するかに対する強いコミットメントであって、願望表明では意思決定したことにはならない。
• 選択肢とシナリオの混同：
  • 自ら選び実行できる選択肢と、コントロールできない不確実性がどう転ぶかのシナリオを混同してしまうと、経営戦略の策定で願望する目標の「辻褄合わせ」に陥ってしまう。

意思決定の定義と選択肢とシナリオを区別し、社内で理解を徹底して理解浸透させねば、意思決定リテラシーを強化できないという。

さらに籠屋氏は衆知錬成の弱さの要因について触れている。多くの企業で未だにあるトップや上司のモラル・ハラスメントやパワー・ハラスメント的な発言や意味不明・無責任なコメントであっても、担当者は後難を恐れて質問も反論もない。このような忖度が部下も上司も本来持っている能力、見識の発揮を妨げている。

籠屋氏は衆知錬成のために、会議で「突っ込みファシリテーター」を指名することを勧めている。会議での発言に対して突っ込む役割を設けることだという。いずれにせよ、衆知錬成の環境を企業内に生むことは、具体的な事業アイデアや社員の心の声が引き出され、建設的な議論に進むであろうと籠屋氏は見ている。👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵