2023.9.7  日経産業新聞の記事「WAVE：LLMで変わるデータ戦略」から

プロンプト（LLMへの指示文）が参照データとして活用できるデータが必要

コラムの著者 辻中 仁士氏（ナウキャストCEO）は、話題のLLM（大規模言語モデル）が企業のデータ戦略に与える影響で3つの方向性を示している。

○LLMに対応したデータ戦略で差がつく企業の競争力

　辻中氏が示す3つの方向性とは、以下の通りである：

1. 非構造化データのデータ蓄積と統合管理：これまでマーケティングなどでデータを利活用する際に購買データなど構造化データが対象であった。さらにこれらをどう統合管理するかが課題であった。テキストファイルや画像ファイルのような非構造化データを扱うには専門的な画像処理・自然言語処理といった開発コストのかかることで見送られてきた。LLMによってこうした処理にかかる時間が大きく削減でき、社内の議事録やFAQなどのテキストファイルを蓄積・管理できればLLMとの連携で、業務上のコンテクストが分かった上で様々なアプリケーションが開発できる。
2. 少量データの業務活用：これまでデータ活用は「ビッグデータ」と呼ばれたように量の大きさが重要であった。時系列予測や傾向分析など、少量データでは意味のある予測や分析ができなかった。しかし、LLMは前提として大量データの学習（コンテキスト内学習）が事前に行われている。LLMに与えるデータが少量であってもコンテキスト内学習で十分な応答が得られる。
3. 個別のユーザー・顧客の行動分析：これまでよりも飛躍的分析が容易になる。解像度もセグメントではなく個人レベルまで上げることができる。人間の認知能力や社内リソースの制限で、個別のユーザー・顧客を分析することよりもセグメントでの集計や分析よっていた。LLMには原理的に認知能力や社内リソースの制限がない。個別のユーザのデータさえ与えれば個々の行動を深く分析してくれる。

ここまででわかるように、企業のこれまでのデータ戦略を大きく変えねば、競争力に差が出ると、辻中氏は語っている。💲💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍

2023.9.5  日経産業新聞の記事「眼光紙背：日本経済、31年前の転機」から

バブル崩壊後停滞期が長引いた原因

コラムの著者によれば、日本経済がバブル崩壊後停滞期が長引いた原因が31年前の3つの転機にあると述べている。さて、その転機とは？

○日本で起こったことが海外でも

コラムの著者が歴史を振り返って31年前、1992年1月1日、日本では地価税が施行されたという。バブル崩壊後の経済による株式や不動産などの下落を抑えるため、地価抑制が地価税導入の目的であった。

だが同年8月、日経平均は急落。不動産ではなく株式の不良債権を処理するために当時の宮沢喜一首相は大手金融機関への公的融資を検討した。しかし、経済界からの猛反発で実現しなかった。

この年6月、書名も流行語となった「複合不況」（宮崎義一著）がベストセラーとなった。90年台の初頭で日本経済は従来とは異なる不況に陥っていると指摘し、不良債権処理と金融再編を進めるべきだと述べていた。しかし、この主張が実行に移されたのは21世紀に入ってからであった。

「もしも」になるが、

• もし、地価税が実施されなかったら
• もし、大手金融機関に公的資金が導入されていたら
• もし、政治家や政策担当者が「複合不況」の警告に耳を傾けていれば

この日本経済の停滞期は大きく変わっていたとコラムの著者は指摘している。同じ危機が海外で起こりつつある。この警鐘を各国の指導者に伝えられるか。🎞️🤖🚗📈📉🔍✏️📖💡💡👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🌏💡🔎🇯🇵

2023.9.5  日経産業新聞の記事「新風シリコンバレー：ピッチコンテストの罠」から

ピッチの重視によって起業家教育＝プレゼンテーションのやり方教育といった誤った方向性をもたらした

シリコンバレーのベンチャー投資というと、日本の「マネーの虎」のように10分程度の短時間のピッチコンテストで投資がどんどん決まるようなイメージがある。コラムの著者 フィル・ウィックハム氏(SOZOベンチャーズ創業者)によると確かに米国でも似たようなテレビ番組があるが、実際のシリコンバレーでは大体短時間で投資判断ができることも稀有で、ピッチコンテストだけで投資判断をすることはないという。

◯10分程度のミーティングでいきなり結論を出すことと同様

　ウィックハム氏によれば、初対面の投資判断を行うような「イベント的ピッチコンテスト」がスタートアップとの接点として最適とは言えない。VCの実際の投資プロセスは、素晴らしい取り組みをしているスタートアップの起業家の考えを時間をかけて聞いたり、そのスタートアップのエコシステムを理解するために、既存の投資家やその顧客に対象としているスタートアップの考え方を聞く方が意義がある。どうも、ピッチコンテストの重視が、起業家教育＝プレゼンテーションのやり方教育という誤った方向性を作り出したと思われるという。大体において起業家とVCとの間には圧倒的な業界知見の格差があり、かつレファレンスを含めた調査など事前作業をしないと議論にもならない。現代の複雑化するビジネスで突然10分程度のプレゼンテーションを聞いても、発表のうまさや準備以外には判断できないというのが本音である。このような格差を埋めるために時間をかけて選考や教育をして投資判断をする、大きなリソースとコストがかかる活動を続けねばならない。だから、「マネーの虎」的な投資判断は、ショーであって実際ではない。実際のビジネスでたった10分のミーティングでいきなり結論を出すようなことは誰も行わないだろう。💃🥻👚👔💬👩👦💵📶📈💻💡🏢🏠📖🎓⚡️🌏🌏💡🔎🇺🇸🇯🇵

2023.9.4 日経産業新聞の記事「Smart Times：聞きたくない真実」から

とにかく徹底的に正直になること

コラムの著者 スティーブン・ブライスタイン氏（レランサ社長）が多くの課題を抱える日本企業のリーダーになったばかりの人から「この企業を立て直すためにやるべきことのトップ3を挙げてみてくれ」と質問され、「一番やらねばいけないことは徹底して正直であること」とお応じたという。

○企業再生のエキスパートは言いづらい真実を躊躇なく語る

ブライスタイン氏がこう語るわけは、多くの企業再生で成功したトップは、外向きの顔とは別に、言いづらいような真実を躊躇なく告げ、その内容に聴く耳を持たない人にも警告するという。相手の上下関係に関係なく、成功に導くための真実を聴く耳をもって聴き、それを実行に移すのだという。つまり、成功するための真実に傾聴しない人は決して実行するのに役立たなからだという。プロジェクトの大きさに関係なくリーダーシップを発揮する際に必ず正直になって聴くことが重要だと示唆している。

確かに不都合な真実を示すことは、好ましくない事態が多く発生することになるが、結果的に致命的なところまではいかず、やがてその問題点を乗り越え、真の成長につながっていくとブライスタイン氏は語っている。👩‍🎓👨‍🎓💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2023.9.4  日経産業新聞の記事「眼光紙背：ターミネーターが問うAIの謎」から

開発者もわからない生成AIの厄介な思考回路

ジェームス・キャメロン監督のSF映画「ターミネーター」は未来から来た殺人ロボットが時代の曲折になる事件に関わるウェイトレスを追跡、さらに未来から来た怪しげな男が追跡をかわして命かながらの逃走劇が始まる。コラムの著者よれば、2024年で公開から40年になっている。

○AIが社会に与える影響を議論しなければならない

コラムの著者がこの映画を取り上げるのは世界観がいまのインターネットやAI、ロボットの時代を予見している点である。映画では、高度に発達したネットワークによって突然、機械が意思を持ち、人間を攻撃対象とみなした世界観である。

映画の公開当時はインターネットなど身の回りに存在しなかったが、1997年には爆発的にインターネットが進化した。作中の架空の巨大衛星インターネット企業、スカイネットは現代のIoTそのものであった。意思を持ったロボットはAIに他ならない。

今の所唯一、映画と異なるのはAIが人類を敵とみなすという設定である。ただ、課題なのは、そのAIも生成AIなどで使われている思考回路が開発者自身にも分かっていないという事実である。AIやロボットが社会と関わることについて映画以上に関心を持たねばならない。我々の未来が、映画の未来にある人類にとって残酷な未来であることを避けるために。🎞️🤖🚗📈📉🔍✏️📖💡💡👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🌏💡🔎🇯🇵🇺🇸