2024.1.24  日経産業新聞の記事「Smart Times：M&Aと人材流出」から

被買収企業の文化を取り込み、買収企業の組織刷新に繋げる発想が成功しやすい

コラムの著者 伊藤 伸氏（東京大学特任准教授）によれば、経営戦略の1つに今やM&A（合併・買収）が日本国内でも採用されるところが増えてきたが、買収される企業からの人材流出は切実な課題であるという。M&Aが成立しても優秀な人材が流出したら、効果も薄い。残留した幹部や従業員であっても離職の意思が強めている場合もあり管理リスクとなろう。このようなこともあって現実のM&Aの成功確率は低いという。

○M&Aの3/4は財務と戦略の目標達成に失敗したという米国の分析結果も

M&Aの成功が低い要因を伊藤准教授を分析している。まずM&Aの企業間で社風や制度、行動原理が一般的に異なっていることがある。被買収企業の人材は給与や地位、人間関係の変化を心配する。経営者や経営方針が変われば、将来のキャリアパスは不透明になり、社内での影響力低下を懸念する。情報の不足や遅延はストレスとモチベーションの低下となる。

一方、買収側はシナジー効果を期待して組織の融合を図るが、両社に根付いた文化の融合や知識の共有化は至難の技だという。M&Aは実に成功確率が低い。確かにM&Aを行う理由は多種多様であるが、成功はその如何に関わらず、それぞれの組織問題になっていく。M&Aに長けた投資家は、達観してむしろ両社の融合を求めないという。非買収企業の価値を尊重し、買収する側が変わることが実は成功の鍵になるという。つまり、買収側は放任するのではなく、独立性を認めつつ、ガバナンスを適時行える体制と創意が不可欠であると伊藤准教授は指摘している。🥊🏃‍♀️🖼️💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

 2024.1.22  日経産業新聞の記事「TechnoSalon：グリーン水素の立ち位置」から

フルマラソンの距離(42.195km)で例えると現在のグリーン水素の生産量はわずか15cm

コラムの著者 円山 重直氏（東北大学名誉教授）は、フルマラソンに例えて現在の再生可能エネルギーで生産される「グリーン水素」が話題にはなるが実際は極めて少ない生産量であることを危惧している。

○世界のエネルギーの82％が化石由来　

円山教授によれば、グリーン水素をつかった燃料電池、アンモニアや合成燃料に変換して既存の発電所でも使う研究も進んでいる。しかし、水素の生産の内、グリーン水素の割合を学生も含め専門家に聞いてみると30％という答えが多いが、実際国際エネルギー機関（IEA）の2020年報告では0.04%に過ぎないという。さらに、エネルギー研究所の世界エネルギー統計では、水力を含む再生可能エネルギーによる電力は29%であるが、グリーン水素と呼ばれる自然エネルギー由来の電気分解水素は、全水素の生産量の0.01%に過ぎない。

一方、世界エネルギー統計によれば2022年は石油換算で東京ドーム13,000個分の1次エネルギーを世界が消費した。グリーン水素は石油に換算して東京ドームの0.03個分しか生産されていないという。つまり、世界のエネルギーの82％は化石燃料由来だという。

そこで、化石燃料をグリーン水素に全て置き換える規模感を考察すると、円山教授はこれを試算して、フルマラソンの距離（42.195km）をゴールとした場合、現在のグリーン水素の生産量はわずか15cmに過ぎないという。これでゴールに人類は辿り着けるのか。🔥⛽️🏃🎓🔍✏️📖💡💡👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🇯🇵

2024.1.18  日経産業新聞の記事「WAVE：中国、データ流通と規制」から

中国のデータ流通の増加は公的統計の精度に課題があるため

コラムの著者 辻中 仁士氏（ナウキャストCEO）によれば、オルタナティブデータをはじめとするデータ流通で最も成熟しているのが米国、ついで中国が市場をリードしているという。ただ、中国政府はゼロコロナ政策などで景気が悪化し、処罰・監視の強化で市場も流動的であり、現地の駐在員などの安全確保も要注意だという。

◯2023年に「反スパイ法」が改正されデータの越境移転も要注意

　辻中氏によれば、2010年代以降米国にやや遅れて中国も大手有力情報ベンダー、新興企業が急成長してきたという。ただ、新型コロナウイルス禍がこれに水をさす形になり、さらに中国政府の「個人情報保護法」、「サイバーセキュリティー法」、「データセキュリティー法」という「データ三法」を次々と成立させ、2023年には「反スパイ法」が改正され、国家の安全保障に意味合いが強くなり、処罰と監視の強化がはかられたという。特に中国に駐在している社員などの安全確保という点からも注目されるが、データの越境移転をどう当局が見るかも注意を要するという。2022年12月には中国国家安全省が「反スパイ法」の取り締まりのケースを説明したが、同法の恣意的な運営へについては否定しながらも、中国国内の気象データのような直感的に機微性がわかりにくいデータも取り締まりの対象になるという見方がなされている。

辻中氏はさらに、データ流通の中国での成長には、公表される統計調査などの精度が課題で、GDP１つをとっても全国版と地方版の値に大きな乖離があると長年指摘されている。さらに発表タイミングも予告なく変更延期となる場合も珍しくない。これでは、正確な調査データにはならず、オルタナティブデータを代替とすることになる。ここに、どのようん中国市場の実態を把握するかが課題になり、マーケットインテリジェンスを再考する時期だと、辻中氏は指摘している。📺📱📉📈💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇨🇳

2023.12.25  日経産業新聞の記事「眼光紙背：不親切な自動改札機」から

公益事業を聞かなくなって久しいからか

目の不自由な人が点字ブロックの示す方向に白杖で進んで改札機を通過しょうしているがうまくいかない。コラムの著者が見かけた光景である。改札機には黄色いテープを貼って閉鎖中の札がついていたという。コラムの著者は、声をかけて隣の改札機を案内したという。

○車内放送や駅の構内放送は掛け声だけ？

コラムの著者が調べた広辞苑によると「公益の利益に関係し、公衆の日常生活に不可欠の交通・電話・ガス・電気」などを「公益事業」と呼ぶという。今回の改札機のトラブルでコラムの著者は交通が公益事業という認識が有名無実になっているようで危惧している。

閉鎖した改札機には確かに目が見えれば閉鎖しているとわかる。しかし、そこに点字ブロックの変更もなしに、そのままにしておいての処置には、不親切としか言いようがない。目が不自由な人への配慮が中途半端で、点字ブロックを改修するなり、しなければ音声案内をすれば対応できる話である。そこまでコスト削減なのか。

また、車内放送や駅の構内放送では「お体の不自由なお客様にお声がけ、お手伝いをお願いします」と乗客に向けて繰り返している。鉄道利用者に協力を呼びかける前提は、鉄道会社自身が対応すべきことではないのか。やはり、公益事業という言葉が聞かれなくなって久しいからか、事業者自体も認識がないようだと、コラムの著者は苦言を呈している。🎟️🧑‍🦯🚃📉📈✈️🛫👝👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️👚👔🧤💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🌏💡🔎🇯🇵

2024.1.15  日経産業新聞の記事「Smart Times：AI使った脳トレーニング」から

BCPに対して経営陣が生成AIを使ってトレーニング

コラムの著者 柴田励司氏（インディゴブルー）によれば、新型コロナウイルス禍が一段落はしているが、世界には新しいパンデミック、紛争、戦争などが今も広がっている。そこで、柴田氏は生成AIを使った網羅的にBCPを考えることで、経営課題の多くがより効率的に検討できることを示している。

○AIトレーニング後実践訓練で失敗学で体験

柴田氏によれば、新型コロナウイルスのときもそうであったが、思いも寄らない事態が今後増えるという。例として、北京で発生している「白い肺症候群」と呼ばれる呼吸器疾患や肺炎のクラスターが、米国、フランス、オランダ、デンマークでも確認されているという。

「喉元過ぎれば熱さ忘れる」ではないが、新型コロナウイルス禍での教訓を生かし、ビジネスではBCPを再考すべきだという。そこでBCPの検討に役立つのが、ChatGPTなどの生成AIであるという。一種の脳トレーニングだという。

柴田氏の利用法を紹介しておこう。対象は経営者全員。まず、ファシリテーターが経営陣に尋ねる。「パンデミックにより、緊急事態宣言が発令された時、我が社がとるべきアクションについて挙げよ」。付箋を使って思いつくことをできるだけ書き出し、整理する。つぎに、同じ質問をプロンプトとしてChatに質問を投げる。経営陣の整理とChatGPTの回答を比較し、抜け漏れの確認、優先順位付けを行う。さらに具体的なアクションを話し合い、ChatGPTを活用しながら検討を進めるといったものである。柴田氏によれば1時間程度で完了するという。

パンデミックに限らず、自社の経営課題で毎月生成AIを活用しながらトレーニングを行うというもの。経営会議のメンバーも有事対応力が上がるだけでなく、チームビルディングにも役立つという。

ただ、訓練は訓練で、実際の有事においてはステークホルダーへの対応、方針決め、適切なコミュニケーションといった実践力も必要となる。多くの場合擬似体験でも失敗するが、それを糧に経験することも重要である。自分たちは自分たちで守る手法をここで再考すべきだと、柴田氏は示唆している。💇‍♀️🖼️💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸🇨🇳🇳🇱🇫🇷🇩🇰