2023.12.15 日経産業新聞の記事「Smart Times：芸能界と企業のマネジャー」から

企業のマネジャーはチームの潜在力を引き出す仕事が主に

コラムの著者 柴田 励司氏（インディゴブルー会長）は、TopCoat著「芸能マネジャーが自分の半生をつぶやいてみたら」を紹介し、一般のビジネスパーソンの管理職に有用だと進めている。同じマネジャーだが芸能界と一般企業では異なるが、学ぶべき点があるという。

○チーム全体が全力を出せる環境をつくる

柴田氏によれば、同著書はジャニーズ問題で揺れる芸能界で職業としてマネジャーを志す人を対象にしているが、AI時代の一般企業のマネジャーにも有用なポイントがあるという。

タレントのマネジャーというと「付き人」のイメージがあるが、見習い期間を除いて、実はそうではない。タレント（才能のある人）の潜在力を開花させるために戦略を練り、営業活動を行い、かつタレントの動機づけを行う。時には伸び悩むタレントの稽古や相談相手にもなるという。売れっ子タレントの影には必ず優れたマネジャーがいるという。

一般企業のマネジャーは管理職と言われるようにチームの最も仕事ができるエースがマネジャーになることが多い。役職も上位で、権限があり、指示命令する。特定の個人にフォーカスする芸能マネジャーとは違うが、AI時代のマネジメントを考える場合に参考になるという。

今後は働く環境でAIと協働することも常識となることから、今はマネジャー誰もが未経験の領域となる。これまでの「俺について来い」といった方針では、自分の限界がAIも含めたチームの限界となってしまう。メンバーは経験不足で能力も低い場合もあり集団をマネジメントする従来の方法では立ち行かなくなる。さらに外部パートナーや専門家、副業者なども含めた多様なチームも想定されることから、メンバー全員が全力が出せる環境をつくることがマネジャーの主たる仕事となる。メンバーとの対話、コーチング、個々の成長支援のための機会の準備などメンバーのモチベーションアップにも努めねばならない。

企業側も努力もある。日揮ホールディングスにように（１）ビジネス目標を達成する（２）人材育成（３）プロジェクト管理を担う3部長制度を採用するとしている。管理職の負担軽減とのことだが多様性のあるチームを作るための工夫と、柴田氏は見ている。💇‍♀️🖼️💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

 2023.12.15  日経産業新聞の記事「TechnoSalon：東大の新組織の期待」から

従来にない研究方法を選択したことを評価

コラムの著者 山﨑 弘郎氏（東京大学名誉教授）は、東京大学の学内広報でデジタルオブザーバトリ研究推進機構の発足とそれに連携して日立製作所が協力するといった話題を知り、今後の研究成果、社会への働きかけに期待している。

○異なる専門家集団と視野の広い企業の議論の場が有用

過去は変えられないが、未来は見通しがあれば変えられ、楽しい。オブザーバトリとは、文字通り観測所である。そこには日々観測データが収集され、そこから意義あるデータを見出し、特に将来起こることを予測し、予見することは専門家集団が必要となる。　

山﨑教授によれば、東京大学の新組織の課題は、このデータを観測しリスクが大きくても、日本の国力、産業力が落ちないようにできないかという課題であるという。そこで、膨大なデータを有し、異なる専門領域を持つ大学の研究者と視野の広い企業人などが議論し、新しい見解や気付きでのアイデアを出し合って、役立つ行動をとることにある。

多様な専門家を抱える組織として大学は有用で、そこに産業関連の研究者が加わると、データから多くのことがわかってくる。産業上必要な資源の世界的な課題や気候変動による農作物や水産資源の変化などがわかり、食糧や経済のリスク管理に役立つ。データを集めるだけでなく、次のアクションを探ることもこのオブザーバトリの重要な役割だという。このようにこれまでにない研究方法を選択することも示したことは大変喜ばしいと山﨑教授は、期待している。🔭🎓🔍✏️📖💡💡👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🇯🇵

2023.12.12  日経産業新聞の記事「眼光紙背：ホンダ・三菱重工、幻の提携？」から

型式証明（TC)取得の明暗

コラムの著者に自身の著作を読んだという若者から連絡を受けた。卒業研究の題材に国産航空機を選び、面白い仮説を立てて、コラムの著者は感心したという。さて、その仮説とは？

○フィクションではあるが見事な発想

その仮説は、「もし三菱重工業がホンダと提携していたら国産旅客機の開発を成功させられたか」というもの。確かに同じ航空機といっても超小型のビジネス機であるホンダジェットと、三菱のリージョナル機では大きさも大きく違い、単純比較などできない。しかも、三菱重工業は100年の伝統を持つ空の名門である。全く門外漢であったホンダに教えを乞うという発想は皆無であろう。

だが、両者に共通する課題は航空機のTC取得である。ホンダは10年近くかけて米当局からTCを取得し、ホンダジェットの商用運航を実現した。一方、三菱重工業はこれに失敗した。

このような共通課題と大きな違いをここでは一旦忘れて、この仮説を考えてみると実に興味深いとコラムの著者は感心している。

歴史は覆せないが、タイミング的にホンダがTCを取得した2015年に三菱重工業は初飛行を終えて、これからTC取得の作業を本格化する時期であったという。ここで「先輩」となったホンダに真摯に学んでいれば結果は変わったかもしれない。

連絡をしてきた若者をホンダOBに紹介して、仮説をぶつけてもらった。詳細は不問だが、OBも実に感心していたという。この若者、将来は飛行機に携わりたいとのこと。少し明るい未来が見えた。✈️📉🛒👝👦👧🧑‍🦯👩‍🦯⚡️👚👔🧤💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🌏💡🔎🇯🇵🇺🇸

2023.12.13  日経産業新聞の記事「トレンド語り：社会起業家に再脚光、働くことの意味問う」から

社会起業家の視点は一般の働く人にも大切な視点を与える

コラムの著者 面川真喜子氏（マーケットプランナー）によれば、ビジネスを応用して社会課題の解決に取り組む「社会起業家（ソーシャルアントレプレナー）に注目が集まっているという。その背景と一般社員に与える影響について述べている。

◯ビジネスをしながら社会に貢献する

　面川氏によれば、2010年に発足した社会起業家大学（東京・新宿）の学長（社長）、林浩喜氏のインタビューで、「ビジネスを通じて社会貢献するというモチベーションが世の中を動かし始めている」と語ったという。

注目される背景は、SDGs（持続可能な開発目標）など企業を含めた社会的責任に対する意識の高まりであるという。数年前から社会貢献とビジネスがかなり近づいてきたという。企業などによる投資対象も、リターンに加えて、社会課題の解決も目指す「ソーシャルインパクト投資」が台頭しているという。

ビジネスとは別にこれまでは慈善事業をすることは認識されていたが、一歩進んでビジネスをしながら社会に貢献をすることが当然になりつつあるという。

だが、ビジネスと社会貢献を同時に進めることはかなり難しい。事業を継続するスキルと自分自身の社会に対するミッション（使命）をいかに言語化することかにあると、林学長は語っている。自分らしさを生かしながら、どう社会的使命を果たすか、そのキャリア指針を明確にすることが困難を乗り越える力になるという。まさに働くことの意味がそこに問われている。さらに一般企業で働く人も、この視点が今後問われてくる。🏃🗼🚲💻📳🍂🥻👔💡🚕🥬🥕🍞🐱📶📺🦠😷🍲🍵🏢📶🏢💡⚡️🌏📂🌍🇯🇵

2023.12.12  日経産業新聞の記事「新風シリコンバレー：動き始めたAIファースト」から

日本企業の暗黙知から形式知への転換が優先事項

ChatGPTなどの生成AIが発表され、世界的に利用が進み始めている。コラムの著者 校條 浩氏(米NSVウルフ・キャピタル マネージングパートナー)によれば、最初は業務効率化や改良に広く使われるが、やがて既存事業のプロセスをそのものを置き換えるようなイノベーションが期待されている。一方で、日本企業の暗黙知のままでは国際競争力は低下し、新規のイノベーションが起こりにくいため、校條氏は、AIファーストを暗黙知から形式知であるデータへの転換を優先して日本企業は進めるべきだと説いている。

◯データ化した後AIを活用

　校條氏によれば、これまで日本企業ではAIは仕事を奪うといった漠然とした負のイメージがあったが、ChatGPTなどの生成AIの普及でDXへの大きな圧力が現場に働いていることから、事業をDX（変革）することに本格的に乗り出そうとしている。

しかし、企業経営の原点から見直しがDXの基本で、そのためには日本が世界に誇る組織の暗黙知を形式知に転換しなればならないという。校條氏は以前から「AIファースト」として、形式知であるデータを大量に処理して新しい知の再結合も促すためにAIを使うべきだと主張してきた。

米国シリコンバレーのテック企業は、すでに1998年、スティーブ・ジョブス氏がアップルに復帰した頃から、スタートアップの取り組みの半数はAIファーストのサービスであったという。さらに昨年の生成AIの実用化で弾みがつき、既存業務の改善（how）から新しい業務体型を作ること（what）に進化しているという。欧米企業では経営に関わるあらゆる事項を形式知であるデータ化している。そしてデータを加工、構造化してAIが使えるようにすることが最重要の経営課題となっている。日本企業の周回遅れを取り戻すには、形式知・データ化を優先して進めねばならないだろう。🚌🔍👚👔💬👩👦💵📶📈💻💡🏢🏠📖🎓⚡️🌏🌏💡🔎🇺🇸🇯🇵