2024.5.13  日本経済新聞の記事「あすへの話題：弁護士と経営」から

リーガルマインドと企業経営の共通性

コラムの著者 貝沼 由久氏（ミネベアミツミ会長CEO）は、経営者であると同時に日本と米国ニューヨーク州の弁護士でもある。ただ実務経験は経営者として遠ざかって長いのでペーパードライバーのようだとか語っている。司法試験や弁護士の経験が経営者としては無関係だとは言えず、むしろ多くの共通性があると言う。

○論理的かつ実務的な方法論がある程度確立している点で共通

貝沼氏が言うには、司法試験や弁護士の経験は言うまでもなくビジネスの至る所で法律問題が複雑に絡み合っていることで、法律の知識で直接的に役立つ。また、弁護士という職業を経験したからこそ、契約交渉などでは気合が入るという。もっと良いことは法律の「総論」と「各論」の考え方で、リーガルマインドを持って法律を解釈、適応するのと同様に、経営戦略と執行事項を体系的に捉えることができたことだという。

もちろん、法曹界や留学先のロー・スクールで培った人脈は非常に役立っている。一方、このような直接的な効用やメリットだけでなく、弁護士と製造業、ものづくりとは、いずれも論理的かつ実務的な方法論がある程度確立している点で共通であると貝沼氏は示唆してる。原価低減や生産性改善などは、契約の論点を１つ１つ潰していく弁護士のマインドセットと通じるものがある。

企業経営では、ベンチ・マーキングなど優れた他社の事例から学ぶことが多い。まるで司法試験の過去問に学んでいるようであるという。日本でも弁護士が増えてきたという。法曹界で実力を発揮することはもちろん、各産業界に役立てることも貝沼氏は期待している。👩‍⚖️🧑‍⚖️🎓🏙️📃🏙️💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.12  日本経済新聞の記事「科学は幸せを招くか：社会制度と両輪回せ、サイエンスNextViews」から

科学と社会制度の両輪をうまく回す施策が必要

コラムの著者 草塩 拓郎氏（サイエンスエディター）は、文部科学省の科学技術・学術政策研究所が今年2月に公表したアンケート調査を受けて、科学技術の進歩と経済成長や健康の増進などとの関係について一定の評価がでたことを述べている。

○科学技術とウェルビーイングの関係を直接調査

コラムの著者は、同調査を担当した渡辺英一郎総括上席研究官に調査の特徴と結果について聞いている。同調査は、科学技術とウェルビーイングの関係を直接調べた調査は世界でも珍しいという。21〜25年度の第6期科学技術・イノベーション基本計画がウェルビーイングの実現を掲げたことを契機に調査が進んだ。

調査は2023年12月にインターネットによって15〜69歳の男女6600人を対象に実施し、健康や経済など22分野で科学技術の進歩がウェルビーイング（心身の健康と幸福）につながるかどうかを尋ねている。配点は、「そう思わない」を1点、「そう思う」を4点など4段階とした。得点が高いとウェルビーイングが高いことになる。

• 評価が高かった項目：健康状態（65%）や経済成長（63%）、身の回りの安全、生活の面白さ。（）内は回答が3点以上の割合。
• 評価が比較的低い項目：社会正義、マイノリティーの包摂、ジェンダー平等（いずれも35〜36%）
• 評価が最も低い項目：家計と資産、雇用環境と賃金（43%程度）、ICT化やAIの進歩がいずれの項目の改善につながっていないと見られている

このような結果から科学技術の推進に加えて、望ましい社会のあり方の議論や社会制度の改善に注力すべきとも読み取れる。

回答者の属性から評価の関係を見ると興味深い。育児や人間関係など自身の関心が深い分野で科学技術を高く評価する傾向があることも分かった。同様にSNSをよく利用する人は、科学技術が交友関係を豊かにすると答えがちであったという。

渡辺研究官は今回の評価を受けてさらに質問項目や調査方法を洗練させ、調査の精度を上げたいと考えている。一人一人が多様な幸せを実花できる社会にむけ、科学技術が果たす役割と限界を見極めることが大事だと草塩氏は示唆している。👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.5.7  日本経済新聞の記事「「あすへの話題：夫婦別姓」から

別姓を希望する人には適応

コラムの著者 烏飼 玖美子氏（立教大学名誉教授）によれば、夫婦に同姓を義務付ける制度が「ビジネスを阻害している」と経済界が動き始めたという。旧姓併記では済まされない経済損失について語っている。

○家父長制の遺物か

烏飼氏によると、選択的夫婦別姓制度を誤解なき説明は、別姓にすることを「強制」ではなく、希望する人には認めるという制度である。烏飼氏はその導入を早く導入してほしいという。

烏飼氏自身も「同姓の強要」で苦労したという。つまり、

• 銀行口座：戸籍名が原則。
• 健康保険：夫が「世帯主」で家父長制の遺物？
• 大学：通称で旧姓
• パスポート、研究業績：カッコ入りで旧姓が認められる
• 航空券：戸籍名

というのは何とか対応できても、緊急連絡をしかも海外、英国で使う際に、宿泊先のホテルで「トリガイという宿泊者はいない」と言われたから大変。連絡に相当の時間がかかった。英国のヒースロー空港で苗字が問題となり、係官に「日本では夫婦別姓が認められていない」と言うと、「それは不便でしょう」と同情されたという。

国際的にも韓国は夫婦別姓であり、スペインなどは両親どころか祖先の苗字をいくつか並べる。

企業でも「旧姓併記」だけでは女性管理職が増えて扱いが特別扱いではなくなってきた。男女を問わず自分自身が望む苗字で生きていく社会が本来ではないかと、鳥飼氏は示唆している。👩👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇬🇧🇰🇷

2024.5.4  日本経済新聞の記事「社説：米巨大ITはAI市場を育む投資を競え」から

大手の競争が健全な市場を発展させる

2024年1〜3月期の米大手IT企業の決算が出揃った。社説の著者によれば主力のiPhoneが不振で減収減益であったAppleを除き、MSやアルファベット、アマゾンなどが前年同期比で2桁の増収を確保したという。巨大IT企業がお互いに競うことで市場に健全な発展が期待できる。社説の著者は各社の動きを示している。

○勃興期にある市場が一部の企業に支配されることを避けるように各国の当局は監視の目を強めよ

社説の著者によれば、各社が好調なのは、生成AIの普及を受けて、膨大なデータの処理に使われるクラウドコンピューティング事業が成長を促したという。各社はインフラ投資や技術開発を急いでおり競争が激しくなっている。

生成AIはインターネットやスマートフォンと同様に社会や経済に大きな影響を与えるイノベーションである。そこでの競争は勃興期の市場に健全な発展を加速させる。

• アルファベット：1〜3月期に100億ドル規模の設備投資を行なった。生成AIの開発や運用に不可欠なデーターセンターの増強を進める。参加のGoogleは文字から動画を生成する生成AIを発表。
• アマゾン：生成AIの開発を進めているスタートアップに40億ドルを投資。有望企業の囲い込むを目論む。
• MS：ネット接続が限定的なスマートフォンでも使える新型の生成AIを開発。
• メタ：オープンソースで生成AIの普及を広げる

これまではMSが出資するオープンAIのサービスが業界を先導してきた。上記のようなイノベーションや競争は、多様なAIが登場することになり、選択肢を広げ、さまざまな企業が自社のサービスや製品に活用しやすくなる。今欧州や米国で独占禁止法当局から批判を浴びているスマートフォンのAppleとGoogleの2の前を避けないと、健全性を保つことが難しくなるという。🎨📲💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.2 日本経済新聞の記事「Deep Insight：AIのウィンブルドン現象」から

相転移現象である「エマージェント・アビリティーズ（能力創発）」で能力予測

コラムの著者 中山 淳史氏（日本経済新聞社コメンテーター）がGAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。

○日本はGAFAMに真っ向からではなく特化型LLMで勝負

中山氏のコラムではまず生成AIを含むAIがすぐにでもシンギュラリティ（技術的特異点）を超える、つまり人間の能力を超えるのではないかという。それは爆発的な勢いで生成AIが拡大しGAFAMが大型投資を表明することで裏付けられそうである。

AI時代にもテニス業界に由来する「ウォンブルドン現象」が起こり得るという。つまり、門戸を外部に開いたことで海外勢が席巻を招いてしまう可能性をいう。米国勢が巨額投資をする楽観論の背景には、AIの機械学習における「スケーリング則」と呼ばれる経験則がある。それは学習の計算量、データの量、AIの性能・規模を示すパラメータの3つが大きくなればなるほど、AIを動かすLLMはより正確な回答を示すとされてる。面白いことに、理由はわからないが、「エマージェント・アビリティーズ（能力創発）」と呼ばれる相転移が、例えば計算量でいえば10の22乗から24乗で起こり、推論能力が飛躍的に向上すると言われている。さらに、この論議を拡張すれば、いつAIがどの程度進歩するかが予測できるとされる。だからこそ、GAFAMやオープンAIは巨額な投資を行って、真っ先に追従不可能なところに到達してしまおうと考えている。

日本企業や研究機関はそのGAFAMらの競争に真っ向から対応するのは得策ではないと中山氏は指摘している。そこで、企業ユースを念頭に置いた特化型LLMで収益モデルを立てるべきだという。だが、「産業データ」の難しいところがある。このデータは企業にとって価値の源泉であり、内部データであって外部には後悔しない。どんな優秀なLLMでも限られた限定的なデータでは結果は良いものとは言えない。

中山氏は、GAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸