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カテゴリー「On」の記事

2018年9月14日 (金)

AIの"A"は何という単語の頭文字なのか

Artificial(人工)だというツッコミはあると思うのですが、本日は最後までお付き合いください。

最近すっかり日本では次のビッグウェーブとしてのAIという単語は定着あるのだが、このAIという単語、何の略なのかはご存知だろうか・・?ほとんどの方は「Artificail Intelligence(人工知能)の略である」と答えると思う。


正解は‥‥その通り、”ほとんど”の場合においてAIのAはArtificialの略と言われている。ただ、ほとんどと書いた通り、例外もある。例えば、日本のAIソフトウェアとしては最もブランド力があると思われるWatsonは、かつてはAugumentated Inteligence(拡張知能)の略でAIであると言っていた。結局この言葉とIBMが進めていたコグニティブ(Cognitive)という言葉は市民権を得ることなく、ほぼ消えてしまったのだけれれども・・。。

当時IBMにいた時の私はこの言葉を聞いた時には「何を独自性を出そうとしてるんだ、素直に普通と同じ言葉を使えばいいのに」と思っていた。以前はe-businessとか、Smarter Planetといったマーケティングワードで世の中の流れを決めるようなことが出来ていたように見えるIBM(これをアジェンダセッティングと言います)だけど、既にAIやクラウドの世界で流れを決定できるほどの力はないのに・・・と。
ところが、今の会社に移って毎日米国の研究者と会話したり、米国での研究のトレンドを勉強するようになると、IBMが提唱していたAugmentationと言う概念は正しかったのではないかと言うようにあらためて感じるようになった。


● 人間の能力を拡張する ●

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AIだけでなく様々な分野で未だに先端を走っていると言われているシリコンバレーで技術の話をすると、よく出てくる言葉が「Augment」だ。例えば、AR(Augmentation Reality)はまさにこの言葉が入っているが、これはリアルな情報と電子情報を重ね合わせることで、人間の視覚や情報処理能力を増強する/拡張するという取り組みをさす。 例えば、人間がパッと見ただけではわからないような複雑な設計をした構造物に対して、データベースに格納された設計情報を付加することで、人間が付加情報と実際の建築物を同時にみることが出来るようになる。これは「視覚」を増強したものだということが出来るだろう。

これだけでなく、ロボットやハードウェアを開発する際にもAugmentationという概念は常に意識されている。日本でもサイバーダイン社などが開発している体につけて人間のサポートを行うようなロボットは開発されているが、人間が装着することにより能力を増強することが出来るようなロボットは「筋力」を増強したものだと言えるだろう。 かように、シリコンバレーで開発されている技術の多くは「人間の能力を高めて、新しいものを生み出そう」という発想がそこかしこにみることが出来る。


一方で日本で技術の話をすると、まずAutomationによる「コスト削減」という話がメインで出てくる。現状で人間が行なっている作業を機械にすると、だいたい何人の労力をロボットがカバーすることが出来るので、だいたい○○円コストを削減することが出来るということである。こういった発想は確かにビジネスにとってはすごく重要だが、これだけでは全体としてビジネスの規模を拡大することは出来ない。いわば、この発想は現在のパイの中で、どれだけ旨味のある部分を取るか・・といった発想に近いのだ。

もちろん米国でもコスト削減のためのAutomationというのは重要なテーマだし、日本のように人口減と労働コスト増大という問題に直面すれば、必ずコスト削減のための技術利用というのはもっと積極的になるだろう。私もAutomationによるコスト削減に意味がないというつもりは毛頭ない。それでも基本的にAutomationというのは「引き算」の発想である。「Automationにより、XX人の仕事を自動化することができるので、YYのコスト削減を測ることが出来ます」というのが、こういったアイデアを検討する際に必ず出てくるビジネスケースというやつである。


● 人間がAIや機会と共存するために ●

日本で多くの企業と話していると、ほぼ必ずといって出てくるのは「人間にしか出来ないことがある」「人間ならではのものを求めている」という単語である。確かにそういうものは今後も相当の期間は消えないだろうし、当面のところは人間のみができること、を、売りにしていくのも一つの戦略だといえる。

一方でそういう主張をする多くの方が「人間にしか出来ないものがある」というバイアスで物事を語っている、もっというと「人間にしか出来ないものがあってほしい」という願望を込めて話しているということもかなり多い。それは時には自社の雇用を守らねばならないという使命感かもしれないし、あるいは機械に自分たちの仕事を奪われてしまうという漠然とした恐怖感かもしれない。具体的に、「何を」「どこまで」「どのようにすれば」機械と人間の仕事を切り分けられるのか・・・ということを考えずに、まず否定の感情から入ってしまい、詳細な分析を行うことが出来ないのだ。


こういった議論をする時に重要なことは、我々人間自体も周囲に存在するテクノロジーによって進化/変化していかという視点を持つことである。例えば、コンピューターが生まれるまで、長い間計算には算盤が必要だったが、今では趣味や教育効果を狙っている以外で算盤を使うことはほとんどないといっていいだろう。あるいは我々の世代にとっては「学ばねばならなかった」タイピングは、1世代下の人間にとっては当たり前の作業となったし、もっと下の世代ではフリック入力が当たり前になってしまって、逆にまたタイピングは「学ばねばならない」ものになった。これを進化と呼ぶかどうかを別として、このようにわずか10年単位で多くの人間が平均的に持つであろうと思われる能力は変化してしまっているのである。


これと同じことはAIがより社会に入ってきた際にも、間違いなく起こる。人間はその裏側のブラックボックスを理解せずとも、慣れとともに納得して利用する生き物なので、今の人間にとって奇異に思えることが、次もずっとそうではないとは言い切れない。
テクノロジーに向かい合う人間や日本企業は、「テクノロジーによって何を実現できるのか?」「それは今の我々の作業(仕事)のどこまでを代替するものなのか」、そして「私たち人間はその変化をどのくらいのスピードで受け入れるのか?」を常に問うべきだと思うのだ。

2018年4月 2日 (月)

イノベーションを少しでも高い確率で起こす方法

私が1月末から勤めているSRI (Stanford Research Institution)は、受託研究開発を主なビジネスとしているのだが、最終的にはお客様と社会のイノベーションを支援するということを目標として掲げている(ビジョンでは、「世界を変えることができるソリューションを生み出す」ことを掲げている)。米系企業というのは、このイノベーションという言葉が大好きで、例えばSRIの前に勤務していたIBMでも、「IBMはクラウドとコグニティブによりお客様のイノベーションを支援する」企業である、といっていた(※1)。

このイノベーションという言葉、日本ではよく技術開発と同義語で使われたり、一方では、技術開発がなくてもイノベーションであるという主張を極端にして「既存の要素を組み合わせて新たな価値を生み出す」のがイノベーションであるという人がいたりと、人それぞれの定義があるようで中々議論が噛み合わない領域だというのが、多くの人が持っている印象ではないだろうか。特に日本においては「カイゼン」の文化が広く浸透しているため、カイゼンとイノベーションは違う/同じだという議論がなされたりする。

イノベーションを研究する学者や学会によっても微妙に定義が異なるので「これが正しいInnovationだ!」という主張をぶつけあうことは宗教論争みたいなものになってしまうためここでは避けるとして、SRIではイノベーションを「新たな顧客価値(==市場価値)を作り出し、市場に送り届けるプロセス」として定義している。ここでいう顧客というのは狭い意味の「製品・サービスを有償で買ってくれる」顧客だけではなく、「自分がしている仕事の成果を利用する人」ぐらいの意味で使っている。なので、いわゆる企業のコストセンターや内部部門にも顧客はいるというように定義している。


● イノベーションを起こすためのフレームワーク ●

先ほど"イノベーションを支援するということを目的としている"と書いたが、ただ闇雲にそういうことを言えば実現するというわけではないし、また、SRIの場合には何かしら特定の製品やサービスを用いて「イノベーションを支援する」というわけではない。むしろSRIは顧客とのプロジェクトを通じて、「顧客の内部でイノベーションを起こすためのきっかけとなる」ことをビジネスとしていると言うほうが適切かもしれない。そのための、フレームワークについて詳細に記述されているのが、本日紹介する「イノベーション 5つの原則」だ。

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本書ではSRIが実践している、SRI内部、および顧客とのプロジェクトにおいてイノベーションを起こすためのフレームワークの詳細が記述されている(※2)。詳細な内容についてを語るには、結局本書と同じだけの分量が必要となってしまうが、簡単にいうとイノベーションを高い確率で起こすためには、以下の5つの要素を考慮し、それぞれの値を引き上げていく必要がある。


確率 = ① ニーズ ✖️② 価値創造 ✖️③ チャンピオン ✖️④  チーム ✖️⑤ 組織化


上記の式を簡単に説明すると、それぞれの要素は以下のような内容となる。


  1. ニーズ:市場や顧客にとって「重要度の高い」ニーズを明らかにする
  2. 価値創造:「重要度」と「満足度」に注目して、打ち手が生み出す価値を試算する
  3. チャンピオン:イノベーションを内部で推進するリーダー(チャンピオン)を見つける
  4. チーム:イノベーションを完遂させるための人材を集め、適切なコミュニケーションルールを設定する
  5. 組織化:イノベーションを支援する組織体制や文化を醸成する


本書ではそれぞれの要素について、より詳細な内容やどのようにして「要素が高まっているか」を判断するための方法論が提示されているのだが、イノベーションを自分のビジネスで起こしたいと考えている人間にとって参考になるのは、前半部分だろう。イノベーションに結びつくようなニーズの見極め方や、価値創造を行うための理論的な枠組みが提示をされている。

● イノベーションは人が引き起こす ●

一方で、後半になるにつれて「人」の要素が増えていき、勉強して学ぶことができる「フレームワーク」的な考え方は少なくなっていく。例えば、上記にあるようにイノベーションを起こすためには、困難な時にも情熱を持って進めることが出来る「チャンピオン」が必要であるとしているのだが、"どのようにチャンピオンを作るのか"というノウハウのようなものは一切提示されない(※3)。

また、チームの部分についてもイノベーションを促進するため(あるいは阻害しないための)のコミュニケーションについての簡単なノウハウは提示されるのだが、日々どのようなコミュニケーションを行うと、どのくらいイノベーションが促進される・・・といった定量的なデータはない。


結局のところ、本書を読んで最終的にわかるのは「イノベーションをある組織(社会)で起こすためには、人が決定的に重要である」ということだ。どのようなレベルの(あるいは大きさの)組織でも構成員は複数おり、また極めて論理的な人間が多い組織であったり、知性が高い組織であったとしても、イノベーションに対応する反応というのは、最初から全ての構成員が諸手をあげて賛成するということはないと言っていいだろう。 だからこそ、そういった人によって発生する摩擦を乗り越えていくためには、人のパワーが何よりも必要になるのだということを、本書は声高ではなくても強く言っている。

本書に紹介されている方法、あるいはSRIが提供するソリューションというのは確かに「イノベーションを少しでも高い確率で起こす方法」であることは間違いがない。一方で、あるレベルまで論理的に物事が積み上げられていったら、最後の部分はその組織に属している「人」の力になる。であるならば、そういった「人」を探し出すこと、そういった「人」が前向きに進んでいけること、あるいはそういった人に火がつく瞬間を生み出すことが出来るような組織や社会こそが、これからのイノベーションの時代を勝ち抜いていくということなのだと思う。


※1・・・ビジネススクールの笑い話として教授が紹介していたのが、『ビジネススクール出身の人間の描く文書から"Innovation"と"Strategic"を除くと分量が1/3になるというのがある』くらい、Innovationというのは「意味はわからないがなんか凄そう」という言葉の典型だったりする。ちなみに、IBMの時には意味のない言葉として他にも"World class"という単語があげられており、マーケティングではそういう単語を使うのをやめよう・・・という運動がなされていたが、全く定着しなかった。

※2・・・こういったフレームワークを紹介する本の場合、記述していることと社内で実践されていることに大きな乖離があるということがしばしばあるのだが、実際に入社して見て驚いたことに、本当にこのフレームワークを活用してSRIでは仕事を行なっている。

※3・・・本書は米国を主な対象として書かれているので、外部から人材を調達することを除外していない。そういう意味においてはチャンピオンを探す自由度というのは日本のほうが難しいかもしれない。一方で、日本の場合、社員が短期的な業績のみを追わなくてもよいということで、じっくり腰を据えて物事を進めていくチャンピオンを探しやすいという可能性もある。

2018年3月12日 (月)

今から人工知能の勉強を始める人向けにお勧めする2冊

転職する前は、日本で最も有名になったAIソフトウェアのマーケティングを担当していたし、振り返ってみれば大学院時代は遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)やニューラル・ネットワークなどの手法を使って研究をしていたので、今ではほとんどコードは書かなくなってしまったとはいえ、AIに関する技術的な基礎というのは一般的な意味ではあるほうだと思う(※1)。

一方で、転職した企業は技術開発を専門に行なっている企業ということで、極端に言うと「AIが絡まない仕事」というのはない。それくらい全ての領域でAIというのは組み込まれてきているし、現状で主に米系クラウドベンダーや日系SIが提供しているような「PCを用いて利用することが前提とされているような」AIというのは、むしろAI利用という観点からは一部でしかないということがわかる。


私が大学院で勉強してた頃はちょうど「直近のAI冬の時代」の終わり頃なので今のようにAIが一般的に盛り上がるというのはもはや隔世の感がある。今では、マーケティングやってる人も製品担当も、とりあえずAIという文言をつけようとしているような状況で、今までとほぼ何も変わっていなくても「AI」と付ければマスコミも取り上げてくれるような状況だ(※2)。ただ、先日も付き合いのある「AIをマーケティングしている人」から、『御社のAIソリューションは日本語が使えるのか?』という謎の問い合わせをもらったように、AIに対する理解という意味では、世の中の一般はまだまだ追いついていない状況だと感じる(※3)。

そういうことで、自分としても2018年の現場までの発展を再度理解しなおすとともに、どのようなステップで話をすればよいかを学ぶために、AIについては基礎から学び直すこととした。今日は、そのはじめとしてまず2冊取り上げたい。
なお、私のポジションは「AIを利用して何かをしたい会社に、研究開発プロジェクトを立ち上げる」というのが現場での役割なので、あまり技術的なことを"自分で"実践することはあまりない(codingをするとかはメインの仕事ではないという感じだし、自分の興味もあまりそこにはない)。


● AI発展の外観と可能性を理解する ●


2015年の出版のため、すでにこの業界ではだいぶ古くなってしまった情報が含まれているが依然として全体を概観するというためには最も役に立つと思われるのが、東京大学の特任准教授である松尾豊先生が出版された「人工知能は人間を超えるか」が、この領域を最初に学ぶには良いと思う。技術的な内容は最小限にして、AI研究の歴史的な内容を概観するとともに、現在起こっていることにどのようなインパクトがあるのかをわかりやすく書かれている。

 

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この本の中で特に強調されており、また最も重要なことは、現在のAI研究を牽引している「Deep Learning(深層学習)」が何故にそれほど重要なのかということだ。一言で言うと、この技術を使うことで、AIが「何に注目して学びを行うのか?」を人間が考える必要がなくなるのである(実際にはそんな単純なものではないが)。これまでは、AIに何かを学ばせるためには、人間がその現象を捉えるためのモデルや変数を考えてプログラムしなければならなかったのだが、Deep Learningを利用することでそういった「現象のモデリング」の問題を回避して学習を行わせることが出来るようになった(※4)。


この技術を使えば、これまではAIで取り扱うことが難しいとされていた人間の様々な活動をソフトウェアでコピーすることが出来るようになる。例えば人間だけが出来るような微妙な細工、例えば工芸作品の作成、といったものも理論的には学ぶことが出来る。もちろん実際の世界に結果を反映するためには、ソフトウェアだけではなく、ハードウェアの進化や様々な要素の統合、またAI自体の学習方法の工夫など様々なハードルが残っているが、少なくとも「理論的には」可能であると言うことが何よりも重要なのである。


一方で、2018年の現在から見ると、著者が想定していたことが想定しているスピードで進んでいないこともわかる。特に重要かつ残念なのは、この技術は日本にとって極めて重要であると言う提言があったにも関わらず、日本ではまだまだこの領域に投入されるリソースが足りていないということである。この領域を長年引っ張って来た米国はもとより、急速に力をつけている中国にも圧倒的な差をつけられているのが現状である。その最も大きな要因が、松尾先生がすでに指摘されているように「AIの発展により直接的にビジネスの結果が改善する」産業が日本には非常に少ないと言うことがあげられる。
実際には、日本にはAIとハードウェアの組み合わせにより改善が見られる分野は多くあるのだが、まだまだ経営者の視点がそこまで向かっていないというのが現状だというのが、私の率直な感想だ。とはいえ、私が勤務しているSRIでもこれから少しずつではあるが日本企業のAI活用事例を発表できるようになっていくと思う。すでに遅れてしまっているのは事実だが、あと1年・2年で「なんちゃってAI」ではない、産業現場におけるAI活用は急速に日本で広まっていくはずだ(と期待している)。


● 人工知能開発最先端の現場を知る ●


もう一つは、現在日本で人工知能を産業界で大きく牽引している清水亮さんが(当時の)日本の人工知能開発の最先端を担う方々にインタビューをした「よくわかる人工知能」だ。これも2016年の出版なので、この本が出版された時点から色々と世の中は動いてしまっているのだが、依然として方向性について理解するにはとてもわかりやすいと思う。・・・というよりも、今となってはAIについての変化が早すぎるということを実感するための良書という位置付けとしてもよいかもしれない。

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まず、本書で取り上げられているNVIDIAだが、2017年末には事実上Deep Learning の学習用のGPUではほぼ独占という立場を築き上げることに成功したものの、その地位を利用したライセンス規約変更を行なうという荒技に出た。本書の著者である清水さんもNVIDIAを使わずにDeep Learningをする方法をブログにあげたりと、一時の「NVIDIAさまさま」という状態からはだいぶ変わってしまった。

また、本書の最後で取り上げられていたスパコン開発会社PEZYの斎藤社長は詐欺事件の被疑者として逮捕をされてしまった。本書に記載されている成果とは異なるところでの逮捕のため、成果自体は依然として輝かしいものだが、今後の進歩は遅れてしまうことは否めないだろう。


本書は基本的に「清水さんが話を聞く」というスタイルなので、本人がノッている場面とそうでない場面で、あからさまにテンションが違っているのが面白いところだ。言い換えれば、この本はあくまで「清水さんが見ている世界」を表現しているだけなので、考え方に対してどのようなポジションをとるかは個人の自由である(※5)。そういった意味で、興奮しつつもかなり客観的に書こうとしている前書と、こちらではかなりニュアンスが異なる。それでも、どういった方向性に進むのか・・・といったことを知るには最先端の方に話を聞くのが一番というのは、全くその通りだと思うし、その内容をこれだけわかりやすく噛み砕いてくれる本書は入門書にうってつけだと思う。


※1・・・ここではあくまで一般的な知識レベルと比べてということであって、対象分野を研究している、例えば情報科学専攻を終了した方と比べられるようなレベルではない。

※2・・・似たような状況にあるのがブロックチェーンで、世の中のブロックチェーン・ソリューションのうちかなりのものは、ブロックチェーンを使わずとも実現できるし、Initial Coin Offering(ICO)なんかも、技術的なこととはもはや何の関係もないフェーズに入っているように見える。

※3・・・アルゴリズムという意味ではある言語特有ということはあまりないので「使える」が、日本語向けにチューニングしていると聞きたいのか、それともすでに日本語利用を学習済みなのか、Input/Outputのことを指しているのか、そういったことを明確に切り分けずに「日本語が使えるのか/使えないのか」と質問されても回答のしようがない。

※4・・・ちなみに私の大学院における研究領域は、この「現象のモデリング」である。

※5・・・本書でかなり肯定的にとりあげられている「受動意識仮説」については、自分は批判的である。厳密な意味での「意識」の定義が異なっている可能性があるが、意識は受動的なものではなく、「自分の意識を、自分が感知するまでの時間的な遅れ」があるのではないのか・・というのがスポーツなどの経験からの私の仮説・・・思いつきレベルだが。

2018年2月14日 (水)

Global企業という夢と幻想

先日転職した米系の研究開発企業は全世界でプロジェクトを行なっているものの、支社と呼べるものは日本と米国にしかないため、自社のことをGlobal企業であるといったりはしていない。そもそも雇用契約自体は全て米国の会社と直接行なっているので、今の自分の身分としては100%米国企業の社員である。

一方で、これまで所属していた組織は自社のことをGIE = Globally Integrated Enterpriseと称して明確にGlobal企業であるとしていたし、全世界で40万人以上の社員を雇用していた。一方で、米系らしく意思決定は基本的に米国本社で行い、海外は「現地販売法人」という位置付けであった。確かにこの形は1990年代以降一貫してうまく行く方法であったし、Cloud時代になることで、IT業界はますます開発・生産と販売が分離するように思えるけど、果たしてこれがベストな形なのだろうか・・・ということは、ずっと考えていた。もっと端的にいうと、「Global企業と呼ばれる企業は、本当に"世界で統合された存在"なのだろうか?」という疑問である。


● Global企業とは......? ●

結論から言ってしまうと、現状でGlobal企業と呼ばれている企業のほぼ全ては「Globally operating XXX Enterprise」だと思っている。少なくとも、IT業界においてはほぼ全ての企業がそうだ。XXXには企業の本籍地というか発祥の地名が入ってくる。例えば、米国資本の会社であれば"American"が入るし、"Japanese"が入るというわけだ。

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確かに世界中で操業をしている企業は、人種も多様であるし、多くの国籍の人間が働いている。複数の「国家」を市場としているし、情報も常に世界中で共通化されている。それでもほぼ全ての企業は、やはり自分たちが操業された地域というアイデンティティを忘れることは出来ないし、社内の文化も操業された地域の文化を継承するような形で進化をして行くように見える。これ税務対策の面で本社を別の地域に移したとしても変わらないし、数人の幹部を外国人にしたとしても変わらない。システムと文化の相互作用により構築されたアイデンティティはそう簡単に変更されないというのが、自分がこれまで米系企業にいて感じた実感だし、日系企業を調査しても同じような結論となった(※1)。

例えば、日本企業でも代表的なグローバル企業であると言えるだろう「日立」に関しても、経営幹部が日本国籍を持っていない人間になる可能性があると書いている一方で、人材育成に関しては本社人材を優遇するということが、ほぼ無意識的に行われている。日立再生について当事者であった河村元社長・会長の著書"ザ・ラストマン 日立グループのV字回復を導いた「やり抜く力」"を読むと、若手に修羅場を経験させるために海外に送り出すようにしている・・・という部分があるが、この著書を読む限り日本本社に入社した人間のみを対象としているように見える(※2)。


● コストの最適化か、それとも人材の最大活用か●

世界中でビジネスを行なっている米系企業であれば、そこで働いている社員は程度の差こそあれほぼ英語を話すことが出来る。日系企業でも現地法人の幹部クラスになるとある程度の日本語が話せるというのも、普通に見られる話である。なので、少なくとも言語という観点からは、本社の人間を優遇する必然性というのはどこにもない。


では、なぜ本社の人間のみを優遇するようなシステムが出来上がるのか・・・というと、最も合理的な回答は単純に「自国民でない人間を大量に活用すると財務・経理面でも、法律面でもコストがかかる」ということがあげられる。まず単純に違う国の人間を働かせようとすると、移動費やら保険やら、その他生活面でのサポートということで追加のコストがかかることが多い。完全に同じ条件を提示したとしても、ビザ取得というコストがかかる。そもそも、日本はもとより、移民に極めて寛容と思われる米国でも、ビザ取得というのはそれなりに大変な手続きが必要なのだ。やはり、雇用を守るというのは極めて重要な問題なのだ(主に政府にとって)。

次に予想される回答としては、外国人が大量に意思決定レイヤーに入ってくることは、組織の文化として難しいということだ。日本でも一時上級幹部クラスに大量の外国人(日本国籍以外)を採用しようとした会社があったが、やはり文化や慣習が違うということで頓挫してしまった企業があった。どんな開かれた会社であったとしても「XXという国から生まれた会社なのだから、XX人以外から命令を受けるのは嫌だ」と思う人間は一定数いるだろうし、個人としてはそれは自然な感情だと思うので、組織の維持という観点からはそういった文化的な慣性が存在するということを無視しないのは合理的であると感じる。


一方で、ある企業に所属している人材の能力を最大活用しようとすれば、海外現地法人にいるような人間を積極的に登用することは理にかなっている。スタートアップ企業やハイスピードで成長を続けている企業の場合には当てはまらないが、いわゆる大企業と呼ばれる企業の場合、実感値としては新興国で入ってくる人材のほうが、本国で入ってくる人材よりもレベルが高いということは普通に起こり得るだろうと思っている。

日本でもそうだが、本当に優秀な層というのは給与が極めて高い職業やスタートアップといった職場を選択する傾向にあり、大企業がなかなかそういった尖った人材を採用することは難しい。一方で、新興国では国内産業が弱かったり、地縁血縁が求められて実力だけではのし上がっていくことができない場合があり、優秀な人材がGlobal企業を選択することは普通にある。そういった場合に、本社で採用された普通の人間よりも、現地の最優秀層のほうが優秀であるということは特別驚くようなことではないと思う。


そもそも環境的にチャレンジングな場所で、かつ語学の壁を超えて学んできただけあって、新興国の優秀層というのはポテンシャルも非常に高い。そういった人間により挑戦的な場所を提示するというのは、人材活用の最大化という観点からは合理的と思えるが、これまでそういった実例というのはほとんど聞いたことがない。


私も前の米系企業を選択するには、GIEというコンセプトに惹かれ、また面接においても繰り返しone firmであるということが言われていたために、実際に入ってみるとそのスローガンと実際の運用の差にじぶんとがっかりしたものだ(今から考えると随分青臭いな・・・と思うのだけど、こういうことは経験しないとわからないので仕方ない面もある・・・はず・・・)。

テクノロジーが進化してどんどん世界は小さくなる一方で、まだまだこういった職場における人材活用というのはそれほど変化がないように見える。これまで、本日取り上げたような「多国籍企業における人材マネジメント最大化」といった文脈での研究や、うまくいっている事例というのはあまり見たことがないのだけど、日本人の労働人口が減り、相対的なポジションが弱くなっている現状では、他国の優秀な層を積極的に「本社で」活用するというのは一つの方法論になるのではないかと思っている。本当は10年前ぐらいに始められればよかったのだが・・・・。


※1・・・もちろん企業ごとに濃淡というのは当然あって、例えば米系IT企業でも東海岸にある企業よりは西海岸の方がより多様性があるという印象を受けたし、インフラ企業よりはWEB・アプリ企業のほうがより多様性が大きいという気がする。
※2・・・よく知られている例でいうと、GEのLeadership programは世界中から優秀な人間を選抜して数年間かけて育成を行う。ただ、各国から選抜されて育成された人材は基本的には各国に戻り、そこでリーダーとなることを期待されているようだ。

2018年1月29日 (月)

MBA留学時の借金返済完了

先日MBA留学時に借りた留学資金(ようするに借金)の返済が終了した。MBA生活が始まったにが2011年8月だったので、返済完了までざっと6年半かかったことになる。当初の予定では5年で全額返済を予定していたのだが、結婚・帰国・結婚式・子供の出産とお金がかかるイベントが次々とあったため、予定よりも1年半ほど遅れて返済が完了した。資金を出していただいた方々には、あらためて留学資金を貸してくださったこと、そして返済を待っていただいたことにこの場で御礼申しあげたい。

今回はせっかくなので、MBA留学資金について簡単に書いておこうと思う。


留学資金のファイナンス

MBA留学は高い。米国では2年間で1,000万円を大きく超える金額が必要になるし、米国に比べて安価だと言われているアジアMBAでも学費と生活費をあわせると、2011年入学の自分でも全体で900万円がかかっている(詳細は以前ココに記載した)(※1)。僕のような私費学生にとっては、MBA留学のROIを考えるのはもちろんのことだが、まずはその投資費用をどのように工面するかを考えなければならない。

私費留学生の中には実家の支援を受けることができる人とか、遺産が入ってきたのでお金のことは考えなくても問題ないという人もいるが、普通の人はだいたい次の方法を組み合わせて資金を準備する事になると思う。

  1. 留学までに溜めた資金(いわゆる自己資金)
  2. 公的機関からの借り入れ(※2)や給付
  3. その他の借り入れ

その他の借り入れで最も取りやすい選択はフリーローンを使うということだろう。これはそれほど金額が大きくないが、継続的な収入があれば使うことができる。他にもクレジットカードの与信を使うという方法もある。社会人だと数枚は持っていることが多いので、かなりの金額を集めることができる。この方法のネックは金利が結構高いことだろうか。

この他の方法としては、僕が使った方法でもある「友人から借りる」という方法がある。僕の場合は中国にいて、しかMBA直前はベンチャーをやっていたということで他の方法を選択できないという理由でに、いわば消極的な選択だったが、先立つものがなければ留学もできないわけで、これまで積み上げてきた人脈に頼ることにしたというわけである。


個人から借りようと決めた際に考えた方法論は以下のようなものだ。

  1. 個人間とはいえ担保なしで借りるわけなので、最低限の利子は設定する。
  2. 一人から多額を借りようとすると難しいが、小分けにすれば貸していただける人は増えるはず。僕の場合は一口50万円でお願いをした。
  3. 借りたい金額の3倍ぐらいの「お願いリスト」を作成する。

まず1については利率が決定していない時に適応される5%でお願いをした。担保なしなのでかなり小さいが、個人間の場合は利率を高くすれば貸していただけるというわけではないので、失礼に当たらない程度の利率を設定した。

2については、当たり前といえば当たり前なのだが、「500万貸してくれる人を頑張って探すよりも、50万で多い方が楽だろう」という想定で声かけをした。僕の最初にいた会社は長い間非上場だったのだが、当時は数年以内に上場をすることが想定されており、50万ぐらいであれば迷惑を感じずに貸してくれる方が複数いたのと、中国生活でベンチャーキャピタルなどの比較的お金に余裕を持つ方に出会うことができたという幸運から、この作戦はうまくいき50万円ぐらいなら問題ないよ、といっていただける方をたくさん見つけることができた。

3については、これも営業をしていた人間にとっては当たり前の感覚なのだが、最初のお願いで"Yes"といってくれた方の全てが実際にお金を払っていただけるわけではないだろう・・・ということで、実際に必要となる金額よりもたくさんの方に当初からお声をかけることにした。実際に、お酒の席では「そんなの問題ないよ」といってくれた方でも、いざお願いにいくとやっぱり担保なしでは難しいという方もいたし、ちょうど新しい事業をしたいから現金は一円でも多く確保しておきたいという友人もいた。 そもそもお金の貸し借りというのはただでさえ人間関係を壊しかねない話なので、最後まで気持ちよく貸していただける方に借りる方がどちらにとってもよいことであり、不必要に必死にならないためにも、この作戦はうまくいったと思う。

結果として、僕は友人にも恵まれ無事に必要な金額以上を集めることができたし、冒頭に書いたように無事に全額利子付きでお返しをすることができた(※3)。ちなみにビジネススクール後に就職活動中にこの金策方法を人事部に話したら、大変爆笑&感心されて、そのまま内定をいただくというウルトラCを実現したこともある。


実際に払い終わってみて感じることは、MBAに行くための条件として資金が必要とされている以上、お金を準備するということはGMATの点数やエッセイを書くのと同じように「MBAヘ行くための資格」だったということだ。
私費はどうしても資金面でハンデがあるとはいえ、ビジネススクールにいって何事かを将来に向けて得たいと考えるのであればお金を集めることぐらい当然の話で、逆にいえばそのお金を集めることもできないのであれば、留学はしないほうが正解なのではないかと思う。
企業をmanagementするという際にやはり資金調達や獲得といった分野が極めて重要であるように、自分という人生をmanageするのであれば、必要なお金を必要なタイミングで集める能力も求められるのではないか・・・と、そんなことを実際に返済が終わった今となると感じている。


※1・・・ここには結婚生活に向けた準備費用や帰国費用、帰国時の日本での住居費用などが含まれている

※2・・・社会人を経験してから再度学び直したいという人向けに国の教育ローンとして300万円を借りることができる。ただ、ここから10%が自動で補償金として取られてしまい、かつ親の名義で借りる必要があるということで使い勝手は悪い。フルブライト奨学金といった給付は枠が狭いので、誰でも使えるというわけではない。

※3・・・何人かの方には結婚・出産祝いということで利子を免除いただけるということまでしていただいた。お礼を十分に述べることができないぐらい感謝しております。

2017年12月 7日 (木)

「製品思考」というAWSのスタンスがよくわかるインタビュー

自分はビジネススクール帰国後に入った会社に変わらず勤めているというまあまあレアな人間なのだが、今の会社ではここ2年ほどクラウドとAIに関するマーケティングの仕事を担当している。こういってしまうと、その業界にいる人はほぼ100%どの会社にいるのかがバレてしまうのだが(というか、先日のタイトル変更でプロフィールに勤務会社名を記載したので、そもそもそういう心配はいらないのだが・・・)、一応Blog本文では会社名を明かすことはやめておく。


クラウドの領域で最も売り上げが大きく、かつ成長率も大きいという会社がAmazonの子会社であるAmazon Web Service(AWS)だ。現在では総合クラウドベンダーは米国発のAWS、MicroSoft(MS)、Google、そしてIBMにほぼ集約されてしまった感があるが、その中でもダントツで売り上げが大きく、その上で成長率も最大に近い・・・つまり後続をさらに引き離している恐ろしい会社である。


タイトルからもあったり前ではあるが、僕はその競合会社に勤めており、日々AWSの活動には目を光らせている。・・・・というかいやでも耳に入ってくる。ITベンダーはだいたい年に1回アメリカのどこか、だいたいラスベガスかカリフォルニアベイエリアで、大きなイベントを行うのだが、AWSのビッグイベントであるre:Inventは競合から見ても非常に楽しみなイベントである。
AWSの凄いところは、ちゃんとこのイベントで「新しい製品」をドンドン発表できることである。こういったイベント行うときは集客が心配なので、つい新しい情報を事前に小出しにしてしまうのだが、AWSはそういうことをしない。こういったことをしなくても集客ができるという自信があるんだろう。


このイベントにあわせてAmazon.comのCTOであるWerner Vogelsのインタビューが掲載されていた。

AWSはなぜAIやブロックチェーンに冷たいのか

このインタビューに出てくるWerner VogelsはAWSのコミュニティでは深く尊敬されていて、彼が東京のイベントで登壇すると会場のボルテージが上がるのをはっきりと感じることが出来る。そのWernerが日本語のインタビュー記事に出ていたので、大変興味深く読んだ。いわゆる「業界の中の人」からすると、AWSのスタンスがとてもよくわかる記事で、さすがITProグッドジョブという感じである。


競合から見ていても、最も気持ちがいいと思うのは、彼が明確にAWSは「製品思考(プロダクト・シンキング)」であると言っていることだ。
自分が在籍している会社だけでなく多くのITベンダーは、もう長い間・・・おそらく20年以上に渡って「製品==プロダクト」でもなく「技術==テクノロジー」でもなく、「ソリューション」を販売することを心がけていた(※1)。単なるモノを売るのではなく、お客様の課題を解決しようというわけだ。なので、社内にコンサル部隊を抱えたり、「ソリューションセールス」のような役職名をつけて営業活動を行ってきたのだ。日本風にいうと「モノよりコト」というやつだ(※2)


それに対してAWSのスタンスは明確に異なる。彼らは、今ではかなり大きなセールスとアーキテクトを社内に抱えているが、もともとは「製品(プロダクト)」のみを販売するというスタンスだった。日本ではいわゆるユーザーが内製をしているのはまだまだ少ないので、ITベンダーが担いで販売するというスタイルではあるが、AWSは製品を提供し、アーキテクチャーやアプリケーションは利用側が考えるというのが基本スタイルである。ただし、製品だけをただ発表すると訳が分からなくなってしまう顧客もたくさんいるので、ソリューションパターンをまとめて、誰にでも手が届く場所に置いておいたり、ユーザーコミュニティに積極的に投資したりしている。


今のところこういったAWSの取り組み方はとても上手く行っている。プロダクト思考の1番良いところは無用なカスタマイズを避けられることで、正しく製品開発に集中することができるということである。ソリューションを届けると言うのは、どうしても顧客の課題にフォーカスをしてしまうため、カスタマイズや顧客の意見を聞きすぎると言う課題を、提供ベンダー側がコントロールしなければならない。
また、ソリューション志向と言うのは顧客の意見を聞いてからスタートするので、ある程度顧客とのたちポイントに知識やスキルが求められる。これはスケールすることこそが1番のメリットであるクラウドのコンセプトとは大きく矛盾している。


もう一つ、競合から見ていて素直にすごいなぁと思うのは、CTOという要職にいる人間が、日本の1ウェブメディアのインタビューに答えられるフットワークの軽さである。米系企業、特に大手ITベンダーは一つ一つの発言が株価に影響をしてしまう(という恐れ)を抱いているので、インタビューを受けることがあまりない。あるとしても、広報ががっちりカバーしてなかなかフランクな話を出来ないものなのだ。
今回のインタビューも裏側では色々な人がチェックをしているのかもしれないが、それでもこういう感じで話ができるというのはやはり自分たちへの自信があるのだな・・と強く感じたのだった。後半部分のように一見いらなそうな内容が残っているところとか、あまりチェックが入っていない感はある)。


※1・・・ソリューションというのはなかなかいい日本語訳が思い浮かばない。解決法とでも訳すのが一番しっくりくるのだが、ちょっと違う気もするし。。。

※2・・・実をいうとこの「モノよりコト」という言葉は大嫌いだ。コンサルをしている時にメーカーの営業戦略を話すと、ほぼ必ずクライアント側から「営業戦略」として出てくるこの言葉だった。ただし、「モノよりコト」という言葉で、いったいどんなアクションが導かれるかということが語られることはほぼない。思考停止を導く素晴らしいMagic wordだと思う。

2014年4月27日 (日)

[書評] ビッグデータ分析に巻き込まれた時に読むとよい本

今の仕事はいわゆる「戦略コンサルタント」ともう少し業務よりの「ITコンサルタント」の間のような仕事をしているのだが、やっぱり世の中で言われるようなbig dataに関する問い合わせというのは特に昨年度下半期ぐらいからかなりある。
このbig dataという言葉、世の中に積極的に広めている会社の一つに間違いなく今自分が働いている会社があるので、功罪ともにあるというのは感じるのだが、実に曖昧かつ適当な使われ方をしているんだな~と感じる。

例えばお客さんのところにいくと「上司から○○分野でbig dataを使って、何か施策を考えろと言われまして・・・・」みたいな話をされるわけだが、だいたい7割ぐらいは「それってExcelでも十分Okですね」みたいな回答をしている※1。重要なのはデータの量ではなくて、何のためにどういったデータを利用するべきか・・・ということを考える必要があるんですよ~という話をするわけだが、だいたいの場合はお客さんは満足してくれない。なぜなら上司から求められているのは、「big dataで何かをすること」であって、今の技術で出来ることをするというわけではないのだから。


ちなみにこの傾向と言うのは何もお客さん側だけではなく、社内でも見ることが出来るのが結構厄介だ。さすがに、自分がいるような部署は実際にサービスを提供するほうなのでそういったことはあんまりおこらないが、営業のようにとにかくたくさんの商品を扱う側になるとイチイチ一つ一つの商品を詳しく勉強してくる時間もないので、とりあえずbig dataといって話を持ってきたりする(そこで修正するのが、自分がいる部署の役割だったりするわけだ)。

そんな感じで猫も杓子もビッグデータ状態なIT業界なのだが、実際に何が出来て、何が出来ないか・・ということを真正面からちゃんと解説した本と言うのは意外にない。だいたいの本は、「ビッグデータで○○が出来る」系のあおり本か、テクニカルな解説を行っていて数学に慣れていない人には開いた瞬間から眠くなってしまうような本だ※2。そういった「何が出来て、何が出来ない」という話に真正面から答えようとするのが本書だ。ただし、実際の内容の半分ぐらいは「ビッグデータでなくてもできることはたくさんありますよ」という内容なので、ビッグデータ真正面からの本というわけでもない(公平のために記しておくと、著者は僕の恩人というべき方)


会社を強くする  ビッグデータ活用入門  基本知識から分析の実践まで

Part1. 活用のための基本知識と計画41uasfh16ml
第1章 ビッグデータ活用の基本知識
第2章 ビッグデータを競争力強化に使う
第3章 事例から見る競争力強化のポイント
第4章 ビッグデータで事業構造を正しく知る
第5章 分析のための準備

Part2. 分析の実践
第6章 データ分析のステップ
第7章 事業構造の概要を把握する
第8章 顧客を軸に分析する
第9章 打ち手につなげる分析


Amazonを見ても章立てがなかったので書きだしたのだが、これを見るとわかるとおり本書は「どうやって」を追求するよりも、「何のために」を伝えるために書かれている。そして、そのメッセージはすごくシンプルで、要約してしまえば「ビッグデータを使って、顧客と自社の関係を正しく把握しましょう」ということに他ならない。

Par1では、ビッグデータを利用する前にまず最低限、自社の理解を行おうということを言う。ここで重要なのは「本当に把握をするためには、何もビッグデータである必要はありません」ということだ。著者は経営コンサルタントの経験が長く、すらっと書き下してしまっているが、まずはデータを使うためにはそれを理解するための構造を正しくイメージする必要があるということ、を伝えている。

ちなみに、この部分は「ビジネスに限っていえばそうだよな・・」とは思うのだが、研究生活の端っこをかじったことがあるぐらいの自分からすると、未知の分野では必ずしもそういうアプローチをする必要はない、とも思っている。例えば物性科学の世界では「論理関係はまだよくわからないけど、並べてみたらパターンが浮かび上がってきたので、空いているところをめがけて研究を行う」というアプローチがあり得る。論理的な関係性を作るというのは、多くの場合においては調査のための時間を削減してくれるし、アプローチの方向性を定めてくれるのでよいのだが、一方で認知バイアスになってしまう可能性があるということには注意が必要。


Part2では、一歩進んで実際にビッグデータを利用することが出来る事例について紹介している。ここで紹介されるのは基本的な方法論で、データに二次属性を追加して分析を行うという手法なのだけれど、これは実務の世界においてはかなり役に立つ。特にデータ量が少ない場合には全データ解析を行ってもあまり意味がないので、人の手を使ってしまったほうがずっと楽。少なくとも、この本を手に取る層にとってはまずこういった手法を身につけることは重要だろう。

ちなみに、この部分もビッグデータ分析をアカデミックに行おうとすると「邪道」な方法である(著者はそのことを自覚していると思うけど)。人の手を入れて二次属性を付与してしまうと、どうしても判断にばらつきが出てしまうため、本来であれば多次元空間上で距離を参考にしたり、参照データをもってきて分類学習用のデータセットを準備してあげるほうが、よりアカデミックなアプローチではある※3


繰り返しになるが本書は「まずビッグデータを使って何かやらなければ」となった企画部門の人が対象であって、本格的に統計解析を学びたいという人は別の本を読む必要があるし、自分のテーマにビッグデータがふさわしいかどうかを真剣に考えたいという人には、また別の参考書が必要となる。そういった「まずは何が出来るの」を考えたい人にとっては巻末に実際の事例があるというのはうれしい処で、とりあえず何か上司にレポートを出さなければいけない、という時にはここをまとめるだけでも、時間を稼ぐことができるのではないだろうか。

個人的には、このビッグデータ関連の話はデバイス側と組み合わせたり、いわゆる「モノのインターネット」と絡まないと活用できる領域は限定的なんだろうな・・と理解をしているのだが、否も応もなくこの世界に巻き込まれてしまった人には、本書のようなガイドブックがスタートを切るのに参考になるだろうと思う。





※1・・・最新のExcelは100万行を越えるデータを扱えるので、たいしてデータ量がないものに関しては十分に解析可能。
※2・・・理数系である自分にはこういう本も嬉しいのだが、なかなか実務イメージがつくような本がないというのも難点。
※3・・・とはいえ、こういう話をしだすといきなり「見た目上は」難しくなってしまうので、そんなのは蘊蓄を語りたい人だけが考えればよいのだ・・・というのが本書の眼セージだと思っている。

2013年10月15日 (火)

[書評]対中とか反日とかワンワードではない中国 -「壁と卵」の現代中国論

日本に帰ってきたら、いままで読むことが出来なかった本をたくさん読もうと思っていたのだが、いざ帰ってくると仕事はそれなりにあるし、友人にもあいさつしたいし(なんせ5年半ぶりの帰国だ)、新生活を安定軌道に乗せたりという中であっという間に半年がたってしまった。いいわけをすれば、結婚・転居・帰国・転職と立て続けに大イベントが発生して、休む間もなかったということ※1


5年半の中国にいる間に、中国関係の本だけでもたくさん出ているし、それ以外にも知識の方向性が変わって読みたい本はたくさん出ている。気がつけばAmazonのWishリストは1000冊を超えていて、さすがに一気に読むことはできなくなってしまったが、少しずつ消化をしているというのが現状である。

そういって読んだ中で、中国関係や話しておきたい本についてはこのblogでは書いておこうと思う。今回はそういう本の一発目として、梶谷懐さんの「「壁と卵」の現代中国論  リスク社会化する超大国とどう向き合うか」という本をとりあげたい。


 

目次:
第1章 自己実現的な制度と私たちの生活  
第2章 グローバルな正義と低賃金労働
第3章 赤い国のプレカリアート
第4章 中国とEUはどこが違うのか?――不動産バブルの政治経済学
第5章 米中の衝突は避けられないのか?――中国の台頭と人民元問題
第6章 歴史に学ぶ中国経済の論理
第7章 分裂する「民主」と「ビジネス」
第8章 これからの「人権」の話をしよう
第9章 日本人の中国観を問いなおす――戦前・戦後・現在
第10章〈中国人〉の境界――民族問題を考える
第11章 村上春樹から現代中国を考える

あとがきに代えて――リスク社会化する中国とどう向き合うか


「壁と卵」といっても、本書は村上春樹を論じるものではない。もちろんわざわざタイトルに持ってくるだけあって、著者は村上春樹のファンであると著書内に記してあるが、本書が主題とするのは現代中国におけるいくつかの一般市民とシステムに関する話題 -一つ一つでも十分に大きなテーマとなりうるが、あえて「壁と卵」=「システム」と「個人」という観点から問題点を括っている‐ である。

2011年の後半に出された本書は、ちょうど中国へのジャスミン革命の波及の懸念がひと段落された頃に出された本である※2。2年たって読んでみると、この本で取り上げられている内容と言うのは、確かにあの時の影響を感じさせるものではあるけれど、同時に現在進行形の内容でもある。なぜなら、ジャスミン革命事態は中国で大きなうねりを見せることはなかったけれど、あの時期確かに中国は緊張していたし、今もってその緊張感は変わらず中国の底で流れているようにも感じられるからだ。


この本は章ごとに別々のトピックが取り上げられているので、、全体をまとめて書評することは難しい。そこで、今回はMBAでも似たような話をとりあげた第二章について簡単に僕の考える話を書いておこうと思う。

第二章では先進国のグローバル企業が中国においてCSR活動を広げることについて、批判的な観点からと肯定的な観点、両方を紹介するという形をとっている。どちらかというと本書ではグローバル企業が行おうとしている発展途上国におけるCSR活動については批判的な視点で物事を見ているが、僕には十分にフェアな議論をしているように思えた。

グローバル企業が新興国で行うCSR活動と言うのは、簡単にいえば、例えばNikeで問題視された自動労働(チャイルドレーバー)や、この本が出版された後に繰り返し中国で目の敵とされたAppleへのサプライヤーによる環境破壊に対する対応など、いわゆる「欧米的人権・CSR」から発展途上国における経済活動を改善しようという試みである。
本書ではこういった活動が、単に欧米側の自己満足や現地ニーズにそぐわない形での援助(本書ではプランナーと呼んでいる)となる傾向にあることを指摘したうえで、現地ニーズや状況をしっかり理解したうえで活動を行うことが重要という指摘を行っている※3


こういった「発展途上国におけるグローバル企業の取り組みの偽善性」というのは僕がいいたMBA Schoolでも当然のように議論をされるのだが、個人的には少なくとも現場レベルにおいては企業に属している人間であっても、この問題に対して真摯に取り組んでいる人間もいるし、また効果のある部分もあると考えている。
例えば授業ではNokiaの例をとりあげて、実際に欧州から工場に査察に来て改善指導を行おうとする担当者と、何とか実情を隠そうとする工場側のやり取りのビデオを見たことがあった。このビデオ、最後には担当者が改善活動に疲れきってNokiaを退職するところまでを取り上げていた何ともほろ苦い気持ちにさせてくれたのだが、それでも少なくとも現場レベルでは試行錯誤をしながらも取り組みを何とか成功させようとしているという実例で、単にグローバル企業の取り組みが掛け声だけではない、ということを実感させてくれるものであった。

またAppleのサプライヤーの例に関しても、中国と言う場で議論をしていることもあり、Appleはサプライヤーをたたくだけでなく環境保全分の金額も上乗せして払うべきだという意見が驚くほど多かったのだが、一方で効果が全くないという意見はほとんどなかった※4。というのも、グローバル企業のサプライヤーの例に関して言えば、仮に形だけの対応を行っているような場合に問題視するのは「同じように欧米から来ているNGO」の場合が多いからだ。


「先進国マーケットにおけるマーケティングのために掛け声をあげるグローバル企業」と「同じく先進国の価値観で監視を行うNGO」が、発展途上国という「場」でやり取りをしているという構造である。
この構造だけを見れば、確かに中国地場の外部プレーヤーがやり取りをしているだけでしかないが、一方でそのサプライチェーンには中国企業(正確にいえば中国マーケット)も確かに組み込まれているわけで、全く影響がないということはあり得ない。


結局のところここで僕がいいたいのは、グローバル企業の活動がある意味プランナーとしての活動となって効果がないという批判もまた、企業活動の現場を十分観察していない「プランナー的な批判」になっているのではないか、ということだ。ビジネスというのは、個々の企業活動とは別に現場の人間のなにがしらの思いと言うのは必ず反映されるものだし、むしろ個々のそういう思いと企業の方向性が一致するような仕掛けづくり(あるいは単純に人事)を行うことこそ、企業運営の一つの力なのであはないかと思っている。

何だか話がずいぶんととっちらかってしまったが、本書ではこの章の話題のように、一貫して著者は「壁と卵の対比する視点」(あるいはマクロとミクロの視点)のバランスをとるように気を配って議論を進めている。

わかりやすい「対中戦略」や「反日」の掛け声だけではない、中国という「場と人」を考えるにあたっては、よいきっかけとなるのが本書ではないだろうか。


※1・・・実際に8月中旬の夏休みまでは本当に体の調子が悪くて困っていた。
※2・・・僕がMBAに入学したのは2011年秋だが、時間があった自分は上海でのジャスミン革命の影響でデモが起こると言われた場所に写真を撮りにいったりしていた。今考えれば随分のんきなものである。
※3・・・正確にいえば、そのような参考文献を参照したうえで議論を行っている。
※4・・・ビジネス的には、Appleが金額を上乗せするべきという結論が出るのはおかしな話なので、授業に出ている時は軽い絶望感を感じたのであったが。



2013年9月17日 (火)

故あって「巨象も踊る」を読み返す

今の職場に入ると決まってとりあえず最初に読もう・・というか、読みなおそうと思ったのが、ルイ・ガースナーの「巨象も踊る」。今の職場とどういう関係があるかといえば、もうそれは察していただくしかなく※1

この本は発売した当時はそれなりに話題になっていたし、今でも大企業経営を語る上ではmust readの一つだと思うのだが、日本に帰ってきてAmazonで調べると在庫がない。。古本で買うのも何か気が進まなかったので、結局英語版をKindleで購入して読んでいたのだが、やっぱりどうも英語だと腰が重いのか中々読み進められなかった。
で、ダラダラとこのままゆったり読むかな~と思っていたところに、妻より「区立の図書館が大変充実してる」と聞き調べたところ、なんと所蔵している。しかも、徒歩10分の別館まで郵送してくれるそうな!・・・ということで、カッコつけて購入した英語版にはそうそうにあきらめをつけて、日本語版でサッサと読み終えたのであった※2

さて、この「巨像も踊る」、ざっくり言ってしまえば90年代の頭に経営危機にひんしたIBMに乗り込んで再生を成功させたCEO、ルイ・ガースナーの回顧録である。ガースナーはIBMの前にはナビスコ、その前はAME、その前はマッキンゼーといわば「経営のプロ」としてのキャリアを築いてきた人間である。そのガースナーが90年代当時、既に終わったと思われているIBMに入ってどのように経営を立て直したのか・・・というのがこの本のメインテーマである。

・・・と書くとかなり面白い話が出てくるのでは、と期待するのだが経営者の本としてはあんまり面白くはない。それほど厚くはない本で(日本語版で400ページ弱)、IBMの話だけではなく自分のキャリアや経営全般の話をしているので、全体としてはフォーカスされていない印象を受ける。同じ経営者本で、しかも会社規模が似てるとくればジャック・ウェルチの「わが経営」のほうがずっと詳細で面白い(そういえば表紙も似てる・・)。

それよりもこの本で素直にすごいな・・と思うのは、日本語版出た2002年の段階でかなり正確に現在のIT状況を予測していること。もちろん多少技術の形は違うが、2013年現在のマルチデバイスとサーバー側のクラウド処理はほぼ完全に読み切っている。
多少うがった見方をすれば、IT業界にいて主導的な立場にいれば「読んだ方向に未来をもっていく」というのは不可能ではないのだけれど、それよりもこれは、地道に基礎研究をすれば、少なくとも10年後までは見通すことが出来たのだ・・ということの証左だと思う。

考えてみれば、IT技術というのはムーアの法則ではないが、「誰が」「どのタイミングで」実現するのかということさえこだわらなければ、結構先の方は読みやすいものだといえる。アプリケーションに関して言えば、時々非連続な発展というのもあるし、10年単位での発展と言うのはかなり予想が難しい。
一方でハードが絡んでくるようなビジネスであれば、ある程度技術ロードマップはあるし、ほぼそのロードマップに沿って「誰かが」ブレークスルーを起こすのは間違いないわけで、お金と人がいれば、そのブレークスルーを買うという方法をとれば、ポジションを維持し続けることが出来るのかもしれない。

じゃあ、なんで会社自体は伸びたり凹んだりするのか・・といえば、それはまさしくこの本に書かれてることで、そのよみにどれだけ早く「ついていける」かどうか・・ということなんだろう。

ちなみに、IBMというのはアンチもいればファンもいるという意味では大きい会社らしいといえばらしいのだが、僕がいた中国では大変に尊敬を受けている会社で「給料はあまり上がらないが、なかなか人がやめない」会社としても有名である。僕がいたMBAにも採用のためにかなり偉い方がきたが、彼はガースナー以前も知っている生粋のBlue(IBMのイメージカラーである)で、IBMの素晴らしさを、それこそ涙を浮かべて話すような人であった。

個人的には、IBMのガースナー時代、それ以降の在りようをケースで学んだり、人から聞いたり、あるいは極めて近くから(笑)見ているので、必ずしもこの本の通りには言ってないと思うところもたくさんある。なんせ今でも数十万人が勤めている会社だし、僕がいたのはアメリカから遠く離れた極東なわけで、そりゃー全てが理想通りにはいかないよね、とも理解
はしている。

とはいえ、MBAを卒業して思うのは「でっかくて人がたくさんいる会社」にもやりがいというのはあって、それはたぶんスタートアップで色々切り盛りしたり、金融でガッツリ稼いでみたいな人生とはだいぶ違うんだろうけど、それでも価値と言うのはそれなりにあって、やっぱりそういう大きい組織から逃げてばっかりというのは駄目なんだろう、ということだったりする。
そして、そういう会社の方向を個人が変えていくということ、そして実際に自分が引退て既に10年を越えても何らかの形で足跡を残すというのは、人間としてとても幸せなんじゃないかと思う。もちろんその陰には数万人を超える人が仕事を失ったわけなんだけど。


※1・・・外資系ITコンサルタントで、この本が関連していると言えば一社しかないのでバレバレなのであるが。
※2・・・数か所訳がおかしいと感じたところがあったので、そのあたりは英語版で補足をしたりもした。買った以上ちょっとは読んでおきたいし。。。

2013年5月13日 (月)

無事にCEIBSの卒業式に参加してきた

全然ブログが更新できないまま気づいたらまた一ケ月以上がたっている・・。仕事が死ぬほど忙しいというわけではないのだけど、なんとなく毎日まとまった時間をとることが出来なくて、blogを更新したり何かを読んだりと言う時間をとることが出来ずにいる。

・・・という愚痴をするのは別の機会とするということにして、今回は先日無事に迎えたCEIBSの卒業式について書いておこうとおもう。いろいろな人のお世話になり何とか入学したMBAも気付いたらあっという間の卒業式である。2013年4月28日、上海のCEIBSキャンパスで無事に卒業証書を受け取ることが出来たのだった。



■ 無事に卒業証書を受け取る

僕がすでに3月から日本で働いているように、MBAとしての学事日程はとっくの昔に終わっており、今回の卒業式は正真正銘の「セレモニー」である※1。とはいえ、卒業式というのは伊達ではなく、今回の卒業式で「卒業証書を受け取ることではれて卒業が認定される」ということになっているので、これまでは厳密にはMBA candidateのままだったのである。これは主にMBAランキングに関係するちょっとした工夫(というかトリック)なのだが、まあ僕のように「MBAだから採用します」というわけではない人間にとっては、どうでもいいことではある。

今回の卒業式、当然のように僕のように既に働き始めてしまった学生や、学務終了後に国に帰ってしまった学生もいるので、全員が参加するわけではない。スクール側もそういった事情は理解しているので、事前に申請しておけば自宅まで卒業証書を郵送してくれる。いったんアメリカから帰ってしまうと12時間近くかけてこの卒業式まで戻ってくるのはなかなか大変な話だ(とはいえ、今回はこのためにセルビアから戻ってきた同級生がいた)。

僕もすでに働き始めているので無理して戻る必要はないのだが、ちょうど4月29日が祝日でお休み、27日には同級生の結婚式があるということで、27日の早朝日本発‐29日の午後日本戻りという弾丸日程で上海に行くことにした。日本に戻ってたった二カ月とはいえ正直上海の空気を吸えるのはうれしいので、本音は会社を休んでもいくぐらいの気持ちである(新入社員なのでそんな我儘がいえたかどうかはわからないが・・)※2


ということで27日の朝は羽田から一路上海へ。鳥インフルエンザのこともあったので、万が一の可能性も考えて会社には「上海に行く旨」は伝えての万全の渡航である※2。特にトラブルもなく上海虹橋に到着すると、早速タクシーで市街へ。さすがに5年半もすんでいただけあって、「来た」というよりも「帰ってきた」と言う感じである。

その晩はスクール近くで行われた同級生同士の結婚パーティーに参加した。他のMBAは知らないのだが、うちの学年は実に多くの学生が在学中に結婚し(てしまい)、最終的に同級生間で4カップル8人が結婚し、学外の人との結婚も含めると13人が結婚しているという「勉強しに来て何をやっているんだ」と言われても仕方ない学年である(ちなみにその中には自分も含まれている・・・)


今回参加したのは、同級生同士の結婚の中でも最もユニークなカップルである、新郎は韓国人、新婦は中国人(かついわゆる国内の”優等生”)という組み合わせである。なんかこれだけ聞くといろいろ大変なことがあったのだろう・・・と想像していたのだが、まったくそんなことはなく極めてスムーズに結婚は進んだらしい。

僕は新郎とは同じサークル(自転車サークル・・)に属していたのと、酒好きでよく酒を飲みに行ったという関係でパーティーに参加してきたのだが、実にアジアらしいパーティーで、新郎新婦はひたすら飲まされていた。こちらは数カ月ぶりに会う友人たちと一日前にあうことができたことがうれしくていろいろ進路の話をしていたのだが、新郎新婦はひたすら飲まされている。これは卒業式の出席は出来ないのでは・・と思ったら、案の定翌日の卒業式は二人とも仲良く欠席していた。。。


さて、その卒業式。当日は朝から昼まではフォトセッションということで「良く欧米の卒業式で見るガウン」を着込んで写真撮影を行った。これを前に来たのは工学系修389137_10201331295911239_123323030_士を出た時なので、9年ぶりのコスプレである。もう一回ぐらい人生できるチャンスはあるだろうか。。
もう大人になっているからか一応欧米系のschoolだからなのか、パートナーを連れての撮影をする学生も多い。自分も一緒に暮らし始めてから痛感したのだが、忙しい学生生活に家族を連れてくる場合は、パートナーや子供の協力はかかせない。せめてこういう場に一緒に参加して感謝を表すのはある意味当然という気もする(ということで、我が家も一応二人で撮影をしてきた)。

この卒業式の写真はMBA生活の一大イベントなので、いろいろなところに使われるのだが、僕もなぜか小冊子に利用する写真撮影メンバーに選ばれてしまい(日本人を出したい意向でもあったのだろうか・・)、個人の撮影が終わった後は2時間ほどあれやこれやで撮影に参加した。もしかしたら、来年以降でCEIBSを受ける方は、変な格好をした僕の写真を見ることになるのかもしれない。。


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卒業式自体はよくある卒業式で、偉い方が来て(偶然にも自分が日本で働いている会社の中国法人のTOPだった)、学生代表が挨拶をして卒業証書を受け取るというもの。ただ、日本の卒業式のように厳粛なものではなくて(そういえば大学院の卒業式も相当適当だったが)、各人が卒業証書を受け取るためにステージに上がった時にはいろいろ掛け声をかけたりするのもOK。ひどいのになると、昼から飲ん
でいる瓶ビールをそのまま式 場に持ち込んでいたりもした。

まあ、最後なので何をやってもOKである。


■ 終わりではなく通過点20130429_190542

卒業式の後は家族にお礼をするという名目でディナーをスクール内で食べて全てのイベントは終了。MBA生活の終わりというにはあっという間の二日間だった。

正直言えば既に働き始めた段階で自分のMBA生活は終わったという気がしていたのだが、今回自分が式に参加してみて感じたのは、意外にも「終わりではなく通過点」という感覚だった。

一昔前であれば、卒業式を終わればもう二度と会うこともないかもしれない・・・と感傷的になることもあったし、実際に小中高校ぐらいまではそういう感じだった。だが、今は一度知り合った人に関してはFacebookで近況はほぼリアルタイムでチェックできるし、親しい友人とはChat用のアプリでほぼ毎日連絡をとりあっている。
むしろこれからは「ずっと一緒にいなかった」分だけ、世界のどこかで会うのが純粋に楽しみであるという気分である。


そして何より、我々が通っていたのはどんなにどんちゃん騒ぎをしていたと225642_10201212864827877_1703466953してもビジネススクールである。これから各人が進む道が時には絡み合って、時には支えあってということを考えるだけで、純粋に心が躍る気持ちになる。
MBAは「終わり」でも「始まり」でもなく、自分の人生の一つのマイルストーン。これぐらいの 気持ちで日本での日々を過ごしていきたい、そんなことを思った卒業式だった。

また(遠くない未来に)アジア圏に戻るまでは、日本で力を蓄えるのです。



※1・・・最後の学期に授業をとらなければ1月の第二週で、最後の学期に授業をとっても2月中旬には学務日程はすべて終了となる。
※2・・・いちおう入社時に人事には伝えてあったのだが、当然自分の上司はそういった話は聞いておらず。それでも快く送り出してくれた。まあ、休み中の動きなので何か言うこともできないのだが。。。

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