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トヨタなど5社が認証不正 国交省、出荷停止を指示
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
もちろん、"不正"は、絶対に行ってはならない。
が、量産技術の世界では"公正"か"不正"は、"0"と"1"ほど割り切れない。測定の世界では統計的な分析方法によって取りうる値は変わってくる。ものすごく簡単な例で言うと、平均値と中央値のどちらを取るか?二乗平均と単純平均のどちらを使うのか?などがある。いかに現実世界の生産ばらつき、性能を表しているか?をギリギリのところを狙う、そうしないと世界トップの量産性能は達成できない。このギリギリを狙う、を技術力のないエンジニアがやってしまうと簡単に不正側に触れてしまう。
ついやってしまった、試験を通そうと思った、など気持ちの問題、組織文化の問題のように語られることが多いが、実は単に日本の技術力が落ちただけの結果、と捉えられる。とはいえ、改ざんなどは、もはやあり得ない領域ではあるので、もはや日本の技術は、ここまで落ちたのか?と思ってしまう。
「10年落ちの半導体を作る」というJASM熊本工場は素晴らしい…日本企業の「最新技術なら勝てる」という勘違い
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
半導体(それに限らないと思うが)を外から見るとどうしてもこう見えてしまう、らしい。最先端技術と既存技術、これは、技術の差ではなく、減価償却しているかしていないか、で決まる話で、最先端か既存化の技術の鮮度とは全く関係ない。10年落ちの半導体を作る、は、完全にミスリードで、減価償却された(?)設備で作る、が正しい。この誤解の根本的な原因は、半導体、いや製造業のビジネスモデルを勘違いしていることに起因する。多くは、魅力的な製品、新製品、最先端技術の製品を売ることによって、対価を得るという思っているが、製造業のビジネスモデルというか利益の源泉は異なる。製造業は、工場が稼働することによる稼働益で利益を得ている。つまり、魅力的な製品だろうが、新製品だろうが最先端技術の製品だろうが関係なくいかに稼働を上がるかで決まってくる。これをP/L, B/Sで見ると、減価償却された設備で、いかに、稼働率を上げるか?で利益が出ることが分かる。ソニーのイメージセンサーがこれだけ世界を席巻したのは、もちろん技術力の高さもあるが、勝敗を分けたのは、いかに減価償却された安い設備で作るかを徹底したからであり、JASMもこれを踏襲したからだと思う。
“インバウン丼”と呼ばないで――1杯1万円超の海鮮丼が話題の豊洲「千客万来」、運営企業が漏らした本音
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
1人3万円の高級寿司やフレンチは高級だからしょうがない、回転ずしや大衆フレンチもあるから、そこに行けばよい、は、昔からセグメントされていて、あまり否定されることもない。今回は、円安と過度に外国人に対する区別感(?)による急激なマーケットの変化のような気がする。これが、日本人の中の、お金使える人とと使えない人の差であれば、ここまでではないような気がする。千客万来は、お金持ち向けの施設です、で終わり。カジノができたら同じ感じになるんだろうな、と思う。それにしても取材を断られたことを、ここまで否定的に攻撃的に利用しなくてもいいのにとメディアのわがままさを感じる。
「定額配らせたい放題」アマゾン配達員ら16人 残業代1億円以上を求めアマゾンの下請け会社など提訴
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
シリコンバレーでは、パートタイム(アメリカでの意味)で働く人は、優秀でパートタイムでフルタイム同等以上の成果がでるから、パートタイムで働く、と捉えられる。僕は、むしろシリコンバレーでハートタイムで働く人は凄い人が多かったと思う。一時、日本でもギグワーカーがもてはやされたが、フルタイムというか正社員が偉い(偉い偉くないという基準も勘違い)と思い、ギグワーカーを下に見る。このサイトで何度も書いていますが、根本的な原因は、日本企業の中央集権的な人事組織があるがゆえに、そういった差別があると思う。現場の責任者が、あらゆる働き方の選択肢を使いこなし、それぞれにハッピーになるようにしたら何の問題もなくなるはず、だと思う。
Figureとはいかなる企業か?「人型AIロボ」で驚異の1,000億円調達のワケ
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
人型ロボットは生産性を考えると、必ずしも最適な形ではない、というのが最近、というか、ちょっと前の考えだったと思うが、ここに来て盛り上がっている。これまでと今回で何が違うのかについては、想像でしかないが、Machine Learning やDeep Learningに加え、LLMを使うことによって、飛躍的に精度、やれる事が増えたからだと思う。ロボットの動かし方は、動かし方を数式化し式を解くやり方と、動かし方を模倣するやり方の2種類あるが、前者は日本企業のアプローチ、後者は米国企業のアプローチであり、学術的には前者が良いのかもしれないが、コンピュータとAIの進化を考えると、後者が良いのだと思う。飛んだ考えかもしれないが、シンギュラリティポイントを技術的ゴールと考えると納得がいく。
三菱UFJ、老舗の粉飾20年も見逃す 金融庁が全銀行の融資点検へ
足立 崇彰A certain Venture Capital Managing Director
所謂、スタートアップ投資が盛り上がり、かつ、様々な企業が投資家になり、エクイティだけでなくデッドファイナンスが流行り、融資においても無担保融資があり、資金調達が多様化している。そいいう中で資金提供側の目利きが弱くなっていると感じる。従来の融資では、事業計画に対する蓋然性が重視され、アーリーなスタートアップ投資では、Exit迄走り切る、一筋のストーリーが重視されると思う。融資は厳しく、スタートアップ投資は緩いと勘違いされがちだが、そうではなく目利きの視点、考え方が違うだけである。そしてこの勘違いが、資金提供側の目利きの質を落とし、筋の悪い投資が行われ、本来エコシステムの中で、スタートアップの良き伴走者でExitを成功させるはずが、それも出来ず、結果的に資金提供される側の経営力が落ち、結果として走りきれないということになってしまうと思う。記事は銀行の融資の話であるが、銀行だけでなく、VCの世界においても、同様のことにならないように、資金提供側のクオリティを高く保つ事が大事だと思う。
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