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この記事にあるように私も日本は反復型のルーチンワークが多いような気がします。

一方でAIを導入し、自動化させる事で生産性を向上させるだけでなく、今までなかったような、例えばAIを活用して付加価値をうむ仕事や新しい事業を作るなど、沢山の伸びしろがあるという見方もできると思います。

日本の企業がさらにDXを成功させるには、実務に加えてデジタルに対応したスキルをトレーニングしていく必要があるでしょう。
日本語で考えたほうがわかりやすいですね。スキルを、商売(ビジネス)、数字(アナリティクス)、技術(テクノロジー)にわけて、商売と数字の両方がわかる人が、これから有望だろう、と。いま名門MBAでは、数学ばかりやらされると聞きますから、数字が読めることは重要度が上がっているんでしょう。

裏を返せば、最重要である「商売のスキル」は定量化しづらいので、わかりやすい「数字のスキル」をフィーチャーして、それを教育プログラムとして外販するということですね。

これまでは数字のわかるコンサルが解決策を示していましたが、これからは商売の当事者が直接数字をさわらないと回らない、ということだと思います。たしかにGoogleアナリティクスを見られなければ、サイトマネージャーは務まりませんから、当然といえば当然です。

マッキンゼーが専門学校のようなことをやっていて驚きますが、それぐらいニーズが高まっているということですね。興味深いです。
【スキル関連🧠】文中にでてくるマッキンゼー「デジタルアカデミー」の講座ですが、外部開放してもらって普通のビジネスパーソンにも受けれるようにならないだろうか。

コンサルが売ってるのは、理論的な知識ではなく、考え抜く思考の部分なので、30年ほど前、バーバラミント氏がMECEを唱え外部に本として出してた時代と同様に社内研修に留まらず、外部向けにも解放してもらいたいものです。
私は、マッキンゼーが主催した勉強会で、コロナ後最も求められるという「●●トラスレータ」という仕事(中身は本文を是非お読みください)について始めて知り、興味を持ちました。そして、その中身とどんな前職の人が向くのか?という問いへの回答に、驚きました。

結論から言うと、長く同じ会社にいて、社内の業務プロセスに精通している人、社内人脈がある営業、マーケ、経営企画、倉庫などの在庫管理などの職業の方にとって、大きなチャンスとなる仕事なのです。

コンサルタントの方が、社外からのスカウトではなく「社内の人」にこそ向く、と語られたことに、真実味と面白みを感じました。

新しい職種についてだけではなく、あらゆる仕事の人にもキャリア形成に役立つメッセージが満載です。
うーん、個人的には個別産業ではなく国全体といったマクロレベルを議論するなら、「大部分の人」の議論が必要だと思う。
ここ10年、最近のBLM含めて、人種・国籍・世代間の対立が深まっている。それは世界経済が成長しつつも、成長ドライバーが知識経済に移行する中で、貧富の格差が広がっているから。リアルは重要な一方で、稼げていない。なのに感染リスクなど、リアルな世界のリスクは負わされる。下記はシリコンバレーでの人種別世帯所得の推移だが、水準や伸び方(特に2006年と2018年の水準の差)あたりがそれを如実に示している。

トランスレータ、直訳すれば翻訳。翻訳は中間に位置するわけで、左右に実業務を行わなう人がいなければ成立しない業態。その間に改善のタネが一杯あるのは現実だが、トランスレータではない人の業務がどうなるか、1次→2次→3次産業と移行してきたように新しい産業で雇用吸収力と一定の所得が見込める中間層を再興させることができるような産業をつくれるかが、今後30年の経済課題だと自分は思う。
分子を上げていくことが重要というのはその通りだが、分子の「総和」を上げること。それは雇用吸収力・付加価値が高い次の産業自体を作ることであって、トランスレータではないと思う。

https://siliconvalleyindicators.org/data/economy/income/personal-income/per-capita-income-by-race-ethnicity/
「現場から反対意見が出たら、ダイナミックプライシングを取り入れるとこれだけ店舗の収益が上がる可能性がある、といったことを示すこと」全社一丸となって、生産性を高めていくには、生産性の分子であるチェンジストーリーをトップが示すことが大事とする著者の考えには共感しました。

日本の稼ぐ力、収益力(自己資本利益率)は米国の約4分の1、欧州の約3分の1。時間あたりの労働生産性は米国、ドイツの3分の2です。

生産性向上を考えたり、DXを考える際には、今の仕事の代替性に目が行きがちですが、仕事のやり方を変えるといった稼ぐ力をつける方に少し大目に目を向けるとイノベーションが起きそうですね!
ビジネスプロセスの磨き込む時代は終わり、DXでビジネスプロセス自体を変える必要があるということはその通りだと思います。そのためにはミドルマネジメントが鍵になると実感しています。今までは社内でちょっとうるさいと思われていたような方が、コロナで変化が求められるようになったため、活躍するチャンスがでてきたとも言えるのではないでしょうか。

‘’しかし、実際、そのパターンのDX(デジタル・トランスフォーメーション)は、ほとんどうまくいっていません。
リアルを変える「手段」としてのDXであるという考え方をもって、そもそものビジネスのやり方や、現場での進め方といった実業の部分を変えないと、実際にビジネスで価値を生むことになりません‘’
内容は納得しつつ、コロナ関係ありますかね・・・?最近何でもコロナを境界としてビフォー&アフターの二項対立で語るのが流行ってますが、放り込んだような論点も増えている気はします。本記事については「一段と重要になりました」という着地でいいのでしょうか。
デジタルアカデミー、めちゃくちゃ興味ありますね。特にデジタル・アナリティクスとデータアーキテクチャはこれからの時代に必要なんじゃないか、と思われるものだけに。
なかなか独学は厳しいし、実務に直結する講座ってとこが良いですね。

一方で、個人的に賛同するも自分なりに仮説を持っている点は、

>私は、日本の生産性が低い主たる要因は、分母の投入量が多過ぎるからではなくて、分子の付加価値の増え方が他国より少ないからだと、強調したい。

の点かな。そりゃ日本は分子が少ないですよ、だって、世界で唯一『デフレ』の国なんですから。国のマクロ経済政策次第では、物の値段が上がり、分子が改善するのではないか、と思います。
人手不足と人手余剰が同時に起こっているという課題=適役適所ができていないという現状。生産性を上げたいのはわかる一方で、生産性をあげようとすると既存人員の余剰も浮かび上がってしまい変革が難しい。そんな日本の社会、日本の企業の状況にどう向き合えばよいかに示唆を与えてくれるレポート。

コロナ禍によって「チェンジストーリー」が整った、というのはその通りだと思います。前からずっと言っていることですが、「AIによって雇用が失われる」議論は不毛だと思っていて、「誰が、どのようにAIリテラシーをあげて圧倒的に生産性を上げるか」を議論すべき。企業版ITリテラシーともいえるDXを実行してきたところが今、圧倒的に生産性高く事業推進していると思うし、デジタル化に本腰を入れてこなかった日本政府の現状も周知のとおり。まずはDX、そしてAIリテラシーをあげて日本全体の生産性をあげる今がチャンス。

余談ですが、孫さんが2014年にPepper君を発表したときに、「日本の労働力をこれから2倍にします。Pepper君を2,000万台投下。彼らは24時間稼働するので6,000万人分の労働力が確保できる―」と言っていたのを思い出しました。発想を変えれば大きな飛躍も可能なんだ、と。
この連載について
我々は、withコロナで変わった、非効率を解消したワークスタイル、新しい幸せのカタチが生まれたライフスタイルを、今更、元に戻すことは出来ない。 それは企業も同じだ。コロナショックでつまびらかになった、会社にとって本当に必要なビジネス、人材を見極める段階に直面している。我々は、コロナ後の「新しい世界」を「ニューノーマル(新常態)」として受け入れる段階に入っている。では、我々の直接の仕事や働き方を左右する、雇用、働き方、評価と給料などの「ニューノーマル」とは?
マッキンゼー・アンド・カンパニー(McKinsey & Company, Inc.)は、シカゴ大学経営学部教授のジェームズ・O・マッキンゼーにより設立された、アメリカ合衆国に本社を置く大手コンサルティング会社。ドイツポストの経営権を握っている。米国、欧州、アジア、南米、東欧など世界60カ国に105以上の支社を持つグローバルな戦略系コンサルティングファーム。 ウィキペディア