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マッキンゼーや大手コンサル会社の黄金期は過ぎ去ったのかもしれない | AI技術で人間のコンサルタントは不要に?
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
コンサルの本質を何と考えるかによってこの話の意味は変わると思います。近年のコンサルは益々高賃金業務委託(あるいは派遣)となりつつあるので、人工の数で受託額が決まる作業請負の価値がAIで双方にとって下がればその役割は縮小する可能性は高いと思います。
結局は、事業運営上のどのようなリスクを誰が担うかの問題で、従来のコンサルは社内で決断しづらい経営判断リスク(主にリストラや主要事業の展開等)を外注する所にあったと思います(シンクタンクとの違い)。
バブル崩壊やリーマンショック後、リストラや不良資産整理等の案件が少なくなり、人員拡大による業務請負やシンクタンク機能の拡大に領域を広げて来たわけですが、そのどちらの領域も生成AIによる作業効率の向上が見込めるので、発注側かコンサル側かどちらがAI活用がうまくできるかの差はあれど、受注額全体は最終的には縮小化していくでしょう。
そうなれば、社会が大きく変化していく中で、再び不確実で社内でやりがたい経営判断の担い手としてのコンサル需要に回帰していくわけで、採用人数は減って少数精鋭に戻っていくでしょう。
そして業務請負機能は、辞めコンサルが就職するスタートアップに移り、さらにそこから大手が正規採用で引き抜くので、転職手数料が入るエージェント会社だけが勝つ時代がコンサルの社員数の崩壊が終わるまで続くでしょう。
就職市場の中での存在感という意味では一つの黄金時代が終わるわけですが、高級取りで需要な意思決定をとリスクを担うという意味での重要性は、生成AIには担えないので、むしろ高まるのではないでしょうか。
【日本酒 ✕ 音楽】The Modern Jazz Quartetの"Summertime"に合う日本酒って?
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
音楽にお酒を合わせるペアリング。
"青さの上にシダ植物が少し生えているような草っぽさ"
"片やセミドライのローレルが見えたり、ちょっと果糖分の少ないホエイが見えてきたり。奥の方にたまっている、生クリームのようなおかゆのような、ニュアンスミルクみたいな香りも少しだけ出てくるんですよね。"
"果糖感が少なくて、どちらかというとタイトな乳酸のみの香りが少し支配的になる"
"個人的な見解ですが、雑味が少ないことが余韻の長さを呼んでいるのかなと。"
"このお酒の持っているタイトなニュアンスと、低い音で抑えられているイメージが合うなと。"
"『ラストコンサート』を選んだのは、これが The Modern Jazz Quartet の中で1番有名なアルバムというところもあるんですが、相手にお客さんがいる緊張感が見えるところと、タイトさが繋がるかなと。"
"ペアリングって大きく2つに分けることができる。
1つ目は、知覚的なペアリング。これは例えばこの香気成分同士が繋がるみたいなペアリングがそうなんですけど、もう1つは概念的なペアリング"
"構造同士が合っていれば、繋がり合うものも見えてくる"
似た香気や感覚を繋いでいくのではなく、構造を繋げていくという感覚は、まさに山内さんに教えて頂きました。明示的に同じではないモノを繋げていく楽しさは、まさに感覚のアートだなと思います。
テスラ車大量発注が誤算-米レンタカー大手、EV過信で大変革に失敗
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
車利用率の高いレンタカー事業で走行距離あたりのコストが低いEVを使うというアイディア自体はよかったが、レンタカー事業は値段が落ちにくい車を中古車市場に再販する自動車ブローカーとしての大きなリスクを負っているので、特定の車種に賭けてその価値が下がってしまったらどうしようもない。
また、旅行者は不慣れな土地を走るので、いくら燃費がよくても充電リスクの高いEVは好まない。
EVの再販価格が大きく下落せず、一般ユーザーがEV利用に慣れている、という時代が来た上で、走行距離あたりのコストの安さで旅行者にメリットをうち出せるようにならなければこの事業モデルは成立しない。
結局、EV=テスラの時代に高値掴みしただけとも言え、参入が早過ぎた、タイミングが悪かったと言えるだろう。ただ、いつかはEVが個人所有車よりもレンタカーに向く時代というのが来るのではないだろうか。
燃料にミドリムシは入っていない バイオベンチャーの雄「ユーグレナ」の現在地 新規事業でも巻き返せるか!?【経済記者インサイト】(2024年3月29日)
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
ユーグレナの問題、知ってる人は知っていた。巧みなマーケで乗り切って来たが、安倍さんが亡くなってバックが弱くなったのかメディアの扱いに変化か。
https://www.euglena.jp/news/n20150123/
Newspicksは最近はかつて推していたようなベンチャーの闇に切り込むことがしばしば(空飛ぶバイクのA.L.Iテクノロジーズなど)あるが、ユーグレナに対しては過去の付き合いからして無理だろうか。
https://newspicks.com/live-movie/2790/?utm_medium=urlshare&utm_source=newspicks&utm_campaign=np_urlshare&invoker=np_urlshare_uid145483
8億程度の価値しかない横浜の廃油精製プラントを60億で作ったがそれも閉鎖。
https://www.nikkei.com/prime/gx/article/DGXZQOUC029MX0S3A001C2000000
NEDOから恐らく20億以上の助成を受けてインドネシアにプラントを作る計画が、ちょっとしたバスタブみたいなもの作って終わり。
https://www.euglena.jp/news/20201005-2/
https://newswitch.jp/p/26633
マレーシアの投資計画も昨年末までに発表と言いながら何も音沙汰なし。
https://www.zaikai.jp/articles/detail/3157
一体数十億のお金をどこに使ったんですかね。
一方で、真面目に藻類事業に向き合って来た、世界最先端のちとせ研究所にもう少し日があたっても良いと思います。
そろそろ、本当のエネルギーの話をしよう
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
本当のエネルギー、、、。石油と車の話、なぜか私は呼ばれないんですね。あ、水素と合成燃料の話だからか。
5:06
「COP28で、10年間で化石燃料を脱却」
↓
実際には「10年間で化石燃料からの転換(transition)を加速」が合意されただけ。「脱却」は日本のメディアの誤訳。だいぶニュアンス違う。
6:42
「2035年までに新車販売で電気自動車、電動車を100%」
↓
「電動車」は日本の政策用語でハイブリッド車を含む概念。恐らく数秒モーター走行できる軽のハイブリッドも認められる。EVはごく一部になるでしょう。
10:26
「50万円のEV」
↓
上汽通用五菱汽車の「宏光MINI」のことだろうが、流行ったのは2,3年前のことで今は殆ど売れてない。今更話題にするのもどうかと。
12:26
「充電スポットが増えないと使いたいと思う人は増えない、使ってる人が増えないと充電スポットは増えない」「結局ジレンマ」
↓
これはジレンマではなく、ビジネスは常に需要プルなので、充電スポットが先はない。多少不便でも使いたい人/使わせたい人が増える様な商品でなければ永遠に普及しない。
17:44
「海は全部水素だと思っても良い」
↓
身近なものは炭素を含む物質だらけなのにわざわざ中東から石油輸入している。物質がある事とエネルギーとして使える事は全く意味が違う。
26:37
「CO2が増えない自動車を作ることができる」
↓
合成燃料は炭化水素なので燃やせばCO2はでる。空気からCO2取ればプラマイゼロだが、それだと高くつくので、排出されているCO2から使う事になる。合成燃料の合成に使われた再エネの分だけ排出削減に貢献できるが、変換効率が悪すぎて、その再エネを電力として使った場合よりは排出量が増えてしまう。
28:22
「非常に大きな力が必要な車はEV化が難しい」
↓
コマツの930Eなど超大型になると低速でトルクの強い電動の方が有利になる。トラック等でもバッテリーは大きくなるが、その分エンジンが不要でトータルのシステムの大きさはさほど変わらない。バッテリーの価格次第。
29:01
「水素で燃料電池車を動かしたり」
↓
22:34頃に水素をMCHにして運ぶ話があるが、この方法だと生成した水素にヘキサンが残るので燃料電池用途には使えない。
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
大場 紀章エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表
今最もホットな話題の1ビットLLM(正確には1, 0, -1の3つの値のみを使うのでlog[2](3)=1.58 bit)生成系のAIでは学習コストよりも推論コストの方がビジネス上重要なので、メモリや消費電力の節約が重要になる。
LLMの推論計算の大半を占めていた16ビット浮動小数点の行列演算(無数の加算と乗算)を、整数の加算のみに変換することで、モデルサイズが大きくなると(30億以上)メモリ使用量を減らして高速化できるなどメリットが出てくる。
エネルギー消費量はモデルサイズがある程度小さくてもメリットがでるようで、7nm チップ上の演算エネルギー従来モデル(LLaMA LLM)と比べ71.4分の1。End-to-Endでも、モデルサイズ1.3Bで18.6倍効率的、70Bで41.2倍効率的という結果。
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