Kaneko Yusuke

取材中、両者の白熱した議論に広く、深く学ばせていただきました。 企業のデジタル化の段階は3つというお話が特に印象に残っています。 1つ目が既存業務にデジタルを取り入れて業務効率化を進める「デジタルパッチ化」。 2つ目が社内に蓄積したデータを効率的に利活用する「デジタルインテグレーション」。 3つ目が事業のコアとなる部分を再定義し、企業の商品やサービスの提供の仕方を大きく変える「デジタルトランスフォーメーション」。 2つ目まで進めておけば、いざ業界や事業に大きな変化があっても対応できるそう。今後、企業を見る際に、どこまで進んでいる企業なのか、改革をどう進めている企業なのかを見る指標になりそうです。 「DXの具体的な進め方や考え方」について語る両社の議論は、ぜひ本文をご覧ください。

日本人の金融リテラシーはまだまだ発展途上。さまざまなメディアが資産運用ブームについて報じていますが、多くの国民が「誰にどう相談していいかわからない」という悩みを抱えています。 「独立系ファイナンシャルアドバイザー（IFA）」という職業もまだまだ一般的ではありません。 一方、投資による資産形成が活発な欧米諸国では、「独立系ファイナンシャルアドバイザー」は友人にいると助かる職業として医師、弁護士と並び称されるほど頼られる存在だそう。 「新卒社員は全寮制」をはじめとした今時珍しい鍛えられる環境のため、自分を高めたい、金融業界のあり方を本気で変えたいという人にはぜひチャレンジしていただきたい職場です。

数学と聞くと、受験時代に格闘した青チャートのような参考書を思い出します。当時はそれぞれの単元が、何の役に立つのか全くわからず、学習のモチベーションが湧かなかった記憶があります。 西成先生によると、数学はもっと身近なツールとして活用できる便利な道具。数学の使い方を教えずに、抽象的な問題の解法だけ身につけさせる日本の数学教育のあり方に課題があるのではないかとのこと。 ビジネスパーソンに身近なスケジュールの立て方や、空間の使い方などにも数学的思考力は簡単に応用可能だと聞き、少しだけ背中を押された思いです。 みなさんは日々の仕事の中で数学や数学的思考力を活用していますか。コメント欄で身近なエピソードなどを教えてください。

30代も半ばを過ぎ、健康診断に引っかかる項目がチラホラで始めました。とはいえ、差し迫った危機と捉えることができず、結果を見てから3日も経てば元通りというプロセスを数年間繰り返しています。 今回、取材させていただいたのは、AIと医療データを活用したサービスです。新しい技術が私たちの健康をどこまでサポートしてくれるのでしょうか。ずぼらな私としては、医療とAIの掛け合わせが1日も早く身近なソリューションとなってくれたら幸いです。

AIの技術進歩が進み、ビジネスにどう実装するかという「対人間」的な側面を考える必要が高まってきました。 今回の記事で取り上げたのは、AIを活用した資産運用へのアドバイスサービスです。相手が人間だと、どうしても自分の年収や資産構成について正直に話すのを躊躇ってしまいますが、AIがヒアリングをカバーし、具体的な商品提案は人が行うという設計です。 AIが支配的になるのではなく、人を手助けし援助するAIというNECの考え方が、今後どのようなサービスを生み出していくのか、そのためにどのような人材が必要とされるのか。 本記事が次のAIの活用法について考える一助になれば幸いです。

今回の取材を通じて、DXという言葉の受け取られ方が日本と諸外国で大きく異なることを知りました。 DXという言葉自体が日本社会に定着して久しいですが、事業変革や組織変革にまで踏み込んで取り組めている企業は少ないようです。 今後、多くの企業がDXの次の段階に進むなかで、どのようなパートナーを選ぶのか、どのように進めていくのかで、明暗が分かれてくるのかもしれません。 皆さんの会社のDXはどのように進んでいるでしょうか。ぜひ、コメント欄にお寄せください。

日々の自己研鑽を振り返ってみると、意外と好きな学習や得意な学習にばかり目がいってしまいがちです。 どうやったら、会社のなかで評価されるスキルが身につくのか、何をすれば良いのか。ゼネラリストとしての活躍を求められることも多い、日本のビジネスパーソンにとっては悩ましい問題かもしれません。 北野さんからお伺いした「企業で評価される3つのスキル」を軸に考え直してみると、自分が今、どのようなスキルをどの水準で求められているのか、少しクリアに見えてくるはず。 みなさんは普段、どんな学習を行っていますか？ぜひコメント欄で教えてください。

自分の受けた大学教育を思い返してみると「育ててもらったな」という印象があまりありません。大教室の講義を繰り返し受けているうちに、あっという間に4年間が過ぎていたように思います。 おそらく、大学の制度や学生数などの兼ね合いもあったのでしょう。しかし、人口減少局面に入った日本にとって、「競争の中から優秀な人を引き上げる」だけでなく「入ってから優秀な人に育て上げる」アプローチが重要になってくるのではないでしょうか。 叡啓大学が広島県の大学ではなく、全国から高い志を持った学生が集まる大学になってくれることを願ってやみません。

社会全体の課題である人口減少、労働力不足。鉄道業界も例外ではなく、線路の保守点検を行う人員の不足に悩まされているようです。 こうした課題に、どのようにAIを活用したのか、どのようにプロジェクトを進めたのか。これまでイメージしていたソフトウェア中心のAIソリューションとは全く異なる活用法に、目が開かされる思いでした。 印象的だったのは、AI活用に重要なのは、ビジネス課題の掘り下げであるということ。 今後、具体的なAIソリューションはプロにお任せして、企業はもっと自社事業の本質的な目標を掘り下げることが必要になるのかもしれません。

2000年代に中高生だった私としては、M&Aに対して「弱肉強食」「生き馬の目を抜く」という印象を持ちがちです。 しかし、時代は変わって、企業がより良く事業を成長させるため、後継者のいない自社を譲渡するため、などリアルな経済活動に根ざした、経営戦略としての幅広い活用が浸透しているようです。 会場には年齢も性別もバラバラの多様な方々が足を運んでくださいました。多くのビジネスパーソンにとって、M&Aに関わる機会は一生に一度あるかないか。 機会が少ないからこそ、頼れるパートナーを選ぶ必要があるのではないでしょうか。記事を通じて、M&Aの難しさと魅力を臨場感と共に感じ取っていただけたら幸いです。