有田 賢太郎

キャリアコンサルタントは管理型人事からのシフトの派生的な在り方。総合商社だからこそ20年前から実現できたけれども、これから一般の会社でも本当の戦略的人事への移行過程で求められそう

中国や米国で流行っている無人スーパーはまだ日本では見かけないが、足元の働き方改革によるコンビニ短時間化が進んだ後に出現していく流れだろうか。規制さえクリアできれば安全性が高い日本はビジネスも成り立ちそうな気がする

最近増えているビジネスモデル。プロエンジニアではなくても、エンジニアとコミュニケーションできる素養を身につける上でも、スクールには意義がある

「学ぶ」からより「身につける」に近づいた使いやすいツール。でもgoogleの違いはデータで効果の実証を裏でおこなっていることで、そこが素晴らしい

貴重な情報。デジタルの世界はトライアンドエラーが実地でやりやすい中国が米国の先を行く面はあるが、そのプレイヤーの実態は必ずしも外から見えにくい。今後の配信もたのしみ

まさにその通り。今のAIは過去の成功の特徴を抽出して、論理的な最適解を出すのに有効だけど、iPhoneを今のAIが産み出せるのかというとそうではない。ただ感性だけで生まれたかというとそうでもなくて、技術などの外部条件をよく理解した上で、問いを見つけたことがポイントだった。その意味でオープンイノベーションはこれからさらに加速してくだろうが、むしろ論理的な正解ではない感性から生まれた投資を経営者が決断できるのか、この辺がポイントになりそうだ

労働時間の削減だけ実施した現場では、管理職、他部署、外注先の3つのしわ寄せが起きている。対策として付加価値を維持するために生産性を上げるのはある意味では自明のこと。そして教育投資が本丸なのもその通り。にもかかわらずなぜそれが出来ない経営者が多いかというと、効果が出るのに時間がかかるから。一時手な付加価値低下を受け止め、将来に投資できるか、あるいは短期的な現状維持に走りジリ貧になるか、経営者の技量がモロにでる時代になってきた。

わからないときに、わかりませんと伝えることはむしろ信頼関係を築く大事な気が。もちろんわからないことを後で調べてキャッチアップする事が重要な場面はある。ただ上司も言葉足らずでそれがわからない原因になっている事も多い。丁寧にわからないことを伝えて、コミュニケーションをとって理解するプロセスを踏むことが、信頼関係の醸成につながる

産業組織論のバーナードが提唱する決定論と主意主義という考え方に基づいて、高岡先生の意見を整理すると、リノベーションというのは過去データから最適化された決定論である一方、イノベーションというのは活用可能な技術を理解しつつ、データでは見えない価値を主体的に生み出す、いわば能動的、主意主義的な取組。AIは前者が得意だが、後者はAIでは無駄と判定されるリスクが高く、人間の発想力、行動力が必要。合理的な判断を重視する会社ほど、後者のハードルが高くなるのが難しい。

ダイナミックプライシングは稼働率を適正に保つことと、収益最大化で有効。ただ活用するにはAIに学習してもらう必要があるけど、そもそもどのぐらいの価格でどれぐらい交通量が下がるかのテストをしないと、学習できない気が。。ダイナミックプライシングでなくても良いけど、せめて何回かテストしないとうまく機能しないリスクがある

問題が本当に過少になったのかは正直疑問。課題は常にあり、定性的な解決策らしきものが多数乱立していることと、その解決策の選択も定性的に決まっている面はあるかもしれない。これから大事なのは、最終的な問題解決に結びつくような、適切な課題設定と、適切な解決策の提示こそがこれからの時代に求められる。その手段としてデジタル化が注目されてるのではないか

過度な残業の縮小は働き手の効用を促し悪い事ではない。ただその取組だけだと経済にも個人の所得にもマイナス。試算では約12兆円の経済マイナス効果。生産性とセットで取り組むことが必要。IT、AIの適切な活用で充分カバーは可能ではあるが、その取組はいまだ道半ば