シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成 みんなのレビュー

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経済だけでなく、環境や教育など様々な分野における世界との差が、自分の想像よりもかなり大きいという現実を叩きつけられた。
ただその絶望的現実を叩きつけるだけでなく、そこから脱却するためのヒントを提示してくれる。
でも、本当になんとかしないと日本は、世界は、そして地球は大変な事になってしまう。
どうする自分を叩きつけられる良書。

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【学びメモ】
・データ×AI利活用の基本ループが回ると正のスパイラルになる
・その為にはデータを読むリテラシー、AI理解のリテラシーが必要
・日本は伝統的に0→1は苦手だが、キャッチアップと応用は超得意なのでまだ勝機はある
・まずは社会が、企業がAI-ready化をする必要がある
・データ×AIの力を解き放つ為には、ビジネス力/データサイエンス力/データエンジニアリング力が3つセットで必要
・現代のリベラルアーツは母国語＋世界語＋問題解決能力＋データ書けるAIリテラシー
【感想】
・まだまだ勉強不足だなーと思った。
・30代で勉強してデータサイエンス力/データエンジニアリング力を学ぼうと思う。

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SFCで教鞭を取られているYahoo!安宅さんの著書。Twitter上で「現代の学問のすすめだ」と言及されていたように、日本の現状を踏まえ、これからどのような舵を切っていくべきかという指針が提示されている。内容は多岐にわたり、到底まとめることはできないが、特に印象に残った箇所を引用する。

「ではマネジメントとは何をやっているのかといえば、結局のところ、
(0) あるべき姿を見極め、設定する
(1) いい仕事をする(顧客を生み出す、価値を提供する、低廉に回す、リスクを回避する他)
(2) いい人を採って、いい人を育て、維持する
(3) 以上の実現のためにリソースを適切に配分し運用する」(p.146)

「人生でもビジネスでも直接的な競争はできるだけ避けるのが正しい。実質的な無競争空間を生み出せるかどうかが、幸せへのカギだ、競争から解き放たれたとき、人も事業も自由になれる。」(p.155)

「我々の持つ知性とAIのもっとも本質的な違いの1つは、AI、機械知性はイミを実感のあるものとしては何も理解していないということだ。単に情報処理を自動化しているだけであり、何を行っているのかすら理解していない。つまりAIは、識別は見事にできても本質的に「知覚」していないのだ。」(p.192)

「「気づき」と「新しい知識」は本質的に異なる。」(p.199)

「あらゆる戦略は目指すべき姿の正しい見極めと現実の正しい理解から始まる。戦略立案とは、構造的に世の中を見立て、そこでも勝ち筋を見極め、これを具体的な実行プランに落とし込むことだからだ。WhatとHowをつなげて初めて戦略と言えるが、その立脚点は常に正しい現状の理解だ。」(p.266)

「あまり語られないことではあるが、課題解決には大きく2つの型がある。1つは、病気を治し健康にするといったあるべき姿が明確なタイプの課題解決。もう1つがあるべき姿(ゴールイメージ)から定める必要があるタイプの課題解決だ。」(p.391)

このほかにも印象に残った箇所は多いが、これから企業の戦略立案に携わる立場として、特に心に留めておかなければならない箇所のみ抜粋した。

少し話は変わるが、この本は全国民必読だと思うと同時に、かなりハードコアな内容であることも間違いない。これから社会を創り、支えていく立場の自分たちにとって、ビジネス、データエンジニアリング、データサイエンスという3つのスキルは必須であり...と言われても、「頭では分かるが、難しい」となってしまいかねないとも思う。ただ、構造的に整理されたデータを見ていくと、日本がかなりまずい状態なのは間違いない。当然、自分の興味領域を探究しながらも、やや苦手としている数理系の思考や、データエンジニアリングとは向き合わなければならない時が来ているのだと思う。本当に未来を創り、バリューを出していきたいのであれば、この点についてはNO EXCUSEであり、努力してどうにかなる範囲までは鍛錬を積まねばならないと強く感じた。これは非常に良い指南書であるが、読者が動かなければ意味がない。これから現実を直視し、自分の存在を位置付けながら、どのような未来を創っていくかがイシューとなる。少なくとも自分は、創る側でいたいと思う。

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確かに多方向の視点からあるべき姿を描こうとしているのだけれど、一つ一つをよく見ると、著者の思い込みのようなものもあって・・。

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（シン・ゴジラを知らないと）タイトルがちょっと分かりにくいけど、骨太の日本再生論。
著者の日本を何とかしたいという熱い情熱がひしひしと伝わってきます。
とにかく、自分も未来を創造する側になりたいと思えるし、
何かアクションを起こしていこうと思わせてくれる本。

自分が興味があったのは、著者の人材育成論や教育に対する考え方のところ。
AIを使い倒せるベースの元、AIではカバーできない知覚を鍛えるべきというのは自分の元々思っていた考えともとてもマッチする。

所々、良くも悪くもコンサル的だなぁと感じるところはあるものの、
骨太な日本再生論は多くの人が読むべきマスト・バイな本であることには変わりない。
みんなが少しずつアクションを取れば、日本も少しずつ変わっていくはず（かな）。

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我が国の置かれた状況と解くべき課題が明快に示されている。
国家や地方政府とともに、企業や我々が将来世代のための環境作りと投資に切り替えれば、明るい未来を選ぶことができると改めて確信できる、「意味ある」希望の書。全ての世代が読むべき。
まずは、立ち読みで、刺さるところだけでも、目を通してみてください。

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ビジネス書で感動して涙が出たのは初めてです。
あー、まだ日本は伸びしろいっぱいあるって考えてもいいんですね。
そうですよね。なんであまり考えもせずに日本を諦めてたんだろ。目が覚めました。

少しでもマシな未来を作るためにできることをやろうと思います。

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第1章から3章までは、世界で現在起こっている時代の変化や、日本が置かれている惨状が綴られています。日本はこれからAI-ready化を進め、そしてその先にあるデータとAIを力を解き放つAI-poweredにレベルアップを目指すべきだと述べられています。少子高齢化社会、人口減少が進む日本は、今ある仕事を人と機械との協業して生産性の維持や向上を目指す方向性には共感します。

第４章ではAIネイティブ世代の教育育成と、既存リソース(技術者層、マネジメント層)の再教育と活用について書かれています。AIデータリテラシーが高い若者たちが育つまでに時間を要するため、彼らが社会に出てくるまでの間、現役ビジネスマンに活躍して凌いでいくといった、真っ当な現実解であるといえます。

第5章では国が未来に向けてやるべきことの方向性を示しています。この本を読んだ自分たちにできることは、教育と科学技術に国家予算を割り当てる政治家に投票して、社会保障給付費という国のお金を使いすぎるシニア世代には「日本は未来にリソースを寄せるので、私たちの社会保障費の予算を少し減額して、その分を若者やお孫さんたちにお金を回します」としっかり国民に説明してシニア層(自分もいずれこの層に入るのですが…)に理解して頂くことが大事だと思いました。

明治維新や戦後の復興の偉業を成し遂げた先人たちの働きは素晴らしいのですが、当時彼らにできたことなのだから、現代人の自分たちも日本を再生できると思います。これからの社会を生き抜く素養を日本人が身につけて世界に仕掛けていこう。

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ニューズピックスから送られてきた。

日本の現状と課題、改善策がわかる。
分厚いし(437p)、読みづらいかなとおもったが、めっちゃわかりやすい。用語解説がそのページ内にあったり、言葉も「ヤバイ」「おじゃおじ」など平易で読みやすい。

ヤバイのは、日本が未来の世代に投資できてないことだと思った。
ぜひ高校生くらいに読んで欲しい。世界の中での日本の大学の状況がどうか知ったうえで、将来の目標を決めたり、大学選びをしたらどうか。

30代の私は、次のことを思いました。
独自性をみつけよう。
チャームを磨きつづけよう。
90歳まで働けるよう、病気予防しよう。

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ここまで真摯に日本の現状を憂い、現実的な処方箋を出すことが出来るものではない。著者の「シン・二ホン」については、政府の審議会/研究会で公表されたバージョンを幾つか見て感銘を受けていたが、どんどん内容がバージョンアップされるコンテンツを取りまとめたのが本書となる。

諸外国と比較した定量データ分析などに基づき、ファクトベースで日本の何が問題なのかを明らかにしつつ、本書が白眉なのは”諦めない”という一点に尽きる。未来の話をすればどうしても明るい話題が見いだせない日本社会において、長年の歴史を振り返りながら、実は日本が数多の変革を成し遂げてきたということを明らかにして、本書は未来への展望を語る。

特に、「シルバー・デモクラシー」とも揶揄される日本の社会保障費の増大と選挙(彼らを無視しては政治家は選出されない)の問題に対して、シルバー層に振り向けられる社会保障費の僅かな額が若年層へと配分されるだけで、社会が変わり得るという可能性を定量的に算出している点は、著者の倫理観の高さを示している。

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●反響

決して、易しい本ではないはずなのに反響が凄い。
ブクログレビュー100件突破。Twitterの#シンニホンのコメントの数と熱量・・。
広がりを見せているのは、圧倒的な内容の濃さと明確なメッセージがあってこそ。恐るべし。


●あるべき人材育成

シンニホンのポイントとなりそうなのは人材育成。一見、AI×データ系人材の育成が大事だと読めそうだが人材定義は大きく2種類。

①夢をデザインして具体化できる人。
②それをデータ×AIで実現できる人。

これは人種が全くちがう。提言された大学院改革などで育成できるのは②の人材。①の人材（いわゆるジョブズ的人材）に関しては・・どう育てるのか？が課題になりそう。高校教育の脱機械化や、外れ値人種を迫害しない文化＋αがポイントになりそう。②は狙って育てられるイメージがつく。①はどうか。

P64
「人がいいなと思うであろうことを先んじて感じ、それを自分なりに表現できる力が重要となる。言葉でも良いし、絵でもいい。その両方があると最高だ。そういう力を持った人を育てていけるかが僕らに問われている」
→この人材が育つかどうか。


●知性の核心は知覚である

この論考がすごい。物事をどう捉えるかが全てを決める。知覚を鍛えるにはファーストバンド、ハンズオンな経験が重要。いかに物事に自分が携わって経験できるか。そこで気付きを得られるか。

「理解」とは物事と物事に関連ができた時に生まれるから。気付きも同様。だから、繋がりができた時に脳が興奮する。その時に、気付きや理解が生まれる。なので、色々な情報をインプットしてその時に気付きを得ておくようにする。

脳の仕組み上、ニューロンとニューロンが繋がった時に理解がおこる。

都度ハーバードビジネスレビューの論考に立ち返るようにしたい。


●今の日本

財政が年金と医療で圧迫されている。人口分布が逆ピラミッド構造なので仕方ないとはいえ、確かに若者にリソースがかけられてない。ただ、この問題はじゃあ高齢者へのリソース削減しましょうにならず、細かい効率化（自動化やBPR）で浮いたお金で捻出するしかないこと。課題は時間がかかること。スピードが出ない。

→スウェーデンの死生観。文化や価値観もリンク。


●6章の凄み

6章に安宅さんのオリジナリティが詰まっている。通常、国の発展＝経済成長＝生産性向上 or 少子化対策による人口増加（ex 働き方改革）に終始しがち。

安宅さんは、一歩引いて。地球環境、星の持続性に着眼して、地球ありきの経済成長に議論を持ってきた。すると、結論は必ずしも人口増にならない。人口増によらない発展のモデルを提唱している所にオリジナリティがある。（ナウシカ原作を涙して読んでる。そこに尽きる）


●個人としての行動

①データアナリストとして。
データ×AIを担う人材としてはスキルセット不足。DS協会のスキルチェックシートとのGAPを潰す活動に出たい。個人で仕事が受けられるレベルになると良い。

②父親��して。
息子をデータ領域に興味あるかはさておき。少なくとも本質的に物事が考えられて、それが表現できるようになってくれたら。また、異人が重要という話とセットでチャームが大事という話が刺さった。自分の興味を突き詰めることは、決して独りよがりになることじゃない。周りに気遣いができる。やっぱり躾が大事

③家族として。
都市集中的な未来＝機能的で利便性が高い所に向かえば幸せなのかは考えると良さそう。家族にとっての本当の幸せとは何かの視点から住環境を見直してみる。


●リファレンス

遅いインターネット「風の谷を創る」
https://slowinternet.jp/article/intro_valley-of-wind/

開疎化がもたらす未来
https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2020/04/19/131331
→風の谷運動と強く連動したwithコロナ時代の思考

SFC安宅さんデータドリブン講義
http://gc.sfc.keio.ac.jp/cgi/class/class_top.cgi?2019_41574

経産省の産業構造審議会（産構審）新産業構造部会
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shinsangyo_kozo/pdf/013_06_00.pdf

官邸（内閣府）の教育再生実行会議スライド
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/jikkoukaigi_wg/kakusin_wg4/siryou1.pdf

一冊の本をまとめました、、『シン・ニホン』
https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2020/02/24/132143

TEDのプレゼン
https://www.tedxtokyo.com/tedxtokyo_talk/shin-nihon-kazuto-ataka/

7. 知性の核心とは何か？「意味の理解」という脳の行為を考える
https://industry-co-creation.com/industry-trend/46924