新しい年、2019年が始まりました。今年は「平成」が終わり、新しい元号がスタートします。本年が良い年であること、そして来たるべき時代が、良い時代であることを願わずにはいられません。

目を世界に転じると、米中貿易摩擦が激しさを増し、世界経済の減速懸念から、昨年末には株価も大きく下がりました。また、米国や欧州での自国第一主義、ポピュリズムの台頭やイギリスのＥＵ離脱問題など、世界的に不確実性が高まっています。

米中貿易摩擦は貿易戦争とも呼ばれていますが、中国は経済問題に止まらず、さらにはハイテク分野においても米国と世界の覇権を争うようになりました。中国の台頭については以前から言われていましたが、AIや5Gなどに注力する「製造2025」や宇宙強国などの国家戦略もあり、ハイテク分野でも驚くほどのスピードで米国を脅かす存在になっているようです。ですから、米国は安全保障に係る中国のハイテク分野での覇権を許すことはないと思います。言うまでもなく、市場経済、経済のグローバル化は米国が先頭になって進めてきたものですが、世界の工場、そして巨大なマーケットでもある中国は、そのグローバル化を追い風に発展を遂げ、一方で、その米国が保護主義、自国第一主義へと変質したことは皮肉な現実です。

中国の産軍共同体制は、米国を手本にしたものと言われています。米国のIT産業、ハイテク産業の発展は、DOD(国防総省)やNASAの存在が大きく関わってきました。そうした米国の産軍連携システムは、ハイテク強国へと急ぐ中国の恰好の手本になったのかもしれません。米国のIT産業やGAFA^※1などが自然発生したベンチャー企業であるのに対して、中国ではハイテク産業と国家戦略との結びつきを強く感じざるを得ません。そのことが、知的財産権の侵害や技術移転の強要などもあって、中国のハイテク技術に対する不信感に拍車をかけているのでしょう。

ここに来て、中国経済の変調が報道されています。米中貿易摩擦以前から、株式担保融資(EPF)^※2などの過剰債務問題や民営企業のビジネスマインドの悪化などが指摘されていましたが、さらに米国の経済制裁が追い打ちをかけているのです。いずれにしても、米中対立は予断を許さない状況がしばらく続くでしょう。一方、経済のグローバル化によって、米中をはじめとする各国の結びつきは複雑で強いものになっています。ですから、一度グローバル化に向かった経済を保護主義に戻そうとすることは、時計の針を逆に回すようなもので、世界経済にもたらす影響は計り知れません。中国は勿論ですが、米国自身もその影響と無縁ではいられないはずです。

現在、日本においては少子高齢化が大きな問題となっていますが、中国においても出生率が伸びていません。「一人っ子政策」が終わったにもかかわらずです。このままいくと、遠からず中国でも少子高齢化が大きな問題になり、今の勢いにも陰りが見えてくるのかもしれません。その時は、少子高齢化のフロントランナーである日本の知見を活かす機会が生まれることでしょう。

2019年、世界では私たちの想像を超えるような事が起きるでしょう。長く続いた米国一強体制から、中国や欧州、ロシアなどを含めた多極化という新しい国際秩序を模索する転換期であるのかもしれません。また、朝鮮半島でのパワーバランスにも変化の兆しが見えています。こうした国際情勢の変化、特に中国経済の変調は、日本経済に、そして地方の経済にも影響を与え始めています。変化の時代は、ピンチであると同時にチャンスでもあります。足元では、IOTやAIなどの新しいテクノロジーが多くのチャンスを生み出しています。今の時代こそ、目先の事象だけに眼を奪われず、チャンスを生かし知恵を生み出す人間力が求められていると思うのです。人間の可能性が新しい時代を切り開くのです。複雑な国際問題も、最後には人間の力がものを言うのかもしれません。「人間ファースト」こそ、その合言葉にふさわしいのではないでしょうか。

※1　GAFA・・・グーグル(Google)、アップル(Apple)、フェースブック(Facebook)、アマゾン(Amazon)の4社のこと。

※2　株式担保融資(EPF)・・・証券会社や銀行が企業の株式を担保に行う融資。国際決算銀行(BIS)によれば、中国のEPFは2018年10月末で6.3兆元(約101兆円)。

田園を走る「真田丸ラッピングトレイン」
-遠く真田の里を望む-

「真田丸ラッピングトレイン」
-八木沢駅-

信州上田の塩田平も田植えが終わり、蛙の合唱がにぎやかです。この春から登場した別所線の「真田丸ラッピングトレイン」と、田植えが終わった田園風景のコントラストもまた風情があります。近頃、塩田の田舎道を走る観光バスが増えてきました。これも「真田丸」効果でしょうか。

このところ、大手電機メーカーの不正会計問題やマンションのくい打ち偽装など、企業による不祥事のニュースが絶えません。コンプライアンスが叫ばれている中で、信じられないような事件ばかりです。自動車業界でも、フォルクスワーゲンの排ガス問題や三菱自動車による燃費データの不正が起きています。三菱自動車は、過去にも重大なリコール隠しがあり、企業の存続自体が危ぶまれたことがありました。その時に行われた社員への聞き取り調査では、「組織の極度な縦割り」や「上を見て発言を控える習慣」などの企業体質の問題が洗い出されていたそうです。もし、こうした問題について真摯な取り組みが行われていれば、今回の燃費不正を防ぐことができたのかもしれません。このことは、組織の風土を変えることの難しさを改めて示しているように思います。

今回の燃費データの不正問題のもうひとつの要因として、熾烈を極める燃費競争があげられます。軽自動車は、維持費などの安さが売り物ですから、燃費性能が売り上げの良し悪しに影響することは間違いありません。今回の燃費不正問題では、対象車種の開発に当たって5回の燃費目標の引き上げがあったと報道されています。他社が次々と最高燃費を更新するのに従って、燃費目標も引き上げられていったようです。経営サイドからの最高燃費実現のチャレンジも厳しく、いつしか目標は実現不可能なものになっていったと思われます。実際に不正を行ったのは実験性能部と言われていますが、本来、燃費性能を向上させるのは開発部門全体の役割のはずです。はたして、本来の燃費向上の努力がどこまで行われたのか、また、燃費目標の実現できないことが、どこまで共有されたのかが、この問題の鍵のように思われます。いずれにしても、熾烈な燃費競争と、組織的な問題が絡み合わさって、結局今回の不正が引き起こされたのでしょう。

自動車業界は燃費競争の他にも、電気自動車や燃料電池車などの技術革新の最中にあります。また、今後は自動運転などへの取り組みも求められており、自動車産業自体が大きな変化の中にあるといってもよいでしょう。結局、今回の問題は社長の引責辞任から、三菱自動車が日産自動車の傘下に入るという、自動車業界の再編へと発展しましたが、これらも必然の流れなのかもしれません。

どんなに大きな企業でも、一度信頼を無くしてしまうと、その存在自体が危うくなる時代です。長い年月をかけて築いてきたお客様の信頼も、あっという間に崩れてしまいます。組織的な問題や不正などが常態化した組織では、あきらめや、無力感などのために、本来行われるべき地道な努力や創造的なチャレンジを生み出す力が奪われてしまうのかもしれません。そうならないためにも、ひとりひとりが持てる力を発揮できる、健全な企業体質を育む努力が欠かせないのです。そのことが、変化の激しい今日、企業が生き残り、成長する鍵になっていると思うのです。

上田真田まつり　武者行列

上田真田まつり　真田鉄砲隊演武

上田真田まつり　決戦劇

4月24日(日)に、「上田真田まつり」が催されました。武者行列には、大河ドラマ「真田丸」で真田昌幸を演じる草刈正雄さんをはじめ出演者の方々も参加して、花を添えていました。また、午後には真田鉄砲隊の演武や第一次上田合戦をモチーフにした決戦劇が行われ、その迫力ある演武に大きな歓声が上がっていました。

先日、グーグルの「アルファ碁」^※1が世界的な棋士、李九段(韓国)に4勝1敗で勝ったことが報じられました。既にチェスや将棋ではコンピュータが人間に勝っていますが、囲碁はその局面や打つ手の多さから、コンピュータが人間に勝つのにはまだ10年はかかる、と言われていたものです。

「アルファ碁」のソフトウェアには、囲碁のルールが組み込まれていないそうですが、そこが、従来のルールに基づく人工知能(以下AI^※2)とは大きく違っているところなのです。「アルファ碁」には、ディープラーニング(深層学習)^※3という人間の脳をモデルにした技術が使われています。グーグルでは、このディープラーニングの技術を使って、AIが「ネコの顔」を識別できるようになったそうです。従来は、「ネコの顔」の特徴をコンピュータに教える必要がありましたが、コンピュータ自らが学習してルールを生み出すことを可能にしたのです。「アルファ碁」では、グーグルが持つ大規模なコンピューティング環境を活用して、3000万局という膨大な自己対局をこなしたといいます。仮に毎日100局指したとしても、約800年はかかる膨大な数です。こうした対局から様々な局面を学習し、世界的な棋士にも勝てるだけの実力を身に付けていったのでしょう。ただ、一方で、プロはまず打たない手を打つなど、その弱点も見えてきたようです。コンピュータ自らが学習したルールが人間には見えないだけに、その解析もかなり難しいようです。

AIというと、一見私たちには縁遠いようですが、私たちの身の回りには、既にたくさんのAI的なものが存在しています。例えば、身近なスマホの音声認識は、一昔前のものと比べると格段に進歩しています。さらに、Siriなど、アシスタントとしての人格を持っているようにもみえます。また、YouTubeやAmazonなどのサイトでは、閲覧者の好みを先取りした検索が行われていますし、ロボットも、最近ではサービスやコミュニケーションのツールなどに適用分野も広がっています。自動運転もAIの応用分野として、各社がその開発に鎬を削っているのはご存じのとおりです。もちろん、こうしたAIの全てが「アルファ碁」のようにディープラーニングが適用できるわけではありませんが、適材適所でその可能性が模索されはじめています。

今まで、AIはブームと停滞期を繰り返してきました。日本では1980年代に通産省が音頭をとって第五世代コンピュータプロジェクトが行われ、世界に先駆ける試みがなされました。ディープラーニングのもとになっているニューラルネットも、そのころに産声をあげたものです。ところが、残念ながら当時のコンピュータの能力は現在のものとは比べ物になりませんでしたし、ネットワークやクラウドそしてビッグデータなどももちろん存在してはいません。そのために、大きく膨らんだ夢も失望に変わってしまったのです。ところが、これまでの技術の進歩によって、ようやくAIを実用化するための基盤が揃ってきたように思われます。Androidの生みの親アンディ・ルービン氏も、「アルファ碁」は「AIの潜在能力のごく一部」に過ぎず、今後さらにその応用が加速するといっています。また、「クラウドコンピューティングこそAIの頭脳であり故郷」だとも言っています。

今後は、ニューラルネット専用のチップや学習機能のハードウェア化なども進み、新しいインフラであるクラウドコンピューティングやビッグデータなどがAIを支える基盤になることでしょう。サイバー空間の安全対策やセキュリティ問題などの課題もありますが、AIがこれからの世界を変える力になることはどうやら間違いなさそうです。AIを救世主にできるのか、それとも悪魔の使いにしてしまうのか、いずれにしても、私たち人類の「考える力」が試されそうです。

※1　「アルファ碁」・・・グーグル傘下のディープマインド社が開発した人工知能(AI)

※2　AI・・・Artificial Intelligence(人工知能)の略

※3　ディープラーニング(深層学習)・・・機械学習の手法のひとつ。多層化されたニューラルネットから構成されており、マシンが学習データから自動的に特徴やルールを抽出する。

以下の文献を参考にさせていただきました。

日経ビジネスONLINE 「AIの「人間超え」、その時トップ囲碁棋士は」　高尾紳路　(日経BP社)　2016/3/19