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目次

  
  1. 「「タレント」の時代」から引用・まとめ
  2. 「国富新論」からの引用・まとめ
  3. 3つの目とその他
  4. 企業の不確実性について
  5. LFPとVUCA
  6. 第4次産業革命と競争戦略の3つの型
  7. 記事の引用
  8. スマート家電の恐ろしさとスマートメーターについて
  9. Iotと「未来を味方にする技術」からの引用・まとめ

 

「「タレント」の時代」から引用・まとめ

  

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第14章「日本のモノづくりの姿とはどうあるべきか?」

 

この章では、日本のモノづくりの理想の姿を見出していきたいと思います。

 

「「タレント」の時代」(酒井崇男著)から引用・まとめをします。P64、P80~81

 

 

一般的に製造業のビジネスプロセスは調査・市場ニーズの把握→製品開発→生産準備→生産→販売→プロモーション・普及 という流れです。

 

ものつくりがグローバル化した現在は、商品開発・製品開発と製造と販売は、地理的に世界の別々の地域で行われています。

中略。

情報視点で見ると、企業活動を通して私達が生み出している価値とは、本質的には次の3つの情報資産です。

 

情報資産とは知的資産と言い換えてもよいでしょう。

1 設計情報。「商品」に相当する情報資産。

2 設計情報をつくりだし、生産(媒体に転写)するためのノウハウ。情報資産。

3 人材の頭脳に残っていく知識・経験の蓄積。情報資産。

 

1を生み出す活動が企業の売上・利益に関係してきます。1を生み出す元になるのは2と3です。2はかつての製品開発を通して組織に蓄積されたノウハウです。

 

1が新製品開発の場合は、3が創造的な活動をし、その進化分が2として蓄積されていきます。つまり、魅力のある商品・サービスを開発する活動(フロー)を通して試行錯誤する中で、企業にも個人にも知的資産が蓄積(ストック)されていくという関係にあります。

 

工場や建物のような固定資産がなくなっても、これら3つの情報資産が揃えば、また同じ生産設備をつくり、同じ成製品をつくることができます。情報と現物が1対1に対応しているからです。

 

つまり設計情報・ノウハウと、それを理解できる頭脳を持つ人材の3つが揃えば、いつでも現物の商品をつくりだすことができるのです。労働を通して私達が生み出したり、売ったり、買ったりしているモノとは本質的にはこうした情報そのものなのです。

以上、ここまで。

 

 

「国富新論」からの引用・まとめ

ここから、さらに「国富新論」(三橋貴明著)からの引用・まとめをします。P21。

 

 

農業に限らず、生産力とはノウハウの蓄積です。技術や人材や資本が豊富にあっても、ノウハウがなければ生産力は高まりません。「ノウハウ」の蓄積は国民経済にとって最も重要です。技術は購入することができます。

 

労働者は人材派遣会社で集めることができます。ですが、資金を投じ、工場や設備を整え、経営者が「さあ、生産せよ」と言っても製造業が成り立つわけではありません。

 

農業、製造業はもちろん、サービス業を含めた国民経済のすべての供給能力は、知識、技術、スキル、ノウハウの蓄積によって成り立っています。人間は労働することで、モノやサービスを生産する力を身につけます。

 

人材に蓄積された技術やノウハウが厚いほど、その国は「モノやサービスを生産できる」のです。以上、ここまで。

 

三橋貴明氏は生産力とはノウハウの蓄積であり、生産力こそが国富であると主張しています。

 

酒井氏と三橋氏は似たようなことを言っていますが、酒井氏はさらに突っ込んで、設計情報という概念で説明したことに新規性があると思います。アップルは設計情報をつくりだし、中国に製造を請け負っています。

 

もはや、製造段階はモノづくり企業が行わない時代なのです。製造業に限らず、サービス業のスターバックスでさえ、設計情報(ノウハウ)があれば、あとは他店舗展開をするだけです。これは、フランチャイズにも言えるでしょう。

 

日本はモノづくりにせよ、サービス業にせよ、設計情報で勝負するお国柄なのかもしれません。製造は外注すれば、国土の危険性(地震・災害、電気の供給問題、国土の狭さなど)の懸念点はなくなります。

 

ただし、特許できちんと守ったり、情報が漏れないようにセキュリティを万全にしたりする必要はあるでしょう。

 

3つの目とその他

ところで、リーダーには物事の見方として、3つの目が必要であるようです。「鳥の目」「虫の目」「魚の目」です。

 

「鳥の目」は大所高所からマクロ的、大局的に物事全体を把握する俯瞰の目です。

「虫の目」は物事に近づいて様々な角度から細部を見つめる複眼の目です。

「魚の目」は潮の流れのような周りの変化、時代の流れのようなものを敏感に感じ取る目です。

 

厳密さとは虫の目のことでしょう。「神は細部に宿る」という格言通りです。私の本は鳥の目路線であり、大局観を重要視しています。

 

魚の目も多少、意識しています。理工系は厳密さが特に重要です。機械やコンピュータは正確な指示がないと動きません。文系の世界は人間の心理が関わるので、そもそも厳密さを適用しづらいでしょう。

 

「心理学の研究結果、6割以上が再現不可能 検証調査」というタイトルで記事が出ています。(2015年8月28日) 心理学研究の信頼性に関する新たな疑問を浮上させる結果だといいます。

 

社会科学は自然科学と違って、より複雑です。厳密に理論化できないと思われます。抽象概念を示したら、後は柔軟に応用するしかないとも言えます。

 

抽象的な理論ではなくて、具体的で複雑な指示書(マニュアル)まで落とし込むのはオペレーションの場面ではないでしょうか。経営者で、具体的な指示書や教科書通りに動いていたら、変化が速い世界では柔軟性が失われます。

 

世の中は刻々と変わっていくのです。そう考えると、文系の世界は違った難しさがあると言えます。体系化できる理論が一応ありますが、それも完成とはいえないからです。

 

年々、更新されていきます。新しい理論もどんどん出てきます。だから、経営者は柔軟性がないとダメなのでしょう。経営コンサルタントや社長の仕事は、いろいろなやり方があるでしょう。

 

Mynewsjapan代表渡邉正裕氏は1%の天才と、99%のソルジャー(兵士)が伸びている会社だといいます。1%の天才経営者は柔軟に考え動きますが、99%のソルジャーはマニュアル通りか、目標を提示されて成果を出すよう徹底的にしごかれるということでしょうか。

企業の不確実性について

ここで、企業の不確実性について述べていきます。企業の顧客獲得に関係する不確実性には2つの種類があります。

 

需要の不確実性(顧客はそれを買うのか?)と技術の不確実性(理想的な解決策を提案できるのか?)です。不確実性は未知の要素があることで未来が見えにくくなります。

 

顧客のニーズや行動について未知の要素が増えれば、需要の不確実性が大きくなります。技術の不確実性は今後登場するかもしれない技術、あるいは新しい解決策を開発するために必要な技術の不確実性が増すことです。

 

不確実な時代ではリーダーに全ての意思決定を任せるのではなく、実験者としてチームと共に仮説を構築し、実験を行い、データに語らせるべきなのです。

 

アップルのクック氏はリーダーに意思決定者ではなく、コーチやファシリテーターを求めているようです。

 

チームが実験を行い、データを得ます。実験の結果に頼ることにより、ジョブズやベゾスを必要としなくなり、未来を予測するのをやめたそうです。

 

インテュイットのチームは次のプロセスに従っています。

1 最も重要な挑戦の要となる仮説を明らかにする。

2 それを検証するための実験を設計する。

3 答えを出すための実験を行う。

4 元に戻って、チームとして答えるべき次の重要な挑戦の要となる仮説を理解する。

 

不確実性の高い時代においては、真実だと思っているものは何でも有力な仮説でしかないので、リーダーの意思決定も単なる仮説という扱いになります。

 

不確実な時代においては、1%の天才経営者と99%のソルジャーという構図は成り立たないとアメリカでは見ているようです。

 

スティーブ・ジョブズを必要としない経営に舵を切っているみたいですね。私の本ではイノベーターについて主に語ってきました。全員がイノベーターになるのが、不確実な時代においては必要であるのかもしれません。

 

LFPとVUCA

1%の天才と99%のソルジャー型は昔ながらの伝統的大企業に多いと思われます。アップルもそうでしたが、今は変わりつつあるようです。このテーマについては、LFPという本が参考になりました。

 

 

現代はVUCAの時代になっています。Volatility(不安定性)、Uncertainty(不確実性)、Complexity(複雑性)、Ambiguity(曖昧模糊)の頭文字を取ったものです。

 

「不安定で変化が激しく、先が読めず不確実性が高く、かつ様々な要素が複雑に絡み合い、きわめて不明瞭で不透明な環境」の時代ということです。

 

LFP」とは「ライト・フットプリント(Light Footprint)」の略であり、意味は「足跡が残らないほど素早く身軽な経営」だといいます。

 

そのためには、並外れた敏捷性(extreme agility)、並外れた柔軟性(extreme flexibility)、並外れた創造性(extreme creativity)が必要だそうです。どれも並外れたが加わっています。

 

また、敏捷性は「速さ☓的確性」の意味が含まれています。俊敏性(quickness) という単なる素早さだけとは違います。

 

LEP経営を成り立たせるためには、1 中央集権と自立分散の両立、2 協働協創、3 相互信頼、4 隠密潜行 が必要だといいます。伝統的大企業はLEPを兼ね備えた企業「LEPネイティブ」の新興企業と戦うのはきついです。

 

LFPネイティブ」の事例として、グーグルやウーバー・テクノロジーズ(スマートフォンアプリを通じてタクシーやハイヤーを配車するサービスを手掛けるITベンチャー) などが挙げられています。

 

市場が右肩上がりの時代にはセンター(本社・本部)が中央集権的に、現場を動かせば済んでいました。しかし、VUCAの時代には、センター中心主義では、速すぎる変化についていけません。

 

さらに、先も読めない時代では現場に権限委譲させた方が効率が良いのです。センターはある程度の方針を立てるという意義は残りますが、後の大部分は現場が自律的に考え、実行するモデルの方がVUCAの時代には合っています。

 

「LFFネイティブ」は、「やりながら考える」「やってから考える」行動パターンが徹底しています。「考えてから動く」ではチャンスを逸します。

 

「並外れた敏捷性」が必要なのです。伝統的大企業は「やる理由」を考えすぎています。正当な根拠を求めすぎています。その間に「やる」タイミングを逃します。

 

グーグルは110のサービスを提供しています。一方で、70以上のサービスを既に中止しています。グーグルグラスのプロトタイプが見たいと経営陣が言えば、90分で用意するといいます。

 

また、VUCAの時代には現場力(オペレーション)の格差が企業の競争力の差です。単純な作業の繰り返しのオペレーションではなく、変化に追従し、変化を先取りする「創造的なオペレーション」が求められるといえます。

 

強固なオペレーションがあってこそ、品質を維持でき、大事故も防げるのです。

 

第4次産業革命と競争戦略の3つの型

VUCAの時代を生き抜くために、第4次産業革命(ITとIoTを活用したビジネスモデル)が起きています。アメリカではインダストリアル・インターネット、欧州ではインダストリー4.0、日本では日本型インダストリー4.0が起きています。

 

「日本型インダストリー4.0」という本に詳しく分析が書かれています。

 

 

アメリカのインダストリアル・インターネットは、様々な膨大なデータをビッグデータとして蓄積し、あらゆる切り口から分析を行い、新たな顧客価値、ビジネスモデルの構築につなげるというスタイルです。

 

欧州のインダストリー4.0は工場を起点にして、顧客やサプライヤーと情報共有しながら製造業の効率化と付加価値を生む変革を実現するものです。

 

共通していることはIoTであらゆるものをインターネットにつなぎ、そこから集まってくるデータを活用して新たな価値創出に挑戦していることだといいます。

 

「つながる」「代替する」「創造する」という3つの「異次元の見える化」を実現し、速度やきめ細やかさが段違いの「圧倒的機動力」を発揮し、収益を生み出そうとしています。

 

ここでも、「圧倒的な機動力」(=並外れた敏捷性のことだろう)が強調されています。

 

日本型インダストリー4.0は顧客を慮(おもんばか)り、製品のライフタイムを通じて顧客のニーズを満たし、顧客の期待を超える努力を継続するという愚直な取り組みです。

 

現場が主体、かつ現場の自律性ありきの戦い方です。

 

アメリカは「データ起点のビジネスモデル創出」、欧州は「工場起点の製造業復権」に対し、日本は「お客様起点の付加価値創出」を目指すべきと書かれています。

 

日本の改善(かんばん方式からeかんばんへ進化。JIT(ジャスト・イン・タイム)もある)を超えるべく、生み出されたのが欧州のインダストリー4.0とのこと。日本は効率がそもそも良いので、改善の余地は少ないようです。

 

「LEP」も「日本型インダストリー4.0」の2冊とも参考になりました。興味のある方は読んでみると、もっと詳しく知ることができるでしょう。

 

欧州、特にドイツのインダストリー4.0をもう少し詳しく説明したいと思います。「日本の製造業はIoT先進国ドイツに学べ」の一部要約です。

 

 

 

ドイツの製造業が外国の顧客に製品を売る方法は「製品をドイツ国内の工場でつくって輸出する方法」と「外国に設置した現地工場で組み立てる方法」の2つあります。

 

しかし、それだけでなく、「製品の製造ノウハウをソフトウェアとして、デジタル・プラットフォームに公開することによって外国の顧客に販売する方式」と、「インターネットでつながれた製品や部品がリアルタイムで発信するビッグデータを分析することによって、顧客に新しいサービスを提供しよう」とも考えているようです。

 

製造活動や販売のエコシステムの中心であるデジタルプラットフォームには製造、販売、新技術の開発、販売された製品の監視、ビッグデータの収集、保険の購入、資金調達など、未来の製造業に関するさまざまな価値創造のプロセスが統合されます。

 

この中でも製品の製造と販売プロセスを変えようとしています。ドイツ企業は完成品の輸出、外国の工場での組み立てだけでなく、部品や製品の製造ノウハウをソフトウェアとして、デジタル・プラットフォームに公開するつものようです。詳しくはP63以降を。

 

また、ドイツのモノづくりの大黒柱であるミッテルシュタント(中規模企業)は「物体」として売っている機械製品や部品を電子化し、ネット上でソフトウェアとして売り、「つながった製品」からフィードバックされたビッグデータの分析によって、新しいサービスを提供しようとしているようです。

 

ここで、ドイツの経済状況を書いておきます。ドイツの2015年の経常黒字は2842億ドル(32兆9672億ドル)で先進国の中で最大ですし、アメリカ、中国、日本に次ぐ世界第4位のGDPの経済大国です。

 

また、ドイツ連邦政府は2014年に財政黒字を達成し、新規国債の発行が不要になりましたし、2016年の失業率は3.9%で、EUではチェコに次いで2番目に低いのです。好景気で、ドイツの平均可処分所得は、2012年から2015年までに10.7%も増えました。

 

加えて、ドイツの大黒柱は機械製造業ですが、その売上高は中国とアメリカに次いで世界第3位です。さらに、ドイツの2015年の機械製造業の売上高のうち輸出が占める比率は、77.4%にもなっています。つまり、ドイツの機械製造業は輸出志向というわけですね。

 

さらに、ドイツの製造業がGDPに占める比率は22.2%であり、日本の18.8%を上回ります。(アメリカは12.1%、イギリスは9.7%です) このようにドイツはモノづくりの国なので、インダストリー4.0の成功の成否はかなり影響を与えると思われます。

 

スマートサービスという類書には書かれてないと思われる概念がこの本には書いてあり、参考になるかと思います。興味ある方はぜひ一読を。

 

競争戦略では3つの型があります。IO(産業組織)。業界構造が比較的安定した状態で、その構造要因が企業の収益性に大きく影響する業界です。ポーターの競争戦略(SCP)、特に、ポジショニングが大事となる戦場です。

 

チェンバレン。IO型よりも参入障壁が低く、複数の企業がある程度差別化しながら、それなりに激しく競争する型です。

 

RBV(リソース・ベースト・ビュー)と呼ばれる、「競争優位が企業の持つ経営資源にあるとする考え方」が大事となる戦場です。日本企業の自動車業界などはここで戦っているようです。

 

シュンペーター。「競争環境の不確実性の高さ」が特徴の戦場です。VUCAの戦場とも言えるでしょう。

 

日本の家電業界はチェンバレン型にRBVで対応していたのですが、最近は時代の趨勢により、IO型に戦場が移っているようです。ポーターの競争戦略(SCP)を使わないといけないのに、RBV戦略を使っているのが敗因らしいです。

 

また、家電業界の中にはシュンペーター型も出てきています。ポーターのSCPや、RBVが通用しない戦場です。シュンペーター型で通用する戦略はリアル・オプション戦略です。

 

また、「経営戦略の良し悪し」か「どの産業にいるか」で企業の実績が異なるかは議論になっています。産業によって収益率は変わります。

 

アメリカでは製薬業は全体的に収益率が高いです。逆に、全体的に厳しい米航空業界でも、サウスウェスト空港やジェットブルー空港は固有の戦略によって高い収益率を出しています。

 

果たして、経営戦略が大事なのでしょうか?それとも産業ポジショニングなのでしょうか?

 

答えは経営戦略の良し悪しで業績が決まるのは、「飛び抜けて成功した企業か、失敗した企業」だけだといいます。逆に、普通の企業の収益性は「どの産業にいるか」で決まっているそうです。以上はアメリカの事例です。

 

日本企業の分析についてはビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学」を読んでもらえたらと思います。上記の3つの型の話も、この本を参考にさせていただきました。

 

 

ポーターとは何ぞや?という人は、「経営戦略全史」という本がお勧めです。値段は張りますが、経営戦略の基礎が分かります。

 

 

記事の引用

日本のモノづくりはインダストリー4.0でIoTを推進していますが、ここで私見を述べます。

 

IoT(Internet of Thingの略語)という「すべてがインターネットにつながる」世界が提唱されていますが、製造業だけでなく、電機産業もここに活路を見出そうとしているようです。ですが、私はIoTは危ういと考えています。

 

スマート家電の問題点を例に挙げます。「トイレから情報流出!? 今知らないと後悔する「スマート家電のハッキング」対策」というネット記事を引用・まとめをします。

 

炊飯器であれば、家族それぞれの好みにあった炊き方をスマートフォンに登録し、炊飯器にタッチするだけで好みの炊き方ができます。電子レンジであれば、レシピの中からよく作るレシピをお気に入りに登録することができます。

 

遠隔操作も可能なので、外出先からエアコンをオン/オフしたり、レコーダでテレビ番組を録画したりすることも可能になります。しかし、ネット化とはハッキングの可能性がどうしても残ります。

 

Aさんの家の家電はすべてスマート家電です。ある日家に帰ってみると様子が変です。夏なのにエアコンからは熱風が吹いています。冷蔵庫は電源が入っておらず食べ物は全滅です。トイレに行くと便座が上げ下ろしを繰り返し、ウォシュレットが作動し続けています。

 

ある日怪文書が届き、そこには視聴したテレビの内容からお気に入りのレシピ、いつトイレに行ったかの情報が書き込まれています。スマート家電のハッキングはユーザーの生活情報が筒抜けになるということであり、プライバシーが侵されるということです。

 

カメラ機能が搭載されている家電がハッキングされた場合、家の中を盗撮されるという危険性もあります。

 

問題はプライバシーの侵害やイタズラに留まりません。生活情報を知られれば留守の時間帯を知られるということになり、空き巣に入られる可能性もあります。

 

また、家電製品を利用する商業施設や病院など、建物の規模が大きくなるほど被害は甚大なものになります。

 

スマート家電は携帯電話やノートパソコンで行うような暗号化やハッキングのテストがされていないことが多いため、従来のデバイスよりもセキュリティの脆弱性が指摘されています。

 

2014年1月16日、アメリカのインターネットセキュリティ会社Proofpointがスマート家電に接続された10万以上の家庭用電気機器からサイバー攻撃があったことを発表しました。 

 

家庭用ルーター、テレビ、冷蔵庫、ワイヤレススピーカーなどから1日に3回で合計10万以上のスマート家電に遠隔操作でプログラムが埋め込まれ、企業や個人宛てにスパムやフィッシングメールが75万通以上も送られました。

 

不正ウイルスに感染したスマート家電が、知らないうちにサイバー攻撃に利用されるということもありえます。

 

スマート家電を製造しているメーカーもセキュリティ対策を講じていますが、ユーザー自身のセキュリティ意識が低ければ意味がありません。

 

しかしスマート家電の数が増え、それらひとつひとつにセキュリティ対策を施すのは現実的と言えません。

 

そこでスマート家電を含めたすべての通信デバイスが経由するホームルーターにきちんとセキュリティ対策を施すことが推奨されます。

 

IDやパスワードは購入したときのままの状態(デフォルト)にせず変更し、ルーターを動かす基本プログラムを最新状態にアップデートすることが求められます。

 

調査会社IDCによると、2019年にはインターネット機能を有するデバイスの普及台数は国内で9億5,600万台に達すると見込まれています。

 

家電のみならず、自動車や住宅もスマート化が進んでおり、私たちがこれまで経験したことのないリスクが今後発生していくと思われます。

 

「そんなモノにスマート化は求めない」というアナログな生活を好むユーザーももちろんいるでしょう。しかし従来のアナログ製品が今後発売されなくなるとしたら、その時は否応なくこうしたリスクにさらされていくことを覚えておかなくてはなりません。

以上、ここまで。 

 

著者の方の記事をほぼ引用です。非常に参考になりました。

 

スマート家電の恐ろしさとスマートメーターについて

スマート家電は恐ろしい未来を示しています。さらに、グーグルが開発中の自動運転車も危険だと私は考えています。

 

これも同じくハッキングの危険性があります。しかも、スマート家電よりも恐ろしく、命が狙われます。事故に見せかけて、殺害という事件が起こる可能性があります。

 

当然、殺人罪なので、捜査が行われるのでしょうが、ハッカーの身元を探し出せるかどうか不透明です。要人は、自動運転車は怖くて使えないのではないでしょうか?一般人は狙われにくいですが、それでも怖さは感じるかもしれません。

 

自動運転車はまだ課題があります。センサーが故障したら、事故につながるということです。飛行機は離発着のときは、手動ですが、その他は自動です。しかし、飛行機の場合、毎回、整備がきちんと行われています。

 

ですが、自動運転車は市販された場合、整備士が毎回、チェックするのは難しいのではないでしょうか?チェックをかなり頻繁に定期的にやらないと、センサーの故障が防げないと思います。

 

また、運転中にも予期せぬ出来事のため、センサーが故障した場合、運転手がいないと危険でしょう。飛行機はきちんとパイロットがいます。自動運転車は課題が多いと思います。

 

ここで、2つ目の懸念スマートメーターについて書きます。「サイバー・インテリジェンス」という本からの引用・まとめです。

 

 

そしてスマートメーターとは各家庭の電気の使用料をリアルタイムで計測、通信する電力メーターで、従来型からの切り替えが2014年から始まっています。

 

これは電力会社とのデータのやりとりのほか、家庭内の住宅用エネルギー管理システム(HEMS)によって、電化製品や太陽光発電システムなどと連携する文字通り賢い(スマート)メーターです。

 

社会全体の省エネ化や、検針業務の効率化、きめ細かいサービスなどが可能になるとされ、うまく使えばエネルギー資源の乏しいわが国では、非常に役に立つものだと思います。

 

しかし通信機能を持っているだけに、スマートメーターを乗っ取られてサイバー攻撃に使われると大変なことになります。以上、ここまで。

 

スマートメーターが狙われるという予測を、「サイバーインテリジェンス」の著者は心配しています。セキュリティについて存分に語られている本ですが、ハッキングの世界は相当危ういもののようです。

 

Iotの全体図、俯瞰図を知りたい方は「Iotで激変する日本型製造業ビジネスモデル」を読むと理解が進むと思います。(教科書的で多少、読みづらいですが)

 

 

Iotと「未来を味方にする技術」からの引用・まとめ

Iotで日本企業は戦略を見誤ると、アップルのiPhoneで見られた部品工場としての下請けに甘んじる二の舞の構図になる恐れがあります。

 

Iotはセキュリティに危険性がありますが、それでも突き進むしかない構図なのでしょう。破綻するIot世界図のリスクを負ってでも突き進まないと、遅れをとった場合、致命的になります。よって、失敗するIot世界地図になる可能性も考えつつ、突き進みます。

 

ちなみに、Iotで現在、実現しているシステムを「未来を味方にする技術」という本のP184~185までから引用・まとめします。

 

 

自動車で運転者が安全な運転をしているのか、乱暴な運転をしているのかをセンサーで捉え、保険料率を変動させる自動車損害保険。

 

エレベーターやエスカレーターに組み込まれたセンサーから集められたデータから故障の予兆を見つけ出し、故障する前に修理点検をおこなう保守サービス。

 

農業用ハウスに組み込まれたセンサーで土壌の成分やハウス内の温度や湿度、二酸化炭素の濃度を把握し、生育状況に応じてそれらを自動で調整してくれる植物工場。

 

このように、モノそのものではなく、「モノを含むサービス全体」が新たな価値を生みだす時代を迎えようとしています。以上、ここまで。

 

Iotの可能性とリスクを天秤にかけながら、突き進む時代といえます。

 

私の本は、参考文献からかなりアイデアを借りました。参考文献を掲載したり、引用元を示したりしたのは、著者に敬意を示したためです。ちなみに、引用は、多少、内容ではなく、文体や形式や長さを変えていることはご承知ください。

 

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参考・引用文献。

「タレントの時代」

「国富新論」

政府が対グーグル戦略策定へ…市場独占に歯止め という記事が読売新聞に載った。(2015年2月25日)

ネット記事「心理学の研究結果、6割以上が再現不可能 検証調査」

 

LFP

「日本型インダストリー4.0」

 

 

「日本の製造業はIoT先進国ドイツに学べ」

ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学

ネット記事「トイレから情報流出!? 今知らないと後悔する「スマート家電のハッキング」対策」

「サイバー・インテリジェンス」

「Iotで激変する日本型製造業ビジネスモデル」

「未来を味方にする技術」