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『具体と抽象』

細谷　功

dZERO(2014/11/27)　1,980円

【感想】

東京大学工学部を卒業後、東芝にて原子力技術者として勤務。その後、米仏日系のコンサルティング会社を経て、ビジネスコンサルタントに転身。ビジネスコンサルティングだけではなく、問題解決や思考に関する講演・セミナーを実施している細谷功さんの著書。本書をもとにした子供向けの「13歳から鍛える具体と抽象」も出版され、Amazonでベストセラーとなっています。

本書を読んで、数字というものの取り扱いに得手不得手がある理由にとても納得がいきました。数字というのは3とか100とかはっきりしており、一見具体的に見えます。しかし、実際に数字を取り扱う際には、多くの事象を個々の数字にまとめてしまいます。つまり、個々の事象を数字に抽象化してしまうのです。そのため、抽象度の高い思考をすることが苦手な人は、数字を取り扱うことを苦手としてしまうのではないでしょうか。

日常生活では、それほど不都合はないと思います。もちろん抽象的な視点で考えることができれば有意義ですが、必ずしも必要ではありません。しかし経営者は、抽象的な概念で物事をとらえる必要があります。経営は、現場の具体的な作業だけではなく、抽象度の高い視点から会社の方向性をとらえる必要があるからです。また、その経営状況を確認する最も効果的な道具は財務情報ですが、財務情報は多くの具体的な活動をいくつかの数字に落とし込んでいます。そのため、非常に抽象的な情報しか提供しません。とはいえ経営者が社内のすべての行動を検証する時間はありません。やはり経営者には抽象的概念の理解が必須であると言えるでしょう。

【以下、引用】

科学や技術的な発見、あるいはビジネスのアイデアなども多くは抽象レベルでのまねから生まれています。たとえば活版印刷機はブドウ圧縮機から、回転寿司はビールのベルトコンベアから、あるいは生物からヒントを得た工業製品も数多くあります。

身の回りの「一見遠い世界のもの」をいかに抽象レベルで結び付けられるかが、創造的な発想力の根本ともいえます。

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抽象化して話せる人は、「要するに何なのか？」をまとめて話すことができます。膨大な情報を目にしても、常にそれらの個別事象の間から「構造」を抽出し、なんらかの「メッセージ」を読み取ろうとすることを考えるからです。

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抽象度の高い概念は、見える人にしか見えません。抽象化というのは、残念ながら「わかる人にしかわからない」のです。

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あいさつ

大澤賢悟です。 ９月に入りました。まだまだ暑い日が続くと思いますが、朝晩は幾分涼しくなるかもしれません。子供の夏休み期間中、家族で様々な場所に出かけ、旅行や登山を楽しみました。次男とは登山愛好家の間で有名な槍ヶ岳や剣岳に一緒に登ってきました。どちらも大人でも難しい山ですが、子供の成長ぶりを目の当たりにし、とても感慨深かったです。

嘘をつかない自分専用・社内専用AIになる？　GoogleのNotebookLM

現在、提供されている一般的な生成AIはハルシネーション（幻覚）といわれる間違った情報を返すことがよくあります。しかし、Googleが新しく提供しているNotebookLMは、このハルシネーションが極力発生しない仕組みになっている生成AIです。NotebookLMはGoogleが提供しているGeminiをベースにした生成系AIです。特徴は、基本的にユーザーが提供したドキュメントのみから回答を生成するようになっている点です。

通常の大規模生成AIは様々な情報をベースにしているため、学習情報に間違った情報も含まれていることから、間違った回答を返すことがあります。しかしNotebookLMでは、大規模生成AIは回答を作るための自然な言葉の選択という点でのみ活用され、回答となる情報はユーザーが追加したドキュメントから生成します。例えば、冷蔵庫の説明書を登録した場合、その説明書に書かれた内容から回答を生成するため、ハルシネーションのリスクがとても低くなります。

登録用のドキュメントもGoogleドキュメントやPDFファイル等、様々なフォーマットに対応しているため、これまで社内で作成した作業マニュアルを登録すれば、社内マニュアルについて解説してくれるAIが作れます。作成したAIの共有機能があるため、個人だけではなく社内での活用もできます。

現在は実験中のプロダクトのため無料で利用することができますが、将来的には有料化される可能性があります。無料の今のうちにどんどん使ってみてはいかがでしょうか？

住宅ローン減税が工務店を滅ぼす？

住宅を新築する際に非常に気になる住宅ローン減税の制度が、2024年より大きく変わりました。原則として、住宅ローン減税を受けるには省エネ基準を満たす家でなければならなくなりました。この変更は、エネルギー効率の高い住宅の普及を促進し、環境負荷を軽減することを目的としています。しかし、この政策変更は小規模な工務店に大きな影響をもたらす可能性があります。小規模な工務店にとって、省エネ基準を満たすための技術的な対応や複雑な書類作成は大きな負担となります。結果として、小規模工務店が建築する住宅は住宅ローン減税の対象外となる可能性が高くなり、消費者にとっては実質的な価格上昇として感じられるでしょう。住宅ローン減税が適用されないことで、ハウスメーカーの物件と比べて割高に見えてしまうでしょう。

この状況は、消費者の選択に大きな影響を与える可能性があります。価格に敏感な買主は、住宅ローン減税が適用されるハウスメーカーの物件を選ぶ傾向が強まるかもしれません。その結果、小規模工務店は顧客を失い、経営に深刻な影響が出る可能性があります。　小規模工務店が生き残るためには、省エネ基準を満たす技術や知識を自社で獲得するか、外部の専門家を活用するかの選択が迫られますが、いずれにしても相当なコストがかかります。この新しい税制度の変更に対応するための経営戦略を早急に立てる必要があるでしょう。

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『実践生成AIの教科書
実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ』

リックテレコム(2024/3/29)　2,420円

【感想】

日立製作所グループの、データサイエンティスト、AI研究者をはじめ、IT、セキュリティ、法務、品質保証、知的財産などの各分野のスペシャリストによるCoE（Center of Excellence）組織が総力を結集し、その知見を凝縮。日立製作所におけるGenerative AIの実績、活用事例、ノウハウを惜しみなく公開した書籍です。

本書の特徴として、実践に基づく洞察が多数盛り込まれています。日本を代表する大企業である日立製作所が、Generative AIを実際に活用した結果をもとに、効果的な手法と戦略を詳細に解説しています。内容は体系的にアプローチされており、各適用例について、適切な命令文（プロンプト）とその結果を明示しています。さらに、削減効果と難易度の2軸で整理し、企業がGenerative AIを導入する際の優先順位付けを支援しています。

企業における多様なケーススタディを提供し、どこから、どのように着手すべきかを明確に指南しています。実用的なプロンプト集としても活用でき、実際に使用された命令文を、コンパクトかつ効果的にまとめて収録しています。複雑な作業については、AIとの段階的なやり取りを解説しているため、ステップバイステップで理解できます。

Generative AIを事業に活用しようとする会社にとっては、貴重な指針となると考えます。

【以下、引用】

業務での適用箇所
… ここでは、実際にどのように生成A I を用いて業務効率化ができるのかを簡単
にご紹介します。
・公開文書や社内文書の要約
・英語ドキュメントの翻訳
・資料草案の作成
・社内チャットボットとしての活用
・アイデア出し（ ブレインストーミングの相手、壁打ち）
・検索エンジンとしての利用
・表計算ソフトの関数の作成
・プログラミング業務の支援
…C
h a t G P T が登場して以降、日立グループ内で数百件のユースケースを検証
し、効果検証まで完了しました。その後も社員によるC h a t G P T の実務利用と
ともにさらに数多くのユースケースが蓄積されています。
ここで企業がまず取り組むべきものは… 実現難易度が低く、期待される削減時
間が大きい、つまりコストパフォーマンスが高いユースケースです。

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あいさつ

大澤賢悟です。今年の夏は例年になく暑いですね。気象庁の2024年7月の平均気温を見ると日本中、例年に比べて高くなっています。そのためかスマートフォンの熱中症警戒アラートも毎日のように通知されます。とはいえ、過去のデータを見ると、これは異常気象ではなく通常気象の模様です。暑い毎日を前提にした商売や生活を考えていく必要がありそうです。

日本のインフレ時代到来：企業経営の新たな課題と対応策

日本も国際的な影響を受けてインフレ社会に突入しました。現状の資本主義社会では、多くの先進国の中央銀行は年2％のインフレ率を目標としています。仮に年2％の物価上昇が続くと、日本がデフレに苦しんだ30年間で、諸外国ではおおよそ物価が1.8倍になっています。その結果、日本の物価は諸外国と比べて相対的に低い水準となりました。今後、日本の物価が諸外国の水準に追い付いていくとすれば、年2％を超えるインフレ率で上昇する可能性があります。例えば、年3%ずつ上昇した場合、10年で約34％の物価上昇になります。このペースで続けば、現在400円程度のハンバーガーが500円を超える日も遠くないかもしれません。このような状況下で、企業経営者は自社の価格戦略を慎重に検討する必要があります。インフレに合わせて、あるいはそれ以上に売価を上げていくことを常に念頭に置きながら、競争力を維持し、利益を確保する方策を考えることが重要です。

AI導入への第一歩：好奇心と実践から始める業務効率化

現在、多くの企業がAI技術を活用した業務効率化を推進しています。競争力維持のため、少しでも早い対応が求められます。最初は何から始めればよいか戸惑うかもしれませんが、とにかくAIに触れてみることが重要です。子供たちにパソコンやアレクサを与えると、使っていく中で自然と新しい使い方を見つけ出していきます。同様に、企業でもAIツールを実際に使用しながら、その可能性を探ることが大切です。小さな試みから始めて、徐々に経験を積み重ねていくのが効果的です。この過程で得られる知見が、将来的な本格導入への基盤となるはずです。

NFTが革新する酒造業：UniCaskに見る伝統と技術の融合

ウイスキーの所有権を小口のNFT化して販売する革新的な手法を試みたのがUniCaskです。従来、ウイスキーは蒸留後、何年も熟成させてから販売します。そのため、熟成期間中のキャッシュフローが課題となっていました。しかし、このNFT化の手法により、製造会社は前もって資金を得ることができ、キャッシュフローの安定化が図れます。さらに、NFTによって所有者がオンラインコミュニティに参加し、熟成過程を共有することで、商品への愛着や価値が高まる可能性があります。このユニークな所有体験は、自然と話題を呼び、口コミによる広告効果も期待できます。日本においても、海に沈めて熟成させる沖縄の泡盛や、雪中で熟成させる日本酒など、特殊な熟成方法を用いた酒類が存在します。これらの商品にもNFT化の手法を適用することで、キャッシュフローの改善だけではなく、さらなる付加価値の創出や、新たな顧客層の開拓が可能になるかもしれません。このアプローチは、伝統的な酒造りの価値を保ちながら、現代のテクノロジーを活用して新たなビジネスモデルを構築する好例といえるでしょう。

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『AI リスク教本』

日本IBM AI倫理チーム（著）

SBクリエイティブ(2023/12/15)　2,420円

【感想】

IBM内のAIガバナンスを司るAI倫理委員会に所属するAI倫理チームがまとめた書籍。メンバーはサービス、製造、製品開発、法務等、様々なバックグラウンドを持つ人材で構成されている。IBMは早くからWatsonを展開する等、社外へのAIサービスの提供経験が豊富なAIを積極的に活用してきた企業です。本書は、サービス提供の経験だけでなく、社内外の様々なプロジェクトから得た知見も総合して執筆されています。

本書を読んで、AIを活用する上でのリスクについて大枠からかなり細部まで学べたと感じました。AIを開発する企業はもちろんのこと、活用するだけの多くの中小企業においても、自社が気づいていないだけで多くのリスクが存在します。例えば、コンサルティングをする際、顧客情報をもとにAIからアイデアを得る場合、そのAIにインプットした情報が再学習に活用されるか否かは非常に重要です。もし再学習に活用される場合、顧客情報がAIに取り込まれてしまいます。AIの性質上、一度取り込まれた情報を消すことは不可能です。どのように活用され、どのように公開されるかも全く予測できません。そのため、ある日突然、別のAI利用者に顧客情報が世界中で開示されてしまう可能性もあります。この場合、機密情報を適切に保護していないこととなり、守秘義務違反という法的問題及び信用失墜という社会的問題にもなりかねません。利用するAIがどのような性質のものか、どのように活用すべきか、利用目的に応じてしっかり考慮しなければいけないと改めて思いました。

【以下、引用】

AIリスクは2階建て　法と社会の目が監視

AIリスクは①合法性のレベルのリスクと②社会的受容性のレベルのリスクの大きく2つに分かれます。AIを利用する企業は、行動が法律に違反してしまうリスクに加えて、たとえ法律違反でなくても行動が社会的に受容されないリスクにも配慮しなければなりません。

…

1階部分にあたる合法性のレベルは、AIの共同が法律やそれに類する規制や公的なガイドラインといった「明文化されたルール」に違反することで生じるリスクです。例えば、AIを使用して外部向けに作成した書類に特定の個人を識別できる情報が含まれており、それを公表した結果、プライバシー侵害を問われる、といったケースがそうです。

…

2階部分にあたる社会的受容性のレベルは、法律違反でなくても社会的道徳に反してしまい、その結果として信用を失うリスクです。これは主になにかしらの意味で個人や団体などに損害や、強い不快感、誤解と言った精神的な苦痛を与えてしまう場合と、そのような問題の存在や、その疑いが広く世間に拡散される場合が考えられます。

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