戦略タスクフォースリーダー 養成プログラム講師から 新しい産業環境で活躍できる⼈材像と その育成について 筑波⼤学⼤学院ビジネス科学研究科 ⽴本博⽂ ⾃⼰紹介 ・⽴本博⽂（たつもと ひろふみ） 博⼠（経済学） ・筑波⼤学⼤学院 ビジネス科学研究科教授 ・筑波⼤学社会⼈⼤学院 - 社会⼈向けの⼤学院 ・経営戦略論担当 - エコシステムマネジメント - プラットフォーム戦略論 http://gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp ⼤学研究者としての三⾓形 調査研究 現場改善 戦略タスクフォースリーダー 養成プログラム (東京⼤学政策ビジョンセンター) 好奇⼼のおもむくままに･･･ (ただし厳しい予算制約） 学⽣教育 社会⼈⼤学院 (筑波⼤学⼤学院 経営システム科学専攻) 戦略タスクフォースリーダー養成プログラム 戦略タスクフォースリーダー養成プログラム 東京大学政策ビジョン研究センター、日本生産性本部経営アカデミー共催 ■第１期（２０１５）、第２期（２０１６）の実施内容 （日程） 丸の内経営アカデミー平日クラス８回（２時間半）、東大本郷キャンパス土曜クラス（終日）３日、合宿研修（湘南国際村） ２日の前期日程（５月～９月）と、フォローアップ期間（１０月から１年間フォローアップイベントなど）からなります （実施内容） 上司の方も部下に伴走する形で講義や研修に参加（上司の方も講義等に無料で参加できます）、同一企業から複数 社員の参加、クライアントと合同での参加、企業で実際行うプログラムにおける効果測定、研修生同士の学びの 効果測定など、一般の人材育成にはない特色があります 【参加企業の例（第１期、第２期）】 味の素㈱、㈱リコー、三菱電機㈱、日清紡ホールディングス㈱、日本ユニシス㈱、パナソニック㈱、㈱日立製作所、 三井化学㈱、古河電気工業㈱、横河電機㈱、サッポロビール㈱、オリンパス㈱、ＪＳＲ㈱、帝人㈱、日本電気㈱、 オムロン㈱、旭硝子㈱、コニカミノルタ㈱、㈱三菱化学科学技術研究センター、ＤＩＣ㈱、 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）、ＣＰＪＡＰＡＮ綜合特許事務所、 多摩川精機㈱、㈱デンソー、セイコーエプソン㈱、京セラ㈱、アメリカンファミリー生命保険会社、㈱政策投資銀行、 凸版印刷㈱、清水建設㈱、㈱竹中工務店、㈱ダイセル、㈱ブリヂストン 5 6 7 2016 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 2017 6 7 8 9 10 11 12 第3期（2017年5月〜9月開催）について の説明会を開催いたします。 第1回説明会 2016年11月29日（月）18:00—19:30 第2回説明会 2016年12月21日（月）14:00—15:30 第3回説明会 2017年1月10日（月）18:00—19:30 標準コース ﾌｫﾛｰｱｯﾌﾟ通信 ﾌｫﾛｰｱｯﾌﾟｲﾍﾞﾝﾄ ﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ報告書 ２０１６年度 プログラム全体の流れ 相互課題学習セッション（受講生の課題の共有） 受講者アンケート プログラムは理論と実践の理解を深められるように講義形式、 ケース演習、ロールプレー演習、グループワークなどを組み合 わせて実施されます 合宿研修（最終発表） 修了証書授与 受講者の全員がプログラムに満足（満足度４点満点で平均３.９点） 受講者の９割がタスクフォース課題の取り組みに効果があった （参加者の声） 課題の取り組みに対する考え方、フレームワークが身に付き、検討すべき方向性が明確になってきた。 上とのコミュニケーション・作業仮説を実行に移し、目に見える形、仕組みを作りつつある。 テーマの事業化方針にある程度の戦略性が盛り込めるようになった。 イノベーションを起こせる組織に、という観点の意識を持った点が向上。 社内で各事業ごとにオープン＆クローズ、ビジネスエコシステムの議論がなされるようになった。 一部の事業でオープン＆クローズのアイデアが具体化してきた など h"p://pari.u-tokyo.ac.jp/unit/iam_s6l/ ・会社からチーム(2名＋上司)で派遣 ・事業企画+現場(と上司)の混成チーム ・他業種との交流 ・IoT/ビックデータ/AI(機械学習)がトピック 宇宙⼈はいるのか? いないのか? 経営学はプラグマティズム 「宇宙⼈いるっていうなら⽬の前に連れてこい!」 が経営学の⽴場 でも「進化, 能⼒, モチベーション」とか、 ⽬に⾒えないけど「存在する」ものもある じゃ、データを使ってそれらを近似して マネジメントしよう 経営学/マネジメントで扱うデータ 理想 事例(定性データ) データ 統計(単にデータ) 現実 データは効果の測定に必須 新しい施策を追加的に開始 ⼀⽯⼆⿃ ⼆兎を追う者は ⼀兎をも得ず 通常どちらのメカニズムも存在。 しかし効果の⼤きさは？ データは施策の効果を測定するために必須 ・来店/Webプロモーションの効果 ・⽣産ラインの新しい⼿順の効果 ・間接スタッフの配置変更の効果 ⽇本酒×データ 引⽤ http://type.jp/et/log/article/dassai-neworder 産業の構造変化 現場ハード系 優良なデータが豊富 データ 新しいビジネス・エコシステム ・IoT (Internet of Things) ・Industrie 4.0 ・ビックデータ/AI（⼈⼯知能） 活⽤型の産業 ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ ITソフト系 データ処理の⾼度技術 安宅(2015)に筆者加筆 データ元 : 安宅和⼈ 「⼈⼯知能 ビジネスをどう変えるか」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2015/11) 引⽤:「これから求められる⼈材について」安宅和⼈(2016年1⽉26⽇) 経済産業省 産業構造審議会 新産業構造部会 http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/005_s02_00.pdf 10 AI(機械学習)の典型的なシナリオ：予測 【第1段階】学習済モデルの作成 【テニス】 今期の対戦相⼿の予定 【店舗】 来店客の属性 【求⼈】 志望者のレジュメリスト 顧客属性データ 訓タ 練セ + デ 購買ブランドデータ （ 【店舗】 デ ー 【テニス】対戦相⼿属性ﾃﾞｰﾀ + 戦績データ 【第2段階】 学習済モデルの利⽤ ー ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ ー 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム デ タ セ ト 実 際 の デ タ ） コモディティ化が 著しい データ 学 習 済 モ デ ル ー 【学習アルゴリズムの選択】 • ロジスティック回帰 • SVM • ランダムフォレスト • ディープラーニング (RNN/CNN/DNN) ト （ 【求⼈】志望者/求⼈属性ﾃﾞｰﾀ + 満⾜度データ ） タ 学 習 済 モ デ ル ⾼ 精 度 の 予 測 【テニス】 勝敗予想 【店舗】 購買ブランド予測 【求⼈】 スマートマッチング 11 AI(機械学習)のコモディティ化は激しく進展 実際に開発に携わったのは、全部で4⼈。 …なんと⽇本語の読み書きはほとんどできない 総合的な認識率は驚異の98.66%なんだとか。 実は⼀番⼤変だった作業は『⽇本語の意味理解』な どではなく『⽇本語⽂字の情報を集めること』。 ⽇本⼈スタッフの助けが必要だったのは実際ここだ けだったそう。 …情報をインプットし、必要とするアウトプットの 指定をすることで、その間はニューラルネットワー クが埋めてくれる。 …⽂字の認識機能が簡単に作れちゃう…というか、 今はもうそういう時代なんだよ …『今後⼀般⼈にもこんなクールなものが作れるよ うになると思いますか？』… 引⽤ https://bita.jp/dml/reactive_int 何の問題もないと思うよ？以前は…Webページを 作るにはすごく時間と知識が必要だったけど、今は 誰もがブログページをもって、公開しているでしょ IoT/ビックデータ/AIがつくるビジネス・エコシステム 現場ハード系 ビックデータ AI(機械学習) 事務現場 デ 学 習 済 モ デ ル 店舗/ネット データ ト ⽶ Industry 4.0 IIC オープンソース (コモディティ化) 専⽤CPU データセンター ビ ス オープン標準 オープン標準 独 エンドユーザ ー タ セ ⼯場ライン 製 品 サ / ー IoT 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム サービス組合せ （Web API） プラットフォーム化 ITソフト系 ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 企業 流通 ⾒えるデータと⾒えないデータ ちょっと100年前を考えて⾒てください･･･ ⾒えるデータ ⾒えないデータ ３⼤栄養素 副栄養素 (豊富に存在) (少量だけ存在) 炭⽔化物 ビタミン タンパク質 脂質 もっと機械の⼒を借りる ミネラル もっと⼈間の⼒を集中する ビタミンを摂取しないと死ぬ ワインの価格を決めるのはミネラル 新しい産業環境で必要とされる⼈材像/施策 ①もっとデータがいっぱいになる 背後の⾒えないデータも急増 現場の⼈が機械の⼒を使えるようにする 例) QC 7つ道具/QCストーリー的イメージ ⼈⼯知能の⺠主化 ②データが「業界と業界」を繋げる 他業界を知る/エコシステム視点 俯瞰的/全体最適が必要 例) ・オープン＆クローズ戦略 ・プラットフォームビジネス ・｢N:1:N｣｢サービス武装｣ 戦略参謀の育成 ③データで管理できない部分が重要 ④広い領域で産業構造変化が発⽣ ⼈間の⼒を真剣に活⽤する ⼈間の感情に作⽤する要素 → デザイン/ブランドの組織マネジメント ソフトウェア開発組織のヒント →「ファクトリ/ワーカー」型は× 「野球チーム/プロ野球選⼿」型は○ ⼈間の⼒:どこに/どのように集中? 新しい産業状況を表す⾔語/ 共通⾔語を理解するグループ → 1⼈だとできないけど、2⼈だとできる → 戦略タスクフォース的なアプローチ 変化に対応する組織 ご静聴ありがとうございます
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