年々1年が早くなっていくのは、嘆いても仕方がないけど、今年1年がどうだったのか、振り返る頃でしょうか。ここのところ、いろいろな事象の境界がなくなってきたと思う。ものごとが、複雑になりすぎて、真実がみえずらくなってきているようにも感じます。事象を単純に切り分けができなくなりました。私どもの業務でも、IT業務もクラウド基盤を提供すること、そのうえにサービスを立ち上げること、デザイナーやプログラマーやSEも必要です。さらに運営をはじめると、お客様をいかに集めることができるか、広告や集客支援なども必要となります。ひとりでできる業務範囲が専門性をもって小粒化するとともに、その境界領域を補完しあうチーム体制が必要です。国内だけならまだしも、国外のサービス提供となると、文化・習慣のちがった人たちにむけて、あわせていかなければならず、いろいろと大変です。このことから、一人でできること、小さな会社ができることは、終わったのかもしれません。10年後に7割の仕事がなくなるという研究もあります。AI・機械化が人の仕事を奪うという話もいろいろとありましたね。人しかできないこと、人だからできることを、今一度見直されるようになるのでしょう。そこで、チームを組み、あたらしい世界へ突き進んでいくような大航海時代に入っていくのかと思います。
月別アーカイブ: 2014年12月
競争優位性を見つけにくい時代
日本の労働者の8割、GDP7割がサービス産業従事者と言われる。自動車は製造業だけど、電気自動車になれば、ハードはコモディティ化して、いまのテレビのようにどこでも作ることができる。人件費が安い場所に収斂させるか、完全自動化してそれすら不要としてしまうか。その時の差別化は、サービス産業とのニギリではないか。自動車全体を監視下において、効率的にサービスサポートするようになる。LINEのスタンプが車載モニター表示されるというだけで、若者が車を購入する時代が来るかもしれない。競争優位性を見出しずらい時代であり、その優位性も一過性となり、数年もするとコロッと変化していく。2年前の円高80円もいまや120円、数年前の米国シェールガスによって、米国は自前で調達できるようになり、原油も下がる。他社と異なる競争優位な商品を、プラットフォームに載せて、マネタイズできる企業しか生き残れない。
深層学習 DEEP LEANING
情報の表現とは何か。表現とは事象をとらえて、データ化するときに使う。誰がその表現が正しいといえるのか。情報の構造設計には、どうしてその表現を取ったのかの正当性を与える必要があるが、そもそもその表現形式は人の恣意により決めていた。情報構造設計において、アプリオリに与える内容が、解析的にせよ見つけて、種を植えることで、ある課題を効率的に解決してきた。深層学習は、多層に積まれる層構造の中に情報構造が組みあがる点において、特徴がある。これからのトレンドになる可能性を秘めた領域だと思う。
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learing
ものづくり支援
DMM.make AKIBA は、ものづくりを支援するガレージみたいなところ。基盤づくりからパッケージまでを、ここで作ることができる。想いさえあれば、自分のアイデアを実現することができる。良い時代ですね。ただ、デモができても、その後の商売につながるかは、また別次元。ただ、この場所にいる人たち同士で生態系が生まれ、そうこうしていると大企業が採用しましたという流れができるといいのですけども。そういうきっかけになる良い場所です。
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そういえばリクルートのテックラボパークが、12月8日、渋谷で始まるみたいだ。こちらは、人の交流に主体を置いている感じがしますね。
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