中田敦彦のYouTube大学より「シン・ニホン」

書籍「シン・ニホン」




時代の全体観と変化の本質として、次のポイントが挙げられる。
多面的に不連続な局面…データ×AI、ものづくり、経済重心のシフト
すべての世界がデジタル×AI化する
変化は想定以上に速い
スケールよりも刷新、創造が重要
未来＝課題×技術×デザインである…技術だけではダメ
以上の変化のポイントと照らして日本の現状を眺めてみると、下記の状況が見受けられる。
才能と情熱の多くが解き放たれていない
大半御産業分野で大きな伸びしろ
R＆D的には片翼飛行状態
データ×AIの3条件(データ、処理力、人材)で大敗
以上の状況に鑑みたときの日本の勝ち筋は…
AI×データの第二の波(データ×AI化の二次的応用)と第三の波(あらゆるものや産業が繋がるエコシステム)で勝負をかける必要がある
勝負をかけるためにも、まずは「AI-Ready化(AIを語る以前の課題をクリアする)」を進めるべき
AI-Ready化を進めるにあたり、「人づくり」と「リソース配分」の二大課題のクリアが必要
「人づくり」に向けて、この面白い時代局面で価値を生み出せる人を生み出していく。
「異人」がカギを握る
- あまり多くの人が目指さない領域のいくつかでヤバい人
- 夢を描き、複数の領域を繋いで形にする人
- どんな話題でもそれぞれ自分が頼れる凄い人を知っている人
ただし、人としての魅力は忘れないようにすべき
⇒運×根×勘×チャーム
「人づくり」に向けて、他には、多面的な人材をAI-Ready化させる必要がある。
AI×データを解き放つためのスキルを手に入れる
⇒ビジネス×データサイエンス×データエンジニアリング
生々しい知的/人的経験をベースに「知見」し判断/伝達する力が大事
「リソース配分」の観点では、次の8つの施策に取り組むべき。この施策によって浮いたお金を、「人づくり」のための教育に投じる。
調達を見直す
あらゆるコスト前提、必要前提を疑う
データドリブンで発生コストを解析して打ち手を打つ
松竹梅化の視点をさまざまなものに導入する
自動化できるものは片っ端から自動化する
煩雑なプロセスを見直し、コアプロセスを再整理する
治療・ケア以前にできる限り予防する
都市以外、特に過疎地域のインフラコストを劇的に下げる