《リフレッシュ：ビジネスと未来を再発見する》読書ノート

《刷新：再発見ビジネスと未来》読書ノート#

著者: サティア・ナデラ
読書時間: 2 時間

これは私が WeChat 読書で《刷新：再発見ビジネスと未来》を読んでいるときに記録したノートと抜粋です。

04 文化の復興#

彼は私に言った、あなたは一つのことを信じなければならない、それは空が限界であり、あなたを制限するものは何もないということだ。あなたは努力しなければならない —— 昇進のためではなく、重要な仕事をするために。事後の悟りを持って、私は今理解している、外部者のように感じる人でも成功を収めることができるが、二つの条件が必要だ：一つは開かれた管理、もう一つは職務に忠実な従業員。マネージャーは高い要求を持たなければならないが、同時に共感も持ち、従業員をどのように励ますかを理解しなければならない。同様に、従業員は一生懸命働き、努力しなければならないが、彼らもより大きな責任を負い、より高い認識を求める権利がある。この間でバランスを取る必要がある。

06 クラウドを超えて#

しかし、実際に行動を起こすためには、私たちの「3C」原則を満たす必要がある —— 私たちは刺激的な概念（concept）を持っているか？成功に必要な能力（capability）を持っているか？これらの新しいアイデアや新しい方法を受け入れる文化（culture）を持っているか？

何のために生まれたのかを知れば、すべてを受け入れることができる。

あなたは別の次元を横断している、視覚と音の次元だけでなく、心の次元でもある。あなたの想像力によってその境界が決まる素晴らしい土地に入る。それが前方の標識 —— あなたの次の目的地、トワイライト・シティ。

しかし、実際に行動を起こすためには、私たちの「3C」原則を満たす必要がある —— 私たちは刺激的な概念（concept）を持っているか？成功に必要な能力（capability）を持っているか？これらの新しいアイデアや新しい方法を受け入れる文化（culture）を持っているか？

何のために生まれたのかを知れば、すべてを受け入れることができる。

あなたは別の次元を横断している、視覚と音の次元だけでなく、心の次元でもある。あなたの想像力によってその境界が決まる素晴らしい土地に入る。それが前方の標識 —— あなたの次の目的地、トワイライト・シティ。

07 信頼の方程式#

信頼するが、確認せよ

ノーベル賞を受賞した経済学者ダグラス・ノース（Douglass North）はこの問題を研究した。彼は、技術革新だけでは経済の成功を促進するには不十分であり、契約を公正に執行する法的手段が不可欠であることを発見した。それ以外に、どうすれば軍閥のような人物があなたの財産を奪うことがないと保証できるのか？現代人と原始人を区別するのは信頼である。

信頼するが、確認せよ

ノーベル賞を受賞した経済学者ダグラス・ノース（Douglass North）はこの問題を研究した。彼は、技術革新だけでは経済の成功を促進するには不十分であり、契約を公正に執行する法的手段が不可欠であることを発見した。それ以外に、どうすれば軍閥のような人物があなたの財産を奪うことがないと保証できるのか？現代人と原始人を区別するのは信頼である。

08 人と機械の未来#

コンピュータの先駆者アラン・ケイ（Alan Kay）は言った：「未来を予測する最良の方法は、未来を創造することだ。」

小説家ジュンパ・ラヒリ（Jhumpa Lahiri）はインタビューで、なぜ彼女が特別な英語の才能を持っているのに、新しい作品は彼女の第三言語であるイタリア語で書くのかと尋ねられ、彼女は答えた：「探し続けること、それが創造性の本質ではないか？」

コンピュータの先駆者アラン・ケイ（Alan Kay）は言った：「未来を予測する最良の方法は、未来を創造することだ。」

小説家ジュンパ・ラヒリ（Jhumpa Lahiri）はインタビューで、なぜ彼女が特別な英語の才能を持っているのに、新しい作品は彼女の第三言語であるイタリア語で書くのかと尋ねられ、彼女は答えた：「探し続けること、それが創造性の本質ではないか？」

09 誰もが利益を得る経済成長の実現#

明和経済学者バート・ホビジン（Bart Hobijn）は数年をかけて「技術の国際普及史」（CHAT）データセットを作成し、161 か国が蒸気機関から個人用コンピュータまでの 104 の技術を採用するまでの時間枠を研究した。その結果、各国は新しい技術の発明後、平均して 45 年かかることがわかったが、この遅れは近年短縮されている。この分析に基づき、コーミンは富国と貧国の差は主に工業技術を採用する速度に起因していると考えている。しかし、彼は新技術を使用する際の強度も同様に重要であると述べている。たとえある国が新技術を採用するのが遅くても、最終的には追いつく可能性があり、経済機会を本当に創出するのは技術の使用の強度であり、単にその技術を得ることではない。これらの国は技術を棚に上げるのか、それとも労働力に対してターゲットを絞ったトレーニングを行い、最大の生産性を生み出すのか？これが強度である。「問題は技術がいつ到来するかだけでなく、技術を使用する強度にある。」コーミン教授は私に言った。

残念ながら、多くの発展途上国では、公共と個人の注意がシリコンバレーの企業を引き寄せることに集中しており、地元のテクノロジー起業家を育成することには向けられていない。発展途上国の成功した起業家はしばしば、彼らが大統領や首相と会うことすらできないと私に言う。しかし、これらの国のリーダーは、私のような西洋企業の CEO と頻繁に会い、短期的な外国直接投資を求めている。

コナードの結論は、不平等が最終的にすべての人により早い成長とより大きな繁栄をもたらすということだ。投資家は良いアイデアを待っており、それが彼ら自身が適切に訓練された人材を求めることにつながり、これらの人材を通じてアイデアを成功裏に商業化しようとしている。彼は成長が二つの制約要因に直面していると考えている：一つは経済がリスクを受け入れる能力と意欲、もう一つは適切に訓練され、積極的な人材を見つけることである。しかし、過度の不平等は逆効果を引き起こし、多くの人の意欲を低下させることもある。人々がより多く働いてもより少ない報酬を得ると、何が起こるのか？それは失望を引き起こし、多くの人がもはや努力せず、企業を設立したり拡大したりする夢を諦め、労働市場から完全に離れることになる。これにより経済全体の活力も弱まる。私たちのような企業にとって、これは私たちのグローバルな顧客が生産性を向上させる新興技術に投資する費用が減少することを意味する。これが今日の現状である。ジニ係数 45 度の完璧な角度には、ますます深刻化する不平等を示す下向きの線がある。私はマルクスが言った「晩期資本主義」の罠を避けたい —— この理論的時代では、経済成長と利益が衰退する —— 初期資本主義が享受した豊かなリターンに戻りたい。しかし、どうすればそれを実現できるのか？ほとんどの国の首脳もこの問題に取り組んでいる。

技術に関して言えば、私は世界中のすべての地域 —— 国、郡、またはコミュニティ —— の全体的な最大値は、最新の世界クラスの技術を導入し、その国や地域の起業家が革新と成長を促進し、このコミュニティのすべての分野、すべての部門でこれらの革新技術の輸出と地元での消費を深く推進することだと考えている。言い換えれば、価値を増加させ、技術の使用範囲を拡大することに焦点を当て、ますます多くの市民に利益と機会を創出することを意味する。これは、発展途上国でも先進国でも、各地域が新しい技術投資を利用して比較経済的優位性を持つ産業を発展させる必要があることを意味する。ビジネスリーダーと政策立案者は次のような質問を提起すべきである：私たちには他の誰も持っていないものは何か？私たちはどのようにしてこの独自の優位性を成長の源泉とすべての人の富に変えることができるのか？

教育と革新が経済全体に広く適用され、特に比較優位を持つ国や地域において、さらに技術の使用強度を掛け合わせることで、長い目で見れば経済成長と生産性が生まれる。

信じてください、経済的衝撃を解決する唯一の方法は、大学や他の高等教育プログラムを卒業した人々にスキルを提供するだけでなく、自動化によって仕事を失っている人々にもトレーニングを提供することを確保することです。GDP の一定割合を使って技術能力を向上させる国は、リターンを得るでしょう。

アシモグルはこうまとめた：「自動化は雇用を減少させ、国民所得における人間の比重を減少させる傾向があるが、より複雑なタスクを創造することは逆の効果を持つ。」歴史的に、新しい世代の労働者とより複雑な新しいタスクは先端技術から生まれてきた。アシモグルは続けて言った：「複雑な新しいタスクを創造することは常に賃金、雇用、労働力の比重を増加させる。」しかし、自動化が新しい労働集約型のタスクを創造する前に、技術革新はまず雇用を減少させる。私たちは均衡の取れた成長の道を必要としている。私たちはこの人工知能と自動化の時代のために新しい社会契約を発明し、個々の労働力 —— 彼のスキル、賃金、使命感、満足感 —— と資本のリターンとの間のバランスを促進する必要がある。

あとがき#

以前の世界経済成長率は約 4% で、現在は約 2% であるため、成長率を 20 世紀の水準に戻すためには新しい技術の突破が必要です。混合現実、人工知能、量子コンピューティングは新しい経済的余剰を創造する突破口となるが、同時に労働力に衝撃を与え、今日私たちが当然と考えているいくつかの職業を消失させることになる。ロボットがすべての仕事を引き継ぐと考える人もいるが、このいわゆる「労働合成」の見解、つまり仕事の数は限られているという考えは、歴史的に誤りであることが証明されてきた。社会が必要とするのは異なるタイプの労働力だけである。人間は機械が実現できない価値を提供できる。人工知能が増えるにつれて、本当の知恵、本当の共感、そして真の常識は希少なものになるだろう。新しい職業は、従業員が機械を操作する方法を知るだけでなく、独自の人間的特性に基づいている必要がある。

この記事は WeRead-xLog 同期ツールによって自動生成されました