ビッグデータ、ビッグデータ言ってるが、注目すべきは人間の知恵がグロース・ステージに入っているという事実
先週になりますが日本実業出版社さんからお声を掛けていただき、株式会社リバネスの丸幸弘（まる・ゆきひろ）さんの出版記念講演会にブロガーとして参加させていただきました。
丸さんの著書『世界を変えるビジネスは、たった1人の「熱」から生まれる。
『世界を変えるビジネスは、たった1人の「熱」から生まれる。
学歴とは無縁な私ですが、
勉強と学問は違う。
問いを立てていくことが学問の入り口でり、
疑問に思ったことが出てくると学びが回り始める。
分らないことがあって初めて勉強が必要となる
この話しは、遅ればせながら48歳で大学に入ったことで多くの刺激をもらっている自分としては凄く納得できる話しです。
最近機械が仕事を奪うという話しや20年後に無くなる仕事の話題を取り上げてるメディアを良く見かけます。自分もご多分に漏れず「機械との競争」に影響を受け、ゼミの小論文のテーマを「テクノロジー失業時代と日本の労働生産性問題」にしたクチ（苦笑）
仕事が無くなるのは確かに問題ではあるのですが、こういった変革が起きることで新しいことが始まるし、わたしのようなドロップアウトした人間でも出直すチャンスを掴むことができることが重要だと自分は考えています。
時代の進み具合がどんどん早くなるなか、現在の義務教育で学ぶことは20年後に無くなる仕事に就くための教育をしていても意味がないという話と共に考えたいと感じた話がありました。
それは、「機械との競争」では「チェス盤の法則」としてコンピュータの進化を伝えていますが、実は1995年以降どれだけ論文の情報が増えたかを見るとコンピュータの進化の同様の指数関数的な伸びを示しており、丸さん曰く
「ビッグデータ、ビッグデータとラベリング・データのことを言ってるが、注目すべきは人間の知恵がグロース・ステージに入っているという事実」
という状態をこちらの図表で示してくれました。
このような相当な量の人間が知恵を持ち始め、これだけの新しいナレッジが生まれている時代な訳ですから、きっとこの知恵の中には機械に奪われる仕事もあるけれど、機械がやれない新しい仕事に関するヒントも含まれていると考えられますよね。
そして現代ならではのポイントと言えるのは、これだけのデータをキレイに整え教科書にしている時間はないということになりすから、論文のチェックにも機械が用いられたり、教科書に載せる内容の判断をどうするのかという課題への対処であったり、普遍的な部分も残しつつもどんどん出てくる新しい知見を無駄にしない学習の方法が求められる時代になると思われます。
この話しは学校での勉強だけでなく、企業における技術開発面でも同様の課題を提示することになると思われ、このような背景を踏まえ丸さんは「個の自立をどう促していくかを考えていく方向に脳みそを転換しなければいけない」として、こんな解説をしてくれました。
２０世紀の仕事は"事に従事する"のが仕事だった、
２１世紀の仕事は"事を仕掛ける"のが仕事になる。
つまり、職業という形があったのが２０世紀であり、こういう仕事が崩壊し自分で考え仕掛けていくのが２１世紀の仕事の形になっていく…というパラダイムシフトに対応する必要があると丸さんは訴えており、こういう状況に対する答えが「知識製造業」としてのリバネスの存在ということなんだろうなと思った次第。
前述のように指数関数的にナレッジが創出されるいま、変化が早すぎて仮説を立てている間にその前提がひっくり返ってしまう経験をされている方も多いのではないかと思います。
このような変革スピードの早さについていくためにリバネスではPDCAではなく、プランは必要ないという仮説によるQPMIサイクルを採用しているというのは非常に興味のある話しでした。
この他にも、会議をやめた話しや給料は止めても米はとめない話しなど紹介したいネタは沢山あるのですが、わたしが全部書いてしまっては日本実業出版社さんもお困りになると思いますので、そこは是非『世界を変えるビジネスは、たった1人の「熱」から生まれる。
最後に、この講演で丸さんは、いろんな人が会社に顔だしてもらって構わないとおっしゃっていたので、もしチャンスがあればもっと詳しい話しを聞いてみたいなと思ったりしたのでした。