経営・法律・ビジネス・歴史

2022/05/08

中国人の価値観の考え方

5月連休で読んだ本のうち、中国人の価値観に関する本が良かったのでメモ。
ラフなメモ。

中国では、外界と隔離された超監視社会という「異形の未来社会」が気づかぬうちに進行している[橘玲の日々刻々] | 橘玲×ZAi ONLINE海外投資の歩き方 | ザイオンライン

日本人と中国人は、顔や体型も似ているし、漢字という似た言葉を使っているのに、お互いの価値観は全く違う。
欧米人から見れば、同じ黄色人種だし、同じ漢字を使っているのに、なぜあんなに相互理解できないのか、と思われるだろう。
日本人でさえ中国人の言動や行動が理解できているとはいえない。

上記の本を読んで理解したことは、中国人と日本人の価値観の違いは、中国人の置かれている環境は日本人とは異なるからだ、という一点に尽きると思う。
環境の違いとは、結局、人口が多すぎることだ。

政府や公共機関の管理できる範囲以上に、大人口の集落が多すぎるために、政府が下々の国民を個人レベルまで管理できないから、法治主義が浸透せず、人々の自治に任せている。
したがって、私的自治の原則により、人々は血縁関係を元に政治的秩序を作り出し、人治主義になっている。

また、中国はその国土の広さに比べて人口が多すぎるために、競争が激しくなり、対人関係に人一倍気を使う必要がある。
すると、中国では、朋友関係という人間関係を元に親密な人間関係だけの人間集団を作り出し、その人間集団の中で生きるという仕組みを古来からずっと続けている。
その仕組みは、一昔前の日本のヤクザのような関係に近い、と言ってはいけない中国の真実(新潮文庫)では言う。
実際、一昔前の中国で人気のあった日本人男優は高倉健だったという理由は、そういう雰囲気の中で最も親しく感じる面があったから、と言う。

中国人の人口が多すぎるという環境がいかに我々の想像から外れている点については、たとえば、言ってはいけない中国の真実(新潮文庫)世界史とつなげて学ぶ 中国全史近代中国史 (ちくま新書)では、中国と日本における集落と人口の関係図がすべての本で図表で表示されている。
下記に画像がある。

江戸川の畔(ほとり):「近代中国史」岡本隆司著 - livedoor Blog(ブログ)

中国と日本における集落と人口の関係図では、日本では、政府>都道府県>市町村>聚落まで、鋭角三角形になっているので、政府が個人レベルまで管理統制できる範囲内にある。
実際、江戸時代の幕藩体制は集約封建制と言われていたが、封建制度を元にしながら、土地と農民を個人レベルまで管理統制できていた。
その分、権力が個人レベルまで統制しているわけで、日本人は集団主義だ、日本人は組織に従順だ、という事実が、その歴史が現代日本まで続いている。

一方、中国では、政府>省までの三角形と、都市>聚落の台形では構造がいびつに分かれている。
この台形構造が意味することは、中国政府が個人レベルまで管理統制できていない事実を示している。
あまりにも人口が多すぎて、大都市が多すぎるがゆえに、組織の4原則で言われる「管理の統制範囲」「スパン・オブ・コントロール」が取れていないことを示しているのだろう。

すると、政府や公共機関が本来やるべき法治制度が国民全てに行き渡らず、住民同士に任せているために、私的集団が法治制度から外れて、権力の強い者に弱い人達が従ったり、そうならないように人々が集団で団結して集団の自治制度を設けるという方向にゆくのだろう。

結局、日本と中国の環境要因の差がお互いの気質や価値観の違いを生み出し、現在に至るまでお互いに根本から理解し合えない原因を生み出しているのだろう。

中国の国土を見ると、黄河や揚子江のような大河が東西に流れて、温暖な気候に恵まれて、大量の人口を養える肥沃な土地であるために、逆に人口が多すぎて競争が激しく、政府が管理統制できない社会的環境がつい現在まで続いていたのだろう、と思う。

こういう観点から中国史を改めて読み直すと、歴史上の史実は実は単純に理解できるのかもしれない。

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2022/04/26

知識は経験よりも大切か、経験は知識よりも勝るのか、SECIモデルは相互作用を語る

SECIモデルの状態遷移図を描いて、ようやくSECIモデルを理解できた気がする。
ラフなメモ。

【1】2014年頃に、SECIモデルでパターン言語を理解しようと考えていた。
確かにパターン言語と相性は良いが、SECIモデルのイメージがまだピンときていない気がしていた。

SECIモデルは、PDCAみたいなマトリクスよりも、知識・経験の状態遷移図で描く方が理解しやすいと考えた。
形式知=知識、暗黙知=身体による経験。

【2】知識を使って身体に落とし込むのが内面化。
スポーツ、楽器、お絵描きなどの訓練が相当するだろう。

一方、身体で経験した内容を知識でまとめるのが表出化。
一流のスポーツマン、学者、音楽家、宗教家、哲学者たちは、自分たちの体験を何とか知識として言語化し、みんなに広めようとする。
走る哲学者と言われる為末大さんみたいな感じかな。

他方、形式知を組み合わせて新たな知識を創造するのが連結化。
感覚的に情報を受け取って暗黙知を高めるのが共同化。

【3】知識は経験よりも大切なのか?
経験は知識よりも勝るのか?

僕は両方を経験している。

IT技術者であれば、たくさんのプロジェクトで新技術や業務システム開発を経験した後で専門書を読み直すと、ああ、そういうことだったのか、と気づく時が多い。
中島聡さんは、プログラミングとは、座学で勉強するものではなく、実際にアプリ開発して体験した後で専門書で答え合わせするものだ、と言われていた。
そんな内容と似ている。

実践した後に勉強するのがエンジニアの本来の道: プログラマの思索

僕がRedmineにハマったきっかけも、XPやアジャイル開発の本はたくさん読んだが、何か腑に落ちることがなくて、Redmineでいろいろ試して初めて分かったという事があった。
知識がいくらあっても、やはり体験しなければ、本当に理解できた、という感覚がない。
肌感覚では分かった気にならなかった。

一方、IT企業やプロジェクトという組織形態では、いつもイライラするものがあって、その原因がなにか分からない時があった。
組織文化はトップが作るのか、ボトムアップで作られるのか、いつも疑問に思っていて、アジャイル開発の影響から、組織文化は現場からボトムアップで生まれるのだろうと思っていたが、診断士の先生に聞いたところ「組織文化を生み出す責任は社長にある。もっと社長が汗をかけ!」と言われて、ハッと気づいた時があった。

制度的リーダーシップの考え方が何となくしっくりきた: プログラマの思索

組織文化はトップが作るのか、ボトムアップで作られるのか: プログラマの思索

同様に、組織論、経営戦略論、経済学などを勉強してみて、メンバーに応じた教育方法ならSL状況理論やPM理論を使ってみたらいい、とか、プロマネとPMOの微妙な対立関係はエージェンシー問題に似ているな、とか、知識を使って、自分なりに理解が進んだ気がした。

管理職に求められる能力はPM理論そのものではなかったのか: プログラマの思索

ITの地殻変動はどこで起きているのか?~今後の課題はソフトウェア事業におけるエージェンシー問題を解決すること: プログラマの思索

また、RedmineでRubyのソースコードは適当に触っていたがRubyはちゃんと理解できてなかった。
RubySilverやRubyGoldを勉強してみて、Rubyはオブジェクト指向言語を徹底しているんだな、と改めて理解し直した。

Ruby技術者認定試験の感想: プログラマの思索

そんなことを考えると、知識と経験の相互作用として、SECIモデルの内面化、表出化を行ったり来たりしながら自然に実践している。
そして僕はたぶん、実際に色々体験して、失敗を繰り返さないと腑に落ちないみたいだ。
そういう感覚はSECIモデルの状態遷移図で整理できるんだな、と改めて感じた。

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2022/04/23

Rによる計量経済学/計量政治学を読んでいる

「Rによる計量経済学/計量政治学」という書籍があったので読んでいる。
Rによる計量経済学 第2版」「Rによる計量経済分析」「Rによる計量政治学」「Stataによる計量政治学」の本だ。
門外漢なのでラフなメモ。

【1】計量経済学という学問の存在は「統計学が最強の学問である」で知ったが、計量「政治」学という学問があるとは知らなかった。
でも考えてみれば、ITと統計学を駆使して、あらゆる人文科学を自然科学の基盤の上に打ち立てようとする方向性は納得できるし、そういう事が可能になった時代なので、ちょっと才能がある人が一攫千金を求めて大量流入しているのだろうと思う。

「計量経済学」「計量政治学」という学問で最も興味があるのは、これらの学問の根本問題は何なのか、これらの学問の前提となる武器について制約条件はあるのか、という点だ。


【2】「Rによる計量経済学 第2版」を読んで、計量経済学では、最小二乗法が自然科学のようにそのまま扱えない問題があり、その問題を解決するために色んな統計理論を編み出して、経済学を分析するツールを整備している、という印象を持っている。
その内容は以前書いた。

計量経済学における統計上の根本問題: プログラマの思索

データ分析の面白さはどこにあるのか: プログラマの思索

データ分析の課題はどこにあるのか: プログラマの思索

結局、母集団が正規分布になっているという直感を元に普通の理論は打ち立てるわけだが、現実はそうとは限らないので、色々苦労している、ということなのだろう。

様々な確率分布は正規分布のバリエーションに過ぎない: プログラマの思索

【3】「Rによる計量政治学」「Stataによる計量政治学」では、政治学を自然科学のような実証科学の基盤として打ち立てるために、計量政治学の正当性を書籍の冒頭に述べている。
この部分が非常に素晴らしいと思った。

政治学を含む社会科学では3つの問題がある。

【3-1】1つ目は実証的問題。
つまり、定量データを収集し「事実から真実を語らせる」。
「経済の発展は民主化を促進するか」「国民は民主党を指示しているか」など。
実証的問題では、価値判断を行わず、事実に語らせる。
だから「良いと思う」「悪いと思う」「すべきである」という感想を付け加えるときもあるが、そういう結果は出せない。

【3-2】2つ目は規範的問題。
いわゆる「べき論」。
研究者の価値判断に依存しており、規範哲学や政策議論で一般的に見られる。
「死刑は廃止すべきか」「民主主義は裁量の政治形態か」「中絶は認められるべきか」など。
価値判断というバイアスが入るために、客観性に疑問が残る。
しかし、規範的問題を実証的問題に変換することで、間接的に科学的証拠で根拠を示すことは可能らしい。

規範的問題を実証的問題に変換する仕組みはこんな感じだ。
1つは参照枠組み(frame of reference)を変える。
「今の日本は美しい国か?」という問題は規範的問題だが、「日本国民は、今の日本を美しい国と考えているか」という問題に置き換えれば、実証的問題として検証できる。
実際、世論調査を行えばいいだけの話だ。
つまり、問題のフレームを実証的問題に変換してしまえばいい。

もう1つは、規範的問題の背後にある前提条件に注目すること。
例えば「消費税を減らすべきだ」という規範的問題に対し、その背景にはいくつかの前提条件が隠れている。
つまり、「消費税を減らせば、経済を刺激して消費が伸びる」「消費が伸びれば雇用が増えて好景気になる」「好景気になれば税収が増える」という因果関係が隠れている。
これらの実証的問題に変換して、個人の価値判断なしにその真偽を検証すればいい。
つまり、「消費税を減らせば、経済を刺激して消費が伸びるのか?」「消費が伸びれば雇用が増えて好景気になるのか?」「好景気になれば税収が増えるのか?」という実証的問題に変換すればいい。

3つ目は分析的問題。
現実に起こっている事実よりも抽象度の高い命題の妥当性を検討する。
数学の証明問題に近い。

【4】「パズルを探す」というアイデアは、計量政治学だけでなく、一般の自然科学にも使えると思った。
「パズルを探す」とは、「常識的にはAなのに、Bになっている」という不思議な現象を指す。
たとえば、欧米の民主主義国では、地方選挙よりも国政選挙の投票率が高いのに、日本では逆になっている。
また、アジア各国の国家予算に占める軍事費率を時系列的に見ると、殆どの国では外圧要因によって割合が上下するのに、日本では1%以内にとどまり一定である。
それらはなぜなのか?
そういう研究が色々あるらしく、面白い。

【5】「Rによる計量政治学」「Stataによる計量政治学」では「理論と仮説」という説明がある。
内容は、実証分析を行うためにはきちんとしたリサーチデザイン(研究設計)が必要であるという主張だ。
リサーチデザインのプロセスはこんな感じ。

パズルを見つける。
パズルを説明するための複数の前提条件を使って理論を作る。
理論から作業仮説を作る。
作業仮説を検証するためのデータを集める。
データを使って作業仮説を検証し、理論の妥当性を確かめる。

理論とは「原因と結果についての一般的な記述」である。
理論を作るためには、前提条件、つまり、本当かどうか分からないがとりあえず本当と考えることをいくつか想定する必要がある。
つまり、理論とは、「複数の前提条件の束」である。
理論構築という作業は複数の「もし」という仮定、前提条件のもとに成り立つ。
だから、説得力のある前提条件を設定する能力が必要になってくる。

良い理論の条件は、4つある。
誤りの可能性があること。
観察可能な予測が多いこと。
具体的であること。
単純であること。
これらは下記のように言い換えられる。

理論はその誤りを指摘され、反証されながら修正されて頑健になること。
つまり、反証可能性が高い理論の方が良い。

観察可能な予測が多いほど、反証可能性は高い。
予測が具体的であるほど、観察可能な予測が多くなり、反証可能性が高くなる。
社会現象を単純な因果関係にまとめることで、反証可能性が高くなり、良い理論の条件を満たす。

科学的には理論と仮説に違いはない。
ほとんどの理論は、とりあえず受け入れられた仮説である。
作業仮説とは、理論を検証するために理論から引き出された、特定の変数に関する論述である。
「もしこの理論が正しければ~のはず」と記述される。
作業仮説は理論よりも具体的で、理論から引き出される観察可能な予測について述べている。

作業仮説を作る作業化とは、理論の中の変数を計量かつ観察可能なより具体的な変数に置き換えること。
作業化において大切なことは、理論で使われている説明変数と応答変数にできる限り近く、それぞれの概念を適切に測定知る変数を選ぶこと。

【6】上記の内容を読んで思うのは、政治学や経済学のような本来は規範的問題を解決する学問をいかに実証科学に近づけようと苦労しているなあ、と思う。
確か、以前読んだ哲学入門の本で、「規範的問題はザイン(存在)からザルレン(あるべき)は出て来ない、規範的問題はザルレンから出発すべきだ」という一節を読んだことがある。

いくら、実証データで規範的問題を解こうとしても、人文科学では、時代と地域に依存する真理しか見いだせないと思う。
そういう数多くの困難な状況の中で、何とか規範的問題を実証的問題に変換して、ITと統計学を駆使して実証科学ぽく真理を見出そうとしているのだろう、と思っている。

実際、統計処理によって因果関係を真理として見出す技術も直近30年くらいで出てきているようなので、そういう技術を使って、計量なんとかという学問をどんどん生み出しているのだろうと思う。

機械学習で反実仮想や自然実験が作れる: プログラマの思索

経済学は信頼性革命や構造推定により大きく変貌している: プログラマの思索

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戦略/組織/人事と組織の経済学シリーズを読んでいる

「戦略/組織/人事と組織の経済学」という書籍があったので読んでいる。
戦略の経済学組織の経済学人事と組織の経済学・実践編という3冊の本だ。
リンクをメモ。

どの本も枕にできるくらい分厚い。
中身も濃い。
専門外の分野なので、サラッと読んで理解できる部分だけつまみ食いしている。

僕は、戦略論や組織論を経済学の理論で分析しようとする流れが好きだ。
理由は2つある。

1つは、経済学という人文科学の中でも最も自然科学に近く、理論に基づいて仮説検証して実証科学に近づけようとする姿勢に共感できるから。
もう一つは、経済学の理論や武器を導入することで、大量の実データに基づいて、プログラミングと統計分析を駆使することで、有益な結果を得やすいこと。
特に、R言語やPythonなどの統計処理、あるいは機械学習や深層学習モデルを適用できるので、色んな可能性を秘めていること。
特にプログラマであれば、すでにAPIやライブラリは揃っているので、実データさえあれば、こういう本の理論に従って、新たな知見を生み出すこともできる。

面白い世の中だなと思う。

組織論の背後には経済学の概念があるという仮説: プログラマの思索

データ分析の面白さはどこにあるのか: プログラマの思索

データ分析の課題はどこにあるのか: プログラマの思索

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Pythonデータ分析試験、Python基礎エンジニア試験に合格した感想~Pythonの機械学習や深層学習が目指すのは因果推論ではないか: プログラマの思索


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2022/04/10

『ものづくりの数学』の感想 #もの数

今朝、講演会『ものづくりの数学』に参加してきた。
感想をラフなメモ。
全くロジカルでないメモ。

【参考】
講演会『ものづくりの数学』 - connpass

講演会のテーマは、『ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法 | 松谷茂樹』の著者の先生に、企業の技術者と理論物理・純粋数学の科学者という2つの立場から、ものづくりの現場に現代数学をどのように導入して効果を上げるべきか、という内容だった。
内容は相当難しいと思う。

改めて『ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法 | 松谷茂樹』を読み切ってみると、読者の対象は、大学で純粋数学や理論物理、理論化学を学んだ後、社会人では一般企業の技術者や管理者、IT業界の技術者になった人だろうと思う。
大学の理論研究の経験と一般企業でのビジネス経験の両方がなければ、この本の意義は理解しにくいだろうと思う。

なぜなら、『ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法 | 松谷茂樹』の内容はすごく抽象的だからだ。
実際、数式は出てこないけれど、現代数学がメーカーの製品開発の背景にあるという経験がなければ腑に落ちないだろう。
また、ポパーの反証主義、トーマス・クーンのパラダイム論やフッサール現象学、ソシュールの記号論などの概念がふんだんに引用されるので、なぜこの知識が必要なのか、という意図がつかめないだろう。
専門の科学者集団はパラダイムに囚われすぎているという先生の指摘は斬新ですごく面白かった。

僕が感じた感想は3つある。

【1】今の日本の弱点は、ハードウェアに付加価値をつける点では新興国の韓国・台湾・中国に追い越され、ソフトウェアやシステムで付加価値をつける点では、米国に負けてしまっていること。
その問題を解決する時に、現代数学が役立つよ、という主張だった。
その製品開発のフェーズに現代数学を使ってモデル化を図って、理論の裏付けを持った技術に育て上げるような方向性だろうか。

だが、ハードウェアの付加価値に差別化を図ろうとする場合、より尖った製品を開発するのは困難だろうと思う。
そのマーケットがそもそも売上や利益が出るような規模なのか、そこにマーケティングを実施して掘り起こせるのか。
その市場で売上を確保できる期間が十分にあるのか。
今の時代は、世界の工場である中国にほとんど製造拠点を持って行かれているので、日本も米国のように、おそらくAppleのように安いハードウェアにソフトウェアやブランドという付加価値を付けて高値で売るようなビジネスに行かざるを得ないのではないか、と思った。

すると、ソフトウェアやシステムで付加価値をつけるフェーズで、現代数学とコンピュータサイエンスを組み合わせて、技術の差別化やビジネスモデルの構築を図る、みたいな方向性が王道になるのではと思う。
しかし、日本から世界に通用するプラットフォームビジネスを生み出せるのか。
日本で現代数学も使えるようなIT技術者を育成できるのか。

先生のお話を聞くと、日本の大学という制度はもう時代に即していないんだなと改めて思う。
明治から昭和までのやり方を未だに大学で続けようとしているが、令和の時代では違うでしょ、みたいな感じ。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「今聞いているけど面白い。今の日本の大学という制度は時代に即していないと先生が言い切るのがすごいね。大学もお金を集めないとやっていけない現状、理論の専門家が企業に必要なのに大学が人材供給できていない現状とか色々あるだろうな。#もの数 講演会『ものづくりの数学』 https://t.co/8ijd5ko08g」 / Twitter

【2】先生のお話で面白かったのは、純粋数学や理論物理などの科学者の専門集団はパラダイムに囚われすぎていて、彼らだけに通じる基準と運用で維持し続けられているが、常にその存在意義の正当性を問われているという指摘だった。
自分も大学で数学の研究に従事していた時があったので、その雰囲気がそういう観点で見られているのが斬新だった。

ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法』にかかれているトーマス・クーンのパラダイム論の解釈を読むと、科学者という専門集団は真理を追いかけているように見えるが、すごく閉鎖的な集団なんだよ、という意見に聞こえてしまうのが不思議だった。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「問題解決者よりも問題定義者が重要。学会はパラダイムに囚われすぎている。ビジネスの現場で抱えている問題は既存の学会や理論で解決できるとは限らず、むしろ無い場合が多い。現場の問題に忠実に認識してその問題を数学で分解して定義し、その一つを大学へアウトソースして解決してもらうとか #もの数」 / Twitter

一方、ビジネスマンは企業の現場で解決したい問題がすでにある。
その問題は理論や学術面で意義は小さいかもしれないが、その現場ではすごく価値がある。
そういう問題を解くのに現代数学という理論を使うとより効果的だよ、と。
そして、大学での理論研究と企業の現場の違いを認識して上手く利用したほうがいいよ、と。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「ビジネスと理論のような大学の場の双方を知るような人材をどうやれば育てられるか?先生曰く。ビジネスマンは大学の弱点や問題点を知るのが大事。そんな話を聞くと、日本の大学は時代に即していない感じがするね。 #もの数」 / Twitter

特に、理論と技術の間にはタイムラグがある。
このタイムラグはいわゆる、死の谷、魔の川、ダーウィンの海に相当する。
すると、理論を研究したり使う時も、その技術がビジネスに使えて実際に威力を発揮できるには、いくつかのハードルを越える必要がある。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「#もの数 フィリップスを作ったカシミールの考え方。科学と技術は違う。資本主義企業が科学を引っ張るというモデルを経営者は持つがそうではない。量子力学が生まれた時、ビジネスとも関係なく、半導体やコンピュータのビジネスに繋がることは誰も知らなかった。」 / Twitter

【3】なぜ現代数学の理論が企業の技術者やIT技術者に求められるのか?
その理由は、現場の問題を解決しようとする時、既に知られている技術や小手先の知識だけでは対処できず、20世紀以後の現代数学の理論を最終的に使わないといけない場面が出てきているからだろう。

例えば、線形代数の利用シーンが連立方程式や固有値計算だけではなく、代数・幾何・解析・確率論などの色んな場面で使われている。
特に、線形代数の理論は、ニューラルネットワークや機械学習のモデルの計算ではよく使われている。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「先生曰く。現代数学は線形代数化している。現代数学は幾何学化している。代数幾何学も線形代数にすぎない。色んな所で線形代数が出てくるのにどの書籍にも解説していない。だから出版した、と。 #もの数」 / Twitter

akipiiさんはTwitterを使っています: 「平鍋さん曰く。行列はAIや機械学習で解きたいデータを表現していて、それを線形代数の理論で解くものと思っていた。なるほど、そういう見方で考えれば画像認識技術にAIが使われる意味が分かる気がする。 #もの数」 / Twitter

先生の話では「位相」という言葉がよく出てきて、どういう意味で使っているのか、当初は理解しにくかった。
ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法 | 松谷茂樹』を読んでみると、いろんな事象を分類する基準、その構造の近さを同値関係で表していると思った。

akipiiさんはTwitterを使っています: 「位相とは何ですか?という質問に先生曰く。数学者は点ではなく部分集合で考える。だから、関数単体で考えるのではなく、関数の集合で考えて、εδ論法でその構造の近さを同値関係で測定して、同じ・違うで分類するわけか。工業化学をやった人はこの考え方が分かってないと言われた。 #もの数」 / Twitter

代数幾何学が楕円曲線をドーナツの形で分類するように、いろんな事象を数学で捉える時、点ではなく部分集合でカテゴリ化して、εδ論法でその構造の近さを同値関係で測定して、同じ・違うで分類するという発想と思えた。
たぶん、現代数学を知らない人向けにそういう意味で使っているのかな、と想像した。

【4】『ものづくりの数学のすすめ 技術革新をリードする現代数学活用法 | 松谷茂樹』はとても良い本と思うけれど、現代数学の知識を適用する場所は、メーカーの現場の問題よりも、経済学に関する問題の方がよりインパクトがあるのではないかと僕は思っている。
なぜなら、数学者や物理などの科学者は1990年代頃から経済学や金融にシフトしていること、数学の理論を使えばIT技術と経済学や金融がすごく相性が良いことが分かってきたからだろうと思う。

講演会の参加者には、データサイエンスに詳しい方が割と多い気がしたけど、その人達のバックグラウンドはむしろ、経済事象やマーケティング事象などの社会科学の方が近い気がする。

IT企業が経済学者を雇い始めた理由が面白い: プログラマの思索

計量経済学における統計上の根本問題: プログラマの思索

みんなのPython勉強会#65の感想~社会変革の鍵はIT技術者にあるのかもしれない: プログラマの思索

経済学は信頼性革命や構造推定により大きく変貌している: プログラマの思索

機械学習で反実仮想や自然実験が作れる: プログラマの思索

経済数学の直観的方法の感想: プログラマの思索

「推計学のすすめ」「経済数学の直観的方法~確率統計編」の感想: プログラマの思索

僕の問題意識はちょっと別の方向にあるかもしれない。

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2022/03/25

世界5大宗教入門の感想~世界の人間は宗教で生かされている

世界94カ国で学んだ元外交官が教える ビジネスエリートの必須教養 世界5大宗教入門」を読んで、ポジティブシンキングはプロテスタントの予定説から生まれているのではないかという仮説を持った。
ラフなメモ。

【1】以前、キリスト教の聖書の本を読んですごく面白くてハマった。

捏造された聖書の感想: プログラマの思索

しかし、カルヴァン派の予定説の考え方だけはよく分からなかった。
人が生まれた時点で、あなたは天国に行くのか、地獄に行くのか決まっている、と言われて、果たして人は真面目に生きるのか?と疑問に思ったから。

世界94カ国で学んだ元外交官が教える ビジネスエリートの必須教養 世界5大宗教入門」によれば、予定説の考え方は、あなたが死ぬ時に天国に行くのか、地獄に行くのか、神様が既に決めているが、今は確かに分からない。
でも、天国に行けると信じて、頑張りなさい、と励ましているのだ。

この考え方は、米国人のポジティブシンキングに似ている、という。
君には能力があると信じて頑張りなさい。
すると、本人はそれを信じて頑張ったら、実際に成果が出るようになる。
そうすれば、本人も自信がついて、さらに頑張ろうという気になる。
そういう成長のらせん構造にスムーズに乗っかかれる、と。

【2】キリスト教の聖書のおかげで、欧米人はプレゼン能力が上がっているのではないか、と言う。
実際、聖書の内容は、とてもドラマチックで、小説として読んでも面白い。
だから、他人に聖書を読み聞かせる時に、いかに人を引きつけるか、という観点で、プレゼンできる仕組みがある、という。

確かに、キリストの生涯の話は、波乱万丈でドラマティックだ。
おとぎ話や小説のように読み聞かせるテクニックが生まれる余地があったのかもしれない。

【3】「世界94カ国で学んだ元外交官が教える ビジネスエリートの必須教養 世界5大宗教入門」を読んだ後、牛尾剛さんのブログを読んで、心の拠り所に宗教を持つのは心の安定を保つための一つの手法なんだなと理解した。

生産性の向上のための孤独感の解消とエネルギー強化|牛尾 剛|note

アメリカに住んでいるとクリスチャンになるととてもいいことが多い話|牛尾 剛|note

人間は政治環境に左右されやすいので、こういう宗教のような価値観や拠り所がなければ、生きていけないのかもしれない。

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「大国政治の悲劇」の感想~現代はパワーポリティクスの歴史に戻ったみたいだ

大国政治の悲劇 | ジョン・J・ミアシャイマー, 奥山 真司を読んだ。
まさにロシア侵略のウクライナ紛争のタイミングで読むと、彼らがこの本で書いた通りに行動しているのではないか、と思った。
ラフなメモ。

【1】まず最初に断っておくと、この本は672ページという大著であり、注釈だけでも150ページもある。
論文みたいな本だ。
しかし、内容はとてもロジカルだ。
この本のプランは最初の第1章の最後に書かれている。

【2】まず、なぜ国家はパワーを求めて競争するのか、なぜ国家は覇権を求めるのか、という2つの問題を提示し、この問題が国際政治学で重要な根本問題であることを示す。

数学で言えばwell-defined、論文のお作法で言えば、justifyに相当するだろう。
つまり、この本で提示する問題の正当性を示す。

【3】次に、なぜ国家はパワーを求めて競争するのか、という問題を分析するために、2つのことを行う。
一つは、パワーを定義する。
もう一つは、国家が活動する舞台である国際システムにおいて、5つの仮定を置き、そこから国家がどのような行動を取るのか、を導き、最終的に最初の根本問題を解決する。

数学で言えば、公理系を最初に打ち立てて、そこから命題、定理、系を導くやり方に相当する。

僕はこの本を読んでいて、まるで過去に数学を研究していた時のことを思い出した。
数学のやり方はこういう社会科学、歴史学においても使えるのか、と改めてびっくりした。

この本を読んで、気づいた点はいくつかある。

【4】1つ目は、ミアシャイマーが提唱する理論「オフェンシブ・リアリズム」の結論は、国家は機会があれば覇権を求めて行動するので、世界は必ず対立し戦争が起こる。
ただし、その対立構造には、安定した二極世界、安定した多極世界、不安定な多極世界という種類がいくつかある。

【5】2つ目は、ポール・ケネディの「決定版 大国の興亡―1500年から2000年までの経済の変遷と軍事闘争〈上巻〉 | ポール ケネディ」の通り、国家の国力は、軍事力と経済力の2つであり、そのバランスが重要である、ということ。

【6】3つ目は、ハルフォード・マッキンダーが提唱した地政学の理論に似ているな、という点。

ランドパワー - Wikipedia

シーパワー - Wikipedia

オフェンシブ・リアリズムでは、覇権を求める国家はせいぜい地域覇権しか達成できない。
すると、今の世界地図から見れば、米国や英国のような海側から覇権国家を目指す国家と、ユーラシア大陸で覇権を求めるソ連、中国、ドイツ、フランスなどの国家に分別される。
基本は、大陸国家と海側国家の対決構造が必ずあるように思える。

ここで面白い点は、日本は海側国家の立場になり得たのに、実際は朝鮮半島や中国の一部を植民地化して大陸国家を目指そうとしていたことだ。
戦前の日本は、国際システム上では、当初は明治維新の後、西洋列強の植民地にならないように近代化を果たしたが、地域覇権を目指す方向に自然に活動し、最終的には、米国と戦争を起こすという自殺行為で最終的に破綻した。
「なぜ日本は無謀な戦争を決断して負けたのか」という問題は日本の歴史学でいつも問われるが、オフェンシブ・リアリズムの理論では「国際システム上では、国家は必ず覇権を求める行動を取らざるを得ないから、それから逃れることはできない」という結論になると思う。

また、ランドパワーとシーパワーの境目となる箇所がまさに紛争地になるのだろうなと思う。
だから、欧州大陸ではウクライナがNATOとロシアの中間地帯にあるし、朝鮮半島では、朝鮮半島の南部分はシーパワーである米国の影響力の配下にある、という例になるのだろうか。

【7】4つ目は、以前読んだウォルフレンの本「日本 権力構造の謎〈上〉 (ハヤカワ文庫NF) | カレル・ヴァン ウォルフレン」、ハラリの本「サピエンス全史セット【全2巻】 | ユヴァル・ノア・ハラリ」によく似ているな、と思った。

欧米人の歴史学や社会学の本はページ数が膨大で、その内容は非常にロジカルに書かれていて、自分たちの意見もはっきりしている。
しかも、その意見の正当性を示すために、大量の事例や事実を集めて補強しているし、反論されそうな内容は予め予想していてそれに対する反撃の意見と対症療法まで示している。

大国政治の悲劇 | ジョン・J・ミアシャイマー, 奥山 真司でも、米国、英国、フランス、ドイツ、ソ連、日本、イタリアの過去200年間の歴史をふりかえり、膨大な事実を自分の意見の正しさの証明に使っている。
そして、こういうオフェンシブ・リアリズムのような、普通の人間にはあまり心地よくない理論の話には反論したくなるが、それに対して、自分の意見の正当性と正しさを説明するために膨大な文章を使ってロジカルに組み立てている。

僕はこういう本は好きだ。
読むのは割としんどいけれど、メモしながら、ロジックの流れを追いかけてみると、最初の5つの仮定から定理が導かれ、最終的な結論まできちんと抑えられているのが分かる。

論文作成の技法part1~論文の構造: プログラマの思索

論文作成の技法part2~論文作成の観点: プログラマの思索

【8】大国政治の悲劇 | ジョン・J・ミアシャイマー, 奥山 真司では、最終章で「中国は平和に台頭できるか?」を設けて解説しているが、内容は悲観的だ。
まあ、オフェンシブ・リアリズムの立場ではそういう論理的な帰結になるだろうと思う。



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2022/02/18

なぜ米国企業は90年代に蘇ったのか~日本の手の内は完全に読み取られた~V字回復の経営の感想

文庫本「V字回復の経営」をふと読んで、ようやく、なぜ米国企業はことあるごとに、自分たちの経営手法の源流にトヨタ生産方式をあるのだ、とトヨタ生産方式を礼賛するのか、理由が分かった気がした。
一言で言えば、戦前の日本の敗戦と同じく、米国人に日本の経営の手の内は完全に読み取られただけなのだ。
適当なラフな感想。

【1】「V字回復の経営」を読むと、日本企業が官僚化して、世界の潮流から遅れてしまった原因は、設計→製造→販売というサプライチェーンが社内で分断されて、リードタイムが長くなっているからだ、という点に尽きると思う。
だいたい、日本人は、チームワークよりも、専門家として能力を発揮しようという考え方が強いと思う。

実際、大企業として組織の規模が大きくなると、設計→製造→販売の一まとまりのプロセスを一つの組織に任せるのではなく、設計だけの組織、製造だけの組織、販売打系の組織、という形で専門分化しがちだ。
なぜなら、図体だけ大きくなりすぎるから、機能別に組織を細かく分けて、それぞれの専門性を発揮させようとするからだ。
その方が規模の経済を活かしやすく、人も組織もスケールしやすい。
また、専門性を持たせるような組織の方が、仕事の中身が限定されるので、組織のトップとしても人事制度が組みやすいし、戦略も立てやすい。

しかし、大企業になるほど内部組織が専門分化すると、官僚制組織になってしまう。
日本政府のように、コロコロ変わる政治家を無視して、各省庁が勝手に動いて決めて、その結果、戦略性のないまま、あらぬ方向に暴走しやすくなる。
日本の組織論の失敗事例を分析し尽くした本である「失敗の本質」に、その有様が詳しく多面的に書かれている。

【2】では、米国企業は80年代に日本企業に負けた後、どうやって90年代に復活したのか?
米国人は、日本的経営手法を丸裸にして分析し尽くした後、リエンジニアリング、シックスシグマ、サプライチェーン、アジャイル開発など、手を変え品を変えて、その概念を経営戦略やソフトウェア開発に適用してきたのだ。

V字回復の経営」によれば、米国人によって日本の手の内は完全に読み取られた。
米国人は自分たちで、日本解体新書を作り上げてしまった、と。

ちょうど、戦前の日本が、日清戦争・日露戦争で一躍世界に躍り出たものの、第二次世界大戦では日本の暗号を米国に完全に読み取られて、最後は完全にやられてしまったのと同じように思える。

【3】では、米国企業は日本の手の内をどのように分析し尽くしてきたのか?

V字回復の経営」を読むと、4つの観点があると思う。
それは、プロダクトポートフォリオマネジメント、かんばん方式は時間の戦略であると見抜いたこと、バリューチェーンで経営戦略を類型化したこと、ITを駆使して設計も生産も販売も経営も全てリードタイムを短縮化できると見抜いたこと、の4つだ。

【4】プロダクトポートフォリオマネジメント(PPM)

20世紀後半に日本企業が急激に成長したメカニズムは、PPMの発想と同じ。
つまり、日本企業は米国企業と違って、短期的な利益よりも、長期的な観点で、まずは市場シェアの拡大を狙う。

すると、市場シェアの拡大→売上増加→経験曲線効果により単位あたりのコストは低下→低コストの強みを活かしてシェアを拡大する、という一連の拡張ループが生まれる。
米国人のコンサルがこのアイデアをPPMという世界初の経営戦略理論を生み出したわけだ。

【5】かんばん方式は時間の戦略である

米国企業は、日本企業の強さに生産現場での高品質、効率化にあると分かったが、なかなか真似ることはできなかった。
米国の労働者は能力にばらつきがあるし、QCサークルやワイガヤみたいにチームの一体感を生み出すことも難しい。

しかし、米国人のコンサルは、トヨタ生産方式を分析して、かんばん方式の本質は在庫減らしではなく、時間の価値という新しい戦略要素を追求する手法と見抜いた。
企業は時間の戦略によって、新たな競争優位を生み出せる、と導いた。

一般に、ビジネスとは、設計→製造→販売という一連のプロセスから成立する。
ここにカンバン方式が生み出した時間の戦略を当てはめれば、設計→製造→販売というプロセス全体のリードタイムをいかに短くするか、という問題に置き換えられる。

つまり、企業戦略の要素であるヒト・モノ・カネ・情報の次に、時間が大事だと見抜いたわけだ。
この発想は、ビジエスプロセス・リエンジニアリング、サプライチェーンマネジメントからアジャイル開発に至るまで、その背後にあるように思う。

日本の大企業を見ると、組織の図体が大きくなると、設計→製造→販売というプロセス全体のリードタイムが長くなりがちなので、設計だけ、製造だけ、販売だけ、というプロセス単体の効率化に走る。
すると、各プロセスに特化した設計事業部、生産事業部、販売事業部という機能別組織を新たに作ったり、あるいは、設計だけ、生産だけ、販売だけの子会社をたくさん分社化しがちだ。
実際、日本の家電メーカーや自動車メーカーを見れば、生産と販売が分社化されているのがほとんどだ。
今では、家電メーカーも自動車メーカーも、派遣や委託という形で、製造すら、どんどん外部へアウトソースしている場合がほとんどではないか。

すると、どの組織もタコツボ化されてしまい、自分たちの製品を受け取る顧客からどんどん遠くなるので、顧客のことを考えなくなる。
まったく顧客志向ではない。

一方、米国企業は、時間の戦略が重要と概念化し理論化することで、スピード重視の経営スタイルに変革した。
そのやり方は、たとえば、業務プロセスを改革しリードタイムを短縮させるというリエンジニアリングだったり、原材料の仕入れから設計、製造、販売までのプロセスでリードタイムを短縮するサプライチェーンマネジメントだったり、ソフトウェア開発ならばユーザーストーリーで要件をまとめて設計からプログラミング、テスト、リリースまでを一気通貫に開発してしまうアジャイル開発だったりするわけだ。

つまり、製造業の生産プロセスのリードタイムを短縮するという手法を、一連の供給連鎖、価値連鎖、ソフトウェア開発まで一般化することで、よりスピーディに対応できるようにしたわけだ。

【6】バリューチェーンで経営戦略を類型化

一方、ポーターはバリューチェーンを提唱した。
そこから、経営戦略は、ポーターの基本戦略であるコストリーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略に類型化される。
ポーターの基本戦略からの結論は、99%の企業は差別化戦略しかありえないことだ。

すると、企業は市場においてポジショニング戦略を取ることで、差別化したポジションを取り、競争優位を生み出そうとするわけだ。

【7】ITを駆使すれば設計も生産も販売も経営も全てリードタイムを短縮化できる

他方、90年代から現代まで急激に進化したものは、ITを駆使すれば、設計→製造→販売という一連のプロセスだけでなく、あらゆる業務のリードタイムを短縮できることだろう。
ブルーカラーの生産現場だけでなく、ホワイトカラーの生産性も同様に、トヨタ生産方式を導入することで同じように効率化できる。

たぶん、アジャイル開発がその典型例だろう。
日本のソフトウェア開発では、今もウォーターフォール型開発が典型的であり、請負契約や準委任契約というビジネス慣習の制約もあるために、なかなかアジャイル開発を実践しにくいのが一般的だろう。
IPAの資料にも、アジャイル開発が偽装請負にならないように気をつけるべき注意点を公開していたと思う。

アジャイル開発の外部委託が「偽装請負」だと疑われないためにすべきこと、厚労省が公表した疑義応答集を読み解く(前編)。Agile Japan 2021 - Publickey

ソフトウェア開発ビジネスが他の生産や販売のビジネスと異なる点は、ソフトウェアは販売後でも簡単にリリースした機能を変更できること、製造やコピーというプロセスがないので素早くリリースできて大規模に販売できる点だろう。

この特徴を生かしているのがSaaSであり、GAFAが展開しているプラットフォームビジネスだろうと思う。
そして、アジャイル開発のやり方を自動車業界に展開しようとしているのがテスラであり、彼らは、Appleが「電話ができるコンピュータ」であるスマホを生み出して携帯電話もデジカメも駆逐してしまったように、「移動能力を持つコンピュータ」である電気自動車を生み出してガソリン車やハイブリッド車を駆逐しようとしている。
中島聡さんのメルマガを読んでいると、自動車業界はソフトウェア開発をベースとしたビジネスへ置き換えられるように変わっている時代なのだ、と気付かされる。

テスラが従来の自動車メーカーと異なるところは工場までソフトウェア化すること: プログラマの思索

特に直近30年間では、日本人は世界標準から見てソフトウェアに弱いと思う。
日本ではソフトウェアビジネスやビジネスモデルの基盤にソフトウェアをおくことができていないと思う。
今も日本人はソフトウェア開発とソフトウェア開発に向いた組織づくりに苦闘しているように思える。

【8】そんなことを思うと、日本人がトヨタ生産方式を徹底的に分析できず、米国人にそのアイデアを経営手法やソフトウェア開発手法まで洗練化させて概念化して理論化できたのはなぜなのか、と思ったりする。
なぜ、日本人は融通が効かず、新しいアイデアや環境を取り入れられないのか?
日本人は抽象的な思考能力が低かったからなのか?
正直良くわからない。

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2022/02/09

テスラが従来の自動車メーカーと異なるところは工場までソフトウェア化すること

テスラが従来の自動車メーカーと異なるところは工場までソフトウェア化すること、というツイートを見つけたのでメモ。
自分は理解できていないので、疑問点も一緒に自分用のメモ。
以下は自分の直感を適当に書いたので、論理的ではない。

【参考】
akipiiさんはTwitterを使っています 「中島聡さんのメルマガでテスラの凄さをよく解説されてるがピンとこなかったが、このスレッドで意味がすこし分かる気がした」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「テスラ・イーロン真理教の人も、トヨタ・日本車信仰の人もまあみんな落ち着いて。相手を知らず自分の信じたい情報だけ見てても何の進歩もありませんよ。まず日本の自動車メーカーの何がすごいか理解しましょう。テスラの話はその後です。日本メーカーの強さは簡単に言うと、」 / Twitter

テスラが従来の自動車メーカーと異なるところ - Togetter

【0】中島聡さんのメルマガも合わせて考えると、テスラが自動車製造にソフトウェアを持ち込んだメリットは3つあると思う。

週刊 Life is Beautiful 2022年2月8日号:自社製チップと粗利益率 - まぐまぐ!

【1】1つ目は、メーカーにも関わらず、売上高粗利益率が圧倒的に大きいので、どんどん新設備に投資できる財務基盤があること。
普通の自動車メーカーの粗利益率は10%台であり、トヨタですら16%くらい。
一方、アップルは40%、テスラは30%の粗利益率を持つ。
ソフトウェア専業のマイクロソフトは80%の粗利益率らしい。

売上原価には、1台の自動車を作る部品、原材料、人件費、設備の減価償却も含む。
もちろん、外注した部品代金、外注した車載半導体、外注した車載プログラムの開発費用も含まれる。
ソフトウェアの売上原価は、所詮、電気代とサーバーの減価償却と人件費くらいなので、製造業に比べれば圧倒的に低い。

中島聡さんのメルマガによれば、テスラやアップルはハートメーカーでありながら、自社で製品設計して、その製品を圧倒的に安く作るために韓国や台湾の製造専業メーカーに製造委託する。
だから、圧倒的に安く作れるので、売上原価は小さい。
一方、自社では、M1チップ、あるいは、自動運転の学習エンジン専用の半導体まで製造する。

そこで、アップルなら自社のOSやiTuneプラットフォーム、テスラなら自動運転のソフトウェアをオプションで付けて、安いハードに付加価値を付けて高く売りつける。
ユーザは、その利便性を求めるし、顧客満足度を高めることにより、ブランド価値を高めて、ロイヤルティを持たせる。
だから、メーカーでありながら粗利益率が圧倒的に高い。

でも、財務基盤の仕組みが分かっていたとしても、ソフトウェアの技術力が高くなければ、そう簡単に真似できないだろう。
ソフトウェア開発は、優秀な人材に依存するものであって、マネーの資本を注ぎ込んでも規模の経済は働かないから。

【2】2つ目は、工場の生産ラインそのものもソフトウェアでバージョンアップしやすくすることで、生産性が圧倒的に高いことだと思う。

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「イーロンは車両設計より工場の設計の方が100倍難しいと話すほどで、伝統OEMの常識から外れ、1-2年で主要設備を入れ替えたり、プラットフォームの大幅改善を行ったりします。発売時には既に数年古い技術の車となるOEMとは異なり、テスラからは常に最新の車が出てきます。参考: https://t.co/wA7liu1n1B」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「彼らのソフトの力がこうした離れ業を可能にしており、伝統OEMは全く理解できていません。VWも隣町にGiga Berlinが現れて初めて自社の生産性が完全にテスラに劣ると気づいたのですhttps://t.co/Rmbra4XoZN テスラは21年、トヨタを抜いて北米で最も生産性の高い工場になりましたhttps://t.co/QPx0tuLxa3」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「何年も同じラインのままの伝統OEMと1-2年毎にラインが進化するテスラ。既に上海工場はフリーモント工場より高い生産性を実現しており、車両の質までも上がってきています。そして来たるベルリン、テキサス工場…競争力のない工場をいくつも抱える伝統OEMと比べいかにテスラが筋肉質かわかります。」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「製造が進化する為、車両の質も日々上がり続けます。Model3の航続距離が突然伸びたり、価格が下がったりするのはこのためです。更に彼らはOTAを通じて購入後も常に車両性能を更新します。購入時既に古く、どんどん古くなる車と、買った時常に最新でその後も最新を維持するテスラ。どちらを選びますか。」 / Twitter

この辺りは僕は詳しくないのでよく分かっていない。
OEM生産といえば、スーパーがよくやるプライベートブランド商品を外部メーカーに委託する生産のイメージ。

テスラの生産ラインは1~2年でどんどん進化するらしいが、トヨタのような自動車メーカーの生産ラインは4~5年おきのように古いままなのだろうか?
今、スマート工場や工場のDXが叫ばれているが、日本の工場は古い製造ラインを数年も放置したまま製造しているのだろうか?
そんなに日本の工場はアナログなのだろうか?

このツイートが正しいならば、フォルクスワーゲンのようなドイツ企業、GMのようなアメリカ企業も同様に、彼らの工場の生産ラインは古くて生産性が低いのだろうか?

【3】3つ目は、EV製造に関わるソフトウェアは、いろんな事業とシナジー効果が大きいこと。
自動運転のソフトウェアの開発の為に、機械学習専用の半導体チップを製造したり、バッテリや充電施設を強化したり、果てはスペースXのような宇宙事業にまで、シナジー効果がある。

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「こうした強さを支える根幹がソフトウェアです。ソフトの重要性を理解しているテスラは、工場のデジタル化はもちろん、半導体チップから内製し、自社で自動運転トレーニング用のスパコン(Dojo)まで開発しています。ここまでやってる企業は他にいません。Dojoの計算能力は日本のスパコン京を凌駕します。」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「また、80台ほどしか販売してないホンダレジェンドや試験走行のWaymoやCruiseと異なり、テスラは数百万台の実車両からのリアルデータが収集・学習され、より堅牢な自動運転ソフトウェアの開発に寄与しています。今や取り返しのつかないほどの差になってきています。1点彼らの自動運転思想の特徴として、」 / Twitter

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「LiDARを廃しカメラのみで自動運転を実現しようとしている点があります。これについては賛否あり、私個人は難しいのではと感じています。いずれは低機能低価格のLiDARと組み合わせるなど妥協策が出てもおかしくありません。さて次はエネルギーです。手短にいきます(疲労)」 / Twitter

中島聡さんのメルマガでは、人間は2つの目というカメラで運転しているのだから、自動運転技術はカメラだけで十分であって、LiDARにまでコストを掛ける必要もない。
LiDARをつけたソフトウェア開発は余計に複雑になるから、と書かれていて、なるほど、と納得した。

ウミガメ@闘え日本の自動車メーカーさんはTwitterを使っています 「ソフトの強みは当然自動運転技術にも生きてきます。全部書くと長くなるので一例を紹介します。例えばラベリング。伝統OEMは未だに多額で外注したり、何ヶ月もかけて人の手で行なっていますが、テスラでは同じ規模のラベリングを自動で1週間ほどで実施してしまいます。悲しいほどの差です。」 / Twitter

このツイートもよく分かっていない。
OEM生産のラベリングとは、所詮、プライベートブランド商品に製造ラベルを貼り付けるだけだと思う。
自動車メーカーのラベリングは数ヶ月もかかるような手間がかかるものなのか?
ラベルを大量生産する仕組みを今まで作っていなかったのはなぜなのか?

【4】このツイートを読んで思うことは、ハードに対するソフトウェアのメリットは、プログラムの頻繁なバージョンアップによって機能強化できることにより、ユーザにとっては、古いハードであっても、いつでも新しい機能を使えて利便性が高まることだ。

つまり、ハードは一度リリースしたら変更できない。それは当たり前。
一方、ソフトは一度リリースしても、ファームウェアのアップデートやソフトウェアのバージョンアップによって、手持ちの製品がいつでも最新版の製品に生まれ変わることだ。
それにより、ユーザの生産性もどんどん上がる。

そういうソフトウェアの特徴を生かして、工場の生産ラインにも反映して、生産ラインを制御するソフトウェアをどんどん進化できるような仕組みを作っているのだろうと思う。
だから「工場も一つの受注製品」という主張が成り立つわけだ。

DevOpsやアジャイル開発では、コミュニケーションが大事とよく言われるが、僕はそんな所にイノベーションとか価値があるわけではないと思う。
むしろ、製造とリリース後の保守も含めて、全てをソフトウェアで一貫して制御することにより、1人のプログラマが全ての工程をコントロールできるようになったことが大事だと思う。

従来であれば、各工程の専門家による分業体制でしか製造できなかった製品が、たった1人あるいは数人のソフトウェア開発チームで製造できるようになったこと。
ビジネスモデルは、規模の経済からソフトウェアによる少人数のチーム開発へ変革された。
たぶんそこに、ソフトウェアが従来の製造業と異なる価値をもたらしているのだと思う。


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2022/02/02

諸問題を組織論に持っていくのは目的を手段化していないか

諸問題を組織論に持っていくのは目的を手段化していないかと気づいたのでメモ。

【参考】
(1) ひさてるさんさんはTwitterを使っています 「エンジニア意識高くなると組織論みたいなとこに興味出てくるのはそうなんだけど、技術とドメインにこだわることから離れてマネジメント手法こそが最優先みたいな思想を見ると、いくらアジャイルのプロセスなんだぞと言ってても、やはり人は大地から離れて生きていくことはできないのという気持ちになる」 / Twitter

(1) 杉本啓さんはTwitterを使っています 「本当にそう。組織論にかぶれると、あらゆることが組織の問題に見えてくる。コンサルティング会社にいたころ、同じプロジェクトにアサインされたコンサルタントに、問題構造分析で、すべての問題構造図で「根本の問題」の箇所に「組織が悪い」と書く人がいて、辟易した。 https://t.co/jNsklAq4a7」 / Twitter

(1) akipiiさんはTwitterを使っています 「チャンドラーの、組織は戦略に従うの経験則に、暗黙的に流れてるのだろうと思う。こういうビジネスが必要だと思っても、人や組織がマッチしてないじゃないか、と分かって、組織づくりばかりに専念してる感じかな?」 / Twitter

(1) 杉本啓さんはTwitterを使っています 「僕が、コンウェイの法則をあまり好きじゃないのも、この辺が遠因。」 / Twitter

DXとは組織論である」みたいな論調が最近はやたら多い。
確かにその傾向はあるだろう。
DXを実践するには、IT化した業務、ソフトウェアを基盤にしたビジネスモデルが必要だから、それを実行できる人や組織が必要だ。

しかし、その本質は、「組織は戦略に従う」というチャンドラーの経験則に過ぎないと考える。
なぜなら、DXを実現する経営戦略が先にあって、その戦略を実行できる組織が必要だよ、という事実が、たぶん、どこにでも普遍的に見られるだけだからだ。

だから、色んな諸問題を組織が悪いから実行できないのだ、だから組織を何とか変えよう、という動きに進んで、それが自己目的化していないだろうか?
本来は戦略を実行するのが目的なのに、組織を変えることが目的化してしまっている、みたいな場合が日本では割と多いのではないか。

そして、なぜ、色んな諸問題を組織が悪いから実行できないのだ、という論点にすり替わってしまうのか、という問題の原因も見えてくる。

実は、「組織(構造)は戦略に従う」というチャンドラーの経験則とは逆に、「戦略は組織(文化)に従う」というアンゾフの経験則がある。
たぶん、会社の偉い人が意思決定した戦略に社員を従わせたいのに、実際はうまく行かない原因は、社員が従わないからだ。
それは組織文化にあるからだ、ということなのだろう。
特に官僚組織では、その組織形態そのものがなかなか変わらないので、長年の慣行が組織文化として固まってしまう場合が多いだろう。

野中郁次郎先生の「失敗の本質」を読むと、日本人は、「組織(構造)は戦略に従う」「戦略は組織(文化)に従う」という経験則に振り回されているような印象を受ける。
本来は、組織は戦略を実行するための仕組みの一つに過ぎないのに、その仕組が暴走自動車みたいにハンドル操作が効かなくなり、勝手にあらぬ方向へアクセルを踏んで自爆した、みたいな感じ。

一方、特に米国のMBAの参考図書に上がっている組織人事論の本とか読んでいると、彼らは、組織を動かすための能力やスキルへ抽象化して、誰もが身につけられる普遍スキルに仕上げているように思える。
リーダーシップ論などは特にそう思う。

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