妄想民族である日本が再生するための本 「シン・ニホン」著 安宅和人

イシューから初めよの著者である安宅和人氏（Yahoo Japan CSO）の新書「シン・ニホン」。

なんでもシン・ゴジラの名台詞「この国はスクラップ＆ビルドからのし上がってきた」からインスパイアされたタイトルとのこと。中身はそのまま日本のスクラップ＆ビルドするために提言、だ。

また新書と言っても著者的にはこれまで講演やいたるところで主張してきた内容に数字や背景の裏付けを加えてまとめただけであり、新しいことを言っているわけではないとのことだが、、すごく新しい。

いや、新しいだけでなく正しい。

日本の課題（生産性・国としての在り方など）から始まり、再生の仕方（注力すべき、配分すべきポイントなど）を数字と安宅氏の幅広な経験を元に解説している。

以下個人的に良いなと思い青い線を引いた箇所と自分のコメント。

・日本と世界の生産性の全体観（p.72)

事実１：機械・電気・金属関係・化学産業はかなり健闘している。

⇨これは化学産業で働いていると、やはりコアな部分を日本に残す判断をした企業が多くが付加価値ある仕事をしていることが普段からわかる。

中国・インドで作る化学産業の多くは比較検討可能で、不可能なものも詳細な製法は日本にあるため、中国・インドはキャパの切り売りしか出来ない。

付加価値として得られた利益はさらなる付加価値を生み出すためにR＆Dに回す。

こうした良い循環が出来ている企業が化学産業や川上企業には多い。

事実２：農業・石油石炭・情報・卸売などはボロ負け

⇨農業に関していえばG7の１３〜４１分の１の生産性しかないという事実にショック・・・。

これは日本の平野が少ない土地も理由の１つだが、もっとも大きいのは小作を守るようなクソ制度が完全に邪魔している。

おそらく緩和により生産性はかなり改善されるけど、流通や登録制度も複雑だから世界に戦えるレベルになるには厳しいだろうな・・・。

一番は流通ノウハウがある商社が卸と農家を買って一気通貫体制を敷くことで、現に三菱商事とかはすでに仕掛けている。食のマーケットは巨大だから、一気通貫で考えないとスケールしない。

・日本は歴史的にフェーズ１（新技術の発明）をやったことがない、フェーズ２（新技術の応用）、フェーズ３（応用の組み合わせ）の商社なのだ。（p.115)

⇨非常に面白い著者の考察。日本はこれからの新技術（AIなど）では全く世界と戦えていない事実を説明してからのフェーズ２と３で戦えという提案、これはしびれる。

さすがストラテジスト、長期的な視野がある。

安宅氏曰く、妄想が金になる時代。確かに。これからのフェーズ２・３となるロボットや人工知能についての妄想は日本の得意とするところだ。

⇨フェーズ１で圧倒的に負けている理由の１つに日本には計算機科学やデータサイエンスを学んでいる層が圧倒的に足りてないことが挙げられていた。

よく言われることだが、100万人に1人の逸材になるのは難しくても３分野で100人に1人の人材になることで100万人に1人の逸材（＝1/100 x 1/100 x 1/100）になることは容易という。

僕は化学 x ビジネス（商社） x データサイエンスで逸材を目指すべきか・・・。

日本はオールドエコノミーすべての分野が強い稀有な国であるが、ニューエコノミーが脆弱であることから考えても、オールドエコノミーに属している僕はニューエコノミーの何かを学んでいないとハイリスクだろう・・。

また学ぶ上で認識しなければいけないのはAIには「何が出来て何が出来ないか」であり、僕ら人間は「何が出来ないか」に注力する必要がある。

そして端的にいうとAIに出来ないことは「知覚」である。

言語化や数値化できない感覚の方が、世の中の大半であると著書には書かれている（p.196)。

この感覚を養う力は結構最近色々なとこで言われているけど、おすすめは山口周氏の「なぜ、世界のエリートはどんなに忙しくても美術館にいくのか？」 

そして「シン・ニホン」では３つのスキルセット、ビジネス力（課題設定）・データサイエンス力（情報処理）・データエンジニア力（実装）の重要性を説くとともに下記のようにも述べている。

「まず身につけるべきは、虚子坦懐に現象を見る力、その上で分析的、論理的に物事を考え整理する力だ。また本物のデータｘAI使い（データプロフェッショナル）、データサイエンティストになりたいのであれば統計数理、数学的な素養こそまず身につけるべきた。これらの素養や、手を動かして何かを作る場を犠牲にしてまで、プログラミングスキルを先に学ぶ意味はないと言える。（p.167)」

シン・ニホン人（著書にはない僕が作った造語）になるためには、プログラミングを闇雲にやるのではなく、基礎を学ぼう、素養を身につけようということだ。

そこで僕はまず統計とはなんぞや？ということを理解するために、人がなぜ様々な統計を作るに至ったかを学習することにした。

次回は「統計の歴史」を忘備録的にブログしたいと思う。