日本の管理職が抱えるマネジメント問題
澤円氏（以下、澤）：ちょっと話が膨らみすぎるかもしれないんですけれど。実際には、日本の人材流動性がなかなかうまくいかない、何か発展しづらい、というのはマネジメントがまだ稚拙であるところも問題としてあると思うんですね。
僕はマネジメントの対訳が思いつかないんですけれど、日本はマネージャーのことを「管理職」と言っちゃうじゃないですか。管理というのは、マネジメントからするとごく一部のタスクでしかないんです。でも、「管理職」とくくってしまって、決裁にハンコを押すことが仕事のようになるんですよ。
実際にマネジメントの仕事ができるプロのマネージャーがあまりにも少なすぎるので、目の前に部下がいないと管理ができない、あるいはテンプレートどおりじゃないと評価ができない、と（いうことに）なってしまう。
そうなってしまうと、例えばエンジニアリングに関しても、すごくスキルを上げたい、能力を発揮していきたいと（いう気持ちに）なっても、結局その（人の）気概が削がれると思うんですね。さらに言うと、プロの人たちが外からやってくるとなると、マネジメントをしている人たちが、その人たちとコラボレーションしづらいというのが今の環境なのかな。
でも、嘆いてばかりでも仕方がないので、これを変えていかなきゃいけない。とにかくみんながそれ（適材適所に人を配置すべきであること）を問題意識として持って、（問題）であるがゆえに、意識を変えていかなきゃいけないんだと、ある程度の層よりも上の人たちが思わなきゃいけないかなと思います。
及川卓也氏（以下、及川）：そうですね。だから、こういったI/O（Google I/O）とか、Microsoft Build（以下Build）とか、もしくはAWSのre:Inventでもなんでもいいんですけれど、そういったところにマネジメント層や経営層が行くといいと思うんですね。
私がお手伝いをしているとある企業は、まだあまりデジタルトランスフォーメーションとしての内製化ができていないのですが、とりあえず（デベロッパーカンファレンスに）行ってみたら、「あれはすごいですね」「同じようなイベントがあったら紹介してください」と言っていたんです。
先ほど藤井さんがおっしゃったのと同じように、内製化するところまでいくには、まだまだ道のりがすごく遠いというのは見えているんですけれど、経営層が「やはりテクノロジーがすごい」というところをわかっているだけでも、その企業は一歩も二歩も先を行っているんじゃないかなと思っています。
企業はどんなAIをどのように活用すべきか？
藤井彰人氏（以下、藤井）：まあそのくらいは最低限必要だなと、私でさえも思います。それこそ、なんで携帯会社（KDDI）に入ったかというと、携帯会社というのは、iPhoneとかAndroidとか（が登場して）、一気にグローバルの波に飲まれたわけですよ。今まで（日本国内で）ちょっと違うスタイルでビジネスモデルを作ってたやつが、バーッと変わったわけです。
だから、そういうところでの感度というのは、ある程度高いんですよ。バカな経営者では絶対ないわけで、なにかしら成功してきた人が経営者をしているわけなので。だから、ちゃんとした責任ある人がアンテナを張って、現地でそこを見に行くようにすれば、変わってくるんじゃないかなと思います。
及川：そうですね。実はインフラのところでは、もうちょっと技術的なお話もしようかなと思っていたんですけれど、盛り上がったのでいいかなと（笑）。あとで、コンテナとかKubernetesとかの話をみなさんにも聞いてみたいと思うので、興味があったら質問してください。
今も少し出てきたんですけれど、いわゆるAIというところは、マネージドの形で学習済みモデルを活用するというお話があったり、自分がつくるというところもそうですし、いろんな形態がありますね。
かつ、人の仕事がオートメーション化されていくような技術の進展もあります。これもちょっとざくっとした質問なんですが、そのなかで企業はこれをどう活用し、どう対峙していけばいいものでしょうか。
澤：技術としては、例えば画像認識やテキスト認識というものがあって、それをどうやって使うかと考えがちなんです。でも、僕はまず、どうやって人がその企業なりなんなりで働いているのか、というところの（業務の）棚卸しから始めなきゃいけないかなと思っています。
例えばですが、ある飲料メーカーの人と話をした時に、コールセンターの仕事（の話）を聞いたんですけれど、一番多い問い合わせはなんだと思います？ これは、（商品に）「何が入っているんですか？」という、成分についての問い合わせが一番多いらしいんです。
（コールセンターの人が）その都度なにをしたかというと、棚に行って（商品を）取ってきて、そのラベルを見る。これはまあ10年以上前の話ですけれど、ラベルを見て「これはこうです」と説明をしていたらしいんですよね。
その間には何分もかかっているし、（電話を）かけている人たちは、缶を取りに行っている間、待たなきゃいけない。でも、たぶん今後はそれをデータとしてコールセンターの人にパッと見せることができる、というのがまず1つあります。
もっと言えば、お客さんが写真を撮ったら、（企業側が）全部botで答えることもできるわけですよね。これは業務を棚卸しすれば自然とスーっと出てくるところだと思うんですけれど、ITをやってる人と業務をやってる人があまりにも分断していると、ここのアイディアの交換ができないと思うんです。
なので、まずはどういう業務があるのか。（その業務のどこが）人依存になっていて、場合によってはすごくボトルネックになっているところはどこなのか、というのをシステムをやっている人たちがちゃんと共有できる仕組みをつくるのが大事かなと思いますね。
及川：なるほど。
目と耳をAIで代用した時に何が起きるのか
及川：藤井さん、いかがですか。
藤井：Cognitive、まあAIの部分に関して、ビジネスの観点からはどういうところを見ているかというと、実は私が一番見ているのはインターフェイスとしてのAIなんです。ですから、スマートスピーカーもそうですし、Googleアシスタントもそうです。
私は、目と耳の部分のインターフェイスを、AIやコンピューターで代替した時に何が起こるだろうかということを考えています。
先ほどコールセンターの話もありましたけれど、コールセンターはまだめちゃめちゃあるんですよね。ユーザーもたくさん使っている。あと、電話もいまだに（使われている）ね。別にスカイプでいいじゃないですか。ハングアウトでいいじゃないですか。
だけど、まだ電話は多いんですよね。みなさんはテクノロジーに詳しい方も多いだろうから、そうは思わないかもしれないけれど、まだ多いんですよ。LINE Outとかも使っているし、まだ（電話を使っている人は）多いんですね。
だから、さっきの（＃1 Googleの技術動向 で及川氏が発表したような）AIが美容室を勝手に予約できるようになると、電話という、過去のよくわかっているインターフェイスでやられていたことが、全部ぐわーっと変わっちゃうかもしれないですよね。
監視カメラもそうです。目と耳のところで、今なにかビジネスを起こすのならば、AIとクラウドを使って、軽く始めてみれば、すごくおもしろいものができるんじゃないかなと思っています。
澤：あと1個ちょっと思いついたんですけれど、僕のもう1つの顔の、サイバークライムセンターのセンター長という責任者の視点では、Cognitiveは安全に使ってもらうところでも、ものすごく役に立つと思うんですね。
情報弱者と呼ばれる、あまりリテラシーが高くない人たちが、なぜ危険にさらされるのかというと、これはやっぱり知識不足とリテラシーが低いがゆえに使いこなせないからなんですね。
例えば、いまだにレイバンのセール案内を送ってくださるFacebookの友達が、僕にもわんさかいるんですが、あれって、ここにいらっしゃる方はわかると思うんですけれど、多要素認証をすればいいだけなんですよね。
それでほとんど防げるんだけど、やらない。これはやっぱりリテラシーに依存している設定があまりにも多すぎる。
だったら、認識をしてくれれば勝手にセキュアな状態が作れる（とか）、ここに立てばそういう設定が行えるとか、そういったインターフェイスをつくる。さっきインターフェイスというキーワードがあったから思い出したんですけれど、こういったものは、インターフェイスとしてどんどん人を助けていくことになるのかな、とちょっと思いましたね。
人類は偏見を排除することはできるのか
及川：先ほど、澤さんが「ビジネスプロセスを見る」というような話をされましたが、それは昔ちょっとGoogleで、Google Brainの担当の人があるイベントで話していたことがすごく印象に残っていて、私はもう繰り返しそれを言っているんですけれど、「AIというのはMicrosoftもGoogleも民主化を進めています」ということなんですね。
いろんな研究もどんどんペーパーで出てきているので、ある程度の技術力も必要だけど、どんどんコモディタイズしていってる。なので、そこでの差別化はできなくなってくることが多いんです。じゃあ、「どこで差別化するか」が課題なんですね。課題発見能力が大事なんです。だから技術が何かじゃなくて、「何を解決したいのか」ということなんです。
だから（澤さんが）さっき言われたとおりで、そこで差別化が図られるようになってくる。もう1つ言っていたのが、学習するようなプラットフォームを作れということです。やはり機械学習でモデルをどんどん進化させなきゃいけない。
だから、いったんある精度で出したとしても、それをもっと良くすることを考えなきゃいけない時に、そのデータをさらに取って、それをまた回すんですね。もちろん過学習しないようにとか、いろいろ考えないといけないめんどくさいことがたくさんあるわけですが、そこが大事だと言われた時に、まさにそうだなと思いました。
それと同時に、先ほどインフラのところで話したことで、結局は（AIを育てるのも）人間の成長と一緒だなと思ったんですよね。なので、人工知能とは上手く言ったもんだなと思います。人間の成長に必要なものと機械学習の活用に必要なものは、同じものなのかなと思ったんです。
澤：たしかGoogleのAIのコンセプトに入っていて、これはMicrosoftにも入っているんですけれど、「偏見を排除する」。これがコンセプトの中にかなり強く謳われているんですが、これは全人類がいまだに一度もなしえたことがない課題の解決なんですよね。偏見というのは、立っていてそこで見えたそのものが偏見なんですよ。立場は見え方によって変わりますからね。
でも、AIではこれを絶対にやらなきゃいけないんですよね。（人が）どこかに立脚点を持って、（AIに自分の）偏見を与えてしまうと、場合によっては「地球を汚している人間は悪である」というものが、偏見としてAIの中に取り込まれるかもしれない。
そうなると、人間というパラメーターそのものにCtrl+AでDelete、とやってしまう可能性があるんですね。もうターミネーターの世界ができちゃう。
そいういうわけで、「偏見をいかに無くすか」というものすごく高い命題がありつつ、かつ目の前のことであれば、ビジネスプロセスの中での課題というところでもある。だから、「本当に課題を発見する」ということは、段階的に言っても、ものすごいレイヤーがあるんじゃないかなと思うんですね。
AIはすべての問題を解決する夢の技術か？
藤井：おっしゃるとおりだと思いますね。ただ1個だけ。例えば、技術者の中だったらある程度、「AIのスイートスポットってここらへんだよね」というコンセンサスがあると思うんですけれど、今はそれ以上じゃないですか。なんでもかんでもAIになってきてるじゃないですか（笑）。夢の技術ですべてを解決する人工知能みたいな感じになっているので、きっとまたこう変な……。
澤：揺り戻し？
藤井：揺り戻しがくるだろうなと、ちょっと思ってはいます（笑）。
及川：確かに言われたとおりで、AIという技術に対して過大な期待を抱き、導入されたけれども、結局うまくいかなかったという例がたくさんあるわけですよ。
例えば、サイトにチャットボットを導入したというプレスリリースがしばらく前にはたくさんあったわけですが、使ってみたらメニューシステムより使いにくいしバカだし、という感じになっていて、まあUXがそもそもできていないところもあるんですよね。
AIに必要なのは学習かルールか
及川：あともう1個は、技術の導入時というのはこんな（すぐにはうまくいかない）ものなので、さっきと同じで、これ（AI）を進化させていくところは、人がしばらく耐えてやらなきゃいけないんですよ。
だから、そういうシステムはルールベースにやっちゃうと、どうしてもルールを一生懸命拡充していかなきゃいけないところに陥ってしまうんです。ある程度基本的なルールを入れたならば、（AIを）学習をさせていくところを待たなきゃいけない。でも、それができないところがあると思うんですよね。
藤井：音声認識や画像認識は、もう明らかに（AIが）人間の認知力より上に行き始めているわけじゃないですか。だからそこはいいんですけれど、もうちょっと先のコールセンターのオペレーターとのやりとりみたいなことを完璧にやるには、すごく難しいところがあるので、もうちょっとかかるのかなと思っています。
逆に、大学の先生が言っていたんですけれど、会話なんてそんなにパターンはないんですね。例えばそうですね。奥さん……出すとだめだな（笑）。
（一同笑）
藤井：誰かと話してるときには……。
及川：（澤さんは）奥さんとすごく仲が良いから、僕らとの会話と奥さんとの会話、絶対に違いますよ（笑）。
（一同笑）
藤井：これもまた（笑）。そういうところにぶっ込んでこないでほしいんですけど（笑）。でも、会話の内容なんて「へえ」とか「はあ」とか「ふーん」とか「それすごいね」「いいね」「うーん」とかを何回も繰り返していれば、チューリングテスト（注：アラン・チューリングが考案した、ある機械が人工知能であるかどうかを判定するためのテスト）を通るんじゃないかと思うんです。
（会場笑）
藤井：（大学の先生が）そういう話をしていました。だから、本当にAIで学習して返すものがいいのか、それともルールベースでやっていくのがいいのか。その見極めがある前提でAIを使うとか、本当にAIがどんどん学習していくことを理解していくことが大事だよね、という話をしていたことがありますね。
単純業務は自動化し、人間ならではの仕事に専念するようになっていく
及川：プラクティカルなところで、一つ、すごくクローズドな質問をさせてもらいたいんですけれど。企業で実際AIを活用しようと思ったときに、さっきの課題のところから考えると、流行りのRPA（Robotic Process Automation）にAIを活用していくのは悪くないんじゃないかなと思うんですが、どう思われますか？
澤：RPAは確実に……（AIを活用していくことになると思います）。なぜかというと、ちょっと話が飛んでるように見えるかもしれないですけれど、RPAができるような仕事というのは、（なくなっても）人が傷つかないと思うんですね。
要するに、RPAができるような仕事を人がやっていて、その人がすごくハッピーなのかというと、そういう仕事はタスクでしかないものが圧倒的に多いので、めちゃくちゃ情熱を持ってやることはそれほどないのではないか。僕の中でそういった前提があるわけです。
ということは、それをAIにやってもらって、本当に人間が考えたほうがおもしろい仕事の分量が増えれば、これは大いにけっこうだと思っているんですね。そんなRPAがやっているような仕事がAIによってどんどん賢くなって、もう一歩もう一歩とだんだん進んでいく。
そして、本当にタスク化されているもので、なおかつちょっとした判断だけが必要なものに関しては、全部コンピューターに自動でやってもらう。本当に自動化ができなくて、ワクワクするような仕事の部分だけが増える。これがある意味理想郷かなと思います。
藤井：RPAはAIなんでしょうか。
及川：まあ、キーボードのマクロみたいなやつもたくさんあるわけですけど（笑）。理想でいうとそれにプラスAI的なところがある。要はただコピペしているのをマクロ化するだけじゃないところがあって、そこにはAI的なものが入る、という期待はあるかなと思うんですよね。
藤井：（RPAによって）またAIのいろんな幻想が膨らんでしまいそうな……。
澤・及川：ああー。
藤井：ちょっとそんな気がしています。なので、RPAは自分の会社もいろいろ使い始めているんですが、AIという期待の中のコンテキストに入れるのはちょっとどうかなと思い始めているところがあります。
澤：コンテキストを混ぜちゃうと、ちょっと危ないかもしれないですね。RPAというものを理解したうえで、今それをやっているものとはエッセンスが違うものであるという前提がないと、おっしゃった通り、なにもかもが全部実現できちゃうという話になりかねないですね。
及川：わかりました。
IoTと5G、新しいテクノロジーと新しいビジネス
及川：次は、全部のトピックはもはや不可能なので、開発系、IoT系、VR/AR/MRとあるんですが、どれかしゃべりたいテーマはありますか？
（一同笑）
藤井：僕はIoTですかね。
及川：じゃあ、IoTいきましょう、しゃべりたい人からどうぞ。
藤井：きっとここの（参加されている）方々は、今後のビジネスの大きな方向性のヒントがもう少し欲しいと思いますけれど。僕は、「IoTとネットワークのクラウド化は、確実に来るな」とちょっと思っています。スマホは基本的にもう、世界の総出荷台数をサチって（saturation／飽和してい）るじゃないですか。メアリー・ミーカーの今年のプレゼンはご覧になりましたか？
それこそググれば出てくるんですけれど、 メアリー・ミーカーというのは（アナリスト、ベンチャーキャピタリストで）、毎年インターネットトレンドを出しているんですが、あれを見てるといろんなトレンドがわかります。
スマホがサチってきているので、やっぱり次はIoTにどっと英知が流れてきて、人をつないだり、もしくはPCをつないでいたやつが今度は本当にものをつなぎ始めると思うんです。
ちょうどLPWA（Low Power Wide Area）とか、あそこらへんのテクノロジーも、今年レディ（ready／準備完了）になります。なので、本当にIoTのデバイスがわざわざwi-fi経由、ホームゲートウェイ経由、プロキシ経由でインターネットにつながなくても、スマホみたいにつながるんですね。しかも、1台で電池で動き始めるようなものが出てきたときに、どうビジネスできるかな、というのがあります。
及川：5Gですね。
藤井：5Gですね。5Gはちょっと、もうちょっと先かもしれないですけど。
及川：2020年ですよね。
藤井：20年からノンスタンドアローンとか、フェーズがいろいろあるんですけれど、始まりますね。だから、IoTと5Gという、ネットワークのところに新しいテクノロジーが来るな、というのはすごく感じますね。
及川：それはすごく思います。そうすると、まさにアーキテクチャ設計がさらに複雑になる。選択肢が増えることはユーザーにとっては良いことであるのと同時に、何を使えばいいのかという選択が難しくなるところもあるかなと思います。
テクノロジーの進化と多様化が生み出す技術間の溝
藤井：製造業の人たちが、ITとかクラウドとかネットワークを学ばなければ、次の製品をつくれなくなる、というのはまさにおっしゃるとおりで、ITやクラウドを知らないといけない世界がもうやって来るんだなと思いますね。
澤：ホワイトモーションという、カルソニックカンセイの子会社があるんです。これはセキュリティ会社なんですね。コネクテッドカーのセキュリティをやるところに、僕の元部下で蔵本雄一というのがCEOとして引っ張られていったんです。要するに、彼は自動車業界に転職をしたわけですね。
今でも付き合いがあるんですけれど、彼が「期待値は、コネクテッドカーというもののセキュリティ」と言っていたんです。つまり、もう（コネクテッドカーは）IoTそのものなんですね。そのセキュリティを守る。
じゃあ、その仕事をしましょうと言ってまずびっくりしたのが、まったく人のプロトコルが合わないんですね。その（会社でコネクテッドカーを製造している）人たちがやっているテクノロジーと、いわゆるICT（Information and Communication Technology）の業界にいたセキュリティがやっていたプロトコルというもののブリッジが、今の時点でぜんぜんないんです。
要するに、そこにコンシェルジュ的なものやインタープリター的なものが、今ものすごく必要だということを痛感しているらしいんですね。技術的には、そっち（製造業）はそっちですごいんですよ。
だけど、こっち（ICT業界）側のことをあまりに知らなさすぎて、UIで非常に遠いという状態が起きている。なので、やっぱりレイヤーにまだまだ断絶があるんじゃないかなと思うんです。
藤井：そう思います。KDDIの中でも、ネットワークのコアのところの人と、クラウドのところでアジャイル開発をやっている人というのは、またかなり違う性格だとは思いますね。
澤：今朝ニュースになっていましたよね。Tモバイルとスプリントの合併の話が話題になっていて、それは5Gへの対応をとにかく前倒しにしたいという思惑からの話じゃないか、というニュースがありました。
「ああ、もう本当に一気にくるんだな」と思ったんですが、もしかしたら我々が思っているよりも早く、そういったものがくるんじゃないかなと思っています。
IoTとクラウドでネットワークはもっとおもしろくなる
藤井：私、KDDIに入って改めて、それこそMicrosoftだとかAmazonだとかGoogleのすごさを感じたんですよね。彼らはちゃんとネットワークにも投資しているんです。
及川：Microsoft、Googleは、もうルーター機器を買ってないんですよ。自分の会社の低レイヤーのところのプロトコルを、自分で作っているんですね。昔はジュニパー（Juniper Networks）とかシスコ（Cisco Systems）とかを入れていたんですけれど、そこを全部Microsoftはたしか……、名前は忘れました。
澤：はい。全部ソフトウェアでやってます。
及川：いわゆるSDN（Software Defined Network）ホワイトボックスに、というところの流れですね。
藤井：そうですね。
及川：業界の流れとしては、ネット業界ではできているけれど、Microsoft、Googleみたいにまず自社でというのがすごく貫通しちゃってるんですよね。
藤井：Facebookとかもオープンソースというか、オープンにし始めてるじゃないですか。だから、そういった動きが始まっていることが、まさにこういったIoTの時代に、クラウドとIoTがつながるところなんだと思います。
今までは全部クラウドからダウンロードすればいい、みたいな感じでダウンリンクばっかりですけれど、今度はアップリンクのほうまでこういうものにつながってくるとなると、ネットワークもまたおもしろいことになるんだろうなと思っています。
澤：ネットワークの投資という意味では、Microsoftの場合だと、自社でオウンしている専用線が地球56周分くらいあるんですよね。これは月と地球を3往復できる長さなんですが、それぐらいのネットワークケーブルを我々は保有しているんです。だからまずバックボーンの意味でいうと、自社でもそれだけ押さえる。そして管理はソフトウェアを使って自社でやる。
あとは、モノというところに関してはもうニーズがぜんぜん違うので、これはビジネスでやっている方々をソフトウェアによってつなぐという、そういった立ち位置になる。これはもう、GoogleもMicrosoftも同じような立ち位置なのかなと思いますね。
及川：そうですね。
