「ブルー・オーシャン戦略」を聞いてきた！

9月29日（今日）、ワークスアプリケーションの「COMPANY Forum 2016」開催ー人工知能の未来に、答えを。」に行ってきた！最後の「ブルー・オーシャン戦略」を（はじめから）メモメモ

---

・同僚との共同作業
・１つめ日本：イノベーション：技術革新と訳されるが３つある
　　１．テクノロジーイノベーション：世界で始めて：卵を生む
　　２．マーケットイノベーション：最初にマーケットに出す
　　３．価値のイノベーション：１番でなくてもいい：卵を羽化させる

　コダックがテクノロジーイノベーター
　　→ニコンとキャノンがバリューイノベーター
　一番利益を上げるのが、バリューイノベーション
　　利益を上げるのを一番になりましょう！

　２つめ：キャッシュフロー、成長
　　成長に向けての準備
　　資本は潤沢にある。

　ブルーオーシャン戦略
　　どうやって成長を遂げるか
　　バリューイノベーターをどうやってつくるか

　ブルーオーシャン戦略：シンプル
　　　レッドオーシャン戦略
　　　　バリュー・コストの組み合わせ
　　　　例外的な価値・コスト

　学校で学ぶこと
　　　差別化するか、ローコストするか
　　　より少ないコストで出来ればいいが、そんな話は出てこない
　ブルーオーシャン
　　　価値を高めつつ、新しいオーシャンを開発
　　　安くしながら、価値を高められないか：出来るんです・・

　ブルーオーシャンは２人で作った

　１５０の戦略的な打ち手
　　どの会社もずっとということはない
　　→企業を研究し続けることは出来ない

　１００年以上、たくさんの業界

　研究手法
　　どういったパターンが成功？
　　　→市場で競争・市場を作る
　　　　競争相手と殴りあいながら：レッドオーシャン→血の色は赤い
　　　　血みどろの
　　ブルーオーシャン：市場を作っていく→独占できる
　　　新規創造：わかりにくい→きょうはそこ。

　市場創造：打ち手　成功と失敗、なにがちがうのか
　　さんかく測定
　　　せいこうの共通点、しっぱいの共通点と成功失敗の差
　　競走戦略；ストラクチャー→業界分析
　　どうやったら競走に勝てるのか、ボクシングに勝てるのか→優位性の確認
　　　構造に即した戦略：業界がよくないと上手くいかない
　　　同じ顧客プールを取り合って

　　新しい需要を創造、
　　任天堂Wii・DS、ポケモンGOの成功
　　岩田さん→ブルーオーシャン戦略をとったから
　　　ハードコアなら戦わないと・・
　　　今ゲームを使っていないお客様に興味を持つ→関心
　　　　モーションセンシング
　　岩田さんはブルーオーシャンを使ってた→新しい需要を想起
　　　同じゲームじゃない：安い
　　　セグメンテーションしなかった

　日本の歴史：ブルーオーシャンあった。
　　でも日本はイノベーションをテクノロジーと思ってしまう
　　→バリューイノベーションと思わないと

　利益が上がるのは、ブルーオーシャン
　　どういうふうにサイエンス
　　持続可能性：
　　　価値提案
　　　企業の利益
　　　取り巻く人々の意識
　　この整合性

　レコード会社とナップスター
　　　価値提案があっていなかった
　アップル
　　　整合を最初にやった　７０％の利益を分けた
　　　→iTunesはテクノロジーイノベーターではない。

　アップルは一番に出したことはない。でも利益を上げたのはアップル

　ブルーはいつかレッドになる。
　　　ちゃんと本よんでないね
　　　一生続くストラテジーはない

　供給が需要を上回っている→創造重要
　　どの業界もまっかっかで血を流している
　人口減少：需要下がる
　　もっと競走したい？縮小するパイを
　　他の人を真似する；レッドオーシャン
　新しいマーケットスペース
　　カイゼン。カンバンもいるけど、それだけでは勝てない
　　他の人が新しいものを作ったら、負け

　アメリカ：２０年前日本強かった
　　今、２０年間停滞なぜか、カイゼンばっかりやっているから
　　ボックスの中にとらわれている。
　　誰かがボックス作ったら、一瞬にして終わる
　→どうやって

　今、低成長：あたらしい需要曲線ができていない
　カイゼンでは世界でNO1.２０年前はうまくいったじゃないか？
　何を優先事項としてやるべきか　Out of the box
　いかにまいんどセットを変えていくか
　これ以上パフォーマンスを挙げられない→もっとつよいエンジンが必要

　競争はよい。それだけでは利益は出ない。
　ゲームチェンジ
　IT：研究開発費が一番低いのはアップル
　　一番うまくやっているのがアップル
　→テクノロジーは不十分
　　自分たちのテクノロジーでなくてもいい

クラッシックオーケストラ
　１人の収入＞オーケストラ
　・オーケストラの集客は減っていた
　　２時間も、３時間もきいてらんないよ
　　短パン、スニーカーだめなの
　　ベートーベン１時間聞くのは・・
　世界は変わっている。でもクラッシックは変わっていない
　需要は下がっている；競争に走る→利益下がって、コスト上がっている
　　スター：値段も高い、マーケティングコストも上がる：会社赤字
　びっぐ５赤字→カイゼンはある　利益は上がらない
　ブルーオーシャンは作れない？

　動画；何が変わったか？
　　みたら、サイエンスなんかなくっても、テクノジーがなくても、
　　お金がなくっても、可能だってわかる

　クラッシック音楽に家族をつれていけない
　クラッシック好きな人は？いかないでしょ？→デリバリーの仕方を変える
　新しいターゲットを作る

　チャンスを与える

動画
　Creating ブルーオーシャン
　　野外でやる
　　子供が歌う
　→クラッシックやり方違う
　　低コスト、差別化：できる競争も、競合も

　大衆のためのマイストロ
　　マドンナよりも人気歩けど、クラッシック
　　andre rieu
　ポータビリティ：機材を持ち運び
　オーディエンスに向いて

　クラッシックが破壊される？
　　→クラッシックが好きになる
　　　わかりやすい

　お金が必要？
Eliminate,Reduce
Raise,Create

くわしくは、本に書いてあるよ！

なんだ、本の宣伝にきたのか：当然です
　でも、そこがポイントじゃない
　自慢できるほど、お金を稼いだから
日本でも、ブルーオーシャンをやってほしいから
２０年で遺伝子が変わるということはない
なにかがかわった。

アイデアがあれば何か出来る
生産性でなく、クリエイティビティ
買ってくれなくてもいい。１冊ぐらい問題にならないから

ノンカスタマー
　たまにいく
　いきたくない
　子供がいるので、いけないとおもっている
→ここにフォーカス

いつか消える？
　どんな戦略も改善必要
　継続大事。毎日努力。ポケモン＋Google Map
　体は死んでも精神は行き続ける
　継続的にブルーオーシャン
　ある日赤になる。また新しいブルーオーシャンをつくる
　最後の章に書いてある。２冊目の本

来年「ブルーオーシャンシフト」という本が出る
Pioneer-Migrator-Settler Map

カルチャを変えるステップ方式で
理論は簡単、実践は難しい
どうやって、アカからブルーへ
　不可能はあり得ない
　昔は飛行機は不可能だった

クリエイティブな日本に　スピリットを取り返す

「次々とオープンソース化される人工知能関連ライブラリ」についてのNRIのまとめがいい！

NRI OSSソリューションマガジン
http://openstandia.jp/mm/

の「2016.09.28発行 Vol.111」に書かれている
「第三次人工知能ブームの到来と次々とオープンソース化される人工知能関連ライブラリ」のまとめがいい！んだけど、まだバックナンバーが出ていないので、メールの「いいね！」と思う部分を
引用してみる（もうじきバックナンバー出ると思うけど）

--------------（ここから引用）--------------------------


2020年までのITロードマップをとりまとめ
～ビジネスや社会へ影響を及ぼす重要技術は、ディープラーニングによる人工知能の進展がカギとなる～
https://www.nri.com/jp/news/2016/160317_1.aspx

2016年版では、「人工知能」「FinTech」「IoT」「APIエコノミー」「ロボット」
「デジタルマーケティング」など、旬の技術を取り上げ、要素技術や主要ベンダーの動向、
活用事例、今後の見通し、課題などを解説しています。


この中の人工知能について、NRIでは国内市場規模を「人工知能が組み込まれた製品の市場規模」
とした場合に、2015年時点で3兆円、2050年には8兆円規模になると推定しています。
https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/opinion/teiki/it_solution/2016/ITSF160503.pdf

総務省発表のAIネットワーク化検討会議資料にも、人工知能に関連する市場規模のサマリが記載され
ています。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000400431.pdf


人工知能を実現するための要素技術である深層学習（ディープラーニング）のライブラリに
ついては、マイクロソフト、Google、Facebook、Amazonなどから、次々とオープンソース
として発表されています。

・マイクロソフト 「CNTK」
・Google 「TensorFlow」
・Facebook 「DeepText」
・Amazon 「DSSTNE」

深層学習は、従来の機械学習で人間が行っていた特徴抽出を自動化できるため、画像認識
などの分野で高い認識率が得られるようになりました。
Gooleは学習済みモデルを使って、ユーザが画像認識や分類を利用可能なサービスを公開して
います。
https://cloud.google.com/vision/

OSS紹介にもTensorFlowの記事を新規記載しましたので、ご参照ください。
http://openstandia.jp/oss_info/tensorflow/?mm=111_00_1
　（TensorFlowは現時点ではOpenStandiaサポート対象外です）


深層学習を行うには大量のインプットデータが必要になります。
実証実験やPoCを実施する際にもインプットデータは必要となりますので、人工知能の活用
に関心がある場合は、従来の分析用データに加えて、今のうちから画像データや音声データ
などを貯め始めた方がよいかもしれません。

人工知能に関しては、NRIでは以下の刊行物を発表していますので、ご参照ください。

■人工知能の動向
https://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2016/pdf/forum233_01.pdf
■ロボット・人工知能がもたらす産業への影響
https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/opinion/teiki/it_solution/2016/ITSF1605.pdf
■「サービスロボット」の最新動向
https://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2016/pdf/forum233_02.pdf


--------------（ここまで）--------------------------

ジョン・スカリー氏（ペプシコーラ、アップルコンピューター元CEO）の話を聞いてきた！

9月29日（今日）も、ワークスアプリケーションの「COMPANY Forum 2016」開催ー人工知能の未来に、答えを。」に行ってきた！午前中の基調講演を途中からメモメモ（今日も２０分くらい遅れた。HUEのデモから）

---

■hueのデモ
　・昇格候補者
　・予算シート
・ひとつの環境化の中に人工知能が監視（チェック）もにたりんぐ
　→学習するべきかどうか
　人工知能が作業進捗予測
　・talk,mail,タイムライン
・欧米；職務定義を決めて、ワークフローを細かく
　日本；チームで仕事－改善運動：業務効率が上げ難い
　　→権限で分断：業務を上手くまわせない
　・リクルーティング
　　入力の提案：効率的に
　　可能性の提示も
　・スケジュール調整：全部埋まっている場合
　　　→BOT
・調整業務：人工知能が中心になって動いていく
　　→単純調整も
・人工知能があれば企業システムは大きく変わる
　HUEはそのひとつの形です。
・ここで、特別ゲスト
　近畿大学

■近畿大学　広報部長
・常識をぶっこわす近大
・１８歳人口の推移
　２０５万人がピーク
　２０１８年１１８万人　２０１８年問題
　　→一気に下がる
　２０３１年９９万人
　　→ー５２％（浪人は少なくなった）
　　→私立大学はばたばたつぶれる

・入れ替え戦なきリーグ戦
　～固定化された大学の順列の戦い

　１部リーグ：京大　阪大　神戸大
　２部リーグ：かんかんどうりつ
　関西ローカル：さんきんこうりゅう

→フェアな競争環境にない

　世界大学ランキング
　　東大　アジア４位
　　早慶、MARCH
　近畿大学がランクイン　総合大学では、早慶近大の３校

　近畿大学　１９２５年（９１年目）
　建学の精神「実学教育」と「人格の陶冶」
　医学から芸術まで１４学部４８学科
　それまでにない独創的な研究に挑むこと
　その研究成果を社会に活かし、しかも収益を上げること
　→神聖な学問への冒涜？
　それは官立大学の発想
　クロマグロ：３２年かけて→資金は自分たちで
　水産研究所：海水の養殖にチャレンジ
　　真鯛が１００円で食べられるようになった→そのお金で
　大学の常識をぶっ壊す
　　養殖魚専門料理店　近畿大学水産研究所
　インターネット出願
　アマゾンで大学の教科書を購入できる
　学生証にプリペイドカード→キャッシュレス化
　NTT西日本：卒業証明書　最短でその日に
　キャンプファイヤー：ネットで研究費

　志願者数がすごい増えている
　大学界に課せられたノルマ
　　→学納金以外収入はない
　　　ノルマはコストでしかない
　徹底した事務の効率化を果たした大学が生き残る
　　→Hue
　日本の大学初のAIを活用した大学改革・業務改革実
　近畿大学の６キャンパス
　　付属病院、付属学校、研究施設→統合した業務合理化
　たぶん、競争する時代
　　東大もうかうかできない
　　早稲田、慶応も第二グループと・・

・本当に人工知能のイメージ？
　まずは人工知能に触れてください
　触れることで、本当に使えるアイデアが次々に生まれています
　→データ移行でおおよそ想定できる
　　プログラムや設定がいらないのでは？
　　業務のあり方が変わる

・これからは人工知能ファーストの時代
　人工知能のプラットフォームPaaS

・HUEの人工知能を公開します
　HUE PaaS→個別セッションで

・コンピューターを触る時間を減らす
　知恵仕事へ
　この変化はとめられません
　３年以内に人工知能を使った業務改革を進める
　自分たちでも作れる

■ジョン・スカリー氏
　ペプシコーラ、アップルコンピューター元CEO

１９６０年　ケネディ大統領
　１０年以内に月に派遣→Moonshot
　それを実現する技術がなかった
　影響力があるもの

　シリコンバレー
　スティーブジョブスのムーンショットである「知の自転車」は世界を変える
　　ビルゲイツは「知のツール」といった
　知の自転車：クリエイティブな人のため
　　どうやってマーケティングしたら？
　　１９８４年　マッキントッシュ
　　１９８５年　マックフォン（コンセプトデザイン）
　　１９９３年　ニュートン：初のPDA＆ARMプロセッサ
　　　→ムーアの法則ではまだ出来ない時代
　　　→商業的にはうまくいかなかったが、ARMのプロセッサ→孫社長
　A　New　MoonShot
　「顧客主導」への市場パワーシフト
　Why Did this New Moonshot Happen？
　　なぜこの新しいムーンショットは起こったか
　　例えば・・
　　ズーミングの概念をスティーブジョブスからまなんだ
　　　ズームアウトし、点を結ぶ
　　　ズームインし、顧客経験価値を単純化する
　　例：２００７年　コダック
　　　ウォルマートと激戦：使い捨てカメラ
　　　　２００７年アップル：コダックと同じ風景を見ていた
　　　→ジョブスはズームアウトした：判断が違った

　迅速さの時代
　　２０１６年６月、だれもポケモンGOを知らなかった
　　ところが３０日後、７月のある日、
　　ポケモンGOにはTwitterよりも多くの人があつまった
　　　→指数関数的：コモディティ化される

　スマホ：優れた製品でも赤字になる

　業務の改革
　　１０年かかっていたことは３年で
　　３年のことを３ヶ月で

　これまでの業務のやり方
　業務の改革：顧客プラン（昨年の振り返りからではない）
　　パワーシフト：フィードバックループ、データ、Hue、
　　チャットボット・チャンネルズ、オンデマンドの労働力
　　顧客指標（リテンションプランをどうつくり、マネタイズするかなど）

　すべての改革
　　現代は迅速さの時代である
　　主導権は顧客が握っている
　　適応するか、消滅するか

■インタビュー
・Hueの感想
　感銘を受けた。ワークスアプリケーションズが根本的な変化をもたらすと思う。ハイテクの会社はツールを作ることに集中してきた。ERPレベルで、ツールを超えて、VPA（バーチャルパーソナルアシスタント）の提供。
・最近の活動
　成功の可能性のある会社のお手伝い。医療費、慢性疾患増えている（医療費の半分、８千億ドル）RXアドバンス：病院システム→在宅で
・日本だと引退モード、スカリーさんは、どういうモチベーションで
　恵まれてきた。ムーンショットという本：学び→世界のためになにかしたい
　AIも黎明期
・テクノロジーが指数関数的（ビジネスも指数関数的）
　もっと加速：どういうふうに→すべての業界が影響を受ける
・イノベーションを起こせる人材
　ムーンショット：適応型イノベーション
　　ダーウィン：適応できる種のみが生き残れる。
　　破壊的ではないかもしれないけれど、参加をしたい
・ズームアウト；適応型イノベーション
　　テクノロジーが全てではなく、専門領域の知識が重要
　　　→高度な技術が必要ない
　　　　複数の専門が重要：ドメインの重なりにイノベーション
・ジョブスは適応型イノベーターだったのか？
　ジョブス亡き後のアップルは
　ジョブスさんは天才。破壊的イノベーターだと思う
　　世界に足跡をのこしたい（物理をかえるみたいなもの）
　　浮遊した人
　　突出したイノベーター
　　スカリーさんは適応型イノベーター
・今のアップルは？
　アップルは・・・
　彼らの原則を決めた。ジョブスの延長版
　一番最初でなくてもいいけど、ベストでなくてはいけない
　→パーフェクト
　そういう意味で、やっている：iphone
　らいねん、すばらしいことができるんじゃない？
・日本にさいきん、アップルみたいなのでてない・・
　最初に、ジョブス：日本に30回　もりたさん影響：ソニーから学ぶ
　日本は才能ある、人材ある
　文脈・コンテキストの問題：リニアな経済　成長予想できた
　　→指数関数
　　シリコンバレー：いろんなカルチャ
　　日本：単一文化　
　日本
　　ユニクロ
　　孫社長
　→もっと例が出るべき、でも単一文化だから
・日本企業：歴史ある企業→イノベーション起こしきれない
　ムーンショットを起こすには？
　　考察を言える（アドバイスといえるか？）
　　宗教は２つある神道：現世、仏教：死後→他の国ではない
　　並行する２つの世界で生きる
　　　リニアな世界が存在する
　　　指数関数的　Hue：なにかおきている
　　→同時に存在して、適応：両方の世界のいいとこどり
　　　バランス
・指数関数的世界が、広がっている
　　どの業界でも可能
・課題としては、アメリカも日本も同じ
　ミドルマネジメントの権限＝ノーという権限
　イノベーション：新しい企業でやりやすい
　起業家に必要なもの
　　好奇心
　　情熱・確信：他の人を動かすだけの情熱
　　リスクをとり、新しいことを試す
　１００年以上の会社：そうぎょうしゃとあってない
　　創業者はスペシャルナ人
　　日本：コンセンサス重要
　　イノベーションでコンセンサス

「Delphi」「C++Builder」の入門者向け、無期限の無償版として公開

入門者向け「Delphi」「C++Builder」の有償販売が終了、無期限の無償版として公開
http://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1021826.html

こっち

エンバカデロ、Delphi／C++Builder Starter Editionの 無期限無料版を公開、ダウンロード提供開始
～完全無料でWindows 10対応のGUIアプリ開発が可能に～
https://www.atpress.ne.jp/news/112593

は、具体的にどこにあるかまで書いてある。