今朝の朝7時台NHKニュースでようやく取り上げられていた企業のAI導入。
日本企業：40%台
アメリカ企業：80%台
中国企業：100%弱
別にAI導入しなくとも、と考える人ほどAIがどれほど恐ろしいものか全く理解できていません。
これをNHKは経営層に文系脳が多く、難しい判断が出来ないことを理由として企業ガバナンス改革が形式的にとどまり、経営改革の遅れは、世界で戦える様な企業として生き残っていく大きな阻害要因になっている、と伝えました。
最たる例は、日産がホンダの子会社になる件。
格下だと思う相手の傘下に入ることをプライドが良しとせず、と説明していた内田は政治経済専攻。
恐らくホンダの経営層は日産の組織が完全に根まで腐りきっていることを理解したでしょう。
そんなホンダのしたたかさとして、トランプ関税で日産を利用しようとしていること。
その代りに、ホンダの誇る世界屈指の車載ソフトを日産との共同開発にするという甘い汁。
日産からしてみれば真っ暗闇の地獄に落とされてきた蜘蛛の糸。
話はズレますが、今度の選挙もそうですね。
国民総じて数字が判らないことが明白ということを前提にした選挙。馬鹿にしすぎ。
消費税廃止というポピュリズム的な残念な公約が掲げられる背景には、多くの国民が国の財政状況や、税収が社会保障やインフラ維持にどれだけ不可欠かを数字で理解できていない現実があります。安易な減税は、短期的には支持を集めても、長期的には国家の持続可能性を脅かすという、シンプルかつ重要な事実が軽視されています。それを知っていながら・・・よくも。
肝心な政治家も政治屋とはよく言ったもので、兎に角数字が解らない。
数年前、低能を曝け出した農林水産省統計数値改ざん問題。
立憲民主党が改ざんを指摘した訳ですが、指摘された政府与党自民党も、あれ、そうですか？の狼狽えた対応。
皆様この経緯の結論がどうなったかご存じですか❓
恥ずかしいことなので、国民に理解を求めるまともな政治家はいませんでしたが、結果統計数値には改ざんは無く、政府レベルの高位な判断が求められる官公庁でさえ、統計が解らない状況でした。解らない人が指摘して、解らない人が答えに窮した問題であった、ということです。これは非常にまずい。
慌てた国は2026年までにデータサイエンスを国立大学で必須とし、中学で統計を学ばせることを必修にした、という間に合わせの政策を進めました。
前々から数字が解らない国民が多く、今危機的状況であることは伝えてきましたが。
政治では今喫緊の最優先課題は財源を確保し、国力を回復する為にガバナンス改革をすることと少子化対策。恒久的な平和維持の為に、中国共産党世界制覇の悪企みに対抗する防衛費増額は残念ながら二の次。だってお金ないですから。
それを知って自らの口から本意ではない消費税廃止を叫び、目が泳いでいる人もいます。
昔から信念無き確信犯。
繰り返しますが、たかが一票ですが、国民として投票したその結果には、責任を痛感して今後を生きて欲しい。偉そうですが、それほど今回の選挙は今後の20～30年を占う上では大切な選挙。
横道にズレました。
本日は政治の話では無く、日本の社会構造に係る重大な弱点に係る考察です。
珍しくもNHKがまともな指摘をした通り、日本の企業経営、特に大手企業におけるガバナンス改革の遅れやAI活用の低さは、かねてより指摘されてきた大きな課題です。
外国企業との力の差は開く一方。
日本で理系出身の経営者が増えつつある兆候は見られるものの、根本的な改革が進まない背景には、いくつかの要因が複雑に絡み合っていると考えられます。
1. 「形式」に終始するガバナンス改革
日本のコーポレートガバナンス改革は、2014年に策定された「コーポレートガバナンス・コード」を契機に進められてきました。しかし、多くの企業が、コードの要求事項を満たすことを目的とし、「独立社外取締役の設置」や「指名・報酬委員会の設置」といった形式的な対応に留まっているとの指摘が根強くあります。横並びにしてみるとうんざり。これを政治側から有難くもアプローチしているというのに。所謂会社法の改正という立法措置。
「やらされ感」と実質的な議論の欠如: 形式的な改革に終始した結果、取締役会での議論が、経営者の大局的な戦略やリスク管理に関する本質的な議論ではなく、細かな報告や形式的な承認に費やされる傾向が大変多くあります。異業種交流やってるけど外資系と国内企業の上役の意識の差がやっぱり歴然。
「取締役会の形骸化」: 独立社外取締役が十分に機能せず、経営者の意思決定を追認するだけの「お飾り」になってしまっているケースも散見されます。これにより、本来期待される経営陣への監督機能が十分に発揮されていません。仲良しこよしのクラスメイト気分。
2. 人事制度と企業文化の課題
日本の伝統的な大企業に根付く人事制度や企業文化も、理系脳の経営者登用やデータに基づいた意思決定を阻む要因となっています。
文系優位の昇進コース: 多くの企業では、企画、営業、人事など、いわゆる「花形部署」を経て経営の中枢に上り詰めるという、文系出身者が有利な昇進コースが確立されてきました。技術畑の出身者は、専門性を極めることはできても、経営全体を俯瞰する経験を積む機会が従来では限られていました。
先日限定公開した某国内家電TOPメーカーのジョブディスクリプション型人事制度内部資料にも見られる通り、ガバナンス改革が進んでいるところはもの凄い勢いで進んでいます。
「調整型」リーダーシップの限界: 伝統的な日本企業では、社内の調整を円滑に行う能力がリーダーに求められる傾向にありました。この「調整型」リーダーシップは、コンセンサス形成には有効な一方で、データに基づいた大胆な変革や、時に反発を招くような非連続な意思決定を阻害します。
失敗を恐れる文化: 新しい技術やビジネスモデルへの挑戦には、失敗のリスクが伴います。しかし、過去の成功体験に囚われ、失敗を過度に恐れる企業文化が、データに基づいた思い切った投資や意思決定を躊躇させている側面があります。
3. AI活用が進まない背景
AI活用が進まない背景にも、ガバナンスや企業文化と共通の課題が見られます。
経営層の理解不足: 経営層がAIの可能性やリスク、そして導入に必要な投資や組織変革について十分に理解していないため、AI戦略が経営の優先課題として位置づけられていないケースが多くあります。
「現場任せ」の導入: AI導入が、経営戦略としてではなく、個別の部署やプロジェクトの「業務効率化ツール」として現場任せになってしまう傾向があります。結果として、全社的なデータの統合や、横断的なAI活用が進まず、部分的な効果に留まってしまいます。
IT人材の不足と内製化の遅れ: AIを導入・活用するためには、高度なITスキルを持つ人材が必要です。
しかし、日本ではIT人材が不足しており、特に大企業ではSIer（システムインテグレーター）への依存度が高く、自社でAIを開発・運用する能力が育っていないという課題もあります。だから尚更コストもかさみます。
大手都市銀の頭取交代と今後の展望
一方で大手都市銀や大手損保などで理系出身の頭取や社長が誕生しているのは、金融業界等における大きな変化の兆候と捉えられます。
金融工学やデータ分析が経営に不可欠となる中で、従来の文系中心の経営から脱却し、理系的な思考を持つリーダーを求める動きが強まっていることを示唆しています。
しかし、一人のトップが交代しただけで、長年にわたる企業文化や組織風土が劇的に変わるわけではありません。ガバナンス改革を実効性のあるものにし、AIを本格的に活用するためには、以下のことが求められます。
経営層の意識改革: 経営者が自らデータと向き合い、テクノロジーを理解し、大胆な変革を主導していく必要があります。
多様な人材の登用: 専門知識を持つ理系人材を、研究開発だけでなく、経営の中枢に積極的に登用し、意思決定に関わる機会を増やすことが重要です。
失敗を許容する文化の醸成: 新しい挑戦を奨励し、たとえ失敗してもそこから学びを得て次に活かすという企業文化を醸成していく必要があります。
これらの課題は一朝一夕に解決するものではありませんが、外部からの投資家の圧力や、競争環境の激化を背景に、日本企業も少しずつではありますが、本質的なガバナンス改革へと舵を切りつつあると言えるでしょう。
日本人特有の不安要素を増大させたのは、フジテレビの閉鎖的ムラ思考の株主総会でしたが、果たして。
そういう私は今回の記事、AIに考えてもらったものをブラッシュアップしています(笑) 