1
00:00:15,650 --> 00:00:17,268
皆さん お疲れさまです

2
00:00:17,728 --> 00:00:19,218
安宅です

3
00:00:20,289 --> 00:00:26,959
日本が今ある状態と
我々のチャンスについて

4
00:00:26,969 --> 00:00:29,797
ちょっと話してくれないかということで
やってきました

5
00:00:29,797 --> 00:00:32,772
タイトルは『シン・ニホン』と

6
00:00:32,772 --> 00:00:33,587
（笑）

7
00:00:33,587 --> 00:00:36,352
何故かということは
だんだんわかってくると思うんですけども

8
00:00:36,352 --> 00:00:38,832
今 私達がですね 
置かれている状況というものを

9
00:00:38,832 --> 00:00:41,862
ちょっとまあリキャップ的に
したいんですけれども

10
00:00:41,883 --> 00:00:45,004
一番 この30年ぐらいで私が思う

11
00:00:45,004 --> 00:00:47,466
世の中で一番起こっている変化は

12
00:00:47,466 --> 00:00:50,616
コンピューターを持ち歩くことだと
思っています

13
00:00:50,616 --> 00:00:54,116
30年前のスパコン 
一番速かったクレイのコンピューターの

14
00:00:54,116 --> 00:00:57,246
数十倍速いコンピューターを
皆さんがポケットに持っています

15
00:00:57,246 --> 00:00:59,336
iPhone 6で20倍速かったんです

16
00:00:59,336 --> 00:01:01,086
7 以上持っている人は
もっと速いです

17
00:01:01,086 --> 00:01:04,745
とんでもなく速いコンピューターを
皆さんは持ち歩いているんですね

18
00:01:04,745 --> 00:01:08,766
なおかつ 帯域が異常な勢いで
増えていっています

19
00:01:08,776 --> 00:01:11,672
だいたいこの十数年で
千倍以上になりました

20
00:01:11,672 --> 00:01:14,242
私が働いているYahoo! Japanが
できてから20年間で

21
00:01:14,242 --> 00:01:15,908
１万倍以上速くなっています

22
00:01:15,908 --> 00:01:17,955
そして これから５Gになると

23
00:01:17,955 --> 00:01:20,822
この帯域がもう千倍速くなることが
決まっています

24
00:01:20,822 --> 00:01:21,842
いいですか？

25
00:01:21,842 --> 00:01:25,182
今ですね パケットプランが
15ギガのやつが50ギガになりましたけど

26
00:01:25,182 --> 00:01:27,432
たぶんあと５年から10年でですね

27
00:01:27,432 --> 00:01:29,842
１ヶ月のプランが５テラとかになります

28
00:01:29,842 --> 00:01:31,466
「５テラプラン」の時代が来る！

29
00:01:31,466 --> 00:01:32,006
（笑）

30
00:01:32,006 --> 00:01:33,736
すごい時代なんですね

31
00:01:34,069 --> 00:01:36,119
これがいわゆるビッグデータです

32
00:01:36,119 --> 00:01:39,139
これはめちゃめちゃなログデータが
噴き出してきている訳です

33
00:01:39,139 --> 00:01:41,539
だけど 幸いですね

34
00:01:41,539 --> 00:01:44,539
コンピューターというのはとんでもない
スピードで進化しています

35
00:01:44,539 --> 00:01:48,009
なので チップの数が
異常な勢いで増えてますから

36
00:01:48,009 --> 00:01:50,089
処理できるものが増えていると

37
00:01:50,089 --> 00:01:51,819
もうひとつラッキーなのはですね

38
00:01:51,819 --> 00:01:54,337
このコンピューターのお陰が
結構 大きいんですけど

39
00:01:54,337 --> 00:01:55,897
あとデータのお陰ですね

40
00:01:55,897 --> 00:01:58,667
今までだったら絶対に
可視化できなかったデータが

41
00:01:58,667 --> 00:02:00,594
可視化できるように
なってきています

42
00:02:00,594 --> 00:02:04,564
全く走らなかったニューラルネットワークが
走るようになって

43
00:02:04,564 --> 00:02:06,774
ディープラーニングが動いています

44
00:02:06,774 --> 00:02:09,776
また こういう異常なパターンというかですね

45
00:02:09,776 --> 00:02:11,056
もうデータが多過ぎて

46
00:02:11,056 --> 00:02:13,216
数字の羅列では絶対に
わからないパターンも

47
00:02:13,216 --> 00:02:15,516
見えるようになっている
ということですね

48
00:02:15,516 --> 00:02:17,476
結果として 我々は

49
00:02:17,476 --> 00:02:21,296
これ(産業革命)に近い
異常なタイミングに生きている と

50
00:02:21,766 --> 00:02:26,596
産業革命というのは２〜３百年かけて
起こってきた訳ですけれども

51
00:02:26,596 --> 00:02:30,396
だいたい1800年代になるか 
ならなかった頃は

52
00:02:30,396 --> 00:02:32,526
日本もアメリカも 世界中

53
00:02:32,526 --> 00:02:36,716
90%以上の人が第一次産業に
従事していたことがわかっています

54
00:02:36,716 --> 00:02:38,976
アメリカで96%だった
と言われている

55
00:02:38,976 --> 00:02:41,014
でも今 数%しか
働いていないですね

56
00:02:41,014 --> 00:02:44,817
でも我々は全然 
生産性高く生きている訳です

57
00:02:44,817 --> 00:02:48,047
それに近いぐらい
私達の今の時間というのは

58
00:02:48,047 --> 00:02:51,057
なんというか 
情報処理に使われていますね

59
00:02:51,057 --> 00:02:55,157
これが解き放たれるという
非常に重要な時間というか

60
00:02:55,157 --> 00:02:57,176
タイミングに生きているという

61
00:02:57,176 --> 00:03:01,086
とても面白い時に僕らは生きている
ということが言えるかなと思います

62
00:03:01,086 --> 00:03:02,446
ここに生きているということは

63
00:03:02,446 --> 00:03:04,156
もうやっぱりエンブレースしないといけない

64
00:03:04,156 --> 00:03:06,753
死ぬほどラッキーなことで 
超面白い時なんですね

65
00:03:06,753 --> 00:03:08,581
「確変モード」である (笑)

66
00:03:08,581 --> 00:03:10,511
ええ そうなんですよ

67
00:03:10,511 --> 00:03:15,051
過去２千年くらいの 
正確に言うと百万年の

68
00:03:15,051 --> 00:03:19,553
人間の生産性を調べたと言い張っている人が
バークレーにいるんですけど

69
00:03:19,553 --> 00:03:21,206
彼によるとですよ

70
00:03:21,206 --> 00:03:23,076
真実かはともかくとして

71
00:03:23,076 --> 00:03:26,308
ローマ時代から産業革命までの
２千年かけて

72
00:03:26,308 --> 00:03:28,698
生産性は２倍にしか
上がっていないです

73
00:03:28,698 --> 00:03:30,558
ただ そこから後ですね

74
00:03:30,558 --> 00:03:34,958
150年かそこらかけて 
生産性は100倍近く上がっています

75
00:03:34,966 --> 00:03:36,296
ただ よく見ると

76
00:03:36,296 --> 00:03:39,166
マクロ的には今 
若干サチってるんですね

77
00:03:39,166 --> 00:03:41,276
これがもう一発
跳ねるんじゃないかというのが

78
00:03:41,276 --> 00:03:44,103
今 我々が見ている時だと思います

79
00:03:44,103 --> 00:03:46,873
実際にですね 非常に面白い
サインが生まれていて

80
00:03:46,873 --> 00:03:49,423
マーケットキャップのランキングを見ても

81
00:03:49,423 --> 00:03:51,323
上の方はほとんど ICTと呼ばれる

82
00:03:51,323 --> 00:03:53,293
インフォメーション コミュニケーション 
テクノロジー系の

83
00:03:53,293 --> 00:03:54,623
企業が並んじゃって

84
00:03:54,623 --> 00:03:57,387
世界最大級のメーカーと言える
トヨタの上にですね

85
00:03:57,387 --> 00:04:00,127
アリババとかAmazonがいるという 
そういう時代です

86
00:04:01,082 --> 00:04:03,785
付加価値の総和で見た
GDPで見てもですね

87
00:04:03,785 --> 00:04:06,275
過去20年間で 実は
ICTセクターがなかった日本は

88
00:04:06,275 --> 00:04:08,415
縮小経済であった
ということがわかっています

89
00:04:08,415 --> 00:04:11,585
これは実は世界的にも 
大体どこ見ても似たような傾向にあって

90
00:04:11,585 --> 00:04:14,845
成長のドライブというのは
この ICTになっています

91
00:04:15,745 --> 00:04:17,238
しかも 面白いのはですね

92
00:04:17,238 --> 00:04:21,164
この利益よりも 遥かにこのICT系の企業というのは
マーケットキャップが大きくて

93
00:04:21,164 --> 00:04:24,544
「世の中を変えている感」というのが
富につながるという

94
00:04:24,544 --> 00:04:29,854
つまりですね「妄想力が富を産む」という
驚くべき時代が来ている訳ですよ

95
00:04:29,888 --> 00:04:32,828
国富を産み出すのは
ハードワークというよりも

96
00:04:32,828 --> 00:04:34,458
妄想力の時代になったという

97
00:04:34,458 --> 00:04:35,787
それを頭に置いて

98
00:04:35,787 --> 00:04:39,020
じゃあ どうやってやっていったら
良いのかということなんですが

99
00:04:39,020 --> 00:04:43,470
ざっくり言うと３つのことが
非常に重要だという風に考えています

100
00:04:43,470 --> 00:04:49,819
１つは非常に多くのデータをマッシブに
色んなところに使うということですね

101
00:04:49,819 --> 00:04:56,429
２つ目はそれを非常に強烈な力で
安くガンガン処理をかける と

102
00:04:56,429 --> 00:05:01,949
３つ目は当然 非常に世界レベルの
サイエンティストやエンジニアが入って

103
00:05:01,949 --> 00:05:04,365
ガンガンやるという
ことなんですが

104
00:05:04,365 --> 00:05:10,145
これちょっと非常に語られることが珍しい 
日本の不都合な真実がありまして

105
00:05:10,672 --> 00:05:12,322
まず最初のデータ

106
00:05:12,322 --> 00:05:14,838
これは あの —

107
00:05:14,838 --> 00:05:17,838
正直 勝負になっていないです

108
00:05:17,838 --> 00:05:22,198
全てのフィールドにおいて
全く勝負になっていないです

109
00:05:22,198 --> 00:05:24,598
データを使うという話でですね

110
00:05:24,598 --> 00:05:28,715
今 自動走行車とか
色々ありますけれども

111
00:05:28,715 --> 00:05:31,705
それの手前でですね 
ルームシェアリングとかカーシェアリングとか

112
00:05:31,705 --> 00:05:34,135
データを使う産業が
色々あるんですけれども

113
00:05:34,135 --> 00:05:37,325
これらはほとんど保護されていて 
できないです

114
00:05:37,325 --> 00:05:38,805
この国ででは ですね

115
00:05:38,805 --> 00:05:42,375
もっと問題なのはですね 
例えば自動走行車っていう

116
00:05:42,375 --> 00:05:44,745
たぶん自動走行車を
世界一作る国が

117
00:05:44,745 --> 00:05:47,095
日本になる可能性が
結構高いんですけれども

118
00:05:47,095 --> 00:05:49,185
日本の道はこんな感じで —

119
00:05:49,752 --> 00:05:51,122
無理です！

120
00:05:51,266 --> 00:05:52,186
（笑）

121
00:05:52,367 --> 00:05:53,338
無理なんです！

122
00:05:53,338 --> 00:05:53,981
（笑）

123
00:05:53,981 --> 00:05:58,141
あのですね 向かいから来た
オバチャンがいてですね

124
00:05:58,141 --> 00:05:59,701
気合いとかでですね

125
00:05:59,701 --> 00:06:00,941
お前 よけろとか言って

126
00:06:00,941 --> 00:06:02,651
人の家の中に入ってですね

127
00:06:02,651 --> 00:06:05,881
場合によっては10mくらい
バックしてすれ違うとかいうのは

128
00:06:05,881 --> 00:06:07,581
自動走行車にはできません

129
00:06:07,581 --> 00:06:08,911
完全に止まっちゃうんです

130
00:06:08,911 --> 00:06:11,311
この話は技術で解決しろっていう人が
いるんですけど

131
00:06:11,311 --> 00:06:12,333
いや できますよ

132
00:06:12,333 --> 00:06:15,723
空飛ぶ車とかね 
足生やすとか

133
00:06:15,723 --> 00:06:19,123
もう３千万になりますよ 車がね
それは無理なんですね

134
00:06:19,123 --> 00:06:21,713
ドローンを飛ばそうとしても 
見た通りですね

135
00:06:21,713 --> 00:06:22,651
いいですか？ これ

136
00:06:22,651 --> 00:06:23,826
東京都港区

137
00:06:23,826 --> 00:06:27,446
平屋と50階建が混在しています

138
00:06:27,792 --> 00:06:29,872
パリとかは ほとんどフラットですね

139
00:06:29,872 --> 00:06:31,192
エッフェルタワーしかないんで

140
00:06:31,192 --> 00:06:33,102
ドローンゾーン使えば
飛ばせるんですけれども

141
00:06:33,102 --> 00:06:34,679
これができないんですね

142
00:06:35,119 --> 00:06:38,449
またデータ処理ということで
見るとですね

143
00:06:39,493 --> 00:06:44,013
そもそもデータプロセシングコストというのは
電気代なんですけれども

144
00:06:44,013 --> 00:06:45,653
もう勝負になってなくてですね

145
00:06:45,653 --> 00:06:48,403
なんかよくわかんないくらいに
データ処理に金がかかる と

146
00:06:48,403 --> 00:06:51,223
しかもそのソリューション
というところを見ると

147
00:06:51,223 --> 00:06:55,163
これは本当に何というか
ごく一部ですけれども

148
00:06:55,163 --> 00:06:58,653
ほとんど日本という国の
プレゼンスはないですね

149
00:06:59,313 --> 00:07:02,853
ということで非常にデータプロセシングにおいて
日本はビハインドです

150
00:07:02,853 --> 00:07:04,973
というか ものすごく
ヤバい状態なんですね

151
00:07:04,973 --> 00:07:08,442
そこの技術の１つの核心である
ディープラーニングの

152
00:07:08,442 --> 00:07:12,497
キーセンターと言うべきところが
あるんですけれども

153
00:07:12,497 --> 00:07:16,447
この辺の人達というのは 
この業界の人は皆詳しいんですが

154
00:07:16,447 --> 00:07:18,017
有名人です

155
00:07:18,055 --> 00:07:20,035
もう全部 海外です

156
00:07:20,035 --> 00:07:22,905
北米および英国に集中しています

157
00:07:22,905 --> 00:07:24,455
こういう状態です

158
00:07:24,455 --> 00:07:28,272
エンジニアくらいいるだろうと
皆さん思われるかもしれないんですけれども

159
00:07:28,272 --> 00:07:30,640
確かにいます 結構いるんです

160
00:07:30,640 --> 00:07:32,400
でも日本は アメリカの３分の１です

161
00:07:32,400 --> 00:07:35,090
ここの真ん中の
ミッシングというところがミソで

162
00:07:35,090 --> 00:07:38,327
当然 日本人は無意識のうちに
アメリカの次だと思っているんですが

163
00:07:38,327 --> 00:07:39,457
そんなことはなくてですね

164
00:07:39,457 --> 00:07:41,497
中国とインドには負けているんですね

165
00:07:42,244 --> 00:07:43,314
こういう状態でですね

166
00:07:43,314 --> 00:07:45,174
ビッグデータ人材というのは
もっと少なくて たぶん

167
00:07:45,174 --> 00:07:47,697
もっと下 ７、８番目の可能性すらあると

168
00:07:47,697 --> 00:07:52,987
ナンバーを触っていく人自体がですね 
足りないんですね

169
00:07:54,355 --> 00:07:58,365
サイエンスやテクノロジー系の
大学卒業性の数というのは

170
00:07:58,365 --> 00:08:00,175
実は１年あたりでですね

171
00:08:00,175 --> 00:08:03,575
人口５千万の韓国より
10万人以上少ないです

172
00:08:03,575 --> 00:08:04,975
なぜかというと

173
00:08:04,975 --> 00:08:09,795
韓国だとかドイツっていうのは 
テクノロジー立国だという意識が強いんで

174
00:08:10,465 --> 00:08:12,585
大学生が６割以上理系なんです

175
00:08:12,585 --> 00:08:14,195
日本は２割なんですね

176
00:08:14,195 --> 00:08:16,751
私みたいに博士課程とか行ったら
変態扱いされちゃう

177
00:08:16,751 --> 00:08:19,501
すごいヤバイ生き物なんですよ

178
00:08:19,501 --> 00:08:22,690
「何でなんだろう？」という 
こういう状態ですよね

179
00:08:22,690 --> 00:08:26,980
アナリティカルなトレーニングを
受けた人の数も超少ないです

180
00:08:26,990 --> 00:08:29,707
100人あたりでアメリカの
３分の１しかいなくて

181
00:08:29,707 --> 00:08:31,908
数学大国のポーランド
みたいなところから比べると

182
00:08:31,908 --> 00:08:33,748
１桁少ない訳ですね

183
00:08:33,748 --> 00:08:36,778
これは人間の数だけの問題ではなくて

184
00:08:36,778 --> 00:08:39,298
プログラムもすごい足りていないです

185
00:08:39,298 --> 00:08:41,368
データサイエンスのプログラムというのは

186
00:08:41,368 --> 00:08:43,048
アメリカも全然なかったんですけれども

187
00:08:43,048 --> 00:08:45,228
たった１年で500を超したんですが

188
00:08:45,228 --> 00:08:49,798
日本はようやく今度の春に
滋賀大学にできるぐらいで

189
00:08:49,798 --> 00:08:51,488
全くないという状況です

190
00:08:51,488 --> 00:08:55,918
これは人が足りないという
問題なんですけれども

191
00:08:55,918 --> 00:08:59,488
しかもですね そういう人は
発見するのが困難なだけじゃなくて

192
00:08:59,488 --> 00:09:02,328
あんまり産業的なことを
やる気がないんですよ

193
00:09:02,328 --> 00:09:05,018
皆さんがエジソンに
なれるような時代なのに

194
00:09:05,018 --> 00:09:06,488
全然やる気がないということで

195
00:09:06,488 --> 00:09:08,338
我々に必要なのは
オタクではなくて

196
00:09:08,338 --> 00:09:10,574
やっぱり「世の中を変えるんだ」というですね

197
00:09:10,574 --> 00:09:14,527
こういうハッカーとかギークみたいな
人達が必要なんですけれども

198
00:09:14,527 --> 00:09:16,267
ちょっと足りていない と

199
00:09:16,267 --> 00:09:19,687
ということで 勝負になっていない訳です

200
00:09:20,613 --> 00:09:24,043
まあ何というかですね 
こういう時代がありましたよね

201
00:09:24,043 --> 00:09:27,033
結構ヤバかった時があった訳ですね

202
00:09:27,353 --> 00:09:31,353
限りなく何もない状態に
戻ってしまっている

203
00:09:31,877 --> 00:09:34,487
じゃあ 日本に希望はないのか？というと

204
00:09:34,487 --> 00:09:36,637
産業革命を振り返ってみるとですね

205
00:09:36,637 --> 00:09:39,161
これ実は 大きく３つくらい
フェーズがある訳です

206
00:09:39,161 --> 00:09:43,431
1570年代後半からの 
こういう新しい技術が生まれた時代があって

207
00:09:43,431 --> 00:09:45,761
それがまあ 応用が出てきて

208
00:09:45,761 --> 00:09:48,861
そして更にですね エコシステムというべき

209
00:09:48,885 --> 00:09:52,225
非常に複雑に絡み合ったものが
できていったと

210
00:09:52,225 --> 00:09:54,205
日本はどうしていたかというと

211
00:09:54,205 --> 00:09:58,115
フェーズ１ ちょんまげを結っていてですね

212
00:09:58,115 --> 00:10:00,975
９割以上の人は田んぼを耕していました

213
00:10:00,975 --> 00:10:04,903
100年以上田んぼを耕していたので 
あんまり参加していないんですよね

214
00:10:04,903 --> 00:10:08,243
でも突然やって来てですね 
こういう風にですね

215
00:10:08,243 --> 00:10:10,633
ぶち切ったという過去があります

216
00:10:10,934 --> 00:10:13,914
そして なんかよくわかんないくらい
すごい新幹線を作ってみたり

217
00:10:13,914 --> 00:10:16,194
そしてスパコンとかも作ってみたりして

218
00:10:16,194 --> 00:10:18,111
すごい国になっちゃった訳ですね

219
00:10:18,111 --> 00:10:20,631
なので フェーズ１に乗り損ねたことは

220
00:10:20,631 --> 00:10:21,991
明らかなんですけれども

221
00:10:21,991 --> 00:10:23,711
まあ気にせずですね —

222
00:10:23,711 --> 00:10:25,251
（笑）

223
00:10:25,613 --> 00:10:29,333
フェーズ２と３が
やって来ることは確実ですから

224
00:10:29,333 --> 00:10:31,903
これに向けて頑張ったら
どうでしょうかというのが

225
00:10:31,903 --> 00:10:34,263
今 ここで皆さんに提案したいことです

226
00:10:34,263 --> 00:10:35,433
（笑）

227
00:10:36,351 --> 00:10:38,617
まだ見込みはありますし

228
00:10:38,617 --> 00:10:41,485
過去もフェーズ１やったこと
ないんですよ この国は

229
00:10:41,485 --> 00:10:43,745
だから気にしなくて良くてですね

230
00:10:43,745 --> 00:10:44,385
（笑）

231
00:10:44,385 --> 00:10:45,731
フェーズ２と３

232
00:10:45,731 --> 00:10:47,311
もうビッグウェーブが来ます！

233
00:10:47,311 --> 00:10:48,691
波に乗る準備をして

234
00:10:48,691 --> 00:10:51,391
乗りましょう ということですね

235
00:10:52,061 --> 00:10:55,091
しかもですね 
非常に優れたコンセプトが

236
00:10:55,091 --> 00:10:56,761
この国には一杯あってですね

237
00:10:56,761 --> 00:10:59,772
Ghost in the Shell とかですね 
ドラエもんとかですね

238
00:10:59,772 --> 00:11:01,972
なんかヤバいアイデアが
山のようにあってですね

239
00:11:01,972 --> 00:11:04,752
これまさにフェーズ２、フェーズ３
じゃないですか

240
00:11:04,752 --> 00:11:05,448
ね？

241
00:11:05,448 --> 00:11:05,885
（笑）

242
00:11:05,885 --> 00:11:06,712
ネタはあるんです

243
00:11:06,712 --> 00:11:08,522
アイデアはあります

244
00:11:08,522 --> 00:11:10,582
また勝てます！ 私達は！

245
00:11:12,472 --> 00:11:17,122
そして この間やっていた映画で 
非常に感動的なセリフがありました

246
00:11:19,515 --> 00:11:22,825
「この国はスクラップ＆ビルドで
のし上がってきた

247
00:11:22,825 --> 00:11:24,935
今度も立ち上がれる」

248
00:11:24,977 --> 00:11:27,957
『シン・ゴジラ』のセリフ
だったんですけれども

249
00:11:27,957 --> 00:11:30,807
まさにですね 非常に面白い局面で

250
00:11:30,807 --> 00:11:33,487
我々はもう ほとんど
スクラッチなんですけれども

251
00:11:33,487 --> 00:11:35,977
もう１回やりましょうよ
ということで

252
00:11:35,977 --> 00:11:38,667
気持ち良く戦えるんじゃないかな
というのが

253
00:11:38,667 --> 00:11:41,117
スッキリとやりましょう
ということで

254
00:11:41,117 --> 00:11:42,869
私の話は以上です

255
00:11:42,869 --> 00:11:44,049
ありがとうございました

256
00:11:44,049 --> 00:11:45,989
(拍手)