0:00:15.650,0:00:17.268
皆さん お疲れさまです

0:00:17.728,0:00:19.218
安宅です

0:00:20.289,0:00:26.959
日本が今ある状態と[br]我々のチャンスについて

0:00:26.969,0:00:29.797
ちょっと話してくれないかということで[br]やってきました

0:00:29.797,0:00:32.772
タイトルは『シン・ニホン』と

0:00:32.772,0:00:33.587
（笑）

0:00:33.587,0:00:36.352
何故かということは[br]だんだんわかってくると思うんですけども

0:00:36.352,0:00:38.832
今 私達がですね [br]置かれている状況というものを

0:00:38.832,0:00:41.862
ちょっとまあリキャップ的に[br]したいんですけれども

0:00:41.883,0:00:45.004
一番 この30年ぐらいで私が思う

0:00:45.004,0:00:47.466
世の中で一番起こっている変化は

0:00:47.466,0:00:50.616
コンピューターを持ち歩くことだと[br]思っています

0:00:50.616,0:00:54.116
30年前のスパコン [br]一番速かったクレイのコンピューターの

0:00:54.116,0:00:57.246
数十倍速いコンピューターを[br]皆さんがポケットに持っています

0:00:57.246,0:00:59.336
iPhone 6で20倍速かったんです

0:00:59.336,0:01:01.086
7 以上持っている人は[br]もっと速いです

0:01:01.086,0:01:04.745
とんでもなく速いコンピューターを[br]皆さんは持ち歩いているんですね

0:01:04.745,0:01:08.766
なおかつ 帯域が異常な勢いで[br]増えていっています

0:01:08.776,0:01:11.672
だいたいこの十数年で[br]千倍以上になりました

0:01:11.672,0:01:14.242
私が働いているYahoo! Japanが[br]できてから20年間で

0:01:14.242,0:01:15.908
１万倍以上速くなっています

0:01:15.908,0:01:17.955
そして これから５Gになると

0:01:17.955,0:01:20.822
この帯域がもう千倍速くなることが[br]決まっています

0:01:20.822,0:01:21.842
いいですか？

0:01:21.842,0:01:25.182
今ですね パケットプランが[br]15ギガのやつが50ギガになりましたけど

0:01:25.182,0:01:27.432
たぶんあと５年から10年でですね

0:01:27.432,0:01:29.842
１ヶ月のプランが５テラとかになります

0:01:29.842,0:01:31.466
「５テラプラン」の時代が来る！

0:01:31.466,0:01:32.006
（笑）

0:01:32.006,0:01:33.736
すごい時代なんですね

0:01:34.069,0:01:36.119
これがいわゆるビッグデータです

0:01:36.119,0:01:39.139
これはめちゃめちゃなログデータが[br]噴き出してきている訳です

0:01:39.139,0:01:41.539
だけど 幸いですね

0:01:41.539,0:01:44.539
コンピューターというのはとんでもない[br]スピードで進化しています

0:01:44.539,0:01:48.009
なので チップの数が[br]異常な勢いで増えてますから

0:01:48.009,0:01:50.089
処理できるものが増えていると

0:01:50.089,0:01:51.819
もうひとつラッキーなのはですね

0:01:51.819,0:01:54.337
このコンピューターのお陰が[br]結構 大きいんですけど

0:01:54.337,0:01:55.897
あとデータのお陰ですね

0:01:55.897,0:01:58.667
今までだったら絶対に[br]可視化できなかったデータが

0:01:58.667,0:02:00.594
可視化できるように[br]なってきています

0:02:00.594,0:02:04.564
全く走らなかったニューラルネットワークが[br]走るようになって

0:02:04.564,0:02:06.774
ディープラーニングが動いています

0:02:06.774,0:02:09.776
また こういう異常なパターンというかですね

0:02:09.776,0:02:11.056
もうデータが多過ぎて

0:02:11.056,0:02:13.216
数字の羅列では絶対に[br]わからないパターンも

0:02:13.216,0:02:15.516
見えるようになっている[br]ということですね

0:02:15.516,0:02:17.476
結果として 我々は

0:02:17.476,0:02:21.296
これ(産業革命)に近い[br]異常なタイミングに生きている と

0:02:21.766,0:02:26.596
産業革命というのは２〜３百年かけて[br]起こってきた訳ですけれども

0:02:26.596,0:02:30.396
だいたい1800年代になるか [br]ならなかった頃は

0:02:30.396,0:02:32.526
日本もアメリカも 世界中

0:02:32.526,0:02:36.716
90%以上の人が第一次産業に[br]従事していたことがわかっています

0:02:36.716,0:02:38.976
アメリカで96%だった[br]と言われている

0:02:38.976,0:02:41.014
でも今 数%しか[br]働いていないですね

0:02:41.014,0:02:44.817
でも我々は全然 [br]生産性高く生きている訳です

0:02:44.817,0:02:48.047
それに近いぐらい[br]私達の今の時間というのは

0:02:48.047,0:02:51.057
なんというか [br]情報処理に使われていますね

0:02:51.057,0:02:55.157
これが解き放たれるという[br]非常に重要な時間というか

0:02:55.157,0:02:57.176
タイミングに生きているという

0:02:57.176,0:03:01.086
とても面白い時に僕らは生きている[br]ということが言えるかなと思います

0:03:01.086,0:03:02.446
ここに生きているということは

0:03:02.446,0:03:04.156
もうやっぱりエンブレースしないといけない

0:03:04.156,0:03:06.753
死ぬほどラッキーなことで [br]超面白い時なんですね

0:03:06.753,0:03:08.581
「確変モード」である (笑)

0:03:08.581,0:03:10.511
ええ そうなんですよ

0:03:10.511,0:03:15.051
過去２千年くらいの [br]正確に言うと百万年の

0:03:15.051,0:03:19.553
人間の生産性を調べたと言い張っている人が[br]バークレーにいるんですけど

0:03:19.553,0:03:21.206
彼によるとですよ

0:03:21.206,0:03:23.076
真実かはともかくとして

0:03:23.076,0:03:26.308
ローマ時代から産業革命までの[br]２千年かけて

0:03:26.308,0:03:28.698
生産性は２倍にしか[br]上がっていないです

0:03:28.698,0:03:30.558
ただ そこから後ですね

0:03:30.558,0:03:34.958
150年かそこらかけて [br]生産性は100倍近く上がっています

0:03:34.966,0:03:36.296
ただ よく見ると

0:03:36.296,0:03:39.166
マクロ的には今 [br]若干サチってるんですね

0:03:39.166,0:03:41.276
これがもう一発[br]跳ねるんじゃないかというのが

0:03:41.276,0:03:44.103
今 我々が見ている時だと思います

0:03:44.103,0:03:46.873
実際にですね 非常に面白い[br]サインが生まれていて

0:03:46.873,0:03:49.423
マーケットキャップのランキングを見ても

0:03:49.423,0:03:51.323
上の方はほとんど ICTと呼ばれる

0:03:51.323,0:03:53.293
インフォメーション コミュニケーション [br]テクノロジー系の

0:03:53.293,0:03:54.623
企業が並んじゃって

0:03:54.623,0:03:57.387
世界最大級のメーカーと言える[br]トヨタの上にですね

0:03:57.387,0:04:00.127
アリババとかAmazonがいるという [br]そういう時代です

0:04:01.082,0:04:03.785
付加価値の総和で見た[br]GDPで見てもですね

0:04:03.785,0:04:06.275
過去20年間で 実は[br]ICTセクターがなかった日本は

0:04:06.275,0:04:08.415
縮小経済であった[br]ということがわかっています

0:04:08.415,0:04:11.585
これは実は世界的にも [br]大体どこ見ても似たような傾向にあって

0:04:11.585,0:04:14.845
成長のドライブというのは[br]この ICTになっています

0:04:15.745,0:04:17.238
しかも 面白いのはですね

0:04:17.238,0:04:21.164
この利益よりも 遥かにこのICT系の企業というのは[br]マーケットキャップが大きくて

0:04:21.164,0:04:24.544
「世の中を変えている感」というのが[br]富につながるという

0:04:24.544,0:04:29.854
つまりですね「妄想力が富を産む」という[br]驚くべき時代が来ている訳ですよ

0:04:29.888,0:04:32.828
国富を産み出すのは[br]ハードワークというよりも

0:04:32.828,0:04:34.458
妄想力の時代になったという

0:04:34.458,0:04:35.787
それを頭に置いて

0:04:35.787,0:04:39.020
じゃあ どうやってやっていったら[br]良いのかということなんですが

0:04:39.020,0:04:43.470
ざっくり言うと３つのことが[br]非常に重要だという風に考えています

0:04:43.470,0:04:49.819
１つは非常に多くのデータをマッシブに[br]色んなところに使うということですね

0:04:49.819,0:04:56.429
２つ目はそれを非常に強烈な力で[br]安くガンガン処理をかける と

0:04:56.429,0:05:01.949
３つ目は当然 非常に世界レベルの[br]サイエンティストやエンジニアが入って

0:05:01.949,0:05:04.365
ガンガンやるという[br]ことなんですが

0:05:04.365,0:05:10.145
これちょっと非常に語られることが珍しい [br]日本の不都合な真実がありまして

0:05:10.672,0:05:12.322
まず最初のデータ

0:05:12.322,0:05:14.838
これは あの —

0:05:14.838,0:05:17.838
正直 勝負になっていないです

0:05:17.838,0:05:22.198
全てのフィールドにおいて[br]全く勝負になっていないです

0:05:22.198,0:05:24.598
データを使うという話でですね

0:05:24.598,0:05:28.715
今 自動走行車とか[br]色々ありますけれども

0:05:28.715,0:05:31.705
それの手前でですね [br]ルームシェアリングとかカーシェアリングとか

0:05:31.705,0:05:34.135
データを使う産業が[br]色々あるんですけれども

0:05:34.135,0:05:37.325
これらはほとんど保護されていて [br]できないです

0:05:37.325,0:05:38.805
この国ででは ですね

0:05:38.805,0:05:42.375
もっと問題なのはですね [br]例えば自動走行車っていう

0:05:42.375,0:05:44.745
たぶん自動走行車を[br]世界一作る国が

0:05:44.745,0:05:47.095
日本になる可能性が[br]結構高いんですけれども

0:05:47.095,0:05:49.185
日本の道はこんな感じで —

0:05:49.752,0:05:51.122
無理です！

0:05:51.266,0:05:52.186
（笑）

0:05:52.367,0:05:53.338
無理なんです！

0:05:53.338,0:05:53.981
（笑）

0:05:53.981,0:05:58.141
あのですね 向かいから来た[br]オバチャンがいてですね

0:05:58.141,0:05:59.701
気合いとかでですね

0:05:59.701,0:06:00.941
お前 よけろとか言って

0:06:00.941,0:06:02.651
人の家の中に入ってですね

0:06:02.651,0:06:05.881
場合によっては10mくらい[br]バックしてすれ違うとかいうのは

0:06:05.881,0:06:07.581
自動走行車にはできません

0:06:07.581,0:06:08.911
完全に止まっちゃうんです

0:06:08.911,0:06:11.311
この話は技術で解決しろっていう人が[br]いるんですけど

0:06:11.311,0:06:12.333
いや できますよ

0:06:12.333,0:06:15.723
空飛ぶ車とかね [br]足生やすとか

0:06:15.723,0:06:19.123
もう３千万になりますよ 車がね[br]それは無理なんですね

0:06:19.123,0:06:21.713
ドローンを飛ばそうとしても [br]見た通りですね

0:06:21.713,0:06:22.651
いいですか？ これ

0:06:22.651,0:06:23.826
東京都港区

0:06:23.826,0:06:27.446
平屋と50階建が混在しています

0:06:27.792,0:06:29.872
パリとかは ほとんどフラットですね

0:06:29.872,0:06:31.192
エッフェルタワーしかないんで

0:06:31.192,0:06:33.102
ドローンゾーン使えば[br]飛ばせるんですけれども

0:06:33.102,0:06:34.679
これができないんですね

0:06:35.119,0:06:38.449
またデータ処理ということで[br]見るとですね

0:06:39.493,0:06:44.013
そもそもデータプロセシングコストというのは[br]電気代なんですけれども

0:06:44.013,0:06:45.653
もう勝負になってなくてですね

0:06:45.653,0:06:48.403
なんかよくわかんないくらいに[br]データ処理に金がかかる と

0:06:48.403,0:06:51.223
しかもそのソリューション[br]というところを見ると

0:06:51.223,0:06:55.163
これは本当に何というか[br]ごく一部ですけれども

0:06:55.163,0:06:58.653
ほとんど日本という国の[br]プレゼンスはないですね

0:06:59.313,0:07:02.853
ということで非常にデータプロセシングにおいて[br]日本はビハインドです

0:07:02.853,0:07:04.973
というか ものすごく[br]ヤバい状態なんですね

0:07:04.973,0:07:08.442
そこの技術の１つの核心である[br]ディープラーニングの

0:07:08.442,0:07:12.497
キーセンターと言うべきところが[br]あるんですけれども

0:07:12.497,0:07:16.447
この辺の人達というのは [br]この業界の人は皆詳しいんですが

0:07:16.447,0:07:18.017
有名人です

0:07:18.055,0:07:20.035
もう全部 海外です

0:07:20.035,0:07:22.905
北米および英国に集中しています

0:07:22.905,0:07:24.455
こういう状態です

0:07:24.455,0:07:28.272
エンジニアくらいいるだろうと[br]皆さん思われるかもしれないんですけれども

0:07:28.272,0:07:30.640
確かにいます 結構いるんです

0:07:30.640,0:07:32.400
でも日本は アメリカの３分の１です

0:07:32.400,0:07:35.090
ここの真ん中の[br]ミッシングというところがミソで

0:07:35.090,0:07:38.327
当然 日本人は無意識のうちに[br]アメリカの次だと思っているんですが

0:07:38.327,0:07:39.457
そんなことはなくてですね

0:07:39.457,0:07:41.497
中国とインドには負けているんですね

0:07:42.244,0:07:43.314
こういう状態でですね

0:07:43.314,0:07:45.174
ビッグデータ人材というのは[br]もっと少なくて たぶん

0:07:45.174,0:07:47.697
もっと下 ７、８番目の可能性すらあると

0:07:47.697,0:07:52.987
ナンバーを触っていく人自体がですね [br]足りないんですね

0:07:54.355,0:07:58.365
サイエンスやテクノロジー系の[br]大学卒業性の数というのは

0:07:58.365,0:08:00.175
実は１年あたりでですね

0:08:00.175,0:08:03.575
人口５千万の韓国より[br]10万人以上少ないです

0:08:03.575,0:08:04.975
なぜかというと

0:08:04.975,0:08:09.795
韓国だとかドイツっていうのは [br]テクノロジー立国だという意識が強いんで

0:08:10.465,0:08:12.585
大学生が６割以上理系なんです

0:08:12.585,0:08:14.195
日本は２割なんですね

0:08:14.195,0:08:16.751
私みたいに博士課程とか行ったら[br]変態扱いされちゃう

0:08:16.751,0:08:19.501
すごいヤバイ生き物なんですよ

0:08:19.501,0:08:22.690
「何でなんだろう？」という [br]こういう状態ですよね

0:08:22.690,0:08:26.980
アナリティカルなトレーニングを[br]受けた人の数も超少ないです

0:08:26.990,0:08:29.707
100人あたりでアメリカの[br]３分の１しかいなくて

0:08:29.707,0:08:31.908
数学大国のポーランド[br]みたいなところから比べると

0:08:31.908,0:08:33.748
１桁少ない訳ですね

0:08:33.748,0:08:36.778
これは人間の数だけの問題ではなくて

0:08:36.778,0:08:39.298
プログラムもすごい足りていないです

0:08:39.298,0:08:41.368
データサイエンスのプログラムというのは

0:08:41.368,0:08:43.048
アメリカも全然なかったんですけれども

0:08:43.048,0:08:45.228
たった１年で500を超したんですが

0:08:45.228,0:08:49.798
日本はようやく今度の春に[br]滋賀大学にできるぐらいで

0:08:49.798,0:08:51.488
全くないという状況です

0:08:51.488,0:08:55.918
これは人が足りないという[br]問題なんですけれども

0:08:55.918,0:08:59.488
しかもですね そういう人は[br]発見するのが困難なだけじゃなくて

0:08:59.488,0:09:02.328
あんまり産業的なことを[br]やる気がないんですよ

0:09:02.328,0:09:05.018
皆さんがエジソンに[br]なれるような時代なのに

0:09:05.018,0:09:06.488
全然やる気がないということで

0:09:06.488,0:09:08.338
我々に必要なのは[br]オタクではなくて

0:09:08.338,0:09:10.574
やっぱり「世の中を変えるんだ」というですね

0:09:10.574,0:09:14.527
こういうハッカーとかギークみたいな[br]人達が必要なんですけれども

0:09:14.527,0:09:16.267
ちょっと足りていない と

0:09:16.267,0:09:19.687
ということで 勝負になっていない訳です

0:09:20.613,0:09:24.043
まあ何というかですね [br]こういう時代がありましたよね

0:09:24.043,0:09:27.033
結構ヤバかった時があった訳ですね

0:09:27.353,0:09:31.353
限りなく何もない状態に[br]戻ってしまっている

0:09:31.877,0:09:34.487
じゃあ 日本に希望はないのか？というと

0:09:34.487,0:09:36.637
産業革命を振り返ってみるとですね

0:09:36.637,0:09:39.161
これ実は 大きく３つくらい[br]フェーズがある訳です

0:09:39.161,0:09:43.431
1570年代後半からの [br]こういう新しい技術が生まれた時代があって

0:09:43.431,0:09:45.761
それがまあ 応用が出てきて

0:09:45.761,0:09:48.861
そして更にですね エコシステムというべき

0:09:48.885,0:09:52.225
非常に複雑に絡み合ったものが[br]できていったと

0:09:52.225,0:09:54.205
日本はどうしていたかというと

0:09:54.205,0:09:58.115
フェーズ１ ちょんまげを結っていてですね

0:09:58.115,0:10:00.975
９割以上の人は田んぼを耕していました

0:10:00.975,0:10:04.903
100年以上田んぼを耕していたので [br]あんまり参加していないんですよね

0:10:04.903,0:10:08.243
でも突然やって来てですね [br]こういう風にですね

0:10:08.243,0:10:10.633
ぶち切ったという過去があります

0:10:10.934,0:10:13.914
そして なんかよくわかんないくらい[br]すごい新幹線を作ってみたり

0:10:13.914,0:10:16.194
そしてスパコンとかも作ってみたりして

0:10:16.194,0:10:18.111
すごい国になっちゃった訳ですね

0:10:18.111,0:10:20.631
なので フェーズ１に乗り損ねたことは

0:10:20.631,0:10:21.991
明らかなんですけれども

0:10:21.991,0:10:23.711
まあ気にせずですね —

0:10:23.711,0:10:25.251
（笑）

0:10:25.613,0:10:29.333
フェーズ２と３が[br]やって来ることは確実ですから

0:10:29.333,0:10:31.903
これに向けて頑張ったら[br]どうでしょうかというのが

0:10:31.903,0:10:34.263
今 ここで皆さんに提案したいことです

0:10:34.263,0:10:35.433
（笑）

0:10:36.351,0:10:38.617
まだ見込みはありますし

0:10:38.617,0:10:41.485
過去もフェーズ１やったこと[br]ないんですよ この国は

0:10:41.485,0:10:43.745
だから気にしなくて良くてですね

0:10:43.745,0:10:44.385
（笑）

0:10:44.385,0:10:45.731
フェーズ２と３

0:10:45.731,0:10:47.311
もうビッグウェーブが来ます！

0:10:47.311,0:10:48.691
波に乗る準備をして

0:10:48.691,0:10:51.391
乗りましょう ということですね

0:10:52.061,0:10:55.091
しかもですね [br]非常に優れたコンセプトが

0:10:55.091,0:10:56.761
この国には一杯あってですね

0:10:56.761,0:10:59.772
Ghost in the Shell とかですね [br]ドラエもんとかですね

0:10:59.772,0:11:01.972
なんかヤバいアイデアが[br]山のようにあってですね

0:11:01.972,0:11:04.752
これまさにフェーズ２、フェーズ３[br]じゃないですか

0:11:04.752,0:11:05.448
ね？

0:11:05.448,0:11:05.885
（笑）

0:11:05.885,0:11:06.712
ネタはあるんです

0:11:06.712,0:11:08.522
アイデアはあります

0:11:08.522,0:11:10.582
また勝てます！ 私達は！

0:11:12.472,0:11:17.122
そして この間やっていた映画で [br]非常に感動的なセリフがありました

0:11:19.515,0:11:22.825
「この国はスクラップ＆ビルドで[br]のし上がってきた

0:11:22.825,0:11:24.935
今度も立ち上がれる」

0:11:24.977,0:11:27.957
『シン・ゴジラ』のセリフ[br]だったんですけれども

0:11:27.957,0:11:30.807
まさにですね 非常に面白い局面で

0:11:30.807,0:11:33.487
我々はもう ほとんど[br]スクラッチなんですけれども

0:11:33.487,0:11:35.977
もう１回やりましょうよ[br]ということで

0:11:35.977,0:11:38.667
気持ち良く戦えるんじゃないかな[br]というのが

0:11:38.667,0:11:41.117
スッキリとやりましょう[br]ということで

0:11:41.117,0:11:42.869
私の話は以上です

0:11:42.869,0:11:44.049
ありがとうございました

0:11:44.049,0:11:45.989
(拍手)