N I R A オピニオンペーパー
no.51/2020.July「AI人材」育成の真価は課題設定能力
シリコンバレーからAI革命の本質を踏まえて
日本ではAI人材の教育が注目されている。政府は「AI戦略2019」を発表し、一部の大企業もAI人材育成に力を入れ始めた。新型コロナウイルスによって世界経済が大不況に突入する2020年は、松下幸之助が「不況時こそ人材育成の好機」という言葉を残しているとおり、体力のある大企業にとって、人材育成に力を入れるタイミングだ。
しかし、AI人材育成の取り組みは、「AI人材」に対する正しい理解がなければ多大なリソースの無駄となる。日本が最も必要なAI人材は、世界のトップ企業のように優れた基盤のAIツールを開発する人ではなく、AIツールを使いこなす「リードユーザー」となるための経営層と現場の従業員だ。そのためには、文系の人も理系の人も「課題設定能力」を身につけなければならない。
「課題設定能力」とは、ペインポイント（課題） を、徹底的にユーザー目線で深掘りする能力である。では、「課題設定能力」をどう養うべきなのか。一つは、トップ大学が社
会人向けの本質的な教育を企業相手に行っているExecutive Educationにより、外からみた視座、徹底したペインポイント発掘、そしてAI活用や基本的なデータサイエンス経営を学ぶことである。さらに、産学連携による共同研究や人材循環を通じ、トップ研究者に産業界の問題意識を共有させることで、意味のある価値を共に作り出せる可能性が高まる。政府や企業は、課題設定能力に重点を置き、「AIを活用できる経営人材こそ日本に必要なAI人材」という視座で人材育成に取り組むべきだ。

櫛田健児
Kenji Kushida

スタンフォード大学アジア太平洋研究所
リサーチスカラー「AI人材」育成の真価は課題設定能力
シリコンバレーからAI革命の本質を踏まえて序論：注目される「AI人材」と育成計画という日本らしい取り組みである。
しかし、こうした「AI人材育成」の取り組みも、も

日本では最近AI人材が注目され、政策面ではかなりう一歩踏み込んで具体的に考えていかないと多大なリの本気度をうかがわせる戦略を政府は発表している。そ

ソースの無駄になりかねない。そもそも、 1 ）現在、の内容は世界を見渡してもかなり積極的なもので、紙面

AIはどのように価値を作っているのか、 2 ）世界のトッのトップに「AI人材25万人育成計画」という見出しで

プ企業はどのような方法でAI人材を育成しているのか、載った。それは、「統合イノベーション戦略」（2018年 6あるいは雇っているのか、 3 ）世界のトップ大学はどの

月15日閣議決定）に基づいて、内閣官房長官を議長とす

ような方法でAI人材を育成しているのか。これらを具る戦略推進会議が策定した「AI戦略2019」のことであ体的に問うことで初めて「AI人材育成」をめぐる議論

る（2019年 6 月11日公表）。

を深掘りできる。そうしないと、日本にとって最も有益

その中で、2025年に達成を目指している複数の目標にな政策や企業、大学の取り組みにたどり着かない可能性

は、 1 ）全ての高校卒業生が「理数、データサイエンス、が高い。根底にある問いは、どのようにしてAIを価値AI」について基礎的な知識を習得することや、 2 ）デーにつなげているのか、ということである。

タサイエンスとAIを理解して専門分野に応用できる人
材を年に25万人育成し、 3 ）データサイエンスとAIを駆使して世界で活躍できるレベルの人材を毎年2,000人
発掘・育成し、 4 ）そのうちの100人はトップクラスを目指すことが掲げられている。また、 5 ）社会人に対しAIの価値創造についての議論を進めるにあたって、まても数理、データサイエンス、AIなどを毎年約100万人

ず現在のAIについての共通理解が必要である。なぜな

1に教育するという計画が盛り込まれた 。

ら、そもそも「AI」の定義が曖昧だからである。歴史的

政府が積極的にバックアップして、日本が必要とするには、AIというラベルがつけられた分野が何度か盛り上人材を育成するという「AI戦略2019」は、アメリカの「個がり、過剰な期待が寄せられた。
「知能」という言葉が人の市場価値は市場に任せるべきで、スキルは個人が自ラベルに入っているので、いろいろな人や企業の想像が分で習得すべき」という、ハンズオフな基本スタンスと膨らみ、あたかも人間のような思考能力をイメージさせは大きく異なる。フィンランドやスウェーデン、デンマー

られるということもある。しかし、過去の「AIブーム」

クといった北欧でみられる、手厚い人材育成サポートででは、期待されたほどの結果が出ず、その後、いわゆるハイエンドな付加価値を狙った取り組みに近い考え方で「AI氷河期」に突入していった。これまでの歴史で得ら

2

no.51

2

そもそも現在の「AI」とは：「知能」というラベルの誤解と危険ある 。こうした政策は、うまくいけば日本の強みになり、れた重要な示唆は、それぞれのサイクルでの「AI」はコ

人材に投資しようという積極的な考え方の表れとして捉

ンピューターサイエンスの特定の分野を示すのではなえることができる。

く、それぞれ異なる分野を示してきたということである。

日本の大企業にも「AI人材」育成に力を入れている

今回の「AI」の飛躍は、機械学習、特に深層学習とところが見受けられる。例えば、ダイキンは、 2 年かけいう分野での劇的な伸びが原動力となっている。もはやて新入社員100人をAI人材に作り上げるというプログラブ ー ム で は な く、 実 際 に 世 界 ト ッ プ 企 業 のFAMGA

3

ムを実行中である 。そのほかにも、オリンパスやキヤ（Facebook, Amazon, Microsoft, Google, Apple）が機械

ノン、コニカミノルタといった会社を始め、数多くの日学習、深層学習を自らの中核ビジネスに取り入れ、その4本企業が「AI人材育成」の計画を立てている 。既存の人材を切り捨てて新しく雇うだけではなく、育成しよう

結果、莫大な収益を上げている。
この機械学習、特に深層学習というのは、基本的には

パターン認識と考えるべきである。音声、画像、データ

やすい。AIの予想的中率が上がれば、近くの倉庫に持っなどのパターンを導き出し、それを基に判断を促す。

てきた在庫を効率よく、早く客に届けられるからだ。予2012年に画像認識の正解率が人間を上回ったAlexnetが想が外れて買われなかったものは、余剰在庫として置い現在の深層学習の飛躍的な伸びの原点である。深層学習ておくだけなので機会損失が発生する。したがって予想

は、何十年もあまり期待されていなかったニッチな分野

的中率が上がると、この機会損失が減る。倉庫内の機械から、一気に現在の「AI」と呼ばれる分野の中核となっによるAI学習のレベルが上がれば上がるほどロボットた。しかし、人工知能という「知能」が入ったラベルをの動きは早くなり、素早い配達が可能となり、人件費もつけてしまうと、一般的にはAIがあたかも自分で考え浮いてコストが下がる。

たりするようなイメージが先行し、過剰な期待なども寄

売り上げが増加するのは、そもそも倉庫内のオペレー

せられてしまう。中には、AIを謳ったサービスなのに、ションと在庫の最適化により短時間で顧客に届けること

実は機械学習すら入っていなく、意図的にAIという単ができれば、普通の店ではなくアマゾンで売れる商品が語を入れることで顧客を増やそうという営業戦略も見受増えるからである。売れる在庫をあらかじめ客の近くに5けられる 。（最近のヨーロッパでの調査によるとAIス

置いておけば、客に届く速度が速くなり、アマゾンの売

タートアップの過半数には機械学習などのAIが入ってり上げが増加する。それだけではなく、巨大倉庫を結ぶ6いなかったという分析もある 。
）

物流網は人間が運転するトラックなので、完全な自動運
転を実装できれば大幅なコスト削減と物流網のフレキシAIによる新しい価値創造のメカニズム、具体例

ビリティー向上によるスピードアップ、それに伴う売り上げアップが見込める。

現在、AI（人工知能）が様々な業界をディスラプト（破り、企業買収も積極的に行っている8。膨大な資金リソー壊）し、既存企業を脅かす技術として注目されている。

スや世界有数の巨大データセンター群を持ち、そして世

近年、世界の時価総額でも、米国企業の保有キャッシュ界のほんの一握りの企業しか持っていない膨大なデータでもトップ10に名を連ねているFAMGAはすでにAIでを常に集めている。アマゾンは、世界トップのAI人材

7

膨大な価値を作り出している 。政策議論を展開するにを集め、顧客行動予想、ロボットの動きの学習能力、自あたり、まずはこれらのトップ企業が具体的にどのよう動運転、データセンター運用、ロジスティクス最適化、にAIで価値を作っているのかを具体的にイメージさせ音声認識など、様々な領域においてリーダーとなっているような例を紹介したい。

る。本社はシアトルにあるが、シリコンバレーの人材を

例えば、アマゾン（Amazon）の収益の根底には、 1 ）物流の最適化と 2 ）データセンターの運用（AWS）が活用するため、スタンフォード大学の目の前にもオフィスを複数構えている。

ある。後者のAWSは世界中に持っている巨大データセ

AIによる価値創造が新たなAI技術の最先端を生み、ンターの運用効率をAIで向上させることで、今やアマAIの価値創造がさらに進化する。アマゾンを見てもこゾンの収益の半分以上を叩き出す世界のITインフラビの力学は分かりやすい。しかし、これはAIでの価値創ジネスとなっている。物流の方は、客が買うであろうも

造 の ポ テ ン シ ャ ル の 氷 山 の 一 角 で あ る。 グ ー グ ルのをAIで予想して近くの巨大倉庫に持ってくる。そし（Google）は検索に連動した広告で利益の大半を出してて注文がくると、倉庫内で様々な形や大きさのものをロいるが、数年前から自らの「AIの企業」というモットー

ボットアームが棚から選び、箱詰めする。このロボットの下で、中枢である検索と広告の領域でも、スマートフォ

アームはAIで学習しており、棚に不規則に並べてある

ンのアンドロイドのOS、自動運転や音声認識を使った

様々な形のものを識別して取り出し、速度も練習を重ね

機械翻訳、家の中の制御装置などでAIを積極的に活用ることでどんどん早くなる。倉庫内で働く単純労働者のしている。

数は数年前に比べて激減している。

電気自動車と充電網、そしてソーラーパネルを同時にAIのレベルアップによってコストが下がるのはもち販 売・ 展 開 し て い るTeslaは、 自 動 車 でAIを 使 っ た

ろんのこと、売り上げも増加する。コストの方はわかり

Autopilotのパフォーマンスを劇的に上げ続けている。

「ＡＩ人材」育成の真価は課題設定能力……
「シリコンバレーからＡＩ革命の本質を踏まえて」

アマゾンは今やR&Dで世界トップの投資を行ってお3

最新モデルは高速道路でウインカーを付けると、車が周

また、世界のエネルギーが蒸気エネルギーから電気エりの状況を確認してから自動的に車線変更をするのはもネルギーに変わった際、工業プロセスの生産性が向上す

ちろんのこと、多くのドライバーがAutopilotを使うこるまで、実に70年もかかっている。その理由は技術ではとでデータが集まり、どんどん動きがスムーズになってなく、その技術を使いこなす活用法の発見に時間がかいく。車線のど真ん中を走るため、人間よりも安定感がかったためである。各工場でボイラーを取り払って機械あり、頻繁に車にダウンロードされるソフトウエアのの動力源を電力に切り替えてもさほど生産性は上がらな

アップデートでさらに磨きがかかっていく。ワイパーのかった。工場のレイアウトと、「昔あったボイラーに合動きも、画像認識による雨の降り方と、ドライバーがワわせた機械配置のロジック」から「生産ラインのロジッ

イパーを自動的に設定される速度から手動で適切な速度ク」に置き換えたヘンリー・フォードのコンベヤーベルに調整する行為を学習データとして、ダウンロードするトを使った生産方式と生産プロセスが揃って、初めて大度に精度が上がっている。Teslaはリアルデータを使っ

きなインパクトとなった。つまり、技術が変わっても、てAIで価値を出している。Autopilotでの走行距離の累

それを活用するノウハウが備わるまで生産性は向上しな

計は他社を圧倒しており、このデータをより一層集めるかったのである10。

ことで、AIで学習し、完全自動運転を実装させるという目標を立てている。

より最近の例だと、コンピューターの導入が生産性の統計に表れるまで10年以上かかっている11。10年以上も大企業がコンピューター関連の大きな設備投資を続けて新技術の歴史と生産性：補完関係にある別の技術と、活用法の開発と発見いたのに、生産性が向上しなかった力学は「生産性のパ
ラドックス」と呼ばれた。しかし、1990年代半ばから状況は一転し、アメリカの大企業と経済の生産性が大きく

ここで、より一般的な技術革命の進化と浸透の歴史的向上した。のちに、それがコンピューターとIT投資になパターンを紹介したい。文明の大転換を促した力学は、よるものだったということが判明した。導入から活用、その技術の進化や革新のみで進んだのではなく、補完関

そして生産性向上までのラーニングプロセスが必要だっ係がある別の技術と組み合わさったことで本質的な革新たのだ12。

を進めた9。

これらの力学を、現在のAIに当てはめよう。

例えば、蒸気エネルギーの革命は、海では蒸気船、陸では鉄道の動力化につながったことで世界の貿易、人の流れ、そして資金の流れを大きく変えた。この変化が国の富と軍事力のバランスを変え、世界の秩序を脅かし、

no.51

4

AIでの価値創造：補完関係となっている別の技術やビジネス

世界地図すら書き換えるようなヨーロッパ各国の帝国主

現在の先端のAI（機械学習、深層学習）は、複数の義を生んだ。やがて世界大戦へと導かれることになる。

補完関係がある技術、サービスやものに支えられている

しかし、鉄道の利用を可能としたのは蒸気エネルギーだ（図表 1 参照）。

けではなく、ベッセマーが開発した鋼鉄を作るプロセス

機械学習、深層学習は大量のプロセシングパワー（情の役割が大きかった。それまでの鉄では、夏の高温によ報処理能力）が必要である。多くの手法は豊富なデータ

る膨張と冬場の縮小に耐えられず、鉄道を高速で長距離も必要とする。そこで幾つかの具体的な要素が補完関係

走らせることができなかった。また、蒸気船による物流を作り上げている。

革命は、アメリカの五大湖を結ぶ運河と、南アメリカを

まずはグローバル規模のクラウドコンピューティング

回らずともアメリカの西海岸からヨーロッパを結ぶパナで大量のプロセシングパワーが使えるようになった。プマ運河の完成によって本領を発揮した。このように、蒸ロセシングパワーは、近年、希少リソースから豊富なリ

気エネルギーのポテンシャルを引き出したのは蒸気エネ

ソースとなっている13。半導体の進歩だけでも、18ヶ月

ルギーと関連技術だけではなく、補完関係があった別のごとに半導体に乗るトランジスターの数が倍増するとい

技術や公共工事の役割が大きかったのである。歴史上のう、「ムーアの法則」というスピードでの開発が半世紀

様々な技術はこのパターンをたどっている。

近く続き、1971年の最初のインテルのマイクロプロセッ図表 1 I（特に機械学習、深層学習）と補完関係が強い
A
他の技術や要素

IBM、オラクルまでが取り入れ、ビッグデータを扱えるようになった。それまでは大量のデータを保存し、解析をかけるのに非常に高いコストがかかっていた。一部の先端の技術者しか扱えない技術が広く普及すると、そのAI革命の本質、補完関係のある技術で成立
ビッグデータが扱
えるPythonなどのプログラミング
言語

技術が様々な方向に応用されることで大きく文明が動く

AI（特に今はDeep
Learning）

グローバル規模のクラウドで安いプ
ロセシングパワー

ことが多く、これはまさにその例である。
ちなみにHadoopが非常に高い価値を発揮しだした当
初、世界的にHadoopのプログラマーが必要になり、そういった人材が圧倒的にシリコンバレーに集中していスマホの到来と浸透でアプリ、センサー、クラウドへのアクセス？

膨大なデータを集めるための安いセンサー

た16。先端の技術が現れた時に、どこに人材が集中していたかという点で興味深い。先端技術に長けた人材がフォーカスポイントとしてシリコンバレーに集まり、そこでの経験でスキルを磨き、より魅力的な雇用先を見つけるという循環が、複数の技術の波で起こっている力学

サーから、2016年にはパフォーマンスが3,500倍、電力効率が 9 万倍、そしてコストパフォーマンスが 6 万倍向
14上している 。

である。
そして2008年からのスマートフォンの到来と目覚ましい浸透で、十何種類のセンサーを人類の大半が毎日持ち運ぶこととなり、これだけでも様々な情報が集まる。例

進化し、様々なセンサーの価格を劇的に安くしている。

えば、グーグルマップの渋滞情報は断トツに質が良いが、今ではスマートフォンには様々なセンサーが含まれておこれはほぼ全てのアンドロイドのスマホがどこにあり、り、 加 速 度 計、 ジ ャ イ ロ ス コ ー プ、 磁 気 セ ン サ ー、

どうやって動いているのかを計った上で渋滞情報を提供

GPS、プロキシミティーセンサー、光センサー、マイクしているからである。このグーグルマップをプラット（音センサー）、タッチスクリーンセンサー、指紋セン

フォームとして、その上に作られているUberやLyftは、

サー、歩数計、バーコード（QRコード）センサー、気効率よく顧客が集まる場所と時間帯に車を多く送り込む

圧計、心拍計、温度計などに加え、湿気センサーも含まことで稼働率を上げられる。この最適化をAIで行うが、れていることは珍しくない。様々なデータが安く採取で最適であればあるほど収益が上がるので、このAIの開きる。

発に相当な投資をしている。そして車の情報と人々の行同時に、スマートフォンの世界的な浸透は劇的に早く、途上国で電話回線がつながっていないところでもスマー動のデータが大量に集まることで、AIによるパターン
認識の質が上がるのだ。

トフォンが普及している状況となった。スマートフォン

つまり、AIと補完関係がある技術、そしてAIを活用

はアプリとクラウドにつながっていて、色々な企業が大することで収益増に直結するビジネスがAIのフロン量のデータを、様々な形で集めることができる。安価な

ティア（先端）を推し進めている。

センサーとスマートフォンの浸透で、AI解析に有効なビッグデータを集めるのが容易となっている。

これからどのような技術がAIにとって補完関係を発揮してAIの価値をさらに高めるのかはまだ定かではな

また、Pythonなどのプログラミング言語や、Hadoop

いが、これを探すために様々なスタートアップや大企業というオープンソースのソフトウエアが普及したおかげが価値の模索に力を込めている。新しい、まだ我々が予で、ビッグデータを扱う様々な解析の手法が広く普及し想していないものと合わさると、AIによる価値創造はた。
もともとHadoopは、
グーグルが内部で使っていたビッさらに飛躍的に伸びる可能性がある。

グデータを処理する社内ツールの根本的な考え方を、社
外向けに公開してからオープンソースのコミュニティー
が作り上げた経緯がある15。その後、Hadoopはマイクロソフト（Microsoft）からフェイスブック（Facebook）、

AIの価値創造の力学は上記のような考え方ができる。

「ＡＩ人材」育成の真価は課題設定能力……
「シリコンバレーからＡＩ革命の本質を踏まえて」

ナノテクは豊富なプロセシングパワーの恩恵も受けて5日本ではどのようにAIは価値になりうる
か：プロセスの仮説

日本がリードユーザーになるポテンシャル

では、日本ではAIがどのように導入され、価値になシャルが高い。例えば、デジタルデバイド（スマホやタりうるだろうか。過去の先進国の先端IT技術のパター

ブレットなどのITツールを使える人と使えない人の溝）ンから仮説を立てることができる。

は日本では非常に深く、超高齢社会で一層深刻になって先端だった技術が一般的に普及すると文明は大きく動いる。この状況は逆にAI活用の大きなポテンシャルであくというパターンを繰り返している。例えば、ガソリンる。音声認識はAIを通して急速に一般的に使えるレベル

エンジンの技術は100年ちょっと前には一部のエリートに達しているが、日本ではこれを情報入力の手段としてしか活用できなかったが、今では人類の大部分が車を持価値につなげるポテンシャルはいくらでもありそうだ。

ち、トラックを用いた物流の上に生活が成り立っている。

例えば、ほとんどの日本のタクシーについているカー

コンピューティングパワーの進化と浸透は、1960年代にナビは音声入力ができない上、ユーザーインターフェーは一部の先端研究所や軍から、劇的な速度で世界に普及

スが優しくはないので、運転手が苦労をするケースが多した。

く見受けられる。グーグルマップではすでに、動作は基

AIは人類最先端の技術であるが、数年前は不可能だっ

本的に音声入力で問題がない。では、グーグルが提供すた、AIツールが非常に安価で外向きに公開されるといる音声認識のツールをカーナビのソフトウエアのレイ

う動きはすでに始まっている。アマゾンが社内で使ってヤーに入れるべきではなかろうか。また、小規模な店舗

いる物流のオプティマイゼーションのツールや、グーグは、売ったものがPOS端末でデータ化されても、探してルが使っている様々なデータ解析のツールは、少しずついたものが買えなかった人のデータは集まらない。いち

一般公開されている。自分で機械学習のプログラムが書

いちタブレットに手で入力しなくていけないと店側の人けなくても、その恩恵を受けられる、というツールをも顧客も困ってしまうかもしれないが、「お探しのもの

2018年度末にアマゾンは複数一般公開しており、グーグはありませんでしたか？」と、年配の店主が年配の顧客

ルはすでにAutoMLという画像認識のツールを公開してに尋ねるだけで、答えが音声認識でデータとして落としいる。白物家電ならぬ「シロモノAI」の時代はすぐそ込まれ、翌週の発注に反映させられたら、小規模な店舗

こまで来ていると言えよう。

の売り上げも顧客のニーズも両方改善する。

こうなれば、わざわざトップ企業が作ったAIを超え

どちらの例も日本企業が音声認識のソフトを独自に作

るものを作る努力が必要なのではなく、彼らが提供するるべきだということではない。音声認識の仕組みは、集ものを上手に使いこなす「リードユーザー」になること

まるデータが圧倒的に多く、情報の処理能力も資金力もが大事である。

機械学習のトップ人材も豊富なFAMGAのものを使い、リードユーザーは、他社が提供するツールをいち早く導入して、自らの価値を作り出すことができるだけではな
17

no.51

6

日本は様々なAIツールのリードユーザーになるポテン

価値のある活動に当てはめるべきではなかろうか。
音声認識以外に、簡単な画像認識にもポテンシャルがく、そのツールなどの新しい用途を示す役割を果たす 。

ある。例えば、郵便配達員が普段の移動中に道路の状態

歴史的にはコンピューターが大きな計算機だった1960年に問題を見つけた場合、それをボタン一つで通知すると代に、保険業界は大きな計算を行うためにコンピューター

自動的に自治体が検査にやってきて、必要ならすぐに修を導入したが、実は様々な顧客のリスク計算を保険の値

理をするというシステムがあれば、自治体の検査費が減段に反映できることを発見した。保険業界は、コンピューり、もともとかかっていた費用の一部を日本郵便に支払

ターそのものの付加価値のポテンシャルを大きく変えた

うこともできるかもしれない。（千葉市ではすでに市民のである。航空会社も、初めは予約システムの管理をす

からのスマホ写真で道路補修を頼めるようになっているためにコンピューターを導入したが、飛行機の運航のる18。）同時に、郵便配達員の手間を過剰に増やしてはデータをもとに各フライト路線の需給バランスにより変動いけないので、 1 秒程度で操作できるユーザーインター

する運賃や、需給バランスにより定められたフライト路線

フェース（UI）が必要である。このUIとその裏にあるそのものを導入することができたのである。

仕組みが価値であり、これは第三者に別の用途で使ってもらえるようなプラットフォームにもなりうる。

ではなく、自動運転にすると巨大なタイヤの寿命がかな

さらに一歩踏み込んで、住宅のポストに郵便物を入れり延びるので、顧客のオペレーションコストが下がる。

る際に、お年寄りにとって危険がありそうな自宅前の水

この場合、顧客のペインポイントは非常に高価なタイヤ路の蓋のズレや破損などを見つけた場合、郵便配達員のの交換にかかる費用と時間（機会損失）で、自動運転は時間を 1 秒ほどしか使わず、ボタン一つでそれを事前登

このペインポイントに加え、他の鉱山ダンプトラックが録した人に送れるような仕組みができたら、お年寄りの直面する幾つかのペインポイントを解消している。

転倒による事故とその後の生活水準の劣化の防止が見込

すなわち、顧客にとってのペインポイント、あるいはめる。この場合のサービスは安全を保証するものではな

社会課題のペインポイントを探し出し、これを解決する

く、あくまで何重も必要なリスク軽減策の一つであると仕組みを考える。この解決法にAIが力を発揮すれば、いう位置付けになるべきだろう。この道路破損や自宅前非常に効果的かもしれないので、その問題設定にAIのの危険探知の仕組みをAIにかけ、パターン認識によっツールを扱える部隊を当ててみる、という発想になる。

てどういう状況で、どういうところが、どういうタイミ

例えばグーグルは、広告を誰に打つのか、そして価格はングで問題を起こすのかを把握することができれば、道いくらにするのか、というペインポイントを、検索と連路の危険な状態を未然に防ぎ、効率良く、自宅から外に動した広告、そしてオークションプライスの価格設定と出る時に発生しうる問題を学習し、バリアフリーに近いいうソリューションで解決し、全自動のソフトウエアで環境を提供できるかもしれない。

行うことで業界を大きくディスラプトし、20年で世界トップ 5 の価値の企業となった。
日本の例を挙げると、家族に不幸があり、相続などの手続きが発生すると、ライフラインサービスの名義変更

上記のロジックをたどると、日本に必要な「AI人材」

行、行政とのやりとりなど、多くの人の場合、軽く100は、技術としてのAIを開発したり、狭い意味で特定の時間以上かかる。この100時間は、特に子育て世代に降っ

領域に応用したりできる人材だけではなく、「課題設定てくると、非常に大事な100時間である。これを日本経能力」が長けた人材も含めている。政府が目標に含めて済全体で考えると、相当な時間と労力がかかっており、いる「AIを応用できる人材」は、実は、本質的にはAI

ある程度数値化できる非常に深いペインポイントであの技術者ではないのである。したがって、この人材にる。したがって、これらの手続きを圧倒的に簡素化する

AI技術の育成プログラムのみを受けさせるのは間違い

ITを駆使した仕組みは深いペインポイントの解消を見である。

込めるので、価値は高い。そしてAIを使ってどのようや保険、証券、不動産の状況の把握と様々な手続きの実

現在のAIは「知能」と言っても、勝手に問題設定をな状況の人はどんな他のものを持っているのかを予測ししてくれるわけでもなければ、他のどのようなものとのたり、相関関係が高い他の状況の予想と手続きのレコメ

補完関係が強いのか、ということなどは判断してくれな

ンデーションをしたりすることも可能なはずである。こい。どういう風に、どういうデータを集め、どのようにの仕組みを作り上げ、価値を提供する人材は、AIをどして価値につなげるのかはあくまで人間の仕事である。

のように価値につなげ、どのようなシステムを開発し、シリコンバレーで主流となっている考え方で言うと、ユーザーにとって時間と手間の節約につなげるのかを考

課題は「ペインポイント」である。ペイン、つまり痛み

え、実行する部署の人であり、複数のデータサイエンスがあるところは課題であり、ペインポイントは多くの場の技術者の力を借りて、問題意識を設定してプロジェク

合、測ることができる。価値というものは、ペインポイ

トを進める人である。こういう人も「AI人材」と考えントの解消からくる。

るべきであろう。

「お客様のペインポイントは何であろうか？」。「お客ペインポイントの考え方をたどると、「AIで価値を生様のお客様のペインポイントは何であろうか？」。例えむ人材」は「AIを扱える技術者」とは異なることが明ば、コマツの鉱山用の巨大ダンプトラックは10年ちょっ確である。パターン認識が中心の現在のAI（機械学習、と前から自動運転を行っているが、これは人件費の節約

深層学習）をどのような問題に当てるかを見極める人材「ＡＩ人材」育成の真価は課題設定能力……
「シリコンバレーからＡＩ革命の本質を踏まえて」

真のAI人材は「課題設定能力」が高い人、
ペインポイントの考え方

7

である。

ているFAMGAは、基本的に所有しているデータの量、

この「課題設定能力」に必要なスキルには Critical

採取できるデータのポテンシャル、情報を処理するため

Analytical Thinking（言ってみれば建設的分析思考）のコンピューティングリソース、そして使える資金が世や、「質問力」がある。これは何でこうなっているのか？

界の他の企業に比べて段違いに多い。したがって、トッ

そもそもどういう力学でこうなり、どのような力学で進プクラスのAI技術者を雇うための報酬は払えるし、会社

んでいるのか？これは社内プロセス優先で、顧客の立ちごと買収して技術者を手に入れるAcquihire（=acquire

位置から見て、「これはどうなのか？」という質問がで+ hireの造語）も簡単に行える。そしてトップの技術者

きる人材と、その視点を活用して価値創造に焦点を当ては報酬だけで雇用を決めるとは限らないので、豊富なられる組織体制が重要である。また、「数字を見ないとデータとコンピューティングリソース、そして優秀な判断しない」という極端で安易な「データ思考」の人もチームで、理論の面でフロンティアを開拓できるといういるが、そもそもその数字は最も測りたいことをきちんのも「売り」である。さらに、理論の最前線を一段と推と表しているデータなのだろうか？もっと、本質的に測し進めることで製品やサービスに最新のAIを取り込み、

りたいものを測れる仕組みはないだろうか？Critical

それが社会実装できるという自らのインパクトも優秀な

Analytical Thinkingはこのような発想も含む。

人材を引き寄せる要因となる。

例えば、航空機でどれほどのストレスを感じるかは、

AIのフロンティアで活躍する人には博士号を持って技術的にはFitbitのような腕時計型センサーやシャツにいる人が多く、トップ大学にいる人材も数多く引き抜く。

織り込んだセンサーを提供している日本のスタートアッ

同時に、引き抜かない博士や研究者は、大学では理論のプの製品などを使えば簡単に測ることができる。マイル

前進によって評価されるが、これはFAMGAと共同プロと引き換えにストレス情報を提供しても構わない顧客もジェクトで、彼らの資金リソースとデータを使いながら、充分いるはずで、それを集めれば、他社と比べてストレ彼らのために価値を作る一方で理論も進むという産学連

スが低いフライトを提供しているかが測れるし、どうす

携のパターンが、スタンフォードやカリフォルニア大学

れば軽減できるのかという実験もできる。これによって、バークレー（UC Berkeley）といったシリコンバレーの価格競争に持ち込まれるという航空業の力学からある程大学では成り立っている。（元々は第二次戦時中にマサ度脱出できるかもしれない。この例でも「技術者としてチューセッツ工科大学（MIT）で開発された産学連携のAI人材」ではなく、「AIを価値につなげられるAI人材」のモデルである。）理論の前進が産業界に大きな価値をがより重要ではなかろうか。

生むので、大学に寄付金や研究助成金、社員との共同プ

著者がシリコンバレーで日本の大企業数社相手に行っロジェクトなどが大学に提供され、それによってトップている研修などでも、Critical Analytical Thinkingや質教授も博士課程の学生達も潤沢なリソースで理論の次の問力を若手から中堅の社員に提供しており、社内であまフロンティアを推し進めていく。

り練習してこなかったがゆえに、磨かないとすぐには身につかないということが分かってきた。

例えば、スタンフォード大学のAI研究所の所長である Fei Fei Li教授は、 2 年間大学を離れてグーグルに入AI人材の育成は、大学や大学院生だけではなく、社り、またスタンフォード大学に戻ってきた。これによっ

会人の経営層やマネージメント層の育成が重要で、しかて彼女のラボは産業界の最新の問題意識を理解するととも技術としてのAIを学ぶだけではなく、課題設定能力

もに、グーグルにいた間にはおそらくグーグルにとっての育成が重要である。

も価値となる仕事をしてきたはずである。グーグルとス
タンフォードを結ぶ人脈のパイプがその部分ではさらに

no.51

8

トップのAI人材を作り出す産学連携の仕組み
次に、トップレベルのAI人材が、シリコンバレーではどのように育成されているのかを紹介したい。

太くなり、次の理論発展と、それを価値に変えるビジネ
スも産業界で進む。
このようなトップレベルの人材循環は、残念ながら日
本企業と日本の大学ではまだできていないし、理解して

世 界 ト ッ プ10に 入 る 時 価 総 額、 米 国 企 業 ト ッ プ のいる人は限られている。もちろん、日本の大学に非常にキャッシュ保有、そして世界トップ15のR&D投資を行っ

優秀な人材はいる。しかし、これらの人材は産業界のリソースを豊富に使え、何億ドルもするインフラを活用し、すぐに自らのインパクトが明白になってやりがいが出る

FAMGAが持っているような巨大なデータを使って実験仕事につくこともできる。しかもスタートアップの場合、をする環境が備わっていない。したがって、日本のトッストックオプションをもらい、大型M&AやIPOとなれ

プレベルのAI人材育成は、世界のトップにはなかなかば一気に億単位の収入も見込めることがある。スタート

届かない環境にあるので、有望な学生や研究者を海外にアップは成功しない確率の方が高いが、それでもチャレ送るという計画が実を結ぶ可能性が高いといえよう。そンジする魅力がある。大学院生はさらに専門性が高く、の人たちが将来日本に戻る、あるいは海外からでも日本選択肢も報酬も高い。また、コンピューターサイエンス

19

企業、日本社会に貢献することを期待するべきだろう 。

以外の、例えばビジネススクールの大学院生は、CSの人と組んで起業するというケースも少なくない。
また、「メジャー」（専攻）でなくても「マイナー」（副大学での「AI人材」育成の最前線、シリコ
ンバレーとアメリカトップ大学

専攻）という制度もあり、必要な単位を取れば、副専攻

シリコンバレーとアメリカのトップ大学の学部や修士

なくても、副専攻で、CSの深層学習の授業を受けたとレベルではハイレベルな「AI人材」を作り出しているが、いう学生は、専攻が例えば歴史やフランス文学であってそこではどのような教育が行われているのか。その具体も就職には全く困らない状況になっている。

的なカリキュラムの内容よりも、現段階では構造に関する知識の方が日本の政策議論に必要である。

の分野も卒業証明書に記載される。現在、専攻がCSでスタンフォード大学と同じシリコンバレーの経済圏にあ る カ リ フ ォ ル ニ ア 大 学 バ ー ク レ ー はData Science
Collegeという学部を新設した。AIを含むコンピューター

意識を、理論の進化で解き、膨大な価値を作り出すといサイエンスの分野でUCバークレーはスタンフォード、

う力学を経験している場合、学生の教育も理論だけではマサチューセッツ工科大学（MIT）と並ぶトップ校で、なく、実際の産業界の問題意識にも絡めることができる。

大学の規模がスタンフォードの 3 倍以上あり、シリコン

同時に、大学レベルでも様々な仕組みが手伝っている。

バレーに多くの人材を輩出している。コンピューターサ

著者が所属するスタンフォード大学では、他のアメリイエンスだけでは抱えきれない人数の学生が専攻するだ

カの大学同様、入学してから専攻を決めるシステムにけではなく、他の専攻を得る学生がデータサイエンスのなっている。特定の学部に応募するのではなく、入学し授業も受けることで就職時に身についているスキルを向てから専攻を決める。定員という概念がなく、学生たち

上させ、価値を上げようというのだ。

の選択によってそれぞれの学部で教えられる授業も決ま

MITの取り組みは特に興味深い。MITは10億ドルのれば、ゆっくりと教授の数も変わってくる。人気が低い

寄付を受け、AI Collegeを設立する。このAI Collegeの学部はどんどん小さくなり、人気が高い学部が大きくな

取り組みで非常に興味深いのは、コンピューターサイエ

り、それに伴うリソース配分も変化するのである。

ンスの分野ではMITはすでにトップなので、何教える

そんな中、近年、コンピューターサイエンス（CS）のかと思ったら、このCollegeには哲学、文化人類学、を専攻する学生が劇的に増えている。2008年度の学部生

歴史学、社会科学などの学者を集め、学生たちにコンの総数は約6,800人で、このうちCS専攻の学生数が141人

ピューターサイエンス以外を教えるのだ。彼らが考えるだったのに対し、2012年度にはCS専攻の学生が倍以上

トップAI人材はAI以外の分野での教育も重視しているの360人に増えた。そして2018年度の学部生7,083人に対

のだ。

20

し てCS専 攻 の 学 生 は な ん と739人 に 上 っ た 。 ス タ ン

アメリカのトップ大学が社会人相手に教える授業も日フォード大学の卒業生は現在のAIのフロンティアにあ本にとって参考になるはずである。大学のビジネスス

るディープラーニング、マシンラーニングなどが扱える

クールや産学連携を進める機関は、企業相手に教育コンと初任給が数千万円で、グーグルやアマゾン、フェイス

テンツプログラムも展開しているExecutive Education

ブック、アップル（Apple）といった（シリコンバレーという分野で、日本のビジネススクールでも最近は増えから見ると）「安定大企業」に就職できる。これらの企てきた。普通の企業研修よりも突っ込んだ内容で、カス業が面白くないと感じればスタートアップに就職して、タムのプログラムも展開していて、企業の様々なレベル「ＡＩ人材」育成の真価は課題設定能力……
「シリコンバレーからＡＩ革命の本質を踏まえて」

まず、教授が上記の産学連携で認識した産業界の問題

9向 け に コ ン テ ン ツ を 提 供 し て い る。 教 員 は 教 授 で、ない可能性が高い。このAIツールは、「AIで技術的に何Executive Educationからの収入で教授を雇うという仕ができるか」ではなく、「誰がどうやって価値につなげ組みである。

るか」によって浸透と発展のパターンが変わってくるわ

例 え ば、UCバ ー ク レ ー の ビ ジ ネ ス ス ク ー ル で はかりやすい例である。

Digital Transformationのプログラムがあり、トップ経

この例の場合、日本に必要なAI人材は、ツールを開

営層のブートキャンプ、
Chief Technology Officer（CTO）

発する人だけではなく、どうすればこのツールが使えるのブートキャンプ、そしてデータサイエンティストになようになるのかという分析と政治力学を作り出し、行政るためのオンラインコース（これも文系、理系のそれぞを動かせる人である。

れのバックグラウンド用）がある。しかし、特筆すべきなのはデータサイエンティストをマネージするための経
営層、中間管理職向けのプログラムである。データサイ

まとめ

エンティストがいても、そしてそういう人材を作っても、日本の政府や企業が最近、本腰を入れて提唱し、動き活用できないと価値にならなく、活用するのは経営者、始めている「AI人材育成」は評価すべき動きであるが、管理職層なので、組織のこのレイヤー向けのコンテンツ

AIが価値を作り出す力学や、シリコンバレーのトップにも力を入れているのである。本稿のテーマである、AI企業、アメリカのトップ大学がどのようにAI人材育成

人材は技術者のみとして捉えるべきではない、という主を行っているのかを知った上で議論することが望ましい。

張を裏付けている。

AIをめぐっては現在、圧倒的にリソースを持っているトップ企業のFAMGAがすでにAIで価値を作っていAI人材の議論の根底：「価値」を作ること、
IT革命の本質

no.51

10

るので、AIに積極的にリソースを投資して、より高い価値を作り出すことで膨大な収益とコストダウンにつなげ、その力学に乗って優秀な人材とスタートアップ買収、以上でみたように、ITで価値を作るには、まずは課題、

R&Dと開発、実装、実験を行っている。現在のAIは基

ペインポイントを理解しなくてはいけない。その解決法

本的にはパターン認識であり、個別最適化をスケールでを見つけ、それがどうすればスケールするのかを考えなきる形を作り上げている。どんな新しい技術も、補完関

くてはいけない。

係がある別の技術と制度などで活かされる。AIは現在

どんな技術も、その技術で何ができるか、ということ補完関係にある要素が幾つかあり、これから新しい物もだけではその技術の浸透も、価値の高い活用も進まない。

発見されていくだろう。この新しい要素の開発や発見に「誰がその技術で何をするか」にもよるのだ。例えば、

膨大なリソースが現在注ぎ込まれており、法制度や、そ複数投与した薬の副作用の複雑な絡み合いを分析する

れを動かす政治力学、そしてその技術をどのようなペイ

AIのツールが開発されたというニュースを見たとしよンポイントに当てはめるかによって、膨大な価値が生まう。この技術がどういうふうに導入されるかは、各国のれ得る。ただ、これからの価値を発見、作り出すのは技

規制の枠組みと、ルールを作る政治力学にかかっている。

術者としてのAI人材だけではなく、問題意識をどう設

このツールが実用化のレベルになったら、アメリカでは定するのかということに長けている「課題設定能力」や

保 険 と 医 療 機 関 を 垂 直 統 合 で 運 営 し て い るKaiser

Critical Analytical Thinkingができるハイレベルな人材

Permanenteという大企業が真っ先に導入し、処方箋とにかかっている。

通院、入院する人を減らすことでコストを下げて収益をトップ企業では産学連携の様々な循環で、問題意識とあげる。しかし、同じツールを日本に導入しようと思う

理論の前進を補完しあって進めていく。膨大な価値を生と、処方箋を減らしたくない業界団体や、薬を処方する

む理論の前進が大学のサポートとなり、人材循環の原動

ことがビジネスモデル上の稼ぎ手となる小規模な医療機力になり、トップ人材は最も価値を作り出した企業に行関や、診療所を束ねる業界団体から反対の声が浮かびそき、フロンティアの理論の課題を膨大なリソースで進めうである。したがって、日本ではまず、政治を動かしてていく。

規制の枠組みを整えてからではないとこのツールは使え

アメリカの大学ではそもそも市場価値が高い専攻を選ぶことができ、副専攻という制度も手伝って、市場が求めるスキルを育成するフレキシビリティーが組み込まれている。また、トップ大学ではAI人材に対し、コンピュー
ターサイエンス以外の知識や考える力を育成することに力とリソースをつぎ込んでいる。同時に、社会人向けの本格的な育成プログラムであるExecutive EducationもRoundtable on the International Economy, University of California at Berkeley,2000）.
11 Ibid.
12 Dale W. Jorgenson, Mun S. Ho, and Kevin J. Stiroh, “A Retrospective Look at
the U.S. Productivity Growth Resurgence,” Journal of Economic Perspectives
22, no. 1（2008）.
13 Kenji E. Kushida, Jonathan Murray, and John Zysman, “Cloud Computing: From
Scarcity to Abundance,” Journal of Industry, Competition and Trade 15, no. 1（2015）.
14 も し自動車が同じパラメーターでパフォーマンスが向上していたら、最高時速が時速
4,820キロ、燃費が 1 ガロンで300万キロ、そして価格が 4 セントになっていた、とインテルのエンジニアが計算した。Thomas L Friedman, Thank You for Being Late: An

各大学は様々な学問で取り組んでおり、しかもデータサ
イエンティストをマネージするコースも展開しているので、ここでも「AI人材」がAI以外の領域で強い人材だと考えられていることがうかがえる。
日本政府も企業も、こうしたAIの価値創造と課題設
定能力を含んだ「AI人材」を念頭に入れながら、人材育成という社会課題的には非常に価値ある道を突き進ん

Optimist’s Guide to Thriving in the Age of Accelerations（Version 2.0, with a
New Afterword）（Picador/Farrar Straus and Giroux, 2017）.
15 https://medium.com/@markobonaci/the-history-of-hadoop-68984a11704
16 Prasanna Tambe, “Big Data Investment, Skills, and Firm Value,” Management
Science 60, no. 6（2014）.
17 Stephen Cohen, J. Bradford DeLong, and John Zysman, Tools for Thought:
What Is New and Important About the “E-Conomy”（Berkeley, CA: Berkeley
Roundtable on the International Economy, University of California at Berkeley,2000）.
18 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO48996370W9A820C1L71000/?n_
cid=SPTMG002
19 世界有数のAI技術者でアントプレナー、大学教授も務めたグーグルとアップルの元重役で、HPの社外取締役も務める松岡陽子博士が最近パナソニックの役員になり、子会社の社長になったのはこの一例である。https://globe.asahi.com/article/12841264

で欲しい。

20 Stanford University Registrar’s Office

櫛田健児（くしだ けんじ）

参考文献

スタンフォード大学アジア太平洋研究所リサーチスカラー。Ph. D.（政治学）（カリフォルニア大学）。Stanford Silicon Valley – New Japan Projectプ
ロジェクトリーダー。専門は政治経済学。

1Thought: What is New and Important about the “E-conomy”. Berkeley, CA:
Berkeley Roundtable on the International Economy, University of California at
Berkeley.
2

Estevez-Abe, Margarita, Torben Iversen and David Soskice（2001）“Social
Protection and the Formation of Skills: A Reinterpretation of the Welfare State.”1

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/pdf/aisenryaku2019.pdf

2

北欧モデルについては下記を参照していただきたい。
Darius Ornston, When Small States Make Big Leaps: Institutional Innovation and

Varieties of Capitalism: The Institutional Foundations of Comparative
Advantage 145 : 145-83.
3

Thriving in the Age of Accelerations（Version 2.0, with a New Afterword）.

High-Tech Competition in Western Europe（Cornell University Press, 2012）.
Margarita Estevez-Abe, Torben Iversen, and David Soskice, “Social Protection
and the Formation of Skills: A Reinterpretation of the Welfare State,” Varieties

Picador/Farrar Straus and Giroux.
43

https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00454/00012/

4

https://www.nikkei.com/article/DGKKZO47324850S9A710C1EA5000/

5

IBMワトソンは、デビュー当初、深層学習を使っていなかったにもかかわらず、「AI」と宣伝したため、多くの企業が導入したが、結局思ったほどの価値を見出せず、AI自体に対しPerspectives 22, no. 1 : 3 -24.
5https://www.forbes.com/sites/parmyolson/2019/03/04/nearly-half-of-all-ai-

7

Appendixの参考図表 1 、参考図表 2 を参照。

8

Appendixの参考図表 3 、参考図表 4 を参照。

9

Carlota Perez, “Technological Revolutions and Techno-Economic Paradigms,”

startups-are-cashing-in-on-hype/#356a4988d022

Cambridge journal of economics 34, no. 1（2010）.
10 Stephen Cohen, J. Bradford DeLong, and John Zysman, Tools for Thought:
What Is New and Important About the “E-Conomy”（Berkeley, CA: Berkeley

K ushida, Kenji E., Jonathan Murray and John Zysman （2015） “Cloud
Computing: From Scarcity to Abundance.” Journal of Industry, Competition andTrade 15, no. 1 : 5-19.

6O rnston, Darius（2012）When Small States Make Big Leaps: Institutional
Innovation and High-Tech Competition in Western Europe. Cornell Universityて不信感を持つという副作用も出ている。
6

Jorgenson, Dale W., Mun S. Ho and Kevin J. Stiroh（2008）“A Retrospective
Look at the U.S. Productivity Growth Resurgence.” The Journal of Economicof capitalism: The institutional foundations of comparative advantage 145（2001）.

Friedman, Thomas L（2017）Thank You for Being Late: An Optimist’s Guide to

Press.
7

P erez, Carlota（2010）“Technological Revolutions and Techno-Economic

8

T ambe, Prasanna （2014） “Big Data Investment, Skills, and Firm Value.”

Paradigms.” Cambridge journal of economics 34, no. 1 : 185-202.
Management Science 60, no. 6 : 1452-69.

「ＡＩ人材」育成の真価は課題設定能力……
「シリコンバレーからＡＩ革命の本質を踏まえて」

注

C ohen, Stephen, J. Bradford DeLong and John Zysman（2000）Tools for11

参考図表 1S
 &P500企業の現金保有額トップ15（2017年、金融を除く）

順位

会社名

現金保有額（10億ドル）

1

Apple

285.1

2

Microsoft

142.8

参考図表 3

研究開発費の大きい企業（2018年、10億ドル）

Amazon22.6

Alphabet

16.2

Volkswagen

15.8

Samsung

15.3

Intel Co

13.1

Microsoft

12.3

3

Alphabet

101.9

4

General Electric

82.0

Roche

5

Cisco Systems

71.6

Johnson & Johnson

10.6

6

Oracle

71.6

Merck

10.2

7

Amgen

41.7

8

Facebook

41.7

9

Qualcomm

39.9

10

Gilead Sciences

36.7

11

Amazon.com

31.0

12

Coca-cola

27.4

13

Procter & Gamble

18.8

14

Pepsico

18.3

15

Intel

18.2

（注）シリコンバレーが本社の企業を青塗りしている。
（出所）CB Insights, Bloomberg; cash numbers taken from companies’ latest
quarterly and annual filings

Apple

11.6
10.8

10.0

Toyota8.5

Novartis

8.0

Ford

7.8

Facebook

7.7

Pﬁzer
0

参考図表 4510

 価総額が世界トップ10の企業（2019年 8
時
月時点）

順位

会社名

時価総額（10億ドル）

1

Apple

961.3

2

Microsoft

946.5

3

Amazon.com

916.1

4

Alphabet

863.2

5

Berkshire Hathaway

516.4

6

Facebook

512

7

Alibaba

480.8

8Tencent Holdings

472.1

9

JPMorgan Chase

358.5

10

Johnson & Johnson

366.2

20

25

 メリカのIT大手は他の企業より多くのAIス
ア
タートアップの企業買収を行っている。
20

Apple
14

Alphabet
10

Microsoft
8Intel Co

参考図表 2

15

Facebook

8
7

Amazon
6

他２社
他５社

4

他15社

3

他30社

2

他431社

1
0

5

10

15

20

25
（社）

（出所）https://www.cbinsights.com/research/top-acquirers-ai-startups-matimeline/（出所）h ttps://www.statista.com/statistics/263264/top-companies-in-theworld-by-market-value/

P D F はこちらから

no.51

12

N I R A オピニオンペーパーは、ホームページでもご覧いただけます

https://www.nira.or.jp/president/opinion/index.html
N I R Aオピニオンペーパー［ n o. 51］
2020年 7 月 3 日発行
発行所：公益財団法人 NIRA総合研究開発機構
発行人：牛尾治朗※本誌に関するご感想・ご意見をお寄せください。
E-mail：info@nira.or.jp

公益財団法人 N I RA 総合研究開発機構〒150-6034 東京都渋谷区恵比寿 4 -20- 3
恵比寿ガーデンプレイスタワー34階
TEL：03-5448-1710 FAX：03-5448-1744

https://www.nira.or.jp/index.html