序章

日本の製造業が DX で目指すべきコト2015 年頃より、日本では官民を挙げ、第 4 次産業革命が推進されてきた。
この背景には、ドイツ・米国をはじめとした欧米諸国や、さらには中国、アジアなどでも産業構造の転換を目指した取り組みが進んできたことに対する危機感があったと思われる。
第 4 次産業革命は IoT や AI、ロボット、インターネットや大量のデジタルデータ（ビッグデータ）の活用がもたらす技術革命であり、社会革命でもある。また、スマートフォンなどのモバイル機器や QR コード、キャシュレスなどがもたらす生活の革命でもある。
過去の 3 つの産業革命が、アーノルド・トインビー（英国の経済学者であり、「産業革命」を学術用語として広めた歴史家）などの歴史家によって、後世に名づけられたものであるのに対して、第 4 次産業革命は、2011 年のドイツのハノーバーメッセにおけるインダストリー 4.0 の発表をはじめ、各国で国の政策に取り上げられ、世界的な広がりを見せている。しかし、第 4 次産業革命は、発表時点ではまだコンセプトレベルあり、命名時にその変革後の具体的なイメージがあったわけではない。

1 産業革命とは産業革命とは、新たなテクノロジーの登場がもたらす経済・社会構造の変革であり、生活スタイルの革命でもある。
第 1 次産業革命は、18 世紀後半に英国を中心に起こり、蒸気機関などの新技術の発明により生産性の劇的な向上をもたらした。その影響は、欧州を通じて 19 世紀には米国に伝わり、製造部品の規格化・標準化、生産設備の専用化などに代表される米国式製造方式を生み出し、大量生産を可能とする第2 次産業革命へとつながった。
日本においても、ペリー来航の際、蒸気船が日本中の人々に驚きをもたらしたことが知られている。その驚きが幕藩体制の崩壊、明治維新、明治政府の殖産興業への大きな原動力となった。

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日本の製造業が DX で目指すべきコト

英国における第 1 次産業革命はイノベーション、テクノロジーの革命であったが、社会と経済の変革がそれに次いで発生し、さらに市民層の台頭による生活文化の革命を引き起こした。蒸気機関による鉄道の敷設は輸送と移動手段に革命をもたらし、安価な衣服の提供はおしゃれな生活をもたらした。手作業から工場生産への移行資金として、農民層の資本蓄積と貿易による収益が充てられたことを考えれば、資本主義経済への転換をもたらした経済革命であったともいえる。
米国における第 2 次産業革命では、電力が発明され、化学、自動車、石油および鉄鋼の分野で技術革新が進んだ。大量生産という仕組み面の発展もあり、食料や飲料、衣類などの製造の機械化、輸送手段の革新、さらに娯楽の面では映画、ラジオおよび蓄音機が開発され、大衆のニーズに反応しただけでなく、雇用の面でも大きく貢献した。
そして、20 世紀後半にはコンピュータとそれを動作させるためのソフトウェアが登場し、コンピュータテクノロジーを最大限に生かし、コンピュータの指示通りに機械が動くようになる自動化が実現された。これが第 3 次産業革命である。
新しいテクノロジーが新しい産業を生み出し、それによって衰退する産業が出てくるのも、自然の摂理といえる。第 1 次産業革命における蒸気機関の発明は、労働とその環境の変化をもたらし、職を失うことを懸念した人々による機械打ち壊し運動（ラッダイト運動）が起こるなど人々に困窮をももたらした。
第 2 次産業革命に対しては、チャップリンの「モダン・タイムス」に象徴される人間の歯車化や人間疎外という批判もあり、テイラーの科学的管理法などが現場の労働者の管理強化、出来高払いによる格差の拡大を生んだ。それらを憂いて、アーノルド・トインビーをはじめとする後世の歴史家は、批判的に産業革命を論じた。
第 4 次産業革命も、バラ色のイメージだけを有しているわけではない。個人情報の漏洩、AI やロボットが仕事を奪うことへの不安、貧困層の増大と格差の広がりなど、新しい技術変化への不安も少なくない。大きな変化であればあるほど、大きな抵抗は避けられない。AI に対しても、自動運転車に11対しても、キャッシュレス決済に対しても、利用者はそのデータがどうつながり、どう活用されているのかに対し、不安や気味悪さを感じている。それは誤解であるとの説明や、安心・安全なので無条件に受け入れるべきという技術万能の考え方だけでは、テクノロジーは社会へ浸透しない。
産業革命は、新たなテクノロジーを社会に浸透させるためのプロセスのイノベーションでもある。

2 第 4 次産業革命とは
第 4 次産業革命の中心であるデジタル化のきっかけをつくったのは、コンピュータの登場がもたらした第 3 次産業革命である。しかし、第 3 次産業革命においては、データのデジタル化（0 と 1 からなる 2 値論理の採用）が、コンピュータの入出力データの高速処理のために用いられたが、そこにある大きな価値はまだ認識されていなかった。
第 4 次産業革命と第 3 次産業革命を分ける大きな技術的ポイントはネットワーク技術、とりわけインターネットの普及にあり、デジタル化されたデータに遠隔地からアクセスし、手元にあるデータと同じように高速処理を行うことが可能となったことにある。第 4 次産業革命では、デジタルデータは高速処理のための単なる道具ではなく、検索可能な膨大なデータ貯蔵庫に格納される価値の源泉となった。すなわち、必要なデータを高速処理することではなく、活用されるかどうかわからない膨大なデータを蓄積し、そのデータ群の中から必要なデータを抽出できることに大きな価値がある。どう検索されるか、どう活用されるかわからないデータが蓄積されているからこそ、さまざまなニーズに対応できるのである。
人々が検索エンジンを利用してターゲットの情報を検索するのと同時に、検索エンジンはどのような言葉が用いられているのか、人々が何を知りたがっているのか、という情報を同時に収集している。それらの膨大なデータは、つながることでさらなる大きな価値を生んでいる。

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日本の製造業が DX で目指すべきコト

第 4 次産業革命はこうしたデジタルデータとデジタル技術の活用により、世の中のさまざまな仕組みを変革すること、つまり DX がもたらす産業革命となったのである。
データがさまざまな機械間や部門間、企業間でつながることで、ムダな業務プロセスをなくすこともできる。
たとえば、次のようなことが実現できるようになる。
◯生産現場から必要な部品を注文すれば、部品は自動的に配送され、配送後に配送業者の納入確認データに基づき、注文主から自動的に支払いが行われる◯口座残高が不足すれば、融資のレコメンドが行われ補填がなされる
このような過程に、人手が入る必要はない。
第 4 次産業革命では、コンピュータの指示した手順通りにプロセスが実行される自動化（Automatic）だけではなく、AI などを活用した意思決定により、コンピュータが自ら実行する自律化（Autonomous）が目指されている。これはモノづくりの現場だけで起こるわけではない。販売の現場でも、データが決済に至るまで人手を介さず処理が行われる。過去のデータが分析・活用され、予知や自動化、自律化、遠隔処理などに用いられる。
このような動きは、データを持つプレイヤーが市場を支配することにもつながる。

3 巨大 IT 企業が勝者なのか
GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）と呼ばれる巨大シリコンバレー企業（IT 企業）のビジネスは、グローバル経済の中で、国の政策、規制の範囲を超え、影響力を強めてきた。一方、それに対する国家の対応も日増しに強まっている。あるときは税制、あるときは個人情報保護などさまざまな規制によりブレーキをかけている。
第 4 次産業革命をもたらすテクノロジーの中心は、情報技術とネットワー

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ク技術にある。それは、高速大容量の通信を可能とする通信技術により、遠隔地域と情報交換できることにとどまらない。GAFA のビジネスモデルは、多様なビジネスのデータとデータをつなぐことで価値を生み出すものである。
GAFA はつながったデジタルデータを用い、デジタル技術を活用して変革をもたらしており、DX を代表する企業であるといえる。膨大な保有デー
タは、検索エンジンや SNS（Social Networking Service：ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、マーケットプレイスなどのソフトウェア、サービスの無料提供により得られたものである。その膨大なデータを活用し、スポンサーの広告コンテンツやサイトへの誘導を行う検索連動型広告などにより利益を得るのが GAFA のビジネスモデルであり、従来はこの利益創出のプロセスに目が向けられていた。
金融資本主義においてはレバレッジ効果、つまりテコの原理のごとく、少ない資金で何倍もの利益をもたらす金融商品がヘッジファンドなどにより開発されてきたが、同じようにデータ 1 つひとつの価値が少なくても、あるいはほとんど無料で入手できるデータであっても、大量に蓄積され、それらがつながることで何倍もの価値を生む。こうしたデータのレバレッジ効果こ
そ、DX の本質かもしれない。
GAFA はデータを経営資源化することで、ビジネスの覇権を握ろうとしているようにも見える。Google は、検索履歴から検索した人の生活スタイルや趣味などを把握し、旅行時の飛行機や好みに合った宿、ミュージカルなどの趣味につながる情報などをレコメンドし、切符の手配などをも可能にするサービスを実現している。Amazon は、購入履歴をもとにした商品のレコメンドを行っている。
個 々 の 顧 客 に 合 わ せ た 情 報 や サ ー ビ ス が 提 供 さ れ る の は B2C（Business-to-Customer：企業と消費者との取引）に限ったことではなく、B2B（Business-to-Business：企業間での取引）の顧客においても、たとえば次のように業務処理が自動的、自律的に行われる。
◯製造業が要求仕様とともに必要な部品の手配要求をすれば、カタログから要求仕様に合った製品が提案される

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