2023年4月16日日曜日

「医の変革」

[このテーマの目的・ねらい】
目的:
 医療の世界が急速に進歩していることを確認いただきます。
 その多くは、DNA(ゲノム)の解析によるものです。
ねらい:
 難病やがんについては、先端的医療がどうであるのかを把握して
 治療に臨むようにしましょう。
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本テーマは、春日雅人公益財団法人朝日生命成人病研究所所長編著の
「医の変革」(860円+税)のご紹介です。
岩波新書ですが、すごい情報量です。


 













本書の「はじめに」には以下の記述があります。
これによって、本書の意図・全貌がお分かりいただけると思います。

本書「医の変革」は、2023年4月に東京で開催される
第31回日本医学会総会を記念して企画されたものです。
日本医学会総会は1902年に
その傘下の16学会の集いとして第1回が開催され、
以後4年ごとに開催されてきた120年の歴史を誇る学術集会です。

当初の医学界総会は、
その時代の最も優れた医学研究を紹介するものでしたが、
日本医学会に加盟する学会が増えるに従い、
医学・医療の進歩を修得し、
学会の枠を超えてそれらについて討論する場として、
またそれらを社会に広く発信するかたちで開催されるように
なってきました。
現在、日本医学会に加盟している学会は141に至っております。
(中略)
第31回日本医学会総会は「ビッグデータが拓く未来の医学と医療
―豊かな人生100年を求めてー」をテーマとして開催します。
ビッグデータに体現されるAI、IoT、ロボティクスなどの
技術革新を核としたデジタル革命は、
社会のあり方、とりわけ医学・医療のあり方に
根本的な変革をもたらすことが予想されます。
(中略)
このような
第31回日本医学会総会のテーマを背景として本書を企画し、
Ⅰ部は「医学・医療を変えるテクノロジー」と題して、
AI、ウェアラブル・デバイス、遺伝子治療を取りあげ、
その現状と将来について解説しました。

Ⅱ部「未解決の健康課題」では、
がん、新興・再興感染症、生活習慣病について、
それぞれの過去、現在、未来について語りました。

Ⅲ部は「医療は社会をどう変えるか」です。
ウィズコロナ社会における医療、科学の進歩と倫理、
コロナへの対応と地域医療について論じました。

そして最後に、Ⅰ部からⅢ部では取りあげることができなかった領域、
例えば、脳科学などを含め、いくつかの観点から意見を交換した
座談会を掲載しました。
(後略)

このテーマに関連した情報として以下のブログがあります。

以下に本文の要約をいたします。
表にした方が分かりやすいのですが、
表だと皆様が読まれませんので文章での記述とします。

Ⅰ 医学・医療を変えるテクノロジー
1.AIが切り拓く医学・医療 中村祐輔著
・「戦略的イノベーション創造プログラム」は、
 医療を雑務から解放して心のゆとりを生み出し
 「思いやりのある」医療を実現することを目標に活動している。

・AIで音声情報を文章化し、治療者が治療に専念できるようにする。
・44万語の医療用語辞書を作成した。
・このシステムは、看護記録や
 記録を取りにくい救急医療・眼科にも適用している。

・AIロボットが、子どもの患者の相手をして安心させたり、
 PET検査を実施し医療者の放射線被ばくを減少させる、
 高齢者・要介護者の同行案内をする、などで活躍している。
・がんを血液診断で発見する技術も開発されている。
・ウェアラブル機器やスマホで、健康管理をすることも進んでいる。
・医療データを集積して、AI診断の精度を上げることが必要である。

・以下の図のような医療用のプラットフォームを開発中である。
 (上野注:ぜひこういうシステムを普及させてほしいですね。
 医師の勉強に期待するのではなく、システムでサポートするのです)
 


 

























2.ウェアラブル超高感度センシング技術が切り拓く
 医療イノベーション           染谷隆夫著


・極薄で伸縮可能なウェアラブルシートを開発した。
・これを装着していると、常時身体状況の把握が可能である。
・異常の早期発見が可能となる。












3.期待される遺伝子治療   小澤敬也著
・特定の遺伝子異常で発症する症状に対して、
 遺伝子の操作をすることによって健康にする治療が研究され
 実用化されてきている。
・がんは、遺伝子の一部に傷が発生することによって起きるものである
 ことが判明している。
・そこで、この傷んだ遺伝子を修復する方法が研究されていて、
 一部実用化されてきている(「CAR‐T細胞療法」など)。
・欧米では、「CAR‐T細胞療法」の商業化が急速に進んでいて、
 日本はかなり出遅れている。

Ⅱ 未解決の健康課題
4.未来のがん医療     宮園浩平著
・がんはすべて、遺伝子の異常によって発生している。
・遺伝子の異常は、先天的なものと後天的なものとがある。
・後天的なものは、物理的原因(大量の放射線や紫外線)、
 化学的原因(発がん物質の摂取、喫煙)、
 ウイルスや細菌感染(ピロリ菌など)があり、
 これらがDNAを傷つける。
・がんの90%は上皮から始まる。
 (呼吸器・消化器は外気に繋がっている上皮である)
 
・転移は、血液によってがん細胞が運ばれるのであるが、
 がん細胞にとって棲みやすいところに棲みつく傾向もある
 (骨など)。
・肺腺がんでは、原因となっている遺伝子異常を把握し、
 それに合った薬物治療がされるようになっている。

・従来は外科手術、放射線治療、化学療法(抗がん剤治療))
 が中心であったが二つの新しい療法が出てきている。
・ゲノム医療と免疫チェックポイント療法である。

・ゲノム医療は、がん細胞のDNAのどこに傷がついているかを調べ、
 その傷で起きた変化を薬で抑える。
・傷がついたことで性質が変わった分子(たんぱく質)を標的とするので
 「分子標的治療」ともいう。
・上皮細胞は自然な状態で新陳代謝をしているが、
 この新陳代謝には、数種の分子が関わっている。
・その数種の分子のいずれかに遺伝子異常が発生しがんとなる。
・著者が30年に亘って研究しているTGF-βもその一つである。
・どの種類の分子に異常が発生しているかによって、
 治療に有効な薬品が異なっている。
・有名な「イレッサ」はその一つの異常(がん)に有効なのである。
・いくつかの種類の分子異常に有効な薬品が開発されている。
・遺伝子異常を発見し、それに合った治療を行う時代がくる。

・がん細胞は、免疫細胞から逃れるためのたんぱく質を作り出し、
 免疫細胞の力が効かなくする。
・がん細胞のこの作用を抑える薬による療法が、
 「免疫チェックポイント療法」である。
  
 この図の出典:2023年4月11日日本経済新聞


・これを見つけた本庶佑先生は2018年にノーベル生理学・医学賞を
 受賞しておられる。
・この療法は、2割くらいの患者は完全にがんが治ってしまう。
・余命いくばくもない状態であったカーター元大統領はその一人である。

・このように、がんの発生原因が世界中で探求されていて、
 少しずつがんの制圧が進んでいる。

上野感想
この書の中でこの部分が、一般人にとっては最高の情報です。
ダウン症候群や自閉症なども、遺伝子異常で発生しているのです。
徹底的に研究すればその治療法も見つかると思われますが、
その社会的効果ががんに比べて大きくないので
研究がされていないのではないでしょうか。
ご家族からすれば、大変残念なことです。

これを読んで、私がこのような研究に参画できないことが
非常に残念に思いました。
今30歳なら、医学部に入り直すのにな、と思ってしまいます。
法医学者だった父の血(遺伝子)を引いているのかもしれません。

5.新興・再興感染症の脅威とその解決に向けて  進藤奈邦子著
・WHOの感染症危機管理シニアアドバイザーである著者が、
 WHOあるいは行政がどのように感染症に対して備えるべきかを
 論じていますが、
 やや専門的で一般の方の興味を引く内容はないようです。

6.生活習慣病の未来と精密医療   春日雅人著
・生活習慣病は、食習慣、運動習慣、喫煙、飲酒によって発生する。
・生活習慣病よりも広い概念で「多因子疾患」がある。
・「多因子疾患」は、
 複数の遺伝子と環境要因とで発症する疾患である。

・一部のがんは、生活習慣に関係している。
・一般に病気の発生は、環境要因と遺伝素因がある。
・遺伝病は環境要因にはよらない。
・中毒や感染症の発症には遺伝素因は多くの場合関与しない。
・新型コロナの場合も、遺伝素因は関係しているかもしれない。

・糖尿病は、環境要因の大きなものから、
 遺伝素因の影響の強いものまである。
・現在のところ、糖尿病を発生させやすい遺伝子の解明は
 まだ十分できていない。

・ゲノムの複合状況から疾病の発症リスクを算定する方法が開発された
 (2018年マサチューセッツ総合病院)。
・これをPRS(ポリジェニックリスクスコア)という。
・幾つかの疾病での高リスクが指摘されている。
・各人のPRSが分かるのであれば、
 幼少時からそれに備えた生活習慣を実践すれば、
 生活習慣病の発症を抑えることが期待できる。

・母親や父親の生活習慣は胎児経由で
 子に引き継がれることも判明している。
・これを「エピジェネティックス」(DNA塩基配列の変化を伴わず、
 細胞分裂後も継承される遺伝子機能の制御機構)という。

・今後は、生活習慣病は患者がセルフケアをする時代となる。
・ウェアラブル・デバイスが進歩して、各種の計測値(脈拍、血圧、
 消費カロリー、睡眠時間、心房細動)を
 継続的に把握し蓄積できるようになっている。
・血糖値も持続的に計測できる測定器が発売されている。
・個人健康記録(PHR)の一元的管理も行われるようになる。

Ⅲ 医療は社会をどう変えるか
7.Better Co-Beingという視点から医療を考える 宮田裕章著
・新型コロナ対応で、
 日本のデジタル化の世界的な遅れが明らかになった
 (ファックスを使っている、データを手入力しているなど)。
・現在は、スマホ、ライフログ,IoTにより、
 データの蓄積が可能である。

・このデータを活用して、健康に生活できるようにすることが、
 真の医療である。
・経済合理性の上位概念に
 ウェルビーイングとサステナビリティがある。
・この両者を合わせた概念を著者はBetter Co-Beingと称しているが、
 これを進めるべきである。

8.未来の医学・医療と倫理―科学の進歩に社会は追いつくか
                       飯野正光著
・優生保護法に基づく強制不妊手術は、
 判明しているだけで16,500件ある。
・これは倫理的に問題のある対応であった。

・現在は、子どもができない女性に対して、
 代理母や子宮移植の方法がとられているが、倫理的な問題がないか
 確認する必要がある。

・母親または胎児の遺伝子の検査(NIPT)をすることによって、
 ダウン症等の判定をすることが可能となっている。
・その可能性があるとなった場合にそれでも産むのかどうかを、
 事前に判断してから、この検査を受けるようにすべきである。

・ゲノムに対する編集できる技術が開発され、
 2020年に2人の女性科学者がノーベル化学賞を受賞している。
・ヒト受精胚に対してゲノム編集を行うことは、
 中国で無認可で行われたことを受けて、世界各国で禁止されている。
・日本ではまだ明確な法規制はない。
・世界は、科学の進歩に社会での対応は遅れる状況である。

9.新型コロナの教訓から考える、未来に向けての地域医療 
                          尾崎治夫著
・東京都では、21年4月から「医療支援強化事業」が開始された。
・東京都から委託された企業や在宅専門医療機関が、東京都医師会、
 地区医師会、保健所と連携して
 都内の自宅療養者をフォロー・往診する仕組みである。
・初めはぎくしゃくしたが、何とか軌道に乗った。

・これが今後期待される「地域包括ケア」の母体になる。
・地域包括ケアとは、健康を損ねて要介護状態になっても、
 住み慣れた地域で自分らしい生活を最後までできるように
 地域内で協力し合う体制である。

・大病院統合の意見も出ているが、
 地域に密着した小さい病院もなければ、地域医療は成り立たない。
・(新型コロナ対応で医療が混乱したのは、国の施策の不備である)



2023年4月14日金曜日

「AIでは何ができるのか」分かりにくいですね!

[このテーマの目的・ねらい]
目的:
 「AIでは何ができるのか」について分析し再確認いたします。
 現在のところ、13分類となりました。
ねらい:
 その体系で、今後、AIを見ていきましょうか???
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「AIでは何ができるのか?」
AIはどんどん進化していて、全体が分かりにくくなっています。
私もこれまで、デジタル化やAIにつきましては、
事例データベースを作成するなどしてきて
それなりに分かっているつもりでした。

チャットGPTなど、ビックリの機能も登場して
あらためて考えてみますと
「AIでは何ができるのか」について
体系的には把握していないことに気が付きました。

そこで、AIの解説書も調べてみました。
それらのほとんどは、AIの技術や手法に関する解説書で
「何ができるのか」が中心テーマのの解説書はありませんでした。

たとえば「AIのしくみと活用がしっかりわかる教科書」を謳っている
同書の目次はこうなっています。













第1章 AIとは
第2章 AIの基礎知識
第3章 自然言語処理の手法とモデル
第4章 GANを中心とした生成モデル
第5章 画像認識の手法とモデル
第6章 テーブルデータの機械学習アルゴリズム

どう見ても「活用」のことは書かれていませんし、
手法についても網羅的ではありません。
書名は「出版社のワナ」です。

もう1冊三津村 直貴 (著)「図解まるわかり AIのしくみ 」は
「しくみが分かる」を謳っているのですが、
その第6章・第7章は以下のようになっています。
活用領域をほとんどすべて網羅しています。














第6章 さまざまなAIと実用化
1)画像から「動画」に発展する映像認識
2)AIにおけるコミュニケーションの考え方
3)Transformerと巨大データベースで変わった文
4)音声のテキスト化に必要な技術
5)映像や音声、複数の情報を組み合わせたデータ分析
6)人間の創造的手法を学習する
7)人間の身体の使い方を学習する
8)プラットフォーム化するAI
9)分散して広がるAI
10)与えられたタスクを実行する①自動運転車の認識
11)与えられたタスクを実行する②自動運転車の判断と操作
12)AIの進歩と成長を促すゲームAI
13)見える情報によって変わる戦略(ゲーム)
14)人間の判断基準を説明するゲーム理論
15)プライベートもビジネスも、AIと人間の協働

第7章 他分野と交わり進化するAI 
1)医療AI①医療現場を助ける
  (診断支援AI、手術支援AI、ロボット手術)
2)医療AI②難解な領域で進むAI利用
  (医薬品開発、ゲノム解析)
3)医療AI③成長に必要なデータの整備
4)フィンテック①データ分析の自動化


5)フィンテック②顧客対応とデータ管理
6)ロボティクス①活動範囲を広げるロボット
  (認識技術、情報通信技術、人型ロボット、歩行型ロボット)
7)ロボティクス②人間社会で働くロボット(産業ロボット)
8)自動運転車①人間が関わるレベル0-3
9)自動運転車②すべてを任せるレベル4-5
10)ドローンや無人機、軍事技術への応用
11)ハードウェア①AIを変える新しいコンピュータ
12)ハードウェア②2種類の量子コンピュータ
13)RPA①注目が集まる業務の効率化
14)RPA②AIで広がる自動化の領域(EPA)

個別の活用領域のことはよく分かります。
しかしながら、体系的にどうなっているかはよく分かりません。

参考までに、チャットGPTにも聞いてみました。
結果はこうなりました。

AIでできることを教えてください、という質問の回答がこれです。

AIの使い道は非常に多岐にわたります。以下に代表的なものをいくつか挙げてみます。

1.     自動化:AIを使うことで、人の手作業が必要だった作業を自動化することができます。例えば、製造ラインや物流センターでの作業、顧客サポート、書類作成、請求処理、勤怠管理などが挙げられます。

2.     予測・分析:AIを使うことで、データの中からパターンや傾向を見つけ出し、将来の予測や意思決定に役立てることができます。例えば、金融分野では株価予測やリスク管理、マーケティング分野では顧客行動予測やセグメンテーションなどが挙げられます。

3.     ロボティクス:AIを使ってロボットやドローンを制御することができます。例えば、自動運転車やドローンの配送、医療分野での手術支援、農業分野での収穫作業支援などが挙げられます。

4.     自然言語処理:AIを使って自然言語を処理することができます。例えば、音声認識や機械翻訳、チャットボットなどが挙げられます。

5.     画像認識:AIを使って画像を認識することができます。例えば、自動車運転支援システム、監視カメラでの犯罪防止、医療分野での画像診断支援などが挙げられます。

以上は一部であり、AIの使い道はまだまだ広がっています。また、AIを使った新しいサービスやプロダクトを開発することも可能です。

 



かなり分かりやすい分類をしています。

上野はこの際、再検討して以下のような分類にしました。
「AIで何ができるのか」=「AIの実現機能は何か」

AIの機能

実用の例示

1.解析系

11.画像解析

医療診断、不良品選別、問題個所発見、生体認証、条件合致画像抽出、挙動解析

12.音声解析

通訳、文章化

13.文章解析

要約・議事録の作成、重要キーワードの抽出、不正の検出、翻訳

14.センサー・GPSデータ解析

ウェアラブル機器によるデータ解析、IoTによる異常察知、故障診断、GPSデータでの繁閑解析

15.DNA・ゲノム解析

難病原因把握・対応、がんの診断・治療

16.情報解析

ネット上の情報あるいは実績データを検索し複雑な問いに対して回答(チャットGPTなど)

17.行動解析

学習状況解析、購買履歴解析、

2.探索系

21.探索

MI、新医薬候補探索、事象の因果関係分析

22.最適解探求

自動スケジューリング、勤務シフト自動作成、碁、将棋、販売予測、各種予測、

各種シミュレーション

23.創作

作詞、作曲、作文、絵画制作

3.自動化系

31.作業自動化・作業支援

事務作業自動化(RPA)、自動案内・ガイド、選別、梱包、手術、介護

32.自動制御

プラント自動操業、スマート農業、AI家電

33.自動運転

ロボット、ドローン、車自動運転、自動建機、自動倉庫、


まず大きく3分類しました。
1、解析系
 まずは、対象がどうなっているかの解析をするものです。
 解析結果は要求している人に提示します。
2.探索系
 自分が欲しいものを探すものです。
 最近は、この分類に「創作」も含まれるようになりました。
3.自動化系
 自分(人間)の代わりに代行してくれることを期待するものです。

解析系は、その対象によって以下のように分かれます。

11.画像解析

はるか前から人間の能力を超えています。

12.音声解析

個人差を乗り越えるのに苦労しています。

13.文章解析

最近の進歩は目覚ましいものがあります。Googleが提供しているBERTが有名です。

14.センサー・GPSデータ解析

IoTもその1形態ですが、至るところで活用されています。

15.DNA・ゲノム解析

人間ではとてもできない組み合わせと疾病の関係の分析などが進んでいます。

16.情報解析

知恵のある情報検索です。対象情報は社内データとネット上のデータとがあります。最近のチャットGPTは驚愕でした。

17.行動解析

個人の行動特性・実績を踏まえてその人向きのガイドをするためのものです。

探索系は、その種類によって以下のように分かれます。

21.探索

正解を探すアプローチです。正解でなければ近くてもダメです。

22.最適解探求

絶対的な正解はない領域で、最適解を求めるアプローチです。多くの形態があります。

23.創作

人間にしかできないと言われていた領域ですが、かなりのことがAIでもできるようになりました。


自動化系は、自動処理の種類によって以下のように分かれます。

31.作業自動化・作業支援

人間が実施していた作業を自動処理するものです。完全自動化だけでなく、人間の作業を支援するものも含まれます。

32.自動制御

機器・設備の自動制御を行うものです。

33.自動運転

機器を自動で動かすものです。


個々の案件は、複数の機能を持っているものもあります。

この整理をして見て感じました。
体系化というのはどうしても抽象的になって生々しさに欠けますね。
個々の断片的な事例の方が現実感があり楽しいです。
ものも見方としては、
抽象的・体系的な見方と具体的・実態的見方の両方が必要なのでしょう。
チャットGPTの回答は、この中間的なものでなかなかのものですね。

システム企画研修社では、これまで、「AI事例集」を作成してきました。
今回,AIの機能を上記のように見直しましたので、
「AI事例集」もそれに合わせて更新しました。

その結果、現在その事例集に収録している事例127件について、
この機能分類を当てはめてみると以下のような件数順位となりました。
(該当機能は重複あり、です)
1番、2番、3番は、人間が不得意の領域で、
IT(AI)が活躍しているのです。
下位の方の機能は、新しいものですから件数が少ないのですが、
これからどんどん増えるでしょう。

順位

案件の保有機能

該当件数

1

最適解探求

47

2

画像解析

41

3

センサー/GPS情報解析

37

4

行動解析

17

4

探索

17

4

作業自動化

17

7

自動制御

12

8

音声解析

11

9

文章解析

10

10

自動運転

 7

11

情報解析

3

12

創作

2

13

DNA・ゲノム解析

1


なお、この「AI事例集」の形態は以下のようなものですが、
システム企画研修社が提供する「DXの道具箱」にも収録されています。

以下の図は、拡大してご覧ください。
1番下の行に該当件数が示されています。
1番左の#欄をクリックしますと、原典の資料が表示されます。










ご説明しました「AIの機能」だけですと、
どの領域で使われている機能か分かりませんので、
この事例集では、対象事業の欄で、
以下のような区分をして検索可能となっています。
 農林水産、建設・工事、組立型製造、装置型製造、
 個人向け営業、法人向け営業、運輸、飲食、生活、サービス、
 医療・健康、介護、教育、金融、公共・公益、ICT、
 事業共通として、人事・勤労、研究・開発、アフターサービス

この事例集等にご関心ある方はお問い合わせください。
 mind-pc@newspt.co.jp

2023年4月10日月曜日

とうとう大卒初任給の大幅アップが始まった!!

[このテーマの目的・ねらい]
目的:
 大卒初任給の大幅アップの状況を確認します。
 その影響・意義を検討してみます。
ねらい:
 あらたな革命が始まっていることを再確認します。
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1.大卒初任給の大幅アップの開始

三井住友銀行が大卒初任給を5万円上げました。
他のメガバンクも追随の動きです。
それより少し前に、
三菱商事がやはり5万円、学卒初任給を上げました。
銀行の初任給は横並びでこの10年間は約20万円でした。
それからすると5万円は25%の大幅アップです。

2.大卒初任給の推移
過去の学卒初任給の推移を確認します。



1968年から2019年までは、
厚生労働省の賃金構造基本統計調査(初任給)のデータです。
それ以前の1950年から1967年までのデータは
国家公務員の初任給の変遷(行政職俸給表、人事院)のデータです。
両者の間には若干のギャップがあります(公務員給与の方が低い)が、
推移を見るにはあまり関係ありません。

私が社会人になる頃、何かの歌詞かコマーシャルの文言に
「1万3千800円」というのがありました。
銀行や大手電機の初任給がその金額だったのです。
私が就職をしたころはその金額が1万5千円くらいになっていました。

東レの初任給が1万8千円台で、帝人が2万円チョイ、
広島の東洋工業が2万3千円くらいでした。
広島に良い人材を呼び込みたかったのでしょう。
それから、数年間大幅アップが続き、
大学卒初任給の標準が2万円を超えました。

上掲のグラフでは
「失われた30年」と言われる最近30年間は大学卒初任給も
ほぼ横ばいであったことが確認できます。

グラフではよく分かりませんが、
この間で20%以上のアップがあったのは、
1962年の22%と1974年の26%だけです。
1962年は、
初回の東京オリンピックの前景気で日本が湧いていたときです。
1974年は、
第1次オイルショックの時で、諸物価高騰のときです。

他の年度はせいぜいが10%台のアップでした。

したがって、今回の25%アップは、以下の2点で破天荒なのです。
1)30年も低迷していた中での大幅アップである。
2)過去に2度しか経験していない大幅アップである。

3.大卒初任給大幅アップの背景
なぜそういうことになったのでしょうか?
以下の状況であると想定されます。
基本的には給与を上げないと
経営を維持するために必要な人材が確保できない
と経営者が明確に認識したのです。

ここ2,3年、DX人材の高給での獲得合戦が始まっていました。
30万円以上の初任給などが提示されています。
ところが、DXを進めるには特別なIT人材だけではダメで、
経営全体にDXマインドを持った人材が必要である、
ということが分かってきたのでしょう。

そういう意味での「デキル」人材はどこの企業でも必要ですから、
企業間で取り合いです。
銀行ビジネスも変わっていきます。
新たなサービスを考案し提供していかないと、
銀行業の存在価値が失われてしまいます。

以下は、日本経済新聞オンライン版2023年2月7日の記事です。

初任給を上げたのは、デジタル分野など専門人材の獲得競争が業界の垣根を越えて生じているためです。人口減少に伴って店舗の事務作業が減る一方で、デジタル関係の仕事は重要性を増しています。三井住友FGはスマホで様々な金融取引や手続きができるサービスを3月に始め、個人向け取引を支店中心からスマホ中心にします。優秀な人材獲得が欠かせません。

三菱UFJ銀行もデジタル分野などの人材獲得に動きます。22年から一部の専門人材の新卒採用で、能力に応じた給与体系を導入しました。1年目から年収1000万円以上となる可能性もあります。物価高で実質的な賃金が減っていることも給与引き上げを急ぐ理由です。若手の転職など人材の流動性は高まっており、会社側がいかに人に投資できるかが金融機関の競争力を左右しそうです。

 4.ICT革命の時代へ

前掲の過去2回の大卒初任給大幅アップは、
経営としては、環境条件の変化に従った受け身のものでした。

ところが、今回の大幅アップは能動的なものです。
ぬるま湯に入っていたカエルが先を見越して跳び出したのです。

デジタル革命の時代について、大前研一氏は、
ビルゲイツがWindowsPCを世に出した1985年を
その起源としています。

私は、PCもさることながら、それをベースにした
インターネットによる自由な個人の情報交流が可能になった
1995年が起源ではないかと主張する派です。
少なくとも、日本ではそうでしょう。
米国はもう少し先行していたかもしれません。

総務省2019年版情報通信白書

1995年にMicrosoftが発売したWindows95は、インターネットが一般に普及する大きな契機となったといわれている。Windows95は初期状態でTCP/IPプロトコルを搭載しており、プリインストールしたパソコンであれば、ダイヤルアップ接続機能やWebブラウザも付属していた。インターネットが体験できる機能は当時まだ珍しく、多くのユーザーを獲得した。

 以下のGAFA企業の事業基盤はインターネットです。

企業名

主な事業

創業年

Amazon

EC

1994年7月

Google

検索サービス

1998年9月

Facebook

SNS

2004年2月


インターネットによって、世界中が一つになり、
Amazonが出現し、個人が商品を世界中の人に販売することが
可能になりました。
日本の中古品売買市場をリードする「メルカリ」は
そのビジネスモデルの典型です。

逆に言えば、すべての個人・法人が
裸で勝負をしなければならなくなったと言えるのです。
総合商社はまさにその典型です。
ユニークな存在価値を生み出さなければ
商取引から外されてしまいます。

こういう動きを見ていますと、まさに産業革命ですね。
産業革命につきましては、以下の例のように、現在は第4次産業革命だ
という説がありますが、どうでしょうか。
第4次産業革命とは、
18世紀末以降の水力や蒸気機関による工場の機械化である第1次産業革命、
20世紀初頭の分業に基づく電力を用いた大量生産である第2次産業革命、
1970年代初頭からの電子工学や情報技術を用いた一層のオートメーション化である第3次産業革命に続く、次のようないくつかのコアとなる技術革新を指す。     
 IoT及びビッグデータ,AI
出典:内閣府レポート

これまでの第1次~第3次産業革命はものづくりに関する革命です。
これは一括りにして、まさに産業革命でよいのではないでしょうか。
言葉を換えれば
「もの」すなわちハードウェアの製造方法に関する革命です。

それに対して現在起きている革命は、情報処理に関する革命です。
ソフトウェアの処理方法に関する革命なのです。
「ICT革命」という言い方が適切だと思います。
ICTは、Information and Communication Technology」の略称で、
日本語では「情報通信技術」と訳されます。、
「情報通信技術革命」なのです。

ハードウェアの製造には時間がかかります。
したがって、その革命は浸透するのに時間がかかりました。
しかし、ソフトウェアは開発には時間がかかりますが、
できてしまえば、その製造はほぼゼロ時間で可能です。
この革命の浸透が早いのはそのせいです。
前掲のGAF企業は30年前には存在しなかったのですよ!!

ICT革命によって誕生している世界は、
脱「ものづくり」です。
ソフトウェアがその製造にはパワーを必要としないだけでなく、
ハードウェアの製造も
ロボットや各種ICTによって自動化されていきます。
人間ならではと思われていたサービス提供の世界でも
通常のサービス提供は、
ロボットやAIが対応するようになってきています。
最近発表された、
AIが対話でいろいろ教えてくれる「チャットGPT」が
世間を驚かせています。

ICT時代の特徴を簡単に言えば、こうなります。
1.ものづくりや通常のサービス提供は、
  それなりの人材で対応可能です。
  こういう人材の必要性が急速に低下していきます。
2.代わって、ソフトウェアでもハードウェアでも開発する人材は
  高度なスキルが必要です。
  こういう人材の必要性が急速に高まります。

ということですから、ICT時代に適合できる人材の確保に
先進各社が目を向けだしているのは当然です。
銀行業などは、もともとがものづくりをしていないビジネスですから、
ICT革命の影響をまともに受けるのです。
給料の25%アップくらいはしますよね。
日本の経営者にもその自覚のある方がおられるということは
大変心強いことでないでしょうか。

4/11付記
デービッド・アトキンソン氏の「給料の上げ方」という著書が、
2023年4月20日に発行されました。


氏もこの著書の中で、
学卒初任給が日本全体の給与水準の指標になる
という主張をされています。
前掲のグラフと同じようなグラフが掲載されています。
今回の大幅初任給アップは氏の想定外です。
氏は、初任給が2030年に年に25万円にならないと
経済の現状維持ができないと言っておられますが、
その水準がすでに実現されようとしているのです。

氏の主張の本題は、こういうことです。
「経営者は黙っていると給料を上げることはしないので、
遠慮しないで要求しなさい(団交ではなく個別に)
(ダメなら転職の道を考えなさい)」と言っています。
ご関心ある方は、ぜひ本書をお読みください。