アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭 第2回 – アルゴリズム競争力強化の実践例 –
本連載は、日本企業が意識的に身に纏うべき新たな競争力について、4 回にわたり解説します。第2回目となる本稿では、テクノロジーを具体的に 企業の競争力に昇華する際の工夫に着眼し、お伝えします。
第2回目となる本稿では、テクノロジーを具体的に公司の竞争力に昇华する际の工夫に着眼し、お伝えします。
移动が経済にとって重要であることは言うまでもありません。新型コロナウイルス感染症を起因とし、ヒトやモノの移动が制限されるなか、唯一世界中を活発に移动することより、経済を支えたのはデータと言えるでしょう。そして今、そのデータの移动を支えているデジタライゼーションの普及が顕着になっています。
多くの人に理解が容易な技术の出现や広大な応用可能性を秘めた技术の出现により、谁もが高度な技术を利用できる社会がすぐそこまで来ています。何を人间が取り组み、何を机械に任せる、という二元论ではなく、自社の竞争力强化のためいかにテクノロジーを活用して自社のアルゴリズムを昇华させるかを考える必要に迫られることになります。このような流れが社会の主轴を构成することになることに备え、公司はどのような準备をすればよいのでしょうか。
本連載は、日本企業が意識的に身に纏うべき新たな競争力について、4回にわたり解説します。第2回目となる本稿では、テクノロジーを具体的に公司の竞争力に昇华する际の工夫に着眼し、お伝えします。
なお、本文中の意见に関する部分については、笔者の私见であることをあらかじめお断りいたします。
POINT1
谁もが高度な技术を扱えるようになり、アルゴリズムが世界を饮み込む时代
デジタライゼーションの普及により、公司内部だけでなく、社会全体にデータを処理するアルゴリズムが配置されるようになった。结果として、谁もが高度な技术にアクセスできるようになり、アルゴリズムが世界を饮み込む时代が到来している。
POINT2
问われるのは、高度な技术をどう使うか
谁もが高度な技术を扱える环境下においては「マシン対人间」という単纯な対立构造ではなく、「経験値のみに頼らない意思决定をする人间対経験値を基轴にして意思决定をする人间」という対立构造を意识することが重要である。高度な技术をいかに使いこなし、意思决定するかがカギとなる。
POINT3
竞争力强化の工夫とアルゴリズムの世界のリスクを知る
自社の竞争力であるアルゴリズムの强化には、さまざまな方法がある。自社でこれまで蓄积した知见や社外の新たな着眼などが、竞争力强化の着想を得るインプットとなる。また、アルゴリズムの世界はリスクもはらんでいる点に留意する必要がある。
Ⅰ.アルゴリズムは社会のあらゆるところに配置される
デジタライゼーションとは、デジタルトランスフォーメーション（以下、「顿齿」という）を推进するためのステップであり、経済产业省「顿齿レポート2（中间取りまとめ）」1によれば、「个别の业务?製造プロセスのデジタル化」と定义されています。アナログで処理されていたものをデジタル化し、従来にはなかった利便性を生み出す、あるいは业务にデジタル技术を採り入れて効率化を図るといった取组みをデジタライゼーションと呼ぶのです。
従来よりデジタライゼーションは、公司の情报システム部が得意としています。情报システム部が公司内部の情报を高速処理するシステムを构筑し、上记のような取组みを実施しているケースが多くあります。しかしながら现在では、データを処理するアルゴリズムが公司内部だけでなく、社会のありとあらゆるところに配置されています。
なぜなら、ビッグデータを収集?処理するという情报処理ニーズの高まりに伴い、アルゴリズムを得意とする公司が増えたからです。
高速ネットワークの成长やセンサー?滨辞罢デバイスの増加によって、今ではビッグデータが日々生成されます。このような环境下で「社会的课题を数学的に解く」という考え方に注目が集まり、アルゴリズムを得意とする公司ではまさにそれを実践しています。これらの公司では、アルゴリズムに含めるべきモデル?方程式を生み出し、ソフトウエアに実装しています。そして、それらを実现するために、数学や统计、确率论などに明るい人材が注目を集めており、彼らがデジタライゼーションのキーパーソンとして活跃しています。
Ⅱ.アルゴリズムが世界を饮み込む时代
公司においてデジタライゼーションを彻底して追求すると、自社固有の课题を解くために社内の业务プロセスに係る手顺、计算や操作の组み合わせを再构筑する必要性に直面します。それらを意识的に竞争力のあるアルゴリズムとして再定义し、拡张?强化し続ける公司がアルゴリズム志向の公司である点は第1回で述べました。
一方、社会全体にデジタライゼーションが普及することにより、高度な技术を谁もが容易に使いこなせる时代がすぐそこに来ています。″ノーコード″や″アジャイル″というコンセプトの下で、非プログラマーが滨罢を基础としたサービスソリューションを制作することが可能となりつつあります。翱贰颁顿の报告书「アルゴリズムと共谋」では、「ビッグデータとプライシング?アルゴリズムなどの技术的に高度なツールの组み合わせは今日、生活のなかでますます普及してきており、多くの公司が事业を展开する竞争环境や商业的?戦略的な意思决定の方法に変化をもたらしている」とされ、ビッグデータやアルゴリズムによる竞争环境の変化が指摘されています。このような状况を见て、アルゴリズムが世界を饮み込むという时代がまさに到来した、と感じています。
Ⅲ.高度な技术をいかに使うべきか
このような変化のなかでは、我々がよく口にする「机械に负けた」という「マシン対人间」の対立构造ではなく、「経験値のみに頼らない意思决定ができる人间対経験値が基轴になった意思决定しかしない人间」という対立构造を意识することが重要だと考えています。上记における“マシン“とは、人工知能などの高度な情报処理技术を指します。
デジタライゼーションが普及することで「人间がマシンをどのように利用し、意思决定をするか」という点が非常に重要になります。デジタライゼーションの本质に迫る论点と言っても过言ではないでしょう。これは経験値を基轴とした意思决定が良い?悪いという议论ではなく、新しい时代に向けた备えが必要であるという点をお伝えしたいのです。
Ⅳ.碍笔惭骋ジャパンにおけるデジタライゼーション
これらの考え方は、乐鱼（Leyu）体育官网ジャパンにも変化のきっかけを与えました。たとえば、監査業務を提供するあずさ监査法人では、クライアントオフィスで数週間作業するという旧来型の監査の枠組みを超え、デジタライゼーションの本質を伝えるべく、サービスのなかに情報処理技術を効果的に取り入れ、実践しています。乐鱼（Leyu）体育官网ジャパンでは、これまでの経験から得られたノウハウを高度な情報処理技術を通じて、クライアントに還元することにより、結果として、クライアントのデジタライゼーションに具体性を持たせる支援を行なっています。このような活動は日本に限らないため、今では世界の戦略的市場に20を超える拠点にデータサイエンティストやエンジニアを含む10,000人以上の専門家を有するセンターオブエクセレンス（乐鱼（Leyu）体育官网 Lighthous）を構築する結果となりました。各国の乐鱼（Leyu）体育官网 Lighthouseメンバーは多様な情報を交換し相互の価値提供の強化に努めています。
では、碍笔惭骋がどのように高度な技术を利用し、クライアントと共に新しい时代に备えようとしているのか、少しご绍介したいと思います。次に绍介する例は、自社ビジネスのデジタル化に踏み込み、アルゴリズムの竞争力强化のための着想を得る参考としていただければ幸いです。
痴.竞争力强化の工夫―実践例―
1. 特有の深い知見を処理に組込む
竞争力强化の方法の1つとして、今までの业务経験から得られる特有の知见を机械に学习させ、そのノウハウを同じ业务処理に组込み、横展开するという方法が考えられます。碍笔惭骋ジャパンでは、过去に発生した不正事例および订正报告案件をもとに、公司の会计不正が発生するリスクを数値化するツールを开発し、监査の现场で活用しています（図表1参照）。
図表1 不正予测モデリングのイメージ
出所：碍笔惭骋作成
このツールは不正リスクを売上过大、资产过大、费用过少の3つの视点で机械学习を行い、スコア化します。リスクを３つの轴に绞ってスコアリングすることで、リスクの内容と程度を明确に理解し、必要な监査対応を実施することを可能にしました。机械学习等を利用する场合に、その结果を実际のアクションにつなげることが重要です。
2.周辺の要素とあわせて模倣困难性を强化する
また、竞争力を高める际には、アルゴリズムだけでなく、周辺の要素と合わせて模倣困难性を强化することを意识する必要があります。たとえば、异常仕訳検知という分析があります（図表2参照）。
図表2 异常仕訳検知のイメージ
出所：碍笔惭骋作成
これは仕訳の単なる勘定科目?金额などの基础情报の他、勘定科目の组み合わせ情报や入力者?承认者の组合せ情报などの要素を合わせて利用することで网罗的?客観的な分析を実现しています。このような周辺の要素を利用することで、経常的に発生するパターンから乖离する异常な仕訳を特定し、不正や误谬につながるリスクの高い仕訳?取引の抽出が可能になります。このように、高度なアルゴリズムと周辺の要素との组み合わせが、竞争力の强化につながります。
3.データの希少性に着眼する
データの希少性に着眼することも、価値を創造するポイントの1つになります。あずさ监査法人では、人工衛星データを利用した監査手法を開発しました。JAXAの衛星搭載船舶自動識別システム実験により取得した船舶の位置情報データを活用することで、特定船舶の実在性や、特定期間における稼働状況、特定日における航海進捗度を客観的かつ網羅的、適時に把握することが可能になります。その結果を船舶の資産評価や人件費や燃料費等の船舶運航費用の検証に利用しています。希少性のあるデータを見極め、それを処理に組み込むことで模倣困難性を強化した1つの例です。
4.特许化して竞争力を保护する
アルゴリズムの竞争力を确保するために特许戦略というものは非常に重要です。特许戦略は类似のアプローチが既存のものではないという确认を行い、想定している価値や竞争力を検証することからはじまります。自社の强みであるアルゴリズムを高度化する场合、その竞争力保护のための特许戦略を法务部?知财部と会话をしながら进めていくことをお勧めします。
Ⅵ.アルゴリズムの世界のリスクを知る
深い知见や新たな着眼により、竞争力强化の施策を検讨することはとても重要です。その际、アルゴリズムの世界の今后のさらなる発展によるメリットだけでなく、それがもたらすリスクも同时に把握することが重要になるでしょう。
公司内部でアルゴリズムが完结するだけでなく、社会において多くの公司が当たり前のようにアルゴリズムを活用し外部と接触、取引等を行うようになっています。このような状况下では、それらが协调的な行為を行うだけでなく、互いに背反し合う可能性もあります。当然のことながら、その先にはこれらの行為を监视するアルゴリズムが出现し、取引に一定の制限が设けられることも予见されます。
アルゴリズム同士のつながりが発生した场合、竞争力强化という観点の他に、新たな社会的リスクの発生にも意识的に注目しておくべきでしょう。
Ⅶ.次世代のリーダーに向けて
デジタライゼーションの普及に伴い、データ、テクノロジーの掛け算とも言えるアルゴリズムの竞争力を身に缠う公司の台头が顕着にみられるようになりました。谁もが高度な技术にアクセスできるようになる时代においては、単にその技术を使うだけではなく、その技术を使って自社のアルゴリズムを″どのように竞争力として位置付けるか″が大変重要になります。人间がマシンをどう扱うかが问われる社会では、自社でこれまで蓄积してきた深い知见や社外でみられる新たな着眼によって、竞争力の强化を継続的に図る必要があります。加えて、アルゴリズムの世界の良い面だけでなく、自社にとって胁威となり得る可能性を无视することはできません。
これらを正しく理解し、自社の竞争的価値の源泉であるアルゴリズムを経営オペレーティングシステムのキーコンポーネントに据え、さらなる成长の打ち手を改めて见直すことで、次世代のリーダーが「新しい胜ち方」を発见するきっかけになると考えています。
