竹中平蔵氏のレポートも恒例になってしまった感があります。
今年は、あの田原総一朗氏もゲストスピーカーとして登場していました。田原氏は講演の中で「俺は竹中を買っているんだ」なんて、思わず吹いてしまいましたが。。。
やっぱり、なんとなく感覚論で自説を唱えて肩で風を切るタイプの田原氏よりも、しっかりした事実を根拠に、冷静に論じる池上彰さんのほうが私には合っていそうです。次回はぜひ池上さんをゲストに呼んでほしい。
ご参考
楽天証券新春セミナー2017年 伊藤元重氏と竹中平蔵氏
楽天証券セミナー 2016年7月 その1 竹中平蔵氏
楽天証券2016年、新春セミナー その１竹中平蔵氏 アベノミクス第2章の課題
さて、竹中氏の話し。
結論としては、
竹中＝規制緩和を主張、と言っていいぐらい、今回も規制緩和に関する話。
スポンサーリンク
日本政府もよくやっているほうだと認めつつ、世界にまだ遅れている。Industry 4.0（第4次産業革命）に乗り遅れるな、というのがメインメッセージ。この主張をここ数回継続しています。
Industry 4.0の主な中身は、①AI（人工知能）、②ロボティクス、③IOT、④ビッグデータ、⑤これらを活用したシェアリングエコノミー。
竹中氏はこれまで、シェアリングエコノミーを強調していましたが、Uberの業績やCEO辞任などやや旗色がよくないからか、今回は鳴りを潜め、今回はAIやビッグデータを強調していました。
私も知らなかったのですけど、羽田空港の国際線の入管手続きで、パスポートの顔と本人の顔をAIが認証するらしいです。
羽田空港国際線ターミナルに設置された顔認証ゲートを試す – 事前手続不要・サクっと入国可能
確かに、これが普及すれば、入国検査官は不要になってしまいます。したがって、投資家はこういった技術でうまく上昇できる銘柄を選んだほうがいい、なんて言っていました。
2018年に政府が導入する新しい3つの政策というのがあるらしく、それを少し紹介していました。
１：ビッグデータの司令塔になる組織を作る
IOTで吸い上げたビッグデータをどのようにさばくのか、というのを政府が主導して整備する組織を作るような感じだそうだ。
例えば道路状況を吸い上げて自動運転にフィードバックするとか（自動車産業と関連電子技術に吉）。
→個人的には、いいように思うが、官僚の焼け太りにならなきゃいいが。竹中さん的には、霞が関にも餌をまいて、バランスをとっているのかな？
２：レギュラトリーサンドボックス
要するに、何か新しい物事を始める時に、決められた地域では、その物事に関する規制を適用せず、自由に物事を進めることができるような試験的な地域を作る、というイメージ。経済的特区と何が違うのか、よくわからなかったが、規制緩和容認地域とでもいうべきか。
→ビッグデータの司令塔組織とセットで進めると、霞が関の抵抗を避けやすい、って感じか。特区を推進するのに横文字でモデルチェンジして、上記の「司令塔組織作ってやるから、こっちを認めろ」のようなバーター取引の可能性。
３：リカレント教育
要するに社会人の再教育。新しい技術に対応する人材を育成するのに政府が補助人を出す。
建築現場にドローンを飛ばして、地形をAIに解析させると、測量士はクビになるようですから。また、ビッグデータで税理士・会計士も数がぐっと減る可能性がある。
AIで半分の職業が消える。。。
したがって、再教育で次に必要とされるところに労働力の配置転換。
→ 恐ろしいですね。不動産鑑定士がやっている公示価格等の調査業務も一瞬でできてしまいそう。アルバイトが現地で写真を撮るぐらいで、あとはAIに任せれば勝手に地価を弾いてもらえそう。
なぜIndustry 4.0に早急に対応すべきか？
新しい技術に柔軟に対応しないとダメな理由は、「リープフロッグ現象」（例えば新興国が先進国から遅れて新しい技術に追いつく際に、通常の段階的な進化を踏むことなく、途中の段階をすべて飛び越して一気に最先端の技術に到達してしまうこと）により、日本がたちどころに世界の潮流に遅れてしまう懸念が高いからだ、と。
中国ではすでにほとんどの人がスマホで資金決済するでしょ。Fintech技術や電子マネーの普及は中国のほうが進んでしまった感がありますよね。蛙飛びですよ。
→ ごもっともです。日本人の悪癖に「過去の成功体験にしがみつく」というのがあるので。「失敗の本質」から学ばないと。
それにしても、竹中さん、新造英語でしゃべると少し話に「箔」が付きますねえ。リープフロッグ（蛙飛び）、リカレント教育（反復学習）、レギュラトリーサンドボックス（要するに特区じゃない？）、とか。
既得権益の人にこれだけ横文字で規制緩和しろ、っていうとやっぱり煙たがられるでしょうね。
我々株式投資家は、規制緩和大好き人種ですけど（笑）。
Industry 4.0の主な中身は、①AI（人工知能）、②ロボティクス、③IOT、④ビッグデータ、⑤これらを活用したシェアリングエコノミー。
竹中氏はこれまで、シェアリングエコノミーを強調していましたが、Uberの業績やCEO辞任などやや旗色がよくないからか、今回は鳴りを潜め、今回はAIやビッグデータを強調していました。
私も知らなかったのですけど、羽田空港の国際線の入管手続きで、パスポートの顔と本人の顔をAIが認証するらしいです。
確かに、これが普及すれば、入国検査官は不要になってしまいます。したがって、投資家はこういった技術でうまく上昇できる銘柄を選んだほうがいい、なんて言っていました。
2018年に政府が導入する新しい3つの政策というのがあるらしく、それを少し紹介していました。
１：ビッグデータの司令塔になる組織を作る
IOTで吸い上げたビッグデータをどのようにさばくのか、というのを政府が主導して整備する組織を作るような感じだそうだ。
例えば道路状況を吸い上げて自動運転にフィードバックするとか（自動車産業と関連電子技術に吉）。
→個人的には、いいように思うが、官僚の焼け太りにならなきゃいいが。竹中さん的には、霞が関にも餌をまいて、バランスをとっているのかな？
２：レギュラトリーサンドボックス
要するに、何か新しい物事を始める時に、決められた地域では、その物事に関する規制を適用せず、自由に物事を進めることができるような試験的な地域を作る、というイメージ。経済的特区と何が違うのか、よくわからなかったが、規制緩和容認地域とでもいうべきか。
→ビッグデータの司令塔組織とセットで進めると、霞が関の抵抗を避けやすい、って感じか。特区を推進するのに横文字でモデルチェンジして、上記の「司令塔組織作ってやるから、こっちを認めろ」のようなバーター取引の可能性。
３：リカレント教育
要するに社会人の再教育。新しい技術に対応する人材を育成するのに政府が補助人を出す。
建築現場にドローンを飛ばして、地形をAIに解析させると、測量士はクビになるようですから。また、ビッグデータで税理士・会計士も数がぐっと減る可能性がある。
AIで半分の職業が消える。。。
したがって、再教育で次に必要とされるところに労働力の配置転換。
→ 恐ろしいですね。不動産鑑定士がやっている公示価格等の調査業務も一瞬でできてしまいそう。アルバイトが現地で写真を撮るぐらいで、あとはAIに任せれば勝手に地価を弾いてもらえそう。
なぜIndustry 4.0に早急に対応すべきか？
新しい技術に柔軟に対応しないとダメな理由は、「リープフロッグ現象」（例えば新興国が先進国から遅れて新しい技術に追いつく際に、通常の段階的な進化を踏むことなく、途中の段階をすべて飛び越して一気に最先端の技術に到達してしまうこと）により、日本がたちどころに世界の潮流に遅れてしまう懸念が高いからだ、と。
中国ではすでにほとんどの人がスマホで資金決済するでしょ。Fintech技術や電子マネーの普及は中国のほうが進んでしまった感がありますよね。蛙飛びですよ。
→ ごもっともです。日本人の悪癖に「過去の成功体験にしがみつく」というのがあるので。「失敗の本質」から学ばないと。
それにしても、竹中さん、新造英語でしゃべると少し話に「箔」が付きますねえ。リープフロッグ（蛙飛び）、リカレント教育（反復学習）、レギュラトリーサンドボックス（要するに特区じゃない？）、とか。
既得権益の人にこれだけ横文字で規制緩和しろ、っていうとやっぱり煙たがられるでしょうね。
我々株式投資家は、規制緩和大好き人種ですけど（笑）。
応援お願いします。
スポンサーリンク
0 件のコメント:
コメントを投稿