Devin 2.0とは
Devinは、Cognition社によって開発された、ソフトウェア開発プロセス全体を自律的に実行できる「完全自律型AIソフトウェアエンジニア」です。従来のAIツールとは異なり、情報収集からコーディング、デバッグ、デプロイまで一連の作業を独立して完了させることができます。ビジネスパーソンにとって、これは開発の進め方や経営資源の活用方法に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
これまでのAIとの違い
Devinの最大の特徴は、その高い自律性です。これまでのプログラミングAIや大規模言語モデル（ChatGPTやGitHub Copilotなど）は、コードの補完や提案、バグ箇所の指摘といった人間をアシストするツールとしての役割が主でした。これらのツールは、ユーザーが指示したことに対してコードを出力しますが、その後のデバッグや統合、デプロイといった一連のプロセスは人間の手で行う必要がありました。
一方、Devinはユーザーからの指示に基づいて独立して動作し、エラーをリアルタイムで検出して自身で修正する組み込みの仕組みを備えています。独自のシェル、コードエディタ、ブラウザといったツールを内部に持ち、これらを駆使してタスクを遂行します。あたかも人間のジュニアクラス開発者のように、タスクを依頼すると自分で計画を立て、試行錯誤しながら作業を進め、成果物（Pull Requestなど）を作成します。現実世界のソフトウェア開発課題を評価するSWE-Benchというテストでは、Devinの自律的な問題解決能力が従来のAIを大きく上回ることが示されています。
Devinでできること
Devinは、ソフトウェア開発ライフサイクルの多くの側面をカバーできます。ビジネスの観点から特に価値のある機能やタスクは以下の通りです。
- 技術的負債の解消：古くなったコードベース（独自のフレームワーク、デッドコード、テスト不足など）の保守や大規模なリファクタリングといった、複雑なコンテキストを伴うタスクを得意としています。これにより、人間のエンジニアが避けがちな面倒な作業を効率的に進めることができます。
- 簡単な機能追加・修正：コードフォーマットの適用、シンプルなリファクタリング（クラスや関数の移動、命名変更）、不要コードの削除、ライブラリの追加、明確なバグの修正、軽微な機能追加（データベースへのカラム追加や管理画面への項目追加など）といった、比較的スコープが小さいタスクを正確に実行できます。
- 開発ワークフローの自動化：GitHubと連携し、Pull Requestの作成、レビュー、コメントへの対応を自律的に行えます。また、SlackやLinearといったタスク管理ツールから直接タスクを受け取り、進捗を報告することも可能です。CIの改善やデプロイといった運用タスクにも活用できます。
- コードベースの学習と適応：ブラウザ機能を使ってWeb上のドキュメントやAPI情報を学習し、開発に活かせます。さらに、対象のコードベースを分析し、チーム固有の開発ルールや暗黙知（Knowledgeとして設定）を習得して、それに沿ったコーディングを行います。これにより、新しいコードベースへのオンボーディングもDevinに任せられる場合があります。
- 新しいプロジェクトや機能の迅速なプロトタイピング：簡単なウェブサイトやアプリケーションを、自然言語での指示から迅速に作成し、デプロイまで行うことが可能です。Devin 2.0では、より複雑なプロジェクトの計画立案から実行、ドキュメント作成までを自動で行えるようになっています。
- その他：Web調査や反復的なデータ収集（スクレイピング）、ドキュメント作成・更新 など、エンジニアリング以外の補助的なタスクもこなせる場合があります。外部の仕事依頼（例: Upwork）に対するコーディングタスクも任せられるとされています。
経営への影響
Devinのような自律型AIエンジニアの導入は、ビジネス経営に以下のような変化をもたらす可能性があります。
- 開発コストの劇的な削減：特定のタスクにおいて、人間のエンジニアと比較して8倍から12倍の効率向上、20倍以上のコスト削減を実現した事例が報告されています。コード1行あたりで換算すると、人間のエンジニアの50分の1から100分の1のコストになるとの試算もあります。これにより、開発予算の考え方が根本から変わり、AIに事実上青天井の予算を割り当て、その分人件費を抑制するといった戦略的な人材・予算配置が可能になります。
- 開発サイクルの高速化：簡単な指示から短時間で大量のコードを生成し（例: 10行の指示で10分後に500行のPull Request）、タスク完了までの時間を大幅に短縮します。これにより、市場の変化に迅速に対応し、新しい機能やサービスを素早く提供できるようになります。
- 人材活用の最適化と生産性向上：Devinに定型的、反復的、あるいは面倒なタスクを任せることで、人間のエンジニアはより創造的、戦略的、あるいは難易度の高い課題に集中できるようになります。これにより、チーム全体の生産性が向上し、エンジニアリングチームのレバレッジが最大化されます。エンジニアの役割は、「コードを書くこと」から「AIを最大限に活用して価値を生み出すこと」へとシフトしていくと考えられています。
- 非同期および並列作業による効率強化：Devinはタスクを非同期で実行するため、人間がDevinの作業完了を待つ必要がなく、その間に別のタスクを進めることができます。複数のDevinセッションを立ち上げて複数のタスクを並行して実行させることも可能で、これにより開発の手数を飛躍的に増やすことができます。
- 24時間365日稼働：Devinは休憩や就業時間に関係なく作業を続けられるため、終業前にタスクを指示しておき、翌朝に成果を確認するといった効率的な働き方が可能になります。
Devin 2.0と活用のポイント
2025年4月に正式リリースされたDevin 2.0は、月額20ドルから利用できるCoreプランが提供開始され、個人や中小チームでも試しやすい価格となりました。基本的な使い方は、WebワークスペースやSlack連携などを通じてチャット形式で指示を与えることです。
ただし、Devinを効果的に活用するにはいくつかのポイントがあります。Devinをジュニアエンジニアとして扱い、以下のような工夫が必要です。
- タスクを細かく分割する：大規模なタスクをDevinに丸投げするのではなく、小さく具体的なサブタスクに分割して依頼する方が成功率が高まります。
- 明確で詳細な指示を与える：タスクの目的、期待される結果、参考にすべき既存コードや資料などを明確に伝えることで、Devinはより適切に作業を進めることができます。ゴールだけでなく、満たすべき「制約」を与えることも重要です。
- テストコードを活用する：自動テストがあることで、Devinは自身が生成したコードの正当性を検証し、フィードバックループを回すことができます。テストコードが整備されているコードベースの方がDevinの力を引き出しやすい傾向があります。
- 成果物のレビューと修正：Devinの出力は完璧ではないため、人間のエンジニアによるレビューと必要に応じた手直しが必要です。特に複雑なタスクや広範な変更では、人間の目利きが不可欠です。
結論として、Devinはソフトウェア開発の常識を変えうるポテンシャルを持つツールであり、開発コスト削減、スピード向上、エンジニアの生産性向上を通じて、ビジネスの競争力強化に大きく貢献する可能性があります。
itナビゲーター2025年版
2024年12月25日に『itナビゲーター2025年版』が出版されました。
目次の俯瞰
IT ナビゲーター 2025 年版
はじめに
第1章 デジタルライフの未来
1.1 複雑化するデジタルライフ
1.2 生成 AIで揺れるデジタルディバイド
1.3 推し消費の多様化と AI
第2章 通信 メディアビジネスの未来
2.1 「スマホの次」の可能性
携帯電話端末市場
携帯電話サービス契約チャネル市場
2.2 テレビメディアを取り巻くデータ覇権
コネクテッド TV 市場
テレビ放送 動画配信広告市場
2.3 広がる偽・誤情報とビジネスチャンス
2.4 マーケティングにおける戦略的な生成 AI活用
インターネット広告市場
第3章 コンテンツビジネスの未来
3.1 コンテンツビジネスの論点
有料映像サービス市場
3.2 試されるゲーム大国日本
3.3 DX で進化するスポーツビジネス
3.4 教育コンテンツの未来
第4章 AIデータガバナンスの未来
4.1 「シン・データガバナンス」デジタル規制の克服
プライバシーテック市場
セキュリティ市場
4.2 ウェアラブルデータの活用とガバナンス
4.3 「子どものデータ」 を考える
4.4 データの越境流通とガバナンス
4.5 世界的に急伸する AI 規制と対応
要約
序章：2025年のITがもたらす未来像
2025年に訪れる社会・ビジネス環境の変化
序章では、2025年に向けて加速しつつあるIT技術の進化によって、社会とビジネス、そして個人の生活がどのように変わっていくかという全体的なビジョンが提示される。具体的には、'AI' や 'IoT'、'5G/6G'、'クラウドコンピューティング'、'ビッグデータ' といったキーワードが織り込まれ、これらの技術群が相互に連携することで新たな価値や課題が生まれることが強調される。
また、「'DX（デジタルトランスフォーメーション）'」が単なるツール導入や業務効率化にとどまらず、企業文化やビジネスモデルの根本的な変革を指すようになったことにも触れられており、IT投資の本質や企業経営の視点がどう変わるかを考察する導入となっている。
第1章：AI・データ解析がもたらす社会変革
AIの進化と活用領域の拡大
'AI' 技術は2020年代半ば以降、一部の単純な業務の自動化のみならず、創造性を要する分野や高度な分析を必要とする意思決定の場面にも積極的に導入され始める。本章では「'機械学習'」「'ディープラーニング'」「'強化学習'」などの技術要素がどのようにビジネスや公共政策に波及していくかが述べられる。
データ活用とプライバシー保護の両立
'AI' 活用のベースとなるビッグデータは、企業が保有する顧客情報や購買履歴、政府・自治体の行政データ、SNS上の膨大な投稿内容など多岐にわたる。しかし、データプライバシーやセキュリティ面の問題はますます深刻化しており、「いかに個人情報を守りつつ、ビジネス価値を創出するか」という難題が浮上している。
本章ではEUの'GDPR'や日本の改正個人情報保護法など、法規制面と事業推進のバランスについての論点が示される。また「'データを持つ企業が圧倒的に有利な時代'」が到来するとの主張があり、従来型のIT投資の価値評価から「'データを核としたビジネスモデル'」構築へと経営者の発想転換が求められる。
第2章：5G/6GとIoTが変える産業構造
ネットワーク進化とエッジコンピューティング
2020年代前半から普及が進む'5G'（第5世代移動通信システム）を皮切りに、2025年前後には'6G'の研究開発も本格化する。超高速かつ低遅延の通信技術がさまざまな産業に組み込まれ、リアルタイムなモニタリングや制御が可能になる。
- '自動運転・モビリティ'：高精度マップやセンサー情報を常時通信し、車両同士や交通インフラとの連携を実現。
- 'スマートシティ'：建物、交通、エネルギー、水道、ゴミ処理などのインフラが相互に連携し、高効率な都市運営を行う。
- '農業・漁業の高度化'：ドローンやセンサーを活用したモニタリングによる精密農業や遠隔管理。
第3章：クラウドネイティブ時代のシステム構築と人材像
第4章：サイバーセキュリティとリスクマネジメント
第5章：新たなビジネスモデルとプラットフォーム戦略
第6章：2025年に向けたIT戦略の提言
経営者への提言
著者が繰り返し強調するのは「ITを単なるコストセンターではなく、競争優位を生み出す“コアアセット”として位置づける視点」である。ビジネスモデルの刷新や新規事業の創出、企業文化のアップデートにこそITが果たすべき役割があると説かれる。
- '長期戦略と短期実行のバランス'：短期的なROIを過度に求めず、実験と投資を繰り返しながら長期的に競争力を育む。
- 'IT部門と経営陣の連携強化'：'CTO'や'CIO'が経営ボードに参画し、IT戦略を企業戦略の中心に据える。
- 'グローバル視点'：国内だけでなく海外市場も見据えたサービス設計や規制対応。
書籍全体のメッセージ
総じて『ITナビゲーター2025年版』は、「技術が進化するスピードが加速する中で、旧来の枠組みにとどまる企業・組織は急激に競争力を失う」という危機感を軸としつつ、「だからこそ経営層がIT戦略を中核に据え、持続的なイノベーションを起こしていく必要がある」という提言を通している。また、個人も含めた「'ITリテラシーの底上げ'」と「'組織や社会の変革力'」の両輪が欠かせないと強調されており、各章でテクノロジーの詳細と具体的な活用法が紹介されると同時に、社会的・経営的インパクトやリスクマネジメントの観点が随所に盛り込まれている。
本書を通じて示唆されるのは、技術の基礎理解だけでなく、企業文化やビジネスモデルの再定義、そして人間の働き方・学び方までも変えていく総合的な視点で「2025年のIT活用」を捉える必要性である。単なる技術解説書ではなく、広範な範囲での実践的知見と未来予測が盛り込まれた「経営・社会のリファレンスブック」として機能するよう設計されている。
日本一やさしいスタートアップ投資の教科書
2024年6月15日に『日本一やさしいスタートアップ投資の教科書』が出版されました。
目次の俯瞰
日本一やさしいスタートアップ投資の教科書
はじめに
第1章 スタートアップとエンジェル投資
世の中を変えるスタートアップ
「Jカーブ」を描くスタートアップ
個人がスタートアップに出資するエンジェル投資
スタートアップの株式取得と経済的利益への期待
株式会社の起源と東インド会社
エンジェル投資の3つの壁
資金の壁
情報の壁
コミュニティの壁
エンジェル投資を 「民主化」する株式投資型クラウドファンディング
資金の壁を解決
情報の壁を解決
コミュニティの壁を解決
第2章 株式投資型クラウドファンディングの魅力とリスク
エンジェル投資を民主化する 「株式投資型クラウドファンディング」
投資家にとってのメリット
スタートアップに関わる楽しみ
こんな社会貢献の仕方があるんだ」 - 社会の変革に直接関われる
スポーツを最前列で応援する楽しみに近い」 - 身銭を切って挑戦を応援できる充実感
「MBAを学ぶのと同じくらいの価値がある」 - ビジネスへの好奇心が満たされる
投資先企業とのコミュニケーション
毎月~数ヶ月に1回:スタートアップの経営を間近で聞ける株主の 「IR」
株主優待
起業家と株主のコラボレーション事例も
ハイリスクではあるが大きなリターンが期待できる
投資成功 投資先企業がIPO (株式公開)する
投資成功 投資先企業がM&Aされる
投資先企業がイグジットせず、存続し続ける
投資先企業が倒産・清算する (投資失敗)
投資家にとってのリスク
ハイリスク・ハイリターン
流動性に乏しい
株式投資型クラウドファンディングは、初心者にはオススメしない?
スタートアップ企業から見た株式投資型クラウドファンディング
株式投資型クラウドファンディングで、資金調達の未来の選択肢が増える
スタートアップが銀行融資だけでJカーブを乗り切るのは難しい
株式による調達の選択肢を増やし、ステージに応じて適切に組み合わせる
株式投資型クラウドファンディングに向いている企業とは
株式投資型クラウドファンディングと相性が良い3種類のスタートアップ
地方のスタートアップが全国から幅広く資金と応援を集める
株主が増えると上場できない?
株主の属性について：好ましくない主が紛れ込むのではないか?
契約書の締結について：数百人の株主と個別に契約を締結することは実務上可能なのか?
株主総会の開催について：運営の負担が大きいのではないか?
第3章 投資家が留意しておくべきこと
「未来志向」の視点で投資先を見極める
誰の何の課題を解決するどのようなサービス/技術か
市場は十分に大きいか、スケールするか
ビジネスとして成立するか 収益性のあるビジネスモデルか
競合優位性、革新性はあるか
事業の成功に向けた戦がけているか
どんな経験・知識をもった経営チームか
資本政策が描けているか
自分なりの投資スタイルを確立する
ポートフォリオにおける株式投資型クラウドファンディングの位置づけ
余裕資金と投資額の決定
リスク管理と分散投資
投資家が知っておくべき税制優遇
エンジェル税制とは
株式取得の優遇措置
株式売却時の優遇措置
エンジェル税制の申請手続きの流れ
コラム: 1社に50万円以上投資できる!特定投資家制度を採用するプラットフォームも登場
第4章 株式投資型クラウドファンディングのリアル
「どんな人が投資しているのか」を数字で見てみよう
どんな人が投資しているか - ①会社員Yさんに聞いてみよう
どんな人が投資しているか - ②高校教員Fさんに聞いてみよう
「どんな企業に投資できるのか」を実例で見てみよう
どんな企業に投資できるのか① - 全国300か所以上の家で多拠点生活を叶える住まいのサブスク 「アドレス」
どんな企業に投資できるのか② - モンゴル発のレザー製品で世界を目指す「ラズホールディングス」
どんな企業に投資できるのか③ - カタログギフトの「地元カンパニー」
どんな企業に投資できるのか④ - 独自のタンパク質合成技術で世界に挑戦する「ヌープロテイン」
第5章 エンジェル投資をはじめよう
【STEP1】 株式投資型クラウドファンディング事業者への登録
事前準備
アカウントの作成
お客様情報の入力
オンラインでの本人確認
【STEP2】 募集ページを見てみる
まずは3つの基本情報を抑えよう
1 取り組む事業の情報
2 市況・マーケットの情報
3 経営者・チームの情報
エンジェル税制・株主優待の情報もチェック
募集情報やリスク情報で更に知る
事業者情報
募集情報
企業のリスク
審查内容
契約締結前交付書面
経営者に直接質問してみよう
【STEP3】 投資を行う
【STEP4】 投資後の楽しみ方
株主向けニュースで成長を実感
株主優待を楽しむ
株主総会や株主向けイベントに参加する
直接事業に協力する
国内の株式投資型クラウドファンディング事業者
第6章 未来の株式投資型クラウドファンディング
英米先行の株式投資型クラウドファンディング
英国・米国の株式投資型クラウドファンディング市場
法規制による違い
日本における調達額投資額
米国における調達額投資額
英国における調達額投資額
英国の株式投資型クラウドファンディングプラットフォーム
クラウドキューブ (英国)
シーダーズ (英国)
米国の株式投資型クラウドファンディングプラットフォーム
ヴィーファンダー(米国)
スタートエンジン(米国)
リパブリック (米国)
株式投資型クラウドファンディングを利用した海外のユニコーン企業
設立3年でユニコーン企業に。英国のチャレンジャー・バンク「レボリュート (Revolut）」
20万人以上の株主が応援団に。 英国を代表するクラフトビールメーカー「ブリュードッグ」
9日間で2300万ドルの申込み。 プラットフォームの申し込み最高記録を塗り替えた
メール1通で6時間後に500万ドルの申込み。 健康増進アプリ開発「レベルズ」
「コミュニティラウンド」の魅力
非上場株式のセカンダリー市場について
英国における非上場株式のセカンダリー市場
米国における非上場株式のセカンダリー市場
日本における非上場株式のセカンダリー市場
株式投資型クラウドファンディングを取り巻く国内環境に前進の兆し
「骨太の方針」および「新しい資本主義」の実行計画改訂版に株式投資型CFが追加
1年間に1社1億円未満」の調達上
平均4億円の調達ニーズに対し、株式投資型クラウドファンディング単体ではギャップがある
今後も注目が集まる株式投資型クラウドファンディング市場
おわりに
社会をよくする投資入門:経済的リターンと社会的インパクトの両立
2024年5月27日に『社会をよくする投資入門:経済的リターンと社会的インパクトの両立』が出版されました。
目次の俯瞰
社会をよくする投資入門：経済的リターンと社会的インパクトの両立
はじめに
99.7%のお客様の運用益がプラスになった投資の秘訣
「預金残高444円」の創業期
第1章 「社会をよくする投資」とは何か
投資がお金を増やす「だけ」の手段になっている
「将来が不安」な時代における投資
お金の動きは「欲求の総和」
社会をよくすることと、利益を出すこと
投資は「社会をよくする」ものなのか?
「社会をよくする投資」の本質
投資とは何か
「顔の見える投資」の原点
金融業界への違和感
直販だから、「顔」が見える
第2章 リターンの大元は「事業」である
なぜ投資か
貯蓄はお金を「減らす」行為だ
「お金を増やす」ときの選択肢
なぜ株式投資か
なぜ投資に不安を感じるか
投資家になるとはどういうことか
投資家になってみる
リターンとは何か
株式会社は「大きな夢」を追う仕組み
第3章 経済の海と金融クジラ
誤作動を起こしやすい金融市場
巨大な金融クジラが大きくなる資本主義
株価とは「人の心の動き」 である
株式の「適正価格」
成長プレッシャーの正体
実体経済からの乖離が生じやすい株式市場
株式市場とは
投資が「マネーゲーム」 と言われるわけ
株式市場のエサとなる 「欲望」と「恐怖」
価値の循環がリターンをつくる
第4章 「欲望」が集まる金融市場の構造
インデックス運用はいい未来をつくるか?
①玉石混淆の丸ごと投資
②経済成長のジレンマ
「社会をよく」しない金融市場の構造
社会問題を誘発するメカニズム
①株価を高めることが共通目的化しやすい金融市場
②投資の効率性だけを追い求める投資理論
金融市場の不安定化を招く手法の発達
③短期売買を誘引する株式市場
④レバレッジという打ち出の小づち
「数字しか見ない投資」の先に未来はあるか
金融クジラとは、人の欲望そのもの
新型コロナウイルスは人類に何を問いかけたか
第5章 投資の「新しい選択肢」
①ESG投資
課題: 独自性も目的もない
可能性 : ESG投資が乗り越えるべき4つのハードル
②ソーシャル・インパクト投資
課題: 実行と評価
可能性 : 上場会社の「本気」
③個別株投資や投資信託
パーパス経営やインパクトの可視化
グローバルの動き 「B Corp 認証」
課題 : 上場との両立
可能性 : ソーシャル証券取引市場
社会をよくするのは「巨額の投資」ではない
投資で成功するための8つのカギ
①先入観をはずす
②株価(価格)ではなく価値に投資する
③経済法則を利用する(複利と分散)
④感情を排除する
⑤シンプルである
⑥予測しない
⑦投資に期限を設けない
⑧投資観を持つ
第6章 「社会をよくする投資」の実践
投資の「新しい選択肢」に求めるもの
「社会をよくする投資」実践の15年
やればやるほど赤字がふくらむ 「死の谷」
日本家屋が100年もつ理由
優れたファンドにあるもの
①お金を増やすだけではない、「いい会社」への投資
そもそも会社は何のために存在するか
「いい会社」を見る3つの視点
①「人」企業文化が最高のガバナンスをつくる
②「共生」:見るべきは「本気度」
サプライチェーン
自然環境との対話
③「匠」: 他社にはない独自の強みがあるか
「本気さ」への投資
②お金を増やすだけではなく、「いい未来」をつくる投資
成功する投資家は「予測しない」
未来は予測できないが予見できる
未来を託したい会社
投資は未来のためにある
お金を増やすだけではなく、「自分の成長」につながる投資
経営者に会う
転職もインターンも投資先へ
「小さな投資」が社会を変える
スタートアップから100年企業まで
鎌倉投信が日本株にしか投資しない理由
「社会をよくする」 スタートアップ投資
多産多死モデルのスタートアップ投資を変える
最終章 投資の先にどんな「10年後」を描くか
資本主義は適量生産・適量消費へシフトできるか
一人ひとりの「イエス」で社会は変わる
若者たちの視線の先
投資にも「個性」があっていい
おわりに
結果を出すチームのリーダーがやっていることnecで学んだ高効率プロジェクトマネジメント
2024年5月24日に『結果を出すチームのリーダーがやっていることnecで学んだ高効率プロジェクトマネジメント』が出版されました。
目次の俯瞰
結果を出すチームのリーダーがやっていること
はじめに
第1章 すぐマネできて機能的! 「自慢するチーム」のレシピ
仕事を抱え込むリーダー」を卒業する
数値目標を血の通った目標に変える
ただの指示ではなく 「役割指示」を与える
「できること」と「やりたいこと」 二つの重なる範囲に役割をつくる
6W2Hを押さえ間違えようがない指示を出す
「ゴール」と「期限」で優先順位を示す
直接指示するメンバーは7人まで
直接の指示はしないがチーム全員の声は拾う
7人のうち1人は「遊ばせる」
「年間1000万円までは君の裁量に任せる」と権限移譲
30秒でこの章のまとめ
第2章 リーダーは超ラク! メンバーに「任せる」 進捗管理
3日以上かかる仕事は指示内容をその場で復
1日目の業務終了時点で中間報告
1週間以上かかる仕事は「作業線表」で自己管理
長期の仕事では毎週、状況確認もする
レッドラインは明確に示しておく
30秒でこの章のまとめ
第3章 成果につながる! 風通しのよい雰囲気づくり
人は、自分で決めたことにしか動かない!
YES&MORE」 話法で、トップダウンとボトムアップを両立させる
あーだこーだ」 と一緒に計画を練り上げる
全責任を取る宣言」で失敗への不安を取り除く
役割指示に徹する宣言」でさらにメンバーに任せるリーダーになる
役職に関わらず全員リスペクト宣言」をする
やるかどうかもメンバーに決めさせる
「これだけは必ず守る」 ルールは明示しておく
「まだやったことがない案件があるけど、どうする?」 と機会を提供
30秒でこの章のまとめ
第4章 モチベを引き出す! メンバーとのコミュニケーション術
役者になったつもりで臭いセリフを口にする
メンバーの性格タイプを見極めそれぞれに合った言葉をかける
どんな報告にも「ありがとう」と「聴く9割」
アドバイスは最初に一つ褒めてから
注意したあとは失敗談で自分も落とす
よくても悪くても、メンバーの変化に気づいたら即フィードバック
フリーディスカッションでなんでも言い合える場をつくる
「報・連・相・相」で現場情報を得る
なんとなく合わないメンバーには、どう接してほしいか聞いてしまう
30秒でこの章のまとめ
第5章 グイグイ信頼される! リーダーの習慣
メンバーを呼びつけずに自ら動く
メンバーとの会議予定を安易に変更しない
定時外や休日には連絡しない
メンバーが考え込んだら話し出すまで待つ
メンバーの話はへそで聴く
暴走気味のメンバーには「今日は早く帰れ」とブレーキをかける
成果につながらない頑張り」 も認める
自分の好きな仕事ほど、優先的にメンバーに回す
30秒でこの章のまとめ
第6章 みんなが安心!ピンチを成長に変える 「トラブル対応」
メンバーが失敗したとき、最優先は「大丈夫か?」のひと言
ミスから何を学んだ?」と視線を前に向けさせる
トラブっているメンバーは、まずはお腹を満たしてやる
30秒でこの章のまとめ
おわりに
概要
本書『結果を出すチームのリーダーがやっていること』の核心は、「リーダーが仕事を抱え込むのではなく、メンバーに役割を与えて信じ、失敗しても責めず、前に進める環境づくり」 に尽きる。NECのような大企業・大規模プロジェクトを舞台に、従来のトップダウン型イメージを覆す事例が多数紹介される。
著者が強調するのは、「人は自分で決めたことにしか本気にならない」 という原則だ。リーダーがすべてを指示してしまうと、メンバーは受動的になり、失敗してもリーダーの責任だと考えてしまう。そこで「役割指示」「トップダウンとボトムアップの融合」「納期や予算など絶対守るべきライン以外はメンバーの提案を生かす」などの具体的手法が提示される。
さらに、細かな行動習慣――例えば「メンバーを呼びつけずリーダーが行く」「休日の連絡を絶対しない」「人が考え込んでいたら待つ」「失敗時はまず“大丈夫？”と声をかける」――が、組織を自主的に動かすカギとされる。これらが単なる理想論でなく、著者の実践によって成果をあげたからこそ説得力がある。
最終的にリーダー自身もラクになり、メンバーもやりがいを感じ、成果が出る。トップダウンかボトムアップかの二者択一ではなく、「メンバーを主体的に動かす仕掛けをリーダーがつくる」 という考え方こそが、本書を貫くメッセージだ。NEC社長賞を4度受賞した実績が示すように、これは現場で真に機能するマネジメント術と言えるだろう。
aiドリブン経営人を活かしてdxを加速する
2024年4月18日に『aiドリブン経営人を活かしてdxを加速する』が出版されました。
目次の俯瞰
AIドリブン経営 人を活かしてDXを加速する
プロローグ 適応か?死か? 生成AIが拓く未来
第1章 After Al 「人間を超えた後」を現実的に考える
今、世界で何が起きているのか
AIの民主化時代がやってきた
生成AIが3億人の仕事を奪う
奪われる仕事は何か
AIがもたらすDXの新たな可能性
DXは次のフェーズへ
AIにより加速するDX
P/Lの構造はなぜ変化するのか
「人件費」の変化に注目せよ
AIが代替できる仕事の見つけ方
人間を超えるスキルを持つ「弱いAI」
新たな価値を創造しつつあるAI
「AIリテラシー」が事業変革の要となる
AIが人間を超えることが見えた日
「2045年問題」 とどう向き合うか
コラム カスタマーサポートでAIを活用する 社外に向けた生成AIのユースケース
第2章AIが塗り替える市場のルール
まずは、AIを知ることから始めよう
知っておきたい4つのAIレベル
生成AIは何がスゴいのか
生成AIにはどのようなものがあるのか
「強いAI」 と 「弱いAI」
生成AIは第4次Aーブームとなるか
何度も訪れたAーブーム
注目を集めた「機械学習」
日本とAIの国際競争
注目を集めるLLMとは何か?
絶対に押さえておきたいLLMの仕組み
LLMは何に使われているのか
自然言語処理タスク
チャットボット
個別化されたコンテンツ生成
文書生成と執筆支援
AIアシスタント
AIにまつわるさまざまな問題
責任の所在はどこにあるのか
AIの安全性と倫理に対する警告
高まる欧州のAIへの危機感
AIによる市場破壊と事業変革の可能性
「破壊的イノベーション」の到来
生成AIがもたらす3つの機会
1 売り上げ増加の機会
2 コスト削減と生産性向上の機会
3 リスク軽減の機会とサステナビリティの
生成AIで影響を受ける2つの業界
AIはどのように人間の仕事を代替するのか
コアプロセスをAIモデルで拡張する
支援プロセスをAIモデルで拡張する
拡大が加速するAIで影響を受ける業界
コアプロセス×支援プロセスのメリットとデメリット
ブルーカラーはAIの影響を受けにくい
ホワイトカラーの「AI失業」が始まる
産業革命期の英国で起こった「ラッダイト運動」
第3章 生き残るための事業変革
生成AIの時代を生き残るヒントを探る
オープンAIが目指す世界
「検索」が面倒になる人々
生き残りのキーワードは「ドメイン知識」
百聞は一体験にしかず
AIは個人の創造性を最大化する
3つの「ユースケース発想法」
ドメイン知識を活用したAIによるUX提供
1 AI活用タイミング (When)
2 AI活用目的 (Why)
3 AI活用プロセス (How)
AIによるサービス改善と顧客体験の最適化
AI時代に生き残る事業とは何か?
世界最大のテクノロジー見本市「CES2024」から
投資によるリターンの不確実性が導入を躊躇させる
既存の事業をどのように再考すべきか
AIに取って代わられないサービスとは何か
ビジネスを改革する、AI導入のための3ステップ
AIを核とした事業展開で必要なこと
STEP1 ユースケースからアイデア出し
STEP2 AI活用のヘソを探し出す
STEP3 投資対効果に落とし込む
不確実性が高い世界で生き残る 「リアルオプション戦略」
転換が必要な投資の考え方
AI活用における投資対効果シミュレーション
ユースケースをストックしよう
8つの事例で解説! AIはどのように活用できるか
新興企業のAI活用戦略
CASE1 Salesforce (セールスフォース)
特定のタスクの代替ではなく、一連の業務フローを担う
CASE2 EvenUP
人身傷害の法的事務を代替し、督促状のワークフローを自動化
CASE3 Notta
同一画面内で文字起こし・要約・ToDo作成まで完結
CASE4 ELYZA
どのLLMでも、同じインプットから複数のパターンを出力できる
CASE5 Typeface
ウェブのキービジュアル、 広告バナー用動画・画像の作り分けを瞬時に
CASE6 Runway
文字から動画」だけでなく「画像から動画」も実現
CASE7 Synthesia
スライドから簡単に動画化し、 アバターが多言語対応で自然に読み上げ
CASE8 Merlin、Ada
対話型やりとりを 「音声」で実施し、顧客に負荷をかけずに情報を引き出す
AIが作る新たなビジネスチャンスを見逃すな
高度な専門性をAIでどう活かすか
フェーズで異なるAIカスタマイズの必要性
コラム 社内サポートでAIを活用する 社内に向けた生成AIのユースケース
第4章 AIドリブンな組織への道
AIに「使われない」 組織づくり
業務プロセスは人間中心からAI中心へ
BCT人材の定義をアップデートせよ
AIリテラシー教育はレベルごとに
米国と差が出たチャットGPTへの関心
経営陣のAI理解と経営方針の示唆
「AI活用経営人材」への第一歩とは?
AI時代の組織と雇用形態
AIだからこそ生み出せるクリエイティブ
AIとデータセキュリティにどう取り組むか
AI活用に潜むリスク
「入力してよい情報」の見極め方
出力された情報で確認したい4つのポイント
企業のAI導入で気をつけるべきこととは
自社のポリシーとガイドラインの策定をする
利用するツールの規定・規約に要注意
米国で出てきたAI訴訟
Workday (ワークデイ)
State Farm (ステート・ファーム)
AIは感情も理解する?
キーワードは「プロンプトエンジニアリング」
注目されるエモーションプロンプト
改革を促進するデータとセキュリティポリシーづくり
柔軟な組織構造とプロセスの見直し
セキュリティの概念をアップデートする
日本が直面する「境界セキュリティ」の課題
日本より10年早い、米国のデータガバナンス観
競争の源泉たる企業のデータを、AIに触らせるか否か
最も難易度が高い「戦略」の設定
求められる「攻めのデータガバナンス」
第5章 人と社会はどう変容していくのか
未来の姿を想像し、提示せよ
経営者がSFを読むべき理由
AIへの置き換えが難しい3つの力
なぜEOは重要になってくるのか
AIに勝つ秘訣は「空気を読まない」 こと?
人間だけが「コツ」を教えることができる
好奇心の源泉を絶やさないために
「好き」はAI時代を生き抜くカギ
AI時代にリスキリングはどう活用すべきか
日本と米国のリスキリングに対する意識差
なぜ保険会社が介護業界に参入するのか
コラム 書類業務をなくそう 行政サービスに向けたユースケース
社員の成長マインドセット」を育てる
柔軟な思考と自己改革への意欲
「経営者思考」を誰もが持つ時代に
ラーニングカルチャー 持続的な学習を促す組織文化の形成
生き残る者は誰か
アニマルスピリッツを忘れるな
エピローグ
