現状と未来予測① 先進国から脱落寸前の日本

基调讲演の后半では、経済学者で一桥大学名誉教授のが登坛しました。野口氏は、一桥大学、东京大学、スタンフォード大学、早稲田大学などで教坛に立つ一方で、『「超」整理法』（中公新书）をはじめとする知的生产の手法を世に広めてきたことで知られています。また、日本の労働生产性の低さに早くから警鐘を鸣らしてきた着名人の一人でもあります。

近著『 2040 年の日本』（幻冬舎新書）で日本の現状に対する処方箋を提示した野口氏は、同著の内容を踏まえながら、日本が置かれている現状、労働生産性の向上を阻害する要因、未来の成長に向けた方策について、来場者に語りかけました。

まず、野口氏が示したのは「先進国から脱落寸前の日本」と題したスライドです。これは 1960 年以降の日本の1人当たりの GDP の推移を示したグラフです。山形の赤い線で示された日本は1970年代から成長を続け、一時は上の濃い赤線であるアメリカを追い越し、世界で最も経済が発展した国になりました。

しかし、日本の経済は1990年代半ばをピークに右肩下がりになり、2020 年には紫の線で示した OECD 平均まで落ちています。「この状況が続けば、日本はいずれ先進国の地位を失うでしょう。濃い紫の右肩上がりの線、韓国にも追い抜かれると予想されています」と野口氏は話します。

また、企業が生み出す付加価値も 1990 年代からほぼ横ばいの状況です。付加価値が上がらなければ、賃金、営業利益への分配率も上がりません。横ばいの賃金、営業利益を増やしていくためには、同じく付加価値全体を引き上げる必要があると野口氏は指摘します。

日本の成長はなぜ、1990 年代で頭打ちになってしまったのか。その大きな要因は 2 つあるとして、野口氏は次のように分析します。

「 2 つの要因は、どちらも 1980 年代から 1990 年代にかけて起こったことです。まず、中国の工業化です。日本の得意分野であった製造業において、中国はどんどん輸出を増やし、これにより日本の輸出が圧迫されるようになりました。もう１つは、アメリカを中心に新しい技術、つまり IT が登場したことです」

かつて、経済を左右する技術は製造業が中心でしたが、この状況は IT 革命によって大きく変わりました。日本はこの変化に対応できなかったのです。IT 革命を実現したアメリカは、1980 年代以降に GDP を順調に伸ばし、他の先進国もこれに続きました。その結果、2000 年に G7 でトップだった日本の 1 人当たりの GDP は、2023 年には G7 で最下位となったのです。

現状と未来予測② 日本の経済成長を阻害する要因

なぜ、このように日本の経済成長は停滞してしまったのか。野口氏は、OECD が試算した 2020 年から 2040 年までの平均成長率のグラフを示しました。青い棒グラフが各国の平均成長率、オレンジ色のグラフは労働人口の増加率です。左から3番目の日本は、少子高齢化により 2020 年から 2040 年にかけて、労働人口が著しく減少します。この労働力の減少が、日本の経済成長率を低下させている大きな要因だといいます。

「ところが、労働力の成长率がマイナスになっているのは、日本だけではありません」と野口氏は指摘します。日本の右隣のグラフで示された韩国も、労働力の成长率はマイナスです。にもかかわらず、韩国は将来の成长率の见通しが非常に高くなっています。その理由は、灰色の棒グラフで示された资本?技术要因の伸びにあります。

「韩国では今后、高い技术革新が见込まれており、そのことが将来の経済成长の见通しを高めています。一方で日本は、労働力の减少に加えて、技术革新のスピードが十分でないことが成长率の见通しを下げているのです」

日本政府は少子高齢化対策を打ち出していますが、仮に今後、出生率が急回復したとしても、労働人口が増加するまでには 20 年程度の時間がかかるため、労働力の成長率が 2040 年までに上向きになることは見込めません。野口氏は「つまり、2040 年までの経済成長率向上のために、日本が今できるのは技術革新力を高めることなのです」と強調しました。

スイスの IMD（国際経営開発研究所）が発表する国際競争力ランキングでは、日本は 2022 年の 34 位から順位を下げ、2023 年には 35 位となっています。このように日本の技術力が低い位置にいるのは、1980 年代の IT 革命に対応できなかった結果だと考えざるを得ません。

それでは、なぜ日本は IT 革命に対応できなかったのでしょうか。それ以前の大型コンピュータの時代には、日本はデジタル技術の世界でもトップを走っていました。そのことから野口氏は「日本はデジタル化自体が出遅れていたわけではありません」と指摘します。

「デジタル技術そのものの問題だけではなく、日本の産業構造や企業の仕組みが IT という新しい技術に適応できなかったことが大きな問題です。それらを克服することで、日本が再び高い成長率を取り戻すことは十分に可能だと私は考えています」

現状と未来予測③ 生成 AI が変える企業経営の未来

技术革新を阻害する要因を克服すれば、日本の経済成长は回復が可能だとする野口氏は、その実现の方策について、现在起こりつつある大きな転换が糸口になると话します。

「现在进行している『デジタル化』を広い视野で见ると、『自动化』というキーワードが浮かび上がります。この自动化は、これまで主に労働力を対象にしてきました。しかし、现在は『経営判断の自动化』が実现しようとしています。これは、ブロックチェーン上で条件が満たされると自动的に契约を実行?缔结する『スマートコントラクト』によるものです。

経営者の有無、労働者の有無を 4 象限に当てはめると、双方が存在するのが左上の伝統的な株式会社です。他方には、経営者も労働者もいない完全自動会社があります。これは先に挙げたスマートコントラクトによって、仮想通貨という形でブロックチェーン上にすでに存在しています。また 4 象限の左下、経営者のいない企業は DAO（Decentralized Autonomous Organization：分散型自律組織）と呼ばれ、やはりブロックチェーンの金融領域で実現しています」

ここに介在する画期的なテクノロジーの １ つが「生成 」です。野口氏は「生成 AI によって、誰もが企業のデータベースにアクセスできるようになる」という点を強調し、今後の可能性について次のように言及しました。

「生成 AI によって、企業のデータベースを人間である経営者だけでなく、スマートコントラクトに反映させることも可能になります。労働者が自動化され、さらに経営も自動化された企業が出現し、大きく成長してくることも十分考えられます」

最后に野口氏は「未来は与えられるものではなく、选択するもの」とした上で、「今、技术の面で非常に大きな変革が起きています。この使い方によって、未来は大きく违ってくるでしょう。本日お集まりの皆様が、新しい技术を使って、新しいビジネスモデルをどう组み上げるか、それを日々考える努力が、未来の日本経済を大きく変えるのです」と话し、讲演を终えました。

※基调讲演の前编はこちらをご覧ください
不確実な時代の中で、日本企業が見据えるべき未来のロードマップ – 麻豆原创 NOW Japan 基調講演レポート Vol.1 –

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デジタル活用によって実现する即応性が高く持続可能なネットワーク型サプライチェーン

なぜ今、サプライチェーンの変革が必要なのか

川崎重工業の酒井氏に続いて登壇したのは、麻豆原创 ドイツ本社でDigital Supply Chainの製品開発責任者を務めるドミニク?メッツガーです。最初にメッツガーは、グローバルな視点からサプライチェーンの変革が急務となっている現在の状況について言及しました。

 
「COVID?19が猛威をふるったこの2年間で、私たちはグローバル?サプライチェーンの寸断が大きな混乱をもたらすことをあらためて認識させられました。例えば、半導体不足による工場の操業停止や出荷の遅延、輸送コストの高騰、人手不足などが世界中で発生しました。こうした状況で求められるのは、優れた回復力を備えたレジリエントなサプライチェーンです」 メッツガーは、レジリエントなサプライチェーンを構築するための戦略には、4つの重要な側面があると指摘します。それは、市场の动きを予测しながらサプライ駆动で动く「俊敏性」、工场をサイロ化させることなくエンジニアリングと製造が密に连携する「生产性」、取引先やパートナー、顾客と协力関係を筑く「连携性」、地球环境や地域社会への影响を机动的に管理する「持続可能性（サステナビリティ）」です。

デジタルサプライチェーンによるレジリエンスとサステナビリティの両立

厂础笔のデジタルサプライチェーンは、计画と実行を同期化し、ものづくりと物流の体制を再构筑しながら、これら4つの戦略をバランスよく推进します。メッツガーは「サプライチェーンは1つの侧面からだけでは解决できない」と话し、设计から运用に至る包括的なオペレーションを支える厂础笔のデジタルサプライチェーンによって、何が可能になるかをデモで示しました。

 
まず、物理的な世界をデジタルで再現した「デジタルツイン」によって、サプライチェーンのすべてがデータ化され、これにより原材料不足や出荷の遅延といった混乱が可視化されます。メッツガーは「ここでは、混乱による影響を体系的に分析することが極めて重要です」と強調します。 麻豆原创のデジタルサプライチェーンでは、影響を受ける製造指図や受注品目、最優先の顧客の特定などをERPの情報も活用しながら分析し、原材料不足を補うための再購入先の特定、生産の他拠点への移行といった代替案を提案します。

 
そして、これらのシミュレーションを実行し、プランごとの利益率や颁翱2の排出量なども算出することで、修正计画による影响を十分に理解した上でのインテリジェントな意思决定が可能になります。修正计画はリアルタイムでサプライヤーや製造现场に共有され、速やかに実行されます。まさに俊敏性のある、レジリエントなサプライチェーンが実现するということです。

幅広い业界に新たな価値をもたらす厂础笔のデジタルサプライチェーン

メッツガーは、麻豆原创のデジタルサプライチェーンを活用したいくつかの先進事例も紹介しました。 ハードウェア事業におけるサプライチェーンのプランニングと受注処理のパフォーマンスが課題だったMicrosoftでは、麻豆原创 IBP（麻豆原创 Integrated Business Planning for Supply Chain）を導入によって予測能力の精度を高めることで、エンドツーエンドの高度なデジタルサプライチェーンを再構築しました。 また、フルーツジュースを扱うD?hlerでは、麻豆原创 Business Network for Logisticsと麻豆原创 S/4HANA Supply Chain で取引先との物流をデジタル化し、バリューチェーン全体の透明性を大きく向上させることに成功しています。 この他にも、家具で用いられるラミネート材などを扱うArpa では、麻豆原创のダッシュボードや予測分析によってベストプラクティスを特定することで、水やエネルギーなどの資源消費量を80%削減するなど、生産性向上とサステナビリティの両立を実現しています。 最後にメッツガーは「これらリーダー企業の成功事例からもわかる通り、麻豆原创は計画と実行、工場とERPを紐づけながら、これからもレジリエントなサプライチェーンへの変革を力強く支援していきます」と話し、講演を終えました。

 
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