スマート・クリエイティブ

今回のブログは“Google”に関するものです。「なぜ、Googleに興味をもったのか?」、かなり長い前置きになりますがお付き合いください。 

ほとんど関心のなかった自動運転ですが、たまたま入ってきた情報に反応してしまいました。それはグーグルが自動運転で他社を圧倒しているというものです。てっきり、今も五十歩百歩、横一線なのではないかと思っていたため、このニュースに意表を突かれた感じです。

検索してみると、素晴らしいサイトがありました。以下はそのサイトにあった2019年4月1日付の記事です。動画もあり、非常に詳しい紹介がされています。 

画像出展:「NEWS CARAVAN

Google傘下のWaymo、商用自動運転車を目指した10年の軌跡

『2018年に初めて自動運転を使った配車サービスを商用展開したのがWaymoです。Googleの親会社のアルファベットの傘下でWaymoは、前身のGoogle自動運転プロジェクトから10年もの歳月をかけてようやく、その技術を実用化させつつあります。

以下のグラフはワシントンポストのニュースにあったものです。“Rates of intervention”という見出しなので、自動運転技術の性能に関するものということだと思います。これを見るとGoogle は競合他社より2桁~3桁、精度が高そうです。 

画像出展:「ワシントンポスト

 

上記のグラフではTeslaが0になっていますが、下のグラフの補足を見ると、Teslaは公道での実験データを公表していないようです。また、公道でのテストデータに関してもGoogle の実績(距離)は他社を圧倒しています。

画像出展:「OFFICE31051

 

ところで、ご紹介した“NEWS CARAVAN”は、“世界中の最新のテクノロジーを扱ったニュースを配信するサイトです”とのことです。その内容は、FAANG(Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Googleの頭文字)、AI、Maas/自動運転、サブスクリプションビジネス、IoT、ブロックチェーン・仮想通貨、フィンテック(Finance+Technology)、クラウド、フードテック(Food+Technology)、宇宙開発 の情報を扱っています。素晴らしい完成度です。

そういえば、Googleは量子コンピュータでもIBMと競っていたのを思い出しました。ということで、こちらも検索してみると驚きのニュースが見つかりました。 

画像出展:「CNET Japan

グーグルの「量子超越性」は革命の始まりにすぎない

『1981年に有名な物理学者、故Richard Feynman氏が言及し、Googleが13年間取り組んできた量子コンピューティングというアイデアが、現実に向かって動き出しているのである。』

 

 

下の記事はNewsweekのものです。

画像出展:「Newsweek

『グーグルの研究チームは、同社の量子コンピューターが、従来のスーパーコンピューター(スパコン)で約1万年かかる計算を「わずか数分」で解いたと発表した。』

『量子コンピューターは、量子力学の奇妙な原理を利用して計算を行う。従来型のコンピューターは「ビット」という情報単位を使っている。これは「0」か「1」のどちらかの状態しか表すことができないのに対し、量子コンピューターが使う情報単位「量子ビット」は、同時に「0」でも「1」でもあって、「0」と「1」の間のすべての値でもある。扱える情報量が大幅に増えるため、演算能力も大幅に高まるのだ。』

こちらの記事の中には英語ですが、コインの表裏を例にした説明動画があります。これは量子力学の奇妙な原理の一つ、「重ね合わせ」を説明するものです。

偉そうに説明できるような知識は持っていないのですが、過去ブログの“量子論1”に戻って少しご説明します。なお、ここでご紹介している内容および画像は、「13歳からの量子論のきほん」という本からです。

Newton:13歳からの量子論のきほん
Newton:13歳からの量子論のきほん

出版:ニュートンプレス

発行:2018年7月

 

 

量子論が生まれた理由

『あらゆる物質は、「原子」からできていることがわかっています。19世紀末ごろになって、原子がかかわる現象を詳しく調べてみると、ミクロな世界は私たちが日常生活で目にする世界とはまったくちがうことがわかってきました。ミクロの世界は私たちが日常生活で目にする世界とはまったくちがうことがわかってきました。ミクロな物質は、私たちの常識では説明できない、摩訶不思議なふるまいをするのです。

そこで、新しい理論が必要になりました。それが「量子論」です。量子論とは「非常に小さなミクロな世界で、物質を構成する粒子や光などがどのようにふるまうかを解き明かす理論」といえます。

量子論と日常生活の関係

『マクロな世界の物体の運動に量子論を適用すると、計算量が膨大になってしまいます。そこで実用上は、計算が楽な古典論が使われます。マクロな世界では、量子論による計算結果と古典論による計算結果が、ほとんど同じになるのです。なおマクロな世界にも、量子論を使わないと説明できない現象はあります。「金属(導体)」「絶縁体」「半導体」の性質のちがいや、「超流動」や「超電導」といった現象です。

量子論と自然界のサイズ
量子論と自然界のサイズ

量子論の二つの重要事項

波と粒子の二面性:“電子や光は、波と粒子の性質をあわせもつ”

状態の共存(重ね合わせ):“一つの電子は、箱の左右に同時に存在できる”

Newsweekの記事にあったコインの動画は、上記の「状態の共存(重ね合わせ)」を説明したものということになります。

以前、ネットで見つけた例えでは次のようなものもありました。

「道を歩いていたら、道が3つに分かれた。1番早く目的地に着ける道を選びたいが、選べるのは1つしかない。従って、結果的に1番早い道を選べる確率は1/3(約33.33%)である。

一方、量子の世界では、【重ね合わせ】という奇妙な原理のお陰で3つの道を同時に歩いて行ける。よって、1番早い道を選べる確率は100%である」。

「Google 恐るべし!!」

そこで、Google がどんな会社か知りたいと思い、“How Google Works(私たちの働き方とマネジメント)”という本を購入したという経緯です。

ブログは目次に続き、共同創業者であるラリー・ペイジの言葉と本書の骨子的なメッセージをお伝えし、続いてGoogle のDNAではないかと思われる“スマート・クリエイティブ”と“ラーニング・アニマル”、そして、イノベーションという章の中のテーマから、“自らとりまく環境を理解する”と“良い失敗をする”をご紹介します。

How Google Works
How Google Works

著者:エリック・シュミット、ジョナサン・ローゼンバーグ、アラン・イーグル

出版:日本経済新聞出版社

発行:2014年10月

 

 

目次は大見出しのみご紹介させて頂きます。

序文

はじめに

文化 自分たちのスローガンを信じる

戦略 あなたの計画は間違っている

人材 採用は一番大切な仕事

意思決定 「コンセンサス」の本当の意味

コミュニケーション とびきり高性能のルータになれ

イノベーション 原始スープを生み出せ

おわりに

序文

グーグルは「自律的思考」をあらゆる活動の基礎にしていた。それはぼくらの誇るすばらしい成功、そしてときにはとんでもない失敗の原動力となった。』 グーグルCEO兼共同創業者 ラリー・ペイジ

はじめに

楽しいプロジェクト

『本書は成功・成長している企業やベンチャーの発達過程をたどるような構成になっている。この発達過程は、雪玉が坂道を転がっていくうちに勢いがつき、どんどん大きくなっていくような、永続的な好環境に発展できるものだ。一連のステップは、スマート・クリエイティブを惹きつけ、意欲を高めるために企業が実践可能なものだ。その一つひとつが企業を次のステップへと押し上げていく。各ステップは相互に依存し、お互いの上に成り立っている。またどのステップも決して終わることのない、ダイナミックなものだ。

まずは最高のスマート・クリエイティブを惹きつける方法から始める。その出発点は企業文化だ。なぜなら企業文化とビジネスの成功は切り離して考えることはできないからだ。自分たちのモットーを信じられなければ、大成功はとうてい望めない。次に取り上げるのが戦略だ。スマート・クリエイティブは強固な戦略の土台に根差したアイデアに何より魅力を感じる。事業計画を支える戦略の柱こそが、事業計画そのものよりもはるかに重要だとよくわかっている。その次が採用だ。これはリーダーの最も大切な仕事である。最高の人材を十分に集めることができれば、知性と知性が混じり合い、クリエイティビティと成功が生まれるのは確実だ。

スマート・クリエイティブ

・こんにちの労働環境は、20世紀とは本質的に異なる。実験のコストは安くなり、失敗のコストもかつてよりは大幅に低くなった。そのうえ、データもコンピューティングのリソースも豊富になり、自由に使えるようになった。部署を越え、大陸や海を越えての協業も簡単にできる。こうした要素が組み合わさった結果、突如としてひとりのプレイヤー、マネジャー、経営者にいたるまで、働く人間がとほうもないインパクトを生み出せるようになった。

・IBM、ゼネラル・エレクトリック(GE)、ゼネラル・モーターズ(GM)、ジョンソン・エンド・ジョンソンなどの優れた企業は、有望な人材に2~3年ずつさまざまな部署を経験させる経営幹部養成トラックを設けている。だがこの仕組みは専門能力ではなく、経営能力を高めることを目的としている。この結果、従来型企業で働く知識労働者のほとんどは、専門分野に秀でているか、幅広い経営能力を備えているか、どちらかの能力に片寄っているのが普通である。

・従来型の知識労働者と、グーグルのエンジニアを比べてみると、まったく違うタイプであることがわかる。グーグルの社員は会社の情報やコンピューティング能力に自由にアクセスできる。リスクテイクをいとわず、またそうしたリスクをともなう取り組みが失敗したとしても処罰や不利益を受けることはない。職務や組織構造に束縛されることなく、むしろ自分のアイデアを実行に移すよう奨励されている。納得できないことがあれば、黙ってはいない。退屈しやすく、しょっちゅう職務を変える。多才で、専門性とビジネススキルと創造性を併せ持っている。私たちが「スマート・クリエイティブ」と呼ぶ新種で、インターネットの世紀での成功のカギを握る存在である。

こんにち成功している企業の際立った特色は、最高のプロダクトを生み出しつづける能力である。それを手に入れる道は、「スマート・クリエイティブ」を惹きつけ、彼らがとてつもない偉業を成し遂げられるような環境をつくりだすことである。

・スマート・クリエイティブは、自分の“商売道具”を使いこなすための高度な専門知識を持っており、経験値も高い。

・スマート・クリエイティブは、実行力に優れ、単にコンセプトを考えるだけでなく、プロトタイプをつくる人間である。

・スマート・クリエイティブは、分析力も優れている。データを扱うのが得意で、それを意思決定に生かすことができる。同時にデータの弱点もわかっており、いつまでも分析を続けようとはしない。データに判断させるのは構わないが、それに振り回されるのはやめようと考える。

・スマート・クリエイティブは、ビジネス感覚も優れている。専門知識をプロダクトの優位性や事業の成功と結びつけて考えることができ、そのすべてが重要であることをわかっている。競争心も旺盛である。成功にはイノベーションが不可欠だが、猛烈な努力も欠かせない。

・スマート・クリエイティブは、頂点を目指す意欲にあふれ、ユーザのこともよくわかっている。どんな業界に身を置いているかにかかわらず、スマート・クリエイティブはプロダクトを誰よりもユーザ目線、あるいは消費者の視点から見ることができる。自らが「パワー・ユーザ」で興味の対象に取りつかれたようにのめり込む。

・スマート・クリエイティブからは、斬新なアイデアがほとばしり出る。他の人とはまったく違う視点があり、ときには本来の自分とも違う視点に立つ。必要に応じて、カメレオン的に視点を使い分けることができる。

・スマート・クリエイティブは、好奇心旺盛である。常に疑問を抱き、決して現状に満足せず、常に問題を見つけて解決しようとし、それができるのは自分しかいないと確信している。傲慢に見えることもあるかもしれない。

・スマート・クリエイティブは、リスクをいとわない。失敗を恐れない。失敗からは常に大切なことを学べると信じているからである。あるいはとほうもない自信家で、たとえ失敗しても、絶対に立ち直り、次は成功できると思っている。

・スマート・クリエイティブは、自発的である。指示を与えられるのを待つのではなく、また納得できない指示を与えられたら無視することもある。自らの主体性にもとづいて行動するが、その主体性自体が並みの強さではない。

・スマート・クリエイティブは、あらゆる可能性にオープンである。自由に他社と協力し、アイデアや分析をそれ自体の本質にもとづいて評価する。

・スマート・クリエイティブは、細かい点まで注意が行き届く。集中力を切らさず、どんな細かいことも覚えている。それは勉強し、記憶するからではない。それが自分にとって重要だから、すべて知り尽くしている。

・スマート・クリエイティブは、コミュニケーションも得意である。一対一でも集団の前で話すときも、話がおもしろく、センスがよくてカリスマ性さえ感じさせる。

すべてのスマート・クリエイティブがこうした特徴を全部備えているわけではないし、実際そんな人間は数えるほどしかいない。だが全員に共通するのは、ビジネスセンス、専門知識、クリエイティブなエネルギー、自分で手を動かして業務を遂行しようとする姿勢だ。これが基本的要件だ。

・スマート・クリエイティブはどこにでもいる。社会階層や年齢、性別も関係ない。テクノロジーのもたらすツールを使って価値あることをしたいという、意欲と能力のある、あらゆる世代の志の高い人たちである。その共通点は努力をいとわず、これまでの常識的方法に疑問を持ち、新しいやり方を試すことに積極的であることである。スマート・クリエイティブが大きな影響を持ちうるのはこうした理由からである。

人材

ラーニング・アニマルを採用する

・『あなたの会社の従業員について考えてみよう。自分より優秀だと心から思えるのは誰か。チェスやクロスワードで対戦したくない相手は? 自分より優秀な人間を採用せよ、という格言があるが、どれだけ実行できているだろう。

この格言はいまも妥当性を失っていないが、その意味は考えられている以上に深い。もちろん優秀な人はいろいろなことを知っていて、凡庸な人より高い成果をあげる。ただ、大切なのは優秀な人が「何を知っているか」ではなく、「これから何を学ぶか」だ。

・『ヘンリー・フォードは「人は学習を辞めたときに老いる。20歳の老人もいれば、80歳の若者もいる。学びつづける者は若さを失わない。人生で何よりすばらしいのは、自分の心の若さを保つことだ」と言った。グーグルが採用したいのは、ジェットコースターを選ぶタイプ、つまり学習を続ける人々だ。彼ら“ラーニング・アニマル”は大きな変化に立ち向かい、それを楽しむ力を持っている。

・心理学者のキャロル・ドゥエックは、これ[ラーニング・アニマル]を別の言葉で表現する。それは「しなやかマインドセット」である。

しなやかマインドセットの持ち主は、努力すれば自分の持ち味とする能力を変えたり、新たな能力を開花させることができると考える。人は変われる。適応できる。むしろ変化を強いられると、心地よく感じ、より高い成果をあげられる。

・しなやかマインドセットの持ち主は「学習目標」を設定する。学ぶこと自体が目標になると、くだらない質問をしたり、答えを間違えたりしたら自分がバカに見えるのではないかなどと悩んだりせず、リスクをとるようになる。ラーニング・アニマルが目先の失敗にこだわらないのは、長い目でみればそのほうが多くを学び、さらなる高みに上がれることを知っているからだ。

・知力より専門能力を重視するのは、とくにハイテク業界では間違いである。あらゆる業界では急速な変化が起きており、昨日までの先端的プロダクトが明日には陳腐化するような時代に、スペシャリスト採用にこだわると裏目に出る可能性が高い。スペシャリストが問題を解決するとき、その手法には自分の強みとされる専門分野ならではの偏りが生じがちだ。優秀なゼネラリストには偏りがなく、多様なソリューションを見比べて最も有効なものを選択することができる。

イノベーション

自らとりまく環境を理解する

・『グーグルXチームは新しいプロジェクトに取り組むかどうか決めるとき、ベン図を使う。まず、それが対象としているのは、数百万人、数十億人に影響をおよぼすような大きな問題あるいはチャンスだろうか。第二に、すでに市場に存在するものとは根本的に異なる解決策のアイデアはあるのか。グーグルは既存のやり方を改善するのではなく、まったく新しい解決策を生み出したいと考えている。そして第三に、根本的なる解決策を世に送り出すための画期的な技術は(完全な姿ではなく、部分的なかたちでも)すでに存在しているのか、あるいは実現可能なのか。』

・「プロジェクト・ルーン」とは、インターネットへのブロードバンド接続環境のない数十億人に、ヘリウム気球を使ってそれを提供しようというプロジェクトだが、これは先に挙げた三つの条件をすべて満たしている。すでに存在する、あるいは十分実現可能な技術を使って、とほうもなく大きな問題をこれまでとは劇的に違うやり方で解決しようとするものである。グーグルXチームはまず新たなプロジェクトのアイデアが三つのパラダイムをすべて満たすか確かめ、満たさないものは却下する。

・イノベーションが生まれるには、イノベーションにふさわしい環境が必要である。イノベーションにふさわしい環境とは、急速に成長しており、たくさんの競合企業がひしめく市場である。

・まったく新しい、ライバルがやってこない“未開の地”は、企業の成長を維持するだけの規模がない。イノベーションのための環境を望むなら、成長の余地の大きな巨大市場を探したほうが良い。

技術は検討すべき要素である。その分野の技術はどのように進化していくか。現在との違いは何か、そして他にはどんな違いが生まれるか。その進化する環境のなかで、持続的に他社との明確な違いを出していくための人材はそろっているか。これらもイノベーションの環境にとって大切である。

ベン図
ベン図

こちらが、ベン図です。

できるネット」さまより拝借しました。

良い失敗をする

『「世に出してから手直しする」アプローチの成功例がグーグル・クロームだとすれば、代表的な失敗例は2009年に華々しく登場したグーグル・ウェーブである。』

・ウェーブは大失敗だった。しかし、失敗が明らかになってから追加投資をしなかった。また失敗によって敗者の烙印を押された社員はいなかった。ウェーブ・チームメンバーはプロジェクトの打ち切り後、社内でひっぱりだこになった。限界に挑戦するようなプロジェクトに取り組んだからである。

・ウェーブは失敗する過程で、たくさんの貴重な技術を生み出した。ウェーブのプラットフォームの技術はグーグル・プラスやGメールに取り入れられている。失敗ではあったが、ウェーブは“良い失敗”だった。

・イノベーションを生み出すには、良い失敗のしかたを身に着ける。どんな失敗プロジェクトからも、次の試みに役立つような貴重な技術、ユーザ、市場の理解が得られるものである。アイデアは潰すのではなく、形を変えることを考える。

・世界的イノベーションの多くは、まったく用途の異なるものから生まれている。だからプロジェクトを終了するときには、その構成要素を慎重に吟味し、他の何かに応用できないか見きわめる必要がある。

・『ラリーがよく言うように、とびきり大きな発想をしていれば、完全な失敗に終わることはまずない。たいてい何かしら貴重なものが残るはずだ。そして失敗したチームを非難してはいけない。メンバーが社内で良い仕事に就けるようにしよう。他のイノベーターも、彼らが制裁を受けるかどうか注目している。失敗を祝福する必要はないが、ある種の名誉の印と言っていいだろう。少なくとも挑戦したのだから。』

経営者の仕事は、リスクを最低限に抑えたり、失敗を防いだりすることではない。リスクをとり、避けられない失敗に耐えられるだけの強靭な組織をつくることである。

・おそらく最も難しいのは、失敗のタイミングを見きわめることである。良い失敗は決断が早い。プロジェクトが成功しないと判断したら、リソースのさらなる浪費や機会損失を避けるため、なるべく早く手を引くべきである。ただし、イノベーティブな会社の顕著な特徴は、優れたアイデアに成熟する時間をたっぷり与えることである。自動運転車やグーグル・ファイバー(家庭で最大1ギガビットのブロードバンド接続を可能にする。現在のアメリカの平均的な家庭用回線のおよそ100倍に相当)のようなプロジェクトは、莫大な収益をもたらす可能性があるが、おそろしく時間がかかる。

・『ジェフ・ベゾスもこう言っている。「時間軸を伸ばすだけで、それまで考えもしなかったようなプロジェクトに取り組めるようになる。アマゾンではアイデアを5年~7年で実現したいと考えている。ぼくらは積極的にタネをまき、育てようとするし、しかもとびきり頑固だ。ビジョンについては頑固に、細部については柔軟に、が合言葉さ」 』

・失敗はすばやく、ただし時間軸はとびきり長く、ということである。そのために大切なことは、手直しをできるかぎり速くすること、そして手直しするたびに、自分が成功に近づいているか判断する基準をつくっておくことである。小さな失敗は当然起こるだろうし、許容すべきである。それが進むべき正しい道を示してくれることもある。

・失敗が積み重なり、どうにも成功への道筋が見えないときは、おそらく潮時と考えた方が良い。

相田みつを先生の『にんげんだもの』より

一生勉強一生青春
一生勉強一生青春

”ラーニング・アニマル”と聞いて、こちらの書を思い出しました。