The Fourth Industrial Revolution
Klaus Schwab
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第四次産業革命
クラウス シュワブ
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目次
はじめに・・・・#1
1. 第4次産業革命
1.1 歴史的背景
1.2 深刻でシステミックな変化
2. 推進要因・・・・#2
2.1 メガトレンド
2.1.1 フィジカル (物理的 )
2.1.2 デジタル
2.1.3 バイオロジカル( 生物学的 )
2.2 転換点
3. インパクト・・・・#3
3.1 経済
3.1.1 成長
3.1.2 雇用・・・・#4
3.1.3 仕事の性質
3.2 ビジネス・・・・#5
3.2.1 消費者の期待
3.2.2 データを活用した製品
3.2.3 コラボレーティブ・イノベーション
3.2.4 新しい事業モデル
3.3 国家とグローバル・・・・#6
3.3.1 政府
3.3.2 国、地域、都市・・・・#7
3.3.3 国際安全保障
3.4 社会・・・・#8
3.4.1 格差と中流階級
3.4.2 地域社会
3.5 個人
3.5.1 アイデンティティー、道徳、倫理
3.5.2 人とのつながり
3.5.3 公的情報と私的情報の管理
進むべき道 ・・・・#9
認識の必要性
付録 ディープ・シフト・・・・#10
1. 移植可能な技術
2. 私たちのデジタル・プレゼンス
3. 新しいインターフェースとしての視覚
4. ウェアラブル・インターネット
5. ユビキタス・コンピューティング
6. ポケットの中のスーパーコンピューター
7. 万人のためのストレージ
8. モノのインターネット ・・・・#11
9. コネクテッド・ホーム
10. スマートシティ
11. 意思決定のためのビッグデータ
12. ドライバーレス自動車
13. 人工知能と意思決定 ・・・・#12
14. AIとホワイトカラーの仕事
15. ロボティクスとサービス
16. ビットコインとブロックチェーン
17. シェアリングエコノミー
18. 政府とブロックチェーン
19. 3Dプリンティングと製造
20. 3Dプリンティングと人の健康
21. 3Dプリンティングと消費者製品
22. デザイナー・ビーイング
23. ニューロテクノロジー
指摘している
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シフト8：モノのインターネットとモノのためのインターネット
転換点：インターネットに接続される1兆個のセンサー
2025年までに：回答者の89％がこの転換点が起こると予想
コンピューティング・パワーが継続的に向上し、ハードウェアの価格が低下しているため（ムーアの法則）により、文字通りあらゆるものをインターネットに接続することが経済的に可能になっている。
インテリジェントなセンサーは、すでに非常に競争力のある価格で入手可能になっている。
あらゆるものがスマート化し、インターネットに接続されることで、より大きなコミュニケーションと、分析能力の向上に基づく新しいデータ駆動型サービスが可能になる。
最近の研究では、動物の健康状態や行動をモニターするためにセンサーをどのように利用できるかを調べている。
専門家は、将来、あらゆる（物理的な）製品がユビキタス( いつでもどこでも )通信インフラに接続され、あらゆる場所にセンサーが設置されることで、人々が自分の環境を完全に認識できるようになる可能性を示唆している。
ポジティブな影響
- 資源利用の効率化
- 生産性の向上
- 生活の質の向上
- 環境への影響
- サービス提供コストの削減
- 資源の使用と状態に関する透明性の向上
- 安全性（飛行機、食品など）
- 効率性（ロジスティクス）
- ストレージと帯域幅に対する需要の増加
- 労働市場とスキルの変化
- 新しいビジネスの創出
- 標準的な通信ネットワークで実現可能な、ハードでリアルタイムのアプリケーション
- デジタル接続可能な製品設計
- 製品の上にデジタルサービスを追加
- デジタルツインは、監視、制御、予測のための正確なデータを提供する
- デジタルツインはビジネス、情報、社会的プロセスに積極的に参加するようになる
- モノが環境を包括的に認識し、自律的に反応・行動できるようになる
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デジタル ツインは、
意図された、または実際の実世界の物理的な製品、システム、またはプロセスのデジタル モデルであり、シミュレーション、統合、テスト、モニタリング、メンテナンスなどの実用的な目的で、実質的に区別できないデジタル対応物として機能します。
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自律的に
- 接続された "スマート "なモノに基づく付加的な知識と価値の生成
負の影響
- プライバシー
- 非熟練労働者の雇用喪失
- ハッキング、セキュリティの脅威（ユーティリティ・グリッドなど）
- 複雑性の増大と制御の喪失
不明な点、あるいは両極端な点
- ビジネスモデルの転換：所有ではなく、資産のレンタル／利用（サービスとしての家電製品）
- データの価値によって影響を受けるビジネスモデル
- すべての企業がソフトウェア企業になる可能性
- 新しいビジネス：データの販売
- プライバシーを考える枠組みの変化
- 情報技術のための大規模分散インフラ
- 知識労働の自動化（分析、評価、診断など）
- 潜在的な「デジタル・パールハーバー」（デジタル・ハッカーやテロリストによるインフラ麻痺）の影響
(インフラが麻痺し、数週間にわたって食料、燃料、電力が供給されなくなる)
- 稼働率の向上（例：自動車、機械、工具、設備、インフラストラクチャー）
行動の変化
フォードGTには1,000万行のコンピューター・コードが組み込まれている。
出典：http://rewrite.ca.com/us/articles/security/iot-is-bringing-lots-of-code-to-your-car- hack ers-too.html?intcmp=searchresultclick &resultnum=2)。
人気のVWゴルフの新モデルには54のコンピューター処理ユニットがあり、700ものデータポイントが車内で処理され、1台あたり6ギガバイトのデータが生成される。
出典 ダートマス大学タック・スクール・オブ・ビジネス・デジタル戦略センター「IT対応製品・サービスとIoT」、デジタル戦略ラウンドテーブル、2014年
2020年までに500億台以上のデバイスがインターネットに接続されると予想されている。
地球の銀河系である天の川でさえ、約2000億個の太陽しかない！
イートン・コーポレーションは、ある種の高圧ホースにセンサーを組み込み、ホースがほつれそうになったときにそれを感知することで、潜在的に危険な事故を防止し、ホースを主要部品とする機械のダウンタイムにかかる高いコストを節約している。
出典 「モノのインターネット： 相互接続の機会と課題」、ダートマス大学タック・スクール・オブ・ビジネス・デジタル戦略センター、デジタル戦略概要に関する円卓会議、2014年
BMWによると、昨年すでに世界の自動車の8％、8400万台が何らかの形でインターネットに接続されていた。
出典：http://www.politico.eu/article/google-vs-german-car-engineer-industry-american- competition/
エトナのような保険会社は、カーペットのセンサーが脳卒中になった場合に役立つのではないかと考えている。
歩行の変化を検知し、理学療法士を訪問させるのだ。
出典 「モノのインターネット： ダートマス大学タック・スクール・オブ・ビジネス・デジタル戦略センター「デジタル戦略の概要に関する円卓会議」、2014年
シフト9：コネクテッドホーム
転換期： 家庭へのインターネットトラフィックの50%以上が家電やデバイスのために配信される（娯楽や通信のためではないエンターテインメントや通信ではない）
2025年までに： 回答者の70％が、この転換点が起こると予想
20世紀には、家庭に入るエネルギーのほとんどは、直接個人消費（照明）用であった。
しかし、時間の経過とともに、このような用途やその他の用途に使われるエネルギー量は、トースターや食器洗い機からテレビやエアコンに至るまで、より複雑な機器に取って代わられるようになった。
インターネットも同じ道を歩んでいる。
現在、家庭へのインターネット・トラフィックの大半は、通信や娯楽といった個人消費のためのものだ。
さらに、ホームオートメーションの分野では、照明、日除け、換気、空調、オーディオ・ビデオ、セキュリティシステム、家電製品をコントロールできるようになるなど、非常に速い変化がすでに起きている。
さらに、コネクテッド・ロボットによるあらゆる種類のサービス（たとえば掃除機など）のサポートも提供されている。
プラスの影響
- 資源効率（エネルギー使用量とコストの削減）
- 快適性
- 安全／セキュリティ、侵入検知
- 入退室管理
- ホームシェアリング
- 自立した生活能力（若者／高齢者、身体障害者）
- ターゲット広告の増加とビジネスへの全体的な影響
- 医療システムのコスト削減（患者の入院や受診の減少、薬の服用プロセスの監視）
- モニタリング（リアルタイム）とビデオ録画
- 警告、警報、緊急要請
- 家庭の遠隔操作（ガス栓を閉めるなど）
マイナスの影響
- プライバシー
- 監視
- サイバー攻撃、犯罪、脆弱性
不明、または両極端
- 労働力への影響
- 仕事の場所の変化（自宅や自宅外での仕事の増加）
- プライバシー、データの所有権
行動の変化
cnet.comは、家庭での利用を想定した例を挙げている：
インターネットに接続されたサーモスタットと煙探知機のメーカーであるNestは、（2014年に）「Works with Nest」開発者プログラムを発表した。
例えば、メルセデス・ベンツとのパートナーシップは、あなたの車があなたが到着したときに暖かくなるように家の暖房を上げるようにNestに伝えることができることを意味する。
最終的には......ネストのようなハブは、家庭があなたの必要なものを感知し、すべてを自動的に調整するのを助けるだろう。
デバイスそのものは、最終的には家庭の中に姿を消し、ひとつのハブから制御されるセンサーやデバイスとして機能するだけになるかもしれない。」
出典 「ロージーかジャービスか： スマートホームの未来はまだ宙に浮いている」、リチャード・ニーバ、2015年1月14日、http://www.cnet.com/news/rosie-or-jarvis-the-future-of-the-smart-home-is-still-in- the-air/
シフト10：スマートシティ
転換点： 2025年までに、人口5万人以上で信号機のない最初の都市： 回答者の64％が、この転換期が到来すると予想している。
多くの都市が、サービス、公共事業、道路をインターネットに接続する。
これらのスマートシティは、エネルギー、物資の流れ、物流、交通を管理する。
シンガポールやバルセロナのような先進的な都市は、インテリジェントな駐車場ソリューション、スマートなゴミ収集、インテリジェントな照明など、多くの新しいデータ駆動型サービスをすでに導入している。
スマートシティは、センサー技術のネットワークを継続的に拡張し、データ・プラットフォームの構築に取り組んでいる。
プラスの影響
- 資源利用の効率化
- 生産性の向上
- 密度の向上
- 生活の質の向上
- 環境への影響
- 一般住民の資源へのアクセスの増加
- サービス提供コストの削減
- 資源の利用と状態に関する透明性の向上
- 犯罪の減少
- モビリティの向上
- 分散化された、気候変動に配慮したエネルギー生産と消費
- 商品の分散生産
- (気候変動の影響に対する）回復力の向上
- 公害の削減（大気、騒音）
- 教育へのアクセスの増加
- 市場へのアクセスの迅速化／スピードアップ
- 雇用の拡大
- よりスマートな電子政府
マイナスの影響
- 監視、プライバシー
- エネルギーシステムが機能不全に陥った場合の崩壊（全停電）のリスク
- サイバー攻撃に対する脆弱性の増大
不明、あるいは両極端
- 都市の文化や感覚への影響
- 都市の個々のハビトゥス( 習慣 )の変化
行動の変化
『フューチャー・インターネット』誌に掲載された論文によると、次のようになる：
「スペイン北部のサンタンデール市には、建物、インフラ、交通、ネットワーク、
公共施設をつなぐ2万個のセンサーがある。
この都市は、インタラクションや管理プロトコル、デバイス技術、ディスカバリー、ID管理、
セキュリティなどのサポート・サービスといった機能の実験や検証のための物理的な空間を
提供している。」
出典 「スマートシティと未来のインターネット： Towards Cooperation Frameworks for Open Innovation", H. Schaffers, N. Komninos, M. Pallot, B. Trousse, M. Nilsson and A. Oliveira, The Future Internet, J. Domingue et al. (eds), LNCS 6656, 2011, pp、
http://link .springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-20898-0_31
シフト11：意思決定のためのビッグデータ
転換期： 2025年までに、国勢調査をビッグデータ源に置き換える最初の政府：回答者の83％がこの転換期が到来すると予想。
コミュニティに関するデータはかつてないほど多く存在する。
そして、このデータを理解し管理する能力は日進月歩で向上している。
政府は、これまでのデータ収集方法が不要になり、現在のプログラムを自動化し、市民や顧客にサービスを提供する新しい革新的な方法を提供するために、ビッグデータ技術に目を向けるようになるかもしれない。
ビッグデータを活用することで、幅広い産業や用途において、より優れた迅速な意思決定が可能になる。
自動化された意思決定は市民の複雑さを軽減し、企業や政府は顧客とのやり取りから自動化された税務申告や支払いに至るまで、リアルタイムのサービスやサポートを提供できるようになる。
ビッグデータを意思決定に活用するリスクと機会は大きい。
意思決定に使用されるデータやアルゴリズムに対する信頼の確立は極めて重要である。
プライバシーをめぐる市民の懸念や、ビジネスや法的構造における説明責任の確立には、プロファイリングや予期せぬ結果を防ぐための明確な使用ガイドラインだけでなく、考え方の調整も必要になる。
現在手作業で行われているプロセスを置き換えるためにビッグデータを活用することは、特定の仕事を時代遅れにするかもしれないが、現在市場に存在しない新しいカテゴリーの仕事や機会を生み出すかもしれない。
ポジティブな影響
- より良い、より迅速な意思決定
- よりリアルタイムな意思決定
- イノベーションのためのオープンデータ
- 弁護士の雇用
- 市民にとっての複雑性の軽減と効率性の向上 - コスト削減
- 新たな職種
マイナスの影響
- 雇用の喪失
- プライバシーに関する懸念
- 説明責任（アルゴリズムは誰のものか？
- アルゴリズムをめぐる争い
不明、あるいは両論併記
- プロファイリング
- 規制、ビジネス、法的構造の変化
行動の変化
世界中のあらゆる企業のビジネスデータ量は、1.2年ごとに倍増している。
出典 「ビッグデータ統計の包括的リスト」ヴィンセント・グランヴィル、2014年10月21日：
http://www.bigdatanews.com/profiles/blogs/a-comprehensive-list-of-big-data-statistics
"アイオワからインドまでの農家は、種子、衛星、センサー、トラクターからのデータを利用して、何を栽培するか、いつ植えるか、農場から食卓まで食品の鮮度を追跡する方法、気候の変化に適応する方法について、より良い意思決定を行っている。"
出典 「BSA｜ソフトウェア・アライアンス、http://data.bsa.org/。
「サンフランシスコでは、不衛生なレストランについてレストラン利用者によりよく情報を提供するため、Yelpとのコラボレーションを試験的に実施し、同市のレストラン衛生検査データを同サイトのレストランレビューページに融合させることに成功した。
例えば、レストラン「タコス・エル・プリモ」のページを開くと、100点満点中98点という健康スコアが表示される。（下図）
Yelpの評価はかなり強力だ。市が住民に食品の危険性を伝える口実として機能する以外に、この協力は、違反を繰り返すレストランに健康基準を遵守するよう恥をかかせる方法となる可能性がある。」
出典：http://www.citylab.com/cityfixer/2015/04/3-cities-using-opendata-in-creative-ways-to- solve-problems/391035/
シフト12：ドライバーレス車
転換点： 2025年までに、米国の道路を走る車の10％がドライバーレス車になる： 回答者の79％が、この転換点が訪れると予想している。
アウディやグーグルといった大企業によるドライバーレスカーの試運転はすでに行われており、他の多くの企業も新たなソリューションの開発に向けた取り組みを強化している。
これらの自動車は、人間がハンドルを握る自動車よりも効率的で安全なものになる可能性がある。
さらに、渋滞や排出ガスを削減し、既存の輸送・物流モデルを根底から覆す可能性もある。
ポジティブな影響
- 安全性の向上
- 仕事に集中する時間やメディアコンテンツを消費する時間が増える
- 環境への影響
- ストレスやロードレイジの減少
- 高齢者や障害者などのモビリティ向上
- 電気自動車の普及
マイナスの影響
- 雇用の喪失（タクシーやトラックの運転手、自動車業界）
- 保険やロードサイドアシスタンスの改悪（「自分で運転するためにもっと金を払え」）
- 交通違反による収入の減少
- 自動車所有者の減少
- 運転に関する法的構造
- 自動運転に反対するロビー活動（高速道路での運転禁止）
- ハッキング／サイバー攻撃
行動の変化
2015年10月、テスラは昨年1年間に米国で販売した車をソフトウェア・アップデートによって半自動運転にした。
出典：http://www.wired.com/2015/10/tesla-self-driving-over-air-update-live
グーグルは2020年に自律走行車を一般公開する予定。
出典 Thomas Halleck, 14 January 2015, "Google Inc. Says Self-Driving Car Will Be Ready By 2020", International Business Times: http://www.ibtimes.com/google-inc-says-self-driving- car-will-be-ready-2020-1784150
2015年夏、2人のハッカーが走行中の自動車にハッキングし、ダッシュボードの機能、ステアリング、ブレーキなどを、車両のエンターテインメント・システムを通じて制御する能力を実証した。
出典：http://www.wired.com/2015/07/hackers-remotely-kill-jeep-highway/
米国で最初にドライバーレス（自律走行）ケアを許可する法律を可決した州（ネバダ州）は、2012年にそれを行った。
2012年に制定された。
出典 Alex Knapp, 22 June 2011, "Nevada Passes Law Authorizing Driverless Cars", Forbes：
http://www.forbes.com/sites/alexknapp/2011/06/22/nevada-passes-law-authorizing-driverless-