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AI到来

2019年01月09日 21:35

By Patricia Galagan, Tony Bingham

準備万端か
コグニティブ・コンピューティングは、業界を変革させ、業界で働く人の役割を変えています。IBM Watson Customer Engagementの責任者であるInhi Cho Suh氏とのインタビュで氏の描く人間と機械が大きな学習要件を担う未来の姿を紹介します。

あなたは、コグニティブ・コンピューティングと拡張されたインテリジェンスが組み合わさり、すべての職業とあらゆる産業が変わると予言しました。混乱はすでに始まっています。最も影響を受けるのはどこだと思いますか?

過去18ヶ月の間に複数の分野で増強された人工知能(AI)を大量に採用する様子を見てきました。最初のカテゴリは専門家向けのAIで、顧客サービスとエンゲージメントの周囲で起こっています。 AIは、顧客またはクライアントについてのすべての情報をリアルタイムで包括的視点を示すことにより、スタッフの機能を強化しています。

例えば、ロイヤル・バンク・オブ・スコットランドのコールセンター専門家を補完する仮想エージェントの開発を手伝いました。別の例は、オートデスクの仮想エージェントAVAです。 「彼女たち」は、特に会社の製品やサービスに対する問い合わせへの応答時間を2日から数分に短縮しました。

驚くべき牽引力を示す第2の領域は、サプライチェーンの専門家と関わるAIです。 2018年初めに、IBMはサプライチェーン・インサイトと呼ばれる新しい機能をリリースしました。これは、在庫のインバウンド・リスクやサプライチェーンの混乱を知らせる機能を設定していました。注文状況を把握し、適切な人材、システム、データをまとめ、サプライチェーンのエキスパートがリアルタイムで迅速に対応することをサポートしました。

AIはまた、マーケティングの専門家の仕事を変えています。電子メール、SMS、ソーシャルメディア・マーケティングのパーソナライズを可能にするWatson Campaign AutomationツールにAIを組み込みました。それは、キャンペーンを構築するだけでなく、どのターゲット人口のセグメントがうまく対応しているかを明らかにすることによって、その効力を分析します。

人間がAIとコグニティブ・コンピューティングを活用するために必要な新しい能力は何ですか?

スキルに関して、職場環境に変化がおこります。 まず、技術のペースが信じられないほど速いため、AIは好奇心と継続的な学習者である才能のある人のニーズを満たします。現在存在する仕事の半分は10年前に存在しませんでした。

ハイテク業界の人々だけでなく、誰もが学ぶ必要がある、コグニティブ・コンピューティングの初期段階にあります。 すべての役割、職種、そしてあらゆるレベルの人々が、AIの用語と可能性を本当に理解し、活動に参加すべきです。

消費者の世界では、人口の50%以上がすでにターゲット広告やチャットボットなどの機能を使ってAIと交流していますが、多くの人がそれを認識していません。すべての機関がAIの適用方法をオープンにする必要があると思います。 リーダーとなる機関、特にベンダーは、AIに対する信頼を築く必要があります。

信頼について言えば、欧州連合(EU)の一般データ保護規制の結果、人々はデータのプライバシーを強く意識しています。 コンピュータ・システムが私たちのことを知れば知るほど、私たちの自律性とプライバシーがより危険にさらされることに気づかされます。責任ある技術の構築についてのあなたはどのようにお考えですか?

現在と将来のAI技術について考えるとき、我々はAIシステムを訓練する多様な人口を確保する必要があります。 私たちは、社会、政府、ビジネスに大きな影響を与えるAIシステムを1つのグループ、あるいは一握りの人間が訓練することを望んでいません。

トップのAIトレーニングの仕事のスキルを見ると、たった数カ国だけが参加しています。 私はAIの意思の多様性があることを確認する必要があり、AIのアルゴリズムと意思決定基準を開発する際に無意識の偏りを緩和するために多くのことを行う必要があると思います。シリコンバレーの人々だけではなく、誰もが参加できることは重要なことです。

AIが人材育成にどのような影響を与えると思いますか?

すでにIBMの人材育成に変えました。スキルと知識に基づいて従業員の学習をパーソナライズするAI学習プログラムYour Learningがあります。

IBMは有力な専門家と協力して、AIの開発と業界への導入のために、IBMのためのスキルを開発するAIアカデミーを概念化し、開発しました。

平均して2018年にIBMはAIだけでなく、ブロックチェーン、サイバーセキュリティ、インテリジェンスなどの他のテクノロジーのトレーニングに約65時間を費やしました。AIのDigital Badgeというプログラムがあります。 今年はクラスを受講したIBM従業員は、70万枚以上のバッジを獲得しました。

企業は、供給が需要よりも小さいため、今必要としているAI人材を雇うことができないため、すべての企業、特にハイテク産業の企業はAIについて養成する必要があります。

AIを実装しようとする企業にとって、データ準備が難しいことが判明しています。データ駆動型の世界で働く従業員を備えるためのアドバイスはありますか?組織がコグニティブ・コンピューティングを実装するために必要な具体的スキルは何ですか?

AI開発をするということは、ソフトウェア開発者、データ科学者、AI専門家に何かを構築させることだけではありません。どの問題を解決しようとしているのか、なぜAIを使って解決しようとしているのかを判断する必要があります。

AIを活用するシステムを構築して適用する場合、人々が信頼できるシステムを開発することが重要です。まずデータポリシーから始めます。あなたはデータを所持していますか?データに対する権利はありますか?あなたはAIの訓練をどのくらい開示できますか?

2番目の重要なことは説明能力です。使用するアルゴリズムと、意思決定を導くために組み合わせる方法について説明できますか?

3番目はガバナンスです。どのような役割と人々がAIのトレーニング方法論の一部となり、意思決定慣行を作成しますか? AIを適用して達成したい価値は何ですか?

あなたがそれをすべてやることができたら、始めましょう。私たちはAIを普遍的に適用する初期段階にありますので、これらの3つの領域で行っていることを文書化することは非常に重要です。それは、後で訂正をすることができるようにするための長い道のりです。

マサチューセッツ工科大学の報告書は、将来すべての従業員がAIを維持する人、説明する人、またはトレーナーになると予測しています。職場における人とAIとの将来の関係についてのあなたは、どのような見解をお持ちですか?
AIに取って替われる仕事もいくつかありますが、さらに多くの仕事が生まれると信じています。これは、産業革命と技術の出現以来何度も起こっています。将来の職場は、人間と機械の組み合わせになります。私たちの考えは、AIがすべての職業を増強するということです。

仮想エージェントの開発を手伝ったロイヤル・バンク・オブ・スコットランドでは、AIは仕事を排除せず、仕事を簡単にしました。担当者はより効率的で迅速に対応できるようになりました。担当者が顧客の全体像を把握できると、結果に至る満足度が増すこともわかりました。

あなたはAI産業の状況を「発生期」という言葉で表しました。 AIがいつクリティカル・マスに到達すると思いますか?

まだ発生期ですが、信じられないほど速く成長しています。 消費者の広告とマーケティングの世界でかなりの利用促進が進んでいます。しかし、より幅広い企業の世界や他の職業や職種では、おそらく今後5年間には到達すると思います。

AIに関与するためには、意識的にコミットする必要があります。その後、それについて学び、読み、熟達度を上げなければなりません。 あまりにも長い時間待つと、いかなる職業であれ、競争力を失うと思います。

Stephen HawkingやElon Muskのような人々が警告しているように、AIを規制して人間を刺激しないようにするということに対してあなたはどう思いますか?

一般的なAIの確率は、まだ数十年先です。 データセットが特定であり、質問が狭い領域のものの場合、AIは迅速にトレーニング(または学習)するので、業界および職業別のAIはより迅速に成立します。

意図的な設計 - 人間の能力を最初から強化するためのシステムを設計することから始まります。 意思決定のために訓練をする際に、無意識の偏見をシステムから削除することが重要です。このように設計されたシステムが、採用頻度の高いシステムになります。

大規模な技術組織のゼネラルマネージャーとしてのあなたの地位は、大企業を率いる少数の女性のメンバの一人となります。そのグループは常に小さく、今年のフォーチュン500のリストによると、2018年には25%も小さくなっています。この状況を改善するために、特に技術部門で女性や雇用主が克服しなければならない最大の障害は何ですか?
IBMは多様性と包括性の長い歴史を持ち、その中で100年以上の進歩を遂げてきました。それにもかかわらず、私は、ビジネスとテクノロジーの両方の業界全体として、より多くの女性を輩出することができると私は信じています。Cスイートに入る前から、それは始まります。技術のリーダーシップ層における女性の割合は、およそ26-27%です。女性が経営幹部と役員の上位層に進出するにつれ、その割合はさらに低下します。

候補者の数を増えた後、発展が見えてきます。私の見解では、両方を改善することのできるたくさんのプログラムがあります。 IBMでは、STEM [科学、技術、工学、数学]のキャリアに参加したい女性のためのTech Eminence Programを開催しています。 1,000人以上の女性がこのプログラムを利用し、女性とメンターがペアをなし、成長するための正しいキャリア機会を確保します。

2番目はTech Re-Entryと呼ばれるプログラムです。これは、様々な理由で技術者の仕事を辞めましたが、コンピュータ・サイエンスや他の技術分野に戻ってきたい女性のための12週間のインターンシップです。このプログラムは、認定された女性がブロックチェーン、サイバーセキュリティ、AI、および量子コンピューティングを含む最新の技術を集中的に学べます。

プログラムを完了し、10年以上経って再就職した女性の1人は、現在、当社の量子コンピューティング研究チームの一員です。

ハイテク産業とVC(ベンチャーキャピタル)のコミュニティは、女性や少数派の少数派の選抜プロセスにおいてはるかにオープンで多様でなければならないとも思います。

コグニティブ・コンピューティングとは何ですか、そしてワトソンは誰ですか?

IBMのワトソン氏は、IBMの最初のCEO、工業家トーマス・J.ワトソンの名前を冠したもので、データに基づいたビジネスのための人工知能(AI)プラットフォームです。 AIシステムとして、Watsonは構造化されていないビジネス・データを意思決定を促進するアイデアに変え、アクションに移せます。データ・マイニング、パターン認識、自然言語処理などのAI技術を使用して、人間の脳の働きを模倣します。

認知システムは、見本のデータセットと比較することによって情報を処理するために、ディープ・ラーニング・アルゴリズムおよびニューラル・ネットワークに依存します。システムの比較するデータが多くなればなるほど、より多くのデータが学習され、より正確なデータになります。コグニティブ・コンピューティング・システムにデータを送る作業は、多くの人々が将来行う仕事と考えられ、AIトレーニングとも呼ばれます。

ワトソンは、2011年にテレビゲームショーJeopardyの2人の専門家を倒して有名になりました。それ以来、IBMは、健康、IoT、顧客関与、教育、サイバーセキュリティ、ファイナンス、業界ソリューションなどに応用し、ワトソン・プラットフォームの革新、スピードアップ、技術革新を加速しています。

原文:https://www.td.org/magazines/td-magazine/ai-is-coming-for-everyone

ATD タレント・デベロップメント・プロフェッショナル・コンピテンシー調査へのご協力のお願い

2019年01月09日 21:34

テクノロジーの進展によって変化の激しいビジネス環境において、タレント・デベロップメント・プロフェッショナルに求められる知識やスキルも大きく変化しております。組織の従業員に必要となる新しいスキル(UpskillとReskill)の見極めとそれらに対する準備も大きな課題となっている今、ラーニング・プロフェッショナル自身に求められる新しいコンピテンシーは何なのか、ATDは、そのコンピテンシー・モデルをアップデートするために調査を開始しました。サーベイは英語ですが、このサーベイに参加することによって、これからのラーニング・プロフェッショナルに求められるスキルや知識、能力は何なのかを再考する機会にもなると思います。ぜひご協力をお願いいたします。
https://apps.humrro.org/platform/Login/t05/i/370?mspw=ATDStudyPass

CPLPハイライト:

2018年11月25日 20:17

例題1)フロント・エンド分析を必要と最もしないのはどれですか。

A. Employees’ ethical behavior is in question.

B. Employees are exhibiting low motivation.

C. A new organization is being planned.

D. A new and proven technology is being adopted.



【解答】 A が正解です。フロント・エンド分析後にパフォーマンス・マネジメントの解決策に含まれるため。



例題2) カスタマー・サービスの担当者が電話口でお客様対応をしているとき、必要な情報を確認していません。コーチング・セッションでは、確認事項をあげ、ロールプレイもこなしていました。どの解決策が適切でしょうか。

A. Incentives/consequences
B. Job aids
C. Refresher training
D. Performance support system



【解答】 Aが正解です。インセンティブや結果として、金銭的もしくは非金銭的、形のある・なしの報償、認知、プロモーション、罰を含むからです。



例題3)組織の新しいビジョンに関わるカルチャーの変化を促進することをシニアスタッフから求められました。これまでマネジメント層は、新しい動きに積極的に受け止めたが、過去5つの取り組みは1年ともつことはありませんでした。本当のカルチャーを培うためのチェンジマネジメントとしてなにが重要でしょうか。

  A. Visible support from the CEO early in the process

B. Periodic reviews and adjustments to support systems

C. Increased communication from senior management

D. A spectacular kickoff meeting



【解答】 正解は、B。求められる結果と前の状況に対して進捗とシステムをレビュすることは、変化をもたらすから。

未来の仕事へのカウントダウン

2018年11月25日 20:16

Ann Parker



未来に備えた人材育成に必要なのは、「謙遜」、「オープンマインド」、そして、多くの質問をする姿勢である。



2018年5月、人材育成のエキスパートがサンディエゴに一堂に会し、何十年も前にPeter Druckerが挙げたこのアイデアが、破壊と変化に直面する業界に応用できるものかについて議論しました。ナショナル・フットボール・リーグのクリーブランド・ブラウンズのチーフ・ストラテジー・オフィサー、Paul DePodesta氏を囲み、一同は、談笑していました。 DePodestaは2003年の人気本:Moneyball:不公平なゲームで勝利する技術と同名の2011年のスポーツ映画の主役を務め、野球の記録データの分析法(サベメトリクスアプローチ)に対する彼の独自のアプローチが、いかにメジャー・リーグ・ベースボールのデータ分析を刷新したか説明しました。



「私たちは、絶えず、問いかけました」とDePodesta氏は語り 「DNAの一部となるぐらい、常に、大事な信念と私たちが行うすべての決定に疑問を抱いていました」



オークランド・アスレチックスは1999年にDePodesta氏をアシスタント・ジェネラル・マネージャーとして雇いました。A’sは不成績のメジャーリーグ・ベースボールチームの1つで、スポーツ業界でも最低基準の給与、その上、6シーズン黒星という有様でした。当時、DePodesta氏の新しいサベメトリクス・アプローチが登場するまで、裕福なチームが優秀な人材を獲得して勝利するのが常でした。最後の4シーズンで、A’sはニューヨーク・ヤンキーズよりもレギュラー・シーズンの優勝回数を超えました。ニューヨーク・ヤンキーズは、同じ期間に3億5000万ドル多く給与として支払いました。



会話の中で、DePodesta氏は、A’sの連続勝利をおさめ、最高の記録を達成した後でも、ドラッカーの質問を道しるべとして、チームが革新し続けたことを明らかにしました。 「シーズンが終わるのが待てませんでした。早く終わって欲しかった訳ではないが、どこで間違ったのか、過去6ヶ月間に世界がどのようにシフトしたか、そして他の誰よりも前に自分たちの思考を変えられるか」を考えたのでした。



「ナイーブな思考」に導かれる戦略

ATDの人材育成業界を率いるソート・リーダたちは、2018年のATD国際会議でDePodesta氏の話しをもとに「ナイーブさ」に対する洞察とコメントを述べました。



アロハ・ラーニング・アドバイザの創設者でヒルトンの元チーフ・ラーニング・オフィサーであるKimo Kippen氏は、「あなたは何も知らないと仮定します。そして、提案するすべてのものに『穴』を開けてみましょう 。つまり、破壊して失敗させる方法を探すということです。早い時期から、できるだけ多くの視点を得るために、できるだけ多くの質問をすべきです。」



コムキャストの最高人材育成責任者であるMartha Soehren氏は次のように述べます。「私は前年のメトリクスを捨てるべきではなく、むしろ、これらの指標とデータを活用して、基準を作り、革新を促し、進歩を測り、ビジネスの整合性を確保すべきだと思います。」



進歩はまさに私たちの業界が必要としているものです。自動化や人工知能(AI)が、仕事に広範な影響を与えるだろうと注目されている中、人材育成のリーダーは、一寸先に何があるのかを見定め、それに対して何をすべきかを決定しなければなりません。クォーツの記事”Your Primer on How to Talk About the ‘Fourth Industrial Revolution’”では、著者Helen EdwardsとDave EdwardsがAIとオートメーションに関する3つの主要な調査の結果を融合して、ヒューマン・スキルとAI代替スキルの主要な要因を明らかにしました。



多くのメジャーな研究では、例えば、米国雇用の47%が自動化のリスクにさらされるといった雇用喪失やキャリア移転に関する悲観的な結論を出しています。「すべての研究において、研究者は、技術的な変化の時期と程度の不確実性を考慮しなければならない」と説明します。



多くの研究において、未来の仕事について、人材開発のリーダが、明日の現実のために、今日の組織を準備するプレッシャーを感じずにはいられない切迫感を明らかにしています。



アジャイル性

Catalantレポート「2020の仕事:優良企業がいかにアジャイル人材を育成しているか」によれば、急速な変化を迎えるための最適な方法は、企業のあらゆる側面、つまりシステム、プロセス、および人材にアジャイル性を組み込むことだと言います。調査では、リーダに将来の仕事に関する準備状況を尋ねました。回答者の63%が現在、未来に備えたプログラムがあると回答し、52%が人事責任者とCEOがこのプログラムを推進する主要なステークホルダである」と答えています。



この研究では、チャレンジに直面する前提条件や新たな難問に直面するというコミットメントを支持します。「未来の仕事に適応するには、テクノロジ・ツールの追加、オンデマンド人材のプラットフォームへのアクセス以上の準備が必要です。」 「企業は新しい方法でビジネスをサポートし、テクノロジー、ビジネス・プロセス、システム、新しい考え方を統合するための機動的な組織構造を開発する必要があります。」



蛸壺作業と思考は、機敏な職場とは無縁です。リーダは、これまで以上に人材育成とビジネス戦略を結びつける必要があります。「ナイーブな」質問をすることが特に重要です。現在の学習の取り組みがビジネスを優先することに役立っていない場合、恐らく一からやり直さなければならないでしょう。



「すべては、マインドセット(考え方)から始まる」とKippen氏は言います。 「組織の目的、ビジョン、使命、価値観を明確にし、人材がどのようにそれを実現するのか」を謙虚に尋ねます。そのことが人を結びつけるのです。



スキル・アップグレードと再訓練

もう1つの頭の痛い問題は、新しい仕事に必要なスキルです。未来の仕事が、まだ想定できない時、それに対してどのような準備ができるでしょうか?



スキルが不明であることは、ATD Researchによると、組織の3分の1がリスクにさらされる可能性があります。スキル・アップグレードとは、同じキャリアで成功するために既存のスキルを補足し、強化することと定義し、再訓練は別のキャリアで成功するための新しいスキルを体得することです。



調査対象の人材育成リーダの半数以上(56%)が、企業がスキル・アップグレード、再訓練、またはその両方を提供していると回答しており、その結果、成果と学習成果の向上に強く結びついています。しかし、33%の人は、まだ何も準備していない従業員のスキルアップやリクルートの必要性を認識しています。



私たちが想像するよりも、業界では、スキルに関わる解決策を探求し続けています。Catalant調査では、「変化が加速するにつれ、人材のスキル・ギャップを評価し、それを縮めることを諦めるべきではなく、既存の人材と必要な人材を理解する必要があり、必然的に発生するギャップを埋めていく」必要があると言います。



未来への実践的なステップ

ATD研究は、将来のスキル・ギャップを理解するための次のステップを推奨します。

•他のビジネス機能と連携して、スキル・ニーズを特定し、行動する。

機動的な組織にとってコラボレーションは不可欠です。スキルのギャップを理解するための人材開発の柱です。

•スキル訓練の効果向上を図る。調査回答者の17%のみが組織のスキル・トレーニングが効果的だと報告し、3分の2近くは有効性を測定していないと回答。スキル・トレーニング・プログラムの優先順位付けと評価、およびこれらの重要な取り組みに対するマネジメントのサポートを得ることに重点を置きます。

・育成プログラムを調整し、スキル・トレーニングをサポートする。スキル構築に関連するため、育成戦略を統合します。従業員のキャリア・ステップ全体を通して、従業員が望ましい能力を発揮することを認識し、報酬を与えます。

•次の段階で必要となるスキルを実践してみる。ベスト・プラクティスから次のプラクティスに移行する傾向(内部モビリティプログラム、ローテーション・アサインメント、授業料支援プログラムなど)は、将来を見据えています。

•企業の壁を超えて、強力なパートナーシップを結ぶ。教育、地元の企業、非営利団体、政府、その他の機関と連携して、再訓練やスキル向上を推進しましょう。



進歩的かつ高性能な学びを中心にした組織は、すでに将来に備えてこれらを慣行しています。例えば、コムキャストは、変化に備え、競争力の維持を図るために、電気通信業界におけるAIの影響を調査しています。



「5年後に必要なスキルと能力を定義することは難しいです」とSoehren氏は言います。しかし、私たちは進化しなければなりません。チームメンバーが、真の学習者であり、革新者であれば、一緒に上を目指せます」



外部からのインスピレーション

多くの業界でオートメーション、機械、コンピュータが人間に取って代わる未来に心配は尽きませんが、リーダは人材育成ではない局面で変革的な打開策を模索しています。



Tamar Elkeles氏、アトランティック・ブリッジ・キャピタルの最高人事部長は、ユニークな視点を持っています。 「スタートアップ企業のリーダは、しばしばベンチマークを行わず、ただリードしています。ほとんどのリーダは、バックミラーを見て、他の人がしていることと照らして自らの行動を判断し、業界の基準に従います。判断、投資、全体思考を検証する行為です。しかし、スタートアップ企業のリーダは大胆であり、追従を許しません、時には業界やセクターの競争相手が何をしているのかを知りたくないと思うことすらあります。これまでに誰も通ったことのない新たな道を作ることに誇りを持っています」



同様に、Soehren氏は、スタートアップとの協力がチームメンバーの創造力を高め、彼らの思考を変える手助けをしたと言います。 「スタートアップと一緒に過ごし、思考を広げ、新しい方法にチャレンジしています」「ベストプラクティスの共有よりも、学習や開発の伝統に精通していないスタートアップから色々学びたいです」



ドラッカーの質問を源とする人材育成戦略は、アジャイルな人材育成と新しいスキルを構築することを促すでしょう。既存の戦略、システム、メトリックを新しい見方でそして、異なる視点で見る力のある人によって未来は作られると考える人に軍杯は上がります。



DePodesta氏も言います。「業界のベストプラクティスを追っかけていても、負けることは、早い段階からわかっていたので、自分たちがベストプラクティスを自分たちで作らなければならない」と思ったそうです。



人間の仕事が繁栄する4つのテーマ

人を扱う仕事 これには強い対人関係スキルに依存する仕事が含まれます:

•最高経営責任者

•学校の心理学者

•ソーシャルワーク教師

•様々な取引のマネージャー

数字 - ビジネス問題に数学を適用する仕事。

•エコノミスト

・管理アナリスト

•財務担当者

健康- 人間の健康関連の仕事や環境に関連する職業:

•アレルギー研究者

•免疫学者

•微生物学者

•毒物学者

スペースと構造 - 物理的世界を管理する仕事です。

•エンジニア

•環境科学者



出典:「第4次産業革命について語る方法の指針」、Helen Edwards、Dave Edwards、Quartz, January 23, 2018



原文:https://www.td.org/magazines/td-magazine/coming-soon-the-future-of-work

「働き方改革」:マイナスを「ゼロ」の状態にすることで満足していませんか?

2018年11月25日 20:15

日本において働き方改革が政府主導で推進されるようになって2年以上。やっとリモートワークやテレワークなどを導入する企業や、業務フローやコミュニケーションの円滑化と日々のパフォーマンスデータを収集する基盤となる業務SNS(SlackやChatwork、Microsoft Team、etc)の導入なども進み始め、人事制度自体の見直しも始まりつつありますが、グローバルに目を転じると、人事関連のテクノロジーの進化はめまぐるしく、日々のパフォーマンス・マネジメントやフィードバック、チェックイン、コーチングもAIベースで行うようなシステムも出始め、「マネジメント」が単純な業務管理からより「人間」としての側面から部下とコラボし、成長を促す役割へとますます移行しています。テクノロジーが私たちの働き方そのものや価値観に影響を及ぼし始めてからすでに20年以上。「働き方改革」を組織や各個人のパフォーマンスや成長に結びつけるプロアクティブな施策にしていくための参考として、ぜひ下記Forbes Japanのコラムをご覧ください。

https://forbesjapan.com/author/detail/1193