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JTCへの投資を考える

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 JTC(Japanese Traditional Company)の強みは、日本型資本主義に根差した終身雇用の維持にある。この終身雇用制度こそが、短期的な効率性とは異なる形で、企業体としての強さを発揮してきた要因である。 (米国型資本主義と日本型資本主義) 両者の最も大きな違いは、**経営の優先順位(軸)**にある。 米国企業は、 企業の競争性 > 企業業績 > 従業員の雇用 という序列で経営判断を行う。一方、日本企業は、 企業の競争性 = 従業員 > 企業業績 という価値観に立脚している。すなわち、日本企業は、可能な限り従業員を終身雇用で守り抜くことを重視する経営を行っている。 このため、投資家の視点から見ると、日米企業を同一の投資尺度で両者を評価できないことを意味する。 例えば多角化戦略一つをとっても、日本企業の場合、それは「成長戦略」であると同時に、「社内雇用の安定化」という側面を強く持つ。 仮に三つの事業を持つ企業があった場合、日本企業では一つの事業が失速すると、余剰人員を残り二つの事業で吸収し、全体として雇用を維持しようとすることが多い。 一方、米国企業では、一つの事業が競争力を失った場合、大規模なリストラを行うか、将来性が見込めなければ事業売却やスピンオフを選択するのが一般的である。 つまるところ、 日本企業は一定部分、株主に「痛み」を与える。米国企業は極力、株主に痛みを与えない 米国企業は株主価値最大化を最優先とした経営に終始するのに対し、日本企業は、従業員の雇用を守りながら、その範囲内で株主還元を行うという構造の違いが生まれる。 (日本企業の経営戦略) 日本企業には、歴史的にコングロマリット型経営を好む。これは企業活動を永続的に続けられるよう、事業ポートフォリオを分散させてきた結果である。 このため、日本企業には、現在の主力事業が創業時とは大きく異なる例が数多く存在する。 〇富士フイルムホールディングス 創業時:写真用フィルム・印画紙  現在の主力:医療機器、バイオ医薬品、化粧品、ヘルスケア材料 〇キヤノン 創業時:カメラ  現在の主力:オフィス機器、医療機器、産業機器(露光装置など) 〇ソニーグループ 創業時(1946年):電気通信機器  現在の主力:エンタメ(音楽・映画)、ゲーム、イメージセンサー、金融 〇セコム 創業時(1962年):...

温故知新:石油業界の浮き沈みから現在のAI投資事情を考察

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 「歴史は繰り返す」と言われる。しかし実際に歴史が繰り返されるのは、人々がその教訓を忘れ、成功への慢心から過去の失敗を軽視し始めた時ではないだろうか。現在、米国のビッグテック企業はAI分野に巨額の設備投資を続けており、その勢いに陰りは見えない。一方で、このような大規模投資は過去の石油産業にも見られた。ここでは、戦後の石油産業の事例を振り返りながら、現在のAI投資ブームについて考察する。 1.石油業界の浮き沈み ① 1950~1960年代 高度成長期 1950年代当時、世界の石油市場は Exxon、Mobil、Chevron、Texaco、Gulf、BP、Shell など、いわゆる「セブンシスターズ」によって支配されていた。彼らは現代のビッグテックに匹敵する莫大な利益、巨大な設備資産、そして世界的な影響力を持つ超巨大企業であった。この当時は、自動車の普及、高速道路網の整備、航空需要の拡大を背景として、「石油需要は今後も増え続ける」という共通認識が形成されていた。これを受けて、石油会社は製油所、パイプライン、タンカー、石油化学設備への大規模投資を実施した。 1950年代後半だけでも、北米では約14,000マイル(約22,500km)の原油パイプラインが建設した。天然ガス供給網も急速に整備し、1950年代末には100万マイルを超えるガス配管網が構築した。実際、自動車社会の到来とともに石油需要は予想以上に拡大したことで、これら投資は大成功を収め、石油会社は世界最大級の企業へと成長した。 ② 1970年代 石油危機後の大型投資 1973年および1979年のオイルショックにより原油価格は急騰した。石油会社は、北海油田、アラスカ油田、深海油田、LNG設備、パイプラインなどへの巨額投資を進めた。当時は、「石油需要は永遠に増え続ける」と考えられており、多くの企業が高価格を前提に設備投資を拡大していた。 ③ 1980年代 石油不況(過剰投資の表面化) 1980年代に入ると、省エネルギー技術の普及、景気減速、原子力発電の拡大、原油供給量の増加などにより、石油需給を取り巻く環境は大きく変化した。1986年には原油価格が急落し、石油業界は深刻な不況に陥った。これを受け、石油会社は過剰投資の問題に直面し、大規模投資の凍結や探鉱計画の中止、人員削減を世界各地で進めることとなった。こうして...

AIは答えを出せても、真実は見つけられない

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 事の真実を完全に知ることは難しい 人は物事を極端に捉える傾向がある。 ある出来事に対して「正しい」「間違っている」、「味方」「敵」といった二項対立で考えることは、人間の自然な性質の一つかもしれない。 そのため、世の中に出回る情報の多くは、発信者の価値観や立場を通して解釈されたものである。 政治、経済、思想に関する情報はもちろんのこと、新聞記事や専門家の解説といった社会的に信頼性が高いとされる情報であっても、この傾向から完全に自由ではない。 私たちが日々触れている情報の多くは、「事実そのもの」というよりも、「事実に対する解釈」と考えた方が実態に近い場合がある。 例えば、企業の決算説明資料、政府発表、新聞記事、専門家の解説、SNSの投稿などでは、 ・何を強調するか ・何を省略するか ・どの数字を示すか ・どの比較対象を選ぶか によって受け手が受ける印象は大きく変わる。 同じ事実を語っていても、見せ方や語る角度が変われば、受け手の評価が正反対になることさえある。 そのため、物事の背景にある本質や真実を見極めることは容易ではない。 AIは人類が生み出した情報を学習している AIは膨大な文章や資料を学習し、それらを整理・要約して回答を生成する。 しかし、ここには見落とされがちな問題がある。 AIが学習している情報そのものが、人間による解釈を含んでいるという点である。 例えば政治には保守的な立場もあれば革新的な立場もある。 それぞれの主張はしばしば対立し、どちらにも一定の合理性が存在する。 AIはその両方を学習することはできるが、「どちらが絶対的に正しいのか」を判断しているわけではない。 AIが行っているのは、多くの情報の中から関連性の高い内容を整理し、人間が理解しやすい形にまとめることである。 そのため、AIの回答は真実そのものではなく、「人類が蓄積してきた知識や主張を要約したもの」と考えた方が適切である。 さらに近年は、AIが生成した文章がインターネット上に大量に流通し、それを将来のAIが再び学習する可能性も指摘されている。 こうした循環が進めば、元々の情報と解釈が混ざり合い、情報の出所や根拠を見極めることがますます重要になるだろう。 AI活用の限界 近年、「AIが何万ページもの資料を分析し、企業の重大な問題を発見した」といった報道を目にすることが増えた。 しかし...

人間を支配する認知バイアスと承認欲求のワナ

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 1.物事は常に変化する 物事の根源を辿ると、森羅万象に共通する大きな特徴として「変化」がある。 物事は常に変化し続けており、この世には絶対的かつ普遍的な物事は存在しない。そのため、重要なのは変化そのものを拒否するのではなく、変化に応じて柔軟に対応しながらバランスを保つことである。 生物は約40億年にわたり、環境変化や数多くの試練と向き合いながら進化してきた。その過程で、生存に有利な性質が選択され、人間社会における①~③の行動パターンを遺伝子が生存本能として形成したと考えられる。 ① 恒常的な進化(世代交代による新陳代謝) 人間社会や組織を俯瞰してみていくと 新たな仕組みが生まれる→ 成熟する→ 官僚化・硬直化する→ 衰退する→ 改革や革命によってリセットされる→ より進化した新たな仕組みが生まれる のような循環を繰り返しながら進化をしているように見える。 ② 行動原理としての優位性の追求(承認欲求を含む) 生物の生存本能には、他者との競争を通じて生存確率を高める仕組みに支配されている。それは人の歴史を読み解けば、人は社会のどの単位でも 競争が生まれ→ 優劣が生じ→ 格差社会を形成する→一定以上になると負け組から是正や反発が生じ→ 革命などで現状の仕組みがリセットされるが→また、新たな競争環境が形成され、同じループを延々と繰り返す この循環もまた、歴史上嫌なほど繰り返されている出来事である。 ③ 認知バイアス(誇張への傾向) 人間は本能的に「生き残ること」を重視しているため、危険や利益に関する情報に強く反応する傾向がある。 その結果、  ・良いニュースは実際以上に良く見えやすい。だからホラが蔓延する。  ・悪いニュースは実際以上に深刻に見えやすい。  ・噂や報道は注目を集めるために誇張されやすい。つまり両極端な情報だけが広く流布し、平凡な事は流布されない。 という現象が生じる。 2.上記から派生する具体例 上記構造を理解すると、次のような見方ができる。 ・貧富の差を完全になくすことは難しい ・社会制度の盲点や隙間は時間の経過伴に大きくなる。 ・人の行動には承認欲求によって成り立っている そして極めつけは ・労働者は永遠に楽にならない 科学技術の発展は私たちの生活を豊かにする一方で、必ずしも労働負荷を減らすとは限らない。例えば、以前は1人で1日2台しか生産でき...