マクロ視点で読み解く世界・日本のビジネスとキャリアとは？2024/11/01＠TiB

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マクロ視点で読み解く世界・日本のビジネスとキャリアとは？
Tokyo Innovation Base(TiB)2024/11/1

スローガン株式会社共同創業者＆ExecutiveFellow
ケイ・コンサルティング代表取締役
名古屋大学客員教授
バンドン工科大学客員講師
講師プロフィール
アンダーセン・コンサルティング（現アクセンチュア）にて、日本国内のみならず
米国シカゴで多国籍のプロジェクトなどに参画。
独立後、複数のインターネット・ベンチャー企業の立ち上げから上場に関わり、
そのうちの一つは電通グループに買収され、上場企業役員となる。
その後もいくつかの事業を立上げ、買収または売却し、現在も投資から運営まで
複数の会社の経営をおこなっているシリアルアントレプレナーである。
また最近は大学でマクロ分析から業界や企業経営・分析の講義や講演を
行っており、インドネシアなどアジアの大学でも定期的に講義を行っている。
織田一彰（Kazuaki ODA）

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<Today’s Topics>
(1)今後の世界はどうなる？
(2)世界の中の日本は？
(3)技術やイノベーション
(4)我々はどうすべきか
マクロ視点で読み解く世界・日本のビジネスとキャリアとは？
@Tokyo Innovation Base(TiB) 2024
Kazuaki ODA(織田一彰)

＜よくある質問集（例）＞
・グローバルな時代に行きべき業界はどこか？
・将来有望な分野はどこか？
・専門性がない人はどうすべきか？
・AIで仕事がなくなるのではないか？
・転職は視野に入れる必要があるのか？
・英語は必要か？
・起業したいときに新卒でどこに行くべきか？
・変化する技術に個人としてどう対応するのか？
・将来はMBAなどに行って勉強すべきか？
・コンサルティング業界に行くとその後活躍できるか？
・テクノロジーでの起業はリスクが高いか？

Nobody knows the future!
(誰も未来のことは知らない)

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天変地異（地震、洪水、疫病、隕石、、）
戦争や地域紛争
大金融危機
社会の分断（経済格差、宗教対立、、）
超“長寿の時代
大国内でのトラブル
いろいろな社会的な分断
個人の価値観の多様化
多くの不確定要素は存在する

天変地異（地震、洪水、疫病、隕石、、）
戦争や地域紛争
大金融危機
社会の分断（経済格差、宗教対立、、）
超“長寿の時代
大国内でのトラブル
いろいろな社会的な分断
個人の価値観の多様化
多くの不確定要素は存在する
＝＞不要な不安とバイアスを除く！

世界的な人口増加と経済成長
大規模な気候変動
世界の均質化とナショナリズム（個性化）
健康寿命が長くなる
物質文明の繁栄
グローバリゼーション、ボーダレス化
世界的な金余りと二極化
資源の奪い合い
今後起こると予想されること

衣食住
インフラ整備（新規と維持）
IT／AIや自動化（ロボット）
スキル系の教育産業
ヘルスケア全般
エネルギー関連
伸びる産業は？

9 - 9 -
世界全体GDPと主要国比率の推移
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
世界全体
米国
日本
中国
（中国は2006年以降が推計、その他の国は2007年以降が推計）
資料：IMF
（10億ドル）（比率）
世界全体のＧＤＰと主要国比率の推移

（2000-2023:IMF, 2018, 2050estimates:PwC 2017）
GDP(PPP) of Japan, Indonesia, China, India, US

名目GDP国別順位（2023年）
IMF World Economic Outlook Database, April 2024
順位国名 GDP（USD）前年比
1 アメリカ 27,720.73 －
2 中国 17,758.05 －
3 ドイツ 4,527.01 1
4 日本 4,219.83 -1
5 インド 3,567.55 －
6 イギリス 3,382.12 －
7 フランス 3,052.71 －
8 イタリア 2,301.60 2
9 ブラジル 2,173.67 2
10 カナダ 2,142.47 -1
11 ロシア 2,009.96 -3
12 韓国 1,839.06 －
13 メキシコ 1,788.82 1
14 オーストラリア 1,740.62 -1
15 スペイン 1,620.56 －
16 インドネシア 1,371.17 －
17 オランダ 1,154.69 1
18 トルコ 1,129.97 1
19 サウジアラビア 1,067.58 -2
20 スイス 894.81 －

GDP Projections by country(2050) bil. USD
GoldmanSachs(2007) PwC(2017) The Economist (2015)
China 70,710 China 49,853 China 105,916
USA 38,514 USA 34,102 USA 70,913
India 37,668 India 28,021 India 63,842
Brazil 11,366 Indonesia 7,275 Indonesia 15,432
Mexico 9,340 Japan 6,779 Japan 11,367
Russia 8,580 Brazil 6,532 Germany 11,334
Indonesia 7,010 Germany 6,138 Brazil 10,334
Japan 6,677 Mexico 5,563 Mexico 9,826
UK 5,133 UK 5,369 UK 9,812
Germany 5,024 Russia 5,127 France 9,671

Global economic growth is on an upward trajectory
But there exist significant disparities between countries
Real GDP growth *IMF “World Economic Forum”(2024)
1990
2000
2010
2024
2029

14
世界の一人当たりの名目GDP(USD)（2024年、IMF）
1 Luxembourg 129,810
12 Australia 64,546
18 Germany 53,565
32 Japan 33,899
7 USA 82,715
66 Russia 13,739
71 China 12,597
122 Vietnam 4,324
144 India 2,497
29 Korea 35,563

People are generally getting richer and richer
But there exist bigger disparities in countries
GDP per capita *IMF “World Economic Forum”(2024)
1990
2000
2010
2024
2029

世界の格差 “ジニ係数” （2020年、世界銀行）

0%
1%
2%
3%
4%
5%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
World
Indonesia
Japan
(Billions of People)
Source: United Nations
Population Forecast of the World

国別人口順位（2024年） United Nations 2024
順位国名人口（人）前年比
1 インド 1,428,627,663 0.80%
2 中国 1,425,671,352 0.00%
3 アメリカ 339,996,563 0.50%
4 インドネシア 277,534,122 0.70%
5 パキスタン 240,485,658 2.00%
6 ブラジル 215,573,406 0.80%
7 ナイジェリア 211,401,321 2.60%
8 バングラデシュ 177,365,372 1.30%
9 ロシア 146,238,014 -0.40%
10 メキシコ 133,904,945 1.20%
11 フィリピン 112,328,563 1.60%
12 日本 123,300,000 -0.20%
13 エチオピア 120,923,000 2.40%
14 エジプト 104,982,800 1.80%
15 ベトナム 98,170,345 1.00%
16 コンゴ民主共和国 93,441,000 1.90%
17 イラン 86,429,986 1.20%
18 トルコ 84,660,267 1.50%
19 タイ 70,098,292 0.70%
20 タンザニア 64,502,149 2.30%

World Population 2018
仮に今後、世界が均質化した場合、
人口規模＝経済規模
となる。（原始時代はそうだった）

World Population Ranking（2019 => 2050）
1 China 1,434
2 India 1,366
4 Indonesia 271
6 Brazil 211
3 USA 329
7 Nigeria 201
8 Bangladesh 163
9 Russia 146
10 Mexico 128
5 Pakistan 217
1 India 1,639
2 China 1,402
4 USA 379
6 Indonesia 331
3 Nigeria 401
7 Brazil 229
8 Ethiopia 205
9 DR Congo 194
10 Bangladesh 193
5 Pakistan 338
United Nation “World Population Prospects 2019 （million USD）
<2019> <2050>

The World Outlook

Who are the trade partners? *Direction of trade statistics, IMF(2019)

The World is No Longer Undividable!
(世界はもはや分断できない)

＜今後の世界を読み解く（まとめ）＞
・米国と中国の経済的な相対地位変化で不安定なバランスとなる
・国や企業で破綻するところが出てきて一部混乱する
・中国の成熟化により中国内外での混乱がでてくる
・物は大量に廉価で作られ物質的には豊かになる
・先進国では労働力不足になり生産のネックになる
・グローバル企業がますます大型化するがやがて規制される
・イノベーションが加速し才能の取り合いが来る
・世界中で英語が今まで以上に使われる。他の言語は
ローカルで残るが若者は英語を多く話すようになる

アメリカ
(バイデン)
中国
(習近平)
EU
(NA)
日本
(石破)
ロシア
(プーチン)
インド
(モディ)
ポジティブ要因
最強の軍隊、世界最大の市場規
模、タレントの集積、シェールガ
ス・オイル、決済通貨のドル
巨大な潜在市場、(14億人)、
IT/ドローン/AI人材と技術、
強い製造業、トップダウン戦略
巨大な市場、高い教育水準、
高い技術水準、教育された社員、
EUの市場と労働力
高い生産技術、インフラ
安定した社会基盤、平和な社会
高い教育水準
豊富な天然資源、地球温暖化に
よる土地の有効化、強力な軍隊、
高い科学水準
巨大な潜在市場(14億人)、
IT開発に強み、豊富な理系人材、
安定した農業、英語が話せる
ネガティブ要因
双子の赤字（財政／貿易）、
国債の大量発行、国内の教育、
分断された社会、人種問題
米中貿易戦争、国内景気、
香港/台湾問題、不良債権、資源
不足、国内格差、民族問題
リーダー不在、難民問題、
EU内の温度差、域内格差、
ナショナリズム台頭、テロ多発
人口減少、ユニコーンの不在、
超高齢化社会、国内格差、
巨額の財政赤字
頭脳流出、産業の空洞化、
遅れる工業化、アルコール依存、
資源への過度な依存
非効率な民主主義、
国内の貧富の差、脆弱なインフラ、
国全体の教育水準
<各国の状況（まとめ）>

日本のGDPの推移（IMF 2024年）
(出典) 画像は「世界経済地図のネタ帳」より
データはIMF World Economic Outlook Databases(Apr 2024)

29 - 29 -
平成17（2005）年は総務省統計局「国勢調査報告」。平成67（2055）年は「日本の将来推計人口（平成18年12月推計）」
(出生中位[死亡中位]推計) 国立社会保障・人口問題研究所
５０年間の日本の人口の変化予想

◆最古で最長の独立国家
◆単一民族、単一国家、単一言語
◆水と安全が無料に近い国
◆大きな国内マーケット
◆世界で一番の超“高齢化社会”
◆アジアの中の極東に位置し、欧米から距離がある
日本の特徴

◆人口の多い東南アジアという立地
◆大国中国との文化的共通点
（漢字、宗教、文化、食事、生活習慣など）
◆プロダクトやサービスに対する海外からの信頼
◆親日国が世界で圧倒的に多い
◆過去蓄積された製造のノウハウ
◆勤勉でチーム重視の国民性
日本の製造業の有利な点

◆避けようのない発展途上国との価格競争
◆海外工場移転による空洞化（雇用喪失、税収減、貿易赤字）
◆トップであるゆえキャッチアップされる立場
◆縮小していく国内市場
◆理系キャリアの多様化
◆個性や創造性、個人の才能が発揮されにくい環境
◆失われていく自信とプライド
日本の製造業の課題

（１）水
（２）石炭火力発電・石炭ガス化プラント
（３）送配電
（４）原子力発電
（５）鉄道
（６）リサイクル
（７）宇宙産業
（８）スマートグリッド・スマートコミュニティ
（９）再生可能エネルギー
（１０）情報通信
（１１）都市開発・工業団地
（出典）経済産業省資料より
インフラ業界の主要11分野

◆ 素材（炭素繊維、電子部品用など）
◆ 生活インフラ施設（上下水道、鉄道、道路）
◆ 精密機械
◆ 自動車、およびその部品
◆ 産業用ロボット、工作機械
◆ 発電、送電システム（スマートシティ）
◆ 飲料、食料品
◆ 航空機
◆ バイオ、医療品（再生医療、医薬品、医療機器）
◆ 工作機械物流システム
日本の製造業の有望分野（織田）

日本が目指したい姿（経済産業省より）

“東京イニシアティブ2017“より（経済産業省）
“Connected Industries”
(1) 自動走行・モビリティサービス
(2) ものづくり・ロボティクス
(3) バイオ・素材
(4) プラント・インフラ保安
(5) スマートライフ
https://www.youtube.com/embed/pJ2AoTAmIlo

Rakuten@Bangalore
ITB@Indonesia
Hotel@Jakarta
Bangalore
Airport (India)
DanangAirport
(VietNam)
HongKong
Airport
ShanhaiAirport
(China)
Changi Airport
(Singapore)

Singularity？
“Googleの猫”（人間による学習なしでAIが認識した猫）

＜Unicorn companies in the world(by country)＞
* September 2019
•1st：United States (151 companies)
•2nd：China (82 companies)
•3rd：United Kingdom (16 companies)
•4th：India (13 companies)
＜Top unicorn companies＞
•1st：China / Bytedance (75bil USD)
•2nd：U.S. / Uber (72bil USD)
•3rd：China / Didi Chuxing (56bil USD)
•4th：U.S./ We Company (47bil USD)
•5th：U.S. / Airbnb (29.3bil USD)

India’s IT Center, Bangalore

India’s Startup Event and Incubation at Hyderabad

China’s Startup Ecosystem at Shenzhen

GoJek Headquarter at Jakarta, Indonesia

Beautiful International City, Singapore

New IT city of Vietnam, DaNang

Center of startups in Japan, Tokyo

Thomas Alva Edison

(Examples of Innovations)

The Inventions of The Human
-Language
-Fire
-Agriculture
-Currency
-Electricity
-Telephone
-Car/Train/Plane
-Medicine
-Metal(Iron/Copper/Aluminum,,,)
-Paper/Book
-Music/Art
・・・

Myth of Innovations
-They are science/engineering based
-Heroine/Hero can make it
-Suddenly it happens
-Found by educated people
-Planned by organizations

Innovations are not so difficult!(1)
“S Trap”

“Laundry Ball”

“Laundry Net”

“(name?)”

“Vertical Farm”

＜HRの世界で今後起こること（予想）＞
・実力主義の昇進、昇給が増えキャリアの差が早く大きくなる
・職種によるキャリアパスの違いが明確になる（専門性が必要）
・人生100年時代に伴い就労期間が長期化する（長いキャリアパス）
・会社や社会活動の中にシニアと外国人が多くなる
・物理労働と知的労働とも機械化が進む（知的労働はAIに代替）
・労働力が絶対的に足りなくなるため、失業者は減る
・若者の人材を社会全体で取り合う
・グローバル人材は慢性的に足りなくなる
・IT人材は一定時期まで不足し、その後充足する

「優秀さ」とは何か？

Common Factors of
Those Succeeded Persons are,,,
（成功する人に共通する要素）
1. 個性的 ( Unique )
2. 開放的 ( Open Minded )
3. 自立 ( Independent )
4. 楽観的 ( Optimistic )
5. 動機 ( Motivated )
6. 健康 ( Healthy )

“Planned Happenstance Theory”
(計画的偶発性理論)
by John D. Krumboltz
1. 好奇心 ( Curiosity )
2. 持続性 ( Persistence )
3. 柔軟性 ( Flexibility )
4. 楽観性 ( Optimism )
5. 冒険心 ( Risk Taking )

我々はいかに行動すべきか？（まとめ）
◆ 自分の“池”（専門分野）をみつける
・夢中になれるものを探してみる
・まずはやってみよう！
・他と異なっていることを楽しむ
・自分の武器を時間をかけて手に入れる
◆ 広い視点で世界を見てみる
・いろいろな人に会って話を聞く（特に社会人や違う分野の人）
・長期インターンに参加して体験してみる（“InternStreet”）
・旅に出る（ネットでもよい）
・SNSを利用してネットワークを強化する
◆ 学習する
・本当の賢さとは何か？
・統計学×ITは必須になる
・ネットで効率的に学ぶ
・一次情報を取りに行き自分で解釈する（“情報リテラシー”）

人間が情報や社会の変化に追いつけない時代

人間が情報や社会の変化に追いつけない時代
本物の“知性”を磨こう！

マクロ視点で読み解く世界・日本のビジネスとキャリアとは？2024/11/01＠TiB

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誤謬（ごびゅう）のパターン例
＊典型的なものには名前がついている
形式論理の誤謬
日本人は親切だ。彼は親切だから日本人だ（後件肯定の誤謬）
大人なら分かるが、彼は子供だから分からない（前件否定の誤謬）
AかBが当たりの時に、Aが当たりならBは外れ（選言肯定の誤謬）
非形式論理の誤謬
バスケットをすると身長が伸びる（相関と因果の混同）
昨日も今日も晴だから、明日も晴れる（早まった一般化）
個人の幸福を追求すると全社会が幸福になる（合成の誤謬）
コンサル会社のいうことは正しそうだ（権威による誤謬）
ペンを変えたら点数が良くなった（前後即因果の誤謬）

帰納法と演繹法の関係
一般法則
個別の事象
帰納法演繹法
＊演繹法以外の推論に“アブダクション”、“類推”などを
体系に入れる考え方もある

★大変よくある誤った推論の例★
一般法則
個別の事象
帰納法演繹法
帰納法の結論が誤っていて、それを演繹法の仮定に
使った場合、導いた結論は誤りとなる
①
商店Aは休み
商店Bは休み
商店Cは休み
③商店Dは休み
＊②が誤りなら正しくない
②「今日はお店は休み」
＊これは確実ではない

一般法則
個別の事象
帰納法演繹法
①
商店Aは休み
商店Bは休み
商店Cは休み
「ある商店が存在して、
それは休みである」
③商店Dは休み
②「今日はお店は休み」
（＝すべての商店は休み）
述語論理は、「個々の要素」と「一般法則」の関係を考える点で
帰納的推論と近い考え方をしている
帰納とは「ある」から
「すべて」の一般化
ここの演繹は「すべて」
から「ある」の適用

ゆでガエルになるな！

（参考図書）
・「新世界秩序」（ジャック・アタリ）
・「China2049」（マイケル・ピルズベリー）
・「ユーロから始まる世界経済の大崩壊」
（ジョセフ・E・スティグリッツ）
・「国際秩序」（ヘンリー・キッシンジャー）
・「リー・クワン・ユー、世界を語る｣(リー・クワン・ユー）
・「国家はなぜ衰退するのか」（ダロン・アセモグル／ジェームス・ロビンソン）
・「シャルマの未来予測」（ルチル・シャルマ）
・「サピエンス全史」（ユヴァル・ノア・ハラリ）
・「2050年の世界」（ヘイミシュ・マクレイ）

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