ハイパーインテリジェンス

はじめに
今の「人工知能」には知能はない。どのセミナーか忘れたけど、パネラーが話していた。人工知能とは呼んでいるけど、できることは相関関係を示すことぐらいで、因果関係を示すことはできない。したがって、結論を出しても、その理由を説明することができない。現在のAIはせいぜいそんなものだ。

バズワードとしてのAI
AIという言葉はいつから使われているのだろうか？ Google Trendで世界の傾向を調べてみると、2012年1月がピークとなっている。IBMのワトソンが発表されたのが2011年1月だ。ジェパディ!で人間と対戦したのが話題になったからだろうか。日本のみだと2017年12月だった。この頃話題になったのは、DeepMind社が開発したアルファ碁とプロ棋士の戦いだろうか。2017年4月にアルファ碁が3戦全勝した。 DeepMind社は人間との対局はこれを最後とすると宣言した。それにしても、世界のピークと日本のピークに6年もの格差があるのは驚きだ。

　出典：https://trends.google.co.jp/trends/explore?date=all&q=AI,5G

汎用的人工知能
ガートナー社が毎年発表するハイプカーブは有名だ。ここで汎用的人工知能(Artificial General Intellligence)の実現は、10年以上先となっている。まだまだ、これからだろう。その頃にはどんなことが実現するのだろうか。

　出典：Artificial Intelligence for fraud detection: beyond the hype

人工知能の売り上げは右肩上がり
Tractica社は、AIやウェアラブルに強い調査会社だ。人間と技術の相互作用にフォーカスしている点が特徴だ。そんなTractivaのレポートによると、2019年度のAI関連のソフトウェアの売り上げは100億ドルを超えるレベルだが、2025年には900億ドル（約10兆円)に伸びるという。この市場に日本企業はどこまで入れるのだろう。

　出典：Artificial Intelligence Software Market to Reach $89.8 Billion in Annual Worldwide Revenue by 2025 | Tractica

ハイパーアンナ
ハイパーインテリジェンスへのチャレンジの一つがハイパーアンナだ。現在のAI関連の製品は主に分析者向けのソフトが圧倒的に多い。IBMのワトソンは知性の抽出が可能だが、まだ分析者向けだ。これをもっとビジネス向けにしようというのがハイパーアンナだ。マイクロソフトが推進している人工知能といっていいだろうか。

　出典：https://www.actuaries.asn.au/Library/Events/YAPConference/2018/ChelseaWiseWebPresentation.pdf

AI関連のスタートアップ群
IT業界が必死にしのぎを削っているのはやはりAI関連の製品だろう。先のハイパーアンナを含めて、どこが市場を制覇するかは、まだまだ見えない。混戦模様だ。ざっとみるだけでも下のような企業群がひしめいている。この中に日本企業はいるのだろうか。

　出典：Venture Scanner: Artificial Intelligence Startup Highlights – Q1 2018

ハイパーインテリジェンス
1990年代はPCベース。2000年代はクラウドベース、2010年代はモバイルベース、そして、2020年代はハイパーインテリジェンスの時代になるという。どんなインテリジェンスの世界だろう。少なくとも相関関係に加えて、因果関係を紐解く程度のインテリジェンスは実現するのだろうか。

　出典：https://go.microstrategy.com/

まとめ
久しぶりにAIについて考えてみた。ITの世界は流れが早いというが、AIの世界は激流だ。この激流が5年も10年もすると、もう世界は全く違う景色になるのだろうと思う。将来が怖いような、楽しみなような。

以上

最後まで呼んでいただき、ありがとうございました。

フィンテックと企業経営：初回の講義を受講

はじめに
先週の6月8日が初回の予定であったが、諸般の事情から今週が初回となった。講師は元銀行マンの遠藤正之教授だ。フィンテックの専門家だ。

授業の進め方
７回の講義のうち、前半は講義中心だ。後半は外部の専門家を招聘して、最新事情の講義を受けるのと、生徒のプレゼンを行い、その後やり取りをするようだ。レポートは個人ベースのものとグループワークのものがあるが、受講生が五名＋聴講生１名なので、個人ワークとなるようだ。

フィンテックの概要
今日は、初回なので、受講する生徒が自己紹介をするとともに、フィンテックの概要についての講義を受けた。フィンテックの基本的な事項やその関連事項などについての説明が中心だった。興味深い内容だけど、後半は少しリズムが単調になった。講師の方も理解されていて、次回からは生徒の発表を交えて、双方向型の講義となる予定だ。コンセプトの類型は理解しやすい。静かな口調だが講師の想いは十分に伝わる。講師が何を考えて、何を目指しているのかは生徒にとっても大切なメッセージだ。

講義で出てきた９つのキーワード
フィンテックは新しい分野なので、興味深いキーワードもいろいろ出てきたので、少しレビューしてみたい。

1. 個人的な財務管理
家計簿を作成するのは大変だけど、ZAIMを使ってスーパーのレシートをスマホのカメラで撮影すると、エンゲル計数までグラフ化して示してくれる。こんなことを小学校とか中学校の保護者向けの講演の最初のアイスブレイクで使うと注意を引くことができる。個人的にはZAIMを試したがこれはどちらかといえば女性向けだという。もう一つはマネーフォワードでこちらは男性の利用者が多いらしい。いずれも利用登録者は800万人ほどだが、有料会員は10-20万人なので、経営は厳しいかもしれない。

　出典：www.excite.co.jp

2. アカウントアグリゲーション
ネットバンキングでは、じぶん銀行を活用している。これは銀行なので、このアプリで完結する。しかし、例えば、LINEペイとかだと、決済銀行との連携が必須だ。利用者は多様な銀行を使っているので、必然的に複数の銀行との連携機能が必要だ。このような機能をアカウントアグリゲーション(Account aggregation)という。

　出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000091.000018493.html

3. 電子決済等代理業
先述のアカウントアグリゲーションは誰でもできるわけではない。2018年６月より、電子決済等代行業の制度が開始した。国内で電子決済等代行業を行うには、銀行法等に基づいて、登録することが必要だ。第一号の登録業者はフリー株式会社で2018年9月26日だ。2019年6月4日には株式会社アプラスが55番目の業者として登録されている。

　出典：10分でわかる電子決済等代行業の実務と改正銀行法

4. オンライン融資
企業が銀行から融資を受ける場合には、事前の申請や審査が大変だ。このため、これを自動化する動きがあり、それがオンライン融資だ。融資を検討している企業は、オンライン融資の企業にアクセスして、ネットで判断してOKなら即融資だ。当然貸し倒れのリスクもあるので、銀行側は高めの金利を設定している。福岡銀行なら7%だという。そんな高金利でもいいので、融資を欲しいという企業は大丈夫なのだろうかというのは余計な心配だろうか。

　出典：https://www.sbbit.jp/article/cont1/35659

5. クラウドファンディング
クラウドファンディングには、寄付型とか、事前購入型、融資型、投資型、株式型などがある。この中で圧倒的な存在感を示すのが融資型だ。2017年度実績では、全体の約9割の1534億円を占めている。いわゆるソーシャルレンディングだ。現状では匿名が前提となっているが、そのための弊害も指摘されている。

　出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000037237.html

6. 株式型クラウドファンディング
制限はあるが、2015年5月に金融商品取引法が改正され、株式による投資も可能となった。具体的には、クラウドファンディング事業者を経由して、非上場企業に投資することができるようになった。投資家にとってのメリットは、その企業が上場した時のリターンが期待できることだ。しかし、現状では、1社あたり50万円という制限がある。一般的には、小口の投資のオプションとして活用できるだろうか。

　出典：https://crowd-portfolio.jp/119

7. ロボアドバイザー
人工知能の導入に伴って、大手投資会社のゴールドマン・サックスでは、人間のトレーダーが激減した。報道によると600人から2人という。これを実現したのはAI機能を駆使した自動株取引プラグラムだ。そして、このプラグの運用には200人のエンジニアが働いている。つまり、600人のトレーダーが200名のプログラマーに変わったということか。そして、そんなプログラムが今はスマホで運用できる。特に、有名なのが、下のWealthNaviだろうか。これを使えば富裕層に仲間入りするのだろうか。ウェルスナビでは世界約50カ国1万1000銘柄に分散投資しているという。すごい時代になったものだ。

　出典：https://full-dive.com/wealthnavi-fearture/

8.ポイント運用サービス
クレディセゾンの林野会長にプレゼンをしたのが5月18日だ。まだ、１ヶ月経っていないけど、すごく昔のように感じる。そして、自分たちのグループは、インドネシアでのマイクロファイナンスを提案したが、別のグループではポイントの有効活用を提案していた。林野会長は興味を持って評価されていたが、そんなクレディセゾンは2018年3月から、ポイントを活用した積立投信を開始しているという。これに追随するのがNTTドコモでともに利用者は20万人規模だ。ポイント活用のアイデアはすで実践されていた(汗)。林野会長は、知らぬ振りをしてくれていたのだろうか。それともあまり詳しくなかったのだろうか(笑)。

　出典：ポイント運用が多彩に 投信の積み立て購入や個別株も｜マネー研究所｜NIKKEI STYLE

9. ブロックチェーン技術
フィンテックといえば、その代表的な技術がブロックチェーンだ。これについては、１時間話をしても不足するけど、今回の授業では10分ほどだった。これはちょっと誤算だった。フィンテックのコアの部分をもっと語って欲しかった。銀行のシステムの開発や運用は経験されていたので、金融システムや銀行システムの話題は豊富だ。

　出典：ブロックチェーンで世の中はどう変わる？（前編） | ウェブ電通報

宿題
来週の土曜日の前日(6/21)までに、企業か法人を決めて、課題を明確にして、その課題をフィンテック技術を活用して解決することを考えろというのが今回の宿題だ。どうしよう。なかなか難しい。まあ、ゆっくりと考えよう。

まとめ
春期後半の講義での初回授業はこれで一区切りだ。それぞれに特徴がある。フィンテックの世界はこれまでもこれからも変化が激しい。常にアンテナの感度を上げておかないとすぐに自分の知識や見解が古くなる。自分は、専門の電気・電子部門とその総合技術監理部門に加えて、経営工学部門に登録している。経営工学の専門は生産管理だが、経営工学には金融工学がある。専門は別にして、少なくとも経営工学部門の技術士には、ぜひMBAにトライして、視野を広げて欲しいと思う。MBAの勉強を通じて、シーズとしての技術と、ニーズとしての企業経営の両面から社会の課題を捉えることができるようになるのではないかと思う。

以上

最後まで読んでいただきありがとうございました。

アップルウォッチの新旧比較と今後への期待

はじめに
アップルウォッチが売り出されたのは、2015年4月だった。そして、自分が購入したのは、2015年7月22日だった。なぜ、7月かといえば、当時、技術士の二次試験にチャレンジしていて、その試験が7月20日が試験日だった。そして、その開放感と自分へのご褒美の意味からアップルウォッチを購入した。
　出典：hiroshi-kizaki.hatenablog.com

最新のアップルウォッチの試供品
お客様にアップルウォッチを提案するには、アップルウォッチに精通している必要があるということで、なぜか社内モニターの希望のヒアリングがあった。ちょっと聞かれた時に、「いいですよ♬」と答えたら、自分もモニターの一人になったようだ。

　出典： Apple

Apple Watchで心電図？
アップルウォッチでは、脈拍を測定できる。全国の学校を訪問して、講演をする時には、さすがに緊張する。でも、そんな時に、脈拍を測定すると、「脈拍が90か。結構緊張している。」とか、「脈拍80か。あまり緊張していないなあ。」とか、自分の緊張具合を客観視できると、緊張がほぐれるというか、客観視できるので、冷静になれる。これ結構おすすめ。日本で発売されているアップルウォッチには搭載されていないけど、米国で発売されているApple Watch Series4では心電図の機能があるらしい。

　出典：applewatch serise4の心拍センサーの精度を医療用心電図モニタと比較してみました | うに＋スタ

なぜ日本では心電図機能が具備されていないのか
アップルウォッチが心電図に対応した場合に、それは、健康のための機器となるのか、医療用の機器となるのか。もし、前者であれば大きな問題はない。しかし、万一、医療用機器と認定されると、これは大変だ。なぜ大変かといえば、日本には、薬機法(医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律)というものがあり、厳しい義務を負う。アップルはそれを嫌がっているのだと思う。医療用ではなく、健康用の機器として、アップルウォッチに心電図機能を具備してほしいと思うのは、自分だけだろうか。

アップルウォッチのシリーズ１からシリーズ４への変遷
自分が初めて購入したのは、初代だ。その時に感じた課題は、電池と防水と価格だ。このうちの防水機能はシリーズ１でIPX7に対応し、シリーズ２では50m防水となった。とりあえず防水機能は十分だ。電池の機能はどうだろう。連続駆動時間18時間は不変だった。CPUの節電機能が強化した分だけバッテリー性能を下げていたりする。価格は少しずつ上がっている。それ以外で良くなっているのはやはりCPU性能と、メモリー容量か。Bluetoothの性能も上がっている。

　出典：https://www.businessinsider.jp/post-175153

Android WatchとApple Watch
アップルウォッチの最大の制限は、やはりiPhoneの利用が前提な点だ。徐々に親離れをしているが、それでも親(iPhone)は必要だ。Androidスマホの利用者はどうすれば良いのかといえば、Android対応機も世の中には普及している。LGやASUSUに抵抗がある人も、Pebbleとか、Moto 360はどうだろう。Motorolaが時計という組み合わせも面白いと思う。

　出典：Apple Watchを競合製品と比較する | TechCrunch Japan

多機能と長時間バッテリー
多機能の典型はApple Watchだ。一方、長時間バッテリーを重視して機能を絞り込むのがG-Shockとか、COOKOOだ。特に、COOKOOで使う電池はボタン電池(CR2032)なので、電池が切れてもすぐに入手可能だ。

　出典：https://www.appps.jp/155258/

Apple Watchを使いこなそう
個人的に、Apple Watchを使っていていいなあと思うのは、まず業務用の着信を逃さないことだ。会議中などはマナーモードにすると着信に気づかないことがある。逆に、着信音量を大きくすると周りに迷惑だ。メールやLINEやSMSなども便利だ。地震があった時にチャットが回ってきて、すぐに返信したら、自分が一番だった。スケジュールのチェックも意外と便利だ。

　出典：https://www.smartphone-jp.net/2015/05/apple-watch-03.html

アップルウォッチのセキュリティ
初代のアップルウォッチのOSを最新版にしていたつもりだけど、シリーズ４と同じにならない。なぜだろうと思ったら、最新OSのサポート外だった。初代と比べるとシリーズ４は、セキュリティの配慮も改善されている。便利な面と不便な面があるけど、シリーズ４を一度腕からはずすると、ロックがかかる。そして、腕に装着した後にiPhoneを操作すると、ロックが解除する。これはすごいねと友達に話したら、シリーズ３でもそうだよと言われた(汗)。

アップルウォッチの販売数はホップステップ
2016年1Qでは、スイス時計の4分の１程度だったが、2017年4Qにはスイス時計の販売数を抜いている。自分の周りでも、アップルウォッチの愛好者が増えている。しかし、それでもまだまだ少数派だ。キャズムの壁をまだ超えていない。今後普通に使われるようになるのは、どのようなブレークスルーが必要なのだろうか。やはりバッテリーと価格だろうか。

　出典：https://9to5mac.com/2018/02/13/apple-watch-sales-swiss-watches/

今後への期待
シリーズ４のアップルウォッチを使い出すと、初代のアップルウォッチはショボイ感じがしてもう使っていない。スペックではそうでもないけど、軽く感じる点も気に入っている。時間もスペック以上に持つような気がする。息子はiPhoneを使っているので、アップルウォッチ欲しい？と聞くと「別に」と素っ気ない。自分がその立場なら「欲しい！」と声をあげそうだけど、今の子供はハングリーさがないのだろうか。最近は、Pod Airを使っていて、こちらは個人用のiPhoneと紐付けしているけど、iPhoneとPod AirとApple Watchとかが連携し出すと便利だろう。できれば、Apple Watchは複数のiPhoneに対応してくれると嬉しい。iphoneもマルチSIM対応になって欲しい。そのうちスマートグラスとしてのApple Glassとかで自動焦点機能とかが実現すると嬉しい。これからどんな新商品や新機能が登場するのだろう。正直スマホの機能はもう期待を超えているけど、Apple Watchはまだまだ伸び代がある。引き続きウォッチしていきたいと思う。

以上

最後まで読んで頂きありがとうございました。

イノベーションの歴史＃２

はじめに
崇拝する米倉教授のイノベーションの歴史の２回目だ。前回は、イギリスにおける産業革命を振り返った。今日はその続きからだ。少し咳き込むなど米倉教授は風邪気味だったが、その迫力はいささかも衰えがない。今日も最高だった。なお、ここで書いていることは講義を受けた自分の感想であり、講義メモではないことをお断りしておきます(^^)

なぜイノベーションが起きるのか
イノベーションが起きる必然性はギャップだ。ギャップがあるからなんとかそれを埋めようと頑張る。そこにイノベーションが産まれる。日本ではどこにギャップがあるのだろう。すぐに思いつくのは、拡大している貧富の格差だろうか。このギャップをどうすれば埋めることができるのか。それは日本的なイノベーションかもしれない。

マシュー・ボールトン
Matthew Boulton(1728年9月〜1809年8月)は、大規模工場を経営したイングランドの実業家だ。特に、ジェームズ・ワットと共同で蒸気機関車を工場の動力として活用することに成功した。彼の有名な言葉がこれだ。「ここで販売しているものは、世界中の人々が切望していたもの、つまり動力です。」つまり、産業革命とは動力革命だったと言える。

　出典：Get Shit Done — Karen Barclay

写ルンですのイノベーション
富士フィルムでは、ある時販売の目標が設定された。しかし、販売手法はやり尽くしている。そこで、誰かがカメラとセットで販売すれば良いのではないか。カメラのおまけでフィルムを売るのではなく、フィルムのおまけにカメラをつける。そんなバカなことができるかと叱責されそうだが、富士フィルムは、挑戦を歓迎する社風だ。検討することになった。しかし、調べてみると、富士フィルムの社内ではなんども挑戦して、失敗している。その原因は、使い捨てで採用できる程度のレンズでは実用に供する精度を実現できないことだった。そこで考えたのがリサイクルだ。リサイクルの仕組みを作れば、貴重なレンズを再利用することができる。レンズ以外も使えるものは使う。そんな究極の商品が写ルンですだと言える。

　出典：「写ルンです」―誰もが写真を楽しめる世界へようこそ | 富士フイルム

アメリカと日本の教育の違い
幼児教育においても、日本とアメリカでは全然違う。何が違うのか。アメリカでは、人と違っている点があると、この点は君の特徴だ。素晴らしいと賞賛する。そして、伸ばす。しかし、日本では、周りに合わせるような努力を強いる。これでは、飛び抜けた人材など潰されてします。やはり教育は大事だ。かつての日本の寺子屋では、そんなことはなかった。それぞれの生徒の個性を尊重し、家業に必要な勉強をOne-to-Oneで行なっていた。日本の教育は江戸時代の寺子屋に学ぶ点が多いのではないだろうか。

　出典：http://news.line.me/issue/oa-japaaan/a71d0178674f

宝くじとベンチャービジネス
人はなぜ宝くじを買うのだろう。手頃な値段で、ハイリターンを得られるかもしれないという期待(妄想)だろう。つまり、参入障壁は低いけど、でっかい果実を得られるかもしれない。そんな風に感じれば、人は動く。この原理を応用すれば、ベンチャービジネスも活性化するかもしれない。つまり、リスクを小さくして、リターンを大きくする。正直、今の時代、大企業に入っても良いことがあるとは限らない。それよりは、ベンチャーで一旗あげて、成功すれば最高だけど、成功しなくても、その道の第一人者として認められたり、大企業に買収してもらって、大金をゲットするのも夢ではない。

　出典：https://daily-ands.jp/posts/5b207a6373f3213df3b5f57d/

ロバートオーエン
Robert Owen(1771年5月〜1858年11月)は、イギリスの実業家だ。しかし、他の実業家と大きく異なるのは、単なる実業家ではなく、教育家でもあったことだ。行き過ぎた資本主義に警鐘を鳴らし、ユートピアとはなんたるかを真剣に考えて実践した思想家だ。「イギリス社会主義の父」とも呼ばれている。日本式経営とも共通する点が多いと感じるのは自分だけだろうか。

　出典：http://tanakahidetomi.hatenablog.com/entry/20130206/p1

宿題
先週の宿題は、米倉教授の著書である「経営革命の構造（岩波新書）の第１章：イギリスの産業革命、第２章：アメリカの経営革命、そして、第３章：ビッグビジネスの組織革新を読んで、それを１−２枚にまとめるというものだった。イギリスの産業革命では、いわゆる発明家と実業家がタッグを組むことによって発達した。アメリカの産業革命では、水平統合から垂直統合、規模の経済から範囲の経済と規模を拡大することと、産業の連鎖がエンジンになったと書いた。今週の宿題は、残る第４章：日本型組織革命と第５章：シリコンバレー・モデルの登場に対して、生徒一人一人がデフォルメしろというのがテーマだ。つまり、生徒自身の主張をせいということか。

まとめ
最初に米倉教授から３冊の本を買うように指示があった。買ってきたらサインしてやると約束された。１冊はキンドルなので、残る２冊を持参して、サインをもらった。これは家宝だ！

以上

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。

仮想通貨xデリバティブ取引の可能性とリスク

はじめに
昨日の土曜日の午後の授業はファイナンスだった。これまで企業価値の計算とかが多かった。今日は、オプション取引の基本的な概念から二項モデル、オプション価格を計算するためのブラックショールズの公式などを習った。オプション取引を中心にデリバティブ取引はここ10年で10倍に増加している。これから10年後、20年後はどうなっているのだろう。ソフトランディングできればいいけど、破綻が起きる可能性はないのだろうか。

オプション取引とは
株式や現金や商品を取引するのは実体経済だ。しかし、オプションとはなんだろう。オプションとは実際に売買する行為ではなく、売買の行為を約束することで派生する権利だ。デリバティブとはこの派生の意味だ。オプションには、次の４つのパターンがある。
　1) 買う権利を買う：コールオプション（ロング）
　2) 買う権利を売る：コールオプション（ショート）
　3) 売る権利を買う：プットオプション（ロング）
　4) 売る権利を売る：プットオプション（ショート）

　出典：先物･オプション取引 − やさしい日経225オプション取引

オプションの起源
大好きなWikiによると、記録に残っている最古のオプション取引は紀元前６世紀のギリシャだという。紀元前585年の日食を予言したタレスという貧乏学者が学問の有効性を証明するために、オリーブの大豊作を予想して、臼を借りる予約をして大儲けして見せたという。学問を極めれば金儲けなどいつでもできると言いたかったのかもしれない。オプションが花開いたのは、17世紀のオランダのチューリップバブルだ。そして、このチューリップバブルが破綻したのは、チューリップ価格がどんどん値上がりした結果、コールオプションを売っていた業者の経営が行き詰まったためという。ドイツ銀行のデリバティブの残高が膨れ上がっているリスクが指摘されている。歴史は繰り返すのだろうか。

世界のデリバティブ市場
2000年当時に190兆ドルレベルだったデリバティブ市場が2006年には570兆ドル、2013年には710兆ドルに増大した。下の図は相対取引ベースなので数字が若干異なるが、まあ急成長しているのは間違いない。注目すべきは、一本調子に上昇していたものが、現在は頭打ちになっていることだ。これは、G20での議論などを踏まえてデリバティブの規制が強化されたためだ。世界は規制強化なのに、日本では異次元緩和が叫ばれている。これは矛盾しないのだろうか。

　出典：www.nikkei.comG20、金利などデリバティブに新規制 2015年にも導入 :日本経済新聞

日本のGDPと世界のGDP
日本のGDPは2012年に抜かれて世界第３位となり、今は500兆円ほどか。しかし、世界のGDPは80兆米ドルだ。US$1.0＝108円として、8640兆円なので、日本のGDPの17倍ほどだ。2019年予想では、日本の5.2兆ドルに対して、米国は21.48兆ドル、中国が14.17兆ドルだ。中国のGDPは日本の3倍近くになっている。すごい。

世界のデリバティブ市場＞世界のGDP
ここが理解できない。世界のGDPが80兆ドルなのに、なぜ世界のデリバティブ市場は710兆ドルなのか。2013年の710兆ドルをピークに現在はCDS規制なども強化されて減少傾向にある。実体経済の十倍近い仮想経済が形成されている。こんな状態が将来も続くのだろうか。下の図の左が日本、右が世界の金利デリバティブの残高推移だ。報告対象外金融機関が大多数というのも理解できないところだ。

　出典：https://www.boj.or.jp/research/wps_rev/rev_2017/data/rev17j08.pdf

クレジット・デフォルト・スワップ(CDS)
デリバティブ取引の一種で、BIS規制の強化に伴って、銀行の自己資本比率を高める対策として広まった。一定の自由が発生した場合に損失額の補填を受ける仕組みだ。つまり、CDSは、定期的な金銭の支払い(プレミアム)と引き換えに、再建の一定の元本額に対する信用リスクの保証(プロテクション)を購入する仕組みだ。これでも、まだわかりにくい。世界的な投資家であるウォーレン・バフェットはこのCDSの仕組みのことを時限爆弾とか、金融大量破壊兵器と揶揄している。リーマン・ブラザーズが金融破綻した時に、AIGを救済したのは、AIGが破綻した場合にAIGが保有するCDSの被害が世界中に波及すると考えたからだという。そんな危険なCDSは日本でも2008年のリーマンショックの後から急速に拡大している。大丈夫なのだろうか。

　出典：http://www.h-yagi.jp/00/post_231916.html

仮想通貨の復活
自分がビットコインに注目し始めたのは名古屋に単身赴任しているころでまだ7万円ほどだった。試しに買って、トレードを楽しんでいたが、自分には無理だった。上がると思うと下がるし、下がると思うと上がる。人間の思惑をあざ笑うかなように価格が高騰したり、暴落したりする。自分には投機の才能がないとつくづく痛感した。少しおこずかいを稼いだぐらいで手仕舞いにしたが、最近になってまた反転傾向が出ている。購入するのであれば、今がチャンスだろう。

　出典：仮想通貨は終わりなのか？過去の価格推移から見る今後の価格上昇について | 仮想通貨部 かそ部

仮想通貨の現物取引とデリバティブ取引
仮想通貨にも、現物取引とデリバティブ取引がある。仮想の仮想は何になるのか。そして、仮想通貨(この呼び方も古いかも)においても、信用売買や先物取引が行われている。詳細は下の通りだが、平成26年度でのビットコインは現物23億円に対してデリバティブは2億円だった。しかし、平成28年度には現物を超えて、平成29年度には現物の5.6倍に膨れ上がっている。仮想通貨自体がコンピュータで処理する仮想的なものだし、デリバティブもコンピュータで処理する仮想的な概念だ。この２つが合わさると今後どこまで取引が増大するのか誰も予想がつかないのではないだろうか。

　出典：https://www.fsa.go.jp/news/30/singi/20180410-3.pdf

まとめ
残念ながら昨日予定していたフィンテックの最初の授業が休講だった。どんな先生かわからないけど、残念だ。今後、仮想通貨がまた反転急増するのだとしたら、それはデリバティブ取引がエンジンになっているのだろうと思う。デリバティブ取引の先にあるものはパラダイスではなく、バルブの崩壊だ。しかし、崩壊するまではバルブで果実を得る人もいる。テレビでコマーシャルをしてから買う人は負け組だ。買うなら今だと思う。そして、テレビで懲りずにコマーシャルが始まったら売り抜けよう。そんな作戦なら多分成功すると思う。でも、自分には無理だ。だって、価格が上がったり、下がったりするのを無視する無神経さがない。フィンテックで勝ち抜くには「鈍感力」が必要だと思う。市場が気になってしまう。業務に影響を与えるのも困るけど、それ以上にそろそろ売り時とか、買い時とか勝手に判断して、逸失利益ばかりが膨れ上がる(涙)。ファイナンスやフィンテックでしっかりと勉強して正しい判断をできるようになりたいけど、そのような慢心が不幸を誘致する気もする。自己の利益を求めると事故に遭遇するだろう。もっと謙虚な気持ちで、世の中が平和で幸せになるにはどうすれば良いのかを考えると、そこにビジネスチャンスがあるような気もする。まだまだ悩みは尽きない。

以上

最後まで読んでいただきありがとうございました。

データ・ドリブンマーケティング＃１を受講

はじめに
土曜日は、３講座を受講予定だ。午前中がデータ・ドリブンマーケティング、午後がファイナンス、夕方がフィンテックだ。春期前半は、Open Innovation(英語)とフィンテックとビジネスリーダ(米倉教授)だった。英語の授業の代わりにがデータ・ドリブンマーケティングで豊田教授のパートだ。結構面白かった。

データ・ドリブンマーケティングの基本要素
データサイエンティストと呼ばれる人が行うものがデータ・ドリブンマーケティングだろうか。データを集めて、処理をして、結果をアウトプットする。特に大事なのはアウトプットだ。そして、その結果から何かを理解したり、気づきを得たり、ヒントを得たりすることは(今の所)人間にしかできない。そして、データの処理は要約すれば、次の４つの処理になるという。
(1) 要約
(2) 関係
(3) 分類
(4) 縮約

データの要約
これは全体像を理解することだ。つまり、平均をとったり、標準偏差を計算して、ばらつきを見たりする。統計の基本はこの要約と言える。

データの関係
因果関係と相関関係があるが、データの関係性を調べることだ。因果関係を調べる場合には、横軸に原因、縦軸に結果を軸として、そのサンプルデータをプロットする。目安として、回帰直線を最小二乗法で計算する。この場合の最小二乗法は、回帰直線とサンプルデータの縦の距離の二乗が最小となる直線を計算する。相関係数の二乗に相当するばらつきR2も計算する。

データの分類
収集したデータのうちどれとどれが似ているのかを調べることだ。昔、アテネフランセでフランス語を習っていた時に、comme ci comme caと言われたことがある。似たものが集まるという意味で言われた気がする。そんな処理も現在はRというオープンソフトを活用することで簡単に処理できる。

データの縮約
これは変数を作ったり、整理したりという意味だ。これだけではわかりにくい。先述のRで分類すると、似たものを複数のグループに分類して、そのグループへの距離の近さを計算できる。そして、例えば、２つのグループに分割する場合に、その２つをそれぞれ横軸と縦軸にすると、サンプルの傾向を二次元で示すことができる。

宿題
スケジュールの説明はなかったように思うけど、１５人いたので、３グループに別れた。それぞれのグループで次の前提でアンケートをとって、その結果を豊田先生がR等を使って、分析し、生徒がその結果に基づいて分析する。
前提１）200人にネットでアンケート調査を行う。
前提２）テーマと９つの選択肢を示す。
　グループで相談して、テーマは遊園地にした。メインは花やしきだ。それ以外の候補は、TDR、USJ、八景島シーパラダイス、ハウステンボス、豊島園、東京ドーム、よみうりランド、富士急ハイランドだ。
前提３）属性のセルは最大１０
　アンケートを依頼するときに、属性の組み合わせが最大１０だという。このため、５つの年齢グループと男女の組み合わせで１０セルとする。具体的には、10代、20代、30代、40代、50代以上の、それぞれの男女だ。前提としては、首都圏（東京、千葉、埼玉、神奈川)とした。
前提４：質問事項
　頻度の質問
　利用意向の質問
　イメージするもの
　重視するもの
　自由な質問

Rでの処理イメージ
Rのハードルが高いのは、エクセルで処理できないからだという。ただ、エクセルでの実行も時間の問題だろうと予想されている。現状ではRというソフトを用いて処理する。以前、RはMacでは使えないと聞いたけど、そんなことはないらしい。Rを使うと、下の図のようにサンプルとサンプルの似ている度合いを調べて、グループに分けて、その距離を計算する。これはいわゆる人工知能の教師なし学習の機能と似ているようだ。

　出典：【Pythonで決定木 & Random Forest】タイタニックの生存者データを分析してみた - Np-Urのデータ分析教室

因果関係と相関関係
1) 因果関係：例えば価格と販売量のようなもの。しかし、その前提には時間の関係と意味が大事だという。
2) 相関関係：これは実は目的が２つある。つまり、似たものを調べる場合と、違いものを調べる場合だ。前者は相関関係が強いので縮約する。後者はばらついているので、たとえばマトリックス法で分類する。

デンドログラム
Rで階層化ツリーに分類する方法がデンドログラムだ。

　出典：R デンドログラムの枝の一部を描画する | エムイーツール株式会社

タイの性別は１８種類
日本の性別というと、常識的には男性と女性だ。しかし、最近はその枠には入らない人もいて、ジェンダーの問題とされる。しかし、知らなかったけど、タイの性別は１８種類あるという。びっくり。

　出典：https://bokuiki-reiji.com/2017/07/wearex/

主成分分析
飲料の特徴とはなんだろう。下のグラフでは主成分を美味しさと清涼感でマッピングしたものだ。それぞれのドリンクはどのセグメントをターゲットにするかを明確にして、戦略にしている。しかし、消費者にアンケートをとってみると、思惑とは異なることがあったり、誰も狙っていないゾーンが見つかったりする。このような処理をするのがデータ・ドリブンマーケティングの真骨頂だろうか。

　出典：主成分分析「使ってみたくなる統計」シリーズ第4回 | ビッグデータマガジン

まとめ
春期前半のマーケティングに続いて受講される人は、自分以外の全員だ。春期前半に受講したOpen Innovationも刺激的だったけど、このデータ・ドリブンマーケティングも面白い。

以上

最後まで読んで頂きありがとうございました。

消費者行動論＃１：意外と興味深い内容だった。

はじめに
今週から春期後半が始まった。月曜日はコーチング、火曜日はイノベーションの歴史、そして今日＝木曜日は消費者行動論を受講した。最初のコーチングも興味深いけど、コーチングの練習をする人を3名探すのが宿題だった。毎週、原則30分のコーチングをその3名にするのが宿題という。それは無理なので、受講しないことにした。イノベーションの歴史は、崇拝する米倉先生の授業だ。まあ30％ぐらいは前回の講義で聞いたことだけど、超面白い。最後は消費者行動論だ。

講師は、豊橋技術科学大学の坂本和子教授
京都工芸繊維大学と豊橋技術科学大学で教鞭をとっている坂本教授だ。授業開始時に、緊張されているのか、むすっと無表情な感じで、これは失敗したかと思ったけど、授業が始まると面白かった。授業の内容だけでなく、その個性も面白い。今日の最終で豊橋まで帰らないといけないのに、生徒の質問攻めを躱しきれずに、やばい状況に陥った。新幹線には間に合ったのだろうか。心配になる。

課題とスケジュール
新幹線でのぞみが止まらない駅に外国人を誘致するというグループ課題と、その課題で使った商品を今度は海外に販売促進するという個人課題だ。グループ課題は6月26日までにレポートして、6月27日に発表。個人課題は7月13日までにレポートを提出して、7月18日に発表する。グループ名とリーダと駅を決めるのが今日のゴールだった。色々と相談して浜松駅に決定。グループ名はビーチパイン。リーダは女性メンバーを推薦したけど、その方が発表の日は参加できないとういので、自分に回ってきた。まあ、頑張ろう。

消費者行動論は精神分析学の応用か
今日は色々なキーワードが飛び交った。しかし、その多くは精神分析学での成果だ。しかし、精神分析学は異常な心理の謎を解き施すことを目的とした学問だけど、それを正常な消費者に適用して本当に良いのかという議論は常にあるようだ。また、行動分析をベースにしているが、それを調査して、分析する人のスキルと感性に頼ってしまう。個人の主観も入る。さらには時間と費用がかかりすぎる。色々と批判もあるようだが、面白いです学問分野だし、現実の課題をそれで解決できれば価値はあると思う。下の図は犯罪心理学の変遷の様子だ。

　出典：[https://researchmap.jp/mugo4x83g-39066/

消費者行動論の手法の一例
1) CLARCCSモデル
　社会的な証明(comparison)、好意(liking)、権威(authority)、返報性(Reciprocity)、コミットメントと一貫性(commitment/consistency)、希少性(scarcity)を要素としてその頭文字をとったモデルだ。

2) 平均値の磁石効果
　平均値から外れていると平均値に寄せられる現象。バーディの後にボギーを打つのもこの心理かも。

3) ピグマリオン効果
　周囲から期待を受けると、その通りになるという現象

　出典：https://psychomental.com/pygmalion-effect

4) ハロー効果
　特徴的な部分があるとそれに影響を受ける現象。

5) 制服や権威に弱いという効果

6) 一度肯定するとそれを踏襲する効果

7)はいと言わせるテクニック
　・要求を段階的に高める手法（Foot in the door)
　・無理な要求をして断ったあとに現実的な要求をする手法(Foot in the Face)
　・Low Ball 手法
　出典：http://edcom.hus.osaka-u.ac.jp/lj_everyday_canmagic_02.html
　
8) カリギュラ効果
　してはいけないと禁止されると、したくなる効果。子供達にYouTubeはだめ、LINEはダメというのは、子供達にやりたいと言う気持ちを高めさせる最良(?)の方法といえる。

　出典：https://psychomental.com/caligula-effect

9) アンダードッグ効果
　弱い人を助けたくなる効果。豊橋技術科学大学院大学では、あえて弱いロボットを研究しているという。面白い。

10) 群盲象を評す現象
　物事を多面的に見ることの重要性を説いたもの。

　出典：https://www.countand1.com/2012/04/blind-men-elephant.html

ベットマン・モデル
坂本先生の恩師が考えたという。人間の行動は受動的なものではなく、能動的なものというもの。情報処理のプロセスのようなモデルだ。

　出典：中小企業診断士受験メモ: ベットマンモデル （消費者情報処理モデル）

まとめ
春期前半の最終レポートがまだ２つ残っている。その状態で春期後半の授業が始まり、すでに宿題を２つ貰ってしまった。でも、まあなんとかなるだろう。仕事の方も4月から始まって、少しずつボリュームも増えてきたし、お客様訪問の機会も増えてきた。まあ、なんとかなるだろう。楽観主義とは、困難なことがいっぱいあっても、なんとかなると考える人らしい。逆に悲観主義は、チャンスがいっぱいあるのに、困難なことにばかりが気になる人だという。人間は両面を持っているからいいのだろう。ただ、問題はバランスだ。できれば、6:4もしくは7:3ぐらいで楽観主義者を維持したいものだ。

以上

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。