IOTとビッグデータが変革する企業経営［2］
川邊：コストの部分とか、生々しい話をさらに聞きたい。
川鍋：そこはもう毎日悩んでいる。最近は皆に「タクシー、なんでもできそうだよね」なんてことで、「コレ付けてくれ」「アレ付けてくれ」と言われる。「運転手がこのグラスをかけると眠たくなってることが分かる」とか。いや、運転手は自分が眠いのはだいたい分かる。眠くてもおかあちゃんのために頑張るのがタクシーなんだ。だからそれをやるなら眠気を感知してアラートを鳴らし、3回目には自動でエンジンを止めちゃうとか、そのぐらいの強制力が必要。でも、それをすると今度は労務的な問題になるというか、「眠たくなってるんだから運転を止めろ」と言っても、「いや、まだ頑張れる」となる。むしろ、そこで強制的に止めると労働組合に行かれ、「無理矢理止められた」なんて言われる。そういうリアルな問題解決を最後までぐりぐり進めないといけない。
IoTのグラスを付けたら眠いことまで分かる。何かのデバイスを体に付けたら緊張してることまで分かる。ただ、その部分と最後の1線をつなぐことが大事なんだ。データを持っている会社の社長なり事業部長なりが、そこで気合いを入れて問題解決をしないといけないと思う。3回目アラートが来たら必ず10分休まなきゃいけないなら、そこできちんとフォローする。本当に休んでいるかどうかも見るし、「そのあいだは運転できず儲からないからお給料が減るけれども、仕方がない」といった協定を労使間できちんと結ぶとか。そこまで持っていかないとなかなか結果は出ないと思う。
川邊：コストに関して、行政は市民との調整が必要だからさらに大変だ。
熊谷：行政のハードルが最も高い。市民の皆さんはお客様のような存在だし、プライバシーに関する課題も多いので。モノとモノならIoTでいろいろできると思うが、我々は最後の段階で市民になんらかのアプローチをすることがほとんど。だからIoTとの親和性がかなり低い。たとえば、我々は千葉大学や東京大学とともに国民健康保険のビッグデータを分析し続けてきた。たとえば「年収によって受診比率は変わるものなのか」と。その結果、所得の低い方のほうが受診率は低く健康指導の話もあまり聞いてくれなかったり、逆に所得が相当上がってくると再び受診しないようになるといったことが見えてきた。もしくは、「家から検診機関までの距離によって受診率はどう変わるのか」「健康指導を受けてそれに取り組んだ場合、胸囲などの各種データは何年後にどう変わるのか」といった分析もある。
それで多くのことが分かってきた一方で、「じゃあ、それをどう生かす？」というと、結局は人の問題。いくらデータを見せても本人がやる気にならなければ変わらない。だから最後は対人間で、「どうやって保健士がその人をやる気にさせるか」になる。で、そうなると、「あれ？ いつもの話に戻ったね」と。そもそも「検診機関が遠いと受診率が落ちるからその地域に検診期間を増やそう」なんて話は皆がすでに考えている。でも、検診機関の分布は開業医の分布だから、「それは、そういう風になっちゃうよね」となっていたわけだ。そこに補助金を突っ込んでまで開業してもらうコストメリットがない。医者の先生方はお金を積んだって動かないし。そういうことまで考えると、感覚としては分析データの7～8割が意外に使えなかったりする。行政として、保健士のリソースをどこに注ぐのかという分配の話なら役に立つ。でも、対市民でビッグデータ分析を直接活かせているかというと、もう少し真剣に考えないといけない。
川邊：それを市民に気付かせるのもIoTの新しい役割という気がする。たとえば新野さんは今腕に何か巻いている。先ほど控室で聞いたが、改めて伺いたい。
新野：GEとは関係ないけれども（会場笑）。いわゆるバイオセンサーで血糖値をリアルタイムで測っている。それをBluetoothでスマホに飛ばし、食べたものの組成を炭水化物や脂肪といった成分ごとに表示したり、摂取カロリーを表示したりする。まあ、別にこれを付けたからどうという話ではないけれど、意識としては「今日は少し運動不足かな」なんてなるし、気にすることができるという意味では良いかなと思う。
川邊：毎日体重計に乗って自分の体重を見るだけで痩せていくという話はよく聞く。だからIoTに関しても当初は体重計が有望だとよく言われていた。そういった役割が何かないのかなと思う。
熊谷：我々も、たとえば「すべての公共施設にネットワークでつないだ体重計を設置してみようか」といった話はしている。家電量販店のポイントと同様、毎日体重計に乗ればポイントが貯まるようにするとか、そんなことを真面目に議論している。結局、最大のポイントは行政にデータサイエンティストがいないことだ。そういう採用形態がないし、当然ながらエンジニアもいない。「それなら民間とコラボすれば？」と言っても、先ほど申し上げた通り、行政が持つデータを本当の意味で理解して提案してくるところがない。大手企業さんもいろいろな提案をなさるけれども、それらは「こういうデータを持っているからこれができるんじゃないの？」という外からの提案。現場からあがってきたアイディアじゃない。だから、私たちが今やらなければいけないのは行政内部でのデータサイエンティスト育成だと思う。たとえばデータを分析してマーケティングまで意識した「特別保健士」のような人材が必要なんだ。各分野でそうした育成をすることからはじめなければいけないということで、今はその辺にも取り組んでいる。
川邊：そういう部分に取り組めば取り組むほど、もう川鍋さんのようにIT企業をつくってそこの社長になるぐらいでないと。
熊谷：「（行政に通じたIT人材の育成は）絶対ビジネスになるな」と、自分でも思う。今は行政のICTに明るい人がいないから、たとえば行政出身者で構成されたエンジニリング会社みたいなものができたら入れ食いで受注すると思う。
川邊：川鍋さんはそういう人材をどうやって口説くのか。データサイエンティストやエンジニアはグーグルやフェイスブックのような格好いいIT企業で働きたがるし。
川鍋：その辺は素敵な会社と戦わないといけないから大変だ。うちなんて本社が北区浮間でタクシー営業所のなかにあるし。ただ、意外とそういうところに、「やりたくて仕方がない」という、技術力があってもネタがないという人がいる。で、こちらにはネタがあるわけで、向こうからすればマグロの生簀に入るイメージだと思う。ただ、受け入れる側で分かってないことがある。IT人材が何を怖がるかというと、「ぜんぶやってよ」となるところ。課にひとりいるシステム関係の人が、「できないの？ このために雇ったのに」なんて言われてなんでも発注されちゃう、みたいな。だから受け入れる側のリテラシー…、なんて言うと格好良い感じだけれども、とにかく理解が大事だ。
IT人材を採用してきたなかで少しずつ分かってきたこともある。当社にはもともとシステム部門の人間が7人ほどいいた。ただ、どちらかというとエンタープライズエンジニアと言われる人たちで、発注したらやるけれどもそれ以上はあまりやらなかった。でも、ひとりだけやりたがる人がいて、彼がアプリをつくってうまくいったりしていた。あるいは、「ハッカソンってのが最近流行ってる。出てみようぜ」なんて他のエンジニアの尻も叩いたりして。それであるハッカソンに出席した際、隣に座っていたエンジニアと僕の後ろに座っていたデザイナーをその場で口説いた。そうして飲みに連れていったりして、「外の広い世界を知る前にリクルートしよう」と。それで入社後、ひとりは辞めちゃったけれどもひとりは残っている。とにかくそんな風に少しずつ形がつくられていった。それでどうなったか。当社はサマータイムで朝8時出社にしているけれども、エンジニアは来ない。でも、それで「なんで来ないんだ」なんて怒ると辞めたりする。「エンジニアという人たちはあまり早く来させちゃいけないんだな」と分かった（会場笑）。Tシャツと短パン姿だったりするし。でも、そういう人が来るようになって2年ほどしたら、そういう格好の人が面接に来ても心が動かなくなった（会場笑）。
川邊：今のお話を先ほどのお話と結合すると、コスト構造的に他社とレベニューシェアができないような業態の企業はそうやって内製化していくしかない、と。
川鍋：そう。他社と組む際、我々は怖いと感じてしまうときがある。分からないぶん「言いくるめられてる？」なんていう気がして。だから社内にもその半分ぐらい分かる人間がいて、「まあ、この人は悪い人じゃなさそうです」ぐらいの判断はして欲しい。
川邊：暗中模索度が尋常じゃない（笑）。
川鍋：私は今、「ITと家業の会」という会を主催している。周囲に私と同世代で家業の2～3代目という人間が結構いて、皆さんITに疎いので。私も超文系だし。そこで、「これからリアルとITを結びつけなきゃ」ということでIT企業の社長さんをお呼びして話をしてもらっている。その会の2回目で、あるオーナーが、「ちょっと聞きにくいんですけど先ほどからおっしゃってる“クッキー”ってなんですか？」と質問した。その瞬間、「この会は成功だ」と思った。所詮、そのレベルなんだ。そんな状態で「これからはIoTでこれをしてレベニューシェアして」と言われても、いきなり外国の方に英語で喋りかけられて「ちょっと分かりません。ノーイングリッシュ」なんて言うようなもので。
IoTやビッグデータで行政はコスト削減ができる？
川邊：市長はIoTやビッグデータでコスト削減が可能だとお考えだろうか。
熊谷：そこはシビアに見ていかなければいけないと思う。私のところには海外の事例が数多く持ち込まれたりする。たとえば「バルセロナではゴミ収集容器にセンサーをつけて最適化しています。千葉市さんでもどうですか？」と。それで私も真剣に分析をするけれども、結論はコスト的に見合わないという結論になることが多い。
なぜか。まず、海外でもIoTで行政が実績を挙げた例は極めて少ない。シリコンバレーでも結構苦しんでいる感じだ。で、たまに成功したと言われるものを分析しても、「向こうの行政のレベルが酷過ぎるから機械を入れたら良くなった」という話になる。日本の行政は現時点で相当緻密だから伸び代が少なく、コスト的にも割に合わないという結論になるケースが多かった。それで、今までも持ち込まれた提案の90％以上は大きな意味がないとの結論に至っている。行政でも、たとえばごみ処理施設や上下水道処理施設のように何百億円もかかる設備投資ならIoTを活用しやすいと思う。でも、最後に対市民となって人力で行う部分はすでに相当効率化している。
新野：日本の行政は質が高いから伸び代が小さいというのはよく分かる。工場の自動化も進んでいるし、やはり効率化されているのだと思う。一方で、行政によるIoTやビッグデータの活用というと防災が大きな鍵になると思っていた。これは将来何が起こるか分からないものへの対応でもあるから、すべてが費用対効果の話にはならないとは思うけれども、そうした領域でのIoT活用についてどうお考えだろう。
熊谷：防災は間違いなくいけると思う。プライバシーに関しても市民の方々に一定の理解が得られる点を含め、そこは行政の特殊分野。それで我々も、避難所のデータをすべて集めて人の移動を分析するようなシステムを今入れようとしている。
新野：アメリカでこういう事例を聞いたことがある。電力会社さんも人が限られているので、停電時に迅速な検知および対応がなかなかできていなかった。そこで何をしたか。これはまだパイロットプロジェクトだけれども、ツイッターやフェイスブックの書き込みを分析するのだという。停電が起きると皆さん面白がって投稿したりするので。それを電力会社が集め、分析して対応する。そのほうがリアルタイムに近づけるのだという。先般の鬼怒川氾濫でもツイッター情報が最も速く正確だったという話を聞いた。災害だけでなく、たとえば水道管の破裂といった話でもいいと思うけれど、市民がSNSで投稿した情報を吸い上げて対応するのもひとつの考え方かなと思う。
熊谷：実は千葉市も4年ほど前、ウェザーニュースさんと一緒に同様の防災プロジェクトをはじめている。まさに今おっしゃった通り、台風などの災害時に自分の身の回りで撮った写真を地図にアップすれば、それらを一覧できるというものだ。ウェザーニュースさんがそれを千葉市と共同開発して、今は数十の自治体に広がった。ただ、それをやって分かったのは、そうした専門アプリをいざというときに使うのは結構難しいということだった。それで「日常からやらないとね」という話になって、1年ほど前、今度は「ちばレポ」というものをはじめた。
たとえば道路や公園のベンチが壊れたりしていたら、市民の方々がその写真を撮り、GPS連動させたアプリでマップに投稿する。で、私たちはそれに対して「何時何分に受け付けて何時何分に対処完了しました」という情報を、その写真とともにすべてプッシュ型でレポートをくださった方に送る。また、その情報は誰もが地図上で確認できる。そういう街の集中管理システムのようなものをつくった。これはもう3000人以上の市民の方が使っていて、千葉市の成功事例としてよく取りあげられる。そんな風に日常から使うことで初めて災害時も使ってもらえるのかなと思う。これはクラウドでつくっていて、他の自治体に絶賛販売中だ。
川邊：ビッグデータの典型例だと思う。工場の稼動データのような単一領域では数多くの情報があった。ただ、ビッグデータと言われるものの特徴は、インターネットが出てきたことで多様性と大量性とリアルタイム性の3つを得たこと。それが既存のデータと比較にならないほど大きくなったから「ビッグデータ」なわけだ。「Yahoo!地図」も同様で、地図にレイヤーを重ねることができる。それで最近は「混雑レーダー」というのもつくった。これもすべてツイッターを参照する。「ここ混んでてウザい」とか皆がつぶやくから、それを解析してどの辺が混んでいるかをヒートマップのように表示する。
IoTとビッグデータを活用する上でのリスクは？
さて、あとはリスクについても伺っておきたい。今までいろいろやってきたなか、「このリスクが顕在化してきたから注意または対処しなきゃ」と思うことがあれば。
新野：我々が一番気を付けなければいけないのはやっぱりサイバーセキュリティ。そこが守れないと、産業用機器はインフラにも直結しているから大変なことになる。過去にはイラクの原子力設備にマルウェアが入り込んだといったニュースもあった。2010年以降の5年間でそうしたインフラに対するハッキング事例はおよそ800％増えたと聞くし、やはり一番のリスクだ。GEもそれに対応するため、当然いろいろなところにセキュリティを通すデバイスをつけているし、ソフトウェアも常にアップデートしている。また、それは継続的にやらないと意味がないから、いわゆるホワイトハッカーと言われる善良なハッカーも雇っている。彼らは我々のクラウドに対して常にアタックをかけて、毎週レポートをあげる。それで脆弱な箇所が見つかればすぐに対応する、と。今はそうしたことを継続的に回して適切にセキュリティを確保し続けようとしている。
熊谷：行政としてはプライバシーデータを扱うことが最大のリスクになる。パーソナルデータということで嫌がる方はどうしても嫌がるので。今、私たちはセキュリティにも力を入れているから何も問題は起きていない。でも、何かひとつ問題が起きたら恐らく千葉市がこれまでやってきたことはすべてできなくなると思う。議会側からも、「これはもう止めたほうがいい」という声が出ると思うし。
だからそれを進めることによるメリットを市民の方々にどう実感してもらうかが大切になる。難しいのは、説明しなければいけないお相手が現役世代だけじゃない点だ。ITを使わない方々が圧倒的に多く、政治的にはそちらのほうが大きな力を持つ。そういう状況でIoTやビッグデータへの漠然たる不安を取り除き、逆にメリットを感じてもらう必要がある。その辺が超えなければいけない壁だと思う。実際、年金機構による不祥事の話がぐるっと回って千葉市にやってきたりする。「いや、それは違う話です」と言っても、市民にとっては違わない。すべて行政だと思っているから。だから今はマイナンバーに関しても相当ネガティブな形で取り組まざるを得ない感じだと思う。
川邊：有益な仕組みだからきちんと使えるようにしないといけないのに、とにかく1発アウトがあり得ると。
熊谷：そもそも市民の皆さんがIoTについて深く知る必要も別にないわけで。マイナンバーだって99％の方がよく分かってらっしゃらないと思う。そんな状況ならネガティブな情報のほうが目立ってしまう。そこでメリットをどう伝えるかが課題になる。
川鍋：うちの場合、リスクはあまり感じないけれども、疎まれるというか…。
川邊：疎まれる？
川鍋：市長のお話と同じだけれども、労組もそうだし、他のタクシー会社の社長さんたちも御歳を召した方々なので。そこで（改革を）やらないリスクを伝えると狼少年みたいな扱いになる。「川鍋、お前いつもそんなこと言ってるけど福岡のUberだって俺たちがちょっと政治家に言ったら大丈夫だったじゃねえか」と。「違うんです。この変化は想定外の大津波で、あっという間に皆が持っていかれて終わっちゃうんです」と言っても、「そんなこと言って自分とこのアプリを使わせたいだけだろう」と言われる。
そう言われたって同じタクシー業界で一緒にやらなきゃいけない。たとえば2020年のオリンピックもあるので、東京のタクシー初乗りを現在の2km730円から1.5km500円前後にしたい。でも、その場合は7割の事業者が申請しないと運賃改訂の審査にさえ入ってくれない。となると、あまり我々だけがイケイケで進めても「川鍋が言うことはめんどくせーからやらねえ」となる。特殊な業界かもしれないけれども、とにかく変わったやつだと思われただけで終わってしまうこともある。だから変化のスピードも遅い。当社は最大のタクシー会社だけれども売上は450億円で、1.6兆円におよぶタクシー産業でシェアはわずか3％。小さい会社ばかりの業界だ。当社のアプリを他社でも使ってもらえれば良いテクノロジーが早く広まるとは思うけれども、当然、その意義を他社にきちんと説明する必要がある。ただ…、会場の皆さんはその辺に理解があってお集まりなわけですぐに分かっていただけるけれども、タクシー業界で「IoTが」と言っても分かってもらえない。「ビッグデータ」という言葉も聞いたことがある程度で。
川邊：市長のお話は、「はじめたうえでどこかが事故ったらヤバい」という話だったけれども、川鍋さんははじめることもできないという。
川鍋：それが最大のリスク。タクシー産業はリアルタイムマッチングだから。
川邊：そうなると、どうするべきなんだろう。会場にいらした経営者の方のなかにも、既存勢力の反対にあって変革を進めることができない方はいらっしゃると思う。そうした方々に、川鍋さんからはどんなアドバイスができるだろうか。
川鍋：「一緒にやりましょうか」と（笑）。まず分かりやすい成功事例をつくることが一番だと思う。たとえば、当社は自社のアプリを他のタクシー会社に使ってもらうため、「これでお客さんを引っ張れますし、それに加えて提携していただけたらうちのチケットを持ってるお客さんもいけますよ？」という風に説得した。IoTだけじゃなく、既存の分かりやすいメリットと絡めないとなかなか進まないように思う。
→IOTとビッグデータが変革する企業経営［3］は 12/4 公開予定
https://globis.jp/article/4144
※開催日：2015年11月3日
