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GAFAに勝てる？ 東大教授が教える「日本流DXの勝ち筋」とは
生成AIやビッグデータの進化が産業の構造そのものを揺るがす中、日本企業はどうすればグローバルな競争の中で存在感を発揮できるのか。東京大学大学院 情報学環 教授の越塚登氏は、欧米的なトップダウンのDX戦略は日本にはなじまないとし、根回し・すり合わせ・現場主義といった日本固有の組織文化を生かした「自律分散型のDX」こそが勝ち筋になると説く。デジタル赤字、データ活用の遅れ、変革に対する構造的課題──そうした障壁を前提としながら、どのように“日本型DX”を実現すべきか。AI・データ時代における日本企業の生存戦略を解き明かす。
生成AIやビッグデータの進化が産業の構造そのものを揺るがす中、日本企業はどうすればグローバルな競争の中で存在感を発揮できるのか。東京大学大学院 情報学環 教授の越塚登氏は、欧米的なトップダウンのDX戦略は日本にはなじまないとし、根回し・すり合わせ・現場主義といった日本固有の組織文化を生かした「自律分散型のDX」こそが勝ち筋になると説く。デジタル赤字、データ活用の遅れ、変革に対する構造的課題──そうした障壁を前提としながら、どのように“日本型DX”を実現すべきか。AI・データ時代における日本企業の生存戦略を解き明かす。
AIの進化は「次の20年交代」を知らしめる号砲か？
コンピューターが誕生したのは1940年代。その後、およそ20年ごとに技術の革新とともに産業構造の主役は交代してきた。1960年代にはメインフレームが登場し、銀行オンラインシステムなどが本格化。1980年代にはマイクロコンピューターの普及で“ウィンテル”に代表される新たなプレーヤーが台頭した。そして2000年代にはインターネットの時代が到来し、GAFAと呼ばれる巨大テック企業が産業の中心を担ってきた。
「そのサイクルで言えば、そろそろ次の20年交代が始まるタイミングです」と越塚氏は強調する。
越塚氏が注目するのは、生成AIやLLM（大規模言語モデル）を中心としたAI技術の急激な進化と、それを支える膨大なデータ環境である。インターネット上に集積されたビッグデータがAIの飛躍的な性能向上を支え、今やあらゆる産業の構造を塗り替えようとしているのである。
「AIのブームは決して今に始まったものではなく、1950年代から続く長い流れの中にあります。今はその第三世代にあたり、機械学習やディープラーニングに加えて自然言語処理も加わり、非常に高精度で実用的なAIが生まれてきています」（越塚氏）
果たして、AIとデータがけん引するこの新たなパラダイムシフトの中で、日本企業はどのような立ち位置を取るべきか──本記事では、日本が直面する構造的課題と“出遅れ”の実態に迫る。
「そのサイクルで言えば、そろそろ次の20年交代が始まるタイミングです」と越塚氏は強調する。
越塚氏が注目するのは、生成AIやLLM（大規模言語モデル）を中心としたAI技術の急激な進化と、それを支える膨大なデータ環境である。インターネット上に集積されたビッグデータがAIの飛躍的な性能向上を支え、今やあらゆる産業の構造を塗り替えようとしているのである。
「AIのブームは決して今に始まったものではなく、1950年代から続く長い流れの中にあります。今はその第三世代にあたり、機械学習やディープラーニングに加えて自然言語処理も加わり、非常に高精度で実用的なAIが生まれてきています」（越塚氏）
果たして、AIとデータがけん引するこの新たなパラダイムシフトの中で、日本企業はどのような立ち位置を取るべきか──本記事では、日本が直面する構造的課題と“出遅れ”の実態に迫る。
この記事の続き ＞＞
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・日本企業が直面する“出遅れ”の実態とは？
・なぜ日本は「データ後進国」なのか、DXが根付かない本当の理由
・日本企業が成功するための次世代型の組織と人材像
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