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takahashicleaning · 3 months ago

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ＴＥＤにて

マルコ・アンヌンツィアータ：インダストリアル・インターネット―人と機械の融合―の時代にようこそ！

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

2014年の最近の誰もが話題にする「モノのインターネット」、私たちの将来にとってどんな意味があるのでしょうか？

この思慮に富んだトークで、経済学者マルコ・アンヌンツィアータは、テクノロジーが産業セクターをどのように変えつつあるか！について語ります。

この200年の間、全世界は、人間の限界をはるかに超えるような２つの創造的破壊のイノベーションを経験しました。

１つは産業革命で紡績機械分野や工場システム、蒸気の動力による鉄道、大規模電気を使用した電動機や鉄鋼業などの重工業、航空機をもたらし私たちの生活は一変しました。

そして、インテルなどの半導体集積回路の飛躍的な向上とインターネット革命。クラウドコンピューティング。

私たちは、人間の限界をはるかに超えるような演算能力や情報ネットワーク、開かれた情報へのアクセス、電子的な通信手段を手に入れまたも、生活は一変しました。

ここでのインダストリアル・インターネットとは何でしょうか？

産業機械は、より多くの電気的なセンサーが搭載され、以前にも増して電子的な視覚､聴覚､触覚を持つようになりスマートフォンによる普及でセンサーの価格が急激に下がり

クラウド・コンピューティングも進んだおかげでデータの保存・処理にかかるコストも瞬く間に下がりました。ただの物である機械が見て、感じて、反応し、より効率的な運転が可能になるのです。

今、迎えつつある世界では、共に働く機械が単にインテリジェントなだけでなく卓越しています。

機械は、自己認識し、予測行動ができ、反応できると同時に社交性があります。

ジェットエンジンや機関車。ガスタービン。医療機器が互いに、そして、私たちと途切れることなく意思疎通します。

この世界では、情報自体もインテリジェントになります。

必要なときには、自動的に情報が提供され、私たちは、わざわざ探す必要はありません。

産業システム全体に取り込もうとしているのは、自動可視化、マルチコア・プロ��ッサ技術。高度なクラウド・コミュニケーションや機械の機能がソフトウェアで可視化される。

ソフトウェア基軸の機械インフラです。

これによりハードから機械ソフトを分離し、遠隔的かつ自動的に産業機器を遠距離からも監視、管理、改良できるようになります。

なぜ？これが重要なのでしょうか？

まず、すでに、これらは予防的な状態監視保全を可能にしています。

つまり、壊れそうなときを察知して、修理作業をすることで定期的なメンテナンスで時間を無駄にしなくてすむのです。

これにより、計画外の休止時間がなくなり、停電やフライト遅延とも無縁になるわけです。

考えてもみてください！― 航空機の部品が、補修が必要なときに自らアラートを送ったら？

風力発電のタービン同士が、お互いに調整し合い、全体として調和しより多くの発電をできるようにしたら？

これこそ、私たち皆に素晴らしいことをもたらしてくれる未来の始まりにすぎません！

同様の進展は、再生可能エネルギーを含むエネルギー産業でも起こりつつあります。

次に、医療です。

今、看護師は平均して１回のシフトのうち21分を医療機器を探すために使っています。たいしたことないようですが、これにより患者に向き合う時間が減っているのです。

テ��サス州ヒューストンの聖ルカ病院は、インダストリアル・インターネット技術を導入し、電子的に患者とスタッフ。

医療機器をモニターし、結びつけたところ、ベッドから離れる時間を１時間も減らせました。手術を考えたら１時間は大きいですよね。

つまり、より多くの患者を治療し、より多くの命が救えます。

ワシントン州にある別の医療センターは、スキャナやMRIの医療画像をクラウドで分析することができるアプリケーションを試験導入し、より良い診断をより低いコストで提供しています。

ここに重傷を負った患者さんがいて、複数の専門家の診察が必要だとしましょう。神経医と心臓専門医。外科医の治療が必要です。

もし、彼らが全員、その場で同時にスキャン画像を見れたら、より良い医療をより早く提供できます。

これらは、より良い医療につながり、さらには、大きな経済的利益をもたらします。

今の非効率さをたった１％なくすだけで全世界の医療産業全体で６千億ドル超の支出を減らせます。

それは、九牛の一毛でしょう。持続可能で手頃な医療を提供するのにするべきことは山ほどあります。

同様の進展は、再生可能エネルギーを含むエネルギー産業でも起こりつつあります。

風力発電地帯には、新しい遠隔監視・分析機能が備えられ、風力タービンが互いに情報共有し、全体的な発電効率を高めるようタービン翼の向きを風の吹き��にあわせて調整します。

それにより発電コストは、キロワット時。５セント以下になります。10年前の発電コストは、30セントで現在の約６倍でした。

でも、これはデータの話にとどまりません。そこで視点を変え、私たちの日々の仕事にどんな影響があるか？お話しします。

この新しいイノベーションは、新しいツールやアプリケーションをもたらし、私たちが、よりスマートに速く、連携できるようにしています。私たちが、よりスマートに速く連携できるようにしています。

仕事を、単に効率的にする以上の利点があります。例えば、風力発電施設のフィールドエンジニアは、携帯端末を見るだけでどのタービンの補修が必要か？分かります。

予め、問題が分かっているので必要な補修部品も持っています。

もし、何か予期せぬ問題があっても同じ携帯端末でサービスセンターの同僚と連絡を取り、自分が見ているのと同じものを見せ、診断に必要なデータを送信すればよいのです。

同僚が、必要な修理手順の説明ビデオを送り、機械を直すためのどんなに複雑な手順でも一つ一つ伝えることが出来ます。こうしたやり取りは記録され、検索可能なデータベースに保存されます。

ちょっと考えてみましょう。

これは重要なポイントです。

この新しいイノベーションの波は、私たちの働き方を根本的に変えます。このイノベーションが仕事に与える影響を心配されているでしょう。失業率は、すでに高くイノベーションが仕事を奪うと恐れられています。イノベーションは破壊的です。

でも、ここで２点強調させてください。

１つは、私たちはすでに農業の機械化。産業の自動化を生き延び、雇用は増えました。イノベーションはそもそも成長なのです。製品は、より手頃になり、新しい需要や仕事を生み出しました。

２つ目に懸念されているのは、将来、仕事は、技術者やデータ科学者。その他の高度専門職にしか仕事がなくなることです。私も経済学者としてそれは怖いですよ。

でも、考えてみてください！

子どもが、簡単にiPadを使いこなせるように産業アプリケーションは、どんなレベルの産業アプリケーションは、どんなレベルの労働者にも使いやすいはずです。

将来の労働者は、むしろアイアンマンでチャップリンの「モダン・タイムス」にある姿ではないのです。

そして、確実に新たな高度専門職も生まれます。機械とデータを両方理解する。

デジタル・メカニカルエンジニアもそうで、自らの業界や分析論も理解できる経営者は、技術を最大限活用し、ビジネスを再構築します。

技術を最大限活用しビジネスを再構築します。

２０２３年からChatGPTが急速に普及しましたが、この流れの一環です。

２０２４年からは、Appleインテリジェンスも登場してます。

実は、アメリカのゼネラル・エレクトリック社が2012年に提唱したもので、製造業やエネルギー、ヘルスケア、運輸、公共サービスなどの分野に応用されています。

インダストリアルインターネットは、IoT（モノのインターネット）の一��とも言えますが、より高度なデータ分析やサービス提供を目指しています。

インダストリアルインターネットの将来の展望としては、拡張現実（AR）や仮想現実（VR）などの技術との融合が期待されています。

拡張現実とは、現実の風景にデジタル情報を重ね合わせて表示する技術で、スマートフォンやスマートグラスなどを通して体験できます。

拡張現実をインダストリアルインターネットに活用することで、以下のようなメリットがあります。

１、遠隔地にいる専門家が現場の作業員に指示やアドバイスを送ることができる。

２、製品や設備の3Dモデルを現実空間に表示して、動作や状態をシミュレーションできる。

他には、作業や点検の過程を記録や共有が瞬時にできる。

拡張現実は、インダストリアルインターネットの現実とデジタルの融合をより深める技術と言えます。

今後は、より高精度な空間認識や3D表示、ユーザーインタフェースなどの技術の発展が求められます。

もう一度

２０２３年からChatGPTが急速に普及しましたが、この流れの一環です。

２０２４年からは、Appleインテリジェンスも登場してます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

技術が、すべてのことを解決できると言いますが、我々が、100倍エネルギー効率のいい乗り物を作ることができるとすれば、大枠としてこれは正しい意見です。

しかし、エネルギー効率ではなく、生産性を高めた結果、イギリスは見事に産業が空洞化してしまいました！

これでもバカのひとつ覚えのように、生産性を高めますか？基本的人権も無視して・・・

ロビン・ハンソンの言うように、一神教での仕事や労働の概念、定義などがトーマスクーン「科学革命の構造」で言うところのパラダイムシフトを起こし、ベーシックインカムや年金を毎月支給されるだけで生活できるようになるかもしれません。

そうすれば、アンソニー・ゴールドブルームの言うように、機械に先んじる可能性が開けるでしょう。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きな��で、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。��まり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（合成の誤謬について）

合成の誤謬とは、ミクロの視点では正しいことでも、それが、合成されたマクロ（集計量）の世界では、必ずしも意図しない結果が生じること。物理学では、相転移みたいな現象です。性質が変わってしまうということ。

ミクロのメカニズムが個人同士の経済における仕組みであるのに対して、マクロのメカニズムは、国家間や経済全体の循環における仕組みだからである。

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が一定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

１９３０年代のアメリカ経済が金融危機2008と似たような状態に陥った時、ケインズは、「倹約のパラドックス」というケインズ経済学の法則を発見しています。

それは、ポール・Ａ・サミュエルソン(1915-2009)が、近代経済学の教科書「経済学」の冒頭で「個人を富裕にする貯金は、経済全体を貧困にする！（所得が一定の場合）」というわかりやすい言葉で表現しました。しかし、庶民の所得が増加し、貯蓄が投資、消費に回る場合には、「倹約のパラドックス」は生じません。

その後、この「倹約のパラドックス」は、アメリカの経済学者・ケネス・Ｊ・アロー(1921- )が「合成の誤謬」を数学的論理に基づいて「個人個人がそれぞれ合理的選択をしても、社会システム全体は合理的選択をするとは限らない」を検証してみせた。要するに、部分最適ではなく、全体最適させていくということ。

つまり、新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！ということに集約していきます。

なお、金融危機2008では、マイケル・メトカルフェも言うように、「特別資金引出権（SDR）」は、2008年に行われた緊急対策で、一国だけで行われたのではなく、驚くほど足並みの揃った協調の下に国際通貨基金（IMF）を構成する188ヶ国が各国通貨で総額2500億ドル相当を「特別資金引出権（SDR）」を用いて世界中の準備通貨を潤沢にする目的で増刷してます。

このアイデアの根本は、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」です。この研究がなければ、誰一人として、変動相場制での当時の状況を改善し解決できなかったと言われています。

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

��いて、トリクルダウンと新自由主義

インターネットの情報爆発により隠れていた価値観も言葉となり爆発していくことになった。

しかし、法定通貨の方が、その価値、概念に対する通貨量拡大として価格で応じることができず、圧倒的に通貨量が足りない状況が生まれていたのが、2010年代の問題点のひとつでした。

リーマンショックの後に、新自由主義が誤りであることが、ピケティやサンデルによって指摘され、当時のFRBバーナンキ議長が、通貨供給量を大幅に増やした対策により、ベースマネーの金融、銀行間の相互不信を解消して収束した。

それでも、まだ足りないが、適正水準に収まったことで、さらに価値も増幅され、マネーストックの財政政策から再分配、事前分配を大規模に行い、さらなる通貨供給量が重要となっている現在の日本国内。

例えば

Googleがしようとしてた事は、まだ新産業として、基礎研究から発展できない機械学習の先端の成果をすべて持ち込んだ社会実験に近いこと。

シュンペーターの創造的破壊は、一定数の創造の基礎を蓄積後に、未来を高密度なアイデアで練り上げてから破壊をするのが本質です。

こうして、憎しみの連鎖や混乱を最小限にする。

アルビン・トフラーの言うように、法人と行政府とのスピードの違いが縮まらないのは、構造上の違いであって、それを補うためにプラスサムな連携するということが、必要になってくることを説いています。

三権分立が、規制のないGAFAMを非政府部門としてMMT（現代貨幣理論）からプラスサムに連携したらどこで均衡するのか？という社会実験も兼ねています。

このような前提で、あらゆるインターネット企業が、創業時、貢献するためコンセプトの中心であったものが、今では、悪性に変質して違う目的に成り下がっています。

ジャロン・ラニアーも言うように、再分配、事前分配の強化がスッポリ抜けてる欠点があり、ここに明かしたくないイノベーションの余地があります！！

2021年には、新自由主義のような弱肉強食では自然とトリクルダウンは生じないことは明らかになる。

確かに、トリクルダウンは発生しないが、法律で人工的に同じ効果は、貨幣の再分配、事前分配という形にできる可能性は高い。

再分配や事前分配をケムにまく「金持ちを貧乏にしても、貧乏人は金持ちにならない」「価値を生み出している人を罰するつもりがないのであれば税に差をつけないほうがいい」（サッチャー）

とあるが、新自由主義は誤りで、ピケティやサンデルによると違うみたいだ

（個人的なアイデア）

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

そして

まだまだ、イノベーションの余地がある貨幣の再分配や事前分配をベンチャー企業が、究極まで強欲に追求すれば、確実に人工知能の時代、人類への貢献として、世界史に刻まれる可能性は高い。

＜おすす��サイト＞

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「フロート式原子力発電所」について

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（再生可能エネルギー）

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デイビッド・マッケイ: 再生可能エネルギーの現実

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＜提供＞

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