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innovationに関するflatbirdのブックマーク (9)

  • イノベーションはどこまで「管理」できるか|みがく経営|日経BizGate

    記事保存 日経BizGate会員の方のみご利用になれます。保存した記事はスマホやタブレットでもご覧いただけます。 ビジネスの最前線で「イノベーション」という言葉を聞かない日はないだろう。1100社を超える日の上場企業が、決算報告書の中でイノベーションを取り上げている。その数は10年前の4倍以上に増えた。しかし肝心のイノベーション創出に、なお試行錯誤のケースは少なくない。どう具体的に促進していくのが、最新の経営学の成果を清水洋・早稲田大商学学術院教授に聞いた。 ■自由に移動・群生するイノベーションの経験パターン ――経済学のシュンペーター教授が1911年にイノベーションの重要性を指摘してから100年以上たちました。英国における産業革命以降の研究では、イノベーションには経験的なパターンがみられるのですね。 「イノベーションが継続的に生まれるには(1)イノベーターが報いられる、(2)権威主義か

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  • 日本の大企業からイノベーションが生まれなくなった理由はほぼ解明できた|フィラメント代表・角勝|FINDERS

    EVENT | 2018/08/15 日の大企業からイノベーションが生まれなくなった理由はほぼ解明できた|フィラメント代表・角勝 日の大企業では、イノベーションが起きないと散々言われてひさしい。その対策として、企業の新規事業部が製品やサービスを開発... 日の大企業では、イノベーションが起きないと散々言われてひさしい。その対策として、企業の新規事業部が製品やサービスを開発する際、新しい風を取りこむため、オープンイノベーション、つまり外部の人間やアイデアを導入する企業も多くなった。しかし、スムーズに行くことばかりではなく、難航しているという声もよく聞く。株式会社フィラメントは、そんなオープンイノベーションの手法を使い、ハッカソンやアイデアソンなどのイベント企画をはじめ、新規事業創出や人材育成に関する社内制度の設計をサポートしている会社だ。その代表がイノベーションイベントのスペシャリスト

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  • 日本の経営者はソフトウエア人材を評価し、引き上げよ

    ソフトウエアが重要であり、それを担う人材を登用すると日の経営トップは公言しているのか。これは米カリフォルニア大学バークレー校のRoberte E.Cole(ロバート・コール)名誉教授による問題提起である。 コール氏はITpro読者の質問に答え、この問題を提起した。トヨタ自動車など日企業の研究で知られるコール氏が『日のリーダーはソフトウエアの質を理解していない』という一文をITproに寄稿したところ、読者から意見や質問が寄せられた。これらに対し、コール氏から冒頭の問題提起を含む回答が届いたので紹介する。 まずITpro読者の質問ないし意見と英訳を、続いてコール氏の回答と日語訳を掲載する。新谷ITコンサルティングの新谷勝利氏が英訳と日語訳を担当した。 連載『ソフトウエア、それが問題だ~Software Matters 』は、ソフトウエアの諸問題と対策を日や世界の論客の方々、そし

    日本の経営者はソフトウエア人材を評価し、引き上げよ
  • トヨタが知っている「利益の生み方」一番お金をかけているのはここ(酒井 崇男) @gendai_biz

    価値は「設計」から生まれている 実はトヨタであれば、すでにだいぶ以前から95%以上の利益は、製品開発で作られている。トヨタと言えば生産プロセス、つまり量産工場の話が有名だが、現実には、製造プロセスの利益に対する貢献度は今日ではすでに5%以下しかない。 つまり利益は来の意味での「設計」で作られている。だからすでに市場が拡大する見込みのない日に工場を新設するメリットはないし、コモディティ化したプロセスは人件費の安い海外でやればいいのである。 製品開発プロセスと量産プロセスの利益貢献度はトヨタでは1970年頃逆転したと言われている。つまりトヨタではMade in Japan の時代は1970年に終了した、あるいは終わりが始まったということである。終了した時期は当然他社より早い。 製品が売れるか、売れないのか(=消費者が買うのか、買わないのか)、会社として利益を十分に出せるのか出せないのかは、

    トヨタが知っている「利益の生み方」一番お金をかけているのはここ(酒井 崇男) @gendai_biz
  • 米ガートナー、先進テクノロジーにおけるハイプサイクル2016年版を発表。機械学習やブロックチェーンは過度な期待のピーク、量子コンピューティングは黎明期に

    「Gartner's 2016 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies Three Key Trends That Organizations Must Track to Gain Competitive Advantage」から、縮小のため一部改変。赤線はPublickeyによる ハイプサイクルは、技術の登場から安定までを以下のステージに分けて説明したもの。 黎明期(Innovation Trigger) 「過度な期待」のピーク期(Peak of Inflated Expectations) 幻滅期(Trough of Disillusionment) 啓蒙活動期(Slope of Enlightenment) 生産性の安定期(Plateau of Productivity) 2016年版のハイプサイクルの中から、注目されるキーワー

    米ガートナー、先進テクノロジーにおけるハイプサイクル2016年版を発表。機械学習やブロックチェーンは過度な期待のピーク、量子コンピューティングは黎明期に
  • VR、人工知能、画像/音声/動画解析、IoTの最先端16事例が披露されたMicrosoft Innovation Day 2016

    VR人工知能、画像/音声/動画解析、IoTの最先端16事例が披露されたMicrosoft Innovation Day 2016:ITエンジニアの未来ラボ(9) Microsoft Innovation Day 2016では、先進的な技術やサービスを提供する企業やスタートアップを表彰するInnovation Award 2016のファイナルピッチと表彰式が行われ、日のスタートアップの最新の取り組みが明らかになった。稿ではファイナリストたちが発表した優れたアイデアや最先端のサービスの一端をお届けする。 日のスタートアップが世界に誇れるサービスを披露 IoTや人工知能AI)などの先進技術を活用したビジネスの展開で欧米に後れを取っていると言われている日の企業。しかし今、世界に誇れる革新的なサービスを提供しようとするスタートアップの動きが日国内でも活発化しているのをご存じだろうか。日

    VR、人工知能、画像/音声/動画解析、IoTの最先端16事例が披露されたMicrosoft Innovation Day 2016
  • インタフェースの進化とIoTの先にあるもの 東京大学大学院 暦本純一氏 OMC2016 | IoT NEWS

    2016-02-122016-02-15 インタフェースの進化とIoTの先にあるもの 東京大学大学院 暦純一氏 OMC2016 Open Innovation, Machine Device, Cloud Network(略してOMC)という産業のオープンイノベーションとICTの利活用について話を伺う場がもたれた。その中で暦氏より興味深いIoTの未来が語られた。 【登壇者】 東京大学大学院 情報学環 教授/株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 副所長 暦 純一 氏 現在、オックスフォードの調査でも47%の知的職業がAI機械学習に置き換えられるといわれている。我々の社会をどうしたいか、完全自動化の社会になるとヒトをAIが超える時代がくるのではないかといわれている。 チェスで人工知能がヒトに勝ったというニュースは、知っている人も多いと思うが、「サイボーグチェス」といって、人間とコ

    インタフェースの進化とIoTの先にあるもの 東京大学大学院 暦本純一氏 OMC2016 | IoT NEWS
  • 日本人の「決められない」が武器になる--世界を4分類してわかったイノベーションに適した国家とは

    「働き方と学び方」の研究開発を強化することを目的に設立した「WORKSIGHT LAB.(ワークサイトラボ)」に、USBメモリなどの発案者であるの元パナソニック、Ziba戦略ディレクターの濱口秀司氏が登壇し、イノベーションを生み出すための方法論を教えます。パートでは、「日人イノベーション最強論」を唱える濱口氏が、世界を4分類することで日とイノベーションの相性が良いと主張する理由を解説しました。 IDEOと取り組んだクリエイティブの実験 濱口秀司氏(以下、濱口):次、どうやってクリエイティブに考えるかですね。どう考えるんですか? 1つ事例を紹介します。これは口頭でいきます。コンペティターのお話なんで。IDEO対Hideshi Hamaguchiですね。 10年以上前なんですけれどもIDEOのティム・ブラウンって、今社長なんですけれども。ティム・ブラウンと僕とで、おもしろい実験をやったん

    日本人の「決められない」が武器になる--世界を4分類してわかったイノベーションに適した国家とは
  • 「ペルソナ」を捨てて、JTBD(Jobs-To-Be-Done)モデルでターゲット顧客を定義せよ - 小さなごちそう

    まずはこんな逸話から。 あるファストフード企業がミルクシェイクの売上を改善したいと思った。 ミルクシェイクの購入者属性を整理し、同一の属性を持つ人を対象に、重めがいいか軽めがいいか、フルーツ味かチョコレート味か、など、どんなミルクシェイクが理想的か尋ねた。調査はうまく進み、特定したターゲットの好みをもとに製品を改善したが、売上は全く改善しなかった。 そこで別のチームが再び調査を行った。調査チームは店舗で来客を一日中観察した。すると早朝にミルクシェイクを買う客が多いことに気がついた。早朝の購入者になぜミルクシェイクを買ったかを尋ねると、 長い車通勤の間に片手で手間なく飲める 一気に飲めないので暇つぶしになる 腹持ちが良い といった理由だとわかった。 この調査結果をもとに製品開発を再度行ったところ売上を改善することができた。 最初の従来型のマーケティングリサーチではWhat(どんなミルクシェイ

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