シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成(安宅和人)の次に読む本

あらすじ

現在の日本に蔓延する停滞感、閉塞感。そんな中で、著者はあえて、「この国は、もう一度立ち上がれる」。と説く。単なる日和見的な楽観主義ではなく、事実とデータに即した分析をもとに、世界とこの国の現状の苦しさを冷静に見つめる。世界をどう捉え、これから何が出来るかの思考の補助線を、読者へ提示しようとする。

データ×AI時代の人材育成とリソースの再配分、大人のサバイバル術から子どもの教育、AI時代の人材育成や高等教育のあり方まで、広範なテーマを扱っている。読者に目の前の日常から離れ、俯瞰した現代社会の見方を提示してくれる一冊。

Light of Japan

日本の勝ち筋、という壮大なテーマを、個人が見つけていくのはハードルが高すぎるだろう。


本書を読み、社会の位置づけ、業界の中での勤務先のポジション、自身の立ち位置を自分なりに分析した上で、データxAIが今後さらに加速していく世界において、自分は何を出来るのか、そう考える事が出来れば、本書の読書は極めて有意義な体験となる。


何をAIは得意としており、何を人間は得意としているのか。その中で、自分の競争優位性はどこにあるのか。試行錯誤を繰り返す人のみが、成長の果実を得られる世界で自分らしい生き方を見つけていきたいものです。

次に読む本

「インターネットの次にくるもの」(ケビンケリー著)

原著タイトルは「THE INEVITABLE(不可避)」。今後、私たちが直面していく、避けられない社会の方向性を示しています。この避けられない流れは、テクノロジーの進化。、本書ではこの避けられない進化の流れを「Becoming」「Cognifying」「Flowing」「Screening」「Accessing」「Sharing」「Filtering」「Remixing」「Interacting」「Tracking」「Questioning」「Begining」の12の要素に分けながら、近未来の姿を明らかにしていきます。

テクノロジーが人の能力を拡張していく時代。いかにしては、我々はテクノロジーとつきあっていけばいいのかのヒントが多く記載されています。「今こそが何かを始めるときの最高の時」。そんな著者の言葉は、読者に希望を与えてくれます。

light-of-japan
Light of Japan

全ての製品はサービス化されて、リアルタイムにアクセスされ、シェアされることになる。所有という概念はどんどん希薄になっていき、コンテンツが過剰に氾濫し、欲しいものにたどり着きにくくなってしまう。よりフィルタリングが重要性を増し、キュレーションの価値が高まる。従来型の産業やコンテンツは再構成され、効率的に扱われるように変化していく。


「シン・二ホン」で紹介されている社会の現実を、「インターネットの次にくるもの」はより解像度高く、読者に提示してくれる。プロ編集者(雑誌Wiredの創業編集長)である著者ケビン・ケリー氏は、平易でわかりやすい用語・説明を用いて、理系・エンジニアでない読者にも十分消化できるように、今世界で起きていること、今後起こりうることを語ってくれます。


ワクワクする未来がそこには描かれており、”不可避”な流れの中で、私たち一人ひとりにいかに生きぬいていくべきか、テクノロジーと共生していくべきかを、考えさせてくれます。

light-of-japan
Light of Japan

「シン・ニホン」に紹介されていた”指数関数的な思考”とはいったい何か?そのヒント、解像度を高めるには、今社会で起きていること、これから起きる事を知識として、より正確に知る必要があります。


テクノロジーによって、今社会はどのように変化をしているのか。「インターネットの次にくるもの」は、雑誌Wiredの初代編集長である、ジョンケリー氏が20年以上に及び、世界のテクノロジーの最先端を追い、編集者として世界に情報を発信してきました。2016年に著された本だが、今においてもその内容は全く色あせる事はありません。むしろ本書に記載されていることが、実際に今も進行していると考えてよいでしょう。


変化する社会を俯瞰して捉え、個人が何を今後学んでいけばよいのか、そのヒントになる本だと思います。

この記事を書いた人

Light of Japan

自分の世界を拡げていくことが好きです。
知識は取り入れるだけでなく、挑戦して、自ら経験をしてこそ、本当に身につくもの。

ワクワクする気持ちを忘れずに、毎日を過ごしたいなと思っています。
妻、子供との3人暮らし。

  • ブックマーク

この記事を応援する

1日550円(消費税込)で、この記事をトップページで掲載し、目立たせることができます。広告費の一部は、レコメンド記事執筆報酬に割り当てられます。