FP Renaissance

クロスデジタルタウン(AI保険PayあるいはXDI Payという名前にすることも検討中）について本日も書いてみたいと思います。一番やってみたいサービスはAI対AIのサービスです。何のことかわからいかと思いますので、解説します。 1）デジタルツイン＝アバターは顧客の特徴をコピーしたAIということになります。つまり、AI Robotです。 2）一方で、サービスを提供するサイドもAI Robotでサービスの提案をします。例えば、デジタルツインに営業したいAIということになります。 どの時点でそこまで実現できるのか挑戦してみないとわかりませんが、データロッカーと呼ばれている個人情報を圧倒的にセキュアに管理する仕組みのリリースを目指しておりますが、個人情報の管理を自身のアバターに任せて、自信が欲しいと思うことに対して事前に情報を収集してもらう＝つまりサービスを提供するAIからの営業を受けるというモデルをイメージしております。営業を受けたAIは個人情報を必要な程度に開示していることになりますので、営業サイドのAIに協力したことになり、マーケティングコストの一

便利だけど考えていく必要があること、それは、情報の活用あるいは、AIの活用になると思います。 少し前の映画ですが、「AI崩壊」という作品を見て思いました。 当たり前ですが、現在の情報の活用はまだ限定的です。デジタル、デジタルと騒がれておりますが、デジタル＝情報の活用と考えてもよいと思いますので、限定的なレベルから時代の流れとして情報の活用範囲は広がる方向であることは間違いないと思います。情報を活用するとなると、方向性として、人間では気が付かないレベルのインサイトあるいはインテリジェンスを見つけるにはAIと現在呼ばれている仕組みを使いたくなると思います。 そうなると、AIが暴走した場合には悲劇的な状況になる＝映画のような状態というのは十分にあり得ると思います。 映画のように、 AIの活用範囲が広がると便利な側面と、リスクとなるようなシナリオが現実化する可能性にも注意が必要ということになるかと思いますが、そのレベルに到達するまでの期間は恐らくあと5年から10年単位のような気がしており、つまり割と近未来のことになると思います。 デジタルで社会をよくした

できるのかどうかは不明ですがという前置きのもと。 現在、古巣のチームが立ち上げたスタートアップ企業にAIを活用してマーケティング自体の活動の完全な自動化にトライしてもらうという取り組みをしております。作戦としては、インターネット空間から見込み客を可能な限り低コストで集めるAIを開発できるかどうか？ 人間であれば、SEO/SEM対策の上級者をAIで再現できないかという取り組みになります。 母集団として一定の規模を用意することができたら、AIが人間に変わり見込み客にコンタクトをして見込みのレベルを高める。（業界用語でリードを磨くと言います、あるいは、リード育成（ナーチャリング）） マーケティングAIとして母集団を形成して、母集団から有力な見込み客を抽出することをAIにするという取り組みになります。AIの性能については、XDIのFPリードとして対面まで繋げることができるまでの平均単価をある一定の金額水準以下に持っていくことができるかどうかが評価基準になっております。 （ちなみに母集団を形成するのにかかるコストについても評価基準となる単価は決めております

フィンテックのスタートアップとして、時々類似のビジネスに挑戦されている企業をベンチマークしております。 クロス・デジタル・イノベーションが目指しているのは、実はデジタルマーケットなので、インターネットが変革に成功したと言われるECと広告の世界を更に新しい形に刷新することが目標です。 具体的には、個人情報の管理のあり方を変革する（デジタルツイン型にする）と同時に、各個人の特徴を捉えたスコアリング（Trust Scoreとよんでいる特許）を開発して、スコアリングに合致したサービスや専門家を提供することを目指しています。 現在の技術で十分に実現可能な部分と今後の挑戦となるところもありますが、社会全体をより幸福にするアイデアとしては、私が提唱しているような ・デジタルツイン ・Trust Score ・サービス提供（スマートコントラクト）や最適な専門家 という考え方は現在のGAFAのモデルを更にUpgradeしており方向としては間違っていないと考えております。(Web 3.0と呼ばれる個人にデータ管理の主権を戻す考え方です） デジタルツインを開発すること

私が目指しているビジネスモデルについて久しぶりに触れます。 目指しているビジネスモデルは私には見えているという確信があり、日々いろいろな情報収集をしております。なお、既存のクロスデジタルイノベーションの先にあると思っておりますが、確かにその道のりは険しいと思います。諦めずに続ければいつか、辿りつけると信じております。 人間をAIがサポートするプラットフォームを開発して、金融包摂やソサエティ5.0、更にはSDGsを達成することが、実は私が目指しているビジネスモデルとなります。 そのためには、 1）データを集めて管理する仕組みが必要です　（分散型の情報銀行で達成を目指しています。） 2）集めたデータを分析する仕組みが必要でTrust Scoreがそのコアとなります。 3）集めたデータからインテリジェンスを提案する仕組みが必要です。（本日のテーマです。） デジタルツインやデジタルダブルと呼ばれる概念ですが、デジタル空間上に、各顧客のコピーを可能な限り再現した上で、最適なAIによる提言をまとめるというコンセプトで既に研究は始まっております。 現在のAIは

本日は少し違う切り口のテーマを考えてみたいと思います。 それは、企業文化についてです。 今回のコロナ禍で、企業文化と作るとはどうなるのか少し興味深いなと思ったのが本日の課題設定です。 私が、これまで経営してきた会社は正直昭和なモデルですので、所謂、対面を前提にした文化づくりを目指していたと思います。（私が成功したと言えるかは、、、今後考えてみたいですが、本日の論点とは違いますので割愛します。） 昭和モデルの特徴はズバリ、対面です。それも、正式なイベントとは別に行われる飲みニケーションを前提として文化を作ることが大前提となっていたいと思います。現在は、コロナの影響もありますがデジタルを如何に活用するかという点が強調されていますので、人と人が直接合わないモデルで文化を作ることを要求されていると思います。 このような状況は、はっきり言えば文化を作るのは相当難しいのではないかと想像しております。 昭和の私の現時点での意見は、やはり文化は対面でないとできない気がしますので、非対面で文化を作るとしたら、その企業はかなり自動化されており、誰が働いても機能するよ

東大式FPが目指しているのは、お金の不安をなくすことですが、仕組みとしてできるディストリビューター＝FPの方々に顧客をサポートして頂くことを目指しております。 ゆえに、ラストワンマイルが重要なモデルだと考えております。デジタルの時代は非対面かつセルフサービスが重要という考え方もあり何でも自分でやるのが正しいというような風潮もありますが、私は、これは違うと考えております。 人間の課題として、認知できるのは自分が理解している範囲であり、どうしても外からの力を借りないと新しい視座を手に入れるのは難しい部分があると考えております。 難しい表現をしましたが、要は専門家の力を借りた方が良い時が必ずあると考えており、東大式FPでは全国の専門家の方々をネットワークして提供していくことが目標となります。 専門家と顧客のニーズにはもちろん相性やフィットの問題もあると考えておりまして、そこにAIと言われる自動化の仕組みを入れていけたら良いなと考えて日々改善する方法をチームと議論して実行している次第です。 お金の不安をなくすというのがビジョンですので、方法論として金融商

プレスリリースをしましたが、申請していた特許（トラストスコア）の特別査定を頂くことができました。取得した特許を活用して実現したい私の目指しているのが以下の三つのビジネスモデルです。 1）エストニア型の情報銀行 個人情報（IoTデバイスも含めて）を個人に帰属させるモデルであり、デジタルID(マイナンバーを前提にする）とデータ交換の仕組みを組み合わせて完成させたいと考えております。 2）AIと専門家（つまり人間）がサービスを提供するマーケット 私はこの状態を次世代クロスマーケットと呼んでおり、色々なサービスに自分専用のAIを活用しながらも、専門家のサービスをセットで受ける状態だと考えております。 方向は、現在のGAFAMが進化したとしたら私と考えているようなサービスを実現すると想定しておりますが、2つの意味で異なる可能性があると思っています。 それは、 1）個人情報を個人に返すこと（つまり中央集権的なデータ管理ではなく、各個人にデータの主権を戻すこと） 2）専門家は人間であること、デジタルでは現在、あまり重要視されていないラストワンマイルで人間の力を

さくらんぼ分割法というアイデアを出すための手法を活用して本日は、クロスデジタルイノベーションについて考えてみたいと思います。なお、さくらんぼ分割法は難しく考える必要はなく論点を分割していくことで、分解後のパーツを組み合わせて新しい発想を得ようという手法であると理解しております。 なお、この手法はコンサルティング業界のIssue Treeと基本的には同じだと思います。つまり、論点を設定して分解して考える手法となります。アイデアを見つけるという意味で、分解した後に組み合わせるという発想はIssue Treeにはなかったのでもしかしたら新しい発想ということになるかもしれません。 それでは、クロスデジタルイノベーションについて考えると まず 1）デジタル（テクノロジー） 2）人間（専門家） に分解されると思います。こだわりとして、今後の社会は人間とデジタルの相互作用が重要であると考えており、デジタルと人間がクロスするイメージでクロスデジタルイノベーションと命名しております。 され、更に分解すると 1）デジタルについては 3）AI 4）AI以外の技術に分割

プラットフォーム型のビジネスモデルはGAFAの登場以来、世の中では主流になっているかと思います。株式会社クロス・デジタル・イノベーション（以下XDI）も目指しているのはプラットフォーム型のビジネスモデルです。プラットフォーム型のビジネスモデルは、実は難易度が高くて成功したらとてもリターンは大きいですがハイリスクを伴うと言われております。 難易度が高いのは 1）顧客集団（需要）を集める必要があり、顧客が集まるような仕組みPMFが必要 2）商品（供給）を提供する仕組みを作る必要がありこちらにもPMFが必要 3）需要と供給のマッチング（バランス）をする必要がある ということで、パイプライン型と呼ばれると思いますが、コンサルティングなどのモデルと比較すると格段に難易度が高いモデルということになります。 XDIでは、お金の専門家をネットワークすること、お金の不安を持つ方々おマッチングしていくことを目指して日々活動をしておりますが、お陰様で日々スケールアップ、つまり顧客及びお金の専門家が集まる循環が生まれつつあります。 所謂、B to Cと呼ばれる世界におい

企業は人が経営するものです。そのうちにAIがという説があるものの、少なくとも現在はそうだと思います故に、決して合理的に経営することはできないのではないかなという仮説を持っております。不完全な存在であると人間の前提を信じている（保守主義）ため、どうしても合理的に経営できるとは思えないです。 会社には不思議なもので、逆を信じている方々もいて、人間である以上完璧を目指さなければならないという考え方の人々もいます。故に、企業ではいつもこの不完全な人間派と人間は完全でなければならない派の間でドラマが起こります。 スタートアップも企業であり、また完全さで言えば、もう弱点だらけですのでそこで発生するドラマは普通の企業に勤務されている方々から見ると想像を超えるだろうなと思います。 経営能力が無い起業家ですが、なぜか資金調達が上手というようなタイプの企業だと色々な謎の人種が集まっており、もうカオスの極みという状況です。大企業には決して、生息しないのがこのタイプの起業家だと思います。（ちなみにXDIのブログからリンクしておりますがお客様ご安心ください。XDIのことで

自律分散型の自分情報銀行というコンセプト、それが、私が提唱しているビジネスモデルになります。 本日は、そのコンセプトの中で機能すると想定している、スマートコントラクトのUpgrade版であるスーパースマートコントラクト　（なお、法的にも有効にしたいのでリーガルとつけて呼んでいる時もありますが） を活用してできることを考察してみたいと思います。 このように書くと極めて難しいことを言っているようですが、目指しているのは、例えていうならば、あなたのことを理解している“ドラえもん”と一緒に社会生活を送れるようにするために必要な考え方が、スーパースマートコントラクトということになります。つまり、AIと呼ばれる人間ではない存在があなたを自動的に支援してくれるしくみです。 サービスを提供するために色々な契約を皆さんは結んでいるはずですが、サービスの内容（一般的には規約や約款） まで詳細に把握はしていないはずです。サービスの細目を理解していないために、本来受けられるサービスを受益していないケースがこれまでのしくみでは多数あり得ると思います。 いつも、例にあげて恐

AIの活用ということについて、私の得意な保険業界について考えてみたいと思います。 データの量はかなりある事はある保険業界ですが、まだ活用できずに眠っているのではないか？というのが、私が現時点で受けている印象です。 保険業界にも生保業界と損保業界があります。 私が得意なのは、その二つのうち、生保業界になりますので、私が知る限り生保業界ではまだまだデータを活かしてAI化が十分に進んでいるわけではないのではないかというが印象です。 つまり、私のチームにはAIを活用して生保業界をより便利にすることをミッションとして仕事をさせています。これは、顧客の視点からも、あるいはサービスを提供する保険会社の視点からも言えることだと考えています。 AIを活用してできることはまだまだ、多数残されていますが、顧客接点からみて効果がわかるところをまず狙っていきたいと考えております。具体的には、給付金と呼ばれるコロナ禍でも一番必要性があるテーマを狙うことを考えております。 ピーターティールのパランティアが日本に参入（2019年に損保ジャパンとJVと立ち上げている）してきている

AIを活用するチームを立ち上げることの検討を始めました。 既に、多数のAI関連の企業がありますが、私が具体的に狙いたいのは汎用的というよりは、より具体的にAIを活用するテーマになります。 なお、汎用的なテーマだとGAFAMと呼ばれるプラットフォーマーが主に狙っている領域になりますので、私が狙うのはプラットフォーマーが開発してくれた技術を特定の産業に具体的に適用していくことを狙いたいと思います。 自律分散型の情報銀行というコンセプトの実現を私が目指していることは過去何度か触れておりますが、そのコンセプトの自律の部分を実現する技術が、特定の産業を解析するAIになると考えております。 事業会社、例えば保険会社が提供している保険商品について顧客に説明している書類である約款ですが、専門性が高い書類であることは否定できず、完全に消費者が理解しているということは皆無に近い状況です。 AIを活用し消費者に代わり、保険会社に対して提供されているサービスを受益できるように働きかけるAIを開発したいというのが私の想いです。 同じようなアプローチ（消費者に代わり、企業の

私がやろうとしていること、それは情報銀行というテーマがあるかと思いますが、狙っている事業はAIも有効活用しようとすると、どうしてもテーマとして情報を管理することつまり情報銀行について取り組むことになります。 STOのスタンダードキャピタルと一緒に、新しいタイプの情報銀行を作ることを目指しておりますが、今回のコロナ禍のお陰で思ったより早く市場に普及させることができるのではないかと考えております。 AIの特徴ですが、正確なデータがあればあるほど正確な予測をすることが一般にできます。各個人のデータを正確に集めることで、より良い予測（提案）を各個人に示唆していくというモデルを私が考えている情報銀行では実現したいと思っております。 まずは、第一歩であるサービスを普及するためのID（E-KYC済みID)を頒布すること、 コロナにより、デジタルの必要性特に、非対面での営業活動、契約活動などのあらゆるビジネスシーンに置いて本人を確認したIDが必要になりましたので、このチャンスを活かすのが起業家である私のチャレンジになると思います。 困難な挑戦になると思いますが、

デジタルの活用という意味で、一番期待したい事は？ 皆さんにも賛同して頂けると思いますが、データを有効活用することだと私は考えております。一様にデータの有効活用と書いても色々な論点がありますので、実は全く簡単では無いことは承知しております。 デジタルで各個人に関連する情報を有効に活用した新しいサービスを創ることができる、この状況をデジタルイノベーションと呼んで良いのではないかと考えております。 データの活用に関わる論点は多数あると思いますが、 1）個人情報の定義 2）データの整合性 3）データ自体をどう集めるのか？ 4）データをどう分析するのか？ ・・等々 いきなり全てはできないので、できるところから解決していきたいというのが私の考えであり、まずはお金のテーマや保険業界からと考えていのが私の現在位置です。 ブロックチェーンやAIと言ったデジタルテクノロジーが次の10年で一気に各個人のデータを有効に活用する新しいビジネスモデルを創っていくはずだと私は確信しております。 当たり前すぎる内容かもしれませんが、デジタルの本質のひとつだと私は考えております。

データを活用してマーケティングをするという文章は昔から言われており、当然の事のように思われるかもしれません。 保険業界の話になりますが、業界の特性上、実はこのデータドリブンのマーケティングは苦手だと私は考えております。 AIの時代にはデータが主役であり、データさえあれば色々な事ができる筈だと言われて久しいですが、保険業界ではまだまだ、充分には活かせていない会社が多いと言えるかと思います。 私は起業家としてこのデータを活用したマーケティングを保険業界向けに提供するというテーマに取り組みたいと考えており、データドリブンなマーケティングの世界でNo1のスタートアップを育成できないかと考えております。 既に、何社か創業し、また設立に関わって初めておりますので、近い内に実際の成果で語れるようになりたいと考えております。 なお、今後このブログでも触れる気がしますので、少し専門的ですがKPIとして考えている指標について解説します。 それは、TMC = 費用対効果ですが、TARPをMCで割った指標です。(TARPとは年換算保険料で、MCはMarketing Co

人間学なのか、経営論なのかは本日書きたいテーマは悩ましいのですが持論を記していきたいと思います。 私が目指していることは、『紹介してもらえるビジネス』を創ることです。 私がやりたいのは非常に簡単で、私に関わった人々に価値を先に提供して、その結果として対価を受けとること、そして一番重要なのは、私なら誰かに紹介しても良いと言って頂けるような関係まで高めることです。 人を紹介するということは、考えてみると紹介してくれる方々からみたら大変なリスクだと思っており、決して友好な関係性を汚してはいけないという信頼関係の元、紹介して頂けるような関係にもっていけることは私の至福の人生観です。 なお、私は人から頼まれたら基本的に頑張ってしまう性分なので、人から紹介してほしいと頼まれたら基本的に自分の人脈から積極的に紹介をするスタンスでおります。 人と人がビジネスをつくる、AIの時代において重要な資産は当面は人だと考えており、紹介して貰えるビジネスをつくること、紹介して貰えるような人間力を身につけることは私の目標であり日々の行動指針になっております。 藤井秀樹 株式会

人間であることと、AIであることの違いとは、 ひとつだけ明確な回答だなと思っていることがあります。人間の処理能力には偏りがあり、決して論理的に意思決定するわけではないということです。この議論に関しては色々な学者も指摘しており、どうやら間違いないことのようです。経済学者が購買行動における人間の行動として指摘されているケースが散見されます。 故に、デジタルに頼ろうとする場合、論理的に意思決定するための材料を集めるために使う方が多いのが実態だと思いますが、実際に論理的でないとしたらどういう結果になるのでしょうか？ 私ども、スタートアップとしては、お客様に購買して欲しいという、まごうかたなき事実は間違いありません。実はデジタルの存在は上記のような状態になると起こる以下のようなシナリオが考えられます。 1）迷って買って貰えない 2）根拠なく1つの指標としての価格などで決める などのスタートアップの我々からみたら意思決定してもらえない、或いは、価格だけの競争になるという弊害しかないかなと思っています。そういった意味ではデジタルだけに頼った場合諸刃の刃になる可

これからは専門家の時代である。 AIの時代、企業の寿命が短い時代、VUCAの時代 色々な言葉で現代は表現されていますが、まず真実ではあると思います。 なお、IT業界の経験が長くなった私としては、確かに技術の進歩はすごいので専門家になったとしてもすぐにその技術は廃れてしまうのでは？と文句を言いたくなります。 私が現役のアプリケーションエンジニアであったころ（1990年代の後半）の主流の技術はクライアントサーバー、サーバーサイドの技術はUnix(まだ存在しています。）、インターネットが普及し始め（モデムが販売開始された頃）JAVAが言語として主流になりそうだった時期です。なお、私がコーディングに使っていたのはC言語です。C言語も今や色々なバージョンアップがされていると聞いています。 専門家になることはとても重要であり否定はしませんが、本日は別の観点で考えてみたいです。 それは、社会には起業家も必要であるということです。 私は専門家よりも起業家の方が重要なリソースに今後なると信じています。 起業家とは、社会の課題を特定してリスクを取り仲間を集めて課題解