東大の藤本隆宏教授は、平成の30年は製造業にとって苦闘の時期と指摘する。1990年代にグローバル競争とデジタル化がほぼ同時に起きた歴史的偶然により、競争環境は激変した。第1に冷戦終結で東西の貿易遮断が終わり、隣国中国が巨大な国際賃金差20分の1をもって突如市場に参入した。その結果、生産の比較優位を失った。第2にデジタル時代が到来し調整集約型のアナログ家電は調整節約型のデジタル家電にとって代わり、設計の比較優位も失った。「単位生産コスト＝労働投入係数×賃金率」でみると、日本を基準にすると中国の単位生産コスト＝5×1/20＝1/4で4倍の開きがあり圧倒的に日本の単位生産コストは高かったが、現在、生き残りをかけた現場改善により90年以降、仮に物的生産性を倍化させた現場があったと仮定すると、10×1/4＝2.5のように中国の同業の現場は圧倒的に高くなる。我が国の調整集約型製品の製造現場は、設計及び生産の両面での比較優位を生かして、高機能補完材または部品を世界に輸出する勝機が生まれている。（日経2019年1月9日より）
香港発の人工知能（AI）スタートアップ「センスタイム」は、街頭カメラの動画1秒を24～30枚に分割し、人海戦術で意味をAIに教え込んでいく。現在、数億単位の顔データを収集している。100以上の車や人を同時識別できる。状況が複雑な市街地でも3～5秒先まで予測できる。また、カメラなどに映った人物を特定する顔認証技術は、買い物での本人確認や防犯など様々な分野で利用が広がる。監視カメラの世界市場規模は2018年に15年の倍以上に膨らむ。「センスタイム」は、人の美しさを人工知能で点数化するソフトも開発。美女か美男子かという判断について数百万人のデータを読み取り、測定基準を、顔の輪郭や目や鼻の大きさや配置など100以上の点を測定分析して、100点満点で算出することができる（日経2018年7月19日より）。
滋賀県草津市のダイキン工業志賀製作所の研修所「道場」は、日立製作所の支援を得て、IoTで匠の技術をデジタル化（形式知化）する仕組みを導入した。その結果、溶接技術の修得にかかる期間を半分にすると同時に、コツ、勘に大きく依存する職人技術をほぼ完全な標準化を可能にした。芸術やスポーツの分野でも、データが匠の技を再現できるになってきている。例えば、AIがシュールな印象派の画家が描いたとしか思えない絵を描かせることができる。しかし、本質は、あくまで巨匠の絵画のデータをまねてイメージを伝えているだけで、「絵画そのもの」を想像しているわけではない。体操フォームを分析するAIもあるが、難易度の高い新しい技を考えるわけではない。データやデータをもとに動く機械があらゆる分野で人間を教育するようになる。だからこそ、データにはできない人間ならではの世界に注意を向ける必要がある。芸術や武道の修行の道を三段階で示す「守破離」という言葉がある。師匠を教えを守り身に付ける「守」、身に付けたものを発展させる「破」、新しいものを生み出す「離」。データでは「守」までしかできない。破、離に至るには「感性や創造性」がかかせない。今後、データが教育を担う時代になっても、感覚を研ぎ澄まして新しい世界をつくる役割は人間のものであり続けてほしい（日経2018年5月18日より）
読売新聞に、2018年5月4日号にクラウス・シュワブ氏（世界経済フォーラム会長）とのインタビュー記事が掲載されていた。人類の歴史の画期を4つの産業革命としてシュワブ氏は説いている。すなわち、①第一次産業革命：15C中～16C中「地球は宇宙の中心ではない」ことを発見（ダビンチ、ミケランジェロ、コペルニクス、ガリレイ）②第二次産業革命：19C 「人間は科学的進化の一部である」ことを発見（ダーウィン）、③第三次産業革命：19C中～20C前半、「我々の意思決定が意識的ではなく、無意識に大きく影響されつつある」ことを発見（フロイト、④第四次産業革命：21C 「コンピュータのほうが人類よりも優れたアルゴリズムを作ることができる」（シンギュラリティ―）ことを発見（AIなどIT技術）である。シュワブ氏は、現在、人類が取り組むべき2つの問題があると説く。第一に、冷戦後、自由や民主主義、人権という共通の価値にしたがって世界が協力可能であることを信じたが、「概念」を異にする強国がまた台頭しつつある。共通利害は共有できるが共通価値がない。第二に、人類が、第四次産業革命に我々がどう習熟するか。変化を恐れ習熟できない人々は、今のところナショナリズム、ポピュリズムなど過去の問題解決にすがろうとしている。
クラウス・シュワブ氏（世界経済フォーラム会長）は、人類の歴史の画期を4つの産業革命として説いている。
第一次産業革命：15C中～16C中 ダビンチ、ミケランジェロ、コペルニクス、ガリレイ
「地球は宇宙の中心ではない」
第二次産業革命：19C ダーウィン
「人間は科学的進化の一部である」
第三次産業革命：19C中～20C前半、フロイト
「我々の意思決定が意識的ではなく、無意識に大きく影響されつつある」
第四次産業革命：21C AIなどIT技術
「コンピュータのほうが人類よりも優れたアルゴリズムを作ることができる」
シュワブ氏は、現在、人類が取り組むべき2つの問題があると説く。
第一に、冷戦後、自由や民主主義、人権という共通の価値にしたがって世界が協力可能であることを信じたが、「概念」を異にする強国がまた台頭しつつある。共通利害は共有できるが共通価値がない。
第二に、人類が、第四次産業革命に我々がどう習熟するか。変化を恐れ習熟できない人々は、今のところナショナリズム、ポピュリズムなど過去の問題解決にすがろうとしている。
（読売2018年5月4日より）
シナリオプランニングとは，10年～20年先の未来を見据えながら，我々を取り巻く環境の中で，確実に起こり得ることは何か，不確実なことは何かを考え，我々が受け入れなければならない重要な変化は何であり、我々が積極的に創り出さなければならない変化が何かを明確に認識することである。そして、将来起こる問題が何か、それを回避するにはどうすべきか、起こり得る変化を生かして、どのようにビジネスチャンスに変えていくか。こうした問に答えを見つけながら、10年～20年に渡る戦略ストーリーとそれを具体化するための長期計画を策定することが求められている。
15世紀中から17世紀中にかけて大航海時代と言われている。1492年、クリストファー・コロンブスがスペイン政府の支援をえて、サンタ・マリア号にのって、西インド諸島に属するバハマに漂着、その後アメリカ大陸を発見した。それから6年後の1498年、ポルトガル政府の支援を受けたヴァスコ・ダ・ガマは、アフリカ大陸南端の喜望峰を回るインド航路を開拓し、インドのカルカッタに漂着し、それまでイスラム文明が支配していた海洋貿易に楔を打った。
このように、新大陸を発見するために，国家の威信をかけて，生死をかけた大冒険が実行された。莫大なお金をかけて船を造った。1502年に画かれたカンティーノの平面天球図は、北米大陸、太平洋がすっぽり抜けていた。こうした不完全な海図をもとに、冒険家は、航海ルートを定め，羅針盤をもって，多くの船が大海原に出航した。
大航海時代は，香辛料、金銀など一攫千金を狙うという野心や壮大なロマンに満ち溢れていた一方，途中で難破したり，漂着しても原住民に殺されたり，風土病にかかったりして，生還できるものはごくわずかであった。
大事をなすためには、大きな不確実性に対処しなければならないという意味では、いにしえの大航海の時代と現代の企業経営との間に大きな違いはないということもできる。違いがあるとすれば，人間の生命にかかわるかどうかという点だけかもしれない。
大航海時代の羅針盤を「経営理念」，海図を「現在から未来に向けた事業環境認識」，そして、船を進める道筋，すなわち航海ルートが「戦略ストーリー」になぞらえることができる。ところで、我々は、現および今後の事業環境をどう認識すればいいのだろうか。
現在、第四次産業革命に突入しつつあると言われてている。今後、10年～20年先までの未来を考えたとき、事業環境における不確実性はいっそう大きくなることは間違いない。
ちなみに、第一次産業革命では，水や蒸気を動力源にして機械を動かす生産が可能になった。第二次産業革命では電気を動力源として、分業の仕組みを取り入れがら、機械を動かす大量生産（マスプロダクション）が可能となった。そして第三次産業革命ではコンピュータ制御によって生産工程の自動化が可能になった。それでは、第四次産業革命で，製造現場で何が可能になるのか。4つあると言われている。
第1に，モノのインターネット化（IoT）により，設備が人と協調して動くサイバーフィジカルシステム
第2に拡張現実を活用したオペレーター作業支援
第3にビッグデータやクラウドコンピューティングを活用した品質追跡管理と工程改善
第4に消費者に合わせた一品一様の商品づくりであるマスカスタマイゼーション
ところで、スペースXのCEO イーロン・マスク氏が率いるTesla Motorsの生産台数は，まだGMの1％も満たないにも拘わらず，Teslaの株価がGMの株式時価総額550億ドルを上回り、自動車メーカーで米国一になったことが最近，大きなニュースになった。マスク氏自ら現場をうろついて細かく改善を指導している。部品開発も自らが手掛ける一方，汎用部品は，たとえそれが安全保安部品であってもコスト低減のためには，簡単に供給先を変える。中国の大手ネットサービス企業テンセントが約2,000億円を出資した。中国におけるEV市場の将来性を高く評価している。マスク氏が，「製造工場こそが私たちの一番の製品」と語っていたのがとても印象的である。
IoT，人工知能，ロボティクス，ブロックチェーンなど技術革新が急速に進み，市場経済のグローバル化によって，企業活動の地理的範囲も急速に広がりつつある。そのため，私たちを取り囲む事業環境は，短期間に大きく変動すると同時に，先が見えない不確実性が高まりつつある。
１．モチベーションに関する新たな知見
組織行動学，心理学，経営学における最新の実証研究で，組織成員のモチベーションの水準が，組織のパフォーマンスの水準に正の強い相関関係があることがわかってきました。米国マッキンゼーの元パートナーであるニール・ドシ，リンゼー・マクレガーなどが中心となり開発した「総合動機指数」は，業績との相関関係が0.8と非常に高いことで知られています。
これまで，多くの経営者は，定性的あるいは直観的に，組織成員のモチベーションを高めれば，組織のパフォーマンスが高まることを知っていましたが，この総合動機指数の開発によって，モチベーションを，定量的に測定し，時系列または様々な属性で層別による比較が可能となり，財務数値など重要な経営指標のように分析できる時代になりました。同指数が広範に活用されるようになれば，業界平均との比較が可能になる日も遠くないと思われます。
２．閉塞感が漂う組織風土
戦後から1980年代末まで，我が国の多くの企業が，新卒採用，終身雇用，年功重視の人事システムによって，忠誠心の高い社員による知識・技術，技能の内部蓄積を行い，組織の学習能力を高め，国際的な競争力を培い繁栄してきました。一方，社会の構成単位である家族，地域コミュニティは，こうした企業のニーズに対応しながら，その社会的役割を変化させてきました。しかしながら，90年代前半のバブル崩壊とその後の急激な円高を背景に，戦後の繁栄を謳歌してきた多くの大手製造業が，大幅なコスト削減と海外への生産移転を進め，国内従業員のリストラに踏み切りました。戦後，多くの働き手が抱いていた企業に対する忠誠心は薄れ，個人の成果重視の評価制度の導入によって，社内競争が激しくなり，同僚との強い紐帯が弱体化してしまいました。
労働集約的かつ標準化になじむ業務の多くが，製造業，サービス業問わず，賃金の安い非正規労働者やパート社員に置き換わりました。ひとつの組織に多様な就業形態，賃金水準の社員が混在し，また，転職市場の拡大により雇用の流動性が高まる中，組織への求心力は深刻なまでに低下しつつあります。
これまで我が国企業の強みであった自発的な知識・技術および技能の蓄積と伝承といったダイナミックな進化プロセスが滞り，それに代わる新たな進化プロセスを，いまだ見出せない状態が続いているようです。
３．優れた社風の構築に向けて
ピーター・ドラッカーは，1997年に「ネクスト・ソサエティー」の中で，21世紀に入り，企業の特殊関係的な知識・技術・技能を持つ肉体労働者から，専門知識を有した知識労働者にとって代わる時代になると予測しています。知識労働者は，生産手段としての知識をポータブルな形で所有します。これまで経済が社会を変えてきたが，今後は，社会が経済を変えると予言しています。
ICT分野の権威である米国Wired氏編集長で，著述家のケヴィン・ケリー氏，シリコンバレーのIT起業家として注目されているマーティン・フォード氏によると，昨今のIoT，AI，ロボットなどみられる急速な技術革新により，標準化できる仕事，予測可能な業務を主とする仕事を機械やコンピュータに置き換えるコストは劇的に低下しつつあり，10年もたたないうちに，急速に普及していくと予測しています。汎用化，標準化した知識は，ますます機械やコンピュータに置き換えられるため，事務や肉体労働を主体とする単純作業者の雇用機会は失われることになると思われます。また，医師，弁護士，会計士など高収入で安定している職業であっても，人間理解や職業倫理にもとづく専門的かつ高度な価値判断は，置き換えることができませんが，業務のかなりの部分が同様に置き換えられることになります。
フランスの文明評論家，ジェレミー・リフキン，京都大学経済学教授の宇沢弘文博士は，今後は，製品サービスの供給を中心とする市場経済から，経験価値を創造する共有型経済へと重心が移行するであろうと予測しています。市場資本，国家，消費者が主役の時代から，共有資本，コミュニティ，人間が主役の時代へと変質していくと思われます。増大する知識労働者は，それぞれの個性，才能を生かし，高められる組織文化を有する職場を選択するため，彼らにとって魅力のない組織は衰退していくと思われます。
組織学習理論の開拓者であるハーバード大学のクリス・アージリス教授は，モチベーション，コミュニケーション，ビジョンの３つを組織の３要素と呼び，これら３要素が互いに強化し合いながら組織風土を良好ならしめ，繁栄が導かれると論じています。社会の在り方が経済の在り方を規定する時代に，営利企業が繁栄し続けるためには多様な働き方，多様な就業形態に対する社会的ニーズを先取りし，優れた社風を築き，プロフェッショナルな人材を数多く育成，雇用していかなければならないと思われます。
ドラッカーは，「現代の経営」の中で，「人的資源，すなわち人間こそ，企業に託されたもののうち，最も生産的でありながら，最も変化しやすい資源である。そして最も大きな潜在的な力を持つ資源である」と述べている。
1980年代，自動車や家電，精密機器の分野で，米国大企業は日本との競争で大敗した。生き残りを賭けて大胆なダウンサイジングと同時に，企業文化のレベルで大胆な改革を行った。その取り組みは，大きなパラダイムシフトをともなうものであった。
1980年代末までの経営者教育は，下表に示すとおり，マネージャーを育成するための教育が中心であり，専門性，機能性を高めることを重点にカリキュラムを組んでいたが、1990年代以降、変革に必要なのは，個々人のリーダーシップ能力開発であり，多くのリーダーの存在である、と考え経営者教育の在り方を抜本的に変えることになる。
当時のGEなど米国大企業は、経営トップが指し示す針路，戦略を全社的かつ末端まで浸透させ早期に実現する必要に迫られていた。そのため，これまでごく一部の経営幹部を著名な大学のオープン講座へ送りマネジメント能力を身につけさせていたが，受講対象者を中堅幹部まで広げると同時に，大学と提携して企業内講座を開設し実践的な内容を通じて，リーダーシップ能力を開発する方向へ舵を切った。
現在では，企業内大学をつくり教育にかける時間は80年代末の1.5倍から2倍，受講者数は2倍から5倍へと増やしている。我が国においては，すでにグローバル展開している大企業である総合商社，重電，総合化学メーカなどが2000年代から徐々に，リーダーシップ教育に力を入れるようになり，同様な研修制度を取り入れつつあるが，そうした一部の大企業を除けば，ほとんどの企業が周回遅れであり，経営トップの意識もパラダイムは，ほとんで変わっていないのが現状ではないだろうか。
中華経済圏に位置する中国，韓国，台湾，シンガポールの大企業のほうが我が国よりも先行しているのが残念ながら現状である。特にデジタル革命の先駆者であった米国は，製造機能に限らず，サービス機能まで含む企業活動のあらゆる分野で情報通信技術を活用し労働生産性を改善させてきた。また，情報通信技術を新たなビジネスモデルの開発に生かし，競争力を飛躍的に強化してきた。こうした変革を断行するにあたって，最も重視したのが，リーダーシップ能力の開発である。
経営者教育の変化（米国のケース）
増大するイノベーションの機会をいかに生かすかは，企業戦略上の最重要な課題である。企業変革とは，既存事業の改革または新規事業の開発を実現することである。イノベーションの機会を生かすには，企業変革が必要であり，そのために組織成員のリーダーシップ能力の開発が求められている。
「リーダーシップとは何か」，「マネージャーとリーダーの違いは何か」を問うと，階層レベルや組織文化の違いにより，様々な回答を得ることができる。多様な意見を尊重しなければならないが，言葉の内容と意義がばらばらでは，効果的な企業経営を実行することが難しくなる。下の図表は，マネージャーとリーダーの位置づけを示す。マネージャーの中心的役割は，問題解決と発生する物事への対応である一方，リーダーは機会発見または問題回避，将来事象を予見することである。
また2番目の図表は，両者の役割の違いを示している。リーダーは，既存のパラダイムの境界を広げ事業の拡大を図るか，または新規のパラダイムを開拓し，そこに組織成員を導く役割が期待される。これに対してマネージャーは，既存のパラダイムの境界内で階層を利用し組織成員を指揮する役割を期待される。
中堅社員から経営トップまで組織の階層を上がるにつれて，マネージャーとしての仕事からリーダーとしての仕事の割合が上昇する。リーダーシップ論の研究で著名なジョン・P・コッターは，米国大手企業の成功しているCEOまたは事業部門長を調査した結果，リーダーとしての仕事に8割を割き，残り2割をマネージャーとしての仕事に割いていると指摘している。1980年代末以前では，その割合は6対4の割合であったという。1990年以降，多くの米国大手企業がリーダーシップ能力開発に力を注ぎ始めた時期と符合することが興味深い。下の図表は，マネージャーとしての仕事とリーダーとしての仕事の違いを示している。両者に共通の仕事は，課題を設定し，課題達成を可能とする人的ネットワークを構築し，人々に実際の課題を達成させることである。
ピーター・F・ドラッカーは，「テクノロジストの条件」の中で，イノベーションについて，「イノベーションとは，未知なるものへの跳躍である。その目指すところは，新たなものの見方による新たな力である。その道具は科学的であり，そのプロセスは創造的である。その方法は，既知なるものの体系化ではなく，未知なるものの体系化である」と述べている。この場合の「新たなものの見方」とは，まさに「パラダイムの森」としてパーカーが例示している「世界観」と同義と考えて差し支えない。ドラッカーは，また「イノベーションと起業家精神」の中で，イノベーションには，組織の内部および外部に分け，信頼性，確実性の大きい順に，つぎのような7つの機会があることを述べている。
組織の内部あるいは業界の内部の人たちにとってよく見えるものとして，
組織の外部あるいは業界の外部の人たちにとってよく見えるものとして
パラダイムシフトを認識するには，まず既存のパラダイムの中で日常的に起こる問題を見過ごさず，こうした問題をうまく解決する新たなものの見方，アイデアはないかを探索することが，イノベーションを起こすうえで確実であり，信頼性が高い。異質のもの，実績のないものを人間は見ない。パーカーは，「見るから信じる」のではなく，「信じるから見える」ように人間の脳ができていると指摘する。無意識下にある価値観，常識，習慣にとらわれないためには，異質な意見に耳を傾け，自らの世界観，すなわちパラダイムの森が，物事の認識にどのように影響を与えるかを知ることが，多少困難ではあるが重要であると述べている。現代の企業を取り巻く経営環境の変化が加速しているのは，7つのイノベーションの機会のうち，業界や自己の組織の外の人々がよく見える5，6，7番目の機会が，これまでにない速度と規模で広がりつつあるからだと言えよう。
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