ケビン・ケリー未来に対する無知

「変化」という概念

ケビン・ケリーの著書『The Inevitable（必然）』では、万物が絶えず変化しているという考え方が探求されています。この「変化」の概念は、すべてのものが流動的で、常に変化し、進化していることを示唆しています。重力によって水が下り坂を流れるように、ビジネスやテクノロジーにおける特定のトレンドは必然的です。これらのトレンドの具体的な内容は予測不可能ですが、その一般的な方向性は予見可能です。

私たちはこれらのテクノロジーがどのような形になるかに影響を与える力を持っており、私たちの選択は重要です。有形の製品から無形のサービスへの移行は、この絶え間ない変化の一例です。店舗で商品を購入することから、それらの商品を含むオンラインサービスをサブスクリプションすることへの移行を考えてみてください。この流動性はソフトウェアにも当てはまり、あらゆるものがますますソフトウェア主導になっています。

私たちは、あらゆるものが常にアップグレードされ、改善されている流動的な世界にいます。一見、具体的なものに見える車でさえ、テスラ車が一晩でアップグレードされるように、常に更新されています。これは、この絶えず変化する環境に適応するために、生涯学習を受け入れる必要があることを意味します。私たちはすべてのものを完成品ではなく、プロセスとして捉えるべきです。たとえば、Wikipediaは静的な百科事典ではなく、百科事典を継続的に作成するプロセスです。

人工知能の台頭

テクノロジーは進歩を続け、人工知能（AI）が重要な役割を果たすでしょう。AIは単に物事をよりスマートにするだけではありません。それは多様な思考方法を生み出すことなのです。AIは、活版印刷の発明と同様の根本的な変化をもたらすでしょう。AIは、X線分析や文書レビュー、さらには航空機の操縦などの分野で、すでに人間の専門家に取って代わっています。目標は、AIを人間よりも賢くすることではなく、さまざまな方法で思考できるさまざまな種類のAIを開発することです。さまざまな分野でAIを応用することに焦点を当てたスタートアップが多数現れ、機械が使用頻度の増加とともにインテリジェントになるにつれて、雪だるま効果につながるでしょう。

知能は一次元的なものとして捉えるべきではありません。それは、さまざまな楽器が異なる曲を演奏し、さまざまなIQプロファイルを作成するようなものです。ロボットが仕事を奪うという懸念はもっともですが、AIは新しい仕事の機会も生み出します。AIは、人間が電気と蒸気の時代から現代世界へと進歩するのを助けています。未来では、知能は電気のように転送可能なサービスとして見られるでしょう。創造性を必要とし、効率性を重視しないタスクは、人間により適しています。反復的で満たされないタスクは、機械で処理できます。したがって、未来にはインテリジェントな人間と機械のコラボレーションが含まれ、協力が私たちの価値と報酬を決定します。

スクリーンリーディングの時代

スクリーンはユビキタスになりつつあり、あらゆる平らな表面がスクリーンになる可能性があります。これには、書籍、衣類、および私たちがやり取りするあらゆる表面が含まれます。これらのスクリーンは、私たちに物事を見せるだけでなく、私たちを観察するエコシステムを形成しています。スクリーンは私たちの目の動きを追跡し、私たちの注意がどこに集中しているかを理解することができます。次に、このデータを使用して、スクリーンに表示されるものを調整できます。感情追跡は別の例であり、スクリーンは私たちの注意と感情の状態に基づいて調整できます。私たちは、書籍を読むことからスクリーンを読むことに移行し、スクリーン時代に移行しています。書籍の権威に頼るのではなく、より流動的でオープンで混沌とした世界に向かっており、そこで私たちは自分で真実を組み立てなければなりません。

データの流れ

コンピューターの進化は、フォルダー、ネットワーク、そして現在のデータの流れという3つの段階を経てきました。私たちは現在、ストリームの時代にあり、クラウドはさまざまなストリームで構成されています。音楽から映画まで、すべてがストリームになりつつあります。データは、すべてのビジネスの原動力です。不動産、医療、教育など、最終的にはデータを取り扱っています。インターネットは、無限の成長を特徴とする都市のようなものです。たとえば、Facebookには数十億のソーシャルコネクションがあり、莫大な価値を生み出しています。この膨大な量のデータは、人間の脳の能力をはるかに超える超有機体を形成しています。

リミックスの力

完全に新しいイノベーションはほとんどありません。ほとんどのイノベーションは、既存の要素の再結合から生まれます。これが「リミックス」と呼ばれるものです。このプロセスには、要素を分解し、新しい方法で再編成することが含まれます。レゴブロックを分解して、新しい形に組み立て直すことを考えてみてください。スポーツ、天気、書評、レシピなど、さまざまな要素の組み合わせである新聞にも同じことが言えます。インターネットは新聞を分解して再結合しており、銀行や自動車についても同じことができます。

ビジネスに周期表の概念を適用すると、新しいものを創造するために必要な要素を特定するのに役立ちます。企業は、イノベーションを起こすために、コンポーネントを分解して再編成し、新しい創造物をもたらすべきです。

フィルタリングの重要性

非常に多くの選択肢が利用可能であるため、私たちの注意は希少になりつつあります。本当に必要なものを見つけるのに役立つフィルターが必要です。注意は最も価値のあるリソースであり、お金は注意に従います。人々が何かに注意を払うと、そこに価値があります。広告を見ることで報酬を得るなど、私たちの注意に対して報酬が支払われるべきです。

インタラクションの重要性

インタラクションの影響は、AIの影響と同じくらい重要です。コンピューターはインタラクションに依存しており、このトレンドは私たちの経験を変革しています。コンピューティングの未来には、シームレスな全身インタラクションが含まれるでしょう。デバイスは私たちのジェスチャーを理解し、デバイスとのインタラクションはより自然になるでしょう。Virtual Reality（VR）とMixed Reality（MR）により、私たちはより没入感のある方法でデジタルオブジェクトを見て操作することができます。

所有から利用へのシフト

私たちは、所有の世界から利用の世界へと移行しています。Uber、Facebook、Alibabaなどの企業は、提供するものを所有していません。所有権の概念は、物事を利用する能力ほど重要ではなくなっています。何かを利用して破棄することは、それを所有してメンテナンスの責任を負うよりも優れています。所有権の概念は変化しており、利用する権利が所有権自体よりも価値が高まっています。この傾向は、ソフトウェアサブスクリプションや、ライドシェアリングサービスを備えた輸送業界で明らかです。オンデマンドサービスは、所有権よりも一般的になるでしょう。

共有とコラボレーションの力

共有の概念は、単に持ち物を共有するだけではありません。それはコラボレーションに関するものです。共有すればするほど、より多くの価値が生まれます。共有はコラボレーションとして捉えるべきであり、数十億の人々が交流し、協力することを可能にすることで、社会変革をもたらす可能性を秘めています。Blockchainは、誰もがコラボレーションできる分散型トランザクションを可能にする、この良い例です。

「始まり」と実験

新しいテクノロジーが発明されたとき、その応用はすぐには明らかになりません。テクノロジーの用途は、多くの場合、実験を通じて発見されます。テクノロジーは、評価および改良するために使用する必要があります。私たちは、テクノロジーを使用し、テストし、最適化することによって、テクノロジーの方向性を導く必要があります。私たちは間違いから学ぶ必要があります。私たちは、考え、計画する前に、行動し、試し、探索する必要があります。

学習は継続的なイノベーションのプロセスです。私たちは間違いを恐れてはなりません。小さな継続的なエラーは、重要なイノベーションを推進するために必要です。

質問する価値

検索エンジンとAIのおかげで、今日では答えを見つけるのは簡単ですが、正しい質問をすることがますます重要になっています。私たちは人々に洞察力のある質問をし、新しい問題を作成するように訓練しなければなりません。なぜなら、良い質問は完璧な答えよりも価値があるからです。質問は、新しい分野を開き、創造的な思考を促進することができます。

外部からの混乱

混乱は、業界内から発生することはめったにありません。多くの場合、外部の力によって推進されます。破壊的なテクノロジーは、主流になる前に長い間存在することがよくあります。イノベーションは常に有益であるとは限りません。ほとんどの発明は失敗します。しかし、スタートアップは、既存の企業の制約がないため、混乱を推進することがよくあります。次の混乱の波は、ドローンが航空会社を混乱させたり、Bitcoinが銀行を混乱させたりするなど、従来の業界の外部から来るでしょう。企業は、適応性を高めるために絶えず進化する必要があります。

未来は今

未来は可能性に満ちており、私たちは一見不可能に見えることを信じなければなりません。今日ありえないように見えることは、明日には当たり前になるでしょう。私たちはまだ開発の初期段階にいます。始めるのに最適な時期は常に今であり、最大の発見はまだ行われていません。