ジェイ・フェニックス・リサーチ（株）の代表宮下修が人工知能に関する国際会議「Automation and Artificial Intelligence」で講演

2020 年 5 月 26 日
各 位
会 社 名 株 式 会 社 ス カ ラ
代 表 者 名 代表取締役 兼 社長執行役員
梛 野 憲 克
（ 東 証 一 部 ・ コ ー ド 4 8 4 5 ）
問 合 せ 先 取 締 役 兼 常 務 執 行 役 員
木下 朝太郎
（ T E L 0 3 - 6 4 1 8 - 3 9 6 0 ）


ジェイ・フェニックス・リサーチ（株）の代表宮下修が
人工知能に関する国際会議「Automation and Artificial Intelligence」で講演


当社は、2020 年 5 月 15 日に公表した「中期経営計画 COMMIT5000」のフォローアップレポートに
おいて、「価値創造総合アドバイザリー」及び「社会課題を解決する上場企業の支援ファンド」について
の展開について触れておりますが、同取り組みについて中心的な役割を担う当社完全子会社であるジ
ェイ・フェニックス・リサーチ株式会社の代表取締役宮下修が、2020 年５月 21 日に英国ロンドンに拠点
をおき、グローバルなカンファレンス主催会社である Conference Series LLC LTD.主催のオンラインセミ
ナー「Webinar on Automation and Artificial Intelligence
（https://artificialintelligence.annualcongress.com）」において講演をおこないました。


講演テーマは「A challenge to AI based Engagement fund（AI ベースのエンゲージメントファンドへの
挑戦）」で、「価値創造総合アドバイザリー」及び「社会課題を解決する上場企業の支援ファンド」におけ
る、AI を活用した価値創造支援の内容について説明をいたしました。
この講演の資料の一部（英文）と要点を日本語でまとめましたので、お知らせいたします。


なお、当社グループでは、2019 年 10 月 13 日に公表したように、AI に関するアドバイザーとして、当
社の連結子会社である株式会社スカラパートナーズ（以下「スカラパートナーズ」）が、国立情報学研究
所教授、総合研究大学院大学教授、東京工業大学特定教授を兼任する山田誠二先生を技術顧問とし
て迎え入れております。




■英語のプレゼンテーション資料はこちらをご参照ください
https://scalagrp.jp/pdf/ir/release/20200526_london_conference.pdf

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1. 講演内容の抜粋（一部加筆）
「価値創造総合アドバイザリー」及び「社会課題を解決する上場企業の支援ファンド」においては、支
援先企業の価値向上について、AI/IoT/IT と親和性があり、経営者が内部的に管理する株主価値と社
員の幸福度の観点から体系的で一貫した経営概念を通じて、AI の導入効果を測定する目的関数に利
用できる「価値判断基準」を提供することが重要と考えます。
そのために、我々は、以下の図で示した GCC ManagementTM というフレームワークで、価値判断
の要素として、株主価値と従業員の幸福を関連付ける三つの概念、Growth(成長)、Connection
(つながり)、Confidence（信頼）、を導入します。以下の図で示すように、三つの概念は、株主価値と
従業員の幸福に体系的に連動しており、この概念により株主価値と従業員の幸福の統合的な把握が可
能と考えます。また、非財務情報と財務情報を統合した価値計測も体系化が可能となります。




より詳細には、以下のように、長期的な方向性、及び戦略・オペレーションの詳細について株主価値
と従業員の幸福の視点で統合的に課題を整理し、全社員や一般投資家が理解できるレベルを目指し
てわかりやすく可視化、体系化していきます。




同時に、課題解決のために利用する AI ツールについて、データマネジメントの重要概念、「Wisdom
（知恵）、Knowledge（知識）、Information（情報）、Data（データ）」という、いわゆる「DIKW」の視点で整理
します。Wisdom（知恵）とは、理論的に意思決定のルールづくりがなされている状態、Knowledge（知識）
とはデータの特徴について体系化されている状態、Information（情報）とはデータの特徴が分類・整理

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さている状態、Data（データ）とは、必要なデータがコンピューターにインプット可能な状態について、デ
ータマネジメントを体系化する考え方です。DIKW の視点で、適切な AI ツールの利用の仕方について
体系化した例を示すと以下の表のようになります。




例えば、深層学習は、大量のデータがあるが、その特徴が分類・整理がされていない状態において、
データを特徴づけし分類し、データの関係性、予測をおこない、意思決定が可能な状態にまで知識を
体系化し、経営者の意思決定を支援するケースへの利用が想定されます。ただし、深層学習の構築に
は一般的には、膨大なデータを予め用意しなければならず、多大なコストと労力がかかる可能性があり
ます。一方で、データが整理・分類・体系化され、意思決定に利用できる状態であれば、意思決定のプ
ロセスを木の枝のような構造で可視化する「探索木」など、構築コストが相対的に抑制できる比較的シン
プルな AI ツールが有用になると想定されます。経営課題の内容や DIKW の状態に合わせて、適切な
ツールを選ぶことが重要です。
スカラグループでは、GCC ManagementTM の概念を通して、以下の図で示したように、株主価値
と従業員の幸福を体系化しシンプルで理解しやすく、AI の目的関数に応用できる「価値判断基準」を提
供し、DIKW のフレームワークに基づき、適切な AI の選定をおこない、経営計画策定支援から AI ツー
ルの構築・運用まで含めたワンストップソリューションを提供します。また、その内容を株主向け開示資料
に反映させ、理論的な株主価値の株価への反映を促進し、支援先の時価総額の増大を図ります。




以上

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