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PAPERS研究の成果

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hints-課題「解決」先進国をめざせ-―課題「解決」先進国をめざせ

政府債務や少子高齢化などを背景に、負担増と給付減、雇用の流動化といった「負担の分かち合い」が、近い将来、日本の政治課題になることは避けられない。日本が課題先進国から課題「解決」先進国へ変わるためにどうすればよいのだろうか。オランダ、ドイツ、デンマーク、カナダ、イギリスの先進各国での改革事例から、日本へのヒントを考察する。

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FinTechの将来―金融技術の世界的リーダーとしての英国

「FinTech」に政府と産・学がどのように対応するかが、英国の金融部門の将来を位置付ける点で特に重要になっている。政府はFinTechにおいて、英国が世界のリーダーとして確固とした位置を占めることができるよう目標に掲げ、大きく前進中だ。本報告書は、2025年に向けてこの分野の成長を支援および促進するための確固とした基礎を提供し、産官学が緊密に協力し革新的なやり方で仕事を進めなければならないことについて、事例を挙げて説明する。

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分散型元帳技術:ブロックチェーンを超えた応用の可能性

分散型元帳技術は、さまざまな分野に応用することによって生産性の向上をもたらすことが期待される。しかし、この技術の潜在的な能力を完全に引き出すためには、プライバシー、セキュリティ、パフォーマンス、拡張性の問題など、多くの未解決の問題により組む必要がある。この新技術における一連の課題の重要性を伝え、この技術が何に応用され、どのような目的を有し、どのような保護手段があるのか、検討していく。

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オープンガバナンスの時代へ

欧米をはじめ日本でも、社会の分断が生じているといわれる。社会の軋轢を緩和していくためにも、社会の将来を担う多様な人びとが行政に積極的に参加し、組織の枠を超えた官民の連携が必要となっている。行政と市民が協働して政策課題の解決をめざすオープンガバナンスの取り組みは、新しいガバナンスの構築につながるだろう。行政と市民の情報の共有によって、両者間の新しい関わりや連携の場をどのように構築できるのか。

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コンパクトな産業集積へ―柔軟なネットワークで支える

いまや地域経済の成長が日本の成長にとって不可欠だ。しかし、地域経済が目を見張るような力強い成長軌道に乗っているとは言い難い。本稿では、少数でも独自性を生かした生産性の高い企業による「コンパクト」な集積を目指し、それをネットワークで支えることで柔軟性を付加する政策を提案する。これからの地域産業政策は企業の「数」ではなく、「質」であることを認識すべきだ。

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企業の未来をデザインする

グローバリゼーションや技術革新が急激に進んでいる。イノベーションの創出に迫られる企業は、企業同士の合従連衡といった動きのみならず、組織の枠を超えた連携を活発化させている。今後、企業で働く個々の人びとは、より自律して働きながら、より多様で柔軟な働き方を求めるようになることが予想される。事業環境の急速な変化のもと、企業組織や人びとの働き方はどのように変わるのか、また変わっていくべきか、考える。

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新たな働き方としてのフリーランス―都市と地域の対立を超えて

現在、地域に暮らしつつITを使って都市の企業を相手に仕事をする個人事業主が増加する一方、新幹線通勤を含め、拡大する東京圏で働く人々が珍しくなくなっている。これらの事実は、人々が、高い生産性をもつ都市に惹きつけられる一方、より愛着の抱ける「ローカル」な場所への志向を強めていることを示している。都市化の趨勢(すうせい)と「ローカル」志向は矛盾するのではなく、両者を結び付ける新たな働き方として、「フリーランス」の可能性を探る。

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AI時代の雇用の流動化に備えよ

人工知能(AI)やロボット技術などの新技術の発達は、雇用の代替と創出を通じ、人材の再配置を加速させる。従業員の解雇を避けてきた日本企業も、従来の正社員制度や長期雇用を維持することは難しくなり、雇用の流動化の進行が不可避となる。職業訓練の充実、知的創造性を求める働き方に対応した労働時間制度、そして自営的就労を視野に入れた法整備など、労働者の保護という従来の労働法の枠を超えた新たな雇用政策が必要だ。

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ブロックチェーンは社会をどう変えるか

ブロックチェーンを使うことで、モノやカネの取引記録を確実に保管し、信頼のおける取引を効率的かつ迅速に、国境を越えて実現することができる。これまでのビジネスの仕組みや公共サービスを飛躍的に改善する、新たな社会インフラとなり得るものだ。他方、ブロックチェーンは未成熟な技術であり、解決しなければならない課題も多い。社会基盤に組み込むには、官民共同での研究開発等により、利用者に信頼される技術であることを示していく必要がある。

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AI時代の人間の強み・経営のあり方

人工知能(AI)の技術進歩は目覚ましいが、限界も存在する。AIが正解を導くには、人間が「正解」を設定せざるを得ない。また、AIの学習には大量のデータが必要だ。経営戦略では、このような特性を理解し、業務を再設計することが重要だ。AIができる業務をAIに代替させることで生産性向上が期待できるし、AIの機能向上により、新たな仕事や雇用が創出されるだろう。こうした技術の変化を踏まえた、雇用政策や教育制度の改革がより一層重要だ。

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