未来をフレームワークで整理しても、なぜ戦略にならないのか？｜佐藤航陽『未来予測の技法』で考える、変化を経営判断につなぐ力【Case OS BOOKS #120】

Case OS BOOKS #120

未来の変化を調べ、フレームワークに整理し、戦略を議論する。それでも、なぜ企業は変わらないのでしょうか。未来を予測することと、未来に備えて判断することの違いを考えます。

「今後の市場環境がどう変わるのかを予測したい」「技術革新によって、自社のビジネスはどうなるのか」「将来を見据えて、事業戦略を見直したい」企業の経営戦略や事業開発、人材育成について考えるとき、こうした課題を耳にすることがあります。

そのために、PEST分析で外部環境を整理する。技術トレンドを調査する。市場の将来予測をまとめる。複数のシナリオをつくり、自社への影響を検討する。いずれも、将来の経営を考えるための重要な取り組みです。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。未来をフレームワークに整理できたことと、未来に向けた戦略を立てられたことは、同じなのでしょうか。

例えば、ある企業が、中期経営計画の策定に向けて、将来の事業環境を分析していたとします。人口減少、AIの進化、労働力不足、顧客の価値観の変化、デジタル化、サステナビリティへの対応。さまざまな変化が洗い出され、PEST分析の表へ整理されました。さらに、重要な変化については、自社への影響が検討されています。

AIの進化は「機会」。労働力不足は「脅威」。デジタル化は「機会と脅威の両方」。資料はきれいに整理され、経営会議でも共有されました。

しかし、会議が終わった後、何が変わったのでしょうか。来期の投資計画は変わったのでしょうか。新しい顧客へのアプローチが始まったのでしょうか。あるいは、将来必要になる人材や組織の能力を踏まえて、人材育成や配置を見直したのでしょうか。もし、何も変わっていないのであれば、その分析は何のために行われたのでしょうか。

私は、ここに、経営戦略や問題解決を考える際に陥りやすい問題があると感じています。情報を集め、フレームワークで整理したことによって、十分に考えたつもりになっていないでしょうか。

もちろん、フレームワークを使うこと自体が問題なのではありません。複雑な情報を整理し、抜け漏れを確認し、関係者の認識をそろえるためには、有効な方法です。

しかし、フレームワークに情報を当てはめただけでは、なぜその変化が起きるのかまでは説明できない場合があります。また、その変化が自社の顧客や事業へどのような影響を与えるのかも、必ずしも明らかになりません。まして、何を優先し、どこへ投資し、何をやめるべきかという経営判断まで、自動的に導かれるわけではありません。

今回取り上げる『未来予測の技法』は、この問題を考えるための興味深い一冊です。著者の佐藤航陽氏は、テクノロジーの進歩には一定のパターンが存在し、そのパターンを理解することで、将来の変化を考える手がかりを得られると論じています。本書で印象的なのは、未来予測を単に将来の出来事を当てる作業としてではなく、過去から現在に至る変化の構造を理解することから考えている点です。

例えば、テクノロジーはどのような必要性から生まれるのか。ネットワークはどのように変化してきたのか。技術の進化によって、人間の能力や社会の仕組みはどう変わるのか。そして、変化の方向性が見えているとしても、それが実現するタイミングをどう考えるのか。こうした問いを通じて、未来を考えるための視点を提供しています。

私は、この考え方が、これまでのCase OS BOOKSで扱ってきた問題とも深くつながっていると感じました。#118『考える技術』では、問題をフレームワークで整理することよりも、何が本当の問題なのかを見極め、仮説を立て、事実で検証することの重要性を考えました。#119『決断力の磨き方』では、適切に判断することと、不確実性が残る中で選択し、その結果への責任を引き受けることの違いを考えました。今回の『未来予測の技法』は、その二つを、さらに未来へ向けて考えるための一冊として位置づけたいと思います。

未来について考える力は、どうすれば企業の戦略と意思決定へつながるのでしょうか。今回は、本書が示すテクノロジーの進化パターンを起点に、未来予測の価値と限界、フレームワークの使い方、経営者や管理職が未来を考える際に確認すべきことを、Case OSとして考察していきます。

今回紹介する本

佐藤航陽『時代を先読みし、チャンスを生み出す 未来予測の技法』

著者：佐藤航陽
出版社：ディスカヴァー・トゥエンティワン
刊行：2018年1月

本書の著者である佐藤航陽氏は、メタップスの創業者として知られる起業家です。本書は、テクノロジーの進化や社会の変化を、どのような視点から捉えれば、将来の事業機会を考えられるのかについて論じています。

第1章では、未来予測が難しい理由と、それでも未来を考えることに価値がある理由が説明されています。ここで著者が重視するのが、変化の中に繰り返し現れる「パターン」を理解することです。例えば、インターネットやスマートフォンの普及など、個別の技術だけを見るのではなく、なぜそのような技術が生まれ、どのような方向へ進化してきたのかを考えています。さらに、技術の進化を見通すことができても、その技術が事業として成立するタイミングを見極めなければならないことも論じられています。

第2章では、未来予測の具体的な技法が示されています。技術が生まれる背景にある必要性、ネットワークの変化、情報の分散、センサーや人工知能の発展などを通じて、テクノロジーと社会の変化に共通するパターンを整理しています。また、テクノロジーが企業の事業モデルだけでなく、人間の生活や社会構造へ影響していく可能性も考察されています。

私は、本書の価値を、将来の技術動向についての予測を知ることだけにあるとは考えていません。むしろ、さまざまな出来事を個別に捉えるのではなく、その背景にある変化の仕組みを理解しようとする姿勢が重要だと感じました。

一方、本書の考え方を実務へ応用する際には、注意すべきこともあります。例えば、ある技術が長期的に普及する可能性があるとしても、いつ、どの市場で、どの程度普及するのかは、別の問題です。また、技術が普及することと、その技術を活用した企業が利益を得られることも、同じではありません。

そのため、今回は本書のパターンを紹介するだけでなく、パターンを理解した後、何を検証し、どのような経営判断へつなげるべきかを考察します。

1．未来を予測することと、未来に備えて戦略を立てることは違う

本書の第1章では、未来予測が難しい理由について考察されています。技術の進歩によって、私たちの生活や社会は大きく変化してきました。しかし、そうした変化を、事前に正確に予測できていた人ばかりではありません。過去の常識や、その時点での技術水準を前提に考えていたために、新しい可能性を十分に理解できなかった例もあります。本書では、そうした事例を通じて、未来を現在の延長線上だけで捉えることの限界が示されています。

私は、この考え方が重要だと思います。

例えば、ある企業が、今後5年間の事業計画を策定しようとしていたとします。過去3年間の売上成長率を参考にし、今後も同じ成長率が続くと仮定する。そのうえで、将来の売上や利益を計算する。こうした方法は、事業計画を考えるうえで一定の意味があります。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。過去の成長を支えていた条件は、今後も続くのでしょうか。

例えば、顧客が商品を購入する方法が変化している場合があります。競合企業が新しい技術を導入しているかもしれません。あるいは、これまで利益を生み出してきた商品やサービスの価値が、技術革新によって変わる可能性もあります。その場合、過去の実績を延長するだけでは、将来の事業環境を十分に捉えられないかもしれません。だからこそ、未来を考える必要があります。

しかし、ここで注意したいことがあります。未来について考えたことと、未来に備えた戦略を立てたことは、同じではありません。

例えば、ある企業が「今後はAIによって多くの業務が変化する」と予測したとします。その予測が正しいとしても、企業として何をすべきなのでしょうか。

AIを導入するのでしょうか。既存の商品やサービスを変更するのでしょうか。社員の役割や必要な能力を見直すのでしょうか。あるいは、AIによって代替されにくい価値を、さらに強化するのでしょうか。ここまで考えなければ、将来の変化を予測しただけで終わってしまいます。

私は、ここに未来予測と経営戦略の重要な違いがあると考えています。

例えば、AIが業務の効率化を進めることが分かったとしても、それによって自社の顧客が何を求めるようになるのかは、別の問題です。顧客は、より低い価格を求めるようになるかもしれません。一方、単純な業務が自動化されることで、より高度な専門性や、人による判断の価値が高まる場合もあるでしょう。

また、競合企業が同じようにAIを活用すれば、AIを導入したこと自体が差別化につながらなくなる可能性もあります。つまり、技術の進化が見えていることと、自社の競争優位がどこに生まれるのかが分かることは、同じではないのです。

私は、ここで、未来予測を考える際の最初の問いを変える必要があると思います。「未来はどうなるのか」もちろん、この問いは重要です。しかし、経営の立場では、さらに次の問いが必要になります。「その未来が実現したとき、顧客の行動や、企業が価値を生み出す仕組みは、何が変わるのか。」

そして、そこから、自社が何を変える必要があるのかを考えます。

例えば、技術の進化によって、顧客が求める価値が変わるのであれば、商品やサービスを見直す必要があるかもしれません。一方、技術が進化しても、顧客が求める価値の中心は変わらない場合もあるでしょう。その場合は、技術を導入することよりも、既存の強みをどのように高めるかを考える方が重要かもしれません。

ここでCase OSとして、次のように捉えたいと思います。

未来予測を戦略へつなげるためには、変化そのものだけでなく、その変化が企業へ与える影響を考える必要があるのだと思います。

2．テクノロジーの「パターン」を見つければ、未来が分かるのか

本書の第2章では、テクノロジーの進化に共通するパターンが整理されています。例えば、テクノロジーは、人間や社会の必要性から生まれるという考え方です。何らかの不便や制約があり、それを解決するために、新しい技術や仕組みが生まれる。そして、その技術が普及することで、人間の行動や社会の仕組みが変わっていく。

私は、この考え方が、企業の新規事業開発にも通じると思います。

例えば、ある企業が新しい技術を使った商品を開発しようとしていたとします。技術そのものは非常に優れている。しかし、その技術を使うことで、顧客の何が改善されるのかが明確ではない。そのような場合、技術が優れているという理由だけで、顧客から選ばれるとは限りません。

むしろ、最初に考えるべきなのは、顧客が何に困っているのかということです。その問題を解決するために、どのような技術が必要なのか。そして、その技術を使うことで、従来の方法より何がよくなるのか。こうしたことを確認する必要があります。

本書では、さらにネットワークの変化や、情報の分散など、社会の構造的な変化についても論じられています。例えば、情報や機能が一部の組織へ集中する状態から、ネットワークを通じて、より多くの人や組織がつながる状態へ変化していくという視点です。このような変化を理解することには意味があります。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。過去に似たような変化が繰り返されていることは、今後も必ず同じ変化が起きることを意味するのでしょうか。私は、そうとは限らないと考えています。

例えば、ある市場で、情報の分散化が進んでいたとします。その市場では、インターネットによって、多くの事業者が顧客と直接つながれるようになりました。しかし、その後、大規模なプラットフォーム企業へ取引や情報が集中する可能性もあります。一方、個人の情報を保護するための規制が強化され、情報の利用方法が制限される場合もあるでしょう。つまり、技術的には分散化が可能であっても、経済的な合理性や制度、顧客の行動によって、実際に生まれる市場構造は異なる可能性があります。

私は、ここにパターンを使って未来を考える際の重要な注意点があると思います。パターンとは、過去や現在の出来事の中に見いだされた共通性です。しかし、その共通性が、なぜ生まれているのかを理解しなければ、将来の変化を十分に説明できない場合があります。

例えば、複数の産業でプラットフォーム化が進んでいるという事実があったとします。そこから「今後、すべての産業がプラットフォーム化する」と考えることもできるかもしれません。しかし、本当にそうでしょうか。

プラットフォーム化によって価値が生まれるためには、利用者が増えることで利便性が高まることや、参加者同士の取引が成立することなど、何らかの条件が必要になる場合があります。一方、顧客ごとの個別対応や、高度な専門性、厳格な品質管理が重要な市場では、同じ仕組みが適しているとは限りません。

ここで私は、パターンを発見した後に、さらに考えるべきことがあると思います。それは、なぜそのパターンが成立しているのかという因果関係です。

例えば、複数の企業が同じようなビジネスモデルで成功していたとします。そこで、そのビジネスモデルをフレームワークに整理したとします。顧客、提供価値、収益モデル、主要な経営資源、競争優位。こうした項目を整理することには意味があります。

しかし、同じような構造を持つ企業が、すべて成功するとは限りません。

では、なぜその企業は成功したのでしょうか。顧客が本当に困っている問題を解決していたのでしょうか。競合企業にはない技術や資源を持っていたのでしょうか。市場へ参入したタイミングがよかったのでしょうか。あるいは、規制や社会の変化によって、新しい需要が生まれていたのでしょうか。こうしたことを考える必要があります。

私は、ここにフレームワークを使うことの難しさがあると考えています。似ているものを分類することと、なぜ同じ結果が生まれたのかを説明することは、違うということです。

例えば、PEST分析によって、人口減少、AIの進化、規制の変化、顧客の価値観の変化を整理することはできます。しかし、それらが互いにどのように影響し、結果として何が起きるのかまでは、必ずしも説明できません。

私は、フレームワークを、思考の結論として使うべきではないと思います。

むしろ、どのような情報が不足しているのか。何を仮説として考える必要があるのか。そして、何を検証しなければならないのか。それらを明らかにするための道具として使うべきではないでしょうか。

ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

これは、未来予測だけでなく、経営戦略や問題解決のすべてに通じる重要な視点だと思います。

3．変化の方向性が正しくても、参入するタイミングを間違えれば成功しない

本書の第1章で、もう一つ重要だと感じたのが、タイミングについての考え方です。著者は、テクノロジーの進化の方向性を理解していても、いつその技術が社会へ普及するのかを見極めることが重要だと論じています。私は、この考え方が、企業の新規事業や投資判断において非常に重要だと感じました。

例えば、ある企業が、新しい技術を使ったサービスの将来性を高く評価していたとします。その技術が普及すれば、顧客の仕事の進め方が大きく変わる可能性があります。そこで、企業は早期に市場へ参入しました。

しかし、実際には、顧客がその技術を使える環境が十分に整っていませんでした。必要な設備やシステムも不足しています。また、顧客自身が、従来の仕事の進め方を変える必要性を感じていない場合もあるでしょう。そのような状態であれば、技術の将来性が高くても、事業として十分な成果を得られない可能性があります。

一方、技術が広く普及してから市場へ参入すれば、どうでしょうか。顧客の理解は進んでいるかもしれません。しかし、すでに競合企業が市場で強い地位を確立している可能性もあります。つまり、早く参入すれば必ず有利になるわけでも、十分に普及してから参入すればよいわけでもないのです。

私は、ここに未来予測と経営判断の重要な違いがあると考えています。技術が将来普及するという予測と、今その技術へ投資すべきだという判断は、同じではありません。

例えば、生成AIによって、特定の業務が効率化される可能性があるとします。その場合、企業は今すぐ大規模な投資を行うべきなのでしょうか。私は、業務や組織の状況によって異なると思います。

例えば、すでに大量の定型業務があり、AIによって効率化できることが確認されている場合には、早期の導入が合理的かもしれません。一方、対象業務が曖昧で、必要なデータも整っておらず、導入後の業務設計も決まっていない場合には、まず小規模な検証から始める方が適切かもしれません。また、顧客の個人情報や機密情報を扱う業務では、セキュリティや法令、契約上の制約も確認する必要があります。このように考えると、技術の進化だけでなく、実際に導入するための条件を確認することが重要になります。

ここで、2026年の企業の状況についても考えてみたいと思います。情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表した『DX動向2026』では、国内企業でAI導入が広がる一方、AIの利用効果は業務の効率化や迅速化が中心であり、新たな価値創出やビジネス変革へつなげることが課題として示されています。

出典：情報処理推進機構『DX動向2026』（2026年7月）

私は、この調査結果も、今回の本と重要なところでつながっていると感じます。AIが普及するという変化を捉えたとしても、企業がその技術を導入するだけでは、事業の競争優位につながるとは限りません。

例えば、業務効率化によって社員の作業時間が短縮されたとします。それ自体には意味があります。しかし、その時間をどのように活用するのでしょうか。

顧客への提案活動を増やすのでしょうか。新しいサービスを開発するのでしょうか。あるいは、社員がより高度な仕事へ取り組めるようにするのでしょうか。そこまで考える必要があります。

私は、ここで、技術導入と事業変革を区別する必要があると思います。AIを導入することは、一つの手段です。しかし、その結果、どのような顧客価値を生み出すのか。そして、企業の収益構造や競争優位がどう変わるのか。この点が明確にならなければ、技術導入そのものが目的になってしまう可能性があります。

これは、未来予測にも同じことが言えます。新しい技術が普及すると予測する。その予測に基づいて、技術の導入を検討する。しかし、なぜ導入する必要があるのか、どのような価値を生み出すのかが明確ではない。このような状態であれば、予測から経営判断へ十分につながっているとは言えないでしょう。

私は、ここで、未来予測を考える際に重要な問いがあると思います。「その技術が普及することによって、自社は何を得られるのか。そして、その価値を得るために、今どのような条件が整っている必要があるのか。」

技術の進化を見通すことは重要です。しかし、実際に経営として成果を得るためには、技術が普及するタイミングだけでなく、自社の準備状況や顧客の行動を確認する必要があります。ここに、未来予測を経営へ活かす難しさがあるのだと思います。

4．未来は一つに決められるのか――予測することと、複数の可能性に備えること

ここまで、本書が示す未来予測の考え方について考察してきました。しかし、私は、ここでもう一つ重要な問題を考えたいと思います。それは、未来を一つのシナリオとして描くことに、どのような限界があるのかということです。

例えば、企業が将来の市場環境について、一つの予測を立てたとします。今後、AIが急速に普及し、顧客の購買行動が大きく変化する。その結果、自社の既存サービスへの需要が減少し、新しいサービスへの需要が増える。こうした予測を立てたとします。その予測に基づいて、企業が事業戦略を変更することは考えられます。

しかし、実際には、異なる未来が生まれる可能性もあります。AIの技術は進化しても、顧客がすぐに仕事の進め方を変更しないかもしれません。また、規制や業界のルールによって、AIの利用が制限される場合もあるでしょう。さらに、AIを導入する企業が増えることで、従来のサービスの一部については需要が減る一方、新しい専門サービスへの需要が増える可能性もあります。つまり、同じ技術の進化から、複数の結果が生まれる可能性があります。

私は、ここに未来予測の重要な限界があると思います。

本書では、過去から現在に至る変化のパターンを理解することの重要性が示されています。この考え方には意味があります。しかし、パターンが見えていることによって、未来が一つに決まるとは限りません。

例えば、技術の進化によって、情報を処理するための費用が低下したとします。その場合、多くの企業が新しいサービスを提供できるようになる可能性があります。一方、その技術を最も効率よく活用できる大企業へ、顧客が集中する可能性もあるでしょう。また、技術によって新しい仕事が生まれる場合もあれば、従来の仕事が減少する場合もあります。このように、技術の方向性が同じであっても、社会や市場に生じる結果は、複数考えられるのです。

ここで、未来を考えるための方法として、シナリオプランニングがあります。シナリオプランニングは、将来の可能性を一つに決めるのではなく、複数の未来を想定し、それぞれが実現した場合に何が起きるのかを考える方法です。

OECD（経済協力開発機構）も、戦略的フォーサイトについて、未来を一つの予測へ固定するのではなく、複数のあり得る未来を検討し、現在の政策や戦略の妥当性を考えるための取り組みとして説明しています。

出典：OECD「Strategic Foresight」

私は、この考え方を、企業の経営戦略へ応用することに意味があると思います。例えば、ある企業が、今後5年間の事業環境を考えていたとします。その際、次のような3つのシナリオを考えることができます。

一つ目は、技術の進化と顧客の行動変化が、同時に進むシナリオです。新しい技術が普及し、顧客も積極的に利用するようになる。その結果、既存のサービスの価値が変化し、新しい事業機会が生まれる可能性があります。

二つ目は、技術は進化するものの、顧客の行動変化がゆっくり進むシナリオです。技術的には新しいことが実現できても、顧客が導入するための費用や組織上の制約があり、普及に時間がかかる可能性があります。

三つ目は、技術の進化に加え、制度や社会の変化によって、市場の構造そのものが変わるシナリオです。新しい規制や標準化、顧客の価値観の変化などによって、従来とは異なる事業機会やリスクが生まれるかもしれません。

これらは、実際の市場で必ず起きる未来を示したものではありません。複数の可能性を考えるための仮想的な整理です。

重要なのは、どのシナリオが正しいのかを、今すぐ一つに決めることではありません。それぞれが実現した場合、自社の事業へどのような影響が生じるのかを考えることです。

例えば、どのシナリオでも必要になる能力があるかもしれません。一方、特定のシナリオが実現した場合にだけ、大きな価値を持つ投資もあるでしょう。その場合、今すぐ大規模な投資を行うのではなく、技術や顧客の変化を確認しながら、段階的に投資する方法も考えられます。また、将来の変化が不確実だからこそ、いくつかの選択肢を残しておくことが合理的な場合もあるでしょう。

私は、ここで一つ重要なことを強調したいと思います。複数のシナリオをつくっただけでは、まだ戦略にはなりません。

例えば、3つのシナリオを作成し、それぞれに名前を付け、詳細な説明資料をつくったとします。しかし、そのシナリオを踏まえて、何を投資し、何を見直すのかが決まっていなければ、どうでしょうか。

将来についての資料は完成しています。しかし、経営判断にはつながっていません。つまり、シナリオプランニングも、フレームワークと同じように、使い方によっては整理で終わってしまう可能性があるのです。私は、ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

私は、ここに未来予測を、経営の意思決定へつなげる重要な視点があると考えています。

5．フレームワークを経営判断へ変えるには、何を確認すべきなのか

ここからは、もう少し具体的に考えてみたいと思います。

例えば、ある中堅製造業が、今後の事業戦略を検討していたとします。これまで、特定の産業向けに部品を製造し、安定した取引を続けてきました。しかし、顧客の製品開発や調達の方法が変化し、新しい技術やデータ連携が重要になり始めています。そのため、経営者は、将来の競争環境へ対応する必要があると考えています。

そこで、外部環境を分析しました。技術の進化。顧客の購買行動。競合企業の動向。人口減少や人手不足。こうした情報を整理した結果、デジタル化への対応が重要だという結論になりました。

しかし、ここで考えたいことがあります。「デジタル化へ対応する」という方針だけで、実際に何をすべきか判断できるのでしょうか。

例えば、デジタル化によって、顧客が部品を購入する方法が変わる可能性があります。しかし、顧客が本当に求めているのは何でしょうか。

単にオンラインで注文できることでしょうか。それとも、必要な部品を、より早く、より正確に調達できることでしょうか。あるいは、部品の品質や稼働状況について、必要な情報を確認できることでしょうか。これらによって、企業が提供すべき価値は変わります。

例えば、顧客が調達業務の効率化を求めているのであれば、受発注の仕組みを改善することが有効かもしれません。一方、顧客が設備の停止リスクを減らしたいと考えているのであれば、部品の品質情報や交換時期の予測など、別の価値を提供する方が重要になる可能性があります。つまり、同じ「デジタル化」という変化であっても、顧客が何に価値を感じるのかによって、企業が取るべき行動は異なるのです。

私は、ここで、フレームワークから経営判断へ進むために、少なくとも次の違いを理解する必要があると考えています。

これは、本書に掲載された独立したフレームワークではなく、本書の考え方をCase OSとして実務へ翻訳したものです。私は、この整理で最も重要なのは、単に項目を埋めることではないと思います。

例えば、顧客がデジタル化を求めているという仮説があったとします。その場合、実際に顧客へ確認する必要があります。

どのような業務に負担を感じているのか。現在の仕組みで、何が問題になっているのか。そして、その問題を解決するために、どの程度の費用を負担できるのか。こうしたことを確認する必要があります。

さらに、顧客が求めていることを、自社が実現できるかも考える必要があります。

例えば、必要なデータを収集する仕組みがあるのか。情報を安全に管理できるのか。開発や運用を担う人材を確保できるのか。そして、事業として十分な収益を得られるのか。こうした条件が成立しなければ、新しいサービスを提供することは難しいでしょう。

私は、ここで、未来予測を、単なる将来の環境分析から、事業の成立条件を検討する活動へ変える必要があると考えています。つまり、次のような問いです。「この未来が実現したとき、自社が価値を提供するためには、どの条件が成立していなければならないのか。」

例えば、AIを活用した新しいサービスを考えている場合です。技術的には、実現できるかもしれません。しかし、顧客が利用したいと考えているかは、別の問題です。さらに、顧客が利用したいと考えていても、十分な対価を支払うとは限りません。

また、競合企業が同じようなサービスを提供すれば、価格競争が生じる可能性もあります。そのため、技術の可能性だけでなく、顧客の需要、収益性、競争環境、実行能力などを確認する必要があります。

そして、ここで重要になるのが、何を確認できたら投資を進め、何が確認されたら投資を見直すのかという判断基準です。

例えば、最初は一部の顧客を対象に試行する。その結果、顧客が実際にサービスを利用し、期待した価値が生まれていることを確認できれば、投資を拡大する。一方、顧客が必要性を感じていなかったり、導入費用が過大だったりする場合には、サービスの内容や事業計画を見直す。こうした方法が考えられます。

もちろん、すべての事業で小規模な試行が可能とは限りません。大規模な設備投資が必要な場合や、法令上の承認が必要な場合など、事業によって条件は異なります。しかし、どのような条件が成立すれば事業として進めるのかを明確にすることには意味があります。

私は、ここに、前回までのCase OS BOOKSとのつながりを感じます。#118『考える技術』では、問題を見極め、仮説を事実で検証することの重要性を考えました。今回の未来予測も、同じように考える必要があります。

将来の変化について仮説を立てる。その仮説が成立する条件を整理する。そして、実際の顧客や市場の情報によって検証する。その結果を踏まえて、何を判断するのかを考える。この流れが重要になるのではないでしょうか。

前回までの考察はこちらです。

私は、ここでCase OSとして、次のように考えます。

私は、ここが、単にフレームワークへ整理することと、実際に経営戦略を考えることの大きな違いだと思います。

6．未来を分析できる人がいても、なぜ企業の意思決定は変わらないのか

ここまで、未来予測を経営戦略へつなげるための考え方を整理してきました。しかし、私は、もう一つ重要な問題があると思います。それは、優れた未来予測を行うことができても、企業がその予測に基づいて行動するとは限らないということです。

例えば、ある企業で、若手社員が新しい技術の可能性を調査していたとします。その技術が普及すれば、現在の事業モデルに大きな影響を与える可能性があります。そこで、若手社員は調査結果をまとめ、経営者や管理職へ提案しました。しかし、管理職からは「まだ実績が少ない」「現在の事業を優先する必要がある」と言われました。

もちろん、その判断が適切な場合もあります。企業には限られた経営資源があり、すべての新しい技術へ投資することはできないからです。しかし、ここで問題になるのは、何を根拠に判断しているのかということです。

例えば、十分な検討を行った結果として投資を見送るのであれば、合理的な判断かもしれません。一方、過去の経験や従来の事業モデルに強くとらわれ、新しい可能性を十分に検討していない場合もあるでしょう。私は、ここに、未来予測と組織の意思決定の問題があると考えています。

例えば、ある企業が、長年にわたって特定の事業で成功してきたとします。そのため、経営者や管理職は、現在の事業モデルへ強い確信を持っています。しかし、市場環境が変化し、顧客の行動や競争の仕組みが変わり始めていたとしたら、どうでしょうか。その変化を理解するためには、これまでの成功体験を見直す必要があるかもしれません。

私は、ここでアンラーニングとのつながりを感じます。アンラーニングとは、過去の成功体験を否定することではありません。その成功が、どのような条件で成立していたのかを理解し、現在も同じ条件が成立しているのかを確認することです。未来予測でも、同じことが重要になると思います。

例えば、これまでの事業モデルが成功していた理由を考える。その理由が、今後も成立するのかを確認する。もし前提が変わるのであれば、どのような新しい事業モデルが必要になるのかを検討する。こうしたことが必要になるでしょう。

しかし、ここで問題になるのは、社員一人ひとりの考える力だけではありません。

例えば、企業が短期的な業績だけを重視する評価制度を採用していたとします。その場合、管理職が将来の事業機会を理解していても、短期的な業績へ時間や資金を使う方が合理的になるかもしれません。また、新しい事業へ挑戦した結果、失敗した場合に厳しく評価されるのであれば、管理職は新しい投資を避ける可能性があります。つまり、未来予測を行う能力があっても、組織の仕組みによって、実際の行動が生まれにくい場合があるのです。

私は、ここに、これまでのCase OS BOOKSで扱ってきた組織開発の問題とのつながりを感じます。以前の『会社を変える「組織開発」』では、社員が真面目に努力していても、部分最適や短期最適によって、組織全体では変化が進まない場合があることを考えました。

例えば、経営者は将来の成長を重視している。しかし、管理職は今期の業績目標を達成することを求められている。そのため、将来に向けた新しい取り組みよりも、現在の業績を優先する。こうした構造があれば、どれほど将来の変化が明確になっていても、組織として必要な準備が進まない可能性があります。

私は、この問題を、単に管理職の意識不足として扱うべきではないと考えています。なぜなら、その管理職は、会社が設定した評価基準に従って合理的に行動しているのかもしれないからです。その場合、必要なのは、未来予測の重要性を繰り返し説明することだけではありません。

短期的な業績と、将来への投資を、どのように両立させるのか。誰が新しい事業機会について判断するのか。そして、その取り組みに必要な資源を、どのように確保するのか。こうしたことを、経営の問題として考える必要があります。

この点は、以前の組織開発の記事でも考察しました。

私は、ここで、未来予測を組織の意思決定へつなげるためには、もう一つ重要な条件があると考えています。それは、経営者や管理職自身が、自分の考えている未来を問い直せることです。

例えば、経営者が「今後はAIによって、現在のビジネスモデルが大きく変わる」と考えていたとします。その見方が適切な可能性もあります。しかし、別の社員が「顧客の行動は、そこまで急速には変わらないのではないか」と考えている場合もあるでしょう。また、「AIによって効率化は進むが、顧客が求める価値そのものは変わらない」という意見もあるかもしれません。こうした異なる意見を検討することで、最初の予測を見直せる場合があります。

一方、経営者が自分の予測を正しいものとして扱い、異なる意見を受け入れなければ、どうでしょうか。その場合、組織全体が一つの未来だけを前提に行動する可能性があります。そして、その予測が外れた場合、大きな損失が生じるかもしれません。

私は、ここに心理的安全性や対話との関係があると考えています。必要な情報や異なる意見を、組織へ伝えられること。そして、その意見を、立場や役職だけで判断せず、実際の根拠に基づいて検討できること。こうした状態が、未来予測の質を高める可能性があります。

ただし、意見が多ければよいというわけでもありません。最終的には、限られた情報の中で、何を選ぶのかを決める必要があります。以前の『話し合いの作法』では、対話によって異なる意見を理解することと、責任を持って決断することの違いを考察しました。未来予測においても、同じことが言えるのではないでしょうか。

私は、ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

そして、そのためには、未来を考える力だけでなく、組織として決断し、行動できる仕組みが必要なのだと思います。

7．Case OSとして考える――未来予測を「判断できる構造」へ変えるために

ここまで、本書の考え方を起点に、未来予測の価値と限界、フレームワークの使い方、組織の意思決定について考えてきました。では、実際に経営者や管理職が未来予測を活用する場合、何から始めればよいのでしょうか。私は、最初から詳細な将来予測レポートを作成する必要はないと考えています。

もちろん、業界や企業の状況によっては、専門的な調査や分析が必要になる場合があります。しかし、未来予測を考える際に重要なのは、調査資料の量ではありません。その予測によって、何を判断したいのかを明確にすることです。

例えば、ある企業が「今後のAIの進化について調査したい」と考えていたとします。その場合、最初に確認したいことがあります。

なぜAIの進化を調査するのでしょうか。既存事業への影響を考えたいのでしょうか。新しいサービスを開発したいのでしょうか。それとも、社員の仕事や必要な能力がどう変わるのかを考えたいのでしょうか。目的によって、必要な情報は異なります。

例えば、既存事業への影響を考えるのであれば、顧客の購買行動や、競合企業の動向を確認する必要があるでしょう。一方、新しいサービスを開発したいのであれば、顧客の課題や技術的な実現可能性、収益性などを検討する必要があります。また、人材育成を考えるのであれば、どの仕事が変化し、どのような能力が必要になるのかを確認する必要があります。私は、ここで、未来予測の目的を明確にすることが重要だと思います。

そのうえで、本書が示すような技術進化のパターンを参考にしながら、どのような変化が起きる可能性があるのかを考えます。しかし、その段階で終わらせません。

変化の背景にある理由を考える。その変化が、自社の事業へどのような影響を与えるのかを検討する。さらに、何を確認すれば、その仮説が正しいかどうかを判断できるのかを考える。そして、何を実行するのかを決める。私は、このような流れが重要だと考えています。

そこで、今回のCase OSとして、未来予測を実務へつなげるために、次の6つの問いを整理したいと思います。

この6つは、本書に掲載された独立したフレームワークではありません。本書の考え方を、これまでのCase OS BOOKSで扱ってきた問題解決や意思決定と接続し、実務で判断するために整理したものです。

ただし、ここで強調したいことがあります。この6つの項目を埋めれば、優れた未来予測が完成するわけではありません。むしろ、それぞれの問いに対して、どのような根拠を持って答えられるのかが重要です。

例えば、「今後、AIによって顧客の購買行動が変化する」と考えたとします。その場合、なぜそう考えるのでしょうか。

過去の技術進化のパターンから、そのように推測しているのでしょうか。実際に顧客の行動が変わり始めているという情報があるのでしょうか。あるいは、特定の企業で新しいサービスが導入されていることを根拠にしているのでしょうか。これらは、異なる情報です。そして、その情報によって、予測の確からしさも変わるでしょう。

また、AIによって顧客の購買行動が変化するとしても、自社が何を変えるべきなのかは、別の問題です。例えば、顧客が価格を比較しやすくなるのであれば、価格以外の価値を明確にする必要があるかもしれません。一方、顧客が高度な専門的判断を求めるようになるのであれば、社員の専門性や、顧客への提案力を高めることが重要になる可能性があります。

さらに、顧客の行動が変化しない場合には、どうするのでしょうか。その場合、投資を見直す必要があるかもしれません。あるいは、別の顧客や市場を対象とすることを検討する場合もあるでしょう。こうしたことまで考える必要があります。

私は、ここで、未来予測を活用する際には、予測が正しかった場合の行動だけでなく、予測が間違っていた場合の対応も考える必要があると思います。

例えば、ある新しい技術が急速に普及すると予測したとします。その場合、早期の投資が有利になる可能性があります。しかし、普及が遅れた場合には、過大な投資負担が生じるかもしれません。そこで、最初は必要な能力や情報を蓄積しながら、小さく試す方法も考えられます。また、普及が進んだ場合に投資を拡大できるよう、必要な準備だけを進めておく方法もあるでしょう。

ただし、すべての企業で、同じ方法が適切とは限りません。市場へ早期に参入しなければ、重要な競争優位を失う場合もあります。一方、規制や技術の標準化が進むまで、大規模な投資を控えた方が合理的な場合もあるでしょう。だからこそ、何を判断基準とするのかを明確にする必要があります。

ここで、私は、前回のCase OS BOOKS #119 『決断力の磨き方』とのつながりを感じます。前回は、判断力と決断力を区別し、適切に判断することと、不確実性が残る中で選択することの違いを考察しました。未来予測も、同じように考えられると思います。

将来の変化について情報を集める。その情報から、複数の可能性を検討する。そして、何を選ぶのかを決める。

ただし、将来の結果を完全に予測することはできません。だからこそ、必要なリスクを理解し、どこまで引き受けるのかを決める必要があります。また、新しい情報が得られた場合には、必要に応じて判断を見直すことも重要です。

前回の記事はこちらです。

私は、ここでCase OSとして、未来予測を次のように捉えたいと思います。

この考え方は、経営者や管理職が未来を考える際にも、重要な視点になると思います。

結論｜未来を整理することから、未来に向けて判断することへ

佐藤航陽氏の『未来予測の技法』を通じて、私が最も考えさせられたのは、未来を考えることの意味です。

私たちは、将来の変化を理解しようとするとき、さまざまな情報を集めます。

技術の進化。市場の動向。顧客の行動。社会の変化。そして、経営や組織のあり方。

こうした情報を整理するために、フレームワークを使うこともあります。PEST分析によって、外部環境を整理する。シナリオプランニングによって、複数の未来を考える。また、技術進化のパターンから、今後の変化を予測する。こうした取り組みには、意味があります。

しかし、私は、そこで満足すべきではないと考えています。なぜなら、情報を整理したことと、何を判断すべきかが明らかになったことは、同じではないからです。

例えば、AIの進化によって、多くの仕事が変化するという予測があったとします。その予測を理解することは重要です。しかし、そこから、企業として何をすべきなのでしょうか。

新しい技術へ投資するのか。既存の商品やサービスを変更するのか。社員の能力を高めるのか。あるいは、変化を確認するまで、一部の投資を見送るのか。こうした判断が必要になります。

私は、ここに未来予測を経営へ活用する難しさがあると思います。未来についての情報が増えることと、経営判断の質が高まることは、必ずしも同じではありません。むしろ、多くの情報があることによって、何を優先すべきかが分からなくなる場合もあるでしょう。

だからこそ、何を判断するために未来を考えるのかを明確にする必要があります。そして、その判断に必要な情報を集め、仮説を立て、検証する。そのうえで、何を選ぶのかを決める必要があります。

ここで、これまでのCase OS BOOKSとのつながりを、もう一度考えてみたいと思います。#118『考える技術』では、何が本当の問題なのかを見極め、仮説を事実で検証することの重要性を考えました。#119『決断力の磨き方』では、適切に判断することと、不確実性が残る中で何を選ぶのかを決めることの違いを考えました。今回の『未来予測の技法』は、その二つを、さらに未来へ向けて考えるための視点を提供してくれます。

つまり、将来の変化について仮説を立てる。その仮説が、どのような条件で成立するのかを考える。そして、今の経営判断をどう変えるべきかを検討する。私は、この流れが重要だと考えています。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。未来予測の価値を、予測が当たったかどうかだけで評価すべきではないということです。もちろん、予測の正確性は重要です。しかし、将来のすべての出来事を、正確に見通すことはできません。

技術の進化には、予想以上に時間がかかる場合があります。一方、思っていたよりも早く普及する場合もあるでしょう。また、規制や社会の変化によって、技術の使われ方が大きく変わる可能性もあります。

だからこそ、私は、未来を一つの正解として捉えるべきではないと思います。重要なのは、何が変わる可能性があるのかを理解し、その変化に対して、どのような準備を行うのかを考えることです。そして、新しい情報が得られたときには、必要に応じて判断を見直すことです。

ここで、今回のCase OSとして最も伝えたいことをまとめたいと思います。

私は、この考え方が、経営者や管理職、そしてコンサルタントにとって重要だと考えています。

例えば、企業の将来を考えるための研修やワークショップを実施したとします。参加者がさまざまな未来の可能性を考え、フレームワークに整理する。そのことには意味があります。

しかし、その後、何も変わらなければ、どうでしょうか。未来についての理解は深まったかもしれません。しかし、経営や組織の行動は、以前と同じかもしれません。

私は、そのような取り組みを、最初から無意味だとは考えていません。未来について考えることで、新しい気づきが生まれる場合もあります。異なる立場の人々が、将来の変化について共通理解を持つことにも意味があります。しかし、組織としての変革を目指すのであれば、そこで終わらせるべきではないと思います。

何が変わると考えたのか。その変化が、企業にどのような影響を与えるのか。そして、実際に何を変更するのか。ここまで考える必要があります。

私は、未来予測を経営へ活かすためには、予測の内容よりも、その予測をどのような判断へつなげるのかが重要になると考えています。

もちろん、将来の変化を正確に予測することには限界があります。しかし、その限界を理解したうえで、複数の可能性を考え、必要な準備を行うことには意味があります。

例えば、新しい技術が普及する可能性があるのであれば、その技術について学ぶことから始められるかもしれません。また、顧客のニーズが変化する可能性があるのであれば、顧客の行動を継続的に確認することができるでしょう。そして、将来必要になる能力が明らかになり始めているのであれば、人材育成や組織のあり方を見直すことも考えられます。私は、このような小さな行動の積み重ねも、未来に備えるための重要な取り組みだと思います。

最後に、経営者や管理職、そして未来予測を扱うコンサルタントへ、一つの問いを投げかけたいと思います。「私たちは、未来を整理したことで満足していないでしょうか。そして、その予測によって、実際に何を決め、何を変えたのでしょうか。」その問いに答えられることが、未来予測を実際の経営へ活かしているかを確認する、一つの基準になると思います。

未来を知ることが目的なのではありません。未来に向けて、今何を選び、どのように行動するのか。そして、その結果から学び、必要に応じて判断を更新すること。私は、それが、ビジネスにおける未来予測の重要な役割なのだと考えています。

未来を整理することから、未来に向けて判断することへ。そこに、未来予測を単なる分析で終わらせず、経営戦略へつなげるための重要な転換があるのではないでしょうか。

Case OS BOOKS #120

今回紹介した本

『時代を先読みし、チャンスを生み出す 未来予測の技法』

免責事項

本記事は、佐藤航陽著『時代を先読みし、チャンスを生み出す 未来予測の技法』（ディスカヴァー・トゥエンティワン、2018年）を起点として、筆者が経営戦略、問題解決、意思決定、人材育成、組織開発、技術革新の観点から独自に考察したものです。書籍の内容とCase OSとしての解釈・評価は、必ずしも同一ではありません。特に、未来予測と経営戦略の違い、フレームワークと因果関係の区別、複数のシナリオを用いた意思決定、技術導入と事業変革の違い、経営判断へつなげるための6つの問いなどは、筆者独自の考察を含みます。

本文中の企業や職場に関する具体例は、論点を説明するための仮想例です。特定の企業や人物について述べたものではありません。

また、書籍で紹介される技術や事業、社会制度などに関する事例は、主に刊行当時の状況を背景としています。その後の技術の進化や制度の変更によって、現在の状況とは異なる場合があります。

未来予測やシナリオプランニングは、将来の出来事を確実に予測するものではありません。実際の経営判断や投資判断にあたっては、最新の情報、事業特性、顧客の需要、競争環境、収益性、法令、リスクなどを踏まえた検討が必要です。

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