2011年に刊行されたブロニー・ウェアの『死ぬ瞬間の5つの後悔』(新潮社)は興味深い本である。

ウェアは長年、死に直面した人々を介護してきた。
死を目前にした人々が後悔していることは主に5つあったという。

・幸せをあきらめなければよかった
・友人と連絡を取り続ければよかった
・思い切って自分の気持ちを伝えればよかった
・働き過ぎなければよかった

そして最も多かったのが、他人から期待された人生ではなく
「自分に正直な人生を生きればよかった」だった。

殆どの人々は夢の半分も果たしておらず、それは自分が選択したこと、あるいはしなかったことのせいだと思いながら死ななければならなかった、とウェアは述べている。

だから日々、最も重要なことをするようにしなければならない。

ある研究によると、自分の目標を言葉にして書き出している人は、そうしない人に比べて成功する可能性が39.5%増加するという。

しかし、この話にはまだ先があり、自分の目標を書き出し、なおかつ進捗の報告を友人に伝えた人の目標達成率は76.7%増加するというのである。

私たちは過去からやってきた未来を予想するとしても、唯一の現実は、いまこの瞬間である。

「いま現在」が全てである。
過去はかつての「いま」、未来はこれから起こり得る「いま」でしかない。

将来、目覚ましい成果を挙げる秘訣は、効果的な習慣を1つずつ繋ぎ合わせることにあり、それが成功の実態である。

ある瞬間に行うことが、次の瞬間に経験することを決める。
「現在のいま」と全ての「未来のいま」は、その時に拠り所とする優先事項によって決定される。

多くの人はお金の儲け方も、それがどのように私たちを幸せにしてれるかも分かっていない。

金持ちとは、自分の人生の目的のために働く必要がないだけの十分なお金が入ってくる人である。

この定義によると、金持ちになるためには、人生に目的を持たねばならないのである。

なぜならば目的無しには、自分が「十分なお金」を持っているかどうか分からないからである。

もっとお金を手にするためにやる気を持ち続けるには、なぜお金が欲しいのか、はっきりとした理由がなければならない。

金儲け以上の大きな目的があるときに幸せは生まれるのである。

著名な心理学者マーティン・セリグマン博士によると、幸福には5つの要素があるという。

・ポジティブな感情と喜び
・何かを達成すること
・他者とのかかわり合い
・何かに没頭すること
・意義を見出すこと

このうち最も重要なのは、「何かに没頭すること」「意義を見出すこと」だとされる。

人生を意義あるものにする方法を見つけ、それに没頭することが、ずっと幸福でいられる最も確実な方法なのである。

答えは質問から生まれ、質問の質がそのまま答えの質を決める。

だからできるだけ効果的な質問をする必要がある。

その答えは人生を一変させるほどのものかもしれない。

自分自身にどのように問いかけるかで答えが決まり、結局それが人生になる。

アーサー・ギネスは、初めてビール会社を設立した時、醸造所を9000年もの間借り受ける契約を結んだという。

「大きく考える」ことによって、目覚ましい成果を手にする絶好のチャンスを手にすることができる。

自分の限界を知っている人はいない。
誰も自分があげる成果の究極の上限は分からない。

サビア・バティアは、インドから僅か250ドルを手にアメリカに渡ってきた。
彼は大きな計画と、それをどんな事業よりも急成長させてみせるという信念を持っていた。

そして、サビアはホットメールを作った。

マイクロソフトは、ホットメールの急成長を目の辺りにし、最終的に4億ドルで買収した。

ホットメールは3億6000万人のユーザーを得て、世界で最も成功したWebメールサービスの1つとなった。

脳は身体全体の50分の1の重さだが、驚くべきことに、エネルギーとして消費するカロリーは身体全体の5分の1を占める。

ユニシティ・カレッジ・ロンドンの研究者は、2009年に「新しい習慣を身に着けるためにはどのくらいの日時を擁するか」という調査を行った。

調査の内容は、学生たちに一定期間、運動とダイエットに取り組んでもらう、というもので、結果は「新しい習慣を身に着けるには平均66日必要」だった。

また別の研究によると、好ましい習慣を1つ身に着けることができた人々はストレスが少なく、衝動的に買い物をすることはまれで、より良い食習慣が身に付き、アルコールやタバコ、カフェイン含有物の摂取は減り、テレビを見る時間も短くなったという。

何かを習慣づけようと自制することで、より簡単にそれができるようになるだけでなく、他のこともたやすくできるようになる。
正しい習慣を身に着けた人が他の人よりも上手くいっているように見えるのは、そのためである。

「To Do List」は、単なる一覧表でしかなく、そこには成功しようという意図が欠けており、人生で成功をおさめられるように毎日を次への足掛かりにするものではない。

やることリストに時間をかけて消化しても、成功につながらるとは限らない。

必要なのは、やることリストではなく、成功のリスト、目覚ましい成果を目的として作られたリストである。

ウォルト・ディズニーは高校1年生の時、シカゴ美術館学院の夜間講座を受講し、学校新聞に漫画を描くようになった。

卒業後、新聞漫画を描く仕事をしたかったが叶わず、銀行員の兄ロイり手伝いで、アートスタジオで働くことになった。

アニメーションを学び、アニメ映画を作るようになったのが、このスタジオだった。

ウォルトにとって、運命を決定づけるきっかけを与えてくれたのは、兄のロイだった。

合板で8個のドミノをつくり、それぞれを前のものより1.5倍大きくしていくと、1つ目はわずか5センチの高さしかないが、最後の8つ目は子供の背丈ほどの高さになる。

このドミノ倒しが続いたら、10番目のドミノの高さは2メートル近くになり、18番目のドミノはピサの斜塔に匹敵する高さになる。

23番目のドミノはエッフェル塔よりも高くそびえ立ち、31番目のドミノはエベレスト山より900メートル以上高くなる。

そして57番目のドミノは、月に届いてしまう。

JR東日本は、もともと列車運行のためにIoT活用を進めて来たが、汎用技術を応用することで、コストダウンや新しいサービスの展開を図っている。

同社の最大の企業課題は電気マネジメントである。

電気使用量の3割程度を自家発電でまかない、足りない分は東京電力と安く契約した電気を買い、それでも足りない分は、それ以外の高い電気を買う、という仕組みを採用している。

そのため列車の運行状況から時間毎の電力使用量を計算し、最も安くなる組み合わせを導き出してコストを抑えている。

このマネジメントによって、年間何十億円もコストを抑えられている。

他にも利用者がスマホのアプリで運行情報や迂回ルートを調べられるサービスも導入し、利用者に対応する駅員の人数も抑えることを可能にしている。

米国の自動車保険会社プログレッシブは、M2M通信デバイスを自動車に搭載して利用者の運転状況を常時監視する代わりに保険料を割り引きするサービスを提供している。

場所、速度、運転日時、急ブレーキの数、急加速の数、悪路での運転状況など全てチェックした上で、運転手を判定し、運転状況に応じて保険料を算出し、運転状況が改善されると保険料を減額する。

このサービス開始から数年後、同社は業界3位に浮上した。
リスクに応じた価格設定をしている会社に、絶対平均値で価格設定をしている他社はかなわないという好例であり、IoTを使って急成長した非常に顕著な例である。

最近の自動車メーカーの懸案はリコールであり、リコール対応によって収益が圧迫されるケースも少なくない。

テスラモーターが取り組んでいるのが、「リコールのない車」である。

テスラは、製品に不具合があった場合に、リモート操作でファームウェアをダウンロードすることで改修に対応している。
ファームウェアとは、本体内部の回路や装置などの基本的な制御を司る機能を持ったプログラムである。

つまり、テスラの車は、プログラムに誤りが発覚し変更が生じた際には、車を整備工場に持ち込まなくても、車が走行している間にシステムを直してしまうのである。

ある時、テスラ車のバッテリーが米国で2回、火事を起こした。
火事の原因を調査したところ、高速走行の時に車体を低くするという機能が働いたことで、道路上の石を巻き上げだのが火事を誘発したことが分かった。

そこでプログラムを修正し、高速走行時に車体を低くする機能を止め、その上で次に顧客が販売店へ来店した時に車体の下に厚いバンを敷くようにし、リコールしなくて済ませた。

リコール費用を抑えるために、テスラは「保守、メンテナンスはリモートコントロールで対応する」という方針を取っている。

テスラ車は、電気自動車でエンジンスペースが不要なので、前にも後ろにもトランクがある。

ラジアルタイヤを発明した仏ミシュランは、トラックやバスのエンジン、タイヤの内側にセンサーを埋め込み、燃料の消費量、タイヤの空気圧、気温、スピード、ロケーション、道路の弾き返りから損傷具合がどれくらいか分かる「Tire sa Service(サービスとしてのタイヤ)」というシステムを開発し、運送会社向けに提供している。

タイヤ交換の際に、新たにタイヤ代を支払う必要はなく、料金はあらかじめサービス料に組み込まれている。

走行距離のデータを受け、顧客に対して顧客に対してタイヤ交換に来てくれるように呼びかける、というサービスに代えたのである。

ハードを売るサービスから、IoTを使ったデータ処理によってサービスを売るビジネスに移行した流れといえる。

クボタには営農支援サービス「KSAS(ケーサス)」という無人化システムがある。

平均年齢65歳超と日本の高齢化が進む中で農業の無人化システムの研究が進められ、自動化がほぼ可能となっている。

種まき、除草、肥料を撒く理想の時期を算定し、品質の良いコメを収穫するためのタンパク質含有量を6%に設定し、玄米収益率や収穫高を高めるといって日本の農業の生産性を高める研究が進んでいる。

地域の農家数十軒という単位でクボタのシステムを利用でき、収穫量が上がり、高率も良くなり、コストも安くなる。

ヤンマーでも同様の研究が進められており、IoTにより農業の課題を克服し、日本の農業の生産性を上げる研究が進んでいる。

システムを導入した後にかかる維持管理経費を考慮するとTCO(トータル・コスト・オブ・オーナーシップ)という考え方がある。

GEは、このTCOの考え方で航空機エンジンを売り込んでいる。
利用金はエンジンの使用量に応じた従量制とし、使用量に応じてチャージされる。
飛行機にセンターを取り付けてエンジンの使用具合を計測するので、IoTの領域のサービスとも言える。

ちなみに航空機エンジンのバリューチェーンを見ると、エンジンを売るだけであれば、数兆円のビジネスで終わるが、予防保全、中古品の保証、航空機の運航計画まで請け負うとビジネスは広がる。

飛行機で一番高い部品はエンジンで、その性能を最も効率的に活かすには1日18時間飛行するのが理想的とされる。
片道9時間の飛行経路で到着後、2時間メンテナンスを行い、また9時間で帰ってくるのが最も良い。
日本－オーストラリア間往復が一番効率的である。

運航ルートの組み方が不適切だと、エンジンを効率的に使えない。
そこで、航空会社のルートを全て確認し、提案を行うことで何十億、何百億円のコスト削減を可能とするビジネスができる。

医師による遠隔診断は、米軍の戦闘地域にある野戦病院で蓄積されたノウハウが生かされている。

野戦病院から診断データを送信すると、米軍から蓄積されたビックデータに基づく手術の方法や処方が自動的に返送される。

世界のIoT市場は、2014年の0.9兆ドルから2020年には3兆ドルに届くと予測されている。

そのうち半分がB2C、つまり一般消費者向けの市場である。

残り半分が企業向けB2Bだが、その内訳を見ると、これまでの日本企業の点かい方法で主流を占めていた、事つの業界の中で垂直方向に機能を担う「産業垂直型市場」だけでなく、ドイツなどが志向している複数の業種を横断する「産業横断型市場」の成長が予想されている。

またIotでつながるデバイスの数は、2014年の38億個から6年で5倍以上に増え、人類の数倍となる200億個の機械同士が相互に通信する世の中になるという。

日本で初めてパケット通信を使ったIoT実証実験は、慶應義塾大の村井純教授が行ったもので、名古屋のタクシーのワイパーにIPアドレスを割り当てるという試みだった。

雨が降ればドライバーはワイパーを稼働させるので、その動作情報を収集することで、ネットを通じて他のドライバーにワイパーの稼働状況が伝わり、その地域で雨が降っていることが分かるというものだった。

雨が降ればタクシー利用者が増えるので、別の地域にいるドライバーもその地域に集まって顧客を拾えるという実験だった。

実際には雨が降っている地域にタクシ―が集まりすぎて供給過剰になってしまい、ビジネスとしては成立しなかったという。

埼玉県は、本田技研工業と提携して、車の急ブレーキが頻繁に発生している危険個所を調べて、事故減少を目指すプロジェクトを実施した。

調査には、カーナビから数秒ごとに得られる位置情報データを利用し、急ブレーキの発生個所を地図上にブロットしていった。

プロットで浮かび上がった危険個所全てを工事することは難しくても、ペンキで道路標示を書いて減速を促したり、通学路であることを注意喚起したりと対策を講じた。

こうして危険個所を除いていくことで、1ヶ月あたりの急ブレーキ発生回数は7割元となり、危険個所での人身事故の発生は2007年から2011年で2割減という成果を上げた。

埼玉県川越市を走行している観光路線バス「小江戸巡回バス」は、バスに赤外線センサーとGPSを搭載し、停留所毎の乗客者数や運行時間の遅れを把握している。

バスは最大4台を等間隔で運行していたが、乗客数の変動率が高かったが、センサーとGPSで乗降人数を可視化することで、折り返し運行をしたり運行本数を増加させたりするなど、フレキシブルにダイヤを最適化した。

これにより、バス停で待っている人のストレスが軽減され、閑散期には1台を休ませるという調整も可能となり、コスト削減も実現できたという。

訪日外国人の行動分析については、ドコモ・インサイトマーケティングが、2013年10月から訪日外国人のデータ提供を人口動向分析サービスとして開始している。

外国人が日本に入国し、携帯電話の電源を入れた際には、携帯電話のネットワークに登録するための情報のやり取りが発生する。
この情報で訪日外国人がどのエリアにいるのか把握できる。

さらに利用者は国別にローミングの契約をしているので、どの国のローミング事業者であるか情報を得る事で、どこの国から来たかも分かる。
この情報はサービス画面のエリアマップ上に人数に比例した大きさの円グラフで表示され、人数のボリュームが一目で分かるようになっており、1時間毎の市町村単位で訪日外国人分布を国別に色分けして把握できるサービスを提供している。

地域別にここまで詳細なデータを得られれば、中国人がこの地域に何人いるとは、ロシア人が増えているからロシア語通訳を増やそうなど、的確なプロモーションや対策が可能である。

かねてより積極的に顧客の行動分析を行ってきたザ・ウォルト・ディズニー・カンパニーは、RFIDチップを使って来園者の行動をより詳細に把握し、マーケティングに活用している。

フロリダ州にあるウォルト・ディズニー・ワールド・リゾートでは「マジックバンド」と言うリストバンド型のチケットが導入されており、このバンドにはRFIDチップが埋め込まれている。

RFIDチップとは、電波を用いて非接触でデータを読み書きするシステムで、そのタグが埋め込まれた微小な無線チップである。

ディズニーのマジックバンドは、チケットのみならず、直営のホテルのルームキー、ファストパス、クレジットカードとしての機能が備えられている。

この便利なリストバンドが、ディズニーにとっては大事なマーケディングツールとなっており、来園者の行動の一部始終を把握している。
「グーフィーには興味を持ったのに、白雪姫には見向きもしなかった」といったことまで把握している。

これらのデータを収集・分析することで、マーケティングメッセージをカスタマイズし、顧客の好みに合わせてお勧めのアトラクションを提案し、よりきめ細かなサービスの提供へとつなげている。

ディズニーは、もともと分析が大好きなので、以前から駐車場を調べて、どの地域から車が来ているのか、その地域と同じような所得層が暮らす地域はどこかなど顧客を分析し、訴求したい地域に対して集中的に広告を出すといったことをしてきた。

ショッピングセンター・ベイシアは、レジの混雑緩和に位置情報を取り入れている。

ベイシア佐倉店には、レジが50台以上あり、それらのレジに15分後、30分後、どれだけの客が来るのかを自動予測している。

店の入り口とレジ付近に、50台以上センサーを設置し、店内の客数データを収集する。
ここに過去の実績データを組み合わせ、この後必要になるであろうレジ台数を予測する。
そして現在の稼働台数も加味して、15分後、30分後に必要なレジの台数を自動予測し、この情報が店員が持つ端末に配信され、店員は混雑状況に応じてレジを開閉したり、空いているレジに誘導したりする。

同社は、重要業績評価指標(KPI)として、「レジ待ちは2組以下」という方針を掲げており、レジ待ち2組以下の達成率は4倍になっているという。

ウォルマート・ストアーズが注力しているのが、測位を重視した広告で、顧客のスマホに、その人の今一番近くにある店舗の特売品などの情報が通知される。

ウォルマートは2014年の感謝祭に先立ち、「ブラックフライデー広告」を配信した。

広告は2500万人にダウンロードされ、この広告によって店舗の値下げ幅を知り、七面鳥がまだオーブンに入っていないうちからオンラインで買い物をし始めた。
そして、来店したところで売り場まで誘導され、到着したところで、焼き立ての七面鳥を買うことができた。

実に巧みに屋内測位を使用して、購買意欲をくすぐった結果、前年のサイバーマンデーに次ぐ2番目に高いオンライン売上を記録した。

サイバーマンデーとは米国における感謝祭の翌週の月曜日で、オンラインショップにおけるホリデーシーズンのセール開始日と認識されている日である。

アマゾンは、ドローンによる商品の配達を試みたことで話題となったが、最も驚くべきは倉庫の物流システムである。

アマゾンは、2012年にKiva Systemsというロボット会社を買収し、一つの配送センター内につき同社の物流ロボットを数千台と言う単位で導入した。

パッキングした商品だけでなく、商品棚ごと持ってきてパッキングステーションに下ろすまで、全自動で行われる。

ロボット達は周囲の物体の動きを検知するモーションセンサーが搭載されており、お互いにぶつからないよう移動ができる。

このロボットを他の企業に使わせないように会社ごと買収するなど、アマゾンほど物流に膨大な投資をしている会社は他にない。

日本では、小田原に大型物流センターがあり、Kivaが導入されている。

ドローンの世界市場は、2014年時点で650億円にまで拡大している。
この市場の7割を占めているのが、中国・広東省深圳に本社を置く、民生用ドローンの製造販売を行うDJIである。

DJIは、2005年に創業され、2014年の売上は600億円。

日本では2015年4月に首相官邸の屋上にDJIのドローンが落下したていた事件を受けて、DJIは首相官邸、皇居周辺を飛行禁止区域とするシステム変更を行っている。

位置情報サービスの市場規模は、2012年の20兆円から、2020年には3倍の62兆円に膨れ上がると予測されている。

つまり、日本のGDPの12～13%をこの位置情報関連産業が占めることになる。

伝統的な資産マネジメント会社に預けると1～2%の手数料がかかり、複数のファンドを組み合わせたヌァンド・オブ・ファンズの場合、3%程度の運用コストがかかる。

預金しても国債を買っても1%の金利も得られない時代に、金利より高い運用コストがかかっており、ファンド・マネージーャーの存在が、「マイナス金利」になってしまっている。

バンガードは伝統的な資産マネジメント会社だが、ロボアドバイザー部門でも既に3兆円程度ほ運用している。
バンガードのロボアドバイザーによる運用でかかる手数料は0.3%である。

サンフランシスコのチャールス・シュワブは、リアル店舗も展開しているが、手数料は0%である。

イートレード、ベターメント、ウェルスフロント、パーソナルキャピタル、フューチャーアドバイザー、シグフィグなど、いずれもロボアドバイザーにシフトしている。

投資・資産運用の分野ではFinTechの活躍が目立っており、テクノロジーを活用したデジタル・ウェルス・マネジメントが広がっている。

アメリカ人の保有資産は、48歳から67歳くらいのベビーブーマーは16.9兆ドル、36歳から50歳のジェネレーションXは3.7
兆ドル、2000年以降に20歳になったミレニアルズは1.1兆ドルの資産を持っているという。

ロボットアドバイザーが運用している資産額は2016年には770億ドル、2017年以降は右肩上がりで増加が予想され、2020年には1.6ドル規模と推定されている。

運用資産額全体では、ロボットアドバイザーが運用している資産画くの比率は2016年では全体の1%に満たず、2020年の推計でも5.6%ではあるが、運用成績が良ければ将来的らは急速に拡大する可能性がある。

FinTechへの投資は、米国を中心に非常に活発になっており、2014年時点で1.5兆円の資本が流れ込んでいる。
その結果、時価総額が10億ドルを超えるユニコーン企業も生まれている。

2011年に設立されたストライプは、オンライン販売サイトに対して数行のソースコードをサイトに埋め込むだけで決済機能が導入できる決済システムを提供している。
時価高額は5600億円(2015年2月)を超えている。

同じ2011年に設立されたソフィは、大学のレベルや成績をデータ分析し、返済能力を判断することで、能力に応じたより有利な条件で学生ローンを提供している。
時価総額は4100億円(2015年2月)を超えている。

2009年に設立されたスクエアはTwitterの創業者の一人であるジャック・ドーシーが始めた企業で、これまで巨大なPOSシステムで行っていた決済を、スマホやタブレット端末で簡単にできる安価な決済サービスを世界展開している。
上場も果たしており、時価総額は3700億円超である。