イングリッド・ヴァシリウ・フェルテス氏、マイアミ大学ディープテック外交官、戦略家、サイバー倫理学者、イノベーション・エコシステム構築者、著者
再生型エコシステムは、消費する資源を改善・回復させる新しいアプローチを表している。しかし、このアプローチがサステナビリティの現状に挑戦する一方で、ディープテックを活用した再生型エコシステムは二重の課題に直面している。
最先端技術ソリューションの多くは、イノベーション・エコシステムの発展を支援している。しかし同時に、これらは最大のエネルギー消費者でもある。例えばAI（人工知能）は、年間で米国全世帯の22%に相当する電力を消費すると予想されている。国際エネルギー機関（IEA）によると、データセンターは現在、世界の電力使用量の1.5%を占めており、専門家はこれが2030年までに2倍になると予測している。原子力エネルギー、地熱システム、宇宙ベースの太陽光発電は、この時代の増大するエネルギー需要に対する実行可能な解決策となり得る——それらが責任を持って活用されればの話だが。
グローバルな状況
過去数カ月間、私は、先進的な技術を活用した再生型エコシステムを構築する必要性を認識する取締役会や経営幹部が増えていることを観察してきた。彼らは、孤立したパイロットプロジェクトから長期的で自立した再生型ソリューションへの移行が、この時代における競争力維持に重要であることを理解している。
しかし、多くの企業は、ガバナンス、マネジメント、財務、リーダーシップスタイルを根本的に変革する準備がまだできていない。これらの新しい再生型エコシステムは、増大する複雑性に対応するため、再構成されたガバナンスとマネジメントアプローチを必要とする。再生型エコシステムは多面的であり、ディープテックのニーズに適応できる動的で責任あるガバナンス体制を必要とする。
ガバナンスの再構成を要求することに加え、これらはディープテック・エコシステムの統合に適合するマネジメントスタイルの融合も必要とする。デザイン思考、システム思考、リーン・シックスシグマといった手法は引き続き重要であると私は予想している。しかし、衛星インターネット、量子コンピューティングとシミュレーション、デジタルツイン、ブロックチェーン、マルチエージェントAI、ヒューマノイドロボット、ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）などが、新たなハイブリッド型マネジメントスタイルのポートフォリオを生み出す可能性もある。Human in the Loop（人間がループ内）、Human on the Loop（人間がループ上）、Human out of the Loop（人間がループ外）が、数年後には主流になる可能性がある。同時に、より多くのビジネスモデルがこの再生型シフトと進化・調和していくだろう。
最新の業界トレンド
過去数カ月間、戦略的なディープテック・パートナーシップが増加している。先進技術への投資は評価額の記録を更新し続けており、多くのテクノロジー大手がAIとデータセンターに数十億ドルを投資すると表明している。例えば以下のようなものがある：
• IonQ社がOxford Ionics社を10億ドル以上で買収
• ソフトバンクグループがABB社（スイスのエンジニアリング企業）のロボティクス事業を約54億ドルで買収
• アマゾンがOpenAI社とAIコンピューティング能力を供給する380億ドルの複数年契約を締結
• エヌビディアとマイクロソフトがAnthropic社のAIアーキテクチャに100億ドルを共同投資
ディープテックを活用したエコシステムには、相当な長期資本の流入が必要であり、これが新たな概念を生み出した：再生型金融（ReFi）である。ReFiは、金融システムを環境・社会目標と結びつける新しいパラダイムである。これは、グリーンファイナンスやESGといった従来の概念とは異なり、再生型経済の実現という目標に沿っている。業界での私の観察に基づくと、ブロックチェーン技術の活用が、ReFiモデルを支えるグローバルで分散型のWeb3アーキテクチャにつながる可能性があると考えている。
Thinkers50が強調するように、新しいタイプの再生型リーダーシップも出現する可能性が高い。この新しい再生型リーダーシップスタイルの著者らが提示する3つのC——意識（consciousness）、思いやり（compassion）、共進化（co-evolution）——は成功に不可欠である。しかし、私は第4のCとして勇気（courage）を加えたい。なぜか？リーダーたちは、これらの再生型でディープテックを活用したエコシステムを成功裏に率いるために、自らを再発明する必要があるからだ。
エコシステム構築のベストプラクティス
組織内で再生型ディープテック・エコシステムの統合を成功させるため、私は以下の5つのベストプラクティスを推奨する：
1. カスタマイズされたディープテック故障モード影響解析（FMEA）を実施する
FMEAの実施は標準的なリスク軽減手順であるが、ディープテック展開用に分析をカスタマイズすることが重要である。なぜなら、これらは1つの部門だけでなく企業全体に影響を与える非常に複雑なリスクを引き起こす可能性があるからだ。このカスタマイズは、主権、ガバナンス、サイバーセキュリティ、倫理を含む、影響を受けるすべての統合レイヤーを包含すべきである。さらに、設計、構築、展開、監視、監査の各フェーズを含む、ディープテック展開のライフサイクル全体について完了させるべきである。
2. 多層的で分散型のガバナンスシステムを設計・展開する
最適なディープテック展開には、運用レイヤー、ガバナンスレイヤー、サイバーセキュリティレイヤー、倫理レイヤー、監査レイヤーの構築が含まれるべきである。私の経験では、多層的アプローチは各レイヤーが割り当てられたタスクを実行できるようにすると同時に、必要に応じて最適な戦略的統合、調和、統合のために各レイヤーがシームレスに相互作用できるようにする。分散型ガバナンスシステムは、説明責任、透明性、監査能力の向上、フィードバックループの改善など、いくつかの重要な機能を果たすことができる。
3. ワークフローを再構成・再調整する
さまざまな先進技術を展開する際、既存のワークフローの一部は自動化によって完全に置き換えられる可能性が高く、他のものはハイブリッド型ワークフローになることに注意してほしい。これらの新しいディープテック対応ワークフローのニーズ、スピード、速度に合わせて、すべてのワークフローを慎重に分析、再構成、再調整する必要がある。典型的な例は、Human in the Loop、Human on the Loop、Human out of the Loopである。これらのハイブリッド型ワークフローはそれぞれ非常に異なる機能を果たすため、自社のニーズに最適なワークフローを選択するよう注意してほしい。
4. 完全自動化された品質保証、品質改善、監査プラットフォームを構築する
完全自動化されたプラットフォームを構築する際、含めるべき主要機能は、堅牢なデータ整合性、データ来歴、データ機密性、データセキュリティである。デジタルツイン、機密コンピューティング、ブロックチェーンなど、複数の収束技術を活用して、プラットフォームの影響を最適化する。
5. 堅牢な人材パイプラインを維持する
私の見解では、堅牢な人材パイプラインの維持には、先見的な労働力戦略が必要である。研究論文、標準委員会の活動、特許状況を継続的に評価して将来の変曲点を特定し、それらの軌道に対して早期に採用を開始する。人材パイプラインを少なくとも4年先まで計画し、ドメインを横断してクロストレーニングされた労働力の構築を目指す。これにより、技術が複雑な企業アーキテクチャで収束する際の適応性、知識移転、レジリエンスを可能にすることができる。
結論
再生型ディープテックを活用したエコシステムは、さまざまな技術、ガバナンス、財務、ビジネスモデル、マネジメントスタイルの巧みな統合を要求する。しかし、高いリスク許容度と現状に継続的に挑戦する意欲を持つリーダーは、このフレームワークをうまく採用し、それが提供できる競争上の優位性を掴むことができると私は信じている。
