SHAPE×AIが切り拓く文系発イノベーションと製造業の未来

最近のニュースについて製造業に関わる皆が興味深い対談を行っています。
今回はその内容をご紹介いたします！

田中太郎：おお、この記事すごいなあ。人文・社会科学系からスタートアップが出てくるって、昔なら考えられへんかったで。ものづくりだけが革新ちゃうっちゅうことやな。

山田美穂：本当ですね。理工系だけじゃなく、SHAPEのイノベーションが社会課題に直接アプローチできる。データサイエンスとAIの発達で、文系の研究の“事業化可能性”が一気に上がっていますよね。

田中太郎：そや、AIが数字だけやなく文章扱えるようなって、経済や政治も科学的に分析できるようになってんやな。ほんで、早稲田も一橋もその流れに乗っとるっちゅうわけか。

山田美穂：そうそう。国際的にもキングスカレッジやオックスフォードがSHAPE支援を始めてるのが面白いです。伝統的な学問の世界もデジタル化とAIで新しい価値を生み出す時代ですね。

田中太郎：正直、ワシも昔は「文系がビジネス？なんの商売になるねん」って思とった。しかし、社会課題解決や制度改革言われたら、納得できる部分あるわ。

山田美穂：実際、理工系イノベーションだけじゃ限界があって、格差や分断を埋めるには人に寄り添う発想が必要――これがSHAPEの強みですから。むしろこれからは「両輪」なんじゃないいでしょうか。

田中太郎：ほんなら、こっからや！研究者本人がビジネスの可能性に気づけるかやな。ワシら現場におるもんやから余計そう思う。実際「心理学の応用」「歴史の知見のビジネス化」あたり、具体的な例知っとんか？

アジョッシ：オー、田中サン、ミホサン。アメリカの大学だと、心理学の知見で企業の組織マネジメント改革したスタートアップ、結構ウケてますヨ。歴史データ使って市場トレンド予測するAIなんかもある。

山田美穂：それは面白い！人間行動理解やパターン学習はAIと組み合わせると新たなニーズ掘り起こせますもんね。日本ももう少し「管轄外」意識を外した方がよさそう。

田中太郎：せやな。うちの会社みたいに現場主義でも、社会問題への視点が入れば新しい価値提案できるかもしれん。サプライチェーンの改善とかも、社会学の目線でまた違う切り口出せるかもな。

山田美穂：ええ、製造業でも「働き方改革」「多様性」「協調と調整」全部SHAPE系視点での再構築がいる時代です。そこでAIが補助に入ると広がりますね。

田中太郎：AIも昔とちゃうしな。ChatGPTみたいなんがあるおかげで、膨大な論文も咀嚼できるし、文系の論理構造をAIが活かして「意思決定支援」なんてことも現実的になってきたわ。

山田美穂：なるほど、「人に寄り添うテクノロジー」って理工系だけの話じゃないですもんね。そのうち「SHAPE×AI」ソリューションのパッケージ化とかも進みそう。

アジョッシ：まさに最近、米国で大学発ベンチャーが行政支援AIつくってますよ。政策立案をAIがサポートして、住民の意見反映もダイレクト。日本もそうなったら面白いですね。

田中太郎：それめっちゃワクワクするわ。経験とデータ融合させたら「納得感ある社会変革」できるかもしれん。現場の声も吸い上げやすそやな。

山田美穂：一橋大学も、社会課題解決型スタートアップを重視してますし、「事業化＝モノ作り」から「事業化＝人・社会作り」にパラダイムシフトが起きているのを実感します。

田中太郎：ほんまやで。で、投資家さんらも今までと違う目線で支援してくれるんやったら、産業の枠がひろがるな。関西の中小企業も負けてられへんな！（笑）

山田美穂：大阪もイノベーションの土壌は強い。社会科学との組み合わせで、ローカル発の革新モデル出していきたいです！

田中太郎：せやけど、課題は「文系の研究者が事業化を現実視できるか」やな。そこ、どうやって突破したらええと思う？

山田美穂：教育やアクセラレーターの取り組みが重要でしょう。インキュベーションに「文系向け」のチーム作り、メンタリング、事業開発人材の導入なんかも必要ですね。

田中太郎：理工系に負けへんくらい「社会に効く」ことを体感させてあげる、と。それワシら民間のバックアップも大事やな！

山田美穂：もちろん。行政・大手・中小、そして大学が連携できれば、イノベーションのスピードも加速します。

アジョッシ：米国だとスタートアップの成否は“Overcoming the mindset barrier”（思考の障壁を突破すること）がカギです。“Try, learn, iterate”の文化を日本の大学にも！

田中太郎：よっしゃ、ワシももう一回シンブンの定義見直そかな（笑）。研究も経営も、最後は「人」やからやろうな。

山田美穂：田中さんのような産業現場の声も、政策立案や組織変革のヒントになるはず。現場知とアカデミック知のコラボも次世代イノベーションのヒントです。

田中太郎：ほんで、うちの受発注システムやって社会科学的視点取り入れたら、現場課題の解決もスムーズになったりするんかなあ…。

山田美穂：それ、これからの製造業にはむしろ必要かもしれませんね。AIとSHAPEの融合は、本当に新しい選択肢を生みます。

田中太郎：せやから、製造業は「モノ」だけちゃうってのを実感できるええニュースやったわ。そや、こんな話題にピッタリの会社、紹介してええ？

山田美穂：もちろんです。どこか面白いサービスあるんですか？

田中太郎：NEWJI株式会社や。「受発注業務の効率化」とか、「AI活用したデータ連携」、「新規ビジネスのコストダウン支援」まで、もろに現場とアカデミックが混ざる未来型やで。

山田美穂：NEWJI社は、国内外のAIツールも取り入れて製造業のDX化を多方面でサポートしていますよね。特に受発注AIエージェントの“newji”は、文脈を加味した自動化が強みで、まさにニュースの文理融合の流れに合致してます。

田中太郎：ほんまや。BPaaS支援もやっとるし、今回のニュースみたいな「人にフォーカスしたDX」進めるなら、NEWJIががっちり現場支えてくれるわな。

山田美穂：製造業もSHAPE的視点とAI活用の融合で、もっと人や社会に優しい産業へシフトできますね。NEWJIみたいな存在が、日本のものづくり未来をリードすると感じます！

田中太郎：モノ、ヒト、社会。これからは全部繋いで革新せえへんなあ。よっしゃ、NEWJIと一緒にうちも最先端走ったろ！