INSIGHT
日本に15年、中国生まれのコンサルが痛感した——海外のスピードと日本の「意思決定」の決定的な差
2026 3.21
「AIDD時代において、企業ソフトウェアの資産定義はどのように変わるか。四次進化の歴史と3層衝撃を分析し、経営者が取るべき行動をご提示。」
ある案件で、私は言葉を失った。
大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業の検討——なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのかを調べていたとき、答えが見えた。日本には、AIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。全員が、海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作っている。技術の問題ではなかった。意思決定の構造が、時代に追いついていなかったのだ。
15年間、コンサルタントとして日本の大企業を支援してきた私が、なぜ起業を決断したのか。その理由を、正直に書く。
中国河北省の高校を卒業した直後、私は日本に来た。日本語はほとんど話せなかった。貯金も、コネも、何もなかった。あったのは「慶應義塾大学に入る」という、根拠のない確信だけだった。来る前、私が描いていた日本のイメージは鮮明だった。技術先進国。合理的な意思決定。アジアのリーダー。
慶應理工学部に入学し、そのまま日本のコンサルファームへ進んだ。ABeam、デロイト、そしてライズコンサルティング。その15年間のうち、大手企業のプロジェクトを現場で見続けた。そして気づいた。来日前に描いていたイメージは、半分しか正しくなかった。
SAP導入で見た
「プロセスを変える企業」と「変えられない企業」
最初のプロジェクトはSAP導入だった。カスタマイズの要件定義、標準業務プロセスの設計、グローバルへの展開——日本企業と海外企業、両方のプロジェクトに関わった。
日本企業のパターンはいつも同じだった。
「うちには特別な事情がある」その一言から始まり、カスタマイズが膨れ上がる。標準プロセスをベースに業務を変えるのではなく、業務に合わせてシステムを変えようとする。結果、導入に3年かかり、コストは当初見積もりの3倍になった。
海外企業は違った。「標準プロセスに合わせて、業務を変える」それだけだ。導入期間は1年。コストも予算通り。差はどこにあったのか。技術でも、予算でも、人材でもない。「プロセスを変えることへの恐怖」の有無だった。
自動運転で見た「完璧主義」と「改善主義」
デロイトに移り、自動車OEM向けの戦略案件を担当した。自動運転の国際比較——日本と海外の技術開発スピードを分析する仕事だった。
日本メーカーのアプローチ：「安全性を完全に検証してから市場に出す」実証実験の期間、3〜5年。
テスラのアプローチ：「β版をユーザーに使ってもらい、データで改善する」実証実験の期間、6ヶ月。
2020年時点で、テスラが蓄積した自動運転データは日本メーカーの100倍を超えていた。データの差がAIの精度差になり、製品力の差になった。
日本メーカーが「もう少し検証してから」と言っている間に、テスラは実際のユーザーから何億マイル分もの走行データを集めていた。完璧な製品を出そうとする企業と、改善し続ける企業。どちらが速く学ぶかは、言うまでもない。
CASE時代に見た「最適化する国」と「創造する国」
ライズコンサルティングでパートナーとなり、中国事業支援チームを立ち上げた。
CASE（コネクティッド・自動運転・シェアリング・EV）という言葉が産業界を席巻し始めた頃だ。中国のコネクティッドカーの未来、EV商品ラインの検討、2050年のモビリティ社会の設計——多くの案件に関わった。
中国の動きは別次元だった。EVシフトを国策として位置づけ、2020年までに50社以上の新規参入を促した。BYD、NIO、Xpeng——次々と新しいプレイヤーが生まれ、淘汰され、残った企業が世界市場に出た。
日本の大手メーカーの反応は「ハイブリッドで十分」だった。2024年、中国のEV輸出台数は日本車全体を抜いた。日本車の世界シェアは、10年前の30%から20%に下がった。差はどこにあったのか。技術力でも、資金力でも、人材でもない。既存事業を守ることに集中した日本と、新しい事業を創ることに集中した中国。その意思決定の方向の差だった。
この頃、私はテンセントクラウドの公式イベントで講演する機会を得た。テーマはWeChat Mini Appを活用した日中市場の開拓だ。登壇してみて、痛感したことがある。会場にいた中国側のエンジニアやビジネスパーソンは、「日本市場でどう使えるか」を既に具体的に考えていた。一方、日本側の参加者の多くは「まず理解してから」という段階にいた。同じ技術を目の前にして、両者の間にある「意思決定のスピード差」は、スライドのデータより雄弁に見えた。
そして、AIデータセンターの案件で気づいた
2024年、ある大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業を検討していた。
「なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのか」を調べ、かつ生成AI関連の著名なスタートアップ企業20社の経営者との会談を踏まえ、構造が見えた。日本にはAIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。OpenAI、Claude、Gemini——海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作ることが、日本の標準だった。だから、大規模なGPUクラスターが必要な「モデルのトレーニング」という需要自体が、日本では生まれていなかった。
この瞬間、15年間のすべてが繋がった。SAP導入で見た「プロセスを変えられない企業」。自動運転で見た「完璧を待ち続ける企業」。EV時代で見た「最適化に逃げた産業」。そしてAI時代に現れた「他国のモデルの上に乗るだけの構造」。
日本は、技術がないのではない。意思決定の構造が、時代の速度に合っていないのだ。
だから、起業した
このギャップを埋めるためには、コンサルタントとして「提言する」だけでは足りない。自分が当事者として動かなければならない。世界には、すでに答えがある。中国ではWeChat上でAIアシスタントが日常になり、工場ではAIが品質検査を担い、自動運転タクシーが商業運転を始めている。日本の経営者は「セキュリティが心配」「コストが高い」「まだ早い」と言う。その間に、差は広がり続ける。
JME Partnersを創業した理由はシンプルだ。世界の最先端技術を、日本の経営現場に届ける。技術の橋渡しではなく、事業の橋渡しを。
PoCで終わらせず、実装まで。
日本の経営者へ
15年間、日本の大企業を外から、そして内から見続けた人間として、一つだけ伝えたいことがある。変えなければならないのは、技術ではない。
「完璧にしてから動く」を「動きながら完璧にする」へ。
「全員の合意」を「責任者の決断」へ。
「既存事業の最適化」を「新しい事業の創造」へ。
この構造の転換だけが、日本企業が世界の速度に追いつく唯一の道だと、私は信じている。
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日本に15年、中国生まれのコンサルが痛感した——海外のスピードと日本の「意思決定」の決定的な差
2026 3.21
「AIDD時代において、企業ソフトウェアの資産定義はどのように変わるか。四次進化の歴史と3層衝撃を分析し、経営者が取るべき行動をご提示。」
ある案件で、私は言葉を失った。
大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業の検討——なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのかを調べていたとき、答えが見えた。日本には、AIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。全員が、海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作っている。技術の問題ではなかった。意思決定の構造が、時代に追いついていなかったのだ。
15年間、コンサルタントとして日本の大企業を支援してきた私が、なぜ起業を決断したのか。その理由を、正直に書く。
中国河北省の高校を卒業した直後、私は日本に来た。日本語はほとんど話せなかった。貯金も、コネも、何もなかった。あったのは「慶應義塾大学に入る」という、根拠のない確信だけだった。来る前、私が描いていた日本のイメージは鮮明だった。技術先進国。合理的な意思決定。アジアのリーダー。
慶應理工学部に入学し、そのまま日本のコンサルファームへ進んだ。ABeam、デロイト、そしてライズコンサルティング。その15年間のうち、大手企業のプロジェクトを現場で見続けた。そして気づいた。来日前に描いていたイメージは、半分しか正しくなかった。
SAP導入で見た
「プロセスを変える企業」と「変えられない企業」
最初のプロジェクトはSAP導入だった。カスタマイズの要件定義、標準業務プロセスの設計、グローバルへの展開——日本企業と海外企業、両方のプロジェクトに関わった。
日本企業のパターンはいつも同じだった。
「うちには特別な事情がある」その一言から始まり、カスタマイズが膨れ上がる。標準プロセスをベースに業務を変えるのではなく、業務に合わせてシステムを変えようとする。結果、導入に3年かかり、コストは当初見積もりの3倍になった。
海外企業は違った。「標準プロセスに合わせて、業務を変える」それだけだ。導入期間は1年。コストも予算通り。差はどこにあったのか。技術でも、予算でも、人材でもない。「プロセスを変えることへの恐怖」の有無だった。
自動運転で見た「完璧主義」と「改善主義」
デロイトに移り、自動車OEM向けの戦略案件を担当した。自動運転の国際比較——日本と海外の技術開発スピードを分析する仕事だった。
日本メーカーのアプローチ：「安全性を完全に検証してから市場に出す」実証実験の期間、3〜5年。
テスラのアプローチ：「β版をユーザーに使ってもらい、データで改善する」実証実験の期間、6ヶ月。
2020年時点で、テスラが蓄積した自動運転データは日本メーカーの100倍を超えていた。データの差がAIの精度差になり、製品力の差になった。
日本メーカーが「もう少し検証してから」と言っている間に、テスラは実際のユーザーから何億マイル分もの走行データを集めていた。完璧な製品を出そうとする企業と、改善し続ける企業。どちらが速く学ぶかは、言うまでもない。
CASE時代に見た「最適化する国」と「創造する国」
ライズコンサルティングでパートナーとなり、中国事業支援チームを立ち上げた。
CASE（コネクティッド・自動運転・シェアリング・EV）という言葉が産業界を席巻し始めた頃だ。中国のコネクティッドカーの未来、EV商品ラインの検討、2050年のモビリティ社会の設計——多くの案件に関わった。
中国の動きは別次元だった。EVシフトを国策として位置づけ、2020年までに50社以上の新規参入を促した。BYD、NIO、Xpeng——次々と新しいプレイヤーが生まれ、淘汰され、残った企業が世界市場に出た。
日本の大手メーカーの反応は「ハイブリッドで十分」だった。2024年、中国のEV輸出台数は日本車全体を抜いた。日本車の世界シェアは、10年前の30%から20%に下がった。差はどこにあったのか。技術力でも、資金力でも、人材でもない。既存事業を守ることに集中した日本と、新しい事業を創ることに集中した中国。その意思決定の方向の差だった。
この頃、私はテンセントクラウドの公式イベントで講演する機会を得た。テーマはWeChat Mini Appを活用した日中市場の開拓だ。登壇してみて、痛感したことがある。会場にいた中国側のエンジニアやビジネスパーソンは、「日本市場でどう使えるか」を既に具体的に考えていた。一方、日本側の参加者の多くは「まず理解してから」という段階にいた。同じ技術を目の前にして、両者の間にある「意思決定のスピード差」は、スライドのデータより雄弁に見えた。
そして、AIデータセンターの案件で気づいた
2024年、ある大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業を検討していた。
「なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのか」を調べ、かつ生成AI関連の著名なスタートアップ企業20社の経営者との会談を踏まえ、構造が見えた。日本にはAIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。OpenAI、Claude、Gemini——海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作ることが、日本の標準だった。だから、大規模なGPUクラスターが必要な「モデルのトレーニング」という需要自体が、日本では生まれていなかった。
この瞬間、15年間のすべてが繋がった。SAP導入で見た「プロセスを変えられない企業」。自動運転で見た「完璧を待ち続ける企業」。EV時代で見た「最適化に逃げた産業」。そしてAI時代に現れた「他国のモデルの上に乗るだけの構造」。
日本は、技術がないのではない。意思決定の構造が、時代の速度に合っていないのだ。
だから、起業した
このギャップを埋めるためには、コンサルタントとして「提言する」だけでは足りない。自分が当事者として動かなければならない。世界には、すでに答えがある。中国ではWeChat上でAIアシスタントが日常になり、工場ではAIが品質検査を担い、自動運転タクシーが商業運転を始めている。日本の経営者は「セキュリティが心配」「コストが高い」「まだ早い」と言う。その間に、差は広がり続ける。
JME Partnersを創業した理由はシンプルだ。世界の最先端技術を、日本の経営現場に届ける。技術の橋渡しではなく、事業の橋渡しを。
PoCで終わらせず、実装まで。
日本の経営者へ
15年間、日本の大企業を外から、そして内から見続けた人間として、一つだけ伝えたいことがある。変えなければならないのは、技術ではない。
「完璧にしてから動く」を「動きながら完璧にする」へ。
「全員の合意」を「責任者の決断」へ。
「既存事業の最適化」を「新しい事業の創造」へ。
この構造の転換だけが、日本企業が世界の速度に追いつく唯一の道だと、私は信じている。
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日本に15年、中国生まれのコンサルが痛感した——海外のスピードと日本の「意思決定」の決定的な差
2026 3.21
「AIDD時代において、企業ソフトウェアの資産定義はどのように変わるか。四次進化の歴史と3層衝撃を分析し、経営者が取るべき行動をご提示。」
ある案件で、私は言葉を失った。
大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業の検討——なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのかを調べていたとき、答えが見えた。日本には、AIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。全員が、海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作っている。技術の問題ではなかった。意思決定の構造が、時代に追いついていなかったのだ。
15年間、コンサルタントとして日本の大企業を支援してきた私が、なぜ起業を決断したのか。その理由を、正直に書く。
中国河北省の高校を卒業した直後、私は日本に来た。日本語はほとんど話せなかった。貯金も、コネも、何もなかった。あったのは「慶應義塾大学に入る」という、根拠のない確信だけだった。来る前、私が描いていた日本のイメージは鮮明だった。技術先進国。合理的な意思決定。アジアのリーダー。
慶應理工学部に入学し、そのまま日本のコンサルファームへ進んだ。ABeam、デロイト、そしてライズコンサルティング。その15年間のうち、大手企業のプロジェクトを現場で見続けた。そして気づいた。来日前に描いていたイメージは、半分しか正しくなかった。
SAP導入で見た
「プロセスを変える企業」と「変えられない企業」
最初のプロジェクトはSAP導入だった。カスタマイズの要件定義、標準業務プロセスの設計、グローバルへの展開——日本企業と海外企業、両方のプロジェクトに関わった。
日本企業のパターンはいつも同じだった。
「うちには特別な事情がある」その一言から始まり、カスタマイズが膨れ上がる。標準プロセスをベースに業務を変えるのではなく、業務に合わせてシステムを変えようとする。結果、導入に3年かかり、コストは当初見積もりの3倍になった。
海外企業は違った。「標準プロセスに合わせて、業務を変える」それだけだ。導入期間は1年。コストも予算通り。差はどこにあったのか。技術でも、予算でも、人材でもない。「プロセスを変えることへの恐怖」の有無だった。
自動運転で見た「完璧主義」と「改善主義」
デロイトに移り、自動車OEM向けの戦略案件を担当した。自動運転の国際比較——日本と海外の技術開発スピードを分析する仕事だった。
日本メーカーのアプローチ：「安全性を完全に検証してから市場に出す」実証実験の期間、3〜5年。
テスラのアプローチ：「β版をユーザーに使ってもらい、データで改善する」実証実験の期間、6ヶ月。
2020年時点で、テスラが蓄積した自動運転データは日本メーカーの100倍を超えていた。データの差がAIの精度差になり、製品力の差になった。
日本メーカーが「もう少し検証してから」と言っている間に、テスラは実際のユーザーから何億マイル分もの走行データを集めていた。完璧な製品を出そうとする企業と、改善し続ける企業。どちらが速く学ぶかは、言うまでもない。
CASE時代に見た「最適化する国」と「創造する国」
ライズコンサルティングでパートナーとなり、中国事業支援チームを立ち上げた。
CASE（コネクティッド・自動運転・シェアリング・EV）という言葉が産業界を席巻し始めた頃だ。中国のコネクティッドカーの未来、EV商品ラインの検討、2050年のモビリティ社会の設計——多くの案件に関わった。
中国の動きは別次元だった。EVシフトを国策として位置づけ、2020年までに50社以上の新規参入を促した。BYD、NIO、Xpeng——次々と新しいプレイヤーが生まれ、淘汰され、残った企業が世界市場に出た。
日本の大手メーカーの反応は「ハイブリッドで十分」だった。2024年、中国のEV輸出台数は日本車全体を抜いた。日本車の世界シェアは、10年前の30%から20%に下がった。差はどこにあったのか。技術力でも、資金力でも、人材でもない。既存事業を守ることに集中した日本と、新しい事業を創ることに集中した中国。その意思決定の方向の差だった。
この頃、私はテンセントクラウドの公式イベントで講演する機会を得た。テーマはWeChat Mini Appを活用した日中市場の開拓だ。登壇してみて、痛感したことがある。会場にいた中国側のエンジニアやビジネスパーソンは、「日本市場でどう使えるか」を既に具体的に考えていた。一方、日本側の参加者の多くは「まず理解してから」という段階にいた。同じ技術を目の前にして、両者の間にある「意思決定のスピード差」は、スライドのデータより雄弁に見えた。
そして、AIデータセンターの案件で気づいた
2024年、ある大手エネルギー企業のAIデータセンター新規事業を検討していた。
「なぜ日本にはGPUのトレーニング需要がないのか」を調べ、かつ生成AI関連の著名なスタートアップ企業20社の経営者との会談を踏まえ、構造が見えた。日本にはAIモデルをゼロから開発する企業がほとんどない。OpenAI、Claude、Gemini——海外モデルのAPIを使ってアプリケーションを作ることが、日本の標準だった。だから、大規模なGPUクラスターが必要な「モデルのトレーニング」という需要自体が、日本では生まれていなかった。
この瞬間、15年間のすべてが繋がった。SAP導入で見た「プロセスを変えられない企業」。自動運転で見た「完璧を待ち続ける企業」。EV時代で見た「最適化に逃げた産業」。そしてAI時代に現れた「他国のモデルの上に乗るだけの構造」。
日本は、技術がないのではない。意思決定の構造が、時代の速度に合っていないのだ。
だから、起業した
このギャップを埋めるためには、コンサルタントとして「提言する」だけでは足りない。自分が当事者として動かなければならない。世界には、すでに答えがある。中国ではWeChat上でAIアシスタントが日常になり、工場ではAIが品質検査を担い、自動運転タクシーが商業運転を始めている。日本の経営者は「セキュリティが心配」「コストが高い」「まだ早い」と言う。その間に、差は広がり続ける。
JME Partnersを創業した理由はシンプルだ。世界の最先端技術を、日本の経営現場に届ける。技術の橋渡しではなく、事業の橋渡しを。
PoCで終わらせず、実装まで。
日本の経営者へ
15年間、日本の大企業を外から、そして内から見続けた人間として、一つだけ伝えたいことがある。変えなければならないのは、技術ではない。
「完璧にしてから動く」を「動きながら完璧にする」へ。
「全員の合意」を「責任者の決断」へ。
「既存事業の最適化」を「新しい事業の創造」へ。
この構造の転換だけが、日本企業が世界の速度に追いつく唯一の道だと、私は信じている。
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