アベノミクス相場、株価はどこまで行くのか。

アベノミクス相場。株価はどこまで行くのか。そろそろ一旦休止ではないかとか、様々な意見があります。この点につき少しマクロ的に俯瞰してみたいと思います。

世界各国、名目GDPと株価には、長期的に見ると強い相関があることが分かっています。自由資本主義経済国であれば、企業が経済の重要な役割を果たしていることは明白であり、その企業群の代表選手である上場企業の時価総額の和が、その国の経済規模であるGDPと相関関係があることは、腑に落ちます。

例えばアメリカでは上場企業時価総額和はGDP120％ぐらいです。金融危機とか、色々な株価下落イベントが起きても、ねちっこく、或いはしなやかに、株価はGDPの120％水準まで戻してきます。そしてGDP（大切なのは名目GDPですが）が増え続けているので、株価は上昇し続けてきたのです。

日本の株価が去年まで低迷していた最大の理由は、名目GDPが全く成長しなかったからです。そして日本の上場企業時価総額和は、現在GDPの85％程度。悪い時で50％程度まで売られたことがあり、バブル期は逆に140％近くまで買われました。しかしこの10年間を見ると、ピークが第一次安倍内閣の頃（約6年前）で110％程度、大体平均65％辺りを低迷していました。

アメリカと日本の、株価のGDPに対する比率の違いの原因は、2つの要素が考えられます。ひとつはアメリカにはインフレ期待があり、日本にはデフレ期待があったこと。即ち近未来に於ける名目GDPの期待値が、アメリカではその時点より高く、日本では低かった訳です。株価は将来を見込むものなので、当然この
差が比率の差になります。

もうひとつは企業の生む富の、株式保有者（株主）に対する分配の高低の違い。企業はその生む富を、株主だけでなく、税金という形で社会に、給料という形で従業員に分配することが出来、或いは内部留保してしまうことも可能です。
同じ企業でも株主分配率が高ければ株価・時価総額は高くなりがちでしょうから、国全体の株主分配率の違いが、株価とGDPの関係にも大きく影響します。要は日本はアメリカに比べて株主分配率が低かった訳です。

今、日本はデフレ脱却に真剣に取り組んでおり、実際に脱却できそうな期待が高まっています。株価の対GDP比は、先の安倍内閣時のように、100％程度まで戻るかも知れません。そうすると日経平均で1万6,000円程度です。もうひとつはこの株主分配率の向上。或る意味でのコーポレートガバナンスの改善と表現できるかも知れません。これらが推進されれば、日本の株価はもっと上がりやすくなるでしょう。

事業再生ADRとは

・2007年に施行された新しい法律に基づく再生手法のこと。
・ADRとは裁判外紛争解決手続き（Alternative Dispute Resolution）　の略称である。
・裁判所を通す、法的倒産、訴訟、紛争解決などは行わず、あくまでも、当事者間の話し合いによって、紛争を解決する手続きの総称。
・では、裁判所ではないとすると、仲裁役は誰がなるのか！？
　→　法相と経済産業相の認定を得た機関が行う。
・認定を得ている機関は多くなく、ほとんどは第一号の認定を得た、
「事業再生実務家協会」に依頼されている。

　事業再生実務家協会のサイト
　http://www.turnaround.jp/

フェルミ分析／おさえておきたいビジネスキーワード

■激変する時代に求められる問題解決力■

変化が激しい現代社会において、少ない情報から短時間で予測し、問題を解決する力は、ビジネスパーソンに不可欠な能力となりつつあります。
もし砂漠の真ん中に取り残されたら、あなたならどうしますか？
きっと、必死になって少ない情報の中から予測し、見当をつけ、決断を下すのではないでしょうか。そうした「問題解決力」を鍛える方法として注目を集めているのが「フェルミ推定」です。
もともと、物理学者であるエンリコ・フェルミが提唱した考え方で、漠然とした事象の物理量について、少ない情報をもとに多様な仮説を設定しながら推定することを指しています。

エンリコ・フェルミは、1938年に熱中性子の発見などの成果によってノーベル物理学賞を受賞した後、ナチの手を逃れて米国へ亡命し、世界初の原子炉の開発や原子爆弾開発プロジェクト「マンハッタン計画」で中心的な役割を果たしました。
コンピュータもない時代での彼の着眼点や計算力の秀逸さを伝えるエピソードは数多く伝えられています。
そして、教育者でもあった彼が、学生たちに「なぜ宇宙人がその姿を現さないか」というようなつかみどころのない質問を投げかけ、考えるトレーニングをさせていたといいます。それが、米国のコンサルティング企業やコンピュータ企業などの面接試験に使われるようになり、一躍有名になりました。


■問題解決力を高める「フェルミ推定」によるトレーニング■

「それぞれ3分間で解きなさい。」
　○シカゴにピアノ調律師は何人いるか？
　○日本全国に電柱は何本あるか？

このような問題をどこかで目にしたことはありませんか。
既存の知識と情報を仮定や推定ロジックで概算し要素に分解、要素を掛け合わせてシンプルに答えを導き出します。要素をどのように分解するかによってさまざまな答えが出てきます。しかし、フェルミ推定の本質的な目的は「正しいかどうか」ではなく、答えに至るまでに「どんな思考プロセスを行ったか」にあるのです。

実際に前述の「フェルミ推定」の例題を解いてみてください。すると、「結論から考える（仮説思考力）」「全体から考える（フレームワーク思考力）」「単純に考える（抽象化思考力）」といったような「基本的な思考力」に基づいていることが感じられるでしょう。また、考える前にとにかく情報を集めようと躍起になったり、経験こそすべてと思い込んでしまったり、自分の考え方のクセが見えてきます。
このように、「フェルミ推定」によって”考えるトレーニング”を行うことで、問題解決能力を高めていくのです。

■問題解決力を飛躍的に高める「社会的ネットワーク分析」■

「フェルミ推定」の価値は、既存の知識や情報を応用して、有益な回答を導き出す「考え方」を鍛えること。
つまり、基になる既存の知識や情報が有用であれば、アウトプットはより優れたものになる可能性が高くなります。
しかし、情報の抽出先として有望視されているインターネットも、膨大な情報から有用な情報を抽出するための時間やコスト、誰もが情報を提供できるという性格に起因する精度や信憑性などの問題を抱えています。こうした問題を前提に、より精度が高く、確実な情報検索を行うための仕組みとして注目されているのが「社会的ネットワーク」の活用です。
それは、人と人とのつながり（個人、組織）からなる社会的な構造を活用することによって、より有用な情報を収集するという考え方です。
かつての子弟制度や縦割組織というよりも、まさにネットワーク状であることを特徴とし、受け身ではなく、能動的に関係し合う状態を理想としています。
そうした社会的ネットワーク分析によって得られる情報は、精度や信憑性といった情報のクオリティが高いだけでなく、デジタル化が難しい知識や情報も得られるという大きなメリットがあります。たとえば、どんな人脈を持っているのか、どんなプロジェクト経験があるのか。このような情報は、これまで属人的に管理され、その周辺にしか恩恵が与えられていませんでした。しかしながら、社会的ネットワーク分析により、「人が内包する情報」へも容易にアプローチすることが可能になるわけです。

今後は、「問題解決力」を磨き上げるとともに、いかに有用な情報にリーチしていくかが重要になってくるでしょう。人と人とのつながりや業務の関連性などを可視化して把握し、組織のネットワークの促進・サポートする方法を改めて考えてみてはいかがでしょうか。