Comments
Description
Transcript
理系の経営学［5.2MB］
宮田 秀明 Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. 理系の経営学 アーキテクチャル・イノベーションを経営に Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. World Innovation Foundation ２１世紀において“科学”と“技術”こそが世の中を革新し、健全な 状態を作っていける。 科学者と技術者がすべての手段を通して正しい貢献をしなければ ならない。 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Mission statement WORLD INNOVATION FOUNDATION The WIF’s mission is vast. Indeed, over the next 5decades we wish to bring into being a new world order that is based on equality, a sharing environment, human dignity, self-worth and the economic co-operation of nations as one nation. In this respect we see that this is the only way that the world can evolve peacefully in future times and where scientists and engineers are the only ones who can achieve this global state. Indeed, understanding the emerging problems that face humanity over the next fifty-years is crucial to the success of our future world. Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo MANAGEMENT OF WORLD 社会主義 統制社会の失敗 自由競争の成功と失敗 資本主義 ad-hoc system FUTURE 部分最適を集めた社会 人口 ６０億人→１２０億人へ （毎日２５万人増加） トヨタの世界戦略はトヨタの利益のため 原料・燃料の価格変動 全体最適のできる資本主義を科学で 社会システムを最適にする科学 ITをビジネスを結びつける科学 経営科学 サービス・サイエンス Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo システムとして考える 単純なシステムと複雑なシステム Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 製品の複雑化（性能向上のための科学の進歩の利用） ビル 1970 1970年の車 要素技術が大切 乗用車 2005年の 乗用車 マイコン30個 トータル・パフォーマンス ハイブリッド 軍用機 2005 2005年の F1 地面を走る飛行機 空気力学の闘い Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 経営の複雑化（業種業態の差は大きいが） • • • • • サービス、製品の複雑化 飽和社会と人間の複雑化 企業の大規模化 企業活動のグローバル化 時間軸の短縮 国内完結 グローバル調達 グローバル生産 グローバル販売 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 企業 株主 顧客 政府 社会システム 経済・文化 Ａ，企業自身が複雑非線形なシステム Ｂ，顧客と作る社会システムは更に複雑非線形システム Ｃ，国内経済や国際経済は最も複雑非線形なシステム 経営にはシステム工学的な視点が必要である 経営には複雑非線形な問題を解ける理系の方法が必要である Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 第Ｉ部 D シミュレーションによる設計 America’s Cup艇のdesign • • • • 零戦かグラマンか 技術（工学）の文化活動 F１とAmerica’s Cup 私達は世界のトップ４にいる Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Designにおける様々な意思決定に シミュレーション結果を使う • 目的に対する ConceptのRealizationが設計 • Synthesis • Compromise • Trade-off • First priority • Spiral (positive or negative) Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ＡＣ艇の主要目(Principal Dimension) JPN30 全長(LOA) 25.0m 最大幅(Beam) 4.2 m 喫水(Draft) 4.0 m 排水量(Displacement) 23.5 ton 帆面積(Sail Area) 320.0 m マスト高(Mast Height) 35.0 m Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 2 Managing to Win Times Faster Around Race Course of All Competitors versus Slowest Boat America 3 Italy New Zealand Japan France Team Dennis Conner Spain Australia Challenger Australia Spirit Sweden 0 1 2 3 Minutes Advantage around Course 4 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 5 非線形システムと離散モデル 計算流体力学 支配方程式=Navier-Stokes式 (解けない非線形偏微分方程式) 圧力・速度の集合体として解く Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ACtech ２０００ AC boat DESIGN PROCEDURE キールと舵 船体 PPS CFD 模型実験 帆 模型実験 VLM 模型実験 大型模型実験 実船実験 修正 修正 BEST CONFIGULATION セール設計 設計 VPP 風データ レース・シミュレション DESIGN GOAL Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo RACING YACHT DESIGN SYSTEM ＣＦＤシミュレーション ＣＡＤ Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo NZL32 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo <Fluid-dynamical Configuration design > FACTORS to determine the hull form a. Resistance b. Righting moment (downwind, upwind) c. Resistance vs heel d. Yaw moment vs heel e. Trim change vs heel f. Added resistance in waves g. Race-ability (maneuverability & directional stability) 目的関数が多すぎて単純な最適化は不可能 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo コンピューター実験 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 1/5実験 （三井造船） 200m×12m Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Business Administration シミュレーション 第ＩＩ部 による経営 経営もシンセシスの作業である アーキテクチャルな作業 システム工学的な作業 全体最適を求める作業 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 非線形システムと離散モデル 経営システム工学 支配方程式 = 複数の解けない非線形偏微分方程式 現在の経営の答 = 経営データ(POSデータ、顧客データなど） 離散化データ 再現モデル 現状再現シミュレーション 問題発見 新モデル シミュレーション 検証 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. シミュレーションによる 高速道路経営 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 背景（1/2） 高速道路の建設 • 巨額の建設費・維持費 • 必要度⇔コスト – 適切な通行料金、国費投入額は？ – 建設費・維持費に見合う経済効果があるか？ • 整備計画の度重なる変更 計画総延長9342km、うち未整備2383km （全線建設へ） 高速道路3会社＋債務返済機構 債務40兆円 ⇒ 合理的な判断基準の欠如 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 背景（2/2） ターゲット • 広範囲の物流評価 • 運転者、積荷の個別の時間価値を考慮 • 渋滞、車線変更などのミクロ、離散的な挙動の 広域への影響 ↓ 広域離散型交通シミュレーション（ミクロ+広域） • 個々の自動車を離散化、自律分散 （Multi agent simulation） • 長距離区間の自動車輸送が対象 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 道路・自動車のモデル化 Node Link Link Car Lane Node 車間距離 – 車線数変更点、IC出入り口など Car – – – – 認識番号, 位置, 速度 車種、運転者の性格、ETC有無など 追従モデル（車間距離→選好速度） 車線変更のアルゴリズム L V 速度 選好速度の決定 （実測値で検証） Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 解析例2. 中央道拡幅工事の影響評価 拡幅工事 上野原IC-大月JCT間, 3車線化, ‘03年3月完成 総工費1000億円 基にするデータ ‘02年の平均OD表、’03年3月の入車数データ 道路公団（当時）提供 大 月 J C T 八王子IC 上野原IC ２車線 拡幅化工事 ２車線から３車線 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 解析結果 通常時 平均速度（大月－大月JCT 下り） 大月IC－大月ICT 下り車線 （ｋｍ/ｈ） 120 経済効果 5万円/日, 1800万円/年程度 100 80 60 通常時 40 20 0 0 5 15 拡幅化後 拡幅化前 20 （時） 平均速度（大月－大月JCT 下り） 大月IC－大月ICT 下り車線 （ｋｍ/ｈ） 120 10 100 80 60 事故発生時 40 20 0 0 5 10 事故発生 15 拡幅化前 拡幅化後 20 （時） 事故発生時 –シナリオ（1台停止、除去 作業2時間） –渋滞への耐性比較 損失軽減額 594万円 年間21億7千万円 （毎日発生の場合） Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. シミュレーションによる 電力経営システム ＬＮＧ発電 短期経営：3ヶ月の日次オペレーション 中期経営：5年間の週次オペレーション Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 発電システムシミュレーションの構成 需要家 ＬＮＧタンク 発電所 ＬＮＧ船 シミュレーションフロー 需要の計算 発電機群における 燃料消費の計算 燃料消費 の配分 タンクにおける 燃料の消費 タンカーの 受入 Day=Day+1 Week＝Week+1 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 発電所・タンク・タンカーの関係図 地区1 発電機 群A 地区2 タンク 基地3 タンク 基地1 タンク 基地4 タンク 基地2 発電機 群Ｂ 発電機 群Ｃ ＬＮＧ タンカー タンク 基地５ Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 短期経営の予測例（３ヶ月） 需要予測からタンクの貯蔵量の推移までのプロセスの 上流から下流までを把握することが可能 発電機群別LNG消費量 250 LNGkton DEMAND 200 150 100 50 1/ 5 1/ 12 1/ 19 1/ 26 2/ 2 2/ 9 2/ 16 2/ 23 0 12 /1 12 /8 12 /1 5 12 /2 2 12 /2 9 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 0 12 /1 12 / 12 8 /1 12 5 /2 12 2 /2 9 1/ 5 1/ 12 1/ 19 1/ 26 2/ 2 2/ 9 2/ 16 2/ 23 GeneratorsA GeneratorsB GeneratorsC タンク別充填率 100% 80% 60% FUEL CONSUMP. 40% 20% Tank1 Tank2 Tank3 2/ 8 2/ 15 2/ 22 2/ 1 TANK STORAGE 1/ 4 1/ 11 1/ 18 1/ 25 0% 11 /3 0 12 /7 12 /1 4 12 /2 1 12 /2 8 MWｈ 需要 Tank4 Tank5 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 増加コストを最小にする配船計画の最適化 初期計画 最適化後 初期計画タンク充填率推移 最適化タンク充填率推移 Tank1 Tank2 Tank3 Tank4 Tank5 Tank1 Tank2 Tank3 Tank4 Tank5 増加コスト 需要変動 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 2006/2/22 2006/2/15 2006/2/8 2006/2/1 2006/1/25 2006/1/18 2006/1/11 2006/1/4 2005/12/28 2005/12/21 2005/12/14 2005/12/7 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2005/11/30 2006/2/22 2006/2/15 2006/2/8 2006/2/1 2006/1/25 2006/1/18 2006/1/11 2006/1/4 2005/12/28 2005/12/21 2005/12/14 2005/12/7 2005/11/30 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 中期経営計画：シナリオベースの方法 2009年4月にタンク基地を増設 ① タンク基地追加増設 • 新たにタンク基地を建設 • タンク基地６（容量：中） 地区１ 発電機群A タンク 基地１ ② タンク基地内のタンク容量拡大 • タンク基地の容量を拡大 • タンク基地５（容量：小→中） タンク 基地３ タンク 基地４ 発電機群B タンク 基地２ 地区２ 発電機群C ② タンク 基地５ ① タンク 基地６ Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo タンク増設の結果：2009年度 現状 設備投資①案 スポット購入 2009年度 スポット購入隻数 設備投資なし 8 設備投資①案 9 設備投資②案 6 設備投資②案 • 設備投資案①は新たなタン ク基地建設のためスポット 購入隻数が多い • 設備投資案②はスポット購 入隻数が少ない Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo タンク増設の結果：タンク充填率推移 Tank1 Tank2 Tank3 Tank4 Tank5 Tank1 Tank2 Tank3 Tank4 Tank5 • 設備投資案①は現状に対しては 安定した運営がなされているが、 タンク基地が増えた分複雑な運 用となっている • それに対し、設備投資案②では より安定した運営が行われてい る Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Tank6 Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. 書籍ビジネスの Q-WIN PROJECT ＯＣＴ ２００５ MIYATA Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Ｑ－ＷＩＮプロジェクト 顧客・書店・取次ぎ・出版社の４つのプレーヤーが社会を作っている 納品 読者 購入 返本 出版社 取次 書店 顧客情報 取次依頼 経営情報 経営情報 • 顧客情報の流れがない。情報の共有・利用がない。 • モノの流れに強い逆流がある。 – 返本率=約40％ • 売れない本を作っている。毎年７５，０００タイトル。 – 出版業界の構造的な問題=プッシュ型モデル • 情報システムによる「プル型モデル」を構築する必要がある。 返本率４０％を改善し、４者のWINを実現する Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 全国POSデータの時系列分析 （文庫） 販売履歴解析 800 販 売 冊 数 大多数の本は同じ販売の 時系列パターンを見せる 400 0 0 13 26 39 52 週（時間軸） Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ビジネス書のパレート図 年間販売総冊数（左軸） 累積％（右軸） 800 一 ビ ジ ネ ス 書 あ た り の 販 売 冊 数 100 90 700 80 600 70 500 60 400 ※総販売冊数の70%を占めるタイトルは、上位 13%のタイトル（245タイトル） 300 50 40 30 200 20 156冊 100 10 総タイトル数に占める割合（％） 13%：245タイトル 99 94 96 88 91 83 85 77 80 72 74 66 69 61 63 55 58 50 52 44 47 39 41 33 36 28 30 22 25 17 19 8 11 14 6 0 3 0 0 ※総タイトル数：1924 ※販売書店：291書店 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 累 積 販 売 総 冊 数 （ ％ ） 発売からN日までの販売冊数から 総販売冊数が予測できる [7日目までの累積販売冊数] と [総販売冊数]の散布図 y=ax a(散布図の傾き) 総販売冊数 ７日までの 累積販売冊数 ７日までの 累積販売冊数 × a(散布図の傾き) ＝ 総販売冊数 Ｎ日目までの販売履歴があれば総販売冊数が予測できる Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 全国４００店の売り上げ規模別ジャンル構成 12ジャンルシェア_売上金額順位別 0% 20% 全店舗平均 29.1 1-15平均 16-30平均 31-45平均 17.7 9.1 20.3 20.0 30.6 28.3 27.6 91-105平均 106-120平均 121-135平均 60% 17.0 16.5 20.1 22.3 46-60平均 61-75平均 76-90平均 順位 40% 8.5 8.2 80% 6.7 6.4 100% 4.7 5.5 3.9 3.7 3.3 3.0 4.9 5.2 5.4 6.6 6.4 7.0 7.2 6.9 4.4 5.5 4.9 3.6 3.7 9.7 6.1 5.6 7.0 8.8 7.3 5.8 6.1 4.3 4.8 4.5 3.6 4.0 8.0 7.7 6.7 5.9 5.1 4.1 4.5 3.5 3.1 2.7 8.1 6.3 6.3 5.8 5.8 4.5 4.5 4.1 3.0 3.5 8.3 8.1 7.5 7.3 5.7 4.4 3.8 4.1 3.7 3.1 8.0 7.3 7.5 7.2 4.7 4.5 2.8 3.0 3.4 3.0 9.4 9.6 6.3 6.6 5.4 4.8 3.6 3.7 3.4 2.8 7.4 7.3 5.7 6.4 4.6 4.8 4.7 3.0 3.1 2.5 7.0 9.0 8.5 32.5 28.7 33.2 18.1 19.7 16.4 16.2 15.6 17.4 32.8 28.6 14.1 17.1 8.5 9.1 8.9 8.7 6.9 7.0 32.0 29.4 15.1 16.0 9.0 8.5 8.4 9.2 6.6 6.1 0.0 151-165平均 166-180平均 6.4 6.0 5.2 6.2 5.2 3.2 3.2 3.1 2.5 5.0 3.4 3.7 2.7 2.5 0.0 241-255平均 256-270平均 南柏店 コミック 文庫 24.6 生活 児童 19.0 地図・ガイド 趣味 10.5 文芸 7.8 エンターテイメント 6.5 7.2 5.1 4.5 2.9 3.6 3.3 2.2 5.8 4.5 3.6 2.6 2.0 6.6 5.6 5.9 新書・選書 5.5 教養 4.4 4.1 4.2 3.6 4.0 コンピュータ ビジネス Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 5. 改善オペレーション 書店オペレーション改善提案 取次会社 bookstore 送返品 POS 棚デザイン POS 新展示デザイ ン提案 bookstore 書店シミュレーション 展示選定法 bookstore POS bookstore POS 全国400 店POS データ 予測法 bookstore POS Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ある本の時系列変化 （Ａ店・文庫・２００４年新刊本） 4-06-273989-5 送品 展示数 返品 累積売上 売上 累積展示冊数 70 3500 60 3000 50 2500 累 2000 積 展 1500 示 1000 冊 数 500 40 冊 30 数 20 余分な展示 10 360 330 300 270 240 210 180 150 120 90 60 30 -10 0 0 0 Day Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 初版年月別解析グラフ -shop12・文庫- shop12 南柏店 文庫 2005/03/27時点 初版年月別 平積タイトル数 差込タイトル数 平積回転率 差込回転率 14 線グラフ：年間商品回転率（右軸） 1600 展示タイトル数 1400 棒グラフ：展示タイトル数（左軸） 12 10 1200 1000 8 800 6 600 4 400 2 200 0 20 05 20 /3 05 20 /2 0 20 5/1 04 20 /12 04 20 /11 04 / 20 10 04 20 /9 04 20 /8 04 20 /7 04 20 /6 04 20 /5 04 20 /4 04 20 /3 04 20 /2 0 20 4/1 03 20 /12 03 20 /11 03 / 20 10 03 20 /9 03 20 /8 03 20 /7 03 20 /6 03 20 /5 03 20 /4 03 20 /3 03 20 /2 03 /1 20 02 20 01 20 00 19 99 19 98 1 9 19 9 96 7 以 前 0 初版年月 α：高回転率型 β：中間型 γ：図書館型 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 年間商品回転率 1800 Miyata / Takechi / Akimoto Lab. All rights reserved. 日中韓物流 Global Logistics Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 日中物流の現状 （HDS） • HDS （ホット・デリバリー・サービス） フェリー, Ro/Ro船により荷役時間を短縮する. サービスの付加価値を高め、収益性の向上を図る． Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo コンテナ輸送シミュレーション ２つのコンセプトによる「現状再現」と「改良提案」 離散データ 時間発展型シミュレーション 1TEUごとの荷物データ (荷物の価値,OD) 1隻ごとの船舶データ (スケジュールと運航費) 1機ごとの航空機データ (作成中) 鉄道貨物・航空機のスケジュール表（作成中） 現実と同様に、一つ一つの貨物を、コンテナ船に載せて、輸送する． ID 9,･･･ ID 9,･･･ ID 1,2,3 ID 1,2,3 ID 4,5,6,7,8 ship 1 ID 4,5,6,7,8 ID 4,5,6,7,8 ID 1,2,3 ship 2 ship 1 ID 1,2,3 ID 4,5,6,7,8 ship 1 ship 2 ship 2 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 海すぱーと・システム • 荷主の視点で、輸送経路を探索するシステム • コンテナ船スケジュール＋陸路の探索と予約 • 港湾・通関時間を考慮 将来像（イメージ） 経路・料金検索 1. 1.検索結果 出発場所 到着場所 上海 箱崎 2.1. Route1 空路を利用しない 2. 利用設定 レ 料金優先 速さ優先 3. 時刻設定 出発時刻 出発場所 2006年2月20日 2006年2月24日 上海ー[上海-清水Line] →清水ー[東名高速] →東京（箱崎） Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ネットワーク解析と新サービスの評価 シミュレーション結果例 コンテナの時間価値が物流に及ぼす影響を調査した。運賃が高いコンテナ 船（SSE）は、時間価値が高くなると収益が改善することを、定量的に評価で きた。 時間価値が7,500[¥/TEU・Day]の時、年間総犠牲量は2500億円となる。 SSE収支 1,500,000,000 1,200,000,000 [JPY] 900,000,000 600,000,000 300,000,000 Income Expenses Benefit 0 -300,000,000 -600,000,000 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 ……他136隻 Time Value [JPY/TEU・day] Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo Ro/Paxなど新船型開発 • 日韓航路等、比較的距離が短い航路 • トリマラン、カタマラン等の高速船の検討 Ro/Ro船、Ro/Pax船（シャーシの規制緩和+観光とビジネス旅客） • 高い安定性能（乗り心地） • シミュレーションでの採算性評価 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo 論理力と構想力を高める構造 CPU アプリケーション ソフトウェア 演算回路 解法 インターネット・雑誌 で得られる 知識 解決モデルと経験知 科学と数学 A専門領域 の知識 プロジェクト思考の 実践 知識 B専門領域 の知識 リベラルアーツ 哲学 歴史 芸術 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo ＥＮＤ ご清聴ありがとうございました 日経ＢＰ社 日経ビジネス・オンライン「ＩＴ＆技術」 経営の設計学 Department of Environmental and Ocean Engineering / Department of Systems Innovation, University of Tokyo