こぼれ落ちたピース

谷藤友彦(中小企業診断士・コンサルタント・トレーナー)のブログ別館。2,000字程度の読書記録の集まり。

IoT

エイドリアン・J・スライウォツキー他『デジタル・ビジネスデザイン戦略―最強の「バリュー・プロポジション」実現のために』―オムニチャネルもIoTも既に予言されていた


デジタル・ビジネスデザイン戦略―最強の「バリュー・プロポジション」実現のためにデジタル・ビジネスデザイン戦略―最強の「バリュー・プロポジション」実現のために
エイドリアン・J. スライウォツキー デイビッド・J. モリソン Adrian J. Slywotzky

ダイヤモンド社 2001-11

Amazonで詳しく見る by G-Tools

 8年前に旧ブログの記事「スライウォツキーの戦略論は面白くて好きだ-『プロフィット・ゾーン経営戦略』」で紹介したことがあるエイドリアン・スライウォツキーの著書。17年前とかなり古い本なのだが、読んでみたら今でいうところのオムニチャネルやIoTのことが既に書かれていた。

 例えば、アメリカの証券会社チャールズ・シュワブは、2000年代のドットコムバブルの時に、多くの新興企業がオンライン証券会社を立ち上げ、格安な手数料で既存企業に勝負を挑んできたのに対し、敢えて実店舗とオンラインチャネルの共存という戦略を打ち出した。というのも、新興のオンライン証券会社はデイトレーダー的な個人投資家をターゲットとしていたが、チャールズ・シュワブの顧客は長期間にわたって株を保有し続ける年配の富裕層が多かったためだ。

 こうした富裕層は、まずはチャールズ・シュワブの実店舗で口座を開き、財産状況や投資の性向などに応じて適切な投資銘柄やポートフォリオをアドバイスしてもらう。その後、オンラインチャネルに移って実際の株式を売買する、という行動を取った。これはオムニチャネルと呼んでよいだろう。その結果、同社の手数料は、最大のライバルであるEトレードの2倍ほどするにもかかわらず、総資産額は順調に増加を続け、同社の収益増に大きく貢献した。

 もう1社の事例はGEである。GEエアクラフト・エンジンズは、航空会社などが特定データを電子的にアップロードすると、自社製の航空機エンジンについて数百項目について監視できるシステムを作り上げた。エンジンの最新動向、欠陥の状況、整備に関する提案や問題解決方法がシステムを通じて毎日、毎週提供され、必要に応じて直ちにサービス担当者を派遣する。本書執筆時点では、ユーザ企業側が航空機エンジンに関する情報を自らアップロードする必要があったようだが、これはまさに今で言うところのIoTの先駆けである。

 ただ、時間の流れと言うのは残酷なもので、現在この2社はともに苦境に立たされている。チャールズ・シュワブに関して言えば、顧客がインターネットなどで投資に関する知識を身につけるにしたがって、実店舗の存在価値が下がり、オンライン取引手数料の価格競争に巻き込まれることになった。同社のETF取引手数料は業界最低水準まで下がっている。代わりに、実店舗で富裕層向けに提供するサービスの手数料が上昇し、これが富裕層の不満を買っている。そこで同社は、ロボットアドバイザリーを導入して手数料を抑えることにした。オムニチャネルの場合、どうしてもオンライン専業企業よりも割高になる。その価格に見合った価値を顧客に提供できているかを常にチェックしなければならない。

 GEはもっと深刻である。今年の1月に同社が発表した決算によると、2017年10~12月期決算で最終損益が98億2600万ドルの赤字(約1兆円)であった。先ほど紹介した航空機エンジンの事業は好調だったものの、同じくIoTを導入している発電タービン事業が大きく足を引っ張った。同事業では、顧客企業がもっと出力の小さい発電タービンへとニーズが移行していたのに、同社のIoTではその情報を吸い上げることができなかった。IoTで膨大な情報を収集しているのだから、顧客ニーズの把握は十分だと過信してはいけないことを教えてくれる例である。むしろ、情報をシステムで多角的に集めれば集めるほど、業界や市場に変化をもたらす重要な情報はシステムの外部からやってくると思った方がよい。だから、経営陣は常に現場に足を運び、自分で直接見聞きすることが重要である。

 本書が教えてくれるもう1つの重要な教訓は、一連の顧客体験をどのように設計すれば総合的な顧客価値が上がるのかを検討する必要があるということである。顧客体験とは、例えば本を購入する場合を考えてみると、「調べたいこと・知りたいことを思いつく⇒本屋に行く⇒目当ての本を探す⇒類似の本の中身を比較検討する⇒本を購入する⇒本を家に持ち帰る⇒本を読む⇒メモを取る⇒メモをまとめる⇒感想を共有する⇒本の内容を思い出す」といった具合になる。単に本を買って読むだけではなく、その前後、すなわち購入を検討するプロセスや、使用した後のプロセスも視野に入れることが大切である。

 ここで、それぞれのプロセスについて、「顧客にやってもらうのか、顧客の代わりにやってあげるのか?」、「デジタルな方法で実現するのか、アナログな方法で実現するのか?」を考える。全てのプロセスを顧客にやらせ、アナログな手法に頼るのが従来型の書店である。そこに殴り込みをかけたのがAmazonであり、一連の顧客行動のほとんど全てをデジタルな方法で実現した。しかも、顧客が「調べたいこと・知りたいことを思いつく」前に、Amazonの方から購買履歴情報を基にお勧めの本の情報を教えてくれるし、「本を家に持ち帰る」というプロセスも、Amazon(正確にはAmazonが契約している運送業者)が肩代わりしてくれる。これによって、Amazonの提供する顧客価値は飛躍的に高まった。

 ただし、Amazonにもまだできていないことはある。例えば、「類似の本の中身を比較検討する」については、一部の本について中身検索ができるようになったものの、基本的には顧客が自分でやらなければならない。また、「メモを取る」という行為は、Kindleによってデジタルな手法で実現されたが、そのメモを自動的にまとめて自分専用の要約を自動作成してくれる機能はない。おそらく、Amazonはこの機能を実現するためにAIに相当投資しているだろう。さらに、「本の内容を思い出す」というプロセスについては、Amazonですら手つかずであり、未だに顧客自身によるアナログな行為に委ねられている。このように考えると、まだまだビジネスチャンスは残されていると言えるだろう。

 逆に、何でもデジタルな手法で解決しようとするAmazonを敬遠する人も一定数いるわけで、既存の書店などはこうした人々を取り込んで新しい顧客価値を設計しようとしている。例えば、紀伊國屋書店は、「Amazon嫌い」な人たちを集めて、Amazonのどこが嫌いなのか、逆に紀伊國屋書店のどこが好きなのかをヒアリングした。その結果を店内のPOPの内容に反映したり、顧客に本を紹介する店員の接客態度を改善したり、書店での読書会を拡充したりといった取り組みにつなげている。Amazonがデジタルな手法中心で、できるだけ顧客に手間をかけさせないことで顧客価値を高めているのに対し、紀伊國屋書店は逆にアナログな手法中心で、敢えて顧客に手間をかけさせることで顧客価値を高めている。

 これはどちらがよいという問題ではない。自社の顧客のニーズや嗜好、特性、性格、価値観、行動様式などをよく踏まえた上で、どのプロセスは顧客にやってもらうのか、逆にどのプロセスは自社が顧客の代わりにやってあげるのかを決める。また、顧客にやってもらうにせよ、顧客の代わりにやってあげるにせよ、デジタルな手法に頼るのか、アナログな手法に頼るのかを決める。前述の通り、顧客の体験というのは、企業が思っているよりもはるかにずっと長いプロセスの連続である。そのそれぞれのプロセスを1つ1つ丁寧に点検し、丹念に作り込んでいくことが、顧客価値向上のカギである。

清家彰敏『顧客組織化のビジネスモデル―小規模事業集団の経営』―「『顧客を組織化する』とはこういうことではないか?」という4形態


顧客組織化のビジネスモデル―小規模事業集団の経営
顧客組織化のビジネスモデル―小規模事業集団の経営
清家 彰敏

中央経済社 2003-04

Amazonで詳しく見る by G-Tools

 タイトルからして、バラバラの顧客を組織化して顧客同士の絆を強めるビジネスモデルのことであり、また、「小集団事業集団の経営」というサブタイトルから、中小企業中心、ないしは大企業が小規模のグループを多数作り、組織化された顧客との距離を縮め、顧客のロイヤリティを高めることによって持続的に収益を上げるビジネスモデルについての本かと思ったが、全く違った。

 まず、20世紀のモノ中心の市場経済では収穫逓減の法則が働くが、21世紀の知識中心の市場経済では収穫逓増の法則が成り立つと著者は説明する。その上で、「戦略的―戦術的」、「オープン―クローズ」という2軸を使ってマトリクスを作り、収穫逓増のモデルを「選別型(A型:戦術的&クローズ)」、「素材型(B型:戦略的&オープン)」、「組立型(C型:戦略的&クローズ)」、「誘発型(D型:戦術的&オープン)」という4つに分ける(モデルの名称と具体的なモデルの中身の説明が感覚的に一致しないのも、この本を解りにくくしている)。その上で、それぞれのモデルについて顧客組織化の方法が論じられるのかと思いきや、事例の解説に入ると、これとは別のマトリクスが登場する。

 新たに登場するマトリクスも1つならまだ我慢して理解しようとするのだが、事例紹介のたびに別のマトリクスが登場するから非常に解りにくい。「プロダクト―サービス」と「オープン―クローズ」という2軸によってマトリクスを作り、「サービス&オープン」型をWorld Wide型(脱日本型)として最も先進的なモデルとしているのに、別の箇所では「プロダクトがオープンかクローズか?」、「サービスがオープンかクローズか?」という2軸によるマトリクスで、「プロダクト=オープン、サービス=クローズ」というGEが先進事例として紹介されており、サービスをオープン化するのが先進的ではなかったのかと頭が混乱する。

 (※)GEは、製品レベルでは他社の製品も取り扱っており、そのために短期的には利益率が下がるが、保守・修理・メンテナンスなどの粗利が高いサービスをGEが一貫して行うことで、トータルでは高い収益率を実現している。

 著者は「オープン―クローズ」という切り口に強くこだわっているようだが、組織がクローズの場合とオープンの場合で、顧客の組織化の方法がどのように異なるのかについては論じられていない。やっと組織化された顧客のことが登場したかと思うと、それはNPO/NGOのことであった。しかも、企業に対して協力的な存在ではなく、企業に対して敵対的な存在として描かれている。例えば、自動車業界では渋滞や環境など社会的な問題がまだ山積している。これらの課題について、顧客はNPO/NGOという組織を通じて自動車メーカーに圧力をかけなければならないというわけだ。ここまでくると本当に訳が解らない。

顧客組織化の4類型

 私が考える「顧客組織化」はもっとシンプルである。「顧客との関係が強いか弱いか?」、「短期的なコスト減になるか、中長期的な収益増(短期的にはコスト増)となるか?」という2軸でマトリクスを作ってみた。

 左上の<象限①>では、企業がデータベースを用いて顧客のデータを組織化する。企業はあくまでもデータを通じて顧客とつながっているにすぎないため、顧客との関係は弱い。企業は顧客DBに蓄積された様々なデータを解析し、ある顧客と類似の属性を持つ顧客の購買行動に着目して、類似の顧客が購入した製品をその顧客にも提案する。Amazonのレコメンデーション機能が一番解りやすい。IoTにおいても、顧客がどのようなメーカーの製品を組み合わせて工場で使用しているかをモニタリングし、類似の製品構成からなる工場の修理・メンテナンスの実績データを活用して、顧客に対して最適なタイミングで保守や買い替えの提案を行う。システム投資が必要であるため、短期的にはコストがかかるが、中長期的に見ると顧客の囲い込みにつながり、収益増がもたらされる。

 左下の<象限②>は、顧客同士による問題解決である。企業は顧客同士が緩やかにつながるネットワークを形成する。顧客は何か困りごとがあると、ネットワークに対して質問を投げかける。それに対して、別の顧客が回答を寄せる。これはYahoo!知恵袋のようなものである。ITベンダーが導入しているユーザ会が解りやすい例だろう。本来、顧客が何か問題を抱えた場合には企業がそれを解決するはずである。ところが、企業に代わって別の顧客がその問題を解決してくれるので、企業にとっては短期的にコストダウンが達成できる。

 右上の<象限③>は、顧客をコミュニティ化することである。企業と顧客は強い関係で結ばれている。また、顧客同士も強い絆で結ばれている。旧ブログの「ビジネスモデル変革のパターン」シリーズの「【第2回】高級志向の顧客を狙う」」で紹介したハーレー・ダビッドソンが好例である。バイクのユーザは元々コミュニティ志向が強く、同社は顧客のコミュニティ化を支援している。会員制クラブのイベントは臨時社員ではなく正社員が運営しており、同社が顧客とのつながりを重視していることが解る。また、経営陣も頻繁にコミュニティに顔を出し、真の顧客志向を体現している。こうした活動はすぐには売上増につながらないが、長く続けることで顧客のロイヤリティが高まり、中長期的には収益増が実現される。

 右下の<象限④>は、顧客参加型の製品・サービス開発である。企業に対して強い愛着を持っているコアユーザを新製品・サービスの開発の段階から巻き込む。コアユーザに対して、紋切り型のヒアリングをして情報を収集するだけでなく、本当の意味で彼らを製品・サービス開発に参画させる。具体的には、新製品・サービスのコンセプト構想会議に出席し議論に入ってもらう、プロトタイプを一緒に作成してもらう、テストマーケティングにおいて単に新製品・サービスを使ってもらうだけでなく、潜在顧客にそれを勧めてもらう、などといった具合である。企業としては、新製品・サービスの開発コストを削減する効果が期待できる。

『プラットフォームの覇者は誰か(DHBR2016年10月号)』


ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2016年 10 月号 [雑誌] (プラットフォームの覇者は誰か)ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2016年 10 月号 [雑誌] (プラットフォームの覇者は誰か)

ダイヤモンド社 2016-09-10

Amazonで詳しく見る by G-Tools

製品・サービスの4分類(修正)

製品・サービスの4分類(修正)

 ブログ本館の記事「森本あんり『反知性主義―アメリカが生んだ「熱病」の正体』―私のアメリカ企業戦略論は反知性主義で大体説明がついた、他」などで散々用いた未完成の図に、ようやく少しだけ手を加えた(これでもまだ改善の余地は大いにあると考えている)。

 <象限①>は「品質要求が厳しくない必需品」であり、消費者や企業が日常的に頻繁に利用する製品・サービスが該当する。象限①の製品・サービスは、それぞれの国の文化的嗜好や価値観を反映するため、規模の経済を目指すグローバル企業は育ちにくく、中堅~小規模のローカル企業が乱立する。これらの企業は、その国における雇用の受け皿ともなる。ただし、新興国の中には、低コストを武器にして象限①の製品・サービスを世界市場に展開しようとする野心的な企業もある。先進国の被雇用者は、こうした新興国企業の脅威にさらされる。

 <象限②>は「品質要求が厳しい必需品」であり、日本企業が最も得意とする分野である。象限②に該当する製品・サービスは、消費者の安全や顧客企業の事業を守るために、様々な規制がかけられている。ということは、その規制によって、ある程度製品・サービスの規格が標準化されることを意味する。そのため、グローバル規模の事業展開が可能となる。ただし、規制や規格が非常に厳しいことから、後発組の新規参入は容易ではなく、大手企業の寡占が多く見られる。

 <象限③>は「品質要求が厳しくない非必需品」であり、アメリカが得意とする象限である。非必需品ということは、その製品・サービスによって新たに市場を創造するわけだから、イノベーションに該当する。アメリカのリーダーがどのようにイノベーションを行っているかについては、冒頭の記事に譲る。一言だけつけ加えておくと、この象限では、ほぼ必ず勝者総取りという結果に終わる。

 <象限④>は、今までずっと「?」にしていたのだが、該当する産業が2つあると考える。1つは航空産業である。飛行機は自動車や鉄道に比べると、消費者の利用頻度が低い。象限④は、非必需品である上に品質要求が厳しいため、経営の難易度が非常に高い。航空会社は世界一経営が難しいと言われるのは、この辺りの事情とは無縁ではない。もう1つの業界は軍需産業である。戦争は必要不可欠ではない。しかし、軍隊が使用する武器には最高クラスの品質が必要とされる。軍需産業もまた、経営の舵取りが難しいに違いない。

 ここからが本題。本号を読んで、プラットフォームにはいくつかの種類があり、各々がそれぞれの象限に対応しているように思えた。元々、プラットフォーム企業は、象限③で生まれたものである。象限③においては、何がヒットするか事前に予測することが難しい。成功の確率を上げるためには、次々と新しい製品・サービスを投入するしかない。さらには、自分がお金を払ってでもいいから、自分の製品・サービスを世の中に広めたいと考える人も出てくる。プラットフォーム企業は、そういう売り手をかき集めることで成立する。

 出版社のビジネスモデルはまさにこれである。出版社は著者からお金をもらって書籍を出版する。出版社もどんな書籍がヒットするか解らないので、とにかくたくさんの著者を集めて、たくさん書籍を書かせる。何がヒットするか解らないため、書籍をたくさん市場に投入する数多くの出版社をさらに束ねているのがAmazonである。Amazonの強みは何と言ってもその品揃えである。そして、アルゴリズムを駆使してランキングを即座に作成し、売れ筋書籍を大量に売りさばく。

 象限③のプラットフォーム企業は、人気投票形式を採用している。Googleの検索エンジンによるWebページの順位づけも、被リンクの数を基にした人気投票と言える。Google PlayストアやApp Storeで提供されているスマホアプリも、人気投票である。Amazon、Google、Appleにとっては、どんな書籍やアプリが売れようと関係ない。彼らとしては、プラットフォームを利用する数多くの売り手がプラットフォーム使用料を支払ってくれ、さらに、ランキングによって火がついたヒット商品を世界中の人々が購入することで買い手からも収入が得られればそれでよい。

 象限②におけるプラットフォームは、IoTが中心となる。よく使われる例だが、GEは航空機のエンジンにセンサを組み込んでおり、エンジンの稼働状況を一元管理している。そして、保守点検のタイミングを最適化したり、適切なタイミングでメンテナンスパーツを供給したりする。象限③のプラットフォームの目的は、人気投票によって勝者と敗者を明確に分けることであったのに対し、象限②のIoTの目的は、モノの需要を先読みし、サプライチェーンを最適化することにある。

 IoTを構築する企業には、大きく分けると2種類ある。1つは、GEのように最終顧客と直接の接点を有する企業である。GEと取引のある部品メーカーは、GEのIoTプラットフォームに組み込まれていく。日本で言う系列のような関係が強化される。もう1つは、最終製品を持たないが、最終顧客を大量に掌握しているIT企業である。例えば、Googleが自動運転を事業化すれば、運転中に不具合が生じた場合に、すぐに最寄りの修理工場へと向かわせ、同時に別の自動運転車が交換パーツを修理工場に届けるといったことが可能になるだろう。

 部品メーカーとしては、どちらのプラットフォームに参加するかを決定する必要がある。いずれのプラットフォームにも一長一短がある。まず、最終メーカーが主導するIoTプラットフォームに参画する場合、最終メーカーからの安定的な受注は見込めるが、それ以上の発展はない。仮に、複数の最終メーカーに部品を納めている部品メーカーがあったとすると、それぞれの最終メーカーが独自にIoTプラットフォームを構築しているから、自社製品をどちらのプラットフォームにも対応できるようにしておかなければならない。

 GoogleのようなIT企業が主導するIoTプラットフォームに参画する場合、Googleは世界中の自動車をカバーするであろうから、受注の可能性が一気に広がる。ただし、そのプラットフォームには他の部品メーカーも数多く参加しており、必ずしも自社が選ばれるとは限らない。つまり、競争が非常に激しくなる。自社が選ばれる可能性を高めるには、どんな自動車でも自社の部品が使えるように部品を標準化・汎用化する必要がある。ところが、標準化した部品に万が一不具合が生じた場合、その損害は計り知れないほど大きくなる。

 象限①におけるプラットフォームは、P2P(ピアツーピア)の形式をとる。代表例は、UberやAirbnbである。本来、タクシー業界やホテル業界は、そのサービスに欠陥があると顧客の生命に与えるリスクが高い業界である。ところが、UberやAirbnbを利用する顧客は、多少荒っぽい運転をする見ず知らずの人でも、安全性に問題がありそうな建物に住んでいる人でも、一時的につき合うだけならリスクを低減できると考えているのだろう。つまり、象限②から象限①に顧客を移行させて、P2P型のプラットフォームを導入したと解釈できる。

 象限①は日常的に使用する頻度が高い製品であるが、ついつい買いすぎてしまうことがある。また、何らかの事情で不要になることがある。一方で、象限①の製品は少しでも安く入手したいという”主婦的な”感覚の人たちがいる。象限①の製品は、多少欠陥があっても自分に危害が及ぶ可能性が低いから、他人の”お下がり”でも構わない。ここに、余りを処分したい人と、その余りをほしがる人とを直接結びつける可能性が生まれる。少子化が進む日本ではあまり需要はないかもしれないが、子どもの洋服を処分したい人と、お下がりをほしがっている人とをつなぐP2Pのプラットフォーム事業などが考えられる。

三木良雄『IoTビジネスをなぜ始めるのか?』


IoTビジネスをなぜ始めるのか?IoTビジネスをなぜ始めるのか?
三木 良雄

日経BP社 2016-05-19

Amazonで詳しく見る by G-Tools

 最近の中小企業向け補助金で注目度が高いのが「ものづくり補助金」である。平成24年度補正予算から始まって、今年で4年目に入る。初年度は製造業のみが対象であったが、平成25年度以降はサービス業もカバーするようになった。今回、平成27年度補正予算でものづくり補助金を実施することが決まった時、補助上限1,000万円(補助率3分の2以内)という通常のコースに加えて、今話題のIoTに取り組む設備投資に対して上限3,000万円(補助率3分の2以内)の補助金を出すコースを新設する点が大々的にアピールされた。

 ただ、私は中小企業がそうそう簡単にIoTのシステムを構築できるわけがないと思っていた。それに、経済産業省もIoTについては不勉強で、ものづくり補助金の概要資料には、「新たに航空機部品を作ろうとする中小企業が、既存の職人的技能をデータ化すると共に、データを用いて製造できる装置を配置」するものをIoTとして挙げているようなレベルであった(ブログ本館の記事「平成27年度補正ものづくり補助金の概要について」を参照)。

 そういう経緯もあってか、公募が始まって蓋を開けてみると、IoTは「高度生産性向上型」という類型の一部という位置づけに格下げされていた。高度生産性向上型には、IoTの他に「最新型」という類型があり、一定期間内に販売が開始された最新設備を導入すると補助金が出る。補助上限は、IoTと同じく3,000万円である(補助上限3分の2以内)。最新型は、「最新モデル省エネルギー機器等導入支援事業(平成26年度補正)」という類似の補助金の流用である。だから、経済産業省の本音は、今まで手がけたことがなく、自分たちもよく解らないIoTよりも、実績のある最新型で応募してほしい、ということだったのではないかと推測する。

 IoTがトーンダウンしたとはいえ、公募を行う限りは、IoTとは何なのかを明確に定義しておく必要がある。公募要領には次のように書かれている。
 「IoTを用いた設備投資」とは、本事業において設備投資を行うことで、単に従来から行われている単独機械の自動化や工程内の生産管理ソフトの導入にとどまらず、複数の機械等がネットワーク環境に接続され、そこから収集される各種の情報・データを活用して、①監視(モニタリング)、②保守(メンテナンスサービス)、③制御(コントロール)、④分析(アナライズ)のいずれかを行うことをいいます。
 しかしながら、この定義は実に曖昧である。この定義に従うと、例えばSFAシステムもIoTに該当してしまう。営業担当者はPCやタブレットで商談履歴を登録する。上司は部下の情報を見ながら、部下に個別にアドバイスをしたり、部門全体の営業方針を改善したりする。確かに複数の機械がネットワークにつながっており、上司が分析を行っている。だが、これをIoTと呼ぶ人はいないだろう。

 インプットとなる情報は、人間が手を使って入力するのではなく、機械に取りつけられたセンサーなどによって自動的に収集される必要がある。まずはこの点をIoTの定義に盛り込まなければならないと考える。

 「①監視(モニタリング)、②保守(メンテナンスサービス)、③制御(コントロール)、④分析(アナライズ)」というIoTの機能についても同様である。これらを人間が行うのであれば、やはりIoTとは言い難い。例えば、鉄道各社は電車にセンサーを取りつけ、集中管理室で人間が運行状況をモニタリングしている。人身事故などのトラブルが発生した場合は、影響が及びそうな沿線に連絡し、対応策を伝える。これも、確かに複数の機械がネットワークにつながっており、監視・制御を行っている。とはいえ、IoTと呼ぶには無理がある。

 「①監視(モニタリング)、②保守(メンテナンスサービス)、③制御(コントロール)、④分析(アナライズ)」という4つの機能のうち、①②③はネットワークに接続された機械に対して何かしらのフィードバックを送る。他方、④はデータを集約したサーバ側で完結してしまうケースがある点に問題がある。

 現在のPOSレジは、人間がバーコード情報を読み取るのでIoTとは言えないが、仮にICタグの技術が上がって無人レジが一般化したとしよう。各店舗からは膨大な購買履歴情報がサーバに集約される。だが、そのサーバが売れ筋・死に筋を分析するだけにとどまっていたら、システムとしてはほとんど意味がない。

 サーバからは、分析結果を店舗や配送センターにフィードバックする必要がある。しかも、フィードバック結果を活用するのは人間ではなく機械である。分析結果を受けた店舗では、「ロボット店員」が棚卸の陳列を変更したり、発注情報を修正したりする。配送センターは、それぞれの店舗から受け取った発注情報に基づいて、最適な配送ルートを割り出す。同時に、在庫情報に基づいて仕入先に自動発注を行う。各店舗に商品を配送するトラックや、仕入先から配送センターに出入りするトラックは「自動運転車」である。ここまでくれば、壮大なIoTである。

 以上を踏まえて、私なりにIoTを定義すると次のようになる。
 IoTとは、複数の機械などをインターネットに接続し、そこから自動的に収集される各種の情報・データを自動的に分析して、その結果を機械などにフィードバックし、機械などの①監視(モニタリング)、②保守(メンテナンスサービス)、③制御(コントロール)などを通じて、業務効率化や生産性向上につなげる仕組みである。
 この定義に照らし合わせて本書を読むと、定義に合致するものと、必ずしも十分に合致するとは言えないものとが混在している印象を受けた。JINSは「JINS MEME」というメガネを発売した。JINS MEMEには3点式眼電位センサーが搭載されており、装着者の眼球の周りでかすかに変化する電位を検出し、スマートフォン専用のアプリがデータを解析する。だが、これは複数人が装着する複数のJINS MEMEのデータを活用しているわけではないため、IoTとは呼びにくい。

 セコムは、不審車や侵入者を検知してドローンで追跡するサービスを開始している。セコムのシステムには、全国各地に設置されているレーザーセンサーから送られる大量のデータが蓄積されており、不審者や侵入者を特定するメカニズムが確立されているはずだ。それを活用して、特定地域における不審者や侵入者を発見する。その結果をドローンにフィードバックし、自動で現場に移動させる。センサーからのインプットも、ドローンへのフィードバックも自動で行われており、かつドローンの動きを制御しているから、これはIoTと呼べそうだ。

 ドコモ・バイクシェアは全国でサイクリング事業を展開し、自転車に利用状況を把握するための通信システム(GPSなど)を搭載している。この機能を使うと、自転車の貸し出し状況のデータや走行データなどが取得できる。このシステムは、コマツの「KOMTRAX」に似ている。だが、KOMTRAXでは、建設機械の稼働情報を保守などに活用するのは人間であり、この点でIoTと呼ぶにはやや抵抗がある(世間的には、IoTの代表例のように扱われているが)。ドコモ・バイクシェアは、収集したデータを自転車にやさしい街づくりの基礎資料とするらしいが、その分析作業はおそらく人間がやるであろうから、IoTとは言い難い。

 損保ジャパン日本興亜は、ドライブレコーダーで収取したデータを基に、ドライバーの運転危険度を分析している。分析結果は客観的なレポートや運転の改善点としてドライバーにアドバイスされ、安全運転が促進される。損保ジャパン日本興亜のデータベースには、様々なドライバーの運転情報が蓄積されており、危険な運転のパターンを自動的に分析していると考えられる。ただし、制御の相手が機械=自動車ではなく、人間=ドライバーであるから、これもIoTと呼びづらい。

 例えば、ドライバーの運転情報に基づいてドライバーのリスクが定期的に判定され、それが毎月の自動車保険料に自動的に反映されて保険料が変動し、ドライバーに通知されるとする。こういう仕組みだったらIoTと呼べるように思える。
お問い合わせ
お問い合わせ
プロフィール
谷藤友彦(やとうともひこ)

谷藤友彦

 東京から実家のある岐阜市にUターンした中小企業診断士(コンサルタント・トレーナー)。双極性障害Ⅱ型を公表しながら仕事をしているのは、「双極性障害(精神障害)の人=仕事ができない、そのくせ扱いが難しい」という世間の印象を覆したいため。

 中長期的な研究分野は、
 ①日本の精神、歴史、伝統、文化に根差した戦略論を構築すること。
 ②高齢社会における新しいマネジメント(特に人材マネジメント)のあり方を確立すること。
 ③20世紀の日本企業の経営に大きな影響を与えたピーター・ドラッカーの著書を、21世紀という新しい時代の文脈の中で再解釈すること。
 ④日本人の精神の養分となっている中国古典を読み解き、21世紀の日本人が生きるための指針を導くこと。
 ⑤激動の多元的な国際社会の中で、日本のあるべき政治的ポジショニングを模索すること。

 好きなもの=Mr.Childrenサザンオールスターズoasis阪神タイガース水曜どうでしょう、数学(30歳を過ぎてから数学ⅢCをやり出した)。

 現ブログ「free to write WHATEVER I like」からはこぼれ落ちてしまった、2,000字程度の短めの書評を中心としたブログ(※なお、本ブログはHUNTER×HUNTERとは一切関係ありません)。

◆旧ブログ◆
マネジメント・フロンティア
~終わりなき旅~
Facebookページ
最新記事
人気ブログランキング
にほんブログ村 本ブログ
FC2ブログランキング
ブログ王ランキング
BlogPeople
ブログのまど
被リンク無料
  • ライブドアブログ