AI時代を生き残るために日本企業が進めるべき本当の「改革」とは

そうした「新たなルール」、「新しい勝ちパターン」に対応できている日本企業は少ないのでしょうか。

 グローバル展開している、日本のある建機メーカーがそれに近いことを実現しています。このメーカーの場合、特に新興国の顧客が交通手段もない土地で使われているような建機が故障すると、修理やメンテナンスやその間の代替機の貸与にかかるコストが膨大になるという課題を抱えていました。

 そのメーカーでは、建機にセンサーを付けることで機器の状態を細かく把握し、不具合の予兆をあらかじめ察知することで、故障対応のコストを削減することに取り組んでいます。近年では、その発展形として、通信系の会社と合弁会社を作り、ドローンで現場の状況を取得して、そこで起こりうる問題を予測し、事前に対処できるようなインフラ全体をプラットフォームとして顧客に提供するような新たなビジネスを展開しています。

 こうした形で新たなルールに適応できている日本企業というのは珍しいかもしれません。

日本企業がふたたび競争力を高めることを目指そうとする場合に、どのようなことが必要なのでしょうか。

まずビジネスモデルの変革が必要です。コンサルティングを通じて、私はほとんどの企業がゲームルールチェンジの必要性に間違いなく気付いていると感じます。しかしまだその認識は漠然としています。まずは経営層を含め企業戦略に携わるすべての人間が、今のルールをしっかりと理解し、なぜ負けたのかを考えなければなりません。これは若手以上に、過去に大きな成功体験を持つ経営層やベテランにとって必要です。その上で、今うまくいっている会社が、なぜうまくいっているのかを学び、社内でデータの価値を上げるような取り組み、つまり現在の勝ちパターンを実践してみることです。それによって新しいルールと新しい勝ちパターンを学ぶことができます。このような取り組みが、「データとサービス」の組み合わせから価値を生みだす現在のルールに則ったビジネスモデルを作る礎になります。

園田氏

 次に必要なのは、人材・組織の変革です。AI時代の事業開発において重要なことは、「考えてからやる」「考えながらやる」のではなく、「やってから考える」ことです。となると社内に「やってから考える」場が必要になる。端的にいうと、"実験場"的な組織を作り出し、「データとサービス」の新しい試みを実践させます。ただし、その際に絶対に忘れてはならないのが、こういった実験場的な組織では、既存組織とは異なる評価手法を導入することです。よくありがちなのは、実験場としての組織をスタートさせたはずなのに、少し経つと「成果はいつ出るんだ?」と迫る経営者が多いということ。日本企業のイノベーション組織が失敗するのは、だいたいこのパターンが多いです。

近年、経営戦略としてのAI導入、ビッグデータ活用や、ロボット(RPA)を活用して業務効率や生産性を高め、社員の働き方を変えていこうという意識が日本企業で高まりつつあります。こうしたテクノロジーの導入も日本企業が変わるきっかけになるでしょうか?

 私は、ゲームルールチェンジを前提とした経営戦略がなければ、結局、競争力を失い、企業そのものの存続が難しい状況にもなりかねないと危惧しています。

 日本では、ロボット(RPA)の導入が、業務の効率化、生産性の向上に大きな成果を上げています。一方、欧米企業では日本企業ほどRPA導入の効果が顕著ではありません。なぜかというと、欧米企業では、単純作業の自動化、オペレーションの自動化が以前からかなり進んでいて、RPA導入による伸び代がそれほどなかったからです。

 RPA導入による業務の効率化、生産性の向上などは、ゲームルールチェンジに適応することに比べればインパクトは小さいことだと言えるでしょう。むしろ重要なのは、先ほどから述べているとおり、データの価値に着目することです。AIがもてはやされていますが、AIもデータがなければ何の役にも立ちません。AIはデータを分析して、価値を見出す手段に過ぎません。しかし肝心のデータがなければ価値も生まれません。

 生き残りを目指してビジネスモデルを変えていくためにやるべきことは、自社における「データ活用」の成熟度を正しく把握することです。「ビッグデータ」「AI」「RPA」といった近年のトレンドは、ここ数年で唐突に現れた新しい概念ではありません。特に機械学習や深層学習をはじめとするAI技術は、ビジネスデータがシステム上に蓄積されるようになって以来、長く言われ続けてきた「BI(ビジネスインテリジェンス)」や「データマイニング」のような「データ活用による意思決定支援」の延長線上にあるものです。

 まずは、自社のデータ活用の成熟度がどのような段階にあるのかを把握し、そのレベルを高めていくという取り組みが急務です。

 新たなルールへ移行していくための手順としては、データを活用した新たな取り組みを、まずは自社内で試して検証する。もしそれによってコスト削減や満足度の向上といった効果が認められるのであれば、それを新規のビジネスとして外販することも可能になります。

 活用する「データ」は、ネットの空間から得られるものだけとは限りません。先ほど、いくつかの事例としてお話ししたように、製品、つまり「モノ」ものから取得できるデータから価値を生みだすこともできます。それが、近年で言われる「IoTのビジネス活用」になるわけです。新たなルールに則ったグランドデザインをイメージしつつ、自社で利用できるリソースを生かしながら、既存のビジネスモデルを組み直していくことになります。

提供:EY Japan
[PR]企画・制作 朝日インタラクティブ株式会社 営業部  掲載内容有効期限:2018年12月31日
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