2017年24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

ノークリサーチは 24分野に渡るITソリューション投資について尋ねた調査結果を元に、IT投資意向に基づく中堅・中小企業のグループ分類を 行った。

株式会社ノークリサーチ 2017年11月28日

<『特徴的なITソリューション項目を基準とした新たなユーザ企業分類』を活用すべき> ■年商500億円未満の中堅・中小企業はIT投資意向に基づいた4つのグループに分類できる ■年商や業種といった基本企業属性だけでは「優先的に訴求すべき企業層」を特定できない ■「ビジネス課題を整理する」というアプローチはユーザ企業分類を細分化したい時に用いる ■具体的なITソリューションやビジネス環境の要素を加味したユーザ企業分類が必要となる ■「働き方改革」と「ワークスタイル改革」の区別は有望なユーザ企業を判別する基準の一つ

PRESS RELEASE(報道関係者各位) 2017年11月28日

2017年24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

調査設計/分析/執筆: 岩上由高


ノークリサーチ(本社〒120-0034 東京都足立区千住1-4-1東京芸術センター1705:代表:伊嶋謙ニ TEL:03-5244-6691 URL:http//www.norkresearch.co.jp)はワークスタイル改革、人工知能/機械学習、音声指示/音声操作、IoT、RPAなど 24分野に渡るITソリューション投資について尋ねた調査結果を元に、IT投資意向に基づく中堅・中小企業のグループ分類を 行った。本リリースは「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」のデータにノークリサーチが提供 している「カスタムリサーチプラス」の手法を適用した分析例である。

<『特徴的なITソリューション項目を基準とした新たなユーザ企業分類』を活用すべき>
■年商500億円未満の中堅・中小企業はIT投資意向に基づいた4つのグループに分類できる
■年商や業種といった基本企業属性だけでは「優先的に訴求すべき企業層」を特定できない
■「ビジネス課題を整理する」というアプローチはユーザ企業分類を細分化したい時に用いる
■具体的なITソリューションやビジネス環境の要素を加味したユーザ企業分類が必要となる
■「働き方改革」と「ワークスタイル改革」の区別は有望なユーザ企業を判別する基準の一つ


本リリースの元となる調査レポート 『2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート』 ※サンプル属性、設問項目、集計データ例、試読版は右記のURLから参照可 (リンク »)


■年商500億円未満の中堅・中小企業はIT投資意向に基づいた4つのグループに分類できる
一般的に年商の高い企業はIT投資金額も大きくなる。だが、ITソリューションが多様化するにつれて、年商規模が小さくても IT投資に積極的な企業も見られるようになってきた。その一方で、年商規模が大きいにも関わらず、IT投資を極力抑えようと する企業もある。したがって、ベンダや販社/SIerがITソリューションを訴求する際には年商や業種といった基本属性に加えて 様々なITソリューションの投資意向を踏まえたグループ分類を行うことが必要となってくる。
以下のグラフは「ワークスタイル改革」「人工知能/機械学習」「音声指示/音声操作」「IoT」「RPA」など24分野 に渡るITソリューションの投資意向を尋ね、その結果に「階層クラスタ分析」の手法を適用することによって年商 500億円未満の中堅・中小企業を4つのグループ(クラスタ)に分類したものである。グラフ中のグループ名にはH/W、S/W、 サービスを全て含めた年間IT投資総額の平均値を付記している。また、右側には平均投資総額が最も高い「グループ1」が どのような年商、業種、地域で構成されているか?も記載している。次頁以降では、こうした「具体的なITソリューションへの 投資意向に基づいたグループ分類」の必要性とその活用方法について紹介している。


■年商や業種といった基本企業属性だけでは「優先的に訴求すべき企業層」を特定できない
本頁と次頁では「なぜ、冒頭に述べたようなグループ分類が重要なのか」について述べる。調査レポート「2017年版 中堅・ 中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」では、中堅・中小企業を対象に以下に列挙した24分野に渡るIT ソリューションの投資意向を尋ねている。(詳細は右記参照 (リンク ») )
【新規ビジネスや業務改善と関連する項目】
S2-1.RPA(Robotics Process Automation)
S2-2.業務システム自動化/MA
S2-3.IoT(Internet of Things)
S2-4.人工知能/機械学習
S2-5.ワークスタイル改革
S2-6.高度なセキュリティ
S2-7.ビッグデータ
S2-8.越境ECサービス
S2-9.スマートデバイス
S2-10.FinTech
【端末や機器と関連する項目】
S2-11.音声指示/音声操作
S2-12.ウェアラブル
S2-13.VR/AR
S2-14.ドローン
S2-15.対話型ロボット
【クラウド関連の項目】
S2-16.IaaS/ホスティング
S2-17.サーバレス/FaaS
S2-18.移行型のPaaS活用
S2-19.補完型のPaaS活用
S2-20.移行型のSaaS活用
S2-21.補完型のSaaS活用
【業務委託と関連する項目】
S2-22.クラウドソーシング
S2-23.間接業務アウトソーシング
S2-24.IT運用管理アウトソーシング
以下のグラフは上記の24分野のうち、「S2-3.IoT(Internet of Things)」と「S2-4.人工知能/機械学習」について、「今後、新たに投資をする」と回答した企業の割合を年商別および業種別に集計したものだ。小規模企業層(年商5億円未満)や中小企業層(年商5~50億円)では全般的に投資意向は低いが、中堅企業層の3つの年商帯(年商50~100億円、年商100~300億円、年商300~500億円)では投資意向と年商規模は必ずしも比例せず、「IoT」と「人工知能/機械学習」といったITソリューションによっても傾向に違いが見られる。
業種別に見た場合にも、建設業や流通業(運輸業)では「IoT」の新規投資意向は高い一方、「人口知能/機械学習」の投資意向は低いことがわかる。
したがって、ベンダや販社/SIerが「どの年商や業種を優先すべきか」を検討しようとすると、多種多様なITソリューション毎に優先度を変更する必要が生じてくる。
ところが、上記の一覧が示すようにユーザ企業が投資の対象と考えるITソリューションは多岐に渡るため、「どの年商や業種を優先すべきか」をソリューション毎に変えていくことは現実的ではない。
そのため、次頁以降で述べるような何らかの対策が必要となってくる。


■「ビジネス課題を整理する」というアプローチはユーザ企業分類を細分化したい時に用いる
前頁で述べた課題に対象する方法の一つとして、「IT投資よりも視点を一段階引き上げて、ビジネス視点で整理してみる」といったアプローチが考えられる。実際に、「2017年版中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」では中堅・中小企業を対象に、以下に列挙した32項目に渡って「今後のビジネス環境に影響を与える施策や変化」についても尋ねている。(詳細は右記参照 (リンク ») )
<<企業業績に関連する政策>>
B1-1.企業に対する賃上げ要請
B1-2.未来型取引慣行(世耕プラン)
<<ビジネス創出に関する政策>>
B2-1.インバウンド対応支援
B2-2.シェアリングエコノミー
B2-3.再生エネルギー
B2-4.クールジャパン
B2-5.自動運転
<<雇用に関する政策>>
B3-1.改正労働基準法
B3-2.改正育児・介護休業法
B3-3.外国人雇用の推進
B3-4.働き方改革
<<地域活性化に関する政策>>
B4-1.国家戦略特区/地方創生特区
B4-2.地方創生推進交付金
<<大手企業の動向>>
B5-1.合併やグループ再編
B5-2.海外企業による買収
B5-3.海外企業への事業売却
B5-4.大都市圏での再開発
B5-5.製造拠点の国外移転
B5-6.製造拠点の国内回帰
B5-7.販売拠点の海外展開
B5-8.販売拠点の国内強化
B5-9.IT企業の事業再編
<<諸外国の動向>>
B6-1.米国の新大統領就任
B6-2.英国のEU離脱
B6-3.EU諸国の情勢
B6-4.中国との関係性
B6-5.ロシアとの関係性
B6-6.韓国との関係性
B6-7.東南アジアの情勢
B6-8.中東情勢
<<その他>>
B7-1.消費税率10%改正の準備
B7-2.東京オリンピックの準備
ITソリューションという「手段」だけでなく、ユーザ企業を取り巻くビジネス環境に目を向けることも非常に大切だ。そこで、上記に列挙された32項目のうち、「B2-1.インバウンド対応支援」と「B3-3.外国人雇用の推進」において、「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と回答した企業の割合を年商別および業種別に集計したものが以下のグラフである。
24項目に渡るITソリューションの投資意向を尋ねた場合と同様に、32項目のビジネス環境変化について尋ねた結果においても、年商別や業種別の回答傾向は個々の項目によって大きく異なることがわかる。
「IT投資傾向を知る前に、まずユーザ企業が抱える経営課題を知りたい」と考えるベンダや販社/SIerも少なくない。しかし、この結果が示すように「インバウンド対応支援」や「外国人雇用の推進」といった政策を例にとってみても、それを契機と捉えるかどうか?は年商や業種、さらに地域によっても大きく異なる。
また、こうしたアプローチでは「ITソリューション毎に優先すべき企業層を変える」よりも更に細かくユーザ企業を分類しなければならなくなるケースが多い。
「個々のユーザ企業の課題に応じたきめ細かいIT活用提案を行いたい」という場合には「ビジネス視点で整理する」ことが有効だが、「何らかの指標を元にユーザ企業分類を行い、優先すべき企業層を明確にしたい」という目的においては異なるアプローチが必要となる。その一つが次頁に述べる「階層クラスタ分析」である。

■具体的なITソリューションやビジネス環境の要素を加味したユーザ企業分類が必要となる
「階層クラスタ分析」の手法は「個々のユーザ企業データを座標軸に配置された点と見なし、その間の距離によって類似性を測り、近い距離にあるユーザ企業を同じグループに分類する」といったアプローチである。
ここでは説明のために3つの軸のみを図示しているが、実際には24分野のITソリューションと32項目のビジネス環境変化を足した合計56個の軸で類似性を測っている。
上記で算出した「類似性」(距離)が近いものから順にユーザ企業をグループにまとめていくと、以下のような樹形図(デンドログラム)が得られる。この図においてユーザ企業がある程度まとまった段階の距離を基準としてグループ分類を行う。複数の選択が考えられるが、細かく分類し過ぎると本来の目的から外れてしまうので、ここでは図の赤線で示した距離(4つのグループに分類できる距離)を選択している。このようにして得られたグループ分類が本リリース冒頭で図示した「中堅・中小企業のIT投資意向グループ分類」である。
こうした分類には様々な活用法があるが、「平均投資金額が最も高いグループを判別し、そのグループへの訴求を優先する」ことが第一歩となる。本リリースの元となる調査レポートではH/W、S/W、サービスを全て含む年間IT投資総額も尋ねており、それをグループ別に集計した平均値が冒頭のグラフに記載されている。これを見ると、年間IT投資総額の平均値が最も高いのは「グループ1」なので、グループ1に属する企業を判別する方法を見つける必要がある。
残念ながら、「グループ1は年商***、業種***」といったように従来の企業属性だけではグループを判別することはできない。左記は各グループの年商構成を集計したグラフである。グループ1と2はほぼ同じ年商構成であるため、グループ3や4と区別することはできるが、グループ1と2の間は区別できない。ITソリューションやビジネス環境の要素を含めた分類なので、年商や業種だけで判別できないのは当然の結果ともいえる。
こうした場合に有効なアプローチが、次頁で述べる「グループによる差異が顕著に表れている項目」を用いた判別である。


■「働き方改革」と「ワークスタイル改革」の区別は有望なユーザ企業を判別する基準の一つ
そこで有効なのが、「ユーザ企業における認知度も高く、グループによる差異が顕著に表れている項目」を用いた判別である。
以下のグラフは32項目のビジネス環境変化から「B3-4.働き方改革」、24分野のITソリューションの投資意向から「S1-5.ワークスタイル改革」を選び、それぞれの回答傾向をグループ分類別に集計したものだ。
「働き方改革」は長時間労働の是正などを法制度改正によって進める政府の施策、「ワークスタイル改革」は労働環境の改善や業務効率化を進めるITソリューションである。グループ1は「働き方改革」では「今は判断できないが、動向に注目している」の回答割合が48.3%と慎重な姿勢を示す一方、「ワークスタイル改革」では「新たに投資する」が29.9%と4つのグループで最も高い。グループ1に該当する企業は政策としての「働き方改革」とITソリューションとしての「ワークスタイル改革」を明確に区別しているといえる。グループ2は「働き方改革」における「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と「業績にプラスとなり、IT支出は増えない」の合計割合が56.7%に達し、政策としての「働き方改革」への期待度が高い。「ワークスタイル改革」では「投資を増やす」の回答割合が77.9%と高いが、「新たに投資する」は10.6%に留まるため、現在のIT基盤で対応できる範囲での投資に限定される可能性がある。このように年商などの基本属性に加えて、特徴的な項目の傾向を見ることにより、グループ分類を的確に判別することができる。今後もITソリューションの多様化やビジネス環境の変化が続くと予想され、こうした分類方法の活用が重要になっていくと考えられる。


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