ネットワーク深化による産業革新

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June 23, 15

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定年まで35年間あるIT企業に勤めていました。その後、大学教員を5年。定年になって、非常勤講師を少々と、ある標準化機関の顧問。そこも定年になって数年前にB-frontier研究所を立ち上げました。この名前で、IT関係の英語論文(経営学的視点のもの)をダウンロードし、その紹介と自分で考えた内容を取り交ぜて情報公開しています。幾つかの学会で学会発表なども。昔、ITバブル崩壊の直前、ダイヤモンド社からIT革命本「デジタル融合市場」を出版したこともあります。こんな経験が今に続く情報発信の原点です。

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各ページのテキスト
1.

ネットワーク深化による産業革新 - IoTを活用した企業変革に向けて- 高橋 浩

2.

はじめに • ドイツのインダストリー4.0、米国GEのインダス トリアル・インターネットが話題になっている。 • 両者は似ている面もあるが、組織面、経営戦 略面、適応分野面、ビジネス界への影響度・影 響時期などで大きな相違がある。 • 両者を混ぜこぜにした議論を早く卒業し、日本 のIoT適用時に想定される日本固有の課題に も早期に対応が必要である。 2

3.

目次 Ⅰ.ネットワーク化が深化する世界 Ⅱ.IoT(Internet of Things)とCPS(Cyber Physical System)・・ドイツ Ⅲ.IoT時代に求められる特性・・日本 Ⅳ.組織アーキテクチャ変革の課題・・米国 Ⅴ.これからの取組み 3

4.

Ⅰ.ネットワーク化が深化する世界 IoTによる変革の本質は何か (by マイケル・ポーター) 第1の波(1960年代~70年代):手作業で行っていた注文処理、経費支払 い、CAD、製造資源計画を自動化。独自の経営戦略を維持しながら業務効率の 恩恵を享受する方法を模索。 第2の波(1980年代~90年代):インターネットの爆発的普及期。ネットワー ク普及と高速化に伴い、企業は社外納入業者、販売チャネル、顧客などを巻き 込み、インターネットを介して業務遂行。 第3の波(現在):IoTにより「常にモノがネットワークにつながっている」世界へ。 常時接続で蓄積されたデータの分析結果を製品に反映することで、製品の機 能/サービスを飛躍的に向上。 IoT時代の競争戦略(HBR) http://www.sbbit.jp/article/cont1/29763?ref=150601bit

5.

デジタル産業革命は新たな段階に Hardware + Electronics 1995 これまでの デジタル産業 2000 革命 Windows95登場(本格的デジタル革命スタート) Hardware + Electronics + Software 2005 Software + Network + Service これからのデ ジタル産業革命 アップルが典型(iPod) グーグルが典型(G-Search) IoT,CPS等を活用して、 「常にモノがネットワークにつ ながっている」世界での新たなビジネス環境への対応 Hardware(モノ) + Electronics + Software + Network + Service ヒトも 評価尺度は“良い製品から良い体験へ” 5

6.

問題意識 と 現状認識 現在の情報システム 人、モノあらゆるもの がカバーしている範囲 が接続される世界へ は案外狭い。 影響は知的分野を含 経済の全プロセス、製 む幅広い分野に及ぶ。 品の全ライフサイクル 企業経営や社会的 がカバーされている段 階ではない。 課題への影響はどう なるだろうか? まずは、サプライ チェーン最適化と 各国・各企業の産業 (製品ライフサイクル 蓄積、適応課題によ の)プロセス最適化 り、取組みに相違が の適正な両立か 出るのではないだろ うか? これが新た に可能に! 6

7.

Ⅱ.IoT(Internet of Things)とCPS(Cyber Physical System) ・・ドイツ 年 氏名 キーワード 社会的背景 特徴 1926 ニコラ・テスラ テレオートメーション 世界システム(無 地球全体が巨大 線送電システム)提唱 な脳 1948 ノベルト・ウィーナー サイバネティックス 生理学、機械工学、 学際的開放性 システム工学統一 アポロ誘導コンピュータ アポロ宇宙計画 (慣性航法の父) リアルタイム組 込みシステム 1988 マーク・ワイザー ユビキタス・コン ピューティング パロアルト研究所 技術主任 “日常のあらゆる物に埋 め込まれた見えないコン ピュータ” 1999 ケビン・アシュトン モノのインターネット (IoT) Auto-ID Centerエグ ゼクティブ・ディレクター RFIDグローバル 標準策定 2006 ヘレン・ギル サイバー・フィジカ ル・システム(CPS) 実世界と情報空間 を統合 分散型ハイブリッド システム 1961 チャールズ・スターク・ドレ イパー 7

8.

IoTビジョンの例 インダストリー・インターネット インテリジェント機 器+高度な分析+新たな領域の開拓 【GE】 インダストリアル・インターネット ― 人と機械の融合 ― の時代にようこそ インダストリー4.0 第4次産業革命 自動化さ れた工場が業種を超えてネットワーク化 【ドイツ】 IoE Internet of Everything モノ・ヒト・プロ セス・企業・・全てを接続 【Cisco】 IoC Internet of Customer モノの先にい るヒトとつなげてビジネスを進化 【Salesforce】

9.

CPSのIoT中での位置づけ理解が欠かせない サイバーフィジカルシステム(CPS) 1. オペレーションが計算機によって統合、 監視、および/または制御されている 物理的、生物学的、工学的システム 2. コンポーネントは、全てのスケール で接続されている。 3. コンピューティングは、材料を含む 全ての物理コンポーネントに深く埋 め込まれている 。 4. コンピューティング・コアは、通常は リアルタイム応答を要求され 、殆どの 場合頻繁に分散される組み込みシス テムである。 モノのインターネット(IoT) 1. 一意に識別可能なも のがインターネットに 接続され、情報交換 することにより相互に 制御する仕組み 2. 接続されているそれ ぞれの個体を識別す るIDが必要 Helen Gill, NSF, USA 9

10.

CPSとIoTの複雑性の比較 物理世界 サイバーフィジカル 製造過程 デジタル世界 組込みシステム インターネット 機械的振舞い サービス指向 シミュレーション 多数といっ ても10, 100, ・・から サビナ・ジェーシカ アーヘン大学教授 セマンティックス オートメーション ユニーク識別子 “閉(Closed)” システム 制御可能またはシミュレーションで部分的予 測可能な範囲にフォーカス CPS → ? モノ 多数のケタ がべらぼうに 多い 10000 ~ “開(Open)” システム べらぼうに多いので、制御やシステ ム挙動予測ができない ← IOT http://www.ima-zlw-ifu.rwth-aachen.de/fileadmin/user_upload/INSTITUTSCLUSTER/Publikation_Medien/Vortraege/download//VDI_Agents_7May2014.pdf 10

11.

分散型インテリジェンス・システムの要件の相違 タイムリーなコミュニケーションと情報 交換 時間遅れのコミュニケーション 関係者間のよく設計され制御された 相互作用 未知の参加者間の相互作用 “静的” (変化は制御される) “動的”(連続的に変化する) 多数といって も10, 100, ・・・ から “閉(Closed)” システム 制御可能またはシミュレーションで部分的予 測可能な範囲にフォーカス CPS → 多数のケタが べらぼうに多 い 10000~ “開(Open)” システム べらぼうに多いので、制御やシステ ム挙動予測ができない ← IOT 特に注目されるCPSの“時間”の概念 11

12.

インダストリー4.0提案の要点 • 世界中の製造設備のスペック・管理を標準化 してネットワークでつなぎ、CADデータをもとに、 あらゆる製造をグローバル最適地、最適製造 装置で行う構想 ⇒マスカスタマイゼーション(個別大量生産) • 革命実現には、3Dプリンター、レーザー加工 機など最新先端技術に基づく加工装置、それ らを制御するソフトを産業界の要求に応じて 順次提供することが必要 ⇒ものづくりとサービスの融合 12

13.

インダストリー4.0を単純に例示すれば・・ 個人の要求を満たすことを目 標にする。 例え一個の商品でも利益を確 保しながら製造を可能なように する。 最後の数分でも生産を変更で きることを目標にする。 供給の中断や失敗に柔軟に対 応可能なようにする。 1. CPS(CyberPhysical-System) 2. つながる工場 3. Time-to-Market短 縮 4. マスカスタマイ ゼーション 5. モノからサービス へ 6. 労働者をITで支援 13

14.

IoT(CPS包含)活用時の課題 • 全構成要素が物理的に接続できたとしても、 それと調和する組織変革(組織アーキテク チャ・イノベーション)が達成できなければ成功 はおぼつかない! • 事例によっては全体像がよく見えない! 課題1)対象システム特性に合わせて効率化、生 産性、最適化ポイントに配慮した取組み選択要 課題2)システム運用形態と共存/整合する組織課 題への取組み要 14

15.

インダストリー4.0の評価(私見) 【“IoT+ビッグデータ+人工知能”の視点から】 • 製造過程重視(ライフサイクル意識が弱体?) • 想定される柔軟性以上の柔軟性が弱体? • ドイツ製製造機械の標準化と拡販の意識大? • 市場の変化、各国/各地域の企業文化/個別化 の取込み弱体? モディ首相を案内したの はこうした会社 大手:Siemens、Volkswagen、ABB、Salzgitter(鉄鋼) FA機器メーカー:Pilz オートメーション機器メーカー:Festo 産業用駆動装置メーカー:Getriebebau NORD 産業用コネクター・メーカー:Harting エンクロージャー/温度管理システム・メーカー:Rittal Hannover Messe 2015でドイツ、 インド両首相が視察した企業9社 15

16.

Ⅲ.IoT時代に求められる特性・・日本 日米のIT活用状況比較:日本は製造業においては米国の半分、 非製造業においては10分の1程度しかITを活用していない。 「平成21年度IT経営ロードマップ」経済産業省 IoT適応はIT活 用の徹底化! システム構築に求められる特性 適応対象システムに最適な技術の選択 目的に技術活用を最適化できる柔軟性 システム運用と整合する組織課題への対応 IT活用効果の向上には“IT投資”と“組織変革” の最適組合せが必須 最適条件は各国、各企業の産業蓄積、IT活用 度、研究動向、ナショナルイノベーション特性に 依存 技術選択 、組織構造の組合せ分析が必要! 16

17.

組織変革に関わるITの特性 ITは現実の輪郭を本質的に変えてしまう。 ① 仕事をより抽象化 ② 知性をプログラム化 ③ 組織に蓄えられた記憶や組織自体の“見え る化”(一目瞭然化)を徹底化 Shoshana Zuboff HBS教授 新しいITの可能性をどう活かすかについて新たな熟 慮が必要である。 1988年出版 その際、 ITの持つ二面性 1. あらゆる事柄を自動化する能力 2. 一目瞭然化する能力(ability to informate) の視点を再考することが必要である。 http://www.grupobcc.com/speakers/speaker/shoshana_zuboff 17

18.

情報システム構築の課題 • IoT/CPS活用のビジネスモデル例・・・・・超高 度自動化、実時間物流など・・・ ・・IT投資の広域化・徹底化 • 実現には自動化・可視化(一目瞭然化)が必須 しかし、自律分散(“現場まかせ文化”)の日本の 組織文化では、既存抽象度での知識が各現場で 暗黙知化 その結果、トップダウンで無理強いしても暗黙知 部を一目瞭然化する活動が進まない。 日本文化特性と密接に関係しており、難度の高 い利益相反問題が発生する。 18

19.

日本文化由来の利益相反が製造業沈滞 に繋がった事例 – 半導体産業 • 半導体の複雑化が増し ていくにつれ、半導体製 造にも社会と類似の問 題が発生 日本は旧来組織内/組 織間コミュニケーション構 造を部分的に変更して対 処しようとした。 加速したテクノロジー、 市場スピードについて行 けなくなり競争から脱落 中馬 宏之、“サイエンス型産業における国際競争力低下要因を探る:半導体産業の事例から”、RIETI Policy Discussion Paper Series 10-P-015、2010. R. Kapoor, R. Ron Adner,” What Firms Make vs. What They Know: How Firms’ Production and Knowledge Boundaries Affect Competitive Advantage in the Face of Technological Change”, Organization Science, Vol. 23, No. 5, September–October 2012, pp.1227–1248. 19

20.

組織アーキテクチャ変革の課題 加速したテクノロジー、市場の複雑化ス ピードへの追随性確保 ビジネス戦略/技術戦略上の考察の幅と 深さの拡大への対応力保有 刻々変化する振る舞いを全体システムで 的確に一目瞭然化できる立ち位置の確保 これらを実現する組織改革への布石 20

21.

Ⅳ.組織アーキテクチャ変革の課題・・米国 新ビジネス環境では組織構造が多様化 • 企業は、成功の中心となる作業実施のた め、ますます多くをパートナーに依存し、 自らはより深く専門化する傾向がある。 –あらゆる産業分野で “Shrinking coreexpanding periphery”の傾向 R. Gulati Harvard Business School 教授 • 典型例:自前の直接的内部部品採用を減 少させ(Shrinking core) 、アップストアを立 上げた( expanding periphery)アップル 米国のIT活用は組織面でも先行。それが、IoT適応段階に進 む際にも大きな資産になっている。

22.

メタ組織の登場 • 定義:エージェント(企業や個人)が法的に自 律的で、雇用関係とリンクしていない組織 • メタ組織は、雇用関係に基づいた権威によっ ては拘束されないが、目標によって特徴づけ られ、企業または個人のネットワークから構 成される。 GEのインダストリー・インターネットの例(2パターンの使い分け) + <自社ビジネス先行> <オープンフォーラム推進>

23.

メタ組織拡大のメカニズム 1. 急速に変化し競争の激しい環境では、顧客 はより多くの情報と選択肢を保有 2. その結果、顧客ニーズへの俊敏な対応圧力 が増大 3. 内部コストはしばしば、外部取引コストを超 えると結論するように企業を誘導 4. 自前事業単位よりも、より迅速で応答性の 良い外部パートナーを探索する傾向へ • 各種の「メタ組織」パターンが発生!

24.

メタ組織の分類 意思決定の成層度 低い 低い成層度 非階層的な意思決定 組 織 境 界 の 透 過 性 低 い 高 い 閉鎖的な組織境界 (クローズド・メンバーシッ プ) 開放的な組織境界 (オープン・メンバーシップ) (A) クローズド・コミュニティ: 下請け企業、 技術的標準機関 (C) オープン・コミュニティ: Wikipedia, オープンソース 高い 高い成層度 階層的な意思決定 (B) 拡張エンタープライズ: サプライヤー・ネットワーク、 フランチャイズ・ネットワーク (D) マネージド・エコシステム: Android OS 24

25.

“組織”と“技術”の絡み合い(例) 冗長性 縦 メンバーシップ 軸 排他性 メンバーシップ 期間 高い成層度 横 軸 低い成層度 CPS的 IoT的 低い (相互依存システム) 高い (環境への高い柔軟性) 大きい(閉鎖的) 小さい(開放的) 長い 短い 高いかもしれない (リアルタイム性を意識し た高度に連携したシステ ムにおいて) 戦略的利活用を強調する 場合には管理を階層化する 案もありうる。 標準化や接続インタフェー スが確立し、それを基盤に 管理がフラット化する案も ありうる。 低いかもしれない (多数設置センサーからの データ収集によるビッグ データ処理+管理はフラッ トのシステムにおいて) 25 GEは自社製品ソリューションとIoTベースオープンコンソーシアム推進を巧みに使い分けている。

26.

Ⅴ.これからの取組みと課題 IoTによるこれからの産業革新 • 情報だけのサイバー世界、道具や機械だけの物 理世界に閉じこもるのでなく、両者が相互に連携 /作用し、そこにITが浸透した高レベルの統合が 実現する世界が広がって行く。 • このような世界の最も広い適応対象は(多様な 課題を持つ)現実の社会・経済そのものである。 • このような視点から将来を把握し、着実に布石を どれだけ打てるかが、国や企業のこれからの成 長に決定的影響を与える。 26

27.

取組みの方向性(代表案) 案1:日本が大得意な精 緻な一品作り能力を活用 する取組み重視 従来手法の踏襲 案2:標準化。それを基盤に プラットフォーム化は不可避 を前提にした取組み重視 従来手法の変更 IoT,CPS等の新技術活用が眼目 組織変更は現行手直しの範囲で IoT,CPS等新技術活用を機に一目瞭然化 組織は“目的指向のメタ組織”に抜本変更 自社内または特定グルー プ内に閉じたシステム指 向・・・クローズ型 オープンシステムを基本とし、 その中で標準化主導、または エコシステム盟主か有力パー トナーのポジション確保を指 向・・・オープン型 参考例:GEの現行システ ムなど 参考例:Intel,Ciscoなど 27

28.

クローズ型:先進的事例もある - コマツのスマートコンストラクションほか KOMTRAX スマートコンストラクション ドローンで建設現 場の現況把握実施 GPSを用いて車両の稼働・ 保守管理などを自動化 ICTブルドーザー コマツがロボットベンチャー のZMPに出資。 建設機械 の無人化などで協業 世界初の無人ダンプト ラック運行システム 28

29.

オープン型取組み時の切り口例 ① IoT適応分野は千差万別 ② 適応環境差が大きい分野でも、エコシステム 形成に向けた主導権確保の競争は進行中 多くはB2BまたはB2B2C世界なので、(B2C世界と異な り)総取りシステムが席巻する分野もあるが、多様な 個別システムも登場する。 個別システムも、特定領域ニーズに適確にフィットし なければならず、ニーズ取得やシステム展開に、日 本的取組みがヒットする場面もありうる。 29

30.

2方向性の生物学からのアナロジー • Survival of the Fittest (プラットフォームの盟主総 取り) • IoTで新プラットフォーム、新 ビジネスモデル、組織変革 が同期したような場合 低 突 然 変 異 の 進 展 度 • Survival of the flattest (あるグループが一定シェ ア確保) • IoT/CPSで着実な技術 改革、対象分野のニー ズ・フィット、組織変革が 同期したような場合 高 30 Adam S. Lauring, Judith Frydman ,Raul Andino,”The role of mutational robustness in RNA virus evolution”,Nature Reviews Microbiology 11, 327–336 (2013)

31.

3軸によるネットワーク深化への適応例 3軸(①、②、③)で8陣営を比較 3 組織境界の透過性 8陣営: GE(Industry Internet)、 Industry4.0、 自動運転車(Google)、 自動運転車(Tesla Motors)、 コマツ(Smart Construction)、 三菱電 機(e-F@ctory) 受発注(Google) 受発注(Amazon) GE,コマツ ク ロ ー ズ 型 (特殊シーンでのauto-pilot) 自動運転車 (特殊用途の無人運転) e-F@ctory (ソリューション・サービス) オ ー プ ン 型 Industry4.0 (汎用用途:標準化) Google,Amazon (受発注システムの寡占化) 生産・流通・販売 Survival of the Fittest(適者生存) Survival of the Flattest 1 環境激変時の生き残り戦略 31

32.

観察される事項 ライフサイクルま で考慮した ①サプライチェーン最適化と②プロセス最適化の 2側面両立に関して・・ • インダストリー4.0、e-F@ctoryは、工場を起点に2側面 同時達成を目指す点では同一種(但し、 インダスト リー4.0は標準ベース、 e-F@ctoryはソリューション・ ベース) • 受発注システムをGoogle, Amazon等が(3Dコンテ ンツなども包含して)主導権を握る試みは①指向 か • それとは別に、必ずしも工場起点で無しに特定事 業分野(自動運転車等)、特定クローズシステム (GE,コマツ等)で①②両立の取組みが成立か 32

33.

目的達成のための手法 “目的/目標によって特徴づけられ、ネットワー クから構成される企業または個人からなる組 織(メタ組織)”の重要性は増大! 例: A:組織を一定枠に絞り込み教育訓練の練度 向上で高度目標達成狙い B:目標達成の旗を掲げそのためには組織を フラットにして組織もオープン化 『どちらが優れていると言うのではなく、対象に 応じて共存しながら顧客ニーズ達成に対して 競争する関係になる』と想定 33

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情報システム領域識別の軸(案) 安全・信頼性・ 差別化(プロプ ライアトリーも包含) 3 組織境界の透過性 4軸目を加えて・・・・ ク ロ ー ズ 型 A 4 オ ー プ ン 型 B 標準・廉価・ 効率性(オー プン) Survival of the Fittest(適者生存) Survival of the Flattest 1 環境激変時の生き残り戦略 34

35.

組織変革に関係するクエスチョン ① メタ組織デザイナーは如何に部門を特定する か、如何に仕事を分割し、仕事を割り当てる か? ② 日本で根強い“購買交渉力権威(バイイング・ パワー)”が、専門知識・カリスマ性主導権威を 上回って、分業パターンをこれからも主導でき るか? ③ 権威の性質が、システム統合メカニズムの選 択にどのような影響を与えるか? これらに如何に対応するかが課題! 35

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まとめ(1) • かなりの投資と長期的努力、適切な目標設定 による集中的取組みが必要 – ドイツのインダストリー4.0 – 米国GEのインダストリーインターネットとIIC – 日本独自の強みを生かした強力な取組みが必要 例: 製造業においては「IoT+ビッグデータ+人工 知能」で日本型の柔軟性を追求 全体としては、課題先進国としての先行課題 への取組みなどで、多様な側面から取組み など・・ 36

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まとめ(2) • 変化のスピードは速く、利益独占を見据えたプ ラットフォーム構築競争が重要になる。 • データを活用した先行的ビジネスモデル構築に いち早く取組み、走りながら考えるアプローチが 求められる。 • 産業区分、既存産業の枠組みが意味を失って くる可能性がある。 • 企業活動や組織形態、人々の働き方など、幅 広い分野でイノベーションが発生する。 • 人工知能の高度化によっても大きく変化する。 • これらを織り込んだ取組みが必要になる。 37