デジタルサービスのパラドックス - デジタル化は何が難しいのか？ -
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デジタルサービス化の進展の中で、「デジタルサービスのパラドックス」が指摘されている。サービスプロバイダーも顧客もデジタルサービス化に向けて多大な努力を傾けているにもかかわらず、なかなか利益を上げられない。・・典型例がGEのジェフ・イメルト会長が進めたGE Digitalの創設とpredix推進の挫折である。このようなことは何故起きるのか？デジタルサービス化でビジネス環境はどのように変わるのか？先行の取組みからの貴重な経験を元にどのようなことを注意すれば良いのか？・・これから、DX化の推進で、同様の課題に遭遇する企業は増えてくると予想される現在、これらは重要な問いと考えられる。そこで、これらのことへの対応に有用と思われる知見をまとめてみる。
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- 2. 問題認識 • デジタル技術の進展によって、製品、サービ ス、ビジネスモデル、など・・多様なビジネス 活動の本質が根本的に変化した。 • そして、覇者の一人と目されていたGEの手痛 い失敗などで、デジタル化への適応には大きな 困難があるとの認識が広がった。 ・・失敗の原因は何だったのだろうか？ • 現在、DX化推進によってB2Bビジネス世界で もデジタル化は着実に進行している。 • そこで探索してみる。 2
- 3. 目次 1. はじめに 2. パラドックスの原因と克服手法 3. デジタル時代のアジャイル開発 4. デジタルサービスのための組織化 5. これからのデジタルサービス 3
- 4. GEの失敗 • GEは、ジェフ・イメルト元会長兼CEOのイニシアティブで GE Digitalを創設し、GEの「デジタル産業企業」として の地位を再定義する取組みに着手していた。 • 「昨晩、もし産業企業として就寝したとしても、今朝は ソフトウェアおよび分析企業として目を覚ますでしょ う。」（DX化によって引き起こされる破壊的変化を要約し たイメルトの言葉） 1.はじめに GEは40億ドル投資したDX化で失敗 4
- 5. デジタルサービスの事例 • 追跡管理、サイト最適化などを強化したデジタ ルカスタマーサービス、など – 多数の製品（車、ロボット、飛行機、建設機械、 など）の運用、性能を監視し分析・対処 – 障害時や性能アンバランス時には適切な対 応も実施 • サービス提供プロバイダー例：GE,SIEMENS、 ABB、など多数 5
- 6. デジタルサービスの困難性 1. 技術の進歩が速すぎて複雑なデジタルシステムの 開発に苦労する。 2. デジタルシステム開発は社内R&D部門では対応で きず、顧客との接触で開発しなければならない。⇒ 真に顧客向けの価値創造に苦労する。 3. また、殆どのプロバイダー、顧客は共創的イノベー ションの準備ができていない。 4. 結果、プロバイダー、顧客は多大な労力を費やし ても真の顧客価値創造に到らない。 5. その延長で、プロバイダー、顧客はどちらも投資に 見合う利益を上げられない。 ⇒ デジタルサービスのパラドックス 6
- 8. どのような方向性がありうるか？ • デジタル技術例： – AI – 分析 – 仮想プロトタイピング – 運用プロセスシミュレーション、など • 新たな作業方法例： – 実験 – 調査 – 高速失敗アプローチ、など 8
- 9. • 顧客との価値共創を管理する手法は？ – デジタル化は顧客の役割を変革し、より顧客中心 のアプローチへの路を拓きはするが・・ – そのプロセスがどのように処理されるかは不明 どのような方向性がありうるか？（続） ⚫より明確なガバナンスが必要なのでは？ ⚫デジタル技術の使用が組織の境界を超える と、様々な部門の枠を超えた主体者の役割と 責任は変わる。・・それにどう対処するか？ 9
- 10. 原因分析と克服手法 • デジタルサービスパラドックス発生の推定原 因を提示 • これを克服することが期待される手法の提示 • この手法の有効性検証のための枠組み • サンプル（インタビュー結果）による分析 2.パラドックスの原因と克服手法 原因 手法 10 2節は主に、David Sjödin et al., An agile co-creation process for digital servitization: A micro-service innovation approach, Journal of Business Research 112 (2020) 478–491を参考に加筆、修正した。
- 11. デジタルサービスパラドックスの原因 • 収益源の過大評価（新しいデジタルサービスが生み出 す売上高予想はしばしば誇張される）。 • これは次のような理由で発生する。 ① デジタルサービスに多額の投資を行う企業は既存ビジ ネスを食うリスクがある(機器の最適使用は既存スペ アパーツ販売、臨時メンテナンス収益を減少させる) ② 技術ソリューションが非常に複雑なため、収益モデル が顧客と一致しないことがある(デジタルサービスの価 格が高くなり顧客は支払いを拒否する)。 ③ デジタルサービスは顧客に価値を提供するため相互 依存を高度にカスタマイズさせなければならない(結 果、拡張が難しくなり、他顧客に販売できなくなる)。 11
- 12. デジタルサービスパラドックスの原因(続) • 維持・デリバリコストの予期しない増加（デジタル サービスは低コストで追加の顧客価値を生み出す安価 な方法と見做されやすい）。 • これは次のような理由で発生する。 ① デジタルサービスを提供しようとすると、バックエンド、 フロントエンドでの新機能開発にかなりのコストがかか る(従来の日常業務と操作が異なるので)。 ② 追跡管理や結果ベースの契約はプロバイダー側責任 を利用しようと顧客行動が変化する可能性がある(こ れへの対応に思わぬコストがかかる)。 ③ プロバイダー、顧客双方は技術の変化や顧客要求へ の対応のため、ソフトウェアやセンサーを定期的に更 新することが求められる(これも思わぬコストがかかる)。12
- 14. 有効性検証のための方法 • 【デジタルサービスからの収益はデジタル開発への投資 を充分回収できないジレンマに常に直面していることを 前提として】 • デジタルサービスのパラドックスの原因把握 • アジャイル共創プロセスを通じてこの課題にど のように対応しているかをマッピング • 【サンプル事例における対応者のインタビュー結果を例 示的に対応付けることで】 14
- 15. インタビュー・サンプル事例 • B2Bにおけるプロバイダーと顧客間のデジタ ルサービス共同作成に関わるインタビュー • サンプル：世界的プロバイダー（主に ABB,Ericsson,Volvo建機,Sandvikなどスエーデ ンの多国籍企業）とその顧客 • プロバイダーと顧客間で良好な関係を確立し たケースを選別して 世界4大ロボッ ト企業の１社 世界的な通信 機器企業 世界的な 建機企業 Mining機器、 超硬工具などの 世界的企業 15
- 16. フェーズ１：デジタルニーズの識別 • デジタル化の目標を定義する。（A） • 共通の目標に向けてKPIを作成する。 • プロバイダー、顧客に割り当てる資金量を決定 する。（A） • システムの複雑性を理解し、全体的視点から通 常見えない新たな可能性や機会を確認する。 (B) 「統括チームは、戦略的ニーズを設定し、ビジネス分析を 実施する責任があります。・・我々のアプローチは、テクノ ロジー主導でもデータ主導でもなく、ビジネス主導です。」 「我々は、プロセスからビジネスを見ることにより、どのよう にそれらの業務を改善できるかを高いレベルから開始する 必要があります。・・」 16
- 17. フェーズ２：デジタル化価値の優先順序付け • デジタル化の機会を選択しコンセプトを設計する。（A） • 複雑さに関するコストと期待収益をバランスさせる。 • どのような新しい技術にアクセスできるか、何をカスタ マイズすべきかを評価する。（B） • ソリューションの実装と使用に関する概念レビューに 従事する。(C) 「まず、10〜50の異なる顧客の問題を特定し、そのうち の1つを選択して、価値提案の構築から開始します。(どう すれば作れるか？どうすれば問題を解決できるか？)」 「プロセス全体を通して、私たちは常に制作スタッフとミー ティングを行い、さまざまなソリューションについて話し合い ました…（あれまたはこれをどのように望みますか？）」 17
- 18. フェーズ３：マイクロサービスの開発 • 要件追加などによる繰り返し設計の発生も考慮 して検討する。（B） • 要件を早い段階では凍結せず、要件の最終セッ トはプロバイダー、顧客両サイドからの入力に よって繰り返し開発する。 • 運用上の価値を確認するためのテスト、改善サ イクル作業をかなりの量想定する。（B） • AIや自動化ソリューションアプリなど最適化を行 うものに対しても新しい作業手順を想定する。 (C) 「データとデジタル環境を計画するために必要な時間・金 を適切に投資することをいとわない顧客が必要です。・・彼 らからの大きなコミットメントを必要とするからです。」 18
- 19. フェーズ４：マイクロサービスの実装 • マイクロサービスの実装を組織からの賛同を得 ながら管理する。（A） • 実装サポートの提案と基盤技術の改良に注力 する。 (B) • デジタルシステムの使用方法と作業プロセス、 ルーチンを改善する体系的トレーニングを行う。 (C) 「・・それはトップマネジメントからの真のビジョンとコミットメ ントを必要とします・・。」 「テストでは、eラーニング、試運転トレーニング、教室での トレーニングと現場でのトレーニングを行っています。」 「大規模な実装では、コストが手に負えなくなる可能性が あるため、顧客とやり取りできる人が現場にいるでしょう」 19
- 20. フェーズ５：マイクロサービスの評価 • マイクロサービスのパフォーマンス監視と価値の 実現、運用上の収益性評価に重点を置く。（A） • この段階では価値拡大の機会を探索することに 注力する。(B) • マイクロサービスは定期的に改良が必要である。 • 運用に加えて、運用学習を捕捉しソリューション のパフォーマンスを定期的に確認する。 （C） 「顧客は価値を得た場合にのみ毎月支払うことになります …。KPIが満たされていない場合は、顧客は契約をキャン セルする可能性があります。」 「毎月の運用会議を開催します。そこでは何を改善する 必要があるかについて良い洞察を得ることができます。ま た、顧客の関与を長期に渡って維持できます。」 20
- 22. 従来方式とアジャイル開発 • 従来方式の基本的考え方はイノベーションを 事前に計画し実行および制御する決定論的 考え方。 • 不確実性は事前に制御し、その後の変更回 避を目指す。 • 対照的に、アジャイル開発は実行の１つの短 いフェーズの結果が次のステージに通知され、 反復的に計画・実行する。 • 不確実性は実行プロセス中に継続的に発見 され、対処される。開発プロセス全体で変更 に対処する考え方。 ３.デジタル時代のアジャイル開発 22 3節は主に、Stefanie Paluch et al., Stage-gate and agile development in the digital age: Promises, perils, and boundary conditions, Journal of Business Research 110 (2020) 495–501を参考に加筆、修正した。
- 23. ２つの開発モデルの比較 ステージゲート開発 アジャイル開発 タイプ マクロ計画 ミクロ計画 主要な領域 ハードウェア開発中心 ソフトウェア開発中心 目的 順次的な資源割り当てのため の開発モデル 主に自己管理されたチームを導 くための戦術モデル 焦点 リスクと品質 学習とスピード 論理 決定論的 確率論的 方向性 ほぼ線形的 非常に反復的 主なスコープ アイデアから立ち上げ 開発とテスト オーナー クロスファンクショナルチーム （R＆D、マーケティング、セー ルス、オペレーション） 技術チーム（ソフトウェア開発 者、エンジニア、プロジェクトマ ネージャー） 習慣的関与形態 一括的 連続的 23
- 24. アジャイル開発の適正分野 • 次のような場合にアジャイル開発はより適し ている。 ① 顧客が変化を好み、プロバイダーとのコラボレー ションにも高い意欲をしめしている。 ② 問題は複雑だが、連続する反復対応のために別 個のモジュールへの分割も可能である。 ③ 暫定的ミスが大きなリスクにはならず、却って貴重 な学習機会となることが期待できる。 • アジャイル開発は直面する多くの問題への万 能薬ではないが、デジタル時代には向いてい る面がある。 ⇒次頁以降に事例紹介 24
- 25. 事例研究：ストリートスクーター • 起源：ドイツ・アーヘン工科大学の2人の教授に よって2010年に開始されたプロジェクト • 目的：（ドイツのような高賃金国でも）手頃な価格 で販売できる電気自動車の開発と製造 • 2011年、国際モーターショーで初期製品発表 • ドイツポストDHL（世界最大のロジスティックス企 業）が注目。ストリートスクーター社と開発で契約 を締結した。 • 背景：DHLは費用対効果が高く環境に優しいモビ リティ（デリバリー用EV車）を欲していたが、ドイツ の既存自動車企業全てから断られていた。 25
- 26. • 2012年、郵便配達用のデリバリー車両 「Work」を発表 • 順次他のモデルも • 2014年、DHLはストリートスクーター社を 買収。デリバリー車両を自前で製造する 立場に移行した。 • 2018年時点で8000台以上の車両を使用 事例研究：ストリートスクーター（続） 26
- 27. ストリートスクーターはアジャイル開発の典型か？ • ラピッドプロトタイピング：ストリートスクーターの 研究チームはプロトタイプ作成とテストの重要性 を強調 • 顧客統合：開発プロセスは最初から顧客と統合。 そうすることで顧客の特定ニーズに効率的に対 応 • リスク管理：開発プロセスのリスクを非常に早い 段階で管理。このため、開発チームは現実的条 件下で出来るだけ早くプロトタイプのテストに着 手 • 障害に優しい文化：経営陣は検証よりも試行錯 誤を優先し、失敗は敗北ではなく学習の重要な 機会と見做す文化を確立 次のような方針を実施していた 27
- 28. ストリートスクーターのその後 • ドイツポストDHLは物流EVの自社生産、自社利 用に加え、外販にも乗り出していた。 – 2014年以降、15,000台以上が導入・運行された。 – 2020年から、クロネコヤマトでも運用が開始された。 • しかし、全体的には苦戦。2021年2月、今後は自 社生産を中止し既存車両の運用にとどめるとの 方針を発表した。 – クロネコヤマトも500台導入段階で中止となった。 • 戦略見直しの背景には、物流EV車を巡る世界で の競争激化がある。（自社開発が負担になって いた模様） – 大手自動車メーカーやスタートアップが相次いで物流 EV車への参入を表明している。 28
- 29. アジャイル開発（中間まとめ） • ストリートスクーターの例に見られるように、 一時的に成功しても継続が難しい場合もある。 • アジャイル開発は動的で予測不可能な環境 に対応できるのが特徴で、敏捷性の恩恵を 受け易い分野に限定した適応が重要になる。 • そのためには常に変化する環境への追随の 配慮と細心の注意が求められる。 • このような環境対応能力の醸成には業務能 力に加え、総合的なエコシステムでの組織変 化対応能力がポイントに成る。 29
- 30. デジタルサービスによる組織変化の要因 • デジタル化によって – 企業境界が曖昧になり、確立されていた特定企業間の相 互依存性やネットワークの位置付けが変化する。 – サービスの性質を変えるデバイスや技術から情報が分離 するから – この分離は知識の分散化につながり、社内組織のアクター だけでなく、社外のアクターとの協力も生じさせる。 – 製品とサービスの組織が分離する。 – 地域の対応が個別化する。 – 内部化と外部化がそれぞれに進行する。 – 組織設計の見直しへと発展する。 ⇒従来方式との境界条件の違いを次頁に示す ４.デジタルサービスのための組織化 30 原因 結果 4節は主に、Alexey Sklyar et al., Organizing for digital servitization: A service ecosystem perspective, Journal of Business Research 104 (2019) 450–460を参考に加筆、修正した。
- 31. ステージゲート開発 アジャイル開発 技術的特徴 低い技術的ダイナミズム 高い技術的ダイナミズム 定義されたソリューション空間 定義されていないソリューショ ン空間 顧客の特徴 安定し既知の顧客の好み 顧客の好みが変化しているあ るいは不明 顧客の相互作用の意欲は限 定的 顧客の相互作用の意欲は極め て高い 完全に特定された製品を必要 としている顧客 暫定製品（ベータ版）を利用で きる顧客 タスクの特徴 仕事のモジュール性は低い 仕事のモジュール性は高い 組織の特徴 暫定的な障害に対する許容度 は低い 暫定的な障害に対する許容度 は高い 経営管理に対するニーズが強 い 経営管理に対するニーズが弱 い ステージゲート開発とアジャイル開発の境界条件の違い 31
- 32. デジタルサービス組織化検討の枠組み • ダイナミズムが高く未定/不明の要因も増える 一方で、エコシステム上でのコラボレーション により一定の方向性維持も必要になる。 • 両側面のバランス確保はかなり難しい。 • これに関わる３つの側面について検討する。 ◼中央集権化 ◼統合/一体化 ◼組織/資源の再構成 32
- 33. 中央集権化 • デジタルサービスの需要に対応するには組織の 一元化が望ましいことが多い。 – 一元化された方が地域ユニットまで含めたトレーニン グなどが容易化 – 一元化された意思決定と戦略はスケール化にも有利 – グローバルな効率化の要求への充足にも有用 • そこで、組織構造の集中化の課題が登場する。 • しかし、集権化に向けた包括的組織再構成の実 施は抵抗が大きい。 – 既存組織の遺産の程度や企業文化、戦略、経営陣 のビジョンや覚悟に大きく依存することが多い。 33
- 34. 統合/一体化 • 組織構造を変更する場合でも、その統合/一 体化の程度も問題になる。 – サービス組織は独自の利益・損失の責任を持つ のかどうか？（以前は製品サポートの役割のみ） – サービス機能の分離はサービス組織の新たなス テータス追求のキッカケになる（不利にはなりたく ない） • 経営者主導によるサービス中心新ビジョンに 基づくイニシアティブが必要になる。 • 更に新たなビジョン構築にはパートナーとの 連携も含めた根本的変革が求められる。 34
- 35. 組織/資源の再構成 • 上述のような変革は焦点企業の業種、規模、 実績などで大きく変わる（例：グローバルビジ ネスを展開する多国籍企業(MNC)、など）。 – 多国籍の外部顧客、OEM、システムインテグレー ター、各種サービスプロバイダー、などとも関係も • 特にデジタルサービス提供時のエコシステム 上の各アクターの重要性が浮上する。 – デジタルサービスの信頼性確保（例：サイバーセ キュリティ、など）も重要になる。 35
- 37. デジタルサービス起因の変化（概要） • デジタルサービス化は「デバイス/技術と情報の 分離」のような根本的変化を伴う。 • これに伴う不確定要因はミクロからマクロまでと 多方面に及ぶ。 • （２節で述べたような）デジタルサービスパラドッ クスを克服するような方法自体は想定しうるが、 • システムそのものが、ニッチシステムから基幹シ ステムの更新までと多様である。 • その結果（4節で述べたような）組織化の課題ま で考慮すると、なお、未解決の課題は多数存在 する。 ５.これからのデジタルサービス 37
- 38. アジャイル共創プロセスの視点からの示唆 • プロバイダー、顧客は複雑な本格的ソリュー ションを一気に開発するのでなく、段階的に対 応することを示唆している。 – ソリューションを個別ニーズに分割しマイクロサー ビスを開発する。 – そうすることで、デジタル製品/サービスを取り巻く 不確実性に対処でき、 – 個別マイクロサービスの迅速で反復的な開発で 変化する顧客要件に対応できる。 • そして、この過程で起きる学習を通じて真の 顧客ニーズ実現への道筋を期待できる。 38
- 39. アジャイル開発の視点からの示唆 • アジャイル開発はより根本的なイノベーション をもたらすはずだが、市場と技術基盤両方か らの大きな不確実性の影響も受ける。 – この方式選択の可否は制御の必要性に大きく依 存する。 – 早い段階からの顧客との統合は、これまでには なかった可能性を明らかにするのには役立つ。 – また、「速く失敗し、間違いから学ぶ」姿勢にかけ ることとも大きく関係する。 – 兎も角、これにはそれなりの新たな方法に精通す る準備と覚悟が求められる。 39
- 40. デジタルサービス組織化の視点からの示唆 • デジタルサービスの普及によって競争環境は変 化することが多い。そうすると、多様なアクター間 のこれまでにない新たなコラボレーションが促進 される。 – その場合、促進の程度は焦点企業、顧客、エコシス テム内アクターに共有されるビジョンや目指す目標の 堅牢性に依存する。 – また、促進の仕方は既存ローカル組織の遺産や制 御をローカルユニットから中央管理に移しうるかにも 影響される。 – 一本化された意思決定や適正なローカルプレゼンス 維持などは経営陣のイニシアティブに大きく依存する。 40
- 41. これからのデジタルサービス（暫定まとめ） • 変化のペースが速いデジタルサービス環境では 従来の線形的開発プロセスでは不充分であり、 新しいアジャイル開発実行の機会は増える。 • 依然として真の顧客価値創出に成功していない 企業は特に新方式に挑戦することが求められる。 • 種々の困難が伴うが、これまでの（多数の失敗 を含む）種々の経験から幾つかの面で知見や示 唆も提示されている（本資料はその代表例を取りまとめ た）。 • 現状はこれらを総合的に咀嚼し、自らの課題に 沿って適切な手法を選択し推進することが重要 になる。 41
- 42. GEは何故失敗したのか？ • GEが産業ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑPredixに賭けたのは、マイクロソフト 出身者から「真価を引き出したいならマイクロソフトの Windowsのようなﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ構築を目指すべきだ」との進 言があったからだとも言われる。 • しかし、産業ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑの世界は、WindowsやAppStoreの 世界とは大きく異なることは今や明白である。 • GEは先行者であったが故に、B2B世界での新たな産業ア プリ構築というデジタルサービス世界の未知の特性を充分把 握できないままに先を急ぎ過ぎたことが失敗の原因だったか と思われる。 • 現在、IoTﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑを立ち上げたと主張するベンダーは 枚挙に暇がない（世界で500社を超えるとも言われる）。そ して現時点ではﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ寡占化は起きていない。 • 結果論ではあるが、B2B世界の産業アプリはﾌﾟﾛﾊﾞｲﾀﾞｰ、 顧客の共創の世界で、ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑは複雑なデジタルサー ビス世界の一要素に過ぎなかったかと思われる。 42