IOT時代の製造業の戦略と変化についてポーターの考え方

「IoTの衝撃―――競合が変わる、ビジネスモデルが変わる (Harvard Business Review)」の感想をメモ。
浅はかな理解で、ラフなメモ書き。

【1】読んだ感想
ポーターが書いた第2章・第3章の内容が秀逸と思う。
「製造業は全てソフトウェア企業に変わる」というGEトップの主張の理由がよく分かる。
IoTによる、外部環境の側面と内部環境、そして組織構造への影響の話が非常に面白い、と思った。

IOTのバズワードがなぜ、これだけ広まっているのか、その理由が何となく分かった気がした。

自分のメモと自分の考えを適当に書いておく。

【2】IOT時代の競争戦略

【2-1】スマート製品の特徴：
データ収集・分析・活用

モニタリング（例：アクセスログから挙動不審を検知）
→制御（例：オートホームメーション）
→最適化（例：予防保全）
→自律性（例：RPA）

【2-2】５フォースの観点：
・買い手の脅威：
例：製品故障の予防データの提供で、メーカーの方が買い手よりも強くなる

・同業他社の脅威：
スマート製品によるデータ収集・分析・活用で、差別化できる
一方、製品へソフトウェアの組込み、クラウド基盤の構築・運用など、固定費が増加する

・新規参入の脅威：
スマート製品とデータ収集・活用基盤のプラットフォーム化で、参入障壁を高められる
一方、GAFAなどの巨大IT企業が参入してくる

・代替品の脅威：
製品のサービス化の進展により、ハード製品の重要性が下がる
例：ホームオートメーションにより、エアコン・家電製品・住宅等のメーカーが参入してくる

さらには、製品の共有サービスへ発展する
最近のライドシェア、ホームシェア、自転車のシェアサービスなど

・供給者の脅威：
ハードウェア業者よりもソフトウェア業者の方が強くなる
ソフトウェアで製品の機能が代替されて、物理的部品が減少する
巨大IT企業が組込みソフトウェア、クラウド基盤、データ収集基盤を使ってくるので、脅威が強くなる

(メモ)むしろ、メーカーは、巨大IT企業からのハードウェア製品のOEM委託の立場に追いやられるのでは？

【2-3】ポーターの考えでは、競争優位の源泉は、コスト削減か差別化の２つしか無い
どちらを採用する？

【2-4】スマート製品の機能：
例：給湯器メーカーのIOT基盤によるデータ収集・活用事業では、個人向けよりも法人向けサービスの方が需要が多く、重要
　機能追加でコスト削減でき、どんどんコストが低減していく

【2-5】製品開発とクラウド基盤構築の配分
クラウドへ機能・データ・UIなどを置く方向へ進化している
そうすれば、頻繁なVerUpがやりやすいので、顧客価値も上がる
その分、ハードウェア製品の重要性は下がる

【2-6】システムのオープン化
他社製品の提供を許し、逆に参入を促す戦略もあれば、
自社製品を他者のプラットフォームに組み込んでもらう戦略もある

【2-7】内製・外部委託の是非
内製化で先行者利益を獲得できる
内製化で自社に知見を蓄積できる
外部委託は、自社製品の差別化をなくすリスクもある

【2-8】データ確保・分析
製品へセンサー装置とソフトウェアを埋め込むため、コストは増える
性能維持・料金回収の目的なら、即効性のあるデータが必要
プラットフォーム化ならば、広範なデータが必要

【2-9】製品データの使用権とアクセス権
鍵は、データの帰属先
データの所有権は、メーカー？　使用者？　サプライヤ？　それとも、関係者が共有？
完全な帰属権、NDA保持、利用権、共有権、販売権など

最近は顧客がデータ共有に強い意欲を持つケースがある
例えば、顧客が自信のフィットネス情報をSNS共有
むしろ、メーカーがデータの活用方法を価値提案して、差別化していく戦略もある

データの利用許諾について、クリックスルー形式の規約承認が多い
初回使用時にデータ収集の同意を使用者から得る
しかし、法制度が追いついていない

【2-10】流通チャネル
従来の自動車業界では、代理店を通じた販売が多いので、メーカーは顧客と直接の接点はなかった
しかし、IOTでデータ収集により、顧客と接点を持てる
例えば、テスラは直販により、顧客から直接、データ収集して、顧客のフィードバックを得られる

テスラの場合、
顧客からデータ収集
→顧客関係性の強化
→収益向上
→ブランド認知の向上
→顧客満足へ貢献

但し、顧客との物理的距離に依存するので、制約条件はある
例：配送、物流、販売、在庫

【2-11】ビジネスモデルの手直し
従来は、製品売り切り型
販売後に、所有権を使用者へ移転した

一方、製品のサービス化で、所有権はメーカーが持ち、使用料を継続徴収というビジネスもあり
しかし、ジレンマは、消耗品販売・サポート保守ビジネスで既に稼いでいる企業は、IOTのメリットがない

製品の共有サービスまで発展している
例：ライドシェア・サービス

【2-12】製品データを第三者へ販売
他者には価値あるデータ
例：車両、交通インフラ

（メモ）そういえば、JR東日本の事例もあったね

しかし、プライバシーのリスクあり

【2-13】事業範囲の拡大

関連製品の多角化
製品設計よりシステムエンジニアの方が重要
ハード設計より、組み込みソフトウェアやクラウド基盤の構築の方が重要

ソフトウェアを含むプラットフォーム化
自社製品は変えず、他者も自由に接続できるようにする

製品の最適化に進むのか、製品以外の最適化を進めるのか？

【3】IOT時代の製造業

【3-1】IOTによって、バリューチェーン上の活動は、スマート製品の影響を受けるだろう
真因は、データ資源にある

従来は、部門同士の情報連携に過ぎなかった
一方、IOT時代は、製品自体がデータ資源になる
例：サービス履歴、在庫、稼働率、物流、修理保守の予防、顧客データなどが全て収集できる

【3-2】製品開発部門
ハードウェア製品の研究開発を担当
しかし、ソフトウェア開発が主体になる
製品の内蔵ソフトウェアよりも、クラウド基盤上にソフトウェアがたくさんある

製品の可変性はソフトウェアが担うようになる
部品削減によるコスト削減、VerUpのし易さ、出荷後も新機能をリリース可能になる

品質管理が強化される
アクセスログから、事故の状況を再現しやすくなる
例：テスラのバッテリ発火事故から、自己の状況を再現させて、品質管理を強化したソフトウェアを全製品へリリースした

新規ビジネスモデルを支援する
製品のサービス化、利用状況データ収集による課金サービスなど

【3-3】製造・物流部門
機械や生産工程の稼働率向上
在庫削減

【3-4】マーケティングと販売部門
顧客のセグメントを精緻化できる
製品を通じて、顧客と対話できるようになる
利用時間に応じたサービス事業へ発展する
長期にわたって、顧客を支援する

【3-5】アフターサービス部門
耐用期間の長い製品メーカーはとても重要

遠隔サービスの実現
保守のワンストップサービス
事前に診断し、修理回数を減らせる

予防サービスを強化
AR機能を使って、サービス担当者が遠隔サービスで修理する
（メモ）ARはゲーム業界の技術の一つと思っていたが、メーカーにとっては重要な技術要素の一つなわけだ

しかし、データ維持のセキュリティはまだ問題がある
DoS攻撃を受けやすい
組込みソフトウェアの脆弱性が大きい

【3-6】メーカーの組織形態へ影響

「メーカーは全てソフトウェア企業になる」主張とは、ソフトウェアが製品の根幹をなす、ということ
メーカーは、今後、ソフトウェア企業以上の変化を受けるだろう
なぜなら、メーカーは、既に沢山のバリューチェーンを持ち、既存の部門が多いので、影響を受けやすいし、変化を受け入れざるを得ない

従来のメーカーは、職能別組織が多い
バリューチェーンの単位で、R&D部門、製造部門、生産管理部門、販売部門、保守サービス部門、IT部門などに分かれていた
それらの部署は自律性が高い

しかし、設計・オペレーション・販売・サービス・IT部門同士の役割が重複してきた
理由は、製品のサービス化により、顧客関係性をより重視するし、クラウド基盤上でデータをやり取りするから

すると、新旧組織の併存となり、組織構造が複雑化してきている

【3-7】メーカーの組織構造への重要な変化とは
４つの変化が見られる

IT部門とR&D部門の協働・連携
統合データ部門の新設
開発運用部門（DevOps）の新設
顧客成功管理部門の新設

【3-8】IT部門とR&D部門の協働・連携

従来のIT部門は、社内インフラ、CAD、ERP、CRMなどの管理と運用がメイン
しかし、製品・他部門スタッフもIT化が必要
すると、誰がその役割、責任を持つのか？
ITのスキルを持つIT部門しか担えないでしょう

一方、R&D部門はハードの開発が専門で、製品へのソフトウェア埋め込みにも関わる
しかし、クラウド基盤のサービス運用のスキルまではない
製品の定期的なVerUpや頻繁なリリースが必要になるので、R&D部門では対処しきれない

そういう変化があるので、最近は、IT部門とR&D部門の区別がなくなってきている
つまり、マトリクス組織になっている
IT部門の人は、R&D部門にも所属し、クラウド基盤の運用にも携わる
逆も然り

【3-9】統合データ部門の新設

データ専門の部署
CDO（データ部門の最高責任者）を設ける

データ管理、データのセキュリティ維持等に関わる
データ資源の戦略的重要さから、専門性を発揮するために新設される
製品データの活用、教育、権利の管理、アクセス監視、データ活用によるマーケティング策定など、仕事は幅広い

【3-10】開発運用部門（DevOps）の新設

従来の製品開発部（Devs）のIT技術者と製品保守・サービス部のスタッフが結集して、開発運用部門（DevOps）が新設される場合が多い
IT企業のDevOpsのメーカー版
但し、IT企業のDevOpsよりも、活動範囲は広い

製品提供のライフサイクルを一元管理している
クラウド基盤上へリリースして、不具合修正の頻繁な更新とか

【3-11】顧客成功管理部門の新設

顧客経験を管理する、というソフトウェア企業の機能をメーカーに置き換えた
従来の販売・サービス部門が行わない業務、インセンティブ外の業務を担当する
例：コールセンターへの顧客クレームの前に、顧客のログから検知し、事前に予防する、など

【3-12】しかし、セキュリティ管理部門はない
今は方針が定まっていない
ソフトウェアはIT部門、ハードウェアはR&D部門や開発運用部門が担当している

【4】個人的な感想としては、メーカーは大変だな、と思う。

メーカーは従来のビジネスのやり方、従来の部門があるために、ソフトウェアを重視した組織構造や組織文化と併存せざるを得ず、混乱するのではないか。
ソフトウェアを重視した組織構造や組織文化では、アジャイル開発のベストプラクティスをベースに置くために、従業員の自由度が高く、勤務体系や報酬制度もかなり違ってくる。
ハードの文化とソフトの文化は水と油と思う。
結局は、別会社にするとか、別事業部にするだろうが、連携が大変そう。

メーカーにおける開発運用部門（DevOps）という発想は面白いと思った。
結局、製造業でもDevOpsという発想が必要になってくるわけだ。
しかし、その範囲はソフトウェア開発・運用だけでなく、ハードウェアの企画開発・保守サービスも含んでくるので、より複雑になっているのだろう。
ハードとソフトの両方の知識と経験がなければ、相当難しいのではないか。

統合データ部門という発想も面白い。
アリババの馬CEOは「データはビジネスの副産物として採取される」と言ったが、メーカーにとって、製品がデータ資源そのものになる。
すると、大量のデータをいかに活用するか、ということが重要になってくる。

その時の留意点の一つは、データの権利関係だろう。
個人情報が含まれるために、そのデータの所有権、利用権、販売権の管理は慎重にならざるを得ない。
一方、データを上手く活用できれば、新たなビジネスモデルを構築できる。

そういう一連の戦略を策定し、実際のデータ収集・活用を管理する部門を設置することで、専門性を発揮させるわけだ。
昨今、データサイエンティストというバズワードが流行しているのは、そういう背景があるからなのだろう。

では、メーカーは、製品のIOT化によって、自社でプラットフォーム化できるか？
メーカーが自社のプラットフォーム基盤を構築するあるべき姿は、アップルのビジネスモデルになるのだろう。
しかし、純粋なメーカーが高度なソフトウェア開発力を持てるようになるのは難しいだろう。

個人的な感想では、たぶん、メーカー自身では無理と思う。
自社にソフトウェア開発の組織文化がないので、外部のソフトウェア企業の力を借りるしかないと思う。
つまり、ソフトウェアの内製化は結構ハードルが高いのではないか。

すると、大手IT企業のプラットフォーム基盤上で、メーカーは彼らのハードウェアOEM生産という委託の立場に追いやられるのではないか。
アップルのように、自社で製品の企画、ソフトウェア開発は行い、ハード生産は外注委託する分業スタイルに落ち着けば、メーカー自身の強みであるハード製造の部分を捨てざるを得ないから。