ハーレー・ダビッドソンはユーザーごとの「カスタム化」をさらに進めるため、工場にIoTを取り入れた(写真はイメージ)


 日本能率協会コンサルティング(JMAC)では、IoTデバイスを使いこなす強い現場づくりを目指すために「現場IoT7つ道具」を提唱している。

 今回は指向を変えて、IoTを活用したビジネスモデル構築についてお伝えしたい。IoT活用が売上げ向上や新たなビジネスおよびビジネスモデルの創造に結びついているのかは、言うまでもなくきわめて重要な視点である。

 ハーバードビジネスレビューの調査によると、欧米では「IoTは何に寄与するか」という問いに対して「新たな収益源」と答えた経営者が約6割に達する。それに対して、日本では「オペレーションの向上」と答えた経営者が6割だという。この認識の違いには驚くが、日系企業にとって新たな収益源が必要であることは言を俟たない。今後、IoT活用の目的として、オペレーション向上のみならず新たなビジネスおよびビジネスモデルの創造にも焦点を当てていくべきだろう。

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新たな収益源をつくる5つのアプローチ

 新たな収益源を作って売上を拡大するモデルには、いくつかの方向性が考えられる。

 既存ビジネスの範囲中で競争力のあるQCDを実現し、顧客に価値を提供していくアプローチ、新たなビジネスモデルを構築し、顧客へ新たな価値を提供することでビジネスを拡げていくアプローチなどである。

 それらを整理すると、以下の5つのアプローチが考えられる。

(1)マスカスタマイゼーション型
(2)カスタマーオペレーションモニタリング型
(3)スマートプロダクト型
(4)バリューエクステンション型
(5)スマートマッチング型(シェアリングエコノミー)

IoT/ICTを活用した売上拡大のための5つのアプローチ


(1)マスカスタマイゼーション型

 インダストリー4.0のコンセプトでもある「マスカスタマイゼーション」とは、個々の要求に対応した製品(カスタマイズ仕様)を量産と同レベルのコストで製造することで、個々の顧客満足度の向上を狙うものである。顧客の要求・ニーズにきめ細かく対応することで、ファンをつくり、顧客をロックインさせるアプローチである。

 そのためには、工場内で顧客の要求と生産情報(計画、手配、製造条件など)をつなぎ、個体1つ1つに情報を付加して生産を実現するシステムの構築が求められる。

 オートバイクメーカーのハーレー・ダビッドソンを例に挙げよう。ハーレー社の大きな特徴は、個別ユーザーに合わせた「カスタム化」(改造)である。これまでハーレー社は販売する市販品はいわば「改造するための素材」であり、顧客は自分なりに改造を加えていくことが当たり前だというブランディングを掲げてきた。そして2011年にはこれをさらに一歩進め、「Build your own bike(自分のバイクを造ろう)」というというコンセプトを立上げた。顧客一人ひとりの希望に合わせたフルカスタマイズされたハーレーを販売することで、顧客の“Only One価値”をさらに高めようというコンセプトだ。

 その実現に向けて、ハーレー社のヨーク工場はIoTを取り入れた。すべての製造・工作機器と移動機器の稼働状態や位置情報をセンシングしてモニターすることで、工場内の全ての動きが見えるようになった。顧客からカスタム発注を受けると、その1台を組み上げるのに必要なすべての情報(顧客仕様、受注管理、生産指示、作業指示、在庫管理、進捗管理)を一連の生産システムで繋げている。

 こうした工場内の効率化の実現により、部品手配リードタイム短縮、在庫削減、顧客への納品期間の短縮を実現し、より幅広い顧客獲得のチャンスを得ることにつながった。

(2)カスタマーオペレーションモニタリング型

 カスタマーオペレーションモニタリングとは、顧客(カスタマー)が製品やサービスの運用状況・利用実態(オペレーション)を監視(モニタリング)し、収集された情報をフィードバックすることで、より良いモノ(製品)、サービスを最適なタイミングで提供するアプローチである。

 例えば、顧客の製品の使い方の把握に基づく製品開発へのフィードバック、利用実績に基づく故障予知による保全サービス計画へのフィードバック、需要予測の精度向上による販売計画へのフィードバックなどがある。

 カスタマーオペレーションモニタリング型を進める際は、どのデータを収集するかを決めることが重要になる。既存プロセスにおける問題点を把握した上で、改善につながる因子を事前に特定し、そのデータ収集の仕掛けを設計することが必要だ。

 例えば、コマツは高精度GPSによる遠隔車両管理システム「KOMTRAX」を標準装備した建設機械の販売を2001年より行っている。

「KOMTRAX」開発の元々のきっかけは油圧ショベルの盗難対策だった。KOMTRAXの実用化によって、盗難は劇的に減少することができた。

 また、建機は現場を常に移動して使用されており、故障時の修理依頼が来た際にその建機がどこにあるかが分からないことに苦労させられていた。そこでこの仕組み(KOMTRAX)を利用することで、建機の所在地や世界中の建機から収集される様々な情報を「見える化」し、利用実態と照らし合わせて商品の点検・修理依頼をユーザー側からではなく、故障する前にコマツからユーザーへ提案していくといったサービス提供のやり方を変えることを実現した。

(3)スマートプロダクト型

 文字通り、既存製品をスマート化することで、製品としての魅力を顧客に感じてもらうアプローチである。スマートプロダクトとは、製品自身が「自律化機能」を持つ製品を指している。開発にあたっては、製品自身が顧客や使用状況に応じて自律的に判断できる機能や、製品そのものが自動的に成長(更新)できる機能を持たせる。実際には、製品企画として「自律化機能」を顧客要求として捉え、開発していくことになる。

 ここで事例として挙げるのはテスラモーターズである。テスラモーターズが販売する「MODEL S」に搭載されているソフトウエアには、大きく2つの特徴がある。

 1つ目は自動アップデートサービスだ。定期的にリリースされる最新版のソフトウエア が、無線ネットワーク経由でテスラモーターズから自動車へ直接送られてくる。

 もう1つの特徴は、自動的なデータ収集とサービスへの反映である。ソフトウエアは車体の状態を定期的に自己点検し、そのデータをテスラモーターズに送る。ソフトウエアのアップデートで解決が可能な場合は即座に対応し、人による対応が必要となる場合はエンジニアを派遣して対応する。テスラモーターズはこのサービスを「いつでも、どこでも受けられる21世紀のサービス」と謳っている。

(4)バリューエクステンション型

 今までの(1)〜(3)は、既存ビジネスや業務にIoTを活用して改善することで顧客満足を得るアプローチだったが、この「バリューエクステンション型」のアプローチは、既存ビジネスの強化ではなく、新たなビジネスモデルを構築し、そのビジネスモデルによって顧客を掴み、売上拡大を狙っていくものである。

 単に既存の製品やサービスの価値(バリュー)を顧客に提供するだけでなく、その製品やサービスを活用する「顧客のプロセス」に入りこみ、顧客が抱える悩み・困りごとの解決まで価値を拡大させるソリューションを提供する。つまり「エクステンション」とは、バリューを「顧客のプロセス全体まで拡げて」提供することを指す。

 そのためには、顧客プロセスにおける問題点を把握し、スマートプロダクトの活用やICT技術で顧客プロセスの情報をつなぐ「バリューエクステンションシステム」を設計することが必要になってくる。

 (2)の事例として挙げたコマツは、「KOMTRAX」のサービスをベースとしながら、「バリューエクステンション型」のアプローチも行っている。2015年2月よりサービス提供を開始した「スマートコンストラクション」である。

「スマートコンストラクション」では、測量から施工完成までの建設現場のあるあらゆる情報をICTでつなぐことで、作業工数およびコストの削減を実現する。また、あらゆるデータが人を介さず繋がっているので現場作業員による指示が必要なくなり、現場の安全性も向上する。

 この「スマートコンストラクション」サービスのポイントは、GEの事例と同様に顧客のプロセスに入り込んだことである。建機の販売・アフターフォローから、顧客が建機を用いて行っている施工というプロセスに対して提供価値を拡げたのである。

(5)スマートマッチング型(シェアリングエコノミー)

 これまでの(1)〜(4)は、ものづくり企業における売上拡大のパターンだが、5つ目のパターンは、ものづくり企業に限らず、IoTを活用して新たなビジネスモデルを創り出すアプローチである。

 顧客(需要)とサプライヤー(供給)の両者をIoTでつなぎ、カスタマーオペレーションモニタリングによって、リアルタイムに需要と供給のミスマッチを把握し、解消するサービスを提供する。

 典型的な事例がUberである。UberはGPSを活用したIoTによってリアルタイムで需要と供給をマッチングさせることにより、登録車・運転手の機会損失削減と、利用者のニーズを満たすことに成功し、2015年現在では世界の70都市以上で事業を展開している。

◎連載「実践!IoTを使った現場改善」(バックナンバー)
(第1回)製造現場にIoT、一体何ができるようになるのか
(第2回)縦横無尽に動く工場のフォークリフトを追跡せよ(IoL/位置)
(第3回)工場従業員の作業実態をセンサーで把握する(IoO/作業)
(第4回)生産現場の不良や故障、その瞬間を捉えて対策を(IoS/場面)
(第5回)明日の生産計画は設備の稼働状況データから(IoA/稼働)
(第6回)生産現場の「カウント」に労力をかけ過ぎていないか(IoC/数量)
(第7回)IoTで品質をつくる、危険を察知する(IoQ/品質、IoH/危険)
(第8回)将来の競争力を高めるスマートファクトリーの構築法

筆者:石田 秀夫