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国内大手自動車メーカー。創業は二輪車でアジア太平洋を中心に世界トップシェア。ヒューマノイドロボットASIMOやホンダジェットなどの航空機も手掛ける。2040年までに脱エンジンを目指す。
時価総額
9.8 兆円
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Disney operates in three global business segments: entertainment, sports, and experiences.
時価総額
31.5 兆円
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IT、エネルギー、インフラ、モビリティ用の部品やシステム、医療機器、家電などを幅広く展開。各種産業のDX・スマート化を行うLumada事業を中心に、グローバル成長に向けた取り組みを推進。
業種
システムインテグレーター , 重電(電力設備) / 重電(原子力発電) / ファクトリーオートメーション / エレベーター・エスカレーター / 家事・台所用家電製品 / 汎用コンピューター / 鉄道車両 / 医療用電子機器
時価総額
12.8 兆円
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" 昭和電工が日立化成を買収し商号変更。絶縁ワニス、積層板、絶縁ガイシ、カーボンブラシなどで培った基盤技術を複合・融合し、電子材料や配線板材料、モビリティ部材、ライフサイエンスなどを展開。"
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IoTやCPSの時代となり、「プラットフォーム」、「モノからコトへ」などのフレーズがはびこっています。かくいう私も使っていますが汗
こうした言葉を聞いても、いまいちピンとこないケースが多いかと思います。なんぜコンセプトばかりが、先行してきましたから。
今回、「プラットフォームとは、こういうものか」、「モノ売りからコト売りにすべき理由は、これか」と腹落ちしていただけるように、具体例をじゃんじゃん紹介していきます。伝統的企業の変革を例にとりながら。
第一回の日立製作所は
・ホンダ系列の自動車部品メーカーの買収が、IoT戦略とどう結びついているのか
・あのGEですら必ずしもうまくいってないIoTプラットフォーム、難しいのはなぜか
・日立も当初はモノ売り思考。「価格表をくれ」と言われる現実からスタートした
こうした切り口から、多くの読者にとって有用な題材を提供できれば、幸いです。
<共創の具体例>
日立は、なぜ「ディズニー」とタッグを組むのか
https://toyokeizai.net/articles/amp/309441?display=b&_event=read-body
(ポイント抜粋)
・リアルデータを分析して現実世界にフィードバックするサイバーフィジカルの時代がくる
・サイバーフィジカルの時代に、日立はGAFAが得意な情報系ではなく、制御系に特化する(カーナビ事業売却)
・サイバーフィジカルに向かう流れは以下
①メンテナンスの高度化
②単体機器の自動化
③自動化された機器の群制御
・マネタイズするまでには、生産側も消費側も、モノ売りから「共創」に考えをシフトする必要があるため辛抱が必要。
Komtraxのように、外販せず、IoT製品を活用するためのツールという位置づけだとすると興味深い。「共創」という言葉が出ているが、SaaSもその概念。SaaSでなくても、共創は相互にメリットがある商取引サイクルがあるということで、作れたら持続的な競争障壁になると思っている。
https://s.nikkei.com/36byOnW
モノではなくコトを売る。チャージポイントをどこにするか。顧客の達成したい成果KPIに連動すれば売上は青天井になります。
例えば顧客が仕入れや調達コストを下げたい場合、最終的には仕入れコストがいくら安くなるかがポイント。どれだけ膨大なデータを取り入れても仕入れが最適になるならガンガンプラットフォームを利用してみたいはず。
しかもそのユースケースは貯まればまるほど日立の強みとなりますよね
"東原(敏昭)社長のトップダウンで、もう徹底的にやりましたよ。乾杯の挨拶が、「レッツ、ルマーダ」となるくらい(笑)。
さらには、「こういう風にやればいいんだ」と思える具体例を見せる場があるといいですよね。そこで、「ルマーダ大賞」という表彰制度も取り入れました。"
大きな戦略方向性を変える時は、社内の習慣、思考プロセスを変えていくこと
『今度、こういう面白いユースケースを作ろう」なんてことを、言ってくれるようになりました。』
こういうマインドじゃないとっ♪
我々は、ブレーキやパワステのような「制御系」に集中する。それが基本的なスタンスです。」
これは、そうだとは思いますが、
共創という意味では、お客様ビジネスの展開までの展開から進める方向もあるのだと思います。
また、辛抱強く段階を踏めることに加えて、欧米型のようにビジョンへむけて戦略的に進められるようにしていきたい分野だと思います。
GEは、正しい方向・取り組みでありながら、KPIが短期過ぎたのでは。ここは機会だと思います。
単に、前の車に接近したから自動でブレーキをかける、というものではなく、あらゆるデータを自動計算し、どの程度のブレーキをどのような変化を与えて時間をかけるかを判断して自動制御するもの。
つまり、そのときの温度、湿度、路面状況、タイヤ特性(メーカー、生産年、種類別など)、タイヤの溝の減り方、タイヤ温度などに合わせて、ブレーキをかけようとする車の速度、加速度、ハンドルの向き、さらには同乗者の状態(ドライバーだけか、それとも後部座席にも乗車しているのか、シートベルトはしているのか等)を、"瞬間的"に計算し、ブレーキの強さ、変化、時間をフィードバックして実際に車を停める制御をする。
これは他のあらゆるIoTシステムにも言えて、一つのセンサーで得られたデータでフィードバックすることはほとんどなく、複数のセンサーから得られた膨大なデータからAIで分析して適切なフィードバックを行う。
そしてそれらのIoTシステムの集合体で、人々が快適に暮らせる社会の基盤が"CPS"なのだろうと思っています。