解説/Review

特集：IoT・ビッグデータ・AI 時代の企業間連携とプラットフォーム

IoT プラットフォーム市場の高付加価値化– IoT システムはなぜスケール化が難しいのか –高橋浩∗1Adding High Values for IoT Platform Market‐ Why the IoT System Is Difficult to Scale ‐Hiroshi TAKAHASHI∗1
Abstract– IoT has attracted attention as a method for transferring the non-digital world to the digitalworld. And the launch of the IoT platform is generalized for entry into this field. However, the launchof the business based on the IoT platform has not been scaled and there is a big difference comparedwith the platform business by GAFA and the sharing economy represented by Uber, Airbnb. Meanwhile, it is anticipated that IoT equipment popularization will reach 20 billion by 2020. There is a big
gap between these two situations. Therefore, in this paper, I explore the cause of the above gap andconsider solutions for high added value specific to IoT field. Focus mainly on scaling the IoT system,
such as appropriate choice of platform governance and trade-offs.
Keywords– IoT platform market, platform governance, trade-off selection

1. はじめに興した．この分野の規模拡大は，アプリ開発者（GAFAなど）やサービス提供者（Uber,Airbnb など）など，新

IoT が話題になり出してからかなりの日時が経過している．元来，IoT（Internet of Things）は 1999 年 RFID
標準策定に奔走していたケビン・アシュトンの発言に由来する．そして今日までで最も話題になった IoT シス
テムは Nest システムではなかったかと思われる．Nest
は iPod を成功させたトニー・ファデルによって，彼のApple 退社後 2010 年に起業された．そして 2014 年にはGoogle に大金 32 億ドルで買収されている．家庭内の温度を調節するサーモスタット（IoT 機器）を主製品とし，それによって温度に関する情報を収集するとともに最適温度コントロールで 20%程度電気使用量を節約できるという．このサーモスタットを小売店舗で約 250 ドルで販売することからビジネスは開始された．現在では約1100 万台の設置数に至っている．しかし，これに続くスケール化した IoT システムの例を聞かない．
一方，デジタル化のその他の分野では，同時期にGAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon) やシェアリン
グエコノミー（Uber,Airbnb など）等の新たな市場が勃∗1 B-frontier 研究所，東京都昭島市郷地町 2-12-2∗1 B-frontier Laboratory, 2-12-2 Gochi-cho, Akishima-shi, Tokyo

たなパートナーとのエコシステム構築が大きな推進力となった．
類似の視点で IoT プラットフォーム市場を見渡すと，

IoT プラットフォームの立上げは続いているが，GAFA，
シェアリングエコノミー等とは異なる様相が見てとれる．
ある調査機関によると，過去 12 ヶ月間に 100 以上の新規
IoT プラットフォームが登場した．そして現在では IoT
プラットフォーム市場は 450 以上ものベンダーが乱立する断片化市場になっている [1]．その内，1000 万ドル
以上の収入を上げている IoT プラットフォームはわずか7%．総じて規模は小さく，殆どのプラットフォーマーは
産業用/工業用に焦点を当てている（焦点比率 32%）[1]．
このような状況では，IoT の取組みは上手く立ち上
がっていないとの指摘も登場する．IoT の取組みが成功していると考える企業はわずか 26%．なぜ IoT が立ち
1 費用に比べて効果上がらないかの阻害要因としては，⃝
2 人材が不足している，が 2 大要因との報告が少ない，⃝もある [2]．
デジタル化の大きな流れでは GAFA やシェアリング
エコノミーと同様の重要な役割を担っていると思われる
IoT プラットフォームが，なぜこれほどまで GAFA 等のReceived: 12 December 2018, Accepted: 6 January 2019.

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プラットフォームと異なるのであろうか．

• その結果として大規模化が進行した．

本稿は主としてこの問題に関する解説を行う．高付加価値化は個別システムの断片化を越えて，Nest のよ
うな IoT システムのスケール化に焦点を当てる．この課題に対して次の順序で解説する．第 2 節では，プラット
フォーム理論の立場から両者の相違を述べる．第 3 節では，IoT プラットフォームの状況をプラットフォームガバナンスとトレードオフの立場から解説する．第 4 節では，前項の知見をもとに事例研究を行う．第 5 節では，

IoT プラットフォーム市場の高付加価値化について考察する．第 6 節では，結論を述べる．

プラットフォーム理論面では，アプリ開発者のプログ
ラム開発インセンティブがなぜこれ程までに長期間維持されるのかについての解説に重要な進展があった．従来のプラットフォーム理論にアプリ開発者の権利保護（一定期間新規アプリ開発者に独占的に利益確保可能な期間を保証）を追加する理論が登場した [4]．これらの結果，Apple を始めとする GAFA は，寡占化，超巨大化が進み，空前の時価総額を達成するに至った．
ケース 2：シェアリングエコノミー（Uber, Airbnb など）
シェアリングエコノミーとして知られる新ビジネス

2. プラットフォーム市場と IoT プラットフ
ォームは社会変革をもたらし，世界的に注目されることになった．代表的企業が Uber と Airbnb である．Uber は 2009
年，Airbnb は 2008 年設立だが，設立からわずか 7〜8 年

最近のビジネス環境を代表するプラットフォーム市場

で，Uber は 7 兆円，Airbnb は 3 兆円規模の企業価値評

は GAFA(Gogle, Apple など) とシェアリングエコノミー

価に至った．いずれも非上場で，Uber は世界最大の私（Uber,Airbnb など）である．一方，IoT プラットフォー

企業になった．Airbnb の貸し出し部屋数は 400 万部屋

ム市場は未だ発展途上にある．そこで，２つのケースをになり，大手ホテルチェーン（100 万部屋以下）を凌駕説明するプラットフォーム理論の内容などと対比しながした．

ら IoT プラットフォーム市場のエコシステム構造を解説する．

この状況をプラットフォーム理論で解説するため，従来の標準モデルに直接相互作用が導入された．Uber における運転手と乗客，Airbnb におけるホストとゲスト

2.1 プラットフォーム市場の動向のような，サービス提供者と利用者の直接相互作用から

ケース１：GAFA（Apple,Google など）
最も成功した iPhone AppStore を取り上げる．プラッ
トフォームは 4 層のサブシステム（デバイス，ネットワー
ク，サービス，コンテンツ）で構成され，層間の境界は緩く柔軟性がある [3] とされる．アプリ作成基盤を提供
するサービス層はライブラリー，API，SDK 等がオープ
ンソース利用の進展に伴い，各要素の結合をより安価に実現できるようになった．その結果，有益なアプリ開発
知識とコードのスピルオーバーが容易化され，再利用可
能なコードの拡大がもたらされた．そして，AppStore 上
アプリは 350 万本という豊かな価値増殖をもたらした．
このプラットフォーム形成の最大の特徴は，膨大なアプリ開発の担い手である開発者とのエコシステムである．これが価値増殖に決定的な役割を果たした．加えモデルを検討できるようにした．MSP（マルチサイドプ
ラットフォーム）モデルの定義は以下のように再定義された (Fig. 1)[5]．
定義１： 2 つ以上の異なるサイド間の直接的相互作用を可能にする．
定義２： 各サイドはプラットフォームに加入する．
こうすることで，サービス提供者のイノベーションの動機を専門サービス提供者の立場から（例えば，運転を生業とする人が，タクシー会社の従業員になるか，Uberの運転手として登録し小さくても独立した経営者となるか）検討できるようにした．これは以下のようにまとめられる．

て，サブシステム間の境界が緩やかであるため，電子書
籍端末で競合関係にある Amazon から iPad 用の電子書
籍用リーダーアプリの提供を受けていた [3]．このような従来は考えられない構造変化が可能になるのも外部開発者の役割の重要化が背景にある．これらは以下のようにまとめられる．
• 企業外部のアプリ開発者などのパートナーとのエコシステムが拡大した．
• オープンソースの活用が進んだ（スピルオーバー効

Fig. 1: IMSP モデル vs 代替ビジネスモデル ([5] より)果の拡大）．

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Fig. 2: 標準的理論と実際的 IoT の MSP モデル ([7] より)• 顧客とサービス提供者間の相互作用に焦点が移った．
• 資源小でもプラットフォーマーに成ることが可能になった（Uber の場合，車は運転手，Airbnb の場合，部屋はホスト，のように資源保有をサービス提供者に依存できるようになったため）．

補完者も加わったマーケットプレイスを装備した IoT プ
ラットフォームになることが多い（Fig. 2 右）．
実例を述べる．現在，名古屋で LP ガス容器の配送業
務効率化に向けた数千世帯カバーの大規模実証実験が行われている．LP ガス容器には自動検針装置（IoT 機器）が装着される．ここから LP ガス残量を収集するサービサイド間に直接相互作用を追加したモデルは，単に消ス提供者（補完者）は，LP ガス所在位置情報も組み合わ費者だった人にもサービス提供者となりうる世界への手せて最適配送ルートを計算することが出来る．そして，引きとなった．その結果，シェアリングエコノミーの急

この情報に基づく LP ガス容器配送計画も加えたサービ

速な拡大は，新たなデジタル社会への構造変化を促進さスを LP ガス会社（販売・配送を担当）に提供することせた [6]．

ができる．LP ガス会社にとってはガス残量情報だけでもメリットはあるが，重い LP ガス容器を無駄無く効率

2.2 IoT プラツトフォームエコシステムの構造
IoT プラットフォームは上記２ケースとは大きく異なる．IoT はそもそも非デジタル素材のデジタル化を担う
新しいデジタル化である．そして，非デジタル素材は多様である．また，業界標準やデバイス標準は初期段階にあり，ビジネスモデルも確立していない．プラット
フォーム理論では基本中の基本のサイド間のネットワー
ク効果発生の条件も異なる．その状況を Fig. 2 に基づいて解説する．
通常，IoT プラットフォームは先述の Fig. 1 と同様に，マーケットプレイス無しのプラットフォーム（Fig.
2 左）と認識されがちである．しかし，現実的には IoT
プラットフォームは補完者によるマーケットプレイスも装備した Fig. 2 右のような形態になることが多いと考えられる [7]．
何故なら，Fig. 2 左では一方のサイドはデバイスのみであり，プラットフォームに「加入」する判断主体足り得ないからである．従って，プラットフォーム理論で想定しているネットワーク効果発生もあまり期待できな
い．その結果，顧客とデバイスが繋がっただけでは価値創造が限定されることが多い．そこで，現実的には（収集したデータを分析・加工するなどして）価値創造する的に配送できる最適配送ルート情報が加われば一層メ
リットがある．そこでサービス提供者からの IoT 由来の新サービスに魅了されるだろう [8]．
これらの観察から，IoT プラットフォーム市場は次のように考えられる．
• 各 IoT プラットフォームエコシステムの専門性は高い．
• 一方のサイドがデバイスだけではネットワーク効果

発生によるプラットフォーム拡大は起こり難い．
• その結果プラットフォームの断片化が起き易い．
• これを改善するために収集データを分析してサービス提供する補完者の追加が考えられる．
• しかし，補完者を導入した場合でも，ビジネスモデ

ルは個別化するので，それぞれに工夫を凝らした

IoT プラットフォーム市場の活性化が必要になる．
• 唯一の IoT プラットフォームだけでは活性化が不充分な場合，他 IoT プラットフォームとの接続や連携も模索する必要が発生する．

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2.3 IoT プラットフォーム市場の検討

ラットフォームガバナンスをサーベイし，それとの比較

以上のような背景のため，「IoT プラットフォームはにおいて IoT プラットフォームガバナンスを論述する．

高い人気と将来の潜在的可能性が認識されているにもか

3.1 IoT プラットフォーム市場のガバナンス特性

かわらず，取り組むのが難しく体系的研究が殆どない」[7] と言われている．理由としては，1) 業界標準もビジネスモデルも初期段階で方向性が特定し難い，2) IoT エ
コシステムが複雑且つユニークである，3) 異種アクターが多く，異種の程度が明瞭でない（顧客，デバイスメー
カー，補完者など），4) サイド数が多くネットワーク効果の創出が不明確で一律に評価できない，などである．
これは以下のようにまとめられる．
• 個別には専門性が高いので，それだけではプラット

プラットフォーム理論の中核の両面市場は，「一方のサイドのプラットフォームへ参加の利益が他方のサイドのプラットフォームへの参加の大きさに依存し，相互作用する 2 サイド・エージェントを含む市場」と定義されている [10]．その際，相互作用は両サイド間の間接的ネットワーク効果によって特徴づけられている．しかし，先述のように IoT プラットフォーム市場はこのような割り切った定義の世界からかなりかけ離れている．そこで，IoT プラットフォームを含むプラットフォームガバナンスの包括的検討では，「プラットフォームガバナ

フォーム価値が増大しないことが多い．
• そこで，プラットフォームとプラットフォームの連携が想定されるが，条件が定めにくい．

ンスは，それが提供する技術的特徴よりも寧ろ，中核となるエコシステムを形成するメカニズムの特徴によって特定される」[11] を指針とする方が適当であろう．

• 従って，研究課題が莫大になり，体系化が難しいので研究の俎上に乗り難い．

そこでまず，包括的にプラットフォームガバナンスを構成する概念と構成要素の明確化を目指した文献を探索した．Schreieck 等は上記に合致する方法でプラット

その結果，現在は各社が立上げた IoT プラットフォー

フォームエコシステムのデザインとガバナンスを構成す

ムでは，おおむね想定されたデバイスと顧客間の接続はる概念と構成要素を提案していた．その内容を Table 1

実現されているが，それを超えた IoT プラットフォームに示す [12]．

間の相互接続はかなり限定されており，接続には高いコ

Table 1 は，包括的に既存文献レビューを行なっただ
けでなく，既存の成功した 7 つのプラットフォームがどのようにガバナンスされているかを調査し，ケース分析を行った上で作成された．Table 1 は，プラットフォー
ムガバナンスがさまざまな要素を包含していることを示しており，本稿で例示したケース１（GAFA），ケース２（Uber, Airbnb）も含まれている．そこで，対応する部分を抽出した結果を Table 2 に示す．
例えば Table 2 で，類似性のある Apple Appstore とGoogle Playstore を比較すると，「外部関係」が一方は選択的・戦略的パートナーシップ，他方は多数とのパート
ナーシップ，「価格設定」が一方は年間手数料，他方は 1
回限り登録料，などと異なっている．Uber と Airbnb を比較しても，「価格設定」が一方は動的価格設定，他方はサービス換算手数料（料率固定），また，一方は API
提供ありに対して他方は API 提供無し，などと細かい統治が行われている．
Table 2 は，成功したプラットフォームのみを対象としているが，便宜上，IoT プラットフォームのガバナン
スにもこの枠組みを当てはめる．IoT プラットフォーム
はビジネス視点からみてどのようなエコシステムを構成する力が働くのであろうか．それに関しては「相互作用する企業や個人のコミュニティ・・・から構成される特別なタイプのビジネスエコシステムで，・・・この環境
で企業は・・・相互接続に関する共通のコア資産を利用して競合し，協力する環境」との定義がある [13]．
「特スト負担を余儀なくされる状況にある [9]．一部を除いて規模拡大の事例が少なく，顕著なビジネスモデルも顕在化していないのはこのような事情によるものと考えられる．
このような状況があるので，以降の IoT プラットフォー
ム市場の分析と高付加価値化の解説は次の方針で行う．
• 主としてネットワーク効果醸成の巧緻に焦点を当てるプラットフォーム理論の立ち位置を離れ，複雑なプラットフォームガバナンスの概念と構成要素をク
ローズアップさせる．
• その上で，複雑な条件調整の結果として発生するトレードオフ条件に着目する．
• このような作業によって俯瞰的に全体を眺め，トレードオフ条件の選択などに注目することで IoT プ
ラットフォーム市場の高付加価値化についての解説を進める．

3. IoT プラツトフォーム市場の特性
プラットフォームガバナンスの研究は，最近のビジネ
ス環境を代表する２つのケースでやっと登場し出した段階にある．従って，一気に IoT プラットフォームの特性を論じることは出来ない．まず，２つのケース対応のプ

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Table 1: プラットフォームガバナンス機構 ([12] より)

Table 2: ケース１，ケース２対応の分析結果 ([12] より)

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別なタイプ」と敢えて言わなければならない点が，個々⃝3 公然化する他 IoT プラットフォームとの接続が求の IoT プラットフォームが，その対象分野毎に使用されめられる中で，どの範囲まで何時接続機能を実現する技術やビジネスモデルが異なる状況を示している．

るか？

但し，IoT プラットフォームのガバナンスも，目標はそれぞれの場面での様々なサイド間の相互作用の調整という点では同じなので，「プラットフォーマーと開発者，価格設定と利益分配の意思決定」[13] などで調整さ⃝
4 IoT 市場は標準の戦いでチャンピオンがまだ確定していない．その中で，非標準と標準をどのようにバランスさせるか？

れるはずである．しかし，IoT プラットフォーム市場は，

また，IoT プラットフォームにおけるトレードオフでこれらを実施しようとしても，市場構造，目標が不明確

は，1) 従来のトレードオフ議論が主に B2C 領域であっな段階で取組みを開始しなければならない場面も多く，たのに対し，B2B 領域への拡張が必要になる．2) IoT 技

一般的傾向が定めにくい．このような背景から，特定プ術がデバイス層からコンテンツ層まで広い層に及び，非ラットフォーム毎に解決しなければならないトレードオ

常に複雑になるので，垂直統合と水平分散間のトレード

フ選択がより重要化する可能性が高い．同一著者等によオフ選択が標準的プラットフォームよりもより重要になる IoT プラットフォーム向けのプラットフォームガバ

る． 3) オープン化の度合いを考慮する際，技術レベル

ナンスの内容と特性が提示されているので，その内容をと対プロバイダ（開発者や専門サービス提供者）レベル

Table 3 に示す [7]．
Table 3 の「特性」欄に見られるように，「特別なタイプ」の内容に応じてそれぞれの選択が必要になる．例えば，Table 3 の「競争戦略」の「特性」欄に着目してみる．
IoT プラットフォーム市場においては，個々の IoT プラッ
トフォームの専門性が高いが故に，プラットフォーマー
自身が開発するアプリと企業外部開発者のアプリが競合する事態がかなり一般的に存在する．これなどはケース
１と環境が根本的に異なる典型例である．このような状
況がネットワーク効果の発生を大きく削ぐ重要な要因となっている．
この状況で IoT プラットフォームガバナンスの特性をより一層クローズアップさせるため，次節では，IoT
プラットフォーム市場でのトレードオフに焦点を当てて解説する．

という異質レベルの双方を想定して，個々の IoT プラッ
トフォームそれぞれのオープン化度合いを定義する必要がある [14]，など，考慮すべき事項は多い．
これらも踏まえ，IoT プラットフォームのガバナンス
1 〜⃝
4 のトレードオフについて以下ににおける典型的な⃝論述する（[15] を参考にして記述)．
トレードオフ１：垂直市場アプローチ vs 水平市場アプ
ローチ

トフォーム固有のトレードオフ条件に焦点を当てる．

IoT プラットフォーム市場は水平市場と垂直市場に分類できる．垂直市場は特定の IoT セグメントに特化して関連サイドにのみサービスを提供する市場，水平市場
は顧客がどの業界で活動しているかにかかわらず幅広いサービス提供を目標とする市場である．ところで現在立ち上がっている殆どの IoT プラットフォームは水平市場アプローチを取っていると推定される．即ち，IoT
市場では「膨大な数の垂直的活動がアプリケーション
レベルで発生しているが，多くの野心的 IoT プラット
フォーマーは，全ての垂直アプリケーションを自プラットフォーム上で構築させることを目標にしている」[7]．
しかし，これでは，潜在的市場は大きくなるが，競合する IoT プラットフォーム数も多いため，水平指向 IoT
プラットフォーム間の競争は激しさを増す．現状はこの状態から誰が抜け出すか，あるいは各々がどちらのアプ
ローチを主眼とするか模索している状況と考えられる．

IoT プラットフォームで解決が求められるトレードオ
フ条件の典型例は下記などである．

トレードオフ２：オープンの度合い

3.2 IoT プラットフォーム市場でのトレードオフ
成功が実感できるプラットフォーム（ケース１,2 など）と IoT プラットフォームを比較すると，両者間には細かい相違があるだけでなく，根本的相違もある．例えば，1) 規模の大小，2) プラットフォーマーの戦略の明確性，3) キーとなるオープンクローズ戦略の具体性，4) 価
格設定の明確性，などである．そこで，本節では，先行の成功プラットフォームとの比較論を離れ，IoT プラッ⃝
1 高度に特化した機能を持つ業界固有のニーズに対応

どの程度 IoT プラットフォームの所有者が補完者（特するか，それとも特殊性の低い機能を持つさまざまにアプリ開発者）にオープンにするかは，IoT プラットな業界のニーズに対応するか？

フォーマーが対処しなければならない重要な戦略であ⃝2 オープン性を有効にするために，制御をどの程度放棄し，適切な制御メカニズムとオープン性をどのよ
うにバランスさせるか？

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る．選択肢としては下記 4 種が想定される．
• クローズ：プラットフォームエコシステムにいかなる補完者の参加も許さない．

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Adding High Values for IoT Platform Market

Table 3: IoT プラットフォームのガバナンス諸相 ([7] より)• 参加可能：外部開発者の参加はプラットフォーム上の IoT プラットフォームでサービスを提供し収益を共有は排除しないが，オープン市場（マーケットプレイ

分配するパートナー，2) デバイスインテグレータ：IoTス）は利用させない．

プラットフォーム向けにデバイスを構築するメーカー• 厳しい制御の市場：外部開発者が追加サービスを提供しマーケットプレースも利用できる市場．但し各種の制限を設ける．

やデバイスを接続する IoT プラットフォーム支援パー
トナー（自身がデバイス固有インターフェイス/プラッ
トフォーム拡張機能の開発者であることもある）．3) プ
ラットフォーム補完者：プラットフォーマーのプラット• 緩い制御の市場：補完者により緩い制御メカニズム

フォームユーザー向けサービス構築を支援するパート
ナー（アプリ開発者も含む）．4) インフラストラクチャを備えた市場IoT 市場は高い断片化のため，間接的ネットワーク効
果が強くはないが，ビジネスモデルを成立させなければならず，多くは「厳しい制御の市場」領域にあるか，あるいはこの領域を目標にしていると思われる．この場
合，一定程度補完者との価値共創やイノベーション誘導にネットワーク効果は有効に働く．従って，オープン化の度合いは固定ではなく，IoT プラットフォームのライ
フサイクルに合わせて進化させ調整するものと捉えるべきであろう．
トレードオフ３：パートナーとのネットワークの複雑性
多様なパートナーの存在が想定される IoT プラット
フォームのエコシステムはかなり複雑なパートナー構成になる．パートナーとしては，1) プラットフォームパー
トナー：再販者として機能し，潜在的顧客に対して別プロバイダ： IoT プラットフォームのデータをホストし供給を代行するパートナー，の 4 種が考えられる．
この環境の中で，パートナー数を少なく抑えて主導権確保の維持と安定を目指すのか，パートナーを信頼しネットワークを拡大させることで規模や価値増殖拡大を目指すのかの選択は微妙である．バランスを取るのはかなりの困難が予想される．
トレードオフ４：IoT 標準との互換性

IoT には多数の競合技術が存在する．そして，その内のどれが特定目標に最も適し，どの標準が将来の保証に繋がるかの予測は難しい．水平市場指向の IoT プラット
フォームの場合はとりわけ難しい．競争力を維持し顧客ニーズを満足させるためには，ユーザーに幅広いインタ
フェースを提供し，新しい標準に対応する必要がある．

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想定される案としては，1) インターフェースと全ての可にとってもエネルギー不足リスクの低減が可能になる

能な通信プロトコルをサポートすることを通じて全技術[16]．

を統合する（しかし，ほぼ不可能）．2) 一つあるいは少数の IoT 産業分野またはユースケースに特化する．3) すで

事例２：吸入器向けサービス「Propeller」にサポートされている特定標準の世界的な採用を強化す

喘息や慢性閉塞性肺疾患患者の吸入器に装着するセンるために提携あるいは買収を行う（しかし高コスト，高サーを開発したアメリカのスタートアップ企業 Propeller

リスク）．4) インタフェース構築のための市場を導入す社が提供しているサービスである．既存の吸入器に装着る．即ち，変化する IoT 標準の問題をアウトソースし，したセンサーによって，モバイルアプリと吸入器間を通サードパーティ開発者がプラットフォーム用の適切なイ

信できるようにすることで，患者が一日に何回，何時吸ンタフェースを開発するのを誘導し，インタフェース拡入器を使用したかが自動的に記録される．また，患者は張時などの収益分配を得る（しかし，最初の立上げをど

スマホアプリでその状況をリアルタイムに閲覧できる．

うするか），などが有る．

吸入器には GPS が付いており，吸入された位置データ

いずれも困難なトレードオフで，これが IoT システムをスケール化させる際の大きな壁になっていると思われもクラウドにアップされ，どこでいつ吸入されたかが地図上にマッピングされる [17]．

る．それぞれのトレードオフを個別に検討していてもラ

この状況を新しい問題解決の取組みとして提唱されてチがあかないので，次節では少数の IoT 事例に基づいたいるニーズ・ソリューションペアの手法 [18] で述べて検討を行うことで，高付加価値化に向けた道筋を考える．

みる．
ニーズ：喘息持ちで吸入器を手放せない生活をしてい4. 事例に基づく検討る患者にとっては，自分の体調を絶えず追跡してくれて，何時吸入器を使用したら良いかを予測し，通前節の４つのトレードオフを念頭に置いて以下の 3 つの事例を検討する．その際，1) デバイス（基本は物理装知してくれる最適健康維持のサービスを提供して欲
しい．

置）の特性は健在で，垂直モデルの方が管理が容易なのではないか？，2) 対象は多様で問題設定の仕方そのもの

ソリューション：常時適切な IoT 機器を携帯してもらから変化しているのではないか？，3) 相互作用の手段がうことで，普段の情報をクラウドに蓄積して分析多面化しているのではないか？ も念頭に置くことにす

し，それを元に何時でも手持ちの携帯機器に吸入器

る．

の使用時期を連絡するサービスを提供する．

事例１：Nest のサーモスタットによるサービス

Nest はスマートホームの代表企業とされ，IoT システ
ムの代表例としてよく引用される [16]．Nest のエコシス
テムは，1) 家庭のサーモスタット機器所有者，2) 遠隔から装置を制御する企業，3) それを利用して顧客の暖房習慣等のデータを収集し顧客（エネルギー供給者も含む）にフィードバックする企業，4) 個人の消費データに基づいて顧客に報酬を与えるエネルギー供給者からなる．
システムには Nest サーモスタットを備えるデバイス
層，Nest サーモスタットへのインタフェースとしてアプリを提供するサービス層，貴重な顧客データを提供
するコンテンツ層などと層構造を成し，独自のプラットフォームを形成している．ビジネスモデルは Nest デバ
イスを売ることと有意なデータを売ることで，データはエネルギー供給者にも販売される．エネルギー供給者
はそのデータに基づき，金銭的インセンティブで顧客の行動に影響を与えることができる（例えば，夏の暑い盛りの電力消費ピーク時に，既存習慣に比して若干の高温度設定に協力してもらうことで報奨金を支払う）．顧客がメリットを享受できるだけでなく，エネルギー供給者

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Propeller サービスは上記のニーズ・ソリューションペ
アを実現している．IoT プラットフォームとしてはモバ
イル関連インフラとクラウドの組合せを利用している．
事例３：DeNA の配車サービス「タクベル」
タクベルは DeNA が神奈川県タクシー協会と共同で開発し，2018 年 4 月にサービス開始した AI 活用のタ
クシー配車アプリである [19]．IoT プラットフォームはAmazon の AWS IoT を使用している．独自専用デバイ
ス「BLE Logger」を開発し，これで収集したデータを
AWS IoT で用意されているトピック（通知用通信チャネル）にて送信．データの活用を AWS で提供されているセキュリティ，データ分析，AI などの機能と組み合わせることでシステム構築を容易化し配車サービスシス
テムを構築した．システムは「車両や事業者の違いを意識せずに，決済やマッチング，検索，需給予測，管理ができる共通機能」を実現している．このシステムは既に
神奈川県内の約半数のタクシー事業者に導入が決定している [19]．最近では東京 23 区のタクシー事業者にも販売を開始しだした．
このようなパッケージスタイルの事業者への販売は

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Table 4: IoT プラットフォーム市場でのトレードオフ選択 (著者作成)

白ラベル・プラットフォームと言われる．導入事業者はて顧客へ支払い請求ができる．この分野の「IoT システ

自社ブランドの配車サービスを顧客に提供できる．個別

ムの創出」は新たな価値創造という側面では大変重要で，にはスケールし難い IoT プラットフォームサービスも，

Amazon の Dash ボードなども良い例と言え，今後顧客指向の新たな取組みが期待される領域である．ニーズ・
ソリューションペアの発見のような手法 [18] で，今まで気付かなかった世界が切り拓かれることが望まれる．
しかし，多くの IoT プラットフォーマーが狙っている市場は「見えない IoT」である．この領域では，GE のジェットエンジンの例が良く登場する．それで，これに倣って自社工場を再検討し，自社製品や製造設備にセンサーを付ければ，従来気付かなかった故障予知ができるのではないか，などと．
勿論，それが出来て投資額以上の効果が見込めるなら，早速実施すべきである．しかし，ジェットエンジンの製造は元々寡占化しており，競合するロールスロイル
社も GE と同様のことをやっている．また，人命にかかわる航空機のジェットエンジンの故障予知が進展すればその効果は極めて大きい．しかし，多くの製品の効果はこれほど明確ではない．
そこで，この領域で「典型的 IoT システム」の取組みが試みられても，投資対効果が期待できない場合は多いと推定される．しかし，タクベルのようなシステム造りにすれば，パッケージ仕立てのソフトの他タクシー事業者向け販売で，全体としてはスケール化が図れる分野もある．
このような視点で，白ラベル・プラットフォーム以外のスケール化の手段を最近の IoT 市場で探すと，種々の手段が登場していることに気付く．その例を以下に上げる．

B2B の白ラベル・プラットフォーム販売という手法なら，結果的にスケール化が可能であろう．AWS IoT プ
ラットフォーム採用は多数タクシー事業者へのポーティ
ングにも向いている．
以上の 3 事例を主としてトレードオフ選択とビジネスモデルの組合せで比較した結果を Table 4 に示す．Table
4 をトレードオフ選択の観点から評価すると，1)「垂直vs 水平」についてはビジネスモデルを成立させるためにかなり垂直的要素を取り込んでいる．2)「オープン度合い」についてはビジネスモデル構築との関係でかなりの制約を設けている．3)「パートナーとのネットワーク」
については，一般に権限の維持が先行する関係で，規模拡大に制約が発生する．しかしその後，再販者としてのプラットフォームパートナーの役割見直しで，一定の段階で規模拡大を企画していると推定される．4)「IoT
標準との互換性」については分野毎・提供時期見合いで是々非々に対応していると考えられる．

5. IoT プラットフォーム市場の高付加価値化に向けた考察前節まで述べて来た内容を Fig. 3 の枠組みで再考す
る．IoT を顧客視点で分類し，「見える IoT」と「見えないIoT」に分けてみる．両者はマネタイズの方法がかなり異なるので，取組みの方法は変化する．Propeller のように顧客に「見える IoT」は顧客へのサービス提供によっOukan Vol.13, No.1

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Fig. 3: IoT プラットフォーム市場の高付加価値化 (著者作成)• Arm 社の Pelion IoT プラットフォーム

例３：AEP（Application Enablement Platform）
主に欧州地域では IoT プラットフォーム間の連携• SAP の Leonardo

コスト削減，またデバイス間の異種性隠蔽のため，• AEP（Application Enablement Platform）• Amazon の Alexa サービス
• ブロックチェーンの IoT への適応

それぞれを「典型的 IoT システム」のスケール化の観点から簡単に述べる．
例１：Arm 社の Pelion IoT プラットフォーム
ソフトバンク子会社の ARM は，最近データ解析のTreasure Data を買収して Pelion IoT プラットフォー
ムを立ち上げた [20]．ARM はそれ以前に Stream
Technologies も買収していた．この会社は，「IoT
データへのアクセスに不可欠な業界標準ワイヤレ
スプロトコルとデバイスを跨ぐ物理的接続を全てサポートする」機能を保有している． これは「トレードオフ４」の解の一部保有ということであり，ARM
社自身の半導体チップ，OS，今回買収した Treasure
Data 含め複数階層を跨いだ統合ソリューションを提供している．

例４：Amazon の Alexa サービス

Alexa サービスでは IoT 適応分野の一つであるス
マートホーム向けなどに Smart Home Skill API が提供されている．Skill 開発者はその機能を使って自由にアプリケーションを作成できる．既に AI ス
ピーカー Amazon Echo による口頭指示で自室の照明・空調などを変更するような類のアプリが多数登場している模様である．米国では既に 3 万本に上るとの情報もある．
例５：ブロックチェーンの IoT への適応
「見えない IoT」領域でも自動化が展望できれば，自動化起因のコスト削減も可能になり，IoT 導入のイ

例２：SAP の Leonardo

SAP は，人，資産，設備など IoT を適用したい目
的別アプリケーション群とモノから情報を収集する機能，アプリケーション開発やモノ接続管理を支援するコンポーネントから成る Leonardo を提供している．この中には既に用意されていた目的別アプリ
ケーションやプラットフォームを利用して短期間に
IoT 導入を支援する機能も含まれている [21]．これ
は「トレードオフ１/２」を緩和する補完者としての効果を期待できる．

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IoT プラットフォームを機能に基づいて定義する概念：AEP（Application Enablement Platform ）が登場
し，標準アプリケーションプラットフォームの構築が進んでいる [7]．これは所謂インタフェース標準だけでなく，データ分析基盤の共通化やデバイスの活性化，設定，監視などの優れた方法の特定など幅広い分野に及んでいる．これは「トレードオフ４」条件の緩和を狙っている．

ンセンティブが増す．まだ研究段階ではあるが，この分野でも IoT 領域にブロックチェーン技術を取り込み，イーサリアムが保有するスマートコントラク
トの仕組みなどを利用して，例えば，多数設置済の

IoT デバイスの古くなったソフトやファームウェアの自動アップデートを自動的に実施する研究など，
多様な試みがおこなわれている [22]．
これらの手段活用や考え方を参考にすることによって，今まで IoT システム構築時に遭遇してきた各種の課

横幹 第 13 巻 第 1 号

Adding High Values for IoT Platform Market

題を乗り越える手立てが最近急激に充実してきた．このようなことから，いよいよ IoT プラットフォームの乱立

参考文献と断片化を越えて「見えない IoT」領域でもスケール化
する具体的ソリューションが登場する環境が整って来たと考えられる．

6. おわりに
スケール化だけが高付加価値化ではないが，IoT 分野
では断片化の傾向があるので，本稿は主としてスケール化に焦点を当てて解説してきた．振り返って見ると Nest
は卓越したシステムであった．B2B と B2C の両面を含
み，しっかりしたビジネスモデルの下に，最初から顧客へのサービス価値と電力会社へのデータ由来の価値提供
をガバナンスしていた．最近では Nest は Google Homeとの接続だけでなく Amazon Echo との連携も実現している．
結局，しっかりしたビジネスモデルの全体構想の元に，IoT 機器から収集したデータを加工して，サービスを提供できる相手を明確にし，その実現に向けて地道にガバナンスを繰り返して行くことが重要である．その間に複雑なトレードオフ条件選択の課題が発生するが，それぞれの場面で的確な決断をする必要がある．ビジネス
環境は短時間に変化するので見直しが必要になれば素早く実施することも必要である．

5 節では，このような試行錯誤のリスクをある程度緩和してくれそうな手段を幾つか紹介した．しかし，これらはやはり手段であって，本質的には何をやりたいかが重要である．そして，明確にデータ由来のサービスが訴求相手の課題を解決するものである必要がある．しかし，その課題は必ずしも本人や当該部門が認知していない場合も多い．デジタル化が進展した世界では，イノベーションの起点である各種要素の組合せ可能性も爆発的に容易化している．このような可能性を切り拓くためにも，既存スタイルの延長に拘り，例えば自社製品の生産工場の問題発見の取組みからのみ出発するような方法は適当ではないかもしれない．このような取組み姿勢に固執すると現在までの IT 投資と同様の効率化追求に留まり，IoT の根本的な非デジタル素材をデジタル化する
折角の能力を生かしきれない危険がある．
IoT は従来とは抜本的に異なる手法のデジタル化なので，視点を変えれば，プラットフォームガバナンスやトレードオフ選択の絶え間ない繰返しという面倒は発生す
るが，従来とは抜本的に異なる新たな価値創造に繋がる可能性は大きい．環境も整い出してきているので，今後は，このような新たな価値創造に向けた競争が活発化すると考えられる．背景を良く理解した上で従来以上に積極的な取組みが必要な時期に来ていると考えられる．

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高橋 浩

横幹 第 13 巻 第 1 号

1970 年東北大学大学院工学研究科修士課程修了，同年富士通入社，2005 年宮城大学教授，2011 年 MCPC
顧問，2015 年 B-frontier 研究所設立，現在に至る．博士（学術）（東京工業大学）．情報処理学会，経営情報学会，研究・イノベーション学会，国際戦略経営研究
学会，サービス学会などの会員．著書「デジタル融合
市場」他，経営情報学会監事．