内平，石松，「Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法の提案」，サービス学会第３回国内大会（金沢），2015.

Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法の提案○内平直志(北陸先端科学技術大学院大学) 石松宏和(日本経済大学大学院)
1. はじめに世界の情報通信基盤となったインターネットは，人々のコミュニケーションに大きな変革をもたらした．このインターネットの次の段階として，物と物との通信，すなわち M2M（Machine-to-Machine）
や IoT (Internet of Things)技術に，産業界からも学術界からも大きな注目が集まっている．IoT は M2Mを含む非常に広い概念であり，本稿では様々なセンサから得られる情報をネットワークで集積し，知識情報処理を行う M2M を対象とする．
M2M およびそこで蓄積されるビッグデータ解析
は，エネルギー，医療・ヘルスケア，メンテナンス，流通，交通などの幅広い産業への適用が期待され，社会インフラを始めとする我々の生活環境を一変する可能性を有している．またビジネスとしても，野村総合研究所の試算によれば，2018 年の M2M 市
場規模は 1 兆円を超えると予想されている[1]．
このような流れを受けて，M2M の研究開発，技術標準化が活発に行われている．しかしこれらは，技術的側面に重きを置いており，M2M をビジネスとして成立させるための経営学・サービス学的な視点からの研究は十分とは言えない状況にある．具体的に言えば，M2M を用いたサービスによるユーザ価値創造の視点，さらにサービス提供者がどのように持続的に収益を確保できるかというビジネスモ
デルの視点からの研究はまだまだ欠如していると言わざるをえない．
本問題意識に基づき，著者らは，M2M サービス開発者とステークホルダ（標準化担当を含む）のコミュニケーションギャップを埋める「Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法」を，SSR 産学戦略的研究フォーラムの採択プロジェクトとして調査研究を行っている[2]．本稿では，本調査研究プロジェク
トで提案しているＭ２Ｍサービスビジネスモデリ
ング手法の概要を示し，スマートホームをモチーフとして行った試行結果を説明する．

2. 先行研究レビュー
M2Mの技術面に関しては活発な研究が行われており，M2Mが生み出す技術的可能性および課題に関する先行研究も多い[3,4,5]．しかし，技術的可能性がすべてビジネスで実現するわけではない．
M2Mサービスビジネスの視点で考察した研究は多くはないが，近年いくつかの報告がある．LayaとMarkendahl は，典型的なM2Mサービス事例として，スマートシティ，スマートハウス，スマート在宅ケア，スマートエネルギーシステムを比較し，M2Mサービスの成功失敗の要因を分析した[6,7]．
GoncalvesとDobbelaereは，M2Mサービスの１１の役割と役割間のバリューチェーンを示し，３つのM2Mサービスビジネスのシナリオ（アプリケーション，モバイル，家電）を示した[8]．Leminenらは，M2Mを含むIoT (Internet of Things)ビジネスのフレームワークを提案し，自動車産業のいくつかの具体的なケースを分析した[9]．著者らは，M2Mサービ
スビジネスにおける機会と困難（図１）を可視化し，バックキャスティングにより機会と困難を分析する手法を提案した[10]．しかし，これらの研究は，M2Mサービスビジネスの分類や分析手法を示したものであり，M2Mサービスビジネスの具体的な設計法を示したものではなかった．また，内平らは，製造業のサービス設計法[11]を提案しているが，製品をコアにしたサービスの一般的な手法の提案であり，M2Mサービス固有の機会や困難を考慮したものではなかった．
技術政策やマネジメントの課題

技術的な課題

相互接続性の保証
国の規制
セキュリティとプライバシー
キャリアポータビリティ

ネットワークスケーラビリティ

機器計測デバイスの管理
認証方法
多くの不完全な標準課金方針と方法

デバイスと通信のコスト

データの品質通信プロトコル
データ分析の計算コストと精度

M2Mの困難ソリューションの断片化

多くのステークホルダ

トラブル時の責任

ダーウィンの海

様々なアプリケーション管理

ビジネスモデルの課題

アプリケーションやユースケースの課題

ネットワークオペレータとのユーザのギャップ

図１：M2Mサービスビジネスの困難マップ

3. Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法
本稿で提案する M2M サービスビジネスモデリン
グ手法は，文献[10]で提案した M2M サービスビジネス分析手法に基づいている．具体的には，M2Mサービの機会（後述する SCAI モデル）と困難（図１の困難マップ）の分類手法を M2M サービスビジネスモデリングの手順の中で活用する．ここで，「サービスビジネスモデリング」とは，サービスビジネスの概念設計を意味し，詳細設計は範囲外とする．
また，M2M が大きな変革に繋がるには，共通の M2Mインフラの上に，複数のサービスが相互乗り入れすることによるシナジー効果が不可欠であろう．以下
では，複数のサービスの相互乗り入れを前提とした
M2M サービスビジネスモデリング手法の手順を説明する（図２）．

内平，石松，「Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法の提案」，サービス学会第３回国内大会（金沢），2015.

Step1: 個別提案サービス価値の抽出（ビジネスモデルキャンパス作成）
Step2: 個別提案サービス価値の分析（SCAIキャンパス作成）
Step3: 価値とデータの統合とマッピング（SCAIマトリクス作成）
Step4: 新サービス機会の抽出（SCAIマトリクス強制発想）
Step5: サービスの困難の抽出（プロジェクトFMEA作成）

図２：M2M サービスビジネスモデリング手順
ステップ１：個別提案サービス価値の抽出
まず，ターゲット領域で想定される複数のサービスに関して，ビジネスモデルキャンパス[12]を用いて，顧客やリソース，パートナー，収益構造を意識しながら個々のサービスの提案価値(Value Proposition)を抽出する．
ステップ２：個別提案サービス価値の分類
ビジネスモデルキャンパで抽出された提案価値ごとに，M2M サービスビジネス分析手法[10]で提案した SCAI モデルの５つの構成要素（Share, Connect,Analyze, Identify, Value）を SCAI キャンパスとして抽出する（図３）．SCAI モデルでは，M2M サービスの価値をデータ分析(Analyze)と特定化(Identify)に分けて考える点がポイントである．すなわち，M2Mで網羅的に個体を把握できることで，統計的な分析による「分析価値」だけでなく，高度な分析を行わなくても生み出すことができる「特定価値」が存在することに注目する．また，その価値を生み出すため に 必 要 な デ ー タ (Share) と デ ー タ 間 の 紐 づ け(Connect)を明らかにする．

Value
M2Mサービスの提案価値Analysis

Identify

分析による価値特定による価値ックス I では，提案価値（分析価値，特定価値）を縦軸，データを横軸に価値とデータ間の関係の有無を示すとともに，提案価値およびデータのタイプを決定する．SCAI マトリクス II では，価値タイプを縦軸，データを横軸，提案価値をマトリクスの要素とする．SCAI マトリックス III では，提案価値を横軸，困難要素を縦軸として，困難パターンをマトリクスの要素とする．
ステップ４：新サービスの機会の抽出
SCAI マトリクス II を用いて，マトリクスの空欄部分に新しいサービスの強制発想を行う．発想されたサービスで実現可能なサービスをオリジナルのビジネスモデルキャンパスに反映する．
ステップ５：サービスの困難の抽出
SCAI マトリクス III を用いて，提案サービスで想定される困難を抽出し，そのリスクと対策を FMEA
(Failure Mode and Effect Analysis)形式で整理する．
本稿で提案する M2M サービスビジネスモデリン
グ手法の特徴は以下の３点である．
（１） 提案価値起点：技術的に実現可能な機能や思いつきのユースケースを起点とするのではな
く，ビジネスモデルキャンパスを用いて，価値創造／ビジネスモデルの視点からスタートする．
（２） M2M シナジー効果追求：SCAI マトリクスを用いて，複数のサービスの相互乗り入れによるシナジー効果を追求する．
（３） 強制発想による機会と困難の抽出：SCAI マト
リクスのタイプを用いて，強制発想による新しいサービス機会と困難を抽出する．

4. 事例適用提案手法を，具体的な事例（スマートホーム）への適用を通じて説明する．ここで，スマートホームにおける M2M サービスとして，（１）家電製品遠隔監視，（２）ホームセキュリティ，（３）ホームエネルギーマネジメント，（４）ホームヘルスケアマネジメント，（５）フードデリバリの５つのサービスを考察対象とする（図４）．

Connect
データ間の紐づけ

Share
価値創出に必要なデータ

図３：SCAI キャンパス
ステップ３：価値とデータの統合とマッピング
提案価値ごとに作成された SCAI キャンパスの価値とデータをマトリクス上で統合的に可視化する（SCAI マトリクス I，II および III）．SCAI マトリ

図４：スマートホームにおける５つのサービス

内平，石松，「Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法の提案」，サービス学会第３回国内大会（金沢），2015.

RS

消費予測
病気診断・予測診断モデ
ル推薦モデ 保守買換提案
ル

メニュー推薦事故状況検出
DR制御機
器特定
エネルギー
可視化

状況特定

在庫可視化

健康状態の異常モニタリングおよび警備会社による駆けつけサービス

対象製
品所在
特定

通信による遠隔監視
製品販売後のサービス提供による
利益

注文情報

システム開発費
通信費

冷蔵庫在庫情報CS

家族イベント情報

データ分析
データ特定技術

電力消費予
測

状態予測モデル

可視化

CH

生体情報

KR

損害リスク評価

故障予測

意思決
定

家庭の家電
ユーザ

エネルギー機器使用状況

販売後は代理店を通さない
直接取引

リスク評 保守買換提案
価モデル

ユーザの通報CR

製品販売後の安心安全の価
値提供(1A)プロアク
ティブメンテナ
ンス(1B)リコール通知

ホーム監視データ

VP

所有者情報

代理店
通信会社
データ分析
ベンダー

CS

KA
M2M情報を生かすサービス開発
運営コスト最適化

価値

修理情報

KP

稼働情報

まず，考察対象とした５つのサービスに対して，ビジネスモデルキャンパスを作成し，提案価値を抽出した後に，提案価値に対する SCAI キャンパスを作成する．ここでは，家電製品遠隔監視サービスに関して作成したビジネスモデルキャンパス（図５）とSCAI キャンパス（図６）を示す．同様に，他のサービスについても作成する．

事故状況検出食材在庫特定体調異常状況
特定

図５：ビジネスモデルキャンパス（家電遠隔監視）

図８：SCAI マトリクス II

製品販売後の安心安全の価値提供(1A)プロアクティブメンテナンス(1B)リコール通知

SCAI マトリクス II では，分析価値と特定価値のタイプとスマートホームで扱うデータのマトリクスを示す．これまで提案された価値をマトリクスの要素とするとき，空欄の要素に対して強制発想で新しいサービスを発想できる．この例では，新サービスとして「健康状態の異常モニタリングおよび警備会社による駆けつけサービス」を抽出し．ホームヘルスケアマネジメントのオリジナルのビジネスモデルキャンパスに付加する（図９）．ここで，赤字の部分が，追加された要素である．

ValueAnalysis

故障予測モデル
保守買換提案Connect

稼働情報と所有者情報の紐づけ

Share

稼働情報
修理情報
所有者情報

Identify

対象製品所在特定

図６：SCAI キャンパス（家電遠隔監視）作成された５つの SCAI キャンパスを１つの SCAIマトリクスにまとめる．ここでは，SCAI マトリクス
I（図７）および SCAI マトリクス II（図８）を示す．
分析価値は４つのタイプ，特定価値は３つのタイプに分類できる．また，SCAI マトリクス I から，スマートホームにおける M2M インフラ上のサービス相互乗り入れのための標準化として考慮すべきデータを洗い出すことができる．
注文情報

特定価値

○
○

○
○

○
○

○
○

○ ○
○ ○ ○
○ ○
○

○ ○
○
○

○ ○
○ ○○

図７：SCAI マトリクス I

○○○ ○

KA

通信会社
警備会社

CS

M2M情報を生かした製品
サービス開発CR

VP(4A)健康状態の異常モニタリ
ングおよび警備会社による駆けつけサービス

警備会社を介したサービス

KR

CH

データ分析
データ特定
技術

通信による遠隔監視システム開発費
通信費
警備会社への分配金

RS

CS
家の住人
高齢者
病人

医療・介護費からの収益

図９：ビジネスモデルキャンパスへのサービス付加

冷蔵庫在庫情報家族イベント情報
生体情報
エネルギー機器使用状況

ユーザの通報ホーム監視データ

修理情報

所有者情報

稼働情報

意思決定

可視化
状況特定
推薦モデル
リスク評価モデル
診断モデル
状態予測モデル

分析価値○
故障予測モデル○ ○保守買換提案○
損害リスク評価モデル
電力消費予測モデル ○○メニュー推薦モデル○
消費予測モデル
病気診断・予測モデル ○ ○○対象製品所在特定○
ホーム異常状況検出
警備員最適派遣○
エネルギー可視化
DR制御機器特定○
食材在庫特定○在庫可視化○
体調異常状況特定

KP

さらに，各サービスの提供価値とＭ２Ｍ困難マップ（図１）の項目をマトリクスで表示し，各要素に対して強制発想で具体的な困難を抽出し（図１０），それに対する対策をプロジェクトＦＭＥＡで記述する（図１１）．この例では，５つのサービスに対して，それぞれ１つの具体的な困難を抽出した．プ
ロジェクトＦＭＥＡでは，通常の対策に加えて，将来，M2M の安価に使用できる共通プラットホーム（PasS: Platform as a Service）が提供された状況での対策も併記する．これにより，ステークホルダ間で，クリアすべき課題を共有することができる．

内平，石松，「Ｍ２Ｍサービスビジネスモデリング手法の提案」，サービス学会第３回国内大会（金沢），2015.

ホーメエネ ホームヘル
家電製品 ホームセ
フードデ
ルギーマネ スケアマネ
遠隔監視 キュリティ
リバリ
ジメント
ジメント
ネットワークスケーラビリティ

M2M用通信プロトコル

氏（東芝ソリューション），角谷有司氏（日立），水島和憲氏（日立），成瀬博氏（日本電気），米田進氏（ソフトバンク）の各氏に感謝します．

データ分析の計算コストと精度DR管理対応機器が限定デバイスの管理

参 考 文 献デバイスの認証方法
相互接続性の保証
医療分野の規制大国の規制
他サービ
スとデータを共有難

セキュリティとプライバシキャリアポータビリティ
多くの不完全な標準ソリューションの断片化
ネットワークオペレータとユーザのミスマッチ
データの品質課金方針と方法
説明責任と義務
様々なアプリケーション管理

デバイスと通信のコスト

顧客ニー
ズは大き
くない

多くのステークホルダ
利用者が限られる

ダーウィンの海

図１０：SCAI マトリクス III
サービス
家電
遠隔監視

想定困難

困難タ
イプ

家電の遠隔監視・
リコールの顧客
コスト
ニーズは小さい

通常対策
分譲住宅などニッチ市場を開拓する．

PaaS前提対策

対策後リスク

顧客は無料化．プ
魅力的コンテン
ラットフォームオー
ツが集まらな
プン化でコンテン
い．
ツ収集．

汎用的セキュリ
データの通信・セキュリティのセキュ
セキュ 保存に関しての 共通プラットフォー ティ機能の限
データは共有した
リティ
リティ 特別なセキュリ ム機能で実現．
界，顧客が信くない．
ティ対策．
頼しない．
高齢者などデデマンドレスポン デバイ 分譲住宅など
エネル
プラットフォームにジタル弱者がスに対応できる家 スマネ ニッチ市場を開載る格安チップ．
ギー
対応できない．
ジメント 拓する．
電が限定．
ヘルス 薬事的制約大，規制
ケア サービスが限定．

非薬事アプリを開発．

フード
デリバ 利用者が限られる コスト
リ

高齢者宅配事業
無料・少額コンテと連携．ニッチ市ンツとして普及．
場開拓．

―

アプリが魅了的でない．
アプリの管理ができずトラブルが多発．

図１１：抽出された FMEA

5. まとめM2M サービスビジネスへの産業界の期待は高いが，必ずしも期待通りにイノベーションに結びついていない．M2M サービスのイノベーションの機会を促進し阻害要因を取り除く設計手法が求められるが，本提案はその１つの試みである．今回は，スマートホームをモチーフに試行を行ったが，今後はスマートファクトリなど他の事例への適応を通じて，手法を洗練化していく必要がある．

謝辞
本研究は，産学戦略的研究フォーラム(SSR)の平成２６年度調査研究グループ「M2M サービスビジネスモデリング手法の事例適用と評価」の一環で行われた．調査研究グループのメンバーであり議論に参加いただいた蔭山佳輝氏（東芝），櫻井茂明氏（東芝），平博司氏（東芝ソリューション），鈴木裕之[1] 野村総合研究所 ＩＣＴメディア産業コンサルテ
ィング部，「ＩＴナビゲーター２０１４年版」，
東洋経済新報社，2013．
[2] SSR 産学戦略的研究フォーラム平成 26 年度プ
ロポーザル「M2M サービスビジネスモデリング
手法の事例適用と評価」．
http://www.iisf.or.jp/SSR/prpsl_pdf_2014/p14_03_uc
hihira.pdf[3] Lawton, G., "Machine-to-machine technology gears
up for growth," IEEE Computer, Vo.37, No.9,pp.12-15, 2004.
[4] Wu, G., et al., "M2M: From mobile to embedded internet," IEEE Communications Magazine, Vol.49,
No.4, pp.36-43, 2011.
[5] Niyato, D., Xiao, L., and Wang, P., "Machine-to-machine communications for home energy
management system in smart grid," IEEE Communications Magazine, Vol.49, No.4, pp. 53-59, 2011.
[6] Laya, A., and Markendahl, J., "The M2M Promise,
What Could Make it Happen?" IEEE 14th International Symposium and Workshops on a World ofWireless, Mobile and Multimedia Networks(WoWMoM), pp.1-6, 2013.
[7] Markendahl, J., and Laya, A., "Business Challenges
for Internet of Things: Findings from E-Home Care,
Smart Access Control, Smart Cities and Homes," 29th
annual IMP Conference, 2013.
[8] Gonçalves, V., and Dobbelaere, P., "Business scenarios for machine-to-machine mobile applications,"
Mobile Business and 2010 Ninth Global Mobility
Roundtable (ICMB-GMR), IEEE 2010 Ninth International Conference, pp.394-401, 2010.
[9] Leminen, S., et al., "Towards iot ecosystems andbusiness models," Internet of Things, Smart Spaces,and Next Generation Networking, Springer Berlin
Heidelberg, pp.15-26, 2012.
[10] Uchihira, N., Ishimatsu, H., Kageyama, Y., Kakutani,Y., Mizushima, K., Naruse, H., Sakurai, S., Yoneda,
S., "Service Innovation Struc-ture Analysis for Recognizing Opportunities and Difficulties of M2M
Businesses," PICMET 2014, pp.777-783, 2014.
[11] Uchihira, N., et al., “Analysis and Design Methodology for Recognizing Opportunities and Difficulties
for Product-based Services,” Journal of Information
Processing, Vol.16, pp.13-25, 2008.
[12] アレックス・オスターワルダー, イヴ・ピニュール，「ビジネスモデル・ジェネレーション ビ
ジネスモデル設計書」，翔泳社, 2012.