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グローバルな競争・協調環境におけるIoTサービスビジネスデザイン手法

Author(s)内平, 直志; 石松, 宏和; 井上, 敬介

Citation

年次学術大会講演要旨集, 30: 443‑446

Issue Date

2015‑10‑10

TypeConference Paper

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URL

http://hdl.handle.net/10119/13313

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本著作物は研究・技術計画学会の許可のもとに掲載するものです。This material is posted here withpermission of the Japan Society for Science
Policy and Research Management.

Description

一般講演要旨Japan Advanced Institute of Science and Technology

２Ｃ０３
グローバルな競争・協調環境における IoT サービスビジネスデザイン手法○内平直志（JAIST） 石松宏和（日本経済大） 井上敬介（JAIST）

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，人々や企業のコミュニケーションやビジネス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 ofThings)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 は非常に広い概念であるが，本稿では IoT のネットワークで様々なセンサーから得られるモノの情報をサーバ（クラウド）に集積し，知識情報処理を行い，意思決定やモノの制御を行うシステム，すなわちCyber-Physical System (CPS)によるサービスを対象とする（以下「IoT サービス」と呼ぶ）．
IoT サービスは，エネルギー，工場，ヘルスケ
ア，農業，流通，交通などの幅広い産業への適用が期待され，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[NRI13]．しかし，IoT サービスの事業化は容易ではなく，各企業が事業の拡大や収益化に苦労している実態もある．
このような文脈の中で，IoT サービスの研究開発，技術標準化が活発に行われている．しかしこ
れらは，技術的可能性に重きを置いており，IoTサービス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．具体的に言えば，IoT 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，筆者らは，IoT 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，産学戦略的研究フォーラム(SSR)の調査研究プロジェクトの成果として提案してきた[Uchihira14][内平 15][Uchihira15]．この手法の特徴は、ビジネスモデ
ルキャンバスに IoT サービスの価値モデル（SCAIモデル）の視点を組み込んだ点である．
しかし，昨今のグローバルな競争・協調環境において，継続的に収益化するためのビジネスモデルはビジネスエコシステムとして考えざるをえない．IoT サービスの実現においては，外部リソース（技術，人材，製造，販売）の活用が不可欠であり，ビジネスの収益化のためにはビジネスエコシステムにおけるオープン・クローズ戦略[小川 14]が求められる．本稿では，オープン・クローズ戦略を提案済の手法に組み込むことで，グローバルな競争・協調環境における，外部リソースの戦略的活用を設計者に意識させる IoT サービスのビジネスデザイン手法を新しく提案する．

２．先行研究IoT/M2M の技術面に関しては主に情報通信のコ ミュ ニティ で活 発な研 究が 行われ てお り，IoT/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 [Lawton04] [Wu11][Niyato11]．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．
IoT/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[Laya13][Markendahl13]．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，家電機器）を示した[Gonçalves10]．
Leminen らは，M2M を含む IoT 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[Leminen12]．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．
IoT サービスに関するビジネスエコシステムに関しては，Rong らがビジネスエコシステムの構造を理解するための 6C フレームワークを提案している[Rong15]．
ただ，6C フレームワークには，プラットフォーム戦略をどのようにデザインするかに関しては言及がない．筆者らは，小川の提案する「オープン・クローズ戦略」の視点に注目し，その考え方をビジネスデザイン手法に取り入れる試みを行ったが，文献[小川 14]にある６象限のマップでは，筆者らが提案する「調達インテリ― 443 ―ジェンス」[Inoue12]の要素を明示的に表現できないため，本稿では，新たに「オープン・クローズキャンパス」を導入する．調達インテリジェン
スとは，調達に関する判断・行動に必要な知識であり，筆者らは，従来の市場インテリジェンス，技術インテリジェンスに加えて調達インテリジェンスの重要性を指摘してきた．

３．IoT サービスビジネスデザイン手法

本稿で提案する IoT サービスビジネスデザイン
手法は，文献[内平 15]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 サービスの機会と困難の分類手法を IoT サービスビジネスデザインの手順の中で活用する．
ここで，「サービスビジネスデザイン」とは，サービスビジネスの概念設計とし，詳細設計は範囲外とする．また，IoT が大きな変革に繋がるには，共通の IoT 基盤の上に，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 IoT サービスビジネスデザイ
ン手法の手順を説明する（図１）．

成 要 素 （ Share, Connect, Analyze, Identify,Value）を SCAI キャンパスとして抽出する（図２）．SCAI モデルでは，IoT 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，IoT 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．建設機械のリモートメンテナンスの例で説明すると，センサーデータと故障のデータ分析から，故障予測を行うのが「分析価値」であり，建設機械の位置情報から盗難を検知するのが「特定価値」である．

Value

M2Mサービスの提案価値

IdentifyAnalysis

特定による価値分析による価値

Connect

データ間の紐づけ

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）

Share

価値創出に必要なデータ

Step2: 個別提案サービス価値の分析（SCAIキャンパス作成）

図２：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
複 数 サ ー ビ ス の 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，マトリクス上でマージして可視化する（SCAI マトリクス I，II および III）
．SCAI マトリックス I では，提案価値（分析価値，特定価値）を縦軸，データを横軸に提案価値とデータ間の関係の有無を示すとともに，提案価値のタイプを決定する（図３）．
提案価値タイプには，「状態予測」「診断」「リスク評価」「推薦」「状況特定」「可視化」「意思決定」がある．

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: オープン・クローズ戦略検討（オープン・クローズマップ作成）
Step6: サービスの困難の抽出（プロジェクトFMEA作成）

○
○

注文情報

修理情報

○
○

冷蔵庫在庫情報

ユーザの通報家族イベント情報
生体情報
エネルギー機器使用状況

ホーム監視データ

稼働情報

収集される
データ
所有者情報

特定価値

提案価値

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

意思決定価値
タイプ

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[Osterwalder10]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[Uchihira14]で提案した SCAI モデルの５つの構可視化
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

図１：IoT サービスビジネスデザイン手順

○○

○
○

○
○

○
○

○
○ ○
○

○ ○
○
○
○

○ ○
○ ○
○
○

○ ○

図３：SCAI マトリクス I

ステップ４：新サービスの機会の抽出
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― 444 ―

る． SCAI マトリクス II を用いて，マトリクスの空欄に関して，新しい提案価値の強制発想を行う（図４）．発想された提案価値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
スに反映し，洗練化する．

収集されるデータ

注文情報

冷蔵庫在庫情報

生体情報

家族イベント情報

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

価値

リスク評 保守買換提案
価モデル

本手法では，この関係をオープン・クローズキャンパスとして表現する（図６）．ここで，オープン領域とクローズ領域の境界を決めるのが標準化戦略担当者の重要な役割となる．調達エンジニ
アの重要性は文献 Inoue12]で指摘している．

損害リスク評価

故障予測

価値タイプ

電力消費予
測

状態予測モデル

消費予測

グローバル
製造リソース
（調達）

目利きリサーチ

調達エンジニアリング

病気診断・予測

提案価値（既存）

診断モデ
ル
推薦モデ 保守買換提案
ル

真似できないコア技術

メニュー推薦事故状況検出

意思決
定

DR制御機
器特定
エネルギー
可視化

可視化

在庫可視化

提案価値（新規）対象製品所在特定状況特定事故状況検出フルターンキー化

販売網

グローバル
展開リソース（支援）グローバル巨大市場

食材在庫特定体調異常状況
特定

図６：オープン・クローズキャンパス

図４：SCAI マトリクス II

オープン領域

真似できないコア技術

グローバル
製造リソース
（調達）

ステップ６：サービスの困難の抽出
困難マップ（図７）に基づく 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強制発想で抽出し，そのリスクと対策を FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)形式で整理する． IoT サービスビジネスの困難としては，「多くの不完全な標準」「ソリューションの断片化（サイロ化）」「利益損失の配分」「トラブル時の責任」などが典型であり，サービスごとに具体的に検討する．
技術政策やマネジメントの課題

フルターンキー化

目利きリサーチ

オープンイノベーショ ンも時代状況によって変わってくる

クローズ領域調達エンジニアリング

ステップ５：オープン・クローズ戦略検討
更新されたビジネスモデルキャンパスのビジネスモデルをビジネスエコシステムとして考える（図５）．グローバルな競争・協調環境では，ビジネスエコシステムのパートナーは，以下の３つの外部リソースに分類できる．

グローバル
知識リソース（吸収）

グローバル
知識リソース（吸収）

技術的な課題

相互接続性の保証

グローバル
展開リソース（支援）

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
利益損失の配分

グローバル巨大市場

デバイスと通信のコスト

図５：IoT サービスのオープン・クローズ戦略
グローバル知識リソース：コア技術を強化するための世界の知識（技術，人材）を M&A 等でコアに取り込む．ここでは，最先端の技術の目利きができるリサーチ部門が必要となる．
グローバル製造リソース：コア技術を使った製品・サービスを形成するために受託生産企業などの世界の外部リソースを活用する．ここでは，調達インテリジェンスによる調達エンジニアリングが重要な役割を果たす．
グローバル展開リソース：コア技術を使った製品・サービスをプラットフォームとして利用し世界に展開するパートナーを支援する．ここでは，パートナーが簡単に利用しやすくするための仕掛け（フルターンキー化）が重要になる．
それぞれの外部リソースを活用するインタフ
ェースとして，「目利きリサーチ」「調達エンジニアリング」「フルターンキー化」が重要となる．

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

多くのステークホルダ
ダーウィンの海（継続的収益化）
ビジネスモデルの課題

多くの不完全な標準課金方針と方法
データの品質トラブル時の責任
様々なアプリケーション管理通信プロトコル
データ分析の計算コストと精度

IoTサービスの困難
ソリューションの断片化
ネットワークオペレータとのユーザのギャップ
想定外の事象への対応

アプリケーションやユースケースの課題

図７：IoT サービスビジネスの困難マップ
本稿で提案する IoT サービスビジネスデザイン
手法の特徴は以下の４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） IoT 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実現上の困難を抽出する．
（４） オープン・クローズ戦略の検討：IoT サ― 445 ―ービスはビジネスエコシステムが必然であり，オープン・クローズキャンパスで，エコシステムの中でのポジションを明確化する．既存のオープン・クローズ戦略では，グローバル製造リソースの活用を明示的に表現できなかった．

４．事例適用提案手法を具体的な事例として，文献[内平 15]で説明に使用したスマートホームにおける，新たに追加したオープン・クローズキャンパスの活用法を示す．ここで，スマートホームにおける IoT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した．これらは，単体サービスでは「サイロ化」により事業拡大が難しいが，５つのサービスを同じ IoT 基盤上で提供し，シナジー効果を訴求することで，その困難を乗り越えることができるとした．しかし，文献[内平 15]では，複数のサービスで多くのステークホルダーが存在するスマートホームのエコシステムにおける自社のポジション（グローバルな競争・協調環境における戦略）を明示的に検討できていなかった．
図８に，スマートホームにおけるオープン・クローズキャンパスを示す．ここでは，５つのサービスを実現するスマートホーム IoT 基盤（ソフトウェア＋センサ）の提供企業を中心にエコシステムを考える．IoT 基盤提供企業は，コア技術であるデータ分析技術に関しては M&A 等で吸収する．
また，ソフトウェアは自社で開発するが，ホームに設置する各種センサー機器の製造は外部委託する．さらに，クラウド化したソフトウェアとセンサー機器を IoT 基盤としてフルターンキーソリューション化し，電力会社やセキュリティ会社などが容易に導入できるようにする．図６の例では，
IoT 基盤提供企業を主体としたが，センサー機器製造業を主体とすると別のオープン・クローズキ
ャンパスを描くことができる．

データ分析企業の吸収

センサ機器製造業への製造委託

目利きリサーチ

調達エンジニアリング

スマートホームIoT基盤（ソフトウェア＋センサ）の提供
フルターンキー化

販売網基盤を導入する電力会社，セキュリティ会社などの支援

グローバル巨大市場

図８：スマートホームにおけるオープン・クローズキャンパス

６．まとめ

IoT 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．IoT 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．本稿では，グローバルな競争・協調環境における継続的な収益化を意識するために新しく導入したオープン・クローズキャンパスを中心に説明した．
今後は，スマートファクトリなどに適用し，手法の洗練化を行っていく．

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