クラウドサービスの進展における企業情報システムのソーシングへの影響
に係る研究
代表研究者

依田

祐一

立命館大学

経営学部・経営学研究科 准教授／スタンフォード大学 客員研究員

1 はじめに
企業情報システムのソーシング戦略は、1990 年代より 20 年以上にわたり理論的にも実践的にもアウトソ
ーシングの有効性が主張されて続けてきた。一方、企業変革局面における戦略的なインソーシング（内部志向）の有効性を、情報システムの戦略的拡張性（柔軟性）の観点から明らかにし、今後の研究に係る論点としてクラウドコンピューティング導入に係る理論的な問題の所在を抽出された（依田,2013）。
近年、実践的には、クラウドサービスの活用がますます企業情報システム開発の有効なソーシング方法になってきている。
クラウドサービスは、サービスプロバイダーが共通的に提供するサービスであることから、IT やビジネスプロセスのコモディティ化が促進され、ユーザー企業の戦略的な価値向上につながりえないという指摘があった(e.g. Carr 2005, 2008)。しかしながら、クラウドサービス、特に PaaS (Platform as aService)の活用は、企業情報システムやそれに関連する業務プロセスの独自性を促進する実践のようにも捉えられる（例えば、依田 2011, 依田・立岩・松永 2014）。
本助成に係る調査結果として、PaaS は、ユーザー企業がアプリケーション開発により専念できる状況を整えることができることに加え、企業固有の独自性を求めつつも規模の経済性によりコスト抑制を可能とする特徴がある。また企業が蓄積・収集したビッグデータをクラウドによる分析を通じて顧客価値を創出することの有効性や希少性が確認される。したがって、PaaS がインソーシング開発を促進する条件を備えているといえる。本報告では、本助成を通じて進めた諸研究を概観し、クラウドサービスの進展とともに、特に企業情報システムの開発における PaaS の役割や理論的な論点を整理し、今後の研究課題を提起することとしたい。

2 背景
2-1 クラウド
一般消費者としての利用者から見たクラウドは、図 2-1-1 のとおり、その名のとおり空に浮かぶ“雲”から様々なネットサービスをユーザーが使用できるイメージとして捉えることができる。様々なネットサービスを、パソコン、
スマホ、タブレット、ウェアラブルデバイスなどから通信ネットワーク越しに利用することができる。人による利用に限らず、自動車、ペット、ロボット、家の様々な機器などがクラウドを通じて、接続される。他方、企業はクラウドを活用しつ
つ、よりセキュアに、低コストに、高速に、そしてより素晴らしいユーザー経験を目指してサービスを開発・提供している。
総じて、IoT と呼ばれる様々な機器から通信ネットワークを通じて集積された各種データは、時にビッグデータと呼ばれ、ソフトウェアとしての AI（人工知能）により分析される場合がある。

【図 2-1-1 クラウドのイメージ】
出所： 筆者作成（http://www.ritsumei.ac.jp/research/radiant/robot_ai/story6.html/）

1

また専門用語としてのクラウドコンピューティングとは、「共用の構成可能なコンピューティングリソー
ス（ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション、サービス）の集積に、どこからでも、簡単に、必要に応じて、ネットワーク経由でアクセスすることを可能とするモデルであり、最小限の利用手続き
またはサービスプロバイダーとのやりとりで速やかに割当てられ提供されるものである」1と米国国立標準技術研究所(NIST: National Institute of Standards and Technology)により定義される。
2-2 クラウドコンピューティングのサービスモデル
クラウドコンピューティングを活用したサービスは、図 2-2-1 のとおり、３種類の層に大別される。SaaS（Software as a Service）は、クラウド上で稼働する利用者に提供されるアプリケーションといえ、サービスの形で提供されるソフトウェアである例えば、Gmail、iCloud、Evernote、Dropbox などのサービスが挙げられよう。
PaaS（Platform as a Service）は、サービスの形で提供されるプラットフォームである。NIST によれば、「利用者に提供される機能は、クラウドのインフラストラクチャ上にユーザーが開発したまたは購入したア
プリケーションを実装することであり、そのアプリケーションはプロバイダーがサポートするプログラミン
グ言語、ライブラリ、サービス、ツールを用いて生み出されたものである」とされる。PaaS は、クラウドコ
ンピューティングの 1 つのサービスモデルとして位置づけられ、NIST においては、プロバイダーにより提供されたクラウド上のアプリケーション開発環境及び提供環境であり、プロバイダーがクラウド上のインフラの管理を行い、利用者はインフラを管理できない、点が明確化されている。例えば、Windows Azure、Google
Cloud Platform、Force.com、Amazon Web Services などのプラットフォーム部分が挙げられよう。
そして IaaS（Infrastructure as a Service）は、NIST によれば「演算機能、ストレージ、ネットワーク
その他の基礎的コンピューティングリソースを配置することと」とされ、サービスの形で提供されるインフ
ラストラクチャといえる。

【図 2-2-1 クラウドの提供モデル】
出所： NIST の定義を参照し、筆者作成 (http://www.ritsumei.ac.jp/research/radiant/robot_ai/story6.html/）
2-3 クラウドの特徴
コンピューティングリソースをサービスの形で利用者に提供されるクラウドは、従来のコンピューティン
1

クラウドコンピューティング、PaaS、IaaS の定義については、NIST(National Institute of Standards and Technology、米国国立
標準技術研究所)の定義(Definition 800-145, September 2011) (http://csrc.nist.gov/publications/PubsSPs.html#800-145) 及び独立行政法人情報処理推進機構の訳(https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf)を参照した（2018 年 3 月 30 日閲覧)。

2

グリソースを企業が自前で調達（ソーシング）するオンプレミスと呼ばれる形態とは大きな違いがある。ク
ラウドのビジネスモデル及び顧客価値の理解のために、以下に主な特徴を示す。
クラウドの主な特徴は、初期投資不要、市場投入スピード、従量制、拡張性、事業継続性などが挙げられる。クラウドが提供される以前のオンプレミスでは、企業自らが事業者向けコンピュータであるサーバー、データを保存するハードディスクや各種ソフトウェアを購入して所有する形態が主流であった。しかし企業向けのクラウドが提供されたことに伴い、企業は様々なメリットを享受することができるようになった。
続いて、主なクラウドの特徴の各々について述べる。クラウドは、サブスクリプション方式の利用契約である。したがって、情報システム環境（建物・スペース、配線、電力、空調、サーバー、ネットワーク機器、
ストレージ、セキュリティ認証、ソフトウェア、運用人員など）を構築するための初期投資が不要となり、またクラウドサービスを利用開始するのみであり、市場投入スピードが格段に早くなった。次に、クラウドは従量制である。使用した分だけ料金を支払うことができ、固定費を変動費化できるようになった。同時に、利用開始・停止を柔軟にできるようになった。クラウドは、拡張性に優れている。従来は、コンピューティ
ング資源を増減させることが容易になり、例えばユーザーからの急なアクセス数の増加や大量のデータを分析したい時など、一時的に必要な分だけ使用することができるのである。最後に事業継続性である。地震、
火事、津波などの災害時に備えて企業は自らの事業を継続させるために、対策する必要がある。クラウドを利用することにより、情報システムが地理的に分散され、専門家による対応を任せることができるのである。
クラウドは、今日的なネットサービスの開発マネジメントを担うサービスといえる。PaaS として、アプリケーションに必要とする機能要件（ユーザーインタフェース、ビジネスロジック、データ）及び非機能要件（セキュリティ等）を実現する
諸サービスが組み込まれている。加えて、利用企業にとっては、スイッチングコストが比較的高いため、調達プロセスのマネジメントが重要であるといえよう。
2-4 クラウドサービスプロバイダー
クラウドサービスを提供する主要なクラウドサービスプロバイダーは、その企業業績を進展させ続けてきた。例えば、セールスフォース・ドットコム社は、1999 年にクラウドサービス専業の企業として、創立された。企業向けソフトウェアを利用者数等に応じて課金するサブスクリプション方式にてサービスとして提供するビジネスモデルを築き、従来の利用企業が IT リソースを買い取り、金額に応じて当該企業の固定資産として管理する方法、あるいはリース料率を支払いながら借り受ける方式へ、つまり従来のパッケージ販売
あるいはシステムインテグレーションによる企業のソーシング方法を一変させたのである。同社は、SaaS で提供していた機能等を PaaS として提供することにより、企業向けの情報システムに係るエコシステムを構築してきたといえよう。具体的には、SIer や ISV は、インフラを自前で準備することなく、同社の PaaS 上でSaaS として開発し、顧客に自社サービスによる提供が可能である。ISV は独自のブランド名にて SaaS を提供できるというインセンティブシステムが埋め込まれている。また、このインセンティブシステムは、PaaS
が、その上で提供される SaaS の内容と独立して、収益を拡大することが可能となっているビジネスシステ
ムの設計によるものである（例えば、依田 2011）。

A

Force.com

PaaS利用契約

アプリの開発は自社で行うまたはSIerの個別発注
C

B

PaaS利用契約

SIer、ISV等

開発またはサービス利用契約

ユーザー企業
PaaS＋アプリケーション
開発を併せて発注システムを利用するユーザー数により課金【図 2-4-1 PaaS のビジネスモデル】
ニューヨーク証券取引所に上場した 2005 年以降の業績は、表 2-4-1 のとおりである。売上高を 13 年間の毎四半期において伸長させ続け、契約済みの顧客へのサービス提供に必要な原価(cost of revenue)を除いた
売上総利益率（粗利益率）が 70%後半から 80％近い効率的な仕組みを築き上げ、さらなる投資的活動を継続

3

して企業価値を増大させ続けている。ソフトウェアの複製コストが極めて低い特質があることから、開発した資産を有効活用した範囲の経済が享受でき、利用者数が多くなるほど固定費が減じる規模の経済を享受することが可能なビジネスモデルなのである。

【表 2-4-1 セールスフォース・ドットコム社の売上高と粗利益率の推移】
出所：セールスフォース・ドットコム IR 資料より作成
続いて、クラウドサービスプロバイダーとしてのアマゾン・ドットコム社による AWS(Amazon Web Services)の事業について確認する。同クラウド事業のセグメント別の業績を開示しはじめた 2015 年度より、着実にかつ急激に売上高及び営業利益が伸長していることが確認できる。

【表 2-4-2 アマゾン・ドットコム社のクラウド事業の売上高と営業利益の推移】
出所：アマゾン・ドットコム IR 資料より作成
同様のクラウドサービスプロバイダーとしての事業に取り組むグーグル社やマイクロソフト社においても売上高の着実かつ急激な伸長を確認することができる2。

３ PaaS を活用した企業情報システムの開発
3-1 問題意識
本調査の関心の 1 つは、企業情報システムの戦略的価値問題とソーシング問題の 2 つの問題において、ク
ラウドサービスの 1 つである PaaS（Platform as a Service）の影響を理解することにあった。

2

アルファベット社及びマイクロソフト社の IR 資料を参照（2018 年 3 月 30 日閲覧）。

4

先行研究レビューにおいて、企業情報システムは、コモディティ化が進み戦略的価値を見出すよりもコスト削減とリスクマネジメントにフォーカスすべきであるという立場(e.g. Carr 2005, 2008)と、戦略的な価値を有する経営資源であるという立場(e.g. Ross 1996; 依田 2010)の双方があった。同時に、企業情報シス
テムの開発においてアウトソーシング（外部志向）の有効性を主張する立場(e.g. DiRomualdo & Gurbaxani
1998; Lee et al. 2003; Lacity et al. 2009)、逆にインソーシング（内部志向）の有効性を主張する立場がある（依田 2013）。この 2 つの問題は、相互に関連しており、例えば戦略的な経営資源であるからこそ自ら開発を担うインソーシングを選択する、あるいは外部の専門家に任せるアウトソーシングを選択する、逆に非戦略的な経営資源であるがゆえにより低コスト化を意図した市場調達（アウトソーシング）を行うといった企業の情報システムマネジメントに係る重要な意思決定の根拠となるのである（依田 2013, pp.13-90）。
なお本稿の検討対象は、
ハードウェアやネットワークといった IT インフラを除いた企業のビジネスプロセス
や蓄積データを活用するアプリケーションの開発・維持保守を範囲としている。
そこで、本研究においては、近年急速に実践的活用が進む PaaS の特性を考察しつつ、既述の 2 つの問題に対して PaaS の活用がどのような影響が及ぼすかを検討する。
3-2 PaaS を活用した開発
PaaS は、クラウドサービスプロバイダーにより提供されたクラウド上のアプリケーション開発環境及び提供環境であり、ユーザー企業は提供されているソフトウェア標準部品を活用しつつ、独自のコーディングによるアプリケーションを開発することができる。プラットフォームの技術的な管理業務もクラウドサービス
プロバイダーが担い、ユーザー企業はアプリケーション開発に専念することができ、従来のオンプレミス型のアプリケーション開発と比較すると、ユーザー企業は主に以下の 6 領域の開発・維持保守プロセスを省力化し、コスト削減ができる（依田 2011, p.9）
。第 1 に開発及び提供環境の準備、第 2 に開発及び試験環境から実行環境への移行作業、第 3 に維持保守における性能管理、問題管理、構成管理、変更管理、第 4 にバージョンアップにおけるリリース管理、第 5 にカスタマイゼーションにおける世代管理、第 6 にディザスター
リカバリー対応である。
従来のアプリケーション開発では、独自性を追求した固有の情報システムを構築すると、他システムとの共用の維持保守が難しくなり、規模の経済性を活かした維持保守コストの低廉化を実現することが困難であった。いわゆる経営学における標準化と適応化の問題である。しかしながら、マルチテナント方式の PaaSにおいては、その技術革新性から、カスタマイゼーションとスケーラビリティの同時追求を可能としている（例えば、依田 2011; 依田・立岩・松永 2014）。
3-3 クラウド AI の実践 PaaS を活用した開発（１） AI を駆使する企業
本助成による研究の一部において進めた依田・水越・本條（2016）では、Amazon.com と Google の AI（ここでは機械学習）によるユーザーニーズの探索事例を検討した。AI（Artificial Intelligence）は、人工知能と訳され、「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」と定義される（松尾 2015）。現在主流を占める AI は、得られたデータから隠れたパターンや規則性を見つけ出す機械学習に加え、データをもとに自ら「特徴量」
を作り出すことのできる機械学習の手法である深層学習（ディープラーニング）によって、人間には扱うことが困難な
膨大なデータから新しい認識を獲得していくことができる。今日の AI はコンピュータの処理能力とスピードの向上、そしてクラウドによって膨大なデータを蓄積・処理できるようになったことが可能にしたといえよう。
クラウド上において AI を駆使した事例として、Amazon.com の推薦システムや Google の検索エンジンがある。推薦
システムは、「商品を閲覧した、購入した」というユーザーの行動結果に着目し、大量データからパターンを見つけ出す機械学習を行う。「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と提案される商品の推薦機能である。ちなみに「2011 年の Amazon.com の売上の約 30％はこの機械学習を駆使した推薦システムによる『おすすめ商品』から生み出された」といわれる。また Google では、既に 20 を超える実サービスに、ディープラーニングが適用されている。同社の主要サービスの検索や検索連動広告にも適用されており、検索結果の順位づけを導く主要なシグナル（要素）の 1
つとして、ディープラーニングによる“Rank Brain”と呼ばれる機能が導入されている。特に比較的新しい検索クエリーに RankBrain の導入効果が示されつつあるという。
ここで確認されることは、企業が蓄積・収集したビッグデータを AI による分析を通じて提供される顧客価値としての有効性であり、またその希少性である。

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（２）クラウド AI
PaaS の進展において、Bigdata を活用したクラウド AI のサービスの実践が挙げられる。前述の事例で取り上げた Google, Amazon.com は、自社の検索サービスや推薦サービスで活用しているクラウド技術をプラット
フォームの一部機能として他社が活用できるように、PaaS として提供している。加えて、サービスプロバイ
ダー専業の Microsoft や SalesForce.com らも、PaaS において、BI(Business Intelligence)ツールといったデータ分析のサービスのみならず、機械学習、ディープラーニングといった AI の開発環境及び実行環境をを提供しており、ユーザー企業が実サービスに適用しはじめている3。
Bigdata の活用は、競争優位性の獲得やイノベーションに貢献するといわれる（e.g. Davenport & Harris
2008, 邦訳; Davenport 2014, 邦訳）。そしてクラウド AI は、Bigdata の潜在的な可能性を引き出すイネー
ブラーになると考えられる。したがって、クラウド AI を活用して得た一部の分析結果は、企業に固有であり且つ希少であることから、戦略的な経営資源といえよう。
3-4 PaaS と戦略的価値問題
企業情報システムが、戦略的な経営資源であるかについては、その希少性と複製可能性が主な論点といえる(依田 2010)。企業が競争優位性を有するということは、経営資源として他社にない独自性を有しており、その持続性は模倣困難である点が重要である(Barney 1991)。PaaS は、独自性を追求した情報システムを構築することを可能としており、同時に固有の情報システムにおいてもその維持保守のスケーラビリティを追求しているため、コストを抑制することができる(依田 2011)。また PaaS を活用して固有の情報システムを構築した場合、ユニークなものであり、従来のパッケージシステムのように優れた機能を水平展開されることもない。したがって複製・模倣し難く、競争優位の持続に資すると考えられる。
3-5 PaaS とソーシング問題
ユーザー企業の情報システムのアウトソーシングの動機は、コスト削減、情報システムの開発・維持保守のケイパビリティ確保、そしてコアコンピタンスへの経営資源の集中という 3 つ視点が挙げられる（依田2013, p.39）。まずコスト削減の視点は、従来のオンプレミスや IaaS のみの利用と比較して、環境の構築や維持保守に係るプロセスが大幅に省力化されるため（依田・立岩・松永 2014, pp.9-10）、抑制されると考えられる。情報システムに係るケイパビリティ（知識・スキル）の確保の視点では、従来型の開発と比較して、PaaS はプラットフォーム側が他社へのサービス提供も担っている特性が挙げられる。他社も同じプラットフ
ォームを活用していることから、アプリケーション開発の標準部品も洗練されているため、安定性、性能といった面から一定の水準が確保されるのである。したがって、アウトソーシングによるケイパビリティの確保の動機をより抑えられる。最後に、コアコンピテンスへの経営資源集中の視点である。ユーザー企業は、
顧客価値の提供に資するプロセス、そして競争優位性の確保や持続に資するビジネスプロセスに経営資源を集中する動機をもつ（Praharad & Hamel 1990）。パッケージシステムの導入や SaaS の利用と異なり、PaaS
はユーザー企業独自のビジネスプロセスを実装することが促進されることから、コアコンピタンスに係る活動への集中に貢献すると考えられる4。
そして、Bigdata の最大限の活用を促進する PaaS（いわゆるクラウド AI を含む）は、ユーザー企業の顧客や生産活動といったデータを分析し、強みづくりや競争優位性の拡張に資することができると考えられる。
したがって、
コアコンピタンスへの集中の視点において PaaS の活用はアウトソーシングの必要性を減じることとなり、アウトソーシングを再考あるいはインソーシングにシフトする動機を与えることになりうる。な
ぜならば、PaaS の活用によってアウトソーシングのコスト（リスクマネジメントやアウトソース先の管理コストも含まれる）が抑制され、独自のアプリケーション開発及び独自の視点からのデータ分析やデータ活用
といった活動によりフォーカスすることが可能となり、これらの活動はまさにユーザー企業自らが担う戦略的な活動に他ならないと考えられるからである。
3

例えば、Amazon Web Service の Bigdata を活用した株式会社あきんどスシローの事例(https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/akindo-sushiro/ ) (2018 年 3 月 30 日閲覧）
、Salesforce.com の analytics cloudの事例(http://www.salesforce.com/analytics-cloud/customer-stories/ ) (2018 年 3 月 30 日閲覧）
、Google の機械学習及びディープ
ラーニングのプラットフォーム(https://cloud.google.com/ml/ ) (2018 年 3 月 30 日閲覧）
4
ビジネスプロセスにコアコンピタンスの源となるナレッジやケイパビリティの埋め込みが難しいユーザー企業も想定されるため、全ての企業とはいえない点を付記する。

6

3-5 まとめ
本調査の関心は、企業情報システムの戦略的価値問題とソーシング問題の 2 つの問題において、PaaS の影
響を理解することであった。まず PaaS は、ユーザー企業がアプリケーション開発により専念できる状況を整えることができる。そして、それは独自性を求めつつも規模の経済性によりコスト抑制を可能とする特徴がある。加えて、進展を続ける PaaS は Bigdata の効果的な活用を可能とするサービスも提供している。
戦略的価値問題にて考察したとおり、PaaS によってより競争優位性の獲得や持続に資する開発を行うことができる。またソーシング問題においては、コスト削減、開発・維持保守のケイパビリティの確保、そしてコアコンピタンスへの経営資源集中といった 3 つのアウトソーシングの動機のいずれにおいても、その意欲を減じ、残された活動はインソーシングの動機を持ってしかるべき戦略的な活動と考えられる。
したがって、
PaaS はインソーシング開発を促進する条件を備えているといえる。

４ 研究の萌芽と今後の課題
4-1
本助成による研究を通じて、今後の研究の発展につながる手がかりを得た。まず、PaaS そのものが、NIST の定義との差異などについて吟味することは、研究を進める上での前提となり、課題の一つである。現時点では、図 4-1-1 のように仮定しており、今後の精緻化が求められる。

【図 4-2-1 PaaS の機能】
出所： 筆者作成( https://asia.stanford.edu/wp-content/uploads/20180517_A-Study-of-the-Evolution-Process-of-PaaS-Ecosystem_Yoda_to_Public.pdf）
そして、Amazon.com、Google Cloud Platform、Microsoft Azure 及び Salesforce.com などのクラウドサービス
は、進展の一途であり、PaaS を主な結節点として巨大なビジネスエコシステムに発展してきている。PaaS エコシステ
ムの進化について、実証的に明らかにする必要性であり、具体的には、従来のビジネスエコシステム研究において、
PaaS の進展プロセスを説明できているのかという論点である。例えば、Adner and Kapoor(2010, p.309)は、Strategic Management Journal において、 ビジネスエコシステムのジェネリックスキーマを示しているが、半導体産業のビジネスエコシステムの発展に基づいている。彼らが前提としているバリューチェーンと異なり、顧客と一緒に機能を開発・提供しながら進展していくクラウドのようなサービスへの適用には検討の余地があるように考えられ、理論的な問題の萌芽といえよう。

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【参考文献】
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依田祐一・水越康介・本條晴一郎（2016）「AI を活用したユーザーニーズの探索プロセスにおける「結果」と「理由」に係る一考察 ～Amazon.com と Google をもとに～」,立命館経営学 55(3), pp.105-127

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〈発
題

表

資

料〉

名

掲載誌・学会名等

クラウドサービスを活用した企業情報システム開発に係る一考察－PaaS を手がかりに－AI を活用したユーザーニーズの探索プロセスにおける「結果」と「理由」に係る一考察 ～Amazon.com と Google をもとに～ （水越康介・本條晴一郎との共著）

立命館経営学 55(3),pp.105-127

US-ATMC Industry Affiliate
Program Conference, Stanford
University

A Study of the Evolution Process of PaaS Ecosystem:
Introduction＜謝経営情報学会秋季全国大会

発表年月2016 年 9 月

2016 年 11 月

2018 年 5 月

辞〉

本調査研究において、理論的・実践的な問題の所在を見出す研究初期の萌芽段階における多大な支援をくださった公益財団法人電気通信普及財団に深謝申し上げたい。また調査研究を進めるにあたり、セールスフォー
ス・ドットコム社、グーグル社、アマゾン・ドットコム社の関連の皆様、スタンフォード大学のリチャード・ダッシャー博士、日本マーケティング学会リサーチプロジェクト「AI 研究会」の皆様に大変お世話になりました。ここに記して感謝申し上げます。加えて、リサーチ・アシスタントとして研究補助していただきました立命館大学経営学部の依田ゼミ（一期生・二期生）の学生たちに感謝申し上げます。

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