デジタルを活用したS&S事業戦略を考えるためのガイドライン

発行：クオリカ株式会社

No.1

目次
【第1章】 製造業のS&S領域における新しい取り組み
1-1) クオリカ株式会社の紹介
1-2) 本ガイドライン策定の背景
1-3) プロジェクト活動の概要
1-4) 検討対象となるS&S事業領域
1-5) S&S事業拡大のためのアプローチ
1-6) IoTによる稼働データを活用した予防保全の考え方
1-7) S&S事業戦略を検討するステップ
1-8) S&S事業戦略構築で見えてきた課題【第3章】 IoTデータの活用戦略
3-1) 知りたいことを明確にする
3-2) 取得データを明確にする
3-3) データ加工/解析シナリオを明確にする
3-4) データ取得/解析/検証計画を立案する
3-5) データ活用オペレーションを具体化する
3-6) データ活用のボトルネックとなる課題
3-7) データ活用の実効性を高めるために必要なこと【第2章】 S&S領域での事業戦略を検討するための10のステップ
2-1) 事業の方向性まずは明確にする
2-2) ビジネスモデルアイデアを整理する
2-3) 具体的な市場セグメントを考える
2-4) 事業目標を適切に設定する
2-5) アセットとビジネスモデルをもとにキーリソースを明確にする
2-6) IoTデータ活用の戦略を考える
2-7) 収益モデルをシミュレーションする
2-8) 顧客に提供する価値のストーリーを描く
2-9) ビジネスモデル発展のロードマップを描く
2-10) プロジェクトステークホルダーの役割と責任を明確にする
No.2© 2021 QUALICA Inc.

【第1章】
製造業のS&S領域における新しい取り組み

No.3

1-1) クオリカ株式会社の紹介
社名

クオリカ株式会社

本社所在地

設立

1982年11月1日〒160-0023 東京都新宿区西新宿8-17-1
住友不動産新宿グランドタワー23F

資本金12億3460万円

TEL:(03)5937-0700 FAX:(03)5937-0800

業績(連結)

売上高207億円（2021年3月期）

事業所

代表者

代表取締役会長
代表取締役社長

従業員数

988名 （2021年10月現在）

主要株主

田中 賢一
辻本 誠

TIS株式会社 80％
株式会社小松製作所(コマツ) 20％

・東京（西新宿・溜池・虎ノ門）
・大阪（堂島・枚方）
・栃木（小山）・神奈川（平塚）
・埼玉（さいたま）・石川（粟津・金沢）
・富山（砺波）・タイ（バンコク）・上海（連結子会社）
・シンガポール（連結子会社）

住友不動産新宿グランドタワー

クオリカの強み
コマツのＩＴパートナとして培った、現場力と技術力
クオリカは建設機械メーカー『コマツ』のIT部門から分社独立。
設立以来35年間、コマツをITの側面から支え続けております。

No.4

製造業、流通・サービス業での業務知識長年培ってきたノウハウと、先進技術を取り入れた高付加価値なITサービスを通じお客様にとって『なくてはならない存在』を目指します。
⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-2) 本ガイドライン策定の背景
2020年7月より始動した「モノづくり革新支援プロジェクト」
・クオリカとお取引する製造業のお客様がIT・デジタル技術を駆使してモノづくり戦略を変革していくプロセスを支援するために、さまざまなリサーチや個別に戦略構築を支援するワークショップ、また、複数のお客様が集まって自社のIT戦略を互いにレビューする集合型ワークショップなどを行ってきました。
（※詳しくは、こちらのレポートをご覧ください。https://www.qualica.co.jp/news/20210416.html）
・その中で、S&S(サービス＆サポート領域）における事業の拡大を検討しているものの、具体的なビジネスモデルや戦略が明確になっていないことが、共通の課題であることがわかりました。
■御社では、S&S事業領域の拡大が経営命題の一つになっていますか？
D. 社内で「S&S領域拡大が必要だ」と議論されているが、その先にあまり進んでいない

14%

A.経営計画でS&S領域拡大と具体的な事業モデル、目標値が設定されている

14%■S&S領域を強化、新たなサービスを導入していくうえで課題は？
A.サービス提供のビジネスモデルが明確になっていない
B. サービス提供のためのさまざまなリソースがあるが、活用できていない
C. サービス提供のためのリソースが十分でない
D. サービス提供に必要な技術的なソリューションが得られていない

14%

E. サービス提供対象となる顧客情報が整備されていない
F. そもそも保守・メンテナンスの技術やノウハウが自社で確立されていない

58%

B.経営計画でS&S領域拡大の具体的な事業モデルが描かれているが、目標値は設定されていない

1社
1社
4社

No.5

C. 経営計画でS&S領域拡大が謳われているが、具体的な事業モデルは明示されていない

G. チャネル販売を主にしており、
エンドユーザーへの接点があまりない
H. パーツ販売を前提にした部品設計がされておらず、調達に課題がある
I.パーツ販売の需要予測が難しく、在庫リスクが高い
0※2021年4月に実施したお客様へのアンケート結果から

1

2

3

4

5

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-3) プロジェクト活動の概要
目的
1.S&S領域での事業拡大をめざす製造業が、新たな事業戦略を構築していくうえで、実際にどのような活動を行っているのか、どこに一番苦労しているのか、クオリカとお取引のあるお客様同士で情報交換できる場をつくり、知見を共有する。
2.さまざまな企業との実践的な議論を通じて、デジタルやITを活用したS&S事業のビジネスモデルを検討するためのステップを整理し、重要なポイントを明らかにする。
3.そこで得られた知見を、一般に公開し、今後S&S事業領域におけるDX戦略、新規ビジネスモデルを考える企業の参考にしていただく。

私たちの活動
2021年4月～10月にかけて、8社の企業にご協力いただき、以下のステップで、お客様のS&S戦略構築を直接支援する活動を実施してまいりました。
2021年5月～6月

2021年6月～9月

お客様へのアンケート実施

S&S戦略構築のフレームワーク策定

オンラインワークショップでお客様のS&S戦略構築支援

プロジェクト成果の公開

・フレームワークに沿って個別のお客様のS&S戦略構築を支援するとともに、8社の企業が集まり、互いのS&S戦略をレビューし合うワークショップを開催

・プロジェクト活動を通した知見を
S&S戦略構築におけるガイドライン
として公開

・お客様のS&S戦略構築上の課題の理解

No.6

2021年11月

2021年4月

・S&S戦略を検討するステップと論点を明確にしたフレームワークを策定

・8社を対象に、全4回の集合型オンラインワークショップ・1社あたり2～3回の個別ワークショップ⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-4) 検討対象となるS&S事業領域
・S&S領域での事業戦略を議論する際に、対象領域を以下のように、部品の販売などのモノ、メンテナンスサービスなどのコトの領域、そして、売上拡大か品質向上/利益の拡大かという、4つのゾーンのマトリスクで分類して検討しました。
・今回のプロジェクトの議論では、参加企業の多くが、部品あるいは、メンテナンスサービスの売上拡大を志向していました。

新たな付加価値で新サービス導入

売上拡大

部品販売の拡大
メンテナンスサービス
売上の拡大

品質向上/
利益拡大

メンテナンスサービス
品質の向上
欠品防止・納期改善
メンテナンスオペレーション
の効率化

モノ
No.7

コト（サービス）⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-5) S&S事業拡大のためのアプローチ
・部品やメンテナンスサービス売上の拡大を実現するためには、以下のようなアプローチが代表的なものとして挙げられました。
・本プロジェクトでは、デジタル技術を活用したアプローチとして、IoTによる製品稼働データの取得による予防保全を付加価値にした、部品やメンテナンスの販売サイクル向上をめざす企業が多くありました。
ねらい
品質の高いアフターサービスで顧客満足度の向上を図り、リピート率や販売サイクルの向上を促進するサービス品質向上のための業務オペレーションの見直しと適切な改革が必要

2.営業接点の強化

定期巡回メンテナンスなどで営業機会を多くし、新商談に結びつけるどのように営業接点を拡大するのか、機会の創出とリソースの確保が必要

3.サービスのパッケージ化

製品販売時に通年のメンテ
ナンスなどを定額パッケージにした契約方法を推奨して、売上の底上げを図る

メンテナンスサービスにおける原価構造を見える化し、最適
オペレーションにしないと、かえってコスト高になる

4.予防保全の価値を訴求

製品の異常や不具合が起こる
前の早めの部品交換やメンテ
ナンスを推奨し、販売サイクルの向上を図る

IoTによる稼働データの取得/解析など、予防保全の精度とメリットの訴求が必要になる

1.基本的な顧客満足度の向上

いかにして部品やメンテナンスサービスの販売を拡大するか？

No.8

留意点

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-6) IoTによる稼働データを活用した予防保全の考え方
・ユーザーサイトで稼働している機械製品にセンサーなどを取り付けて取得したデータや、制御機器に格納されている稼働状況に関するデータをIoTデバイスを使って、遠隔のメーカーに送り、データ解析によって製品/部品の消耗度合いや不具合発生の可能性を予測します。
・予測結果をもとに顧客にアクションを起こしたり、遠隔で自動制御するなどして予防保全を実現します。

インターネット

+

センサー
データ取得

機械製品
IoTデバイス

データ転送

・稼働時間
・振動
・温度
など

メーカー
データ解析による状況把握
・稼働時間やその他のデータにもとづく製品/部品の消耗度合い
・稼働時の異常の検知
・稼働状況の特有性認識

顧客

顧客にとっての価値・突発的な停止のない安定稼働の確保
・製品寿命の延長

No.9

顧客へのアクション
・遠隔で異常の検知・不具合が出る前に部品交換/メンテナンス
・機械の稼働率を高めるオペレーションの提案⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-7) S&S事業戦略を検討するステップ
・S&S領域での事業戦略を考えるフレームワークでは、まず、各社のS&S事業戦略を以下のステップで検討、アセスメントしていきました。
・プロジェクトに参加した8社を参照モデルとして、各ステップに取り組むうえでの難易度を表しました。
検討項目

内容

難易度

1.事業の方向性の明確化

収益ビジネスか？/業務効率化か？方向性をはっきりさせる

低2.ビジネスモデルアイデアの検討

価値提供プロセス、課金モデルをはっきりさせる

高3.市場の考察ターゲットとなる市場を想定し、潜在市場規模の仮説を立てる

中

4.目標設定売上目標、コスト削減目標など期間と目標数値をはっきりさせる中

5.キーリソースの明確化

サービスを提供するサプライチェーンプロセスの中で、キーとなるリソースは何か、保有するアセットと、めざすビジネスモデルをもとに明確にしいていく

低

6-① 知りたいことの明確化

IoTで取得した製品稼働データをビジネス目的で活用するために何を知るべきなのかを明確にする

低6-② 取得データの明確化

データ取得によって知りたいことを明確にし、そのために必要な対象データを特定する

低6-③ データ加工/解析シナリオの明確化

取得したデータをどのように加工/解析して、知りたいことにたどり着くのか、シナリオを考える

中

6-④ データ取得/解析/検証計画立案

データ取得から解析、検証までの時間軸を明確にする

中

6-⑤ データ活用オペレーションの明確化

活用可能なデータが得られた後にどのようなアクションをするのか、具体的なオペレーションを検討する

高

7.収益モデルの組み立て提供するサービスの原価構造を明確にして、事業としての収支を試算する

高

8.顧客への価値提供ストーリー創出

顧客のどのような課題を解決し、どのような価値を提供できるのか、納得性のあるストーリーを組み立てる高9.ビジネスロードマッププランニング

ビジネスをどのように発展させていくのか、ロードマップを描く

中

10.プロジェクトマネジメント体制

プロジェクトステークホルダーの役割と責任を明確にする

中

6.IoTのデータ活用策立案

No.10⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

1-8) S&S事業戦略構築で見えてきた課題
・S&S事業戦略を考えるうえでは、各企業ごとに、先述の検討ステップの中でさまざまな課題がありますが、全体として以下の大きく
4つの課題が浮き彫りになりました。
STEP2
ビジネスモデルアイデアの検討

総論のアイデアのままで各論になっていない
STEP6-⑤
データ活用オペレーションの明確化活用できるデータはあるが、活用されていない
STEP7
収益モデルの組み立て

原価管理がされていないので収益試算が難しい
STEP8
顧客への価値提供ストーリー創出

顧客目線での対価を支払う
価値が訴求できていない

No.11

予防保全を付加価値としたメンテナンスサービスというアイデアはあるが、品質の向上をめざすのか、新たな課金対象を設けるのか、不明確であるなど

実際に仮説モデルをいくつかのパターンで作り、顧客に提示することで、仮説検証していくプロセスが必要

予防保全に必要な製品の稼働データが活用可能な状態になっているが、誰がどのようなオペレーションでそれらを活用するかが決まっていなくて、データを活用できていないケースなど

データ活用の計画を立てる際に、オペレーションを具体的に設計し、関連する
ステークホルダーへの働きかけが必要

通年のメンテナンスを定額で提供するサービスを検討する際、採算ラインをもとに価格設定したいが、そもそも原価管理が正確にできていないために、採算ラインを想定するのが難しいなど

ヒトやモノの動きを正確につかんで適切な原価管理をするか、粗利益率の高い
サービスメニューを開発するかが必要

止まらない機械という要望は顧客からあるが、止めないために対価を払うという意識はないため、そもそも予防
保全を付加価値として課金することが難しいなど

何に対して課金するのか＞顧客目線で対価を支払うだけの納得性のある価値提供ストーリーが必要⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

【第２章】
S&S領域での事業戦略を検討するための10のステップ
S&S事業戦略検討の10のステップをもとにS&S事業戦略構築で重要なポイントの考察

No.12

2-1) 事業の方向性をまずは明確にする
・S&S事業戦略を新たに立てるうえでは、自社のアセットを棚卸したうえで、「対顧客」の側面で価値を生み出すのか、「対社内」の側面で生産性を高めていくのか、どのような姿をめざすのかをまずは明確にする必要があります。

部品/メンテナンス売上の拡大
売上の拡大/品質向上（対顧客）・最適タイミングでの部品交換やメンテナンスの提案などデアフター領域の販売を拡大

顧客満足度の向上

新サービス開発
・顧客の製品使用状況をもとに新たなサービスのヒントを得る

・素早いメンテナンス対応で製品稼働率を高め、顧客満足度を向上

事業基本アセット

技術的ブレークスルー
Point
IoTを活用した稼働データの活用は、事業活動でめざすべきことの手段の一つ。データ活用ありきの議論からスタートすると、方向性が見えにくくなる。

お客様ネットワーク+
営業力

利益の拡大/業務の効率化
（対社内）

製品力

・業務の効率化で業務負荷を減らし、働き方を改善

働き方の改善メンテナンス
リソース/技術力

IoTによる稼働データ管理をもとにした予防保全のしくみ・業務効率化で営業への時間を割く
・予防保全型のメンテナンスサービスでオペレーション全体を効率化

営業活動へのシフト

メンテナンスサービスの利益率向上
No.13⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-2) ビジネスモデルアイデアを整理する
・稼働データを活用した「予防保全」という同じテーマでも、「誰の」、「どんな課題を解決するのか」、何を「価値」とするのか？によって、ビジネスモデルは異なってきます。
・以下のような項目でいくつかのビジネスモデルアイデアを立て、それをもとに顧客に対して仮説検証していくプロセスが必要です。
Point
誰が受益者となるかによって、提供する価値も収益モデルも異なる※「予防保全」というテーマを軸に、目的の異なる3つのビジネスモデルアイデアを整理した例
ビジネスモデルアイデア
（目的別）

誰の

どのような顕在化した課題を

予防保全型メンテナンス
で顧客に新たに課金する

・既に当社製品を購入している顧客
・自社でメンテナンスするリ
ソースはなく、当社にメンテナ
ンスを依存している顧客・突然稼働停止してしまう状
況が発生し、再稼働までに一定時間のダウンタイムが発
生してしまう予防保全型メンテナンス
でサービス品質を向上す
る
予防保全型メンテナンス
でオペレーションを最適
化する

No.14

・顧客にメンテナンスを提供する、当社のメンテナンス要員
全体（パートナー含む）

・顧客からのアドホック的な要請に応じたメンテナンス対応のため、オペレーションの効率が悪く、コストがかかってしまう

どのような方法で解決するのか（サービスモデル）・製品にセンサーとIoT端末をつけ、消耗度合いの指標となる稼働時間をメーカー側が遠隔で把握できるようにする
・また、不具合の予兆となる
その他の稼働状況の異常値を遠隔で把握する・これらの情報をもとに稼働停止が起こる前の最適なタイミングで部品交換やメンテナンスの提案ができるようにする

提供する価値

収益モデル/課金モデル

・ダウンタイムを最小限にして、高い稼働率で製品を利用できる・製品の稼働状況に関する
ユーザー側での確認作業をほぼゼロにできる・遠隔での稼働データ管理によるメンテナンスの提供をオプ
ションのメンテナンスサービスとして提供
・または、稼働データ管理によるメンテナンスの提供を標準サービスとして、メンテナンス単独の単価を上げる、もしくは、製品に価格転嫁する・メンテナンス部分では新たな課金はせず、顧客満足度の向上に結びつける・計画性の高いメンテナンス
でオペレーションを最適化し、メンテナンスサービス全体のコストを削減するとともに、エンジニアの負荷を減らして、より創造的な業務にシフトする

・メンテナンスサービス全体のコストを一定量削減し、生産性を高めることをめざす

サービス提供に不可欠なキー・リソース

・消耗度合いや不具合の発生の可能性を正確に知るために必要な製品の稼働デー
タをIoTなどで自動的に取得できるしくみ・精度の高い予防保全を実現するための、取得したデータを解析する技術
・必要なタイミングで迅速にメ
ンテナンスできるリソース⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-3) 具体的な市場セグメントを考える ①
・対顧客向けに新たな価値を提供するビジネスモデルを検討する場合、自社がリーチできる市場で、市場セグメントを考えます。
・以下は、市場セグメントのフレームワークの一例で、市場を4つののゾーンで分類し、想定される市場規模と、各ゾーンごとのビジネスモデルを考え、ターゲットにすべき市場とビジネスモデルを決定していきます。
IoTで取得した稼働データを活用したビジネスモデル仮説のケース
顧客満足度の向上
顧客のビジネスそのものの生産性向上/品質向上

提
供
す
る
価
値
機械（製品）の稼働率の向上・稼働データをユーザー側でさまざまな形で分析できるインターフェースを提供

付加価値として販売
・稼働データをもとにした製造工程
全体の効率化提案
・稼働データをもとにした製造品質の向上提案

オペレーションコスト削減

製品価格に転嫁予防保全による稼働率の向上

予防保全による稼働率の向上

対価を払わない

対価を払う想定される市場の規模

Point
もし、ビジネスそのものへの貢献に対して対価を支払う市場の規模が大きいと想定され、するならば、そのようなソリューションを提供することが可能と考えられる場合は、
このゾーンをターゲットとする。

Point
稼働率の向上で対価を支払う顧客の市場は小さいと想定される場合は、目的をオペレーションコスト削減にシフトする。

No.15

顧客の価値に対する認識⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-3) 具体的な市場セグメントを考える ②・次の例では、部品売上目標に対して、純粋に部品売上を拡大すべき販売量を想定し、どの市場が伸びしろとなるのかを検討しています。
・どの市場をセグメントするのかによって、取るべき戦略も異なってきます。
現在の部品売上

5年後の部品売上目標

現在の部品販売比率
純粋に部品売上を伸ばす部分

製品売上拡大に比例して売上が伸びる部分

100%【消耗部品】
・価格優位性の高いサードパー
ティーにシェアを奪われており、価格戦略で対抗してシェアを奪うのは難しい

その他
付加価値
部品

耐久型部品

消耗部品/
定期交換部品150%
Point
市場の伸びしろがどこにあるのかを明確にすることが必要。

No.16

潜在市場の考察【耐久型部品/付加価値部品】
代替品を提供するするサードパーティーはなく、定期メンテナ
ンスの機会を増やすことで、販売の拡大が見込まれる予防保全のしくみ構築が必要⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-4) 事業目標を適切に設定する・事業目標の設定では、採算ラインと実現性を考慮した数値目標と、顧客にどのような価値を提供するのか？提供価値の目標も重要になります。
・具体的な事業目標に向かって、リソース、ケイパビリティの獲得戦略をステップごとに考えていくことが必要です。

稼働データの高度な分析によって顧客に
新たな価値を提供できるようにする

リソース/
ケイパビリティ

サスティナビリティの高さが当社のブランド価値となる

Point
目標達成のために必要なリソース
やケイパビリティの獲得イメージをを段階的に描くことが必要。

全製品に対して稼働データを正確に把握できるようにする

Point
顧客に提供する価値の視点で目標を設定することが必要。

現在の非効率な
オペレーションを
標準化

No.17

現在

3年後

5年後

現在の部品売上高

現在部品売上高の25%アップ

現在部品売上高の50%アップ⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-5) アセットとビジネスモデルをもとにキーリソースを明確にする
・新たなビジネスモデルを実装するためには、サプライチェーンプロセスの中で必要となるキーリソースを明確にしないといけません。
・何がキーリソースとなるのかは、現在保有しているアセットと、めざすビジネスモデルを兼ね合わせて検討する必要があります。
アセット（例）
顧客接点

代理店販売中心で直接の接点がない顧客が多い

メンテナンスリソース

メンテナンス要員が現状でも不足している

稼働データの取得

稼働データの解析

・顧客フロントになる代理店との協業関係

顧客へのレスポンス

顧客へのサービス提供

・顧客接点の獲得
・メンテナンス要員の獲得・自動化、マニュアル化の整備

ビジネスモデル（例）IoTデバイスの設置

無償で標準装備にする

・初期投資コスト

別途有償でオプション装備にする・顧客に営業を仕かける営業リ
ソース

稼働データの解析シナリオが明確になっている

・解析に必要なデータのピンポイ
ントでの取得のしくみ

・解析データの見せ方のしくみ

・テストデータ取得で協力を依頼できる顧客基盤

稼働データの解析シナリオがない

・解析に必要と想定される網羅性の高いデータ取得のしくみ

・解析ノウハウの獲得

・テストデータ取得で協力を依頼できる顧客基盤

サービス価値

顧客のビジネスの支援

・製品の稼働状況だけでなく、稼働に関連するさまざまなイベン
トのデータを取得するしくみ

・顧客のビジネスプロセスを分析できるノウハウ

営業の仕方

営業担当が個別に営業
セールスオートメーション活用

No.18

Point
必要なリソースは、各サプライチェーン
プロセスで異なるので、何かのリソースが大きく欠けると、ボトルネックになり得る。

・稼働情報を営業にエスカレー
ションするしくみ・顧客コンタクト情報
・セールスオートメーションのしくみ⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-6) IoTデータ活用の戦略を考える
・本プロジェクトでは、機械製品の稼働データをIoTで取得して製品稼働率を高めることに活用するという、アイデアに取り組む企業が多い一方で、ビジネスとしてどのように活用するのかが、明確になっていないケースが多く見られました。
・まずは、顧客にのような価値を提供するのかという視点で、ビジネスとしての活用目的を明確し、戦略を考える必要があります。
ビジネスしての目的
サービス品質を向上して
顧客満足度を高める

オペレーションを最適化してコスト効率を高める

既存部品/メンテナンスサービスの売上を拡大する顧客に提供する価値

そのために必要なデータ活用のシナリオは？
どのようなことを知るために製品の稼働率を高めて、ダウンタイムの少ない生産活動ができる

どのようなデータをどのようなタイミング、頻度、量で取得し、製品の耐久性を高めて生産コスト増を抑制できる
どのように組み合わせたり、加工したりして解析し、その製品を活用した生産活動そのものや周辺のビジネスで高い品質や生産性向上が得られる

新しいサービスを導入して売上を拡大する

どのようなオペレーションで現場で活用し、Point
ビジネスとしての目的と、顧客に提供する価値の組み合わせを考え、それにもとづいてデータ活用のシナリオを描いていく。

No.19

どのような顧客に価値を届けるのか？
⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-7) 収益モデルをシミュレーションする・対顧客向けの対価の発生するサービスなのか、対社内向けのコスト削減や、利益率の改善なのか、方向性によって収益のシミュレーションを行い、必要な事業規模を明確にします。
売上の拡大/品質向上（対顧客）

Point
原価構造

課金対象

・IoTデータ収集に課金するのか？
・新たなメンテナンスサービスに課金するのか？
・一定のメンテナンスも含まれた定額でサービス提供するのか？

・部品や資材のコスト
・メンテナンスの人件費・サービスデリバリーの付帯費用

・対象サービスが現在どのようなコスト構造になっているのか、内訳とコスト総額の検証

No.20

損益分岐点の試算

・粗利益を確保し、妥当性のある単価の設定は？

・初期投資や販管費も盛り込んだ損益分岐点の試算

Point

利益の拡大/業務の効率化（対社内）
現在のコスト/内訳

単価設定

コスト削減領域/削減額

・新しいサービスモデルが本格的に運用された場合、どの領域でどれだけのコスト削減ができるのか検証

目標売上規模損益分岐点と市場性をもとにした適性な事業規模を想定することが必要。

・事業として成立する売上規模
・その規模に達するために必要な顧客数/件数・目標事業規模に到達する期間を想定

新しいサービスモデルに伴う支出増の部分を正確に試算することが必要。

投資/支出増の試算

・新しいサービスモデルを導入するために必要な初期投資額やラン
ニングコストなど、新たに発生するコストを資産利益発生の期間試算

・初期投資コストなどを回収し、コスト削減効果が出るまでの期間を試算

目標事業規模・利益の確保が維持できる事業規模を想定⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-8) 顧客に提供する価値のストーリーを描く
・S&S領域で新しく展開するサービスが、新たなサービス課金やスイッチコストも含めて、顧客がなんらかのコスト負担をする場合、そのコストに対してどのような価値を提供するのか、購買動機につながる価値訴求のポイントが明確になっていなければなりません。
提供するサービス

ダウンタイムが極限まで少ない製品利用ができるようになる
IoTを活用した予防保全型
メンテナンスサービス

顧客の欲求

機械製品が突然止まることなく、安定的に稼働することで、より効率的な生産活動を行いたい

価値訴求のポイント

顧客の購買動機

製品の稼働率を高めるためにメンテ
ナンスにコストをかけることは、ユーザー側の責任であるという啓蒙が必要

これまではそこに対価を支払っていなかったが、対価を払うべきと考え方を変えたユーザーがそれを享受することによってビジネス上で、非常に高い価値を得られるという具体的なイメージが必要

これまでイメージしていなかったが、欲しくなるサービスが登場した

より耐久性の高い製品にバージョンアップする価値を製品価格に転嫁した
場合の、旧製品との明らかな優位性が必要

これまでよりも明らかに高い品質のサービスが提供される

過去に同様のものを実際に購買しようとした場合に想定したコストと同程度で価値を提供できることが必要

おカネをかけてでもやりたいけれどもできなかったことが、できるようになった

明らかに同品質で価格が安いことを提示できることが必要

これまで利用していたものよりも、安く調達できる

競合や他の代替手段では実現できない価値を明確に示すことが必要

事業運営にどうしても必要なもので、他に選択肢がない

動機づけ
難しい

付
加
価
値
の
レ
ベ
ル
・
動
機
づ
け
の
難
易
度

Point
提供するサービスが、顧客の欲求を満たすだけでは、購買には至らない。

Point
購買動機に合わせて価値訴求できるかどうかがポイントになる。

No.21

動機づけ
容易

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-9) ビジネスモデル発展のロードマップを描く
・ S&S領域での新しいサービスをビジネスモデルとしてどう発展させていくのか、ステップごとのマイルストーンを定め、めざす姿へのロード
マップを描いていく必要があります。
フェーズ1（1～2年目）

フェーズ2（3～4年目）

フェーズ3（5年目）

トライアルフェーズ

予防保全サービス標準化フェーズ

ビジネス支援フェーズ

・まずは、IoTによる製品稼働データを活用した予防保全が適切に提供できるか、実証するフェーズ

・製品稼働データを活用した予防保全を、製品に標準装備されたものとして提供していく

・製品の予防保全から、顧客の生産性向上やサービス品質向上へと進化させ、顧客のビジネスそのものを支援していく

検証項目・稼働データを活用した予防保全の精度と品質・結果的に製品に耐久性を高めることができるか・予防保全型サービスでオペレーションコストをどこまで最適化できるか・予防保全型サービスを付加価値として課金、あるいは製品価格に転嫁できるか・予防保全型サービスのオペレーションの標準化が確立できるか・予防保全型サービスに対して対価を得るマーケッ
トが成立するか・どのレベルまで予防保全を高度化・精緻化することができるか・稼働データを活用して、顧客のビジネスに直接貢献するようなサービスが提供できるか・そのようなサービスのマーケットが成立するか・そのようなサービス提供に必要なリソースが自社で調達できるか

必要なリソース/
ケイパビリティ・予防保全を可能にするデータ取得と解析のしくみ
確立
・メンテナンスオペレーションに関わる業務を効率化する業務支援システム

・予防保全のメンテナンスを標準サービスとして提供するためのメンテナンスリソース
・メンテナンスオペレーションを最適化する、業務オペ
レーション設計のノウハウ
・新しいメンテナンスサービスオペレーションのためのシステム構築・新たに課金するサービスを販売していく営業ノウハウ、営業リソース

・顧客のビジネスそのものに対するコンサルティグ
ノウハウ・さまざまなデータから機械学習で特徴量を見つけ出す高度なデータ解析システム

フェーズ

Point
何を検証するのか、フェーズごとに明確にしておくことが必要。

No.22⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

2-10) プロジェクトステークホルダーの役割と責任を明確にする
・このような新しい事業開発のプロジェクトでは、役割や責任が不明確なため、プロジェクトの進行が遅滞することがあります。
・プロジェクト全体における必要なタスクを洗い出し、誰が責任を持って企画・設計し、誰が意思決定や実行をするのか、各ステークホルダーの役割を明確にし、ステークホルダー間で共有しておく必要があります。
Point
それぞれの項目について現場で実行の主体となるのは誰か、、責任を持って意思決定するのは誰か、を明確にしておく必要がある。

※タスク項目表でステークホルダーの役割と責任を整理する例

タスク項目

意思決定/統制

企画/設計

実行

事業目標設定/計画策定

製品事業部長

企画部門

事業部全体

ビジネスモデル設計

製品事業部長

企画部門/サービス部門/IT部門/営
業部門

事業部全体

データ活用計画策定

サービス部門長

企画部門/サービス部門/IT部門/営
業部門

リソース調達計画策定

サービス部門長

サービス部門業務オペレーション設計

サービス部門長/営業部門長

販売計画策定システム企画/構築
情報発信
No.23

サービス部門/IT部門/営業部門

サービス部門

サービス部門/営業部門

営業部門長

営業部門

営業部門

サービス部門長/営業部門長

企画部門/サービス部門/IT部門/営
業部門

IT部門

企画部門長

企画部門/サービス部門
/営業部門

企画部門
⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

【第3章】
IoTデータの活用戦略
IoTで取得した製品の稼働データを活用したS&S領域のビジネスモデルを検討する際のポイント

No.24

3-1) 知りたいことを明確にする・ビジネスの目的を達成するために、データを活用して何を「知りたい」のか？、 「知りたいこと」を知るために必要な情報/データは何か？
を整理し、必要な情報を得るためのデータを特定していきます。
・必要な情報/データが明確になっていない場合は、どんな情報/データを取得し、どのような解析が必要か仮説を立てます。

ビジネスの目的が明確になっているNO

まずはビジネスの目的を明確にする

YES

知りたいことが明確になっている

NO

YES

YES

必要なデータと
解析方法の
仮説がある

解析を実行する技術/リソースがあるNO

知りたいことを明確にする

解析方法の仮説と取得すべきデータの仮説を立てる

YES

活用方法が明確になっているNO

あらゆるデータが取得可能

YES

あらゆるデータを網羅的に取得

解析に必要な
外部リソースの調達方法を
考える

NO

Point
「知りたいこと」に対して、必要な「データ」と、どう解析するのか？「解析方法」両方の仮説が必要。まずは、仮説を立てる。

No.25

Point
仮説の精度を高めて取得対象データを絞りこむ

機械学習などを実際に実行するリソースがない場合は、外部リソースを調達できるかがキーポイントになる。

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-2) 取得データを明確にする
・次に、ビジネスの目的に照らし合わせて取得すべきデータを明確にしていく必要があります。
・データの取得においては、「知りたいこと」を知るために必要な情報は何か？その仮説を立て、その情報のもととなる取得データが何かを検討し、取得対象データのスコープと、基本的な取得方法を明確にする必要があります。

Point
知りたいことを知るために、データをどのように解析して活用するのかの仮説をまずは立てる。

ビジネスしての目的

既存部品/メンテナンスサービスの売上を拡大する

顧客に提供する価値

製品が安全に稼働する時間ぎりぎりまで製品を稼働させ、最適なタイミングで部品交換やメンテナンスをすることで、製品の稼働率を高め、ダウンタイムのない生産活動ができる

知りたいこと製品/部品の正確な消耗度合い及び異常の発生を予兆する稼働状況の変化

データ解析/活用の仮説

製品の稼働時間を軸に、特定部位の温度や振動の変化との相関を見ることで、製品の消耗に伴って不具合を起こす状況を数値化することが可能となり、不具合発生までの段階を数値の変化で定義できるのではないか？
製品の稼働時間

過去の部品交換・保守の履歴

特定部位の温度変化

特定部位にかかる振動の変化

データ化の検証

建設機械のアワーメーターに当たるものがなく、機械のOn/Offのログデータから換算しないといけない

メンテナンス履歴が日報に記録されているが、漏れが多く、正確性は担保されていない

温度センサーを新たに取り付けることで取得可能

振動センサーを新たに取り付けることで取得可能

取得データ

各イベントのIn/Out、On/Offのログデータ

日報に記録されたメンテナンス履
歴データ

温度センサーで測定された温度データ

振動センサーで測定された温度
データ

取得方法

製品のPLCのデータをIoTデバイ
スでDBに転送技術者が直接DBに入力

特定部位に温度センサーを取り付け、温度を記録してIoTデバ
イスでDBに転送

特定部位に振動センサーを取り付け、振動を記録してIoTデバ
イスでDBに転送

データ取得頻度

In/Out、On/Offのイベント発
生時

日報にメンテナンス履歴が記録されたタイミング

10分単位のタイミングで24時間連続して取得10分単位のタイミングで24時間連続して取得

必要な情報/データ

Point
必要な情報が必ずしもデータ化されているとは限らない。どのようなデータを必要な情報に加工していくのかを考える必要がある。

No.26⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-3) データ加工/解析シナリオを明確にする
・「知りたいこと」に到達するためには、取得したデータを加工/解析しなければならないケースがあります。どのようにデータを加工/解析するのか、その仮説シナリオをあらかじめ立てておく必要があります。
実際に異常が発生するまでの稼働時間

実際に異常が発生するまでの段階の仮説

製品カタログ上の安全稼働時間（グリーンゾーン）

実質的に安全な稼働時間（イエローゾーン）

異常発生の確立が高い稼働時間（レッドゾーン）

目的

現在の安全稼働時間を一律のグリーンゾーンから、号機ごとのイエローゾーンまで延長する

知りたいこと製品/部品の正確な消耗度合い及び異常の発生を予兆する稼働状況の変化

解析ターゲットモデル
対象情報/データ

Point

・実際の製品に異常が発生している状態を稼働時間、温度変化、振動の変化の相関で数値化した理論値を定義する
・さらに異常の発生確率が高まる段階的な変化をグリーンゾーン、イエローゾーン、レッドゾーンに分類し、理論値で定義する
・イエローゾーンからレッドゾーンへと転換する直前の理論値を定義する
製品の稼働時間

過去の部品交換・保守の履歴

特定部位の温度変化

特定部位にかかる振動の変化

取得データ

各イベントのIn/Out、On/Offのログ
データ

日報に記録されたメンテナンス履歴デー
タ

温度センサーで測定された温度データ

振動センサーで測定された温度
データ解析に必要な要件

・すべてのログデータが漏れなく取得できている・部品交換や過去のメンテナンスについて漏れがなく、正確な時間が記録されている

・任意のタイムフレームで温度の変化を記録できる・測定期間中のどの時点のタイムフ
レームでもデータを解析できる

・任意のタイムフレームで温度の変化を記録できる・測定期間中のどの時点のタイムフ
レームでもデータを解析できる

解析方法

STEP1.異常発生の理論値定義
STEP2.グリーンゾーン、イエローゾーン、レッドゾーン3段階の理論値定義
STEP3.実機の不具合の実績と比較して、理論値の修正をかけていく

期待する予測値を出すのに必要な解析件数

・現在IoTを搭載している号機100件でSTEP1～STEP2を実施
・STEP3で理論値の精度を評価しながら、精度の高い理論値を導くために必要な解析件数を割り出す

No.27

どのような解析モデルを導き出すのか、ターゲットの設定が必要。

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-4) データ取得/解析/検証計画を立案する
・取得データが明確になり、解析シナリオも具体化していくに伴い、データ活用のために、どのようにデータを取得して、解析/検証していくのか、具体的な計画を立てる必要があります。
フェーズ1
2021年10月～2022年3月

一次データ取得

データ取得

・解析に必要なデータ件数を蓄積する

解析/検証サービス提供お客様

リレーションの深いお客様と共同研究
・お客様10社と100台の号機でデータ取得協力を仰ぐ

社内リソース

社外リソース

No.28

二次データ取得

随時データ取得

解析/検証・サービスデモで蓄積された実績データを解析し、解析モデルを修正する

Point
ステークホルダーとどのような活動をしていくのかを計画化していくことが必要。

フェーズ3
2022年10月～

・サービスデモに伴う新たな実績
データを蓄積する

解析/検証
・デモとしてのサービスモデルを設計するために必要な解析を実施する

フェーズ2
2022年4月～2022年9月

・サービス提供をしながら随時新たな実績データを蓄積していく

解析/検証・サービス提供をしながら随時新たな解析を加えて随時解析モデルをアップデート

サービスデモ検証

Ver.1サービスリリース

・オペレーション、サービスレベルを検証し、サービスモデルに修正を加えていく

・新たな解析モデルにもとづいて随時
サービスモデルをアップデート

リレーションの深いお客様にサービスデモ

お客様全体にサービスリリース

・お客様10社にサービスをデモ提供

・提供するお客様を30社まで拡大

データ解析/サービスモデル設計

サービスオペレーション設計

営業戦略設計・基本的なデータ解析のできるエンジニアのリソース確保
・サービスモデル設計ができる企画人材のリソース確保

・サービスオペレーション、販売やマーケティング面でサービスモデル設計ができる人材のリソース確保

・顧客目線でのサービスレベル改善や拡販戦略を設計できる人材のリソース確保

データ取得と解析で外部パートナーの協力を仰ぐ
・IoTソリューションを提供するITベンダー
・高度なデータ解析をする外部データアナリスト

販売パートナーの開拓・拡販のための代理店との協業など、販売面でのパートナーの開拓⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-5) データ活用オペレーションを具体化する・データの活用をたしかなものにしていくためには、ビジネスプロセスの中でどのようにデータを活用していくのか、オペレーションを明確にしていなければなりません。
Pointトリガー/アクションの定義

稼働状況データのどのような数値を把握したら、どのようなアクションを行うのか、定義しておく

データモニタリング
オペレーション

誰がデータをモニターして、トリガーの検知に責任を持つのか？あるいはトリガーの検知を自動化するのか？明確にしておく

エスカレーションのルール設定アクション
オペレーション

フィードバック

マネジメントNo.29

データの内容によって誰がアクションするのか、担当者にどのようにエスカレーションするのかを決めておく

まずは、どんな状況に対して、どのようなアクションをするのか、基本的なルールを決めておく。

Point
アクションの責任者と具体的なオペ
レーションを明確にしておかなければ、データがうまく活用されない。

顧客への営業活動やメンテナンスなどを実施する
アクションの具体的なオペレーションを明確に決めておくアクションの結果をフィードバックするしくみを決めておく

一連のオペレーションがきちんと実行できているか、誰が管理し、プロセスの改善や修正を加えるのかを明確にしておく

Point
データ活用オペレーションをきちんとマネジメントし、常に改善や修正を加えることが必要。
⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-6) データ活用のボトルネックとなる課題
・IoTによる稼働データを活用した予防保全型のメンテナンスサービスを構想した場合、稼働データを自動的に取得するためのIoTのしくみや、取得したデータをさまざまな視点で解析する、データ解析技術が注目されがちですが、実際の現場でもっとも
ボトルネックになっているのは、データを活用するオペレーションのフェーズが、スムーズに行っていないことです。
Point
データはあるが、活用されていない状況。

データ取得フェーズ

データ解析フェーズ

×

データ活用オペレーション
フェーズ

営業担当にとっては、部品販売
やメンテナンス販売の拡大はあまり評価されない
マネジメントが、アフター領域の販売の業績管理をしていない

従来のオペレーションのまま現場担当まかせセンサー

IoTデバイスIoTで稼働データの自動的な取得が可能に

No.30

データ解析ソリューション

データ解析によって取るべきアクションが明確に営業やメンテナンス要員にデータを活用するリテラシーがない
メンテナンス人員は削減傾向にあり、急にはリソースを増やせない

営業担当に情報を提供するだけで、営業担当が全然動かないメンテナンスリソースが変わらないので、素早い
サービス提供ができない

熟年のメンテナンス技術者が減少し、技術伝承されていない⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

3-7) データ活用の実効性を高めるために必要なこと
・データ活用フェーズにおけるボトルネックを解消するためには、人員の教育やオペレーション、業績のマネジメントを徹底するか、
オペレーションそのものの自動化、簡略化を図る必要があります。
・データを活用したビジネスモデルに対するITソリューションに投資する場合は、データ取得・解析だけでなく、データ活用オペレー
ションへの投資も重要であると考えます。

営業の手を介さずメールなどで顧客にレスポンス

セールスオートメーション

Point

データ取得/解析

自動化や簡略化で、人が実行・マネジ
メントする領域を減らし、確実性の高い
オペレーションを実現していくことを検討する必要がある。

Webで直接購入/問い合わせフィールド支援
データ取得/解析

メンテナンス要員がGPSや地図ソフトを組わせて効率的に顧客訪問ノウハウのデジタル化
過去の作業実績データを蓄積し、対応のパターン化、汎用化を行い、経験の少ない技術者の品質を底上げ

No.31

熟年メンテナンス技術者の作業実績

DBを参照して対応
方法を決定

若手技術者

⇒目次へ © 2021 QUALICA Inc.

制作：株式会社ナレッジサイン

発行：クオリカ株式会社＜本資料の取り扱いに関して＞
本資料は、著作権法及び不正競争防止法上の保護を受けております。
資料の一部あるいは全部について、クオリカ株式会社から許諾を得ずに、複写、複製、転記、転載、改変、ノウハウの使用、営業秘密の開示等を行うことは禁じられております。
本文記載の社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です。

© 2021 QUALICA Inc.
No.32