未来の不確実性要因を想定した経営の仕組み

江口 隆夫

Takao Eguchi

シニアコンサルタント
業務改革・システム構想担当

はじめに

こんにちは。私はお客様がITやテクノロジーを構築する前の段階、一般的には超上流と呼ばれる段階から、お客様のDX(デジタルトランスフォーメーション)企画・構想のご支援をさせていただくコンサルティングを担当しています。前職時代でも、ITの上流やイノベーション領域の支援を長年担当しました。

「未来を支える」エクサ・プロフェッショナルのコラムでは、ここで言う「未来」について考えてみたいと思います。エクサの連載コラム「AI・IoTによる未来の保全」の第7回(*1注記) 第8回(*2)で、将来のデジタル経営環境を想定してDX戦略を策定する必要性をご紹介しました。過去にもお客様の事業やITの中期計画策定のご支援を度々経験しておりますが、毎回、最初に外部環境分析から入ることにしています。この際には、お客様の現在のポジションを明確にし、今後、経営に影響があると想定されるトレンドやイベントを洗い出し、その未来に対して如何に準備して対応してゆくかといった観点が重要になります。
しかしながら、昨今は、不確実性要因が多く、未来を想定しにくい状況が続いています。これも影響してか多くの企業は中長期にわたる投資を控える傾向にあります。この結果、この20年では画期的なイノベーションが少なく、5年ほど前から始まっているDXについても、攻めのDXより専ら守りのDX(*3)に投資する傾向にあります。この解決策として将来の不確実性要因に対応する経営の仕組みを提案したいと思います。

未来を想定する重要性

経営環境のうち、外部環境には、自社が属する産業とともに社会、技術、経済、環境、政治(以上、STEEPと呼ばれる)の分野があり、未来を想定するために、各分野でトレンドや動向を分析し、自社に及ぼす影響を検討します。しかしながら、特に現在、短期(1年)、中期(3年)、長期(5年以上)のいずれの期間の経営環境の見通しも難しくなっています。
短期、中期では、まず新型コロナ流行の問題ですが、この問題は社会、技術、経済、政治に跨った複合問題です。この2月に世界の感染者数は減少に転じ、ワクチン接種がある程度普及する2021年後半に収束する可能性が高いものの、ウィルスの突然変異による毒性や感染力の変化がワクチンの有効性にも影響するリスクがあり、その終息と景気回復の時期について不確実性が高い状況です。(*4)(*5)。さらにコロナ禍が長期化しつつある中で、日米ともに株式市場が急騰しており、バブル崩壊が間近に迫っています(*6)。

現時点の見通しで中期計画を策定しても、これらの条件が急変すれば、その時点で中期計画が実態に合わなくなり、単年度で計画と実績の乖離をできるだけ抑える自転車操業に切り替える方法しかありません。これを毎年継続していくと、ただ事業を維持するのが精一杯で、長期的な成長路線はもとより、準備に時間がかかる投資ができないまま時間が経過します。

中長期の産業、技術分野を見ますと、たとえば、我が国最大の自動車産業は100年に一度の変革と言われており、自動車に占めるEV車は2030年には25%、2035年頃には50%を超えると予想されています(*7)。パワートレインの部品点数は20%以下になり、コストに占めるバッテリーの割合が大きく、部品の割合が低下するため、自動車部品産業のみならず、上流の素材メーカーを含め、既存のサプライチェーンの産業が大きな打撃を受けます。
一方、世界的にも取り組みが激化しているデジタルトランスフォーメーション(DX)では、IDCが2023年までに50%の企業が市場主導型のデジタル投資(いわゆる攻めのDX)を怠り、市場競争力を失って市場を失うと警告しています(*8)。かねてから開発が進められてきたドイツ政府主導のインダストリー4.0は、2030年まで技術、ソリューションの開発のロードマップを設定しており(*9)、リーディング企業群は現在まで順調に進捗していますが、開発後、数年かけてドイツOEMなどの実ビジネスに展開されると見られます。特に部品構成が単純なEV車でインダストリー4.0の効果が鮮明になるとみられています。
環境分野では、まず台風の大型化が挙げられます。100年ぶりの気象記録が継続され、年々被害が増大すると予想されています。統計的にも1970年以降、日本の自然災害の発生件数と被害は増加傾向にあります(*10)。大地震への対策も待ったなしになっています。2014年に政府から大地震の発生確率が発表されて以降、地方自治体も事業継続策を講じており、民間企業でも想定内で検討が必要になっています。
以上、外部環境要因の例を挙げましたが、これらの経営環境の変化に対する企業の中長期的な対応は、新規技術開発、業態開発、施設・設備の整備が伴うもので、実現するため経営リソースなどの基盤や手段の構築に時間がかかります。従って準備期間を見越して事前に未来を想定し、戦略的、計画的、施策へと段階的に取り組む必要があります(図1)。現在、経営に大きなインパクトがある不確実性要因が多い状況になっており、常に未来を想定しておくことが戦略、計画上、極めて重要になっています。


図1 想定される未来からの戦略、DX戦略・施策への展開

急がれる経営・意思決定の仕組みの構築

2008年のリーマンショック後、急激な円高やグローバルの景気減速など経営環境の急変により、パナソニック、シャープ、東芝などが、大規模な投資の回収に失敗し、経営危機に陥りました。この頃、先行きが不透明なことから多くの企業が中長期戦略の策定の際に、シナリオプランニングを導入しました。シナリオプランニングは、ロイヤル・ダッチ・シェルが1970年代に導入し、事前に用意していた、2つのオイルショックによる原油価格高騰シナリオをもとに早期対応を実施し、オイルメジャー第7位から第2位へ躍進したことで有名になりました(*11)。
しかしながら、ほとんどの企業の事業計画では、経営環境を計画策定時から大きく変わらない条件で計算しています。景気指数や為替レート、市場規模など常識的な条件をもとにしていますが、先ほど挙げた大きな環境変化が発生すると、短期間で計画が実現不可能になります。経営環境が比較的安定していたとしても、3年から5年経過すると様々な中規模の環境変化があり、計画と実績が乖離します。

本来ならば、計画策定時に計画通りに進捗しない場合、バックアッププランがあり、本計画からそれに乗り換えて、環境変化に対応して追随するべきですが、多くの場合バックアッププランがなく、このため当初の計画通りに事業を進め、修復不能になった時点で撤退するケースが多くなります。大規模投資を伴う事業の様々なケースの報道によると、既に当初の事業とは大きく乖離しているにも拘わらず、傷が浅いところで損切りができず、損失が大規模になってからやっと撤退の意思決定をしたというものです。

この原因として、マスコミや専門家の記事では、経営者の能力やリーダーシップ、リスクを嫌うなど風土などの問題を挙げているケースがほとんどですが、それは本質的ではありません。たとえ優秀なリーダーが数人いても個々の事業のインテリジェンス(*12)が十分でない条件では正しい経営判断は難しいと言えます。グローバルのイノベーション先進企業は、事業への投資やリソース配分、撤退などの経営の意思決定をするための経営の仕組みが完備されています。現在、不確実性要因が多くなっている経営環境にあたり、これに対応する経営・意思決定のしくみの構築が急がれていると考えます。

不確実性要因に対応する経営・意思決定の仕組み

事前に不確実性要因を織り込んだ計画を複数用意し、大きな投資が必要な時点で投資して先に進むか、再検討するか、撤退するかなど、投資や進捗の意思決定基準を決めておけば、意思決定判断が誰にでも理解できます。経営者が判断に苦しみながら意思決定をし、失敗すれば、その責任を一手に背負うといった方法は、イノベーションの世代(*13)でも1960年代の初期の頃のスタイルです。
詳細な解説は別の機会に譲り、ここでは「不確実性要因に対応する経営・意思決定の仕組み」の概要を述べます。その構成要素は下記の通りです。

① 将来、経営・事業に影響がある不確実性要因の抽出

事業に影響がある外部環境要因分析のスコープを、たとえば5年、10年と設定し、その期間に事業に関係する国内外の地域で発生が予想される要因を抽出します。多数の要因は要因間の因果関係分析を行い、経営や事業へのインパクトに繋げます。また各要因について、発生パターン(漸進的発生、突発的発生など)、発生確率、影響の規模をいずれも想定しておき、図2のような影響分析図にマッピングします。ここで、影響規模が大きく、発生確率が高い要因(図2赤太線)が優先的な検討対象になります。


図2 影響分析図 *赤太線内の要因は優先的な検討対象

② シナリオの条件に応じた複数の事業計画(メイン計画、バックアップ計画)

不確実性要因は、発生パターンによって検討対象期間での扱いが異なります。影響規模が大きい要因が独立的に多数ある場合、シナリオプランニングのようにシナリオドライバーを絞り、四象限のシナリオに導く方法は理解しやすいものの、社内の各事業計画へどのように反映できるか距離があります。また個々の要因のうち、発生確率がおおよそ判明していても発生時期がはっきりしない場合もあります。
そこで、ここでは対象になった要因の「発生した」、「発生していない」の2つの条件を組み合わせ、計画が成立しない条件、計画の大中小の修正、見直しで実施できるものに仕分けして、各組合せ条件について計画を策定します。ここでは①で検討した経営や事業へのインパクトについて、各ケースで景気、為替、市場規模など標準的な前提条件を定量化した値を想定し、事業計画の財務計算に入力します。
ここで、各要因ごとのインパクト、発生確率や影響規模は主観的な値であるため、毎年見直しが必要になります。一方、主観的な確率とは言え、成立する計画(収益が出る計画)が発生する確率が極めて低い場合、どれかの要因が一つでも発生したら事業が成立しないといったケースでは、計画作成のもとになる戦略自体の見直しが必要になります。また5年後までは成立しているが、10年後は成立しない場合でも、10年後までの戦略を見直し、10年計画で変革を実行してゆく必要があります。


図3 不確実性要因の発生有無の組み合わせ条件ごとに作成する計画

③ 事業フェーズおよび経営環境の変化に対応した意思決定の仕組み

事業は、新規、既存事業などで違いはありますが、概ね構想・計画、事業化検証・試行実験、本番運用のようにフェーズで進捗しますが、最初は配置するリソースや投資は小さく、次第に規模が大きくなっていきます。当初に計画から開始して事業が成立するまでに数年かかるプロジェクトでは、その期間に経営環境が変化し、計画で予定していた諸条件が変わっていきます。したがって、フェーズごとに経営環境を見ながら、成功するための条件を見極め、計画を修正してゆく必要があります。
グローバルのイノベーション先進企業では、このフェーズをステージと呼び、ステージの間にゲートを設けて、プロジェクトの進捗、品質のチェックや投資する価値があるかどうか審査する仕組み「ステージゲート」を採用しています。日本では主に製造業で研究開発から製品事業を事業化するプロセスとしての利用が多くなっていますが、この仕組みは技術開発が伴わないサービス事業やDXプロジェクトの管理(*14)でも効果を発揮します。

たとえば、攻めのDXプロジェクトを管理、運用するステージゲートを考えてみます(図4)。攻めのDXは、ビジネスモデルイノベーションとDXが一体となったデジタルビジネスであるため、ビジネス部門とDX部門が一体となって進める必要があります。事業化アイデアの洗練、事業計画の策定のために、顧客やユーザーと接触してニーズや評価を収集します。このタスクでは営業や業務部門との連携が必要です。また、事業計画の前提となる条件、市場、景気などの外部環境の指標、競合他社の動向や競合状況、エリアや国の法制度の動向など、事業を成立させる上で様々なインテリジェンスが必要になり、これらは常に変化していますので、これらをセンシングし、有効な外部情報をプロジェクトに提供するインテリジェンス部門の協力が必要です。一般的には企業にはインテリジェンス部門はないことが多く、担当の営業や開発者がこうした情報・インテリジェンスを片手間に収集していることが多く、そのため情報が古かったり、間違っているなどの要因で、事業計画の更新が十分できないケースが目立ちます。


図4 事業フェーズ、経営環境の変化に対応した意思決定の仕組み(例)攻めのDXのケース

ステージゲートは、各ステージ間にゲートを設けて段階的に進めるといった定義はあるものの、ゲートでの審査基準や審査結果の経営判断の方法は、特に標準的なものはなく、各社は独自に作成しています。ここでは、ビジネス部門のタスク、DX部門のタスクのそれぞれのステージ(タスク)、ゲート(審査)を置いています。
ステージ2までは机上の計画であり、調査費用程度のコストで済みますが、ステージ3からプロトタイプやパイロット構築の費用がかかります。ステージ5から、システム構築、運用する業務部門も巻き込み、本格展開をしますので、大規模な投資が必要です。各ステージで最も重要な成功条件を理解して焦点を絞り、成功条件を間違いなく満たす方法を取っていけば、投資の大きな間違いはありません。
また外部・内部環境(市場・顧客、競合他社、社内外のサプライチェーンなど)を常にセンシングし、②で作成した複数の計画に各種指数を常に入力して繰り返し、財務計算などのシミュレーションを実施し、事業が成立する条件、成立しない条件を見極めます。当初の事業計画通りに進める必要はなく、常に成立する条件側にビジネスモデルや計画を修正更新してゆけば、成功率は高まります。

まとめ

不確実性要因に対応する経営・意思決定の仕組みを述べてきました。グローバルのイノベーション先進企業(GAFAなどデジタル企業も含まれる)を10年以上見てきましたが、それらと比較して、日本の企業で、革新的イノベーション、攻めのDXがなかなかできないといった原因は、イノベーションやDXプロジェクトを推進、管理する仕組みがないことが明白であると考えています。
イノベーション先進企業におけるこれらの「経営の仕組み」を構築するための経緯や苦労話も書籍や論文で出ていますが、いずれも経営者が陣頭指揮を取り、試行錯誤を繰り返して仕組みを改善し、運用ノウハウを蓄積して今日に至っています。この分野の仕組みは、企業独特のものであり、ベストプラクティスや汎用パッケージをそのまま適用できないことが難点です。それゆえ、一度、構築して効果を発揮できれば、導入していない他社に比べて圧倒的にパフォーマンスを発揮できると考えます。

わたし自身の今後の取り組みについて

最後に私個人の取り組みについてご紹介します。
エクサのプロフェッショナルは社内資格の一つであり、社外団体への参加や社外発表、大学講師などの社会活動が推奨されています。そこで、私は社会活動を積極的に行いつつ、会社の業務に活かす取り組みをしています。
既に前職の日本IBM時代から、製品設計やイノベーション分野のコンサルティング案件を実行するために、先端の理論や方法論の習得を目的として大学に通い、大学の先生と議論し、場合によっては学会論文を発表したりしました。コンサルティング・IT業界で必要とされるスキルや知識は、日進月歩であり、常に先端分野を見ていきたいと考えていました。
2017年エクサ入社後は、これまでのイノベーションの経験をまとめ、日本経営工学会のMOT研究会(2019年)で、「イノベーションの仕組み再構築のすすめ- エコシステム、オープンイノベーションを取り入れたイノベーションマネジメントとそれを支援する企業インフラ-」(*15)と題して、今回、ご説明した経営の仕組みも含め、イノベーションを支援するデジタルプラットフォームの提案をしました。
その後、製造業のお客様がこのプラットフォームを構築されたいと希望され、現在もその業務を継続しています。


図5 日本経営工学会 グローバル時代のMOT研究会(2019年)での講演

一方、以前より、東京大学大学院工学研究科で非常勤講師として、「グローバル生産システム」講座を一部担当させていただいていますが、教材をコロナ発生後の経営環境に合わせるため、昨年4月に東大工学部の青山和浩教授と、コロナ流行後の世界、ニューノーマルの世界にむけたインダストリー4.0やDXのロードマップについて議論させていただきました。
6月の講義では学生さんにアフターコロナに向けたデジタル製造業の動向を説明し、その教材からどのようなDXビジネスが想定されるか考えていただきました。この議論の内容は、6月にエクサが開催したオンラインセミナー「AI・IoTを活用した未来の保全」シリーズ1(*16)にも活かされ、参加された多くのお客様からご好評いただいております。


図6 東京大学大学院工学研究科で非常勤講師を務める(2020年はオンラインで実施)

5年後、10年後のニューノーマルの世界に向けて、DXをどのように推進するかといったテーマでは、毎日、グローバルで大量の記事やレポートが公開されています。そこで、昨年(2020年)12月には、それまでのDXに関する公開記事から、DXの成功、失敗の原因やDX戦略、ロードマップについてとりまとめ、コラム記事(1)(2)を発表しました。これも大学の先生との議論がベースになっており、社外活動を活かした取り組みになっています。
今年(2021年)は、前職の同僚からの依頼で、相模女子大学専門職大学院社会起業研究科で、ビジネスモデルとDXの(夜間)講義を担当します。学生は社会問題を解決するためにソーシャルビジネス(非営利事業)を立ち上げる社会起業家を目指しています。少し聞いたところでは、地方の過疎地の活性化、増加する空き家の再利用、引きこもり児童の支援、高齢者支援など、いずれもこれから日本全体が避けて通れない社会問題ばかりです。これを若い人が解決したいと言っていますので、できるだけ支援したいです。ビジネスモデルキャンバス、デザイン手法、リーンスタートアップ手法、デジタルビジネス手法など一連の新規事業開発手法を駆使して、学生と一緒にソーシャルビジネスの事業計画や事業モデルを作成する経験は、学生とともに私自身の切磋琢磨が必要ですし、もちろん民間企業向けの、エクサの仕事でも頻繁に活用できると考えています。
以上が今後の取り組みです。
最後に、これらの社外活動を暖かく見守っていただいている会社や上司に感謝し、この記事を終わらせていただきます。

参考文献

(*1) 佐藤、江口 (2020) 連載コラム AI・IoTによる未来の保全 第7回 ニューノーマルのデジタル経営環境に向けたDXの推進(1/2)
(*2) 佐藤、江口 (2020) 連載コラム AI・IoTによる未来の保全 第8回 ニューノーマルのデジタル経営環境に向けたDXの推進(2/2)
(*3)経済産業省 (2019) DXレポート~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開
(*4)Scudellari, Megan (2020), How the pandemic might play out in 2021and beyond, Nature, 584(7819), pp.22-25, 2020 08.
(*5)Charumilind, Sarun, Matt Craven, Jessica Lamb, Adam Sabow, and Matt Wilson (2021), When will the COVID-19 pandemic end? An update, Mckinsey&Company, January, 2021, https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/when-will-the-covid-19-pandemic-end.
(*6)たとえば、ブルームバーグ (2021) 実質金利上昇の予兆、急上昇ならバブル崩壊,東洋経済オンライン, 2021/02/19
(*7):Bloomberg NEF(2020) Electric Vehicle Outlook 2020
(*8) IDC (2019) FutureScape: Worldwide Digital Transformation 2020 Predictions
(*9)インダストリー4.0 実現戦略 プラットフォーム・インダストリー4.0調査報告,ジェトロ翻訳発行,2015年8月
(*10)中小企業庁(2019)中小企業白書
(*11)アンジェラ・ウィルキンソン,ローランド・クーパーズ, 未来にアプローチする手段 シナリオプランニング:その歴史と貢献,DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー,2013年11月号
(*12)インテリジェンスには、ビジネス・インテリジェンス、コンペテイティブインテリジエンス、テクノロジーインテリジェンがあり、米国において1980年代に企業でインテリジェンス収集分析が開始され、現在、主要な企業では、インテリジェンス組織の活動が重視されている。シェルのシナリオプランニング部門は、ビジネス・インテリジェンス組織である。
(*13)Rothwell, R. (1994). Towards the fifth-generation innovation process. International Marketing Review, 11(1), 7-31.
(*14)MICHELLE JONES, COLIN PALOMBO, AND DR. SCOTT EDGETT (2019) USING STAGE-GATE® TO ENABLE DIGITAL TRANSFORMATION SUCCESS, Stage-Gate International
(*15)江口隆夫 (2019) イノベーションの仕組み再構築のすすめ- エコシステム、オープンイノベーションを取り入れたイノベーションマネジメントとそれを支援する企業インフラ -, 日本経営工学会、グローバル時代のMOT研究会,
(*16) 【オンラインセミナー】AI・IoTを活用した未来の保全 ~シリーズ1.装置産業の設備保全を取り巻く環境と課題

※記載されている製品名、社名は、各社の商標または登録商標の場合があります。
※記事内容は掲載当時のものとなっております。

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