AI アーカイブ - 原価計算システムと原価改善コンサルティングの株式会社アイリンク

Posts Tagged ‘AI’

技術革新

AI、IoTなど様々な技術革新やそれによるイノベーションは今後どのよう変革をもたらすのでしょうか？

そこで最新の様々な技術やこれまでのイノベーションや技術革新の歴史、発想法など様々なテーマを取り上げました。

イノベーションとは何だろうか？それを実現する方法はあるのだろうか？

イノベーションを実現する組織とは？その1 ～イノベーションとルーンショット～

イノベーションを起こすような革新的な技術やアイデア「LOON SHOT」は、生まれた直後は実現できるとは思えない「醜い赤ん坊」です。これを育み育てるのがルーンショット養成所です。アメリカでは国防高等計画局(国防高等計画局(DARPA))がこの役割を果たし、インターネット、GPS、音声認識などのイノベーションが生まれました。

このルーンショット養成所について、サフィ・バーコールの「LOON SHOTS」から2回に分けて説明します。1回目は、王立協会、OSRDの果たした役割についてです。

イノベーションを実現する組織とは？その2 ～新しいアイデアを実現する仕組み～

イノベーションを実現する組織について2回目は、イノベーションで起きる偽の失敗とこれを乗り越える方法、そしてルーンショット養成所の考えを中小企業に活かす方法についてです。

これから10年で起こる、社会の劇的変化

コンピューターの進歩、SNSの発達により、今日では情報は急速に拡散します。市場の変化も早くなり、人気の商品が短期間に陳腐化してしまいます。この市場の変化は、私たちの仕事や事業にどのような影響をあたえるのでしょうか?そして、人ができる仕事、働き方はどうなるのでしょうか?社会の変化と格差の拡大について考えました。

これから10年で起こる、ものづくりの劇的変化

コンピューターの急速な進歩により今まで何十年も研究し、コンピューターには困難と考えられていた音声認識、翻訳、自動運転の実現が目前に迫ってきました。その結果、ものづくりはどう変わるのか?人ができる仕事、働き方はどうなるのか?人工知能やロボットの進化と雇用、社会での格差の拡大について考えました。

イノベーターの敗北、真の勝者は模倣者か？

優れたイノベーターが画期的な製品を開発して市場を占有するという話はドラマチックです。しかし実際は、新たな技術を開発してイノベーションを起こした企業が、後から参入した模倣者に市場を奪われてしまうことも多いのです。はたしてイノベーションは企業を強くするのか、モルモットに終わるのか。企業の模倣戦略について考えました。

デジタルトランスフォーメーションの真実と本当の怖さ

昨今マスコミに頻繁に登場するデジタルトランスフォーメーション(DX)、どんな意味なのか、漠然としか理解していない方も多いのではないでしょうか？その一方、「DXに乗り遅れるな！」と多くの企業がDX推進部をつくり予算を投入しています。はたしてDXとは何でしょうか?そこで今回は、DXを取り上げ、DXの話題と実体、そして静かに進行する本当の変革について考えます。

「事務ロボットがホワイトカラーの仕事を奪う！」～話題のRPAの特徴と課題～

2015年野村総研とマイケルAオズボーン氏の研究によれば、日本では49%の仕事がロボットやAIに代替可能ということです。今、定型業務を自動的に処理する事務ロボットRPAが大きな話題となっています。このRPAによりどこまでの仕事がコンピューターに代替できるのか？話題のRPAの特徴とその課題について考えました。

「人工知能AIの発達で仕事はどう変わるのか」　～その1　知能とは何か？AIの知能は人を超えるのか？～

AIが進化すれば、なんでもできるようになるかのようにマスコミは報道しています。しかし、知性や感情、人の意識とは何なのか、我々はよくわかりません。知性と感情、意識について、認知心理学とサイバネティクスの観点から、将来AIで世界はどう変わるのか、AIとは何なのか2回に分けて考えました。1回目は意識と知性についてです。

「人工知能AIの発達で仕事はどう変わるのか」　～その2　第三次人口知能ブームの技術とシンギュラリティ～

知性と感情、意識について、認知心理学とサイバネティクスの観点から、将来AIで世界はどう変わるのか、AIとは何なのか2回に分けて考えた2回目、今のAI技術と知性の発達、シンギュラリティについてです。

発想法と特許

独創的な考えを生み出す柔軟的思考

独創的なアイデアを出すには頭がぼーっとしている方がよいと言われています。脳が疲れて左脳が働かない時の方が右脳が活発に働き革新的なアイデアを出るからです。レナード・ムロディナウ著「柔軟的思考」を元に独創的なアイデアを出す方法について考えました。

なぜアイデアが出ないのか？製品開発と発想法の関係

新しいアイデアを出すための発想法は、ブレインストーミングやKJ法など様々な方法が紹介されています。実は創造的な活動は「アイデア出し」に入る前の活動が重要なのです。東京大学　中尾教授の「システムで思考する」、京都大学　逢沢気陽樹の「結果が出る発想法」から、新しいものを生み出すアイデア出しと発想プロセスについて考えました。

独創的なアイデアを生み出すための発想法　その1

新製品や新事業だけでなく、日常起きる問題点の解決や改善など様々な場面でアイデアが求められます。そのためには新しいアイデアを生み出す方法が必要です。そこでアイデア発想法を学ぶとともに、偉大な発明家の成功から、ひらめきに加えて必要なことを考え、どのように自分達が発想力を豊かにするかを2回に分けて考えました。1回目はひらめきを生み出す手順についてです。

独創的なアイデアを生み出すための発想法　その2

アイデア発想法を学ぶとともに、偉大な発明家の成功から、ひらめきに加えて必要なことを考え、どのように自分達が発想力を豊かにするかを2回に分けて考えた2回目、予想外の事態に対処する柔軟さとコラボレーションの力についてです。

リチウムイオン電池における特許をめぐる戦い

特許を取っても技術を独占使用できるとは限りません。後発企業がより良い製品を開発して市場に参入するからです。そこで世界に先駆けリチウムイオン電池を実用化した旭化成の吉野氏の著作から、どうして特許で防ぐことができないのか悪魔のサイクルについて考えました。さらに特許から見た次世代電池開発競争についても考えました。

その他先端技術や知識

カオス理論が常識を覆す～バブルは再発し、野生動物は激減する、難解なカオス理論を易しく解説～

金融工学は様々なリスクを最小にして利益を最大化するようつくられてます。しかし本当は証券や通貨の変動は金融工学が考える前提より激しく変動していたのです。なぜなら多くの事象は金融工学が前提とする確率と統計よりも、カオス理論に従うからです。そこでマンデルブロ氏の「禁断の市場」より、現在の金融工学の問題点と、難解でわかりにくいカオス理論について説明しました。

次世代移動体通信5Gでビジネスはどう変わるか？

ZTE、ファーウェイに対するアメリカの厳しい措置を発端とした米中貿易摩擦は、次世代通信規格5Gの普及とその機器メーカーの問題と合わせて、日本、ヨーロッパを巻き込んだ争いになりました。この5Gとはどのようなものか、その特徴と可能性について考えました。

インターネット以来の大発明ブロックチェーンその1　～ビットコインの成り立ちと特徴～

2009年、サトシ・ナカモトという人物の書いた9ページの論文から生まれた、ビットコインは多くの人々を熱狂させ、ビットコインバブルを生み出しました。その一方で、彼の考えたブロックチェーン技術は、インターネット以来の発明といわれ、今やメガバンクや各国の中央銀行がその仕組みの導入を検討しています。このブロックチェーンとは何なのか、世界はどう変わるのか2回に分けて考えました。1回目は通貨の役割とビットインについてです。

インターネット以来の大発明その2　～ビットコインの技術、マイニングとプルーフオブワーク～

ブロックチェーンとは何なのか、世界はどう変わるのか2回に分けて考えた2回目は、ビットコインの革新的なところ、セキュリティの仕組みとマイニングについてです。

インターネット以来の大発明、ブロックチェーンその3　～フィンテックとスマートコントラクト～

ブロックチェーンとは何なのか、世界はどう変わるのか2回に分けて考えた3回目は、ブロックチェーン技術の将来性と中央銀行が暗号通貨に取り組む理由、そして最新のフィンテックについてです。

インダストリー4.0はものづくりを変えるのか？　その1

インダストリー4.0は、昨年あたりからマスコミにさかんに取り上げられ、「ものづくりが変わる！」とセンセーショナルに書かれています。でも具体的には何なのか、良く分からない方も多いと思います。本当にイノベーションが起きるのか、それともかつてのFMSやCIMのように忘れ去られてしまうものなのか2回に分けて考えました。1回目はインダストリー1.0から4.0までの流れとインダストリー4.0の技術についてです。

インダストリー4.0はものづくりを変えるのか？　その2

インダストリー4.0でイノベーションが起きるのか、それともかつてのFMSやCIMのように忘れ去られてしまうものなのか2回に分けて考えました。2回目はインダストリー4.0の実例と課題についてです。

ゲームのルールが変わる、コモディティ化　その1

突然ビジネスのゲームのルールが変わり、それまで市場のトップにいた企業が一気に転落することがあります。そのひとつがコモディティ化です。ルールが変わると今まで築いた優位性がなくなります。取引先の商品がコモディティ化すれば業績が急速に悪化し、自社の仕事にも影響します。そこでコモディティ化とは何か、どうしてコモディティ化は起きるのか、どう対処すればよいのか、2回に分けて考えました。1回目はゲームのルールが変わった例とコモディティ化についてです。

ゲームのルールが変わる、コモディティ化　その2

コモディティ化とは何か、どうしてコモディティ化は起きるのか、どう対処すればよいのか、2回目はコモディティ化のメカニズムとコモディティ化に陥らないようにする方法についてです。

デジタルトランスフォーメーションの真実と本当の怖さ

最近よく聞く言葉がデジタルトランスフォーメーション(以降DX : Digital Transformation)、新聞やマスコミ、ネットニュースで聞かない日はありません。多くの記事には「世界中でデジタル化が急速に浸透する中、多くの日本企業は遅れている」とも書かれています。

しかしそもそもDXとは何でしょうか？

今何をしなければならないのでしょうか？

DXの本質について考えました。

１．DXとは何か

DXとはどのような意味があるのでしょうか？

DXの定義は実は明確ではありません。

【広義のDX】

広い意味では、今現在私たちが直面している変化です。それは

「情報技術によって、様々な現実が融合され、結び付き、全てが繋っている世界へと変わっていきます。それは私たちの現実に対する理解、あるいは認識を変えていきます。従来の物理的なものに加えてデジタル化したもの(成果物)がよりインテリジェントになり、現実世界に大きく影響するようになり、個人の関心毎や価値観に変化を与えます。」

スウェーデンのウメオ大学教授エリック・ストルターマン氏が2004年に書いた論文「Information Technology and the Good Life」の主旨です。この論文で初めてDigital Transformationという言葉が使われました。エリック・ストルターマン氏の論文は思想的、哲学的な内容を含んでいて、その解釈は人によって様々です。

【狭義のDX】

「企業がAIやIoT、ビッグデータなどのデジタル技術を活用して、ビジネスモデルや業務を変革する抜本的な取り組み」

を指しています。

ここでAIやIoT、ビッグデータは必須でありません。従来の情報通信技術(IT : Information Technology)を活用して、業務の効率化や競争優位を獲得することも含まれます。

経産省のDXレポート

DXという言葉が広く知られるきっかけのひとつが経済産業省(経産省)のレポートです。

経産省は2018年に「DX(デジタルトランスフォーメーション)レポート」～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本質的な展開～を発表しました。2020年には続編として「DXレポート2 (中間とりまとめ) 」を発表しました。2018年のDXレポート1には

あらゆる産業において、新たなデジタル技術を利用してこれまでにないビジネス・モデルを展開する新規参入者が登場し、ゲームチェンジが起きつつある。こうした中で、各企業は、競争力維持・強化のために、デジタルトランスフォーメーション（DX：Digital Transformation）をスピーディーに進めていくことが求められている。

このような中で、我が国企業においては、多くの経営者がDXの必要性を認識し、DXを進めるべく、デジタル部門を設置する等の取組が見られる。

しかしながら、PoC（Proof of Concept: 概念実証、新しいプロジェクト全体を作り上げる前に実施する戦略仮説・コンセプトの検証工程）を繰り返す等、ある程度の投資は行われるものの実際のビジネス変革には繋がっていないという状況が多くの企業に見られる現状と考えられる。

と書かれています。そして

今後DXを本格的に展開していく上では、DXによりビジネスをどう変えるかといった経営戦略の方向性を定めていくという課題もあるが、そもそも、既存システムが老朽化・複雑化・ブラックボックス化する中では、データを十分に活用しきれず、新しいデジタル技術を導入したとしても、データの利活用・連携が限定的であるため、その効果も限定的となってしまうという問題が指摘されている。

と続き、その後は既存ITシステムの老朽化、複雑化、ブラックボックス化し、レガシーシステム(古くなったコンピュータシステム)となっている点を指摘しています。

レガシーシステムの問題？

このDXレポート1を読むとDXの主題は「レガシーシステムの問題」でした。

これについてDXレポート2ではDX の定義として、

「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立する」

として、レガシーシステムの問題でなく、デジタル技術を活用して変化に柔軟に対応できていないことが問題としています。

ところがDXレポートに書かれている変化は、

業務のオンライン化(テレワーク)
ペーパーレス化
DXの推進体制やITベンダーの役割

です。

これは競争優位につながるような変化なのでしょうか？

ではDXがもたらす変化とは何でしょうか？

DXがもたらす真の変化について調べました。

２．DXは目的か手段か

DXに関して多くの書籍(DX本)が出版されています。このDX本にはどのようなことが書いてあるのでしょうか。

DXの本にある劇的な変化

多くのDX本には、現在社会には以下の3つの大きな潮流があると書かれています。

データのデジタル化の推進
IoTなど人やモノがネットワークでつながる
コンピューターの中の仮想世界とリアルな現実がシームレスでつながる

これらが新しい体験や新しい価値を生み出し、従来の事業を崩壊「ディスラプション（disruption）」させると主張します。

図1 社会を変化させる3つの潮流

しかし具体的に、どのような崩壊が起きるのか、書かれていません。

目的と手段の順序が違う

DXは、先に述べた「AIやIoT、ビッグデータなどデジタル技術を活用して、ビジネスモデルや業務を抜本的に変革する」ことで、新たな事業が生まれ、従来の事業が崩壊するといわれています。

つまり図2のようにデジタル化という「手段」を使うことで、大きな変革を生み出し、競争優位の確立することがDXです。

しかし競争優位の確立は目的でしょうか？

本来は、事業変革の目的は
対象(顧客)の課題の解決や利便性向上など
新たな価値の創出です。

そのための手段がデジタル化やITによる変革(DX)です。

その結果得られるものが競争優位です。

図２ DXの定義

目的と手段の取り違いが、DXに関する議論を読んでもピンと来ない原因ではないでしょうか。

目的があいまいでも、DXというツールを導入すれば新たな価値は生まれるのでしょうか？

またDX本には「デジタル化(テレワーク)で浮いたコストや時間を使って新しいビジネスへ投資する」とも書かれています。しかし実際は逆です。

「新たな事業に取り組まなければならない必然性」
があって「どうしてもリソースが足らない」から、DXでも何でも使って余力をつくるのです。

そうでなければDXで生まれた余力は有給消化や人員削減などで消えてしまいます。

あるDX本には「ITを使って変化を起こし売上や利益を伸ばす仕組みをつくる」とありました。しかし、

ITを使えばどのような変化が起き
どのような売上や利益を伸ばす仕組みができるのか

具体的なものはありませんでした。
企業や組織がそれまでに築いた仕事のやり方、企業文化は堅牢です。
コンサルティングの現場で、何度もこの堅牢な壁に阻まれ、変革を起こすことができませんでした。
それがITやDXに取組めば変革を起こせるのでしょうか？

図３　DXによって新しい価値を生む

突然出てくる「アジャイル」とは？

DX本を読んでいるとなぜか「アジャイル開発とウォーターフォール開発」というソフトウェアの開発手法が突然出てくることがあります。

【アジャイル開発】
アジャイル（Agile）とは、『素早い』『機敏な』『頭の回転が早い』という意味です。システムやソフトウェア開発の手法で、全体を一気に構築するのでなく、小さな単位でシステム構築とテストを繰り返して開発する方法です。

メリット

柔軟で臨機応変な対応ができるため開発スピードが早い
WEBサービスのように、最初にサービスの一部をつくって顧客の反応を見ながら改良するものに向いている
小さな機能単位で実装とテストを繰り返すため、効率がよく、修正の手間が少ない

デメリット

新たな機能をつくるときに前につくった機能の修正が発生する
最初につくった機能をやり直すなど作業の重複や無駄が発生する
要件ごとに計画を立てるため、プロジェクトの全体像が見えにくく、いつまでに完成するのかわかりにくい

図4　アジャイル開発

【ウォーターフォール開発】
従来のITシステムの構築方法です。最初の段階で、機能仕様を決定し、『企画』『設計』『実装』『テスト』などを決められた担当者が行います。

メリット

作業の重複や無駄がない
全体の計画や進捗がわかりやすい

デメリット

どこかの工程で遅れが生じると全体が遅れる
仕様など上流工程で変更があると、大きな後戻りが生じ、コストも大幅に上がる

図5　ウォーターフォール開発

アジャイル開発が最新の手法で、ウォーターフォール開発が古い手法というわけではありません。

開発するシステムの機能や性質によりアジャイル開発に向くシステムとウォーターフォール開発に向くシステムがあります。

なぜソフトウェア開発の手法がDXなのか理解に苦しみます。

DX本の内容と30年前のBPRの類似性

DX本では、DXを推進するためにDX推進本部を設立して全社的に進めることを提言します。しかし目的や課題があいまいなまま業務効率化のためにDXを推進して変革は生まれるのでしょうか？
競争優位の本質は

商品が優れているか
商品の提供方法が優れているか
今までない商品やサービスで顧客に新たな価値をもたらすか

です。

アップルのiPodが売れた大きな要因は、スティーブジョブズがアメリカのレコード会社とタフな交渉を行い、自社の音楽ダウンロードソフトiTunesからアルバムの曲を1曲1曲バラで買うことができたことがありました。それを実現したのはジョブズの信念とタフな交渉力でした。

DX本に書いてある主旨は、30年前のBPR(Business Process Reengineering)の本の趣旨ととても似ています。

1990年代、元マサチューセッツ工科大学教授のマイケル・ハマーと経営コンサルタントのジェイムス・チャンピーの両氏がBPRを提唱しました。

BPRは、優れた企業をお手本(ベンチマーク)にして自社の業務を洗い出し、最も効率的なやり方(ベストプラクティス)に変えることで業務の効率化とコスト削減を実現する手法です。アメリカで大流行し多くの企業がコンサルタント会社にBPR推進のコンサルティングを依頼しました。

しかし短期的な成果を強く求める経営者によりBPRリストラ(人員整理)の代名詞となり不評を買いました。

図6　BPRの構成例

3.　DXで新しい価値を生む

一方、AI、VR、AR技術の進歩により今までにない製品やサービスも生まれています。さらにデジタル化で発生する大量のデータを活用すれば新たな価値を生むことができます。

AR技術を活用したLIXIL

住宅設備メーカーLIXILから独立した株式会社 K-engine（ケイエンジン）は、リフォームするキッチンやリビングの3D画像や見積を短時間で作成することができます。設備や部材の変更もその場で可能です。

LIXILグループには300万点以上の機器のデータや膨大なリフォームのデータがあります。 K-engineはこれを活用し、AR技術を使って実際の住宅の写真に新しい玄関の画像を貼って、リフォーム後のイメージを確認できます。

JR東日本のSuicaのデータ活用

日清食品はSuicaのデータから社員の出張旅費を自動的に清算するシステムを自社で開発しました。このシステムは他社でも利用できるため、日清食品はJR東日本と提携し外販を開始しました。

実は鉄道鉄道会社やバス会社の持っている時間帯別、曜日別の乗降客のデータは、新規出店や既存店の仕入れ予測、売上予測に活用できる非常に価値のあるデータです。2022年1月、JR東日本はこうしたSuicaのデータを今後は外販すると発表しました。

自動車が走っている時の振動やカメラの画像から道路やインフラの補修の判断を行う試みも検討されています。車のドライブレコーダーは常時街中の画像を取得していて、このデータを求めている企業に売れば大きなビジネスの可能性があります(プライバシーへの配慮は当然必要になりますが)。

4.　デジタルマーケティングは新たな価値を生むか？

DXと一緒に広まっているデジタルマーケティング、これはどんなものでしょうか？

DX、デジタルマーケティングに関連して様々なカタカナ用語が氾濫しています。その意味を整理してみます。

デジタルマーケティング

Webサイトのユーザー行動に加えて、スマートフォンやタブレットや公式アプリの行動履歴、商品に搭載されたIoT機能から送られるデータ、これらバーチャルのデータに加えて、イベントでの来店データや販売履歴などリアルな活動データも併せて収集・分析します。これを活用して個々の顧客に対して、WEBマーケティングとリアルマーケティングを合わせて総合的にマーケティングすることです。

WEBマーケティング

公式Webサイトを訪れた顧客の、サイト内での行動を追跡して、顧客がどのような情報を求めているのかを探ります。そして顧客が情報に満足して購買につながるようにWebコンテンツを改善します。

オムニチャネル

従来のリアルなチャネルとWebを合わせたチャネル(顧客との接点)のことです。マス広告や実店舗に加えて、インターネット広告やメール、SNSなどデジタルツールも活用して顧客と多くの接点をつくります。

カスタマージャーニー

「顧客が商品を知った点から購入して実際に利用するまでのプロセス」を指し、一般的にはカスタマージャーニーマップとして図式化します。顧客との接点を図式化し、購買までの顧客の感情の変化を誘導して効果的な販売促進を行います。

図8　カスタマージャーニー

データドリブン

データに基づいてマーケティングを組み立てます。データドリブンは以下の4つのアクションから成り立っています。

データ収集

・社内のあらゆるデータを収集し、精査・統合
・場合によってはデータ管理ツールの導入

データを「見える化」

・データを効率よく分析するため、集めたデータ分析しやすい形に加工(「見える化」するという)

データ分析

・見える化されたデータを分析し、課題の設定や具体的な取組を引き出す
・データサイエンスとマーケティングの両方の知識が必要

実行する

・具体的なアクションプランを実行する
・実行するだけではなくPDCAをまわしてデータドリブンマーケティングを深化する

例　アスクルの一般消費者向けサイト「ロハコ」
自社のウェブサイトがどのように閲覧され使われているか、分析し、表示するシステムを導入しました。その結果、顧客が商品を探す時のニーズと、企業が売りたいものがずれていることがわかりました。

企業は「これを買ってください」とプッシュしていましたが、顧客は「毎日サイトを見に行けるし、さらに買い物ができるお店」を求めていた。クリックしても買わずにおいておく商品が多くあり、買うときはまとめて買います。こういった顧客は1回のサイト訪問で購入する比率は低くなります。

そこで同社は来訪者が購入に至る比率(コンバージョンレート)は追い求めないことにしました。

MA（マーケティングオートメーション）

マーケティングを自動で行うツールです。顧客の名前やメールアドレスを取り込むと、あらかじめ作成したメール文面を自動的に顧客に送信し、営業活動を自動化します。

Web解析ツール

Webサイト上での顧客の行動や、WEBサイトの検索順位などを分析するツールです。PV（ページビュー）数やUU（ユニークユーザー）数、直帰率など、サイトの訪問者数や行動データを細かく集計・分析できます。主なツールは、「Google Analytics」や「Adobe Analytics」などです。

図9　ウェブサイトは解析されている

SFA（セールスフォースオートメーション）

営業管理システムとも呼ばれ、営業プロセスや営業の進捗状況をチーム全体で管理し、効率化を図るツールです。案件の管理や営業レポートの作成など、営業業務を効率化するための機能があります。

エコシステム

元は生態系の用語です。ある領域（地域や空間など）の生き物や植物がお互いに依存しながら生態を維持する関係をエコシステムと呼びます。

例　iPhoneのエコシステム
iPhoneのエコシステムの画期的な点はAppStoreで誰でもiPhoneアプリを開発し、iPhoneで売ることができることです。これにより多くのアプリ開発者がアプリを開発し、短期間に膨大な機能をiPhoneは得ました。

初期のアプリ開発者の中には一人で開発したアプリがヒットして多額の売上を得た人もいます。開発されたアプリはアップルが審査して不正なアプリを排除したため顧客も安心して利用できました。

これは今までの携帯電話やPCにはなかったシステムです。

ツールが主役？忘れられた顧客

そもそもマーケティングとは

企業などの組織が行うあらゆる活動のうち、「顧客が真に求める商品やサービスを作り、その情報を届け、顧客がその価値を効果的に得られるようにする」ための概念

顧客のニーズを解明し、顧客価値を生み出すための経営哲学、戦略、仕組み、プロセス

(Wikipediaより)

ピーターFドラッカーは
「マーケティングの理想は、販売を不要にするものである。」
マーケティングとは

顧客のニーズに合った商品を、適切な顧客層に発信するための、「商品開発から販売戦略の策定、広告宣伝に効果検証までのプロセスを管理すること」
そして商品が「売れる仕組み」をつくること

これにより「買ってください！」とお客様にプッシュせずとも、お客様が買いたくなる状態になることです。

マーケティング本来の意味と比較すると、デジタルマーケティングは手法が先になってしまいます。そして本来PRを受ける顧客の考えや立場が置いてかれていかれています。

コンテンツが隠れるネット広告や、一度クリックすると何度も同じ広告を表示するターゲッティング広告などがいい例です。

実際、展示会でマーケティングオートメーション(MA)の会社と名刺交換すると、MAツールのPRメールが頻繁に来ます。しかしたまたま展示会で興味があって質問しただけなのかもしれません。それなのに何回も送られてくるMAツールのPRメールは効果があるのでしょうか？　

最近広まったお問合せフォームへの営業メール

企業のお問合せフォームに営業メールを送る手法が広まっています。これがRPA (Robotic Process Automation)などで自動化されれば、営業メールの洪水になりかねません。そうなると、お問合せフォームにRPAが入力できないようbot対策が必要になってきます。

注) RPA (Robotic Process Automation)とは、コンピューター上で行われる業務プロセスや作業を人に代わり自動化する技術です。人間が繰り返し行うクリックやキーボード入力など定常的な業務が自動化できる

見直されるデジタル広告

個人情報をもとに広告を配信するデジタル広告は、その広告を不快と感じる読者が増加しつつあります。さらに個人情報を補足する「Cookie」も広く使われています。アドネットワークの普及で、広告が質より量という考え方に変化し、ページビューを追い求める動きが加速しています。広告を掲載することでサイトの質が問われます。再び広告の質が問われています。

現状ではデジタルマーケティングはツールとして進歩しましたが、販売を大きく変革するわけではなく、革新的マーケティングではありません。しかしデジタルマーケティングは、

実は私たちの消費行動を変えてしまう怖さがあります。

デジタルマーケティングの本当の怖さ

なぜなら顧客が知りたい情報(記事やニュース)に自社の有利な情報を入れれば顧客の関心を誘導できるからです。Yahooニュースなどのネットニュースは顧客の嗜好に合わせて最適なニュース記事を表示します。顧客が自動車の記事を多くクリックすれば、自動車に関するニュースや記事を多く表示します。

A社が自社のある車を売りたければ、その車の記事をクリックした顧客に、その車に関連した記事、その車に乗っている著名人の感想、その車で行った旅行記事、その車の開発ヒストリーの記事を頻繁に表示します。

記事を目にする機会が増えれば、いつの間にか顧客はその車のファンになっています。そしてある日ディーラーで契約書にサインしています。

これはステマ(悪質なステルスマーケティング)ではありません。正しい記事を顧客の嗜好に合わせてて供しただけです。

実は私自身、yahooニュースを見ていて、気が付いたらある車種が気になって買おうとしたことがあります。少し古い車でしたが、その車の良さを語るいろいろな記事を見ているうちに、以前は全く興味がなかったその車が欲しくなっていたのです。結局中古車しかなく、希望に合うものがなかったので断念しました。そして買えなかった後、もう欲しいという気持ちがなくなりました。

気づかぬうちに、欲望を操作されたような気がします。

実は顧客の欲望を生み出す点はマス広告も同じです。ただWEBの場合、表示される記事やニュースを個人ごとに調整(最適化？)できる点がで費用対効果が非常に大きくなります。

ネットでは各個人が関心を持つ事柄の情報が各個人に集まります。物語性のある広告、著名人のレビューやその商品を使ったユーチューブ動画などさまざまなコンテンツを表示し、その商品に少しでも関心がある顧客が見れば、ファンを増やすことができます。そして買いたい気持ちを起こすことができます。これはグルメ番組を見て、その料理を食べたくなるのと同じメカニズムです。

しかもネットは情報量が多いため、影響は顕著に表れます。

巧妙にコンテンツを設計すれば、個人の嗜好や考え方まで操作できるのです。

商品でなく企業を知ってもらうために企業自らコンテンツを制作

一方広告ではなく、企業が自らコンテンツを制作し、コンテンツを通じて自社を知ってもらう取組があります。池江璃花子選手の競技復帰までのストーリーを描いたSK-II STUDIOの5分22秒の動画は、SK-Ⅱを販売するP&Gプレステージ合同会社が作成しました。

監督には是枝裕和氏を起用し、2021年3月29日に公開して、6月9日で再生回数1,990万回を記録しています。

テレビ放送の場合、視聴率1%は国民の1%, 125万人です。実際は世帯の1%であり、1%は関東地区では約40万人、関西地区では約16万人です。対して上記の動画は約2,000万人、しかも世界中の人が見ています。しかも費用は制作費のみのため、テレビ放送と比較して費用対効果は非常に高いといえます。

かつては東芝の「サザエさん」のように1社単独でテレビ番組のスポンサーになることで、自社の知名度を高めるとともに、テレビ番組のイメージを自社のイメージに重ね合わせていました。

これをネット上でも行われているのです。

こうしたファンほ増やす試みで成功したのがスバルです。

北米スバルは2007年よりアメリカで『LOVEキャンベーン』を広告展開しました。オーナーの愛車への思い入れ（=LOVE）を強調した宣伝活動は、共感する人が増え、結果として認知度やブランドバリューがアップしました。

従来からSNSを使って企業と顧客が交流しファンを増やす試みは行われていました。今後は、動画や様々なコンテンツを企業が自ら制作し、知名度を高めるだけでなく、積極的にファインを増やすことが増えると予想されます。

5.　DXの例

では、具体的にDXによって変わったビジネスにはどのようなものがあるのでしょうか？

ペーパーレス、テレワークはDX？

DX関連の記事は、目的と方法の順序が逆になっています。例えばテレワークはコロナ禍の今日、国からもテレワークを強く要請されているため、テレワーク自体が目的になってしまいました。

しかしグーグルやアップルは、社員同士のコミュニケーションや、非公式の会話から生まれる気づきやひらめきを重視して、

職場に集まることに重きを置いています。

日本は和を重視する文化のため活発な議論がなかなかお菊ません。その上テレワークで非公式の会話もなくなれば新たな発想や気づきが生まれるのでしょうか。

そもそもペーパーレスは何のために行うのでしょうか。ペーパーレスでも決済欄が10個もあれば決済に時間がかかります。承認した10人の管理者のうち、何人がプロジェクトの失敗を引き受けるのでしょうか?

しかも効率的なペーパーレス化には印鑑を廃して電子印鑑の仕組みが不可欠です。しかし企業でもまだ決裁印が必要なところもあります。銀行はメガバンクでは口座開設に銀行印は不要になりました。しかし行政の印鑑登録と印鑑証明はそのままです。

図10　なくならない印鑑

AR・VR技術への期待

テレワーク、WEB会議の普及でモニター越しの会議が一般化しましたが、対面での対話と比べて、言語外の情報量が不十分です。相手の感情をゆすり、共感を得るようなコミュニケーションは困難です。人は言葉だけで会話するのでなく、表情やしぐさ、場の雰囲気など言語外の情報量が多いためです。

VR会議はこれまでのWEB会議と異なり、以下のメリットがあります

非言語情報の伝達

これまでの資料に加えて3Dイメージの活用

高い臨場感

没入感が高いため会議への集中力が高まり、意思決定が速くなる

コミュニケーションの活性化

アバターで会議を行うことで、リアルに対面するよりも話しやすくなり、発言量が増える

これらの技術はNEC、NTTデータ、(株)Synamon等が取り組んでいます。

「話す、聞く」をシステムで対応

株式会社RevCommのMieTelは、AIで電話営業の会話を録音し、自動文字起こし、分析を行い、顧客情報の共有と営業トークの改善を行うシステムです。会話の抑揚、速度、説明と聞く時間の比率を分析し担当者にフィードバック、自ら振り返ることで自主的に多岐に渡り改善します。

一方、将来音声認識の能力が向上すれば、AIがコールセンター業務を行うことも可能になります。AIは多数の受け答えを全て学習できるので効果的に学習でき、多くの問い合わせに的確に応えることができます。また顧客から質問があったことをWEBサイトのQ&Aや取説のQ&A集に入れることで問い合わせ自体も減らすことができます。コールセンターのオペレーターは、顧客からひどい言葉を言われるなど労働環境が厳しく離職率が高い職種ですが、AIのメンタルは決して壊れません。

「調べる」をシステムで対応

アメリカのamplified ai, inc.（アンプリファイドエーアイ）はAIを用いた特許調査プラットフォーム「Amplified」を提供し、特許調査の時間を85%短縮しました。費用は1件当たり2万円です。特許調査には専門知識が必要で、出願前の先願調査は専門家に依頼すると多額の費用がかかります。「Amplified」は、特許の複雑な長文を比較し、類似順に整理する独自のAIを持ち、ある概念を文章で入力すると世界中の特許1億3000万件から類似特許を検索して、類似順に並べてリスト化します。これにより類似特許検索のスピードとコストが飛躍的に削減できました。

「助言」をシステムで対応

株式会社STANDING OVATIONはAIコーディネート提案アプリ「XZ（クローゼット）」を無料で提供しています。手持ちの洋服を登録してクローゼットの中身をデジタル化でき、世界最大級のオンライン・クローゼットとして成長しました。

特徴
クローゼットの総価値をグラフ表示します。着用回数をランキングで表示し、着用回数の少ない服や1年間着ていない服に気づくことができます。

着ていないアイテムを使ったコーデ提案や、AIが着ていない服を手持ち服と組み合わせ新しいコーディネートを提案します。

今後は店舗が無料のアプリを提供し、自社製品のコーディネートを確認できれば、顧客は安心して購入ができ、さらに靴やアクセサリなど追加購入も実現します。コーディネートは顧客の年齢、性別、嗜好に合わせて変えることができるので、実際の店員よりも対応範囲が広くなります。

6.　製造業のDX　

実は製造業の方が、DXによって大きな変革が起きる可能性があります。

キーワードは最適化

製造業はDXと相性が良い職種です。なぜならプロセスが明確で各プロセスからきれいなデータが手に入るからです。これを使って様々な取組ができます。キーワードは、モデル化(シミュレーション)と最適化です。

工業製品は金属など硬くて安定した材料が多くシミュレーションと相性が良いです。曲げや液体の流動などの物理現象をシミュレーションするツールも整っています。例えば以下の取組はすでに行われています。

構造解析

製品や構造物の静的強度、振動などのデジタルモデルをつくり、強度や振動特性をシミュレーションします。実物をつくる前に特性を評価し、不十分な場合は対策します。すでに自動車ではシミュレーションを十分に行い、最初の試作を行わない「試作レス」に取り組んでいます。これは現物を試作したからといって、問題点を全て洗い出せるわけでなく、シミュレーションの方が確実に評価できるからです。

流動解析など加工プロセスの分析

鋳造、ダイキャスト、樹脂成形での金型内での金属や樹脂の流れ、プレス加工での金属の変形や応力の変化は、現物の評価が困難です。そこでコンピューターでモデルをつくり樹脂や金属の流れやプレス加工時の金属の変形や絞りをシミュレーションします。これにより最適な形状の金型や製造条件を調べ、最初から適切な加工条件できます。

ものづくりでは、解析技術の進歩により今まで見えなかった物理現象が見えるようになりました。そしてこれまで何回もトライ＆エラーを繰り返して探求してきた加工条件を少ない回数で実現できるようになりました。

プロセスの最適化

製造ラインも同様で、実際の設備をつくる前に3Dのモデルで実際の工場のモデルをコンピューターの内部で実現し、動かして評価します。ダッソーシステムズの「DELMIA」はコンピューターの中の3Dモデルで構成した設備を本番と同じPLCのプログラムで動かすことができます。コンピューターの中で正しく動けば、そのプログラムは実際の生産ラインにすぐに投入できます。

BMWは、グラフィックボードのリーダー企業NVIDIAと組んで最新のバーチャルファクトリーを構築しました。NVIDIAの「Omniverce」というプラットフォームは、人やロボット、部品、搬送などをコンピューターの中でリアルにシミュレートできます。しかも世界中のどこからでもリアルタイムにアクセスできます。工場設計エンジニアはこの仮想空間で工場のレイアウトや設備、人の配置、生産活動やモノの流れを決めて、リアルな再現度でシミュレートします。将来は、設計と企画、生産チームが連携して、実際の生産活動をすべてシミュレーションしてから、現実の生産がスタートできるようになる予定です。

シミュレーションできればどういった条件が最適か短時間で見つけることができます。例えば将棋や囲碁は、コンピューターの能力が向上し、プロに勝つまでになりました。コンピューターはこれまで人間が考え付かなかった打ち手を繰り出します。現在プロ棋士はコンピューターのこういった新たな打ち手を勉強し、対局の準備をしています。コンピューターによる最適化技術が進歩すれば、

熟練の技術者でも思いつかない製造条件の組合せが生まれる可能性があります。

変種変量生産の不良分析

モーター、ロボットの大手　安川電機の入間事業所は、サーボモーター400種類、サーボアンプ600種類を変種変量生産しています。生産中に発生する不良は、同じ不良でも機種が違えば内容が違うため、単純に比較できません。

そこで、製造工程で発生するデータと不良を引き起こす要因を分析し、FTA(故障の木解析)を活用して不良の因果関係の分析を行いました。その結果、従来はデータが少ないため不明だった不良の原因が特定できるようになりました。また、個別の製造不良と設計不良の見極めが容易になり、製造部門から設計部門へのフィードバックが増えました。

異音検査は熟練の作業者が耳で聞いて判定するため、その育成には最低でも9か月を要します。そこでモーターの振動を測定しAI(機械学習)で判定させました。AIで判定できないものだけを人が判定するようにしました。

生産ラインの見える化

住友ベークライトは樹脂原料の製造ラインに従来の100個/ラインのセンサーを300～500個/ラインに増やし、取得したデータはPLCを経由して一元管理しました。製造ラインの制御を細かくかつ自動化することで作業者の半減を実現しました。各工程のPLCからのデータはエッジPCの「Edgecross」というソフトで収集し、社内サーバーのAI推論モデルが正常かどうかを判定、異常があれば担当者に連絡します。

生産計画の最適化

どういった順番でどの製品をどの設備で生産するか、生産管理(あるいは工程管理)は変数が多く、最適な答えを出すのが難しい業務です。

しかしこういった多くの条件の最適解を出すのはコンピューターの得意分野です。厳密に言えば条件が多いと組合せ爆発が起きて、とてつもない計算量になってスーパーコンピューターでも解けなくなります。しかし実際は全ての条件を評価する必要はなく、現実的な条件に範囲を狭めれば実用的な答えを出すことができます。

これは生産スケジューラとして商品化されていますが価格が高く、生産現場をモデル化するのが大変なため、あまり普及していません。しかしこの点を改善し、低価格で使えるクラウド型のソフトが出れば広く普及する可能性があります。今まで生産管理を行ってきた熟練社員が退職し、また製造工程の条件が増えてくると人が最適化するのは困難になるからです。

仮想工場で作業環境の最適化

3Dモデルを作成し、仮想空間で製造現場が構築できると、実際の作業者を仮想空間で作業させ、作業性や生産性を事前に評価することができるようになります。これはAR技術とVR機器の進歩により、作業者にVRゴーグルをつけて、あたかも実際に作業しているような感覚でコンピューターの仮想空間で作業を体験します。その中で、作業ミスをしやすい点、危険な点等を事前に発見し、改善することができます。

遠隔からの顧客に対し、AR技術を使って設備の立会を行う試みもあります。設備や製品など現物はPCのモニターからの情報だけでは、本当に良いかどうか判断できません。音声や視覚に現れない情報、実際の動きなどを見るために、重要な設備や製品は「立ち合い」が効果的です。そこでVR・AR技術を用いて、スピーカーやモニターだけでは伝えきれない情報を伝えることで、あたかも現場にいるかのように遠隔での立ち合いが実現します。

ドローンを使って工場の外観、内部を撮影すれば、今までとは別の視点で観察でき、現地での立ち合いよりも多くの情報を伝えられる可能性があります。

7.　静かに始まっている本当の変化

このように考えると、

リアルな現場がある
自動化、試作レス、事前検証などデジタル化の強いニーズと問題意識
データやモデルが十分にあり、最適化のロジックが組める

こういった条件に合致する製造業はDXが最も進歩する分野といえるでしょう。実際これら紹介した取り組みは多くの工場ですでに行われています。

図11　DXで仕事は変わるでしょうか

「すり合わせ型ものづくり」優位論

日本の製造業の優位性「すり合わせ型ものづくり」、これは言い換えれば、個人(や組織)の高い能力が様々な製品や製造工程を最適化できることです。しかし考慮すべき条件が増えて複雑化すると、人による最適化は限界に達します。

将棋や囲碁の例でもわかるようにコンピューターの能力が向上すれば、最適化の能力はコンピューターが人を上回ります。この時日本の「すり合わせ型ものづくりの優位性」は維持できるのでしょうか。

データを集めてアルゴリズムで処理して最適条件を見つけるのは、熟練の技術がなくてもできます。その点では、ものづくりの歴史の浅い新興国でも優位に立つことができます。

例えば半導体はかつて、すり合わせ型のものづくりをしていました。しかし設備が進歩し、それぞれの製造工程が前後の工程に影響せず、独立をして調整すればよくなった結果、工場の能力の優劣は、工場内の設備の負荷の調整という最適化の結果で決まるようになりました。その結果、台湾、中国の半導体メーカーと、日本メーカーの差はなくなりました。

プロセスとデータサイエンスの融合

一方、どのようなデータを収集し、どのような観点で分析するかは、プロセスとデータ分析の両方に深い知識がなければできません。その点で優れた生産技術者、プロセス管理者が多い日本企業にアドバンテージがあります。

熟練の生産技術者にデータサイエンティストが協力して、現場で発生するビッグデータを使って最適化の仕組みをつくります。今まで人がやっていたよりもはるかに効率の良い工場や現場の構成ができ、運用できる可能性があります。

コンピューターの特徴は高速性です。現場でPDCAを回すには、実際に現場のレイアウトを変えて、生産してデータを取る必要があります。少なくとも数日、工場によっては何ヶ月もかかります。しかしコンピューターがそのレイアウトの結果を出すのは数秒もかかりません。

そして結果が悪ければモデルを組み直せばよく、しかもモデルを組み直すロジックもアルゴリズム化することもできます。コンピューターが自動でモデルを組み直せばPDCAを短時間に何万回も回すことができます。これは熟練の管理者でも適いません。

Google DeepMindが開発した「AlphaGo」は2016年に世界トップ棋士の一人の李世乭 (Lee Sedol) と戦い、4勝1敗と勝ち越しました。

2017年10月に発表された4代目の「AlphaGo Zero」は、棋譜やビッグデータを必要とせず自己対局によって強化します。全くの初心者の状態から3日間でプロのレベルに到達し、21日目に2代目「AlphaGo」と肩を並べました。40日間の学習後は、2代目「AlphaGo」に100戦全勝しました。

「AlphaGo」は、これまでプロ棋士が考えつかなかったような斬新な打ち手を数々打ち出し、囲碁界に大きな衝撃を与えました。今ではプロ棋士が「AlphaGo」などコンピューターの打ち手を研究し、それが流行の布石・定石となり、囲碁の考え方に変革を起こしました。

逆に、人の能力と人による管理に固執すると、システムによる最適化やビッグデータの活用が進みません。コンピューターが計算した最適化の結果は今までの常識に反するかもしれません。その結果に対する根拠はコンピューターすらわかりません。
同様に保守的な管理者が

AIの出した常識外れの方法を受け入れるかどうかは管理者次第です。

加速する日本の優位性の喪失

「熟練の職人」、「高度な技術」と言っても、その多くはトップアスリートの技術や人間国宝の技ほど高度ではありません。そこまで高度なものを必要とすれば、安定した品質の工業製品を大量に生み出せません。つまりものづくりの高度な技能とは、長年の経験の積み重ねによる知識、判断、使いこなしの部類といえるでしょう。

これまではそれを人が所有していたため模倣が困難でした。また、人がそれを実行するためには、それを実行するような組織文化も必要になります。文化がなければいくら良い手法を指導しても、定着は困難です。

しかし多くの生産プロセスはNC化、自動化、コンピューター制御化しています。これらの条件を最適化するのはコンピューターでもできます。しかも高速で人よりも最適解を出せる可能性があります。NC工作機械やロボット、無人搬送車、自動倉庫で構成された工場をシミュレーションし、最適化するのは人かコンピューターのどちらが有利でしょうか。

そこに気が付きいち早く取り込んだ国に対し、日本はアドバンテージを保ちうるのでしょうか。

以下は人が手放したものです。人とコンピューター、どちらが有能かどうか、考えるまでもないでしょう。

最適な道順　カーナビ
構造体の強度　応力解析
飛行機の操縦　フライバイワイヤシステム
(B-2など最新の軍用機はコンピューターによる制御がなければ真っ直ぐですら飛べない)

本記事は未来戦略ワークショップのテキストから作成しました。

参考文献

Information Technology and the Good Life　Eric Stolterman, Anna Croon Fors
「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～」経済産業省
「DXレポート2 (中間取りまとめ)」経済産業省
「いちばんやさしいDXの本」　亀田重幸、遠藤経著　インプレス
「デジタルトランスフォーメーションで何ができるのか」西田宗千佳　著　講談社
「テクノロジーを持たない会社の攻めのDX」内山悟志　著　クロスメディア・パブリッシング
「イラスト&図解でわかるDX」兼安暁　著　彩流社
「世界一わかりやすいDX入門」各務茂雄　著　東洋経済新報社
「現場が輝くデジタルトランスフォーメーション」長谷川康一　著　ダイヤモンド社
日経ものづくり　2020年8月号

経営コラム　ものづくりの未来と経営

人工知能、フィンテック、5G、技術の進歩は加速しています。また先進国の少子高齢化、格差の拡大と資源争奪など、私たちを取り巻く社会も変化しています。そのような中

ものづくりはどのように変わっていくのでしょうか？

未来の組織や経営は何が求められるのでしょうか？

経営コラム「ものづくりの未来と経営」は、こういった課題に対するヒントになるコラムです。

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「組織が社員をダメにする？組織文化の問題」～AI時代に必要な人材と彼らを生かす組織～

今後、AIが様々な業務に活用されるようになると、定型化された業務はAIに置き換えられ、人はAIが苦手とする業務を行うことが求められます。オフィスではデータ入力やデータ処理、簡単な文書校正などはAIに置き換えられ、人の仕事は企画や立案、相手との交渉や調整になっていきます。このような変化に現在の人や組織は対応できるのでしょうか？AI時代の組織と人について考えます。

これまでの組織研究

組織の構成や特徴と、その経営に与える影響は、これまで経営学の中で研究されてきました。一方企業経営は、多様な企業、多様な経営者の活動です。そのため経営学という学問は、多くの人から誤解されてきました。

「経営をしたことのない学者に真の経営がわからない」
「経営学のケーススタディは我社には当てはまらない」
これは学問としての経営学と現実の経営を混同したために起きた誤解です。

経営学について

経営学は、「経営の真理法則を科学的に探究する」社会科学の学問です。科学の目的は真理を探究ですが、その法則は普遍的でなければなりません。1社に当てはまっても他の企業に当てはまらなければ法則とは言えません。

そのために経営学は経営理論を構築し、理論を元に仮説を立てます。そして多くのデータを収集・分析し、経営法則が正しいかどうかを確認します。その際、企業固有の特徴は多数のデータの中で埋没します。そのため経営理論が自社に当てはまらないことはあります。またデータ分析の結果得られた知見は過去に起きたことに対しての知見です。これから起きることはデータがないため分析できません。

そして分析の結果、経営法則が正しければ論文を発表します。経営学者は、この論文の数で評価されます。この論文は学術誌に掲載される必要があり、バーバード・ビジネス・レビューのような実務家向けの雑誌に掲載され学術業績になりません。

図1　ファイブフォースモデル

またマイケル・ポーター氏のファイブフォース分析のような実務者向けのツールをつくることも経営学者は熱心ではありません。つまり経営学者の関心は真理の追究で、研究成果が実際の経営に生かせるかは関心がないのです。

物理学のような自然科学であれば、研究者が発見した物理法則は普遍性があります。どの企業が活用しても同じ結果か得られます。しかし経営学では個々の企業の規模、業界、構成員、企業文化が異なるため、経営学の経営法則が自社に当てはまるとは限りません。

官僚制組織

企業規模が拡大し、メンバーが個々の役割を分担して業務を遂行するようになると、集団として統率が取れた行動をするために組織が必要になります。
バーナードは組織に必要な要素を以下の4つとしました。

共通目的
協働意欲
コミュニケーション
意識的な調整努力

この組織の基本形をマックスウェーバーは官僚制（ビューロクラシー）組織と名付けました。これは次の特徴があります。

職務担当者の機能が規則によって規制されている持続的な組織体である
組織における職務は規定された権限の範囲内で行われる。この権限は分業化された機能を遂行するための責任権限を含み、その内容と行使は明確に規定されている。
上位の職位が下位の職位に命令するという階層と階層的権限体系が存在する。
職務の執行は文書によって行われ、文書に記録される
職務活動を遂行するためには専門的な訓練が必要である。
職務上の活動は職員の当該活動への専従化を必要とする

ウェーバーはこのような組織体は
「完全な発達を遂げた官僚制機構の他の組織に対する優位性は、ちょうど機械が非機械的な生産方法より優れているのと同じである。正確さ、スピード、明確さ、書類についての知識、一貫性、慎重さ、統一性、厳格な従属、摩擦の排除、物的・人的費用の節減、これらは官僚制的管理において最高度に達する。」
そして近代のあらゆる企業に取って卓越した組織体であると述べました。

このような官僚制的組織の活動をシステムとしたのがISOマネジメントシステムとも言えます。

官僚制組織のメリットは以下が挙げられます。

組織の成員の行動は方針、規則、手続きによって整合が取れている
職務が明確に規定されるので職務間の重複やコンフリクトがない
権威の階層（監督）があるので行動は予測できる
採用・使用真は専門的技能に基づいている
組織の成員はそれぞれの職務に専門化されているので、職務の専門的技能・知識を発展させられる。
人よりも役職が強調されるので組織の継続性が確保される

一方、社会学者のマートンは官僚制組織のデメリット（逆機能）について以下のように述べています。

訓練された無能

変化した状況においても規則に従うことしかできず状況対応できない「訓練された無能」となる

最低許容行動

規則が処罰を免れるための最低水準の行動を規定するため、不確実な状況や特別の努力を必要とする場合でも規則に従っておけば非難されない

顧客の不満足

顧客のニーズや状況が異なっても規則に従った定型業務しか行わず顧客の不満が増大する

目標置換

本来は目的を達成するための手段や方法を規定する規則自体が目的になってしまう。例えば特定の規則に従った結果が報償されるとその特定の規則が目的化する、規則や手続きに従わないと非難されるという恐怖、組織全体の目標よりも部門目標を優先、等により目的が変質する。

個人的成長の否定

効率追求のための過度の分業と専門化は個人の成長を妨げる

革新の阻害

効率のみを追求すると革新へ資源を提供せず、組織の目標達成よりも組織内部のパワー・地位の分配に注力する。

図2　官僚制の逆機能J,G,マーチ、H,A.サイモン(1993)「オーガニゼーション図第2販」

現代の企業組織の基本は官僚制組織であるため、上記のデメリットは何らかの形で現在の組織にも存在しています。

職能別組織

企業の規模が拡大するにつれて、構成員の業務は細分化され、各部門の業務を調整する必要が出てきます。そのため組織を階層化し、構成員へのコミュニケーションの円滑化を図ります。こうして業務別の組織を細分化したものが職能別組織です。総務部、生産管理部、営業部、製造部などのように業務に応じて組織化することです。

図3　職能別組織

職能別組織のメリットは、分業化することで専門的経験により技術やノウハウの蓄積が容易でかつ早くなり、各々活動の効率が高まることです。

逆にデメリットは以下が挙げられます。

権限がトップに集中するため、トップは日常の管理活動に時間を取られ戦略の構築などの経営活動に時間が取れなくなる。
トップに権力が集中するため、後継者育成のための訓練の機会が限られる。
集権的な管理によりリーダーは受け身となり挑戦意欲が低下する。その結果自分の業務に専従し、全社的な視点が欠落し、変革に抵抗するようになる。
業績評価は会社全体で行うため、各部門の業績を適正に評価するのが困難。

このような職能別組織のデメリットは、職能別組織形態をとる中小企業でも見られます。

AI時代に求められる人材

なぜソニーにiPodができなかったのか？

これからはAIやITが人の能力を補い、人の能力は向上し今まで以上に大きな成果が出せるようになります。例えば、多数のデータの相関分析は、かつては地道にデータをグラフに書き、個々のデータから電卓で相関係数を求めました。今はエクセルに入力すれば瞬時にできます。

しかし、そもそも分析の方針が間違っていて、データが適切でなければ正しい結果が得られません。これからは「どれだけやったか」よりも「何を、どうやるのか」が重要です。つまり適切な目的や方法の選択、結果の適正な判断能力が求められます。

図4　どれだけやったかよりも、どうやるかが重要
コンピュータ化、自動化以前は効率が低いため、方法の違いは大きな差にならない。労働量を投入して、効率を高めることが重要。

図4　どれだけやったかよりも、どうやるかが重要
AI、自動化により、効率は大幅に向上。最初にどの方法を選択するかで結果は大きく変わる。

図4　どれだけやったかよりも、どうやるかが重要

アップルがiPodを発売したとき、ソニーにはiPodをつくる技術は全てありました。
なぜソニーはiPodをつくらなかったのでしょうか？

それはiPod (アップル) の核心となる質問がソニーになかったからです。それは
「音楽はデジタルなのに、なぜ聞きたい曲を瞬時に手に入れられないのか？」
という質問です。

図5　初代iPod

それまで音楽はCDなどのメディアを買うものでした。しかしCDのデジタルデータはネットからダウンロードもできます。1999年にはP2Pの音楽共有ソフトNapsterが公開されました。しかしアメリカレコード協会から訴えられ、同年サービスを停止しました。

スティーブ・ジョブズは、「欲しい曲を瞬時に手に入れる」を実現するために、レコード会社と粘り強く交渉し、iTunesを使ってCDアルバムの曲をバラ売りさせました。今まで2000円以上払って、アルバムを買わなければ手に入らなかった曲が、iTunesから200円以下で手に入れることができるようになりました。iPodが他社の音楽プレイヤーのようにCDをコピーするだけなら、このようなヒットにはならなかったでしょう。

問題をつくる能力

AIが進歩しても、この問題をつくることはまだ当面の間、人間しかできません。そしてイノベーションは、現状に満足しない人間の「なぜ？」から生まれました。

「なぜ、毎日毎日書類を書き写さなければならないのか」チェスターカールソン　ゼロックスの創始者
「なぜ、掃除機の紙パックはすぐにつまるのか」ジェームズダイソン
「なぜ、カビのまわりでは細菌が繁殖しないのか」アレキサンダー・フレミング　ペニシリンの発見
「なぜ焼入れした後に研磨しなければならないのか」焼入れ材の切削加工で研磨レス

一方「なぜ？」がイノベーションを生み出すためには、子供のように単純に「なぜ？」と問うだけでは不十分です。強い好奇心を持って自ら問題を深く掘り下げ、解決するという強い意志が必要です。スティーブ・ジョブズが強い意志でレコード会社にCDアルバムの曲をバラ売りさせることができたのは、それまでもディズニー相手にタフな交渉を重ねた経験があったからでした。

イノベーションを創出するには、時には様々な手を使ってでも目的を達成するという強い意志が必要です。さらに組織の中でそれを実現するには、協力してくれる仲間も必要です。AI時代に企業間競争を勝ち抜くにはこういったイノベーターの育成とイノベーションを実現する体制が必要です。
（ここでイノベーションという語の本来の意味は、よく言われる技術革新でなく「新結合」です。今までにない事業と事業の組合せができれば、全く新しい価値が生まれます。例えば、AKB48は、アイドル＋オタクで新たな市場を作り出しました。）

日本の組織と組織文化の問題

「なぜ？」から今までにない組合せ、製品やサービスを実現すれば、自社独自の価値を生み出します。その社員の生み出す価値は、定型業務を行う社員よりはるかに大きなものです。しかし前述のように組織（官僚制）には、人を規則に従い、定型業務しかやらない人間にする傾向があります。さらに日本企業の組織には以下の問題があります。

高度成長時代の組織

日本社会はかつてムラを単位とした共同体社会でした。農作業は村全体で協力が必要なため、時には自分の利益を犠牲にしても村のために働くことが求められました。もし村八分にあい共同体のメンバーから外されれば、その村では生きていけませんでした。

そのような強い結びつきの共同体意識は、企業にも引き継がれました。これにより企業は社員から利害や打算を超えた忠誠心や貢献を得ることができました。製造業では、大量生産だけでなく多品種少量生産でも、現場で必要なのは勤勉性と協調性です。カイゼンも従来の仕事のやり方の延長線上で「より良い方法」を求めるものです。

決して今までのやり方を否定する革新的な方法を作業者に求めていません。日本の共同体意識は高度成長期において、ある程度レベルの高い同質の人材を企業に供給し、企業の成長に貢献しました。

さらに新卒一括採用と終身雇用は、社員同士に大きな格差がつかず、その中から徐々に差がついて一部の人間が上位の職制に昇格するシステムでした。その評価には人事部が大きな権限を持ち、評価項目には協調性や忠誠心などの情意項目も重視され、組織への高い忠誠心が醸成されました。

その一方、アメリカの経営コンサルタント会社が28カ国の従業員の「エンゲージメント」（仕事に対する熱意）を調査したところ、日本人のエンゲージメントは最低でした。このデータから、他国に比べても長時間労働で休みも取らず働く日本人は、自らの意志で積極的にそうしているのではないということになります。

図6　従業員のエンゲージメント
2012/2013 KENXA Work Trends Reportより

年功序列型賃金と年功による昇格システムは、成長拡大する企業であれば維持できますが、成長がこれ以上望めない企業ではシステムとして維持が困難です。またこのシステムは、若い社員に対して仕事に不釣り合いな低賃金を強いる代わりに、キャリアを積んで子育て期に入ったときに、仕事以上の高給を約束するシステムです。従って、一つの会社に一生務められることを信用していない今の若者にとって、低い報酬で労働を強制する組織と感じます。

同質化の弊害１　集団無責任

共同体意識は社員を内向きにし、外部（社会）からの視点がなくなります。そのような意識が高くなると、上司や会社から達成困難な成果を求められた時に、組織（あるいは自分が所属しているグループ）の体面を守るためにコンプライアンスが無視されます。企業不祥事が発生した時に「仕方がなかった」という社員には、個人の責任という意識は希薄です。東芝の不正会計問題では、代々のパソコン事業部の役員は不適切な取引計上による売上の水増しを知りつつ、後任に引き継いでいました。この時、事業部の体面が重視され、個々の役員に自らの責任に対する意識はありませんでした。

人の社会的結合の総量は一定なため、仲間どうしの結合が強くなれば、会社としての一体化は弱くなります。こうして会社の中に小さな結束集団がいくつもでき、組織がタコツボ化します。従ってタコツボ化を排除するためには、仲間どうしの結合を弱くしなければなりません。

大がかりな組織変更や人事異動で人を大きく移動させるのもひとつの方法です。逆に東日本大震災以降、企業の中で社員の団結を高めるために「絆」をスローガンに掲げるところがありますが、見方を変えればコンプライアンス違反の組織文化を助長する行為です。

図7　社会関係資本3つの型
（エキストリーム・チームより）

「社会的手抜き」とは、集団で共同作業を行った方が一人で作業を行う時より一人当たりの作業量が低下する現象で、作業以外にもブレインストーミングのような会議でもおきます。その要因には、以下のようなものが考えられます。

自分だけが評価される可能性が低い
努力の量にかかわらず報酬が変わらない
自分だけ努力するのは馬鹿らしいという心理
他者の存在によって緊張感の低下や注意力が散漫になるなどが起きる

フランスの農学者マクシミリアン・リンゲルマンは綱引き、荷車を引く、石臼を回すなどで実験した結果、1人の時の力の量を100％とした場合、2人の場合は93％、3人では85％、4人では77％、5人では70％、6人では63％、7人では、56％、8人では49％と低下しました。（リンゲルマン効果）

この共同体組織は、無責任さや自分たちの集団の利益を優先する体質に加えてお互いの足を引っ張り合う特徴もあります。つまり「出る杭は打たれる」文化です。企業における年功序列の仕組みは、誰かが昇進すれば、誰かが昇進できなくなるゼロサム構造です。そのため、管理職になると自分が昇進するために同僚の足を引っ張ったり、ライバルの事業部の成果が出ないように暗に足を引っ張ったりします。

実際、日本企業の社員は、職場の同僚が困っていても助けないし、ノウハウを教えようとしない傾向があります。この傾向は「相手のメリットになる事が自分のデメリットになる」という構造を解消しない限り、なくすことは困難です。

同質化の弊害２　圧力

共同体としての企業は閉じた社会で途中退職しない限り、その社会から抜けられません。その意味でムラに近いものがあり、ムラのルール、文化に従わなければ有形・無形のペナルティを受けることがあります。この見えない圧力を先読みすることが「空気を読む」ことです。そしてこの見えない圧力が様々な不祥事を引き起こしています。

2009年6月14日村木厚子厚生労働省　局長は、郵便不正事件で逮捕されました。そして2010年9月10日無罪判決が出ました。捜査の過程で検察側は検察が想定した「主犯　村木局長」というストーリーに合わせるため、証拠として押収したフロッピーディスクの日付（プロパティ）を改竄しました。この主任検事の証拠改竄という前代未聞の事件は、主任検事とその上司の元特捜部長の逮捕という結果になりました。

なぜ検事が証拠を改竄するという「あってはならないこと」が起きたのでしょうか。この検事は上司から「最低でも村木を挙げよ」という強いプレッシャーをかけられ、自らの検察のストーリーと異なる証拠が発見されたとき、真実よりも組織の体面を重んじたのでした。当時検事が語った「被疑者が言ってもいないことを調書に書くのはよくあっても、物理的な証拠が改竄するのは考えられない」、この段階で検察の内部のモラルは正しいと言えるのでしょうか。

村木氏は間違いが起きた時に軌道修正しにくい組織の特徴は

権力や権限がある
正義のため、公のために仕事をしているとプライドがある
機密情報や個人情報を扱うなど情報開示が少ないため、外からのチェックが入りにくい

この3つを挙げています。

そして財務省、防衛相、検察、警察などはその典型であり、マスコミや教師、医者などの先生と呼ばれる人たちも危険と指摘しています。こうした組織は性格上「建前は守らなければならない」、「失敗や間違い許されない」という意識になりがちで失敗や間違いを認めることができず、無理を重ねます。

逆に失敗や間違いを認めれば、大きな問題になる前に被害を最小にすることができます。このような失敗や間違いを認めることができない組織は、企業の中にもあるのではないでしょうか。

生産性低下の原因

海外に比べて日本のホワイトカラーの生産性が低い原因の一つは、管理職の職務と成果があいまいなためです。自らが優先して取り組まなければならない業務やミッションがあいまいなため、目先の雑用や会議に時間を費やし、付加価値を生み出していません。特に大部屋形式のオフィスでは、管理職のところに部下が次々と来て決済や相談するため、自らの業務に集中できません。この重要な業務は大抵頭を酷使するため集中力も必要です。それに対して雑用は頭を使わずにでき「仕事をした」気分になります。

それぞれの職務において重視すべきこと、達成すべきことが明確でないため、仕事の配分が適切にできない社員もいます。特に完璧主義者の場合、雑用も一生懸命取り組んで、その結果重要な仕事が間に合わなくなります。これも共同体組織の中で「頼まれたこと」が断れない状況が原因です。

図8　やり過ごしを許容するA社の評価基準

成果主義と分化

同支社大学政策学部教授　太田肇氏は、これらの問題を解決するためには日本企業に「分化」が必要だと述べています。分化とは「個人や組織が集団、あるいは他人から、物理的制度的、もしくは認識的に分けられること」を指し、職場での仕事の分担を明確にしたり、給料や昇進に差をつける弱い文化や、企業飛び出して独立する強い文化などがあります。

具体的にはメンバーが担当する仕事とその成果を明確にし、担当した仕事はプロフェッショナルとして責任を持って遂行することで、フリーランスに近い意識で仕事をすることです。この分化のメリットを以下に述べます。

やる気の天井が取れる

仕事の分担を明確にし、裁量権を与えることで、本人の努力・能力により成果がでれば、達成感、自己効力感が得られます。
試作モデルを制作しているA社では、社内独立制度を導入し製造の社員を雇用から独立自営に切り替えました。これにより彼らの個人所得は1.4倍になり、生産性は単価の下落を考慮しても3倍に上がりました。制度導入後は中高年も新しい機械の操作を積極的に習得するようになりました。生産に影響のない雑用をできるだけ減らすようになったことも影響しています。

異質なチームワークが生まれる

それぞれの得意分野の異なる専門的な人材がチームを組むことで、各自の能力を生かして今までよりも高い成果を出せます。メンバー同士がプロフェッショナルとして認め合い、チームの目的の達成のために協力することで、均一なチームよりも高いパフォーマンスを発揮します。

無責任型不祥事がなくなる

プロフェッショナルとして、複数の企業を渡り歩くようになると、組織のために起こす無責任型不祥事がなくなります。そのようなことをすれば自分のキャリアにキズが付くからです。ソニー生命やプルデンシャル生命では保険営業の担当を個人事業主として独立させています。また福島県三春町では「個人担当・個人責任制」を取り仕入れ、仕事の分担表を全戸に配布しました。

一方で分化することで、組織のメンバーがバラバラになり統一された行動が取れなくなるのではないかという心配があります。ところが太田氏はむしろ分化することで新たなつながりが生まれ、人間関係が改善されると言います。

自律

自分の意志で行動できるようになることで、むしろ他人とつながりを持とうとする傾向が出できます。一人一人の分担が明確になり必要な権限が与えられれば「やらされ感」がなくなり、仲間を助けようという余裕が生まれます。

人間関係の改善

閉鎖的な集団を解消し、濃密すぎる人間関係を薄めることでむしろ人間関係が改善されます。

功利的な動機と他人への貢献

チームでまとまって行うと「社会的手抜き」により全体の成果が低くなります。
一方個人が分化していれば、結果は一目瞭然なので手抜きが起きなくなります。また他人を助けることで見える形で貢献すれば、相手からも感謝されるので積極的に応援するようになります。また見える形にすることで功利的なメリットがなくても、他人へ貢献したいという意欲が生まれます。

欧米の組織と組織文化の問題

太田氏によれば日本組織の問題点は、分化が不十分な点にあります。それでは各自の職務が明確に分化し雇用者との間に契約を取り交わしている欧米の組織には、このような問題はないのでしょうか？ハーバード・ビジネス・レビュー編集部の「組織能力の経営論」よりアメリカの組織の問題点を述べます。

成果主義の功罪

欧米の企業でも過剰な成果主義は負の側面をもたらしています。その結果、自分や会社の成果を出したいと思うあまり、倫理、法的な境界線を踏み越えたりするケースが出ています。これは利己的な理由でそうなる場合もありますし、社内での圧力から起きる場合もあります。

フォルクスワーゲンは世界最大の自動車メーカーになるために経営トップは強気な売上目標を立て、中間管理職はその期待に無条件に応えなければなりませんでした。ディーゼルエンジンの技術者は、廃棄物と燃費の相反する現象を技術的に解決できず、不正なソフトウェアという手段を取ってしまいました。

その結果、不正に関与した技術者数名、CEOを含む経営陣の多数が解雇、及び辞職しました。この結果を招いたのは「横暴」とも言われたフォルクスワーゲンの厳しい企業文化にありました。

防衛的思考

コンサルタントは専門職として高い教育を受け、会社の業績向上には強い意欲を持つ人たちです。コンサルタントは、クライアントが業績を改善するために以前と違った方法でどのように仕事を進めていくのかを指導する立場にあります。そのため自らの組織の変革にも協力的であると考えられました。

あるコンサルタント会社が自社のチームの業績を高めるために変革を起こそうとするとコンサルタント自身が最大の障害となりました。あるプロジェクトの成果を高めるためのヒアリングをしたところ、コンサルタントたちは自分たちのことは棚に上げ、成果が出ないのはクライアントに一方的に非があると主張しました。

こういったコンサルタントの自己防衛思考的な言動は、高い学歴が災いして失敗や失意に陥る経験が不足していたためでした。成功への高い意欲は失敗への大きな不安や達成できない時の恥や罪の意識の裏返しだったのです。

情報の歪曲

売上数十億ドル（数千億円）のある企業は、ある製品の損失累計が1億ドル（100億円以上）に上り、この製品から撤退すべきと判断しました。実は6年前に5人の社員がこの製品の重大な問題に気付いていました。工場主任の3人は、日々直面する生産トラブルの解決に多額の費用がかかっていることを知っていました。2人のマーケティング担当者は、この費用を価格に転嫁すれば市場競争力は失われることを知っていました。

では、なぜこの情報がトップ伝わるのに6年もかかったのでしょうか。実は彼らは悪い情報を上司に伝えていました。しかしこの会社は悪い情報は歓迎しないため、彼らの上司は自分たちの上司ががっかりしないように長い資料を作成しました。その資料を受け取ったミドルマネジャーは報告書に改善策を入れ、明るい材料を付け加えるように指示しました。

さらにミドルマネジャーたちは情報を小出しにし、さらに資料の中身を大幅に割愛して、自分たちに直接火の粉がかからないようにしました。経営陣には断片的な情報しか入らず、問題の深刻さは伝わらなかったため、経営陣はこの製品を継続することを表明しました。現場のマネジャーは、このような悲惨な事態になっているのになぜ経営陣が続けようとするのか理解できませんでした。そのため資料を作成することに消極的になり、警鐘を鳴らすことも控えました。

組織文化

組織が活性化するかどうかは、公式な組織形態だけでなく、集団が持つ非公式な組織、組織文化によるものも少なくありません。組織文化は創業者の考えや理念、パーソナリティによってつくられ、仕事のやり方を通じて社員間に共有されていきます。その過程で組織文化が合わない社員は去り、組織文化はさらに強化されます。

DVDレンタルから現在は動画のストリーミング配信を行っているネットフリックスは、自社の企業文化を記した通称「カルチャーデッキ」を新入社員に読ませています。そこには社員に自由と裁量権を与える代わりに高い水準のパフォーマンスを求めることが記されています。かつて経営が苦境に陥った時、社員の3割を解雇せざるを得ませんでした。しかし残った社員だけの方が事業の効率が高まり高い成果を出すことができました。そのことからネットフリックスは社員により卓越したパフォーマンスを求める文化になりました。

ある研究ではチーム内での1年間のメールの数を調べてメンバーの結びつきの強さと売上の関係を調べました。その結果、結びつきが薄いチームは結びつきが強いチームに比べて業績が悪い反面、結びつきが強すぎても業績が低下することが分かりました。人間関係の絆が強すぎると行動に時間がかかり、チームの成績よりもお互いの関係の方が重要になるためでした。

さらに緊密な絆は、仲間が不適切な行動、倫理的に間違った行動をしている時、かばい合いを生む可能性があります。実際、集団に対する高い忠誠心があると、不都合な真実や非道徳的な行動をさらしたがらなくなることが研究で指摘されています。さらに過剰な人間関係の重視は「身内」と「部外者」を分け、他人を排除するようになります。

アリババのジャック・マーは、いくつかの事業を失敗した後、アリババを創業し、現在は社員数3万8千人という巨大なEC企業を達成しました。強い野心を持つジャック・マーは同じような起業家精神を持った人材を採用してきました。社内では長時間熱心な議論を戦わせることが奨励され怒鳴り合いも辞しません。

過去にアリババにいた人物はアリババについて「アリババにいるのは文明人ではない。ルールに沿っておしとやかに試合をする選手たちではない。望むことを何でも追いかける、極端で過激な人たちだ。会議が終わって出てくるときは誰もが叫びすぎて顔が真っ赤になっている。それがこの会社での会議のやり方だ。声を張り上げて強烈にやり合う。」と述べています。

これから必要な組織とは

これからAI時代にどのような組織が必要となるでしょうか。その切り口を以下に述べます。

年功序列の破綻

適切な評価に賃金まで入れると、若い人に相対的に低い賃金を押し付ける年功序列賃金は、ひとつの企業に定年まで雇用されること信じていない若者たちには受け入れられません。さらに年功序列と新卒一括採用は、最初に入った会社に留まることが収入や待遇面で有利となるため、なかなかやめられずパワハラ、セクハラの温床にもなっています。また年功序列は賃金だけでなく、仕事の裁量権にも及び、若い人、キャリアが浅い人は限られた仕事しかやらせてもらえません。

しかしAI時代、年功を積んだ社員が「問題を考えられる」「適切な目的や方法の選択できる」とは限りません。能力を持った社員により付加価値の高い仕事をするためには、年功以外の新たな組織形態が必要です。そのひとつが分化かもしれません。

分化の実現

分化の意図するところが、プロフェッショナルとして自立した職業人の集団であれば、組織の中で業務内容を分化しただけで十分だろうかという疑問があります。組織に属して賃金や立場が保証された立場と、独立したフリーランスでは意識に大きな違いがあるからです。

一方、仕事の分化が進むと、それを統括する管理者の業務は増加します。これまでの組織は部下が仕事だけでなくそれに派生する雑用や調整業務も行うため、管理能力の不十分な管理者でもチームは成果を出すことができました。しかし各メンバーが専門職として分化した場合、各メンバーを効率よく業務ができるようにマネジメントしなければ十分な成果を出せません。管理者には真のマネジャーとしての管理力が問われるようになります。

プロフェッショナルということ

自立したプロフェッショナルを組織してチームにする場合、従来の共同体の組織のように共通の認識や暗黙の了解、例えばあうんの呼吸で仕事を進めることができなくなります。そして組織文化もこれまでとは大きります。
また社員にも相応のプロフェッショナル意識が求められます。業務の時間管理や仕事の成果に対して、品質や納期の管理が求められます。

一方で現在の労働法は、高度成長時代の働いた時間だけ成果が出て、それに対して報酬を支払う考え方です。AI時代に入り、時間をかければ成果が出るわけではありません。今後は社員の報酬を決めるのに時間に変わる別の指標が必要となります。一方で労働者は雇用主に対して立場が弱く、必要な部分は法で守られる必要があります。それらを両立する新たな仕組みがこれから必要になるでしょう。

参考文献

「経営管理」　野中郁次郎　著　日本経済新聞出版社
「ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学」　入山章栄　著　日経BP社
「日本型組織の病を考える」　村木厚子著　角川新書
「なぜ日本企業は勝てなくなったのか　個を活かす『分化』の組織論～」　太田肇　著　新潮社
「組織能力の経営論」ハーバード・ビジネス・レビュー編集部　ダイヤモンド社
「エキストリーム・チームズ」ロバート・ブルス・ジョー　著　すばる舎