戦略について 少しお話ししたいと思います
技術と関連付けた話です
ビジネス戦略を考えるとき
本質的に経済学的な概念による
抽象的な対象としてとらえ
時間軸を考えないでしょう
でも 私はこのように考えています
ビジネス戦略はいつでも―
技術を前提に立てられますが
その前提が変化しているのです
実際 めまぐるしく変化しており
それゆえに ビジネス戦略という言葉で
意味するところの概念は
変化していくのです
まずは その歴史について
少し話をさせて下さい
ビジネス戦略の概念は
２人の知的な偉人に起源を 遡ることができます
BCGを創立したブルース・ヘンダーソンと
ハーバード・ビジネススクールの マイケル・ポーターです
ヘンダーソンの考えの核心部分は
ナポレオン的な考えと言えるもの つまり弱者に対し
数で相手を圧倒するということでした
ヘンダーソンが理解したことは
ビジネスの世界では
様々な経済現象が エコノミストが主張する通り
規模と経験に伴って“収穫逓増”を
もたらしているということです
より多く経済活動を行えば
比例以上の報酬が得られるということです
そこで 競争における優位を得るために
圧倒的な数でもって投資するという
論法を見出したのです
これは本質的に軍隊における戦略の概念を
ビジネスの世界に導入した
最初の事例だったのです
ポーターはその考えに 同意するにとどまらず
改善したのです
彼は この戦略は上手くいくが 実際 ビジネスには
そこに至る複数の段階がある事を 正確に指摘したのです
異なるいくつの要素があって
個々の要素には
異なる戦略が必要かもしれないのです
特定の会社やビジネスの有り方は
ある経済活動では有利であり 別の場合には不利になるかもしれません
彼は価値連鎖という概念を 生み出しました
要は 生産の一連の過程において
例えば 原材料が部品となり
これを組み立てて製品が作られ
流通に回るというようなもので
彼が議論したことは優位性は―
個々の要素ごとに積み重ねられ
全体としての価値は
各要素の合計ないし平均により
評価されるというような ことなのです
そして彼の価値連鎖の考えにおいて
前提となる考えは
取引のコストを調整することで ビジネスが最適化されるということであり
組織は市場よりもそれを効率的に
行うことができるということが 本質的なのでした
それゆえ しばしば
事業者間の協力関係において
その性質 役割 境界は 取引コストで定義されるのです
この２つの考え つまり
ヘンダーソンのいう 規模や経験に応じた
“収穫逓増”の考え
そしてこれに続き ビジネス戦略の全体像における
様々な異なる要素を包括した
ポーターの価値連鎖の考えが
形作られたのでした
ここで私が議論したいことは
こういった前提が 無効になっていくという事実です
まず初めに取引コストを 考えてみましょう
取引コストには２つの要素があります
一つは情報を処理すること もう一つは通信です
処理と通信が長い時間をかけて ここまで進化してこれたのは
それ自身の経済の結果です
皆さんがご存じの様に いろんな意味において
これらの要素は
ポーターとヘンダーソンが 理論を初めて提唱して以来
劇的に変化してきました
特に90年代中頃から
通信コストは下がり続け
取引コストの低下よりも速く
だからこそ 通信 つまりインターネットは
劇的に普及したのです
このような取引コストの低減は
重要な結果をもたらします
というのは 取引コストが価値連鎖を
結びつけているのだとすると その低下につれて
さらなる低下の余地が無くなっていきます
すると縦につながった組織の必要性が減り
価値連鎖の分割さえあるのです
そうすべきと いうのではなく 有り得る ということです
特に起こり得ることは
一つのビジネスにおける 競争相手の一方が
価値連鎖のあるステップにおける 立場を利用し
別のステップでは 競合相手の立場を奪ったり
敵対行動を行ったり仲介者を排除した 投資を行ったりするのです
これは単に概念的な提案ということでなく
実際にそのような事例が
いくつも起きているのです
典型的な例が 百科事典のビジネスです
革装の本であった時代の 百科事典ビジネスは
基本的に流通業であり
主なコストは販売員への手数料でした
CD-ROM そしてインターネットが 登場すると
新しい技術は知識の流通のコストを
何ケタも安くし
百科事典ビジネスはつぶれました
今となっては勿論 とてもよく知られていることです
これはインターネット・ビジネスの
第一世代でよくあったことでした
取引のコストが低下したことによって
価値連鎖が分断され
それゆえ直接取引が可能になったり
“脱構築”というものが起こり得るのです
しばしば受ける質問の一つが
ブリタニカのビジネスモデルが 成り立たなくなったので
何が百科事典ビジネスを取って代わるのか？
その答えが明らかになるまでに 少し時間がかかりました
今や周知のとおりウィキペディアです
ウィキペディアが特別なのは 流通方式についてではありません
ウィキペディアの特徴は それが作られる過程です
ウィキペディアは勿論 百科事典ですが
ユーザーによってつくられるのです
これはインターネット経済を
10年単位で表せば 第２期といえるかもしれません
この期間ではインターネットは 名詞ではなく
動詞的なものになったのです
様々な会話の形態ができ
ユーザーが中身を作ったり ソーシャルネットワークが
流行する時代になったのです
これが意味するところは
ポーターとヘンダーソンの枠組みにおける
ある種の“規模の経済”というものは 崩壊したということなのです
判明したことは何万人もの
個人個人が自主的に百科事典を作り上げ
階級的な組織に属する プロよりも
同じレベルの仕事を
ずっと安く成し遂げたということです
基本的にここで起きていることは
価値連鎖の一つの層が ばらばらに分裂し
個人個人がこれに取って代わり
組織がもやは不要になったという ことなのです
しかし このグラフから明らかなように 別の問いが現れます
ここまで第１期と第２期を見てきましたが
第３期の特徴はなんでしょう？
私が議論しようとしていることは まさに
第３期を特徴付ける“何か”です
これこそがここまで語ってきた
ポーター－ヘンダーソンの理論を 新しい枠組みで位置づけるものです
それはデータに関するものです
2000年まで遡ると
人々は情報革命を議論し
実際 データが次々と蓄積―
大変な勢いで蓄積されていきました
しかしこの段階ではまだ アナログデータが圧倒的です
2007年に進みましょう
データの蓄積は爆発的に増えるだけでなく
アナログデータからデジタルデータへの
置換が行われてきました
さらに重要なことは
グラフをもっと注意して―
見てみると分ることは デジタルデータの半分ほどが
サーバーであれ個人PCであれ IPアドレス情報が付加されていることです
IPアドレスが分るということは
IPアドレスのある別のデータと
関連付けられるので
世界中の半分の知識を集め
パターンを分析することが 可能になるのです
全く新しいことです
さて現在に時を戻しますと
おそらく こんな感じでしょう
正確な数字は分りません
2020年まで先に進めますと
IDCのおかげで勿論正確な数字が分ります
現在のことよりも将来のことが 良く分るとは興味深いことです
これが意味することは 何百倍もの
蓄積されたデータが
IPアドレスで関連付けられるということです
情報の結びつきの組合せ数が
データ間の対の数に 比例するならば
データが100倍に増えると
１万倍ほどの
パターンを
データに見出すことができます
これは過去僅か10~11年で起きたことで
これは我々が住む世界の
経済における目覚しい変化
深遠なる変化と申し上げたいのです
人類の最初のゲノムとして
ジェームス・ワトソンのゲノムが
2000年に行われたヒトゲノム計画の 究極的な成果物として解析された時
２億ドルの費用がかかり
しかも一人の人間のゲノム解析に
10年の時を要したのです
それ以降ゲノムの解析コストは下がり
ここ数年のコストダウンは
実に劇的で
今や1000ドルを下回るに至り
2015年までには100ドルを下回るという
確かな予測があります
過去15年間においてゲノムの解析コストが ５－６ケタ下がったのです
これは とてつもないことです
ゲノム解析に
100万ドル ないし１万ドル 掛かっていた時代では
これはまさに研究事業であり
各分野を代表するような 科学者たちが集まり
人類の特徴や病気について
選ばれた限られた人から 人間の特徴や病気に関する
抽象的なパターンを見出し
一般化しようとしたのです
しかしゲノムが100ドルで 解析できるようになると
さらに少し待って99ドルになると
解析装置は誰にでも 使われるようになります
全ての病院で使われるのです
風邪をひいて病院に行くと
まだ解析データがなければ
まずはあなたのゲノムを解析します
この時点で医者は
ゲノム医学の抽象的な知識を元に あなたに効果があるかを―
試していく代わりに
あなたのゲノムに合わせた処方を探していくのです
このことの可能性を考えてみましょう
どの様な道が開けるでしょうか
ゲノム解析データが
臨床データ
薬との相互作用に関するデータ
さらには電話や医療センサーで測る 周囲のデータなども
次々と集められ
結び付けられることでしょう
これらのデータを全て集めて
一緒にすれば
これまでに見えなかったパターンが 見つかるかもしれません
時間が掛かるかもしれませんが
医学の革命が起こるかもしれません
素晴らしいことです 多くの人々がこのことを語っています
でも 注目されていないことが 一つあります
様々なデータベースを
徹底的に結び付けて行こうというモデルは
今日のビジネスに関連した
組織 機関 法人の事業モデルと
相容れるものでしょうか？
独占的に所有するデータに依存するビジネスや
データこそが強みだ というビジネスを行なっている
このような会社や組織は
技術によって裏付けられる価値を
これまで同様に生み出せるのでしょうか それは不可能です
本質的に 何が起きているかというと―
遺伝子工学は一つの例に過ぎず―
技術はビジネスの規模を
これまで その枠の中で考えることに慣れていた
組織の境界を越えて自然に拡大させています
特に ビジネス戦略は
組織の境界を越えてはならないという 規律を保つことだったのです
基本的な流れは
垂直的に統合された組織で 売り手による寡占的な市場での競争に―
慣れていた 同じような形態をもつ競合者達が
何らかの方法で
縦の繋がりから 横に広がった ビジネスへと進化を遂げることなのです
なぜそんなことが起こるのでしょうか？
それは取引コストが下がり
規模が分極化しているからです
取引コストの低下は
価値連鎖の繋がりを弱くし
分割を促すのです
規模の経済が 分極して
小さくなる側では －小さいことは美しいことですが－
規模を変えられる共同体によって
これまでの企業による生産を とって代わることが可能になります
逆に ビッグデータで象徴される
大規模化の方向では
ビジネスの構造を
新たな規模を達成するような 新しいタイプの組織が
生み出されます
しかし 何れにしろ 典型的な垂直型の構造は
水平的なものへと 変容していくのです
この理屈はビッグ・データに限りません
例えば通信業界を見てみると
光通信技術で似たような状況が 見出されるでしょう
製薬業界では
この場合 大学での研究を含みますが
いわゆる“ビッグ・サイエンス”について 全く同じことが言えます
逆向きのことになりますが
エネルギー部門を見てみると
各家庭が
環境に優しいエネルギーの 効率的な生産者となり
しかもエネルギーの効率的な 節約者として語られています
これは実際逆向きの現象です
これは細分化であり
とても小さいものが
典型的な大規模な企業を とって代わるのです
何れにしろ
産業構造の水平化が起こり これは―
ビジネス戦略を考える上での 根本的な変化を意味するのです
つまり 我々が考えるべきことは 例えば―
ビジネス戦略を このような
水平構造を作りだすものと考え
ビジネスの定義や
さらには産業の定義さえも
ビジネス戦略の結果として 再定義するのです
戦略の前提ではないのです
そして我々が解決すべき課題は 例えば―
協力と競争をどの様にして
同時に釣り合わせるか ということです
ゲノムの場合なら
巨大なデータと
個々への適用という問題を 同時に扱う必要があります
産業の構造は
極めて異なった動機を受け入れられなければなりません
例えば 共同体における 素人的な関心から
政府によって建設されるインフラといった
社会的な動機もあるかもしれませんし
普段 競合関係にある会社同士が
組織を共同で設立するかもしれません
なぜなら それが規模を大きくする 唯一の方法だからです
この様な変革は
伝統的なビジネス戦略の前提を 時代遅れのものにし
全く新しい世界へと導きます
ここで必要とされることは
公共部門であれ 民間部門であれ
ビジネスの構造についての
根本的に異なった考え方です
ビジネス戦略は ついに再び興味深いものになるでしょう
どうも有難うございました
(拍手)