戸田建設株式会社
2018
年12
月17
日石井正純
Managing Director – AZCA, Inc.
イノベーションは日本を救うのか
~シリコンバレー最前線に見るヒント~
自己紹介
東京大学工学部(計数工学科)、スタンフォード大学大学院(Computer Science)
日本IBMにてシステム開発、システムズエンジニアリング 30年にわたる経営コンサルティング(McKinsey & Co.にて日米欧のクライエントに対してグ
ローバル戦略の支援、AZCAにて日米ハイテク企業の新規事業開発支援) 15
年以上のVC
経験(Pacific Technology Ventures
の取締役、Sierra Ventures
、Sofinnova
、Techno Venture
のアドバイザー、Noventi
のManaging Director
およびVenture Partner)、AZCA Venture PartnersのManaging Director
PARC (Palo Alto Research Center)のSenior Executive Advisorとして日米間のオープ
ン・イノベーション推進
静岡大学工学部大学院および早稲田大学ビジネススクールにて客員教授としてイノベー ションとアントレプレナーシップ担当
日米起業協議会 (US-Japan Innovation and Entrepreneurship Council)や文部科学省大 学発新産業創出拠点プロジェクト(START)の推進委員会のメンバーとして日本におけるア
ントレプレナーシップ推進
北加日本商工会議所(2007
年会頭)、The Japan Society of Northern California
などの理 事
米国 ホワイトハウスでの有識者会議に頻繁に招聘される。貿易協定・振興から気候変動等 の様々な分野で、米国政策立案に向けた、民間からの意見及び提言を積極的に行う1
AZCA, Inc.
2
• シリコンバレーのイノベー ションエコシステム活用に よる新規事業展開
• 既存製品の米国市場参
• グローバル人材の育成
大企業
中小企業
ベンチャー企業
Silicon Valley
3
Silicon Valley* は長径 80Km の楕円
*- “Silicon Valley” という言葉は1971年にDon Hoeflerが雑誌Electronic News の中の”Silicon Valley in the USA” という連載記事で初めて 4
80Km
シリコンバレーが源泉となるハイテクノロジーの波
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
通信・インターネット
Big Data, IoT
半導体、IC センサー
PC、コンピュータ・システム、周辺機器
ロボティックス ソフトウェアAI・機械学習
ヘルスケア1.0
ナノテクノロジー センサー グリーンテック1939
ヘルスケア
2.0
世界のデファクト・
スタンダードの創生
インターネット以前 インターネット時代
世界的に著名な企業が密集するシリコンバレー
6 AZCA
William Hewlett &
David Packard
Elon Musk
Andy Grove
(3rdemployee)
Pierre Omidyar
(French-born Iranian-American )
Larry Ellison
Steven Jobs
Bill Gates William Shockley
Sergey Brin
Jerry Yang
Mark Zuckerberg Reid Hoffman
シリコンバレーの特質
7
文化的多様性
豊富な資金源 優秀な大学・
研究機関
SV のイノベーション・エコシステム
起業家
優れた大学・研究 VC 機関
弁護士事務所 会計事務所 コンサルタント ヘッドハンター 投資銀行 調査会社 etc.
起業家
大学・ VC 研究機関
弁護士事務所 会計事務所 コンサルタント ヘッドハンター
投資銀行 調査会社
etc.
イノベーション・エコシステム
・インキュベーター
・アクセラレーター
Plug and Play Tech Center
9
シリコンバレーのメカニズム
10
カネが集まる
• 人が集まり
• 情報が集まり
• 技術が集まり
知の集積が行
なわれる
VC 投資の行き先 - カリフォルニア州が独り勝ち
出典: NVCA 11 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1995 2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 100% ($Billion) =
8.0 105.0 23.2 27.9 32.1 30.4 20.3 23.5 30.0 27.7 30.3 50.8 59.1
California
Silicon Valley Other California New England Other Region
Southwest Texas
NY Metro Midwest Northwest DC/Metroplex
シリコンバレーを支えるカルチャー
キーワード1: オープンネス (Openness )
“Out of the Box Thinking”
シリコンバレーを支えるカルチャー
キーワード 2 : 失敗に対して寛容( Tolerance for
Failure )
Fortune 500 時価総額順位
14
順位 2000 2006 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
(2nd Q) 1 General
Electric Exxon
Mobile Exxon
Mobile Exxon
Mobile Apple Inc. Apple Inc. Apple Inc. Apple Inc. Apple Inc. Apple Inc. Apple Inc.
2 Cisco
Systems General
Electric PetroChina Apple Inc. Exxon
Mobile Exxon
Mobile Exxon
Mobile Alphabet
Inc. Alphabet
Inc. Alphabet
Inc. Amazon.co
m 3 Exxon
Mobile Microsoft Apple Inc. PetroChina PetroChina Microsoft Microsoft Microsoft Microsoft Microsoft Alphabet Inc.
4 Pfizer Citigroup BHP Billiton Royal Dutch Shell BHP Billiton Google Berkshire
Hathaway Berkshire
Hathaway Berkshire
Hathaway Amazon.co
m Microsoft
5 Microsoft Gazprom Microsoft ICBC ICBC Berkshire
Hathaway Google Exxon
Mobile Exxon
Mobile Berkshire
Hathaway Facebook
6 Wal-Mart ICBC ICBC Microsoft Chine
Mobile General
Electric PetroChina Amazon.com Amazon.co
m Facebook Tencent
7 Citigroup Toyota Petrobras IBM Wal-Mart Johnson &
Johnson Johnson &
Johnson General
Electric Johnson &
Johnson Tencent Alibaba 8 Vodaphone Bank of America
China Constructio n
Chevron Corporatio n
Samsung
Electronics Wal-Mart Wells Fargo Johnson & Johnson JP Morgan
Chase Berkshire
Hathaway Berkshire Hathaway
9 Intel Corporatio n
Royal Dutch
Shell Royal Dutch
Shell Wal-Mart Microsoft Hoffman-
LaRoche Wal-Mart Novartis General
Electric Alibaba JP Morgan Chase
10 Royal Dutch Shell BP Nestlé Chie Mobile Royal Dutch Shell
Chevron Corporatio
n ICBC Nestlé Wells Fargo Johnson & Johnson Exxon Mobil
IT・エレクトロニクス分野の企業
ICT の社会への実装
15
個別機器を独立 して使用(スタン ドアロン)
一部機器が ネットワークに 接続され、デジ タルデータの流 通が開始(ネッ トワーク化)
AIによる価値創
造と完全自律・自働化 データ集積・集
計・処理などの 機能が、個別 の端末からネッ トワーク上の データセンター 等へ移行(クラ ウド化)
実世界をデジタ ルデータに変換 し、そのデータ を処理したうえ で現実にフィー ドバックするとい うループの発生
(CPS)
レベル1
~1990年代後半
レベル2
~2000年代前半
レベル3
~2000年代後半
レベル4
2010年頃~
レベル5 今後
現 在は CPS (Cyber-Physical Systems) 実現の段階
Industry 4.0はCPSと概
念として同義だが、実際 には製造プロセスにおけ る取組みが中心ICT 技術による新たなビジネスサイクルの出現
16 出典: 経済産業省製造産業局
IoT の普及とインパクト
17
1.オペレーションの
効率化•
資産の活用•
コスト低減•
作業員の生産 性2.新しい製品とサービス
• Sharing Economy
• Pay-per-use
•
ソフトウェアベース のサービス•
データの現金化3.Outcome経済
• Pay-per- outcome
• Product-as-a- service
•
新たなコネクテッ ド・エコシステム•
プラットフォーム 対応の市場4.自律的プル経済
•
需要に対する継 続的なセンシング• End-to-endの
オートメーション•
資源の最適化と 無駄の削減長期的
短期的
Industrial IoT の活用による新事業機会の創造
GE の例 ミシュランの例
出典:Accenture
情報 サービス
装置 サービス
定期保守
(
GE Aircraft)
予防保守
(Teleris
と合弁)
航空機オペ レーション
の最適化
(
Teleris
との 合弁)製品
ジェットエン ジン(
GE Aircraft)
ジェットエン ジン(
GE Aircraft)
既存製品ラ イン(ディジ タル以前)
デジタル製 品ライン
新市場セグ メント
市場への価値提供
市場へのアプローチ
情報 サービス
燃費削減 サービス
装置 サービス
タイヤ・ア ズ・ア・サー
ビス
(Tire-as-a-
service)
製品 タイヤ センサー付きのタイヤ
既存製品ラ イン(ディジ タル以前)
デジタル製 品ライン
新市場セグ メント
市場への価値提供
市場へのアプローチ
ICT がもたらす新たなエコノミーのパラダイム
19
Sharing Economy
Pay-per-use Economy
Pay-per- outcome Economy
TEATRENEU comedy club
世界の急速な動き
ICT 化、ディジタル化
• 製造分野 : 家電、個人用機器(スマホ、 PC など)、産業機器
• 非製造分野 : 金融、流通、サービス、ヘルスケア 丸抱えから水平分業へ
• 垂直統合や Black-Box 化では投資効率、開発スピードで他 国に後れを取る
• 自社はコア・コンピテンスに集中、その他は外部からベスト のものを調達
• オープンイノベーションで連携 グローバル化
• ほとんどの製品は対象市場がグローバル
• 多くの企業がグローバル規模で水平分業
20
日本企業の現状と課題
21
ピラミッド型業界構造
少ない企業間の差別化
自前主義( Closed Innovation)
過度な垂直統合
グローバル展開は後回し
鈍い経営の意思決定
日本企業の多くは世界的な産業構 造の変化について行けていない
• 「勤勉」、「モノづくりの達人」が「儲 け」につながっていない (付加価 値が急速に減少)
• 「匠の技」が通用する分野は大き な成長が望めない
• 持続する保証はない外的要因(円 安など)への依存は危険
世界的な ICT 化と水平分業の波に 乗った台湾、韓国、中国、インドに対 して競争力が急激に低下
世界的なICT 化と水平分業をリードし
た欧米企業との距離はさらに拡大
いま日本企業に必要なこと
「コスト競争力」から「付加価値競争力」へ(差別化できる製品 力、ソリューション、サービス)
R&D 、オープンイノベーションの強化(掛け声だけではダメ)
ICT リテラシーの強化と活用
「垂直型」から「水平型」へ(中小企業は下請けから脱却して 自立へ)
積極的なグローバル展開、特に中小企業の自立したグロー バル展開
スピーディーな経営の意思決定
22
シリコンバレーのエコシステムの有効活用
23
イノベーション・エコシステム 弁護士事務所
会計事務所 コンサルタント ヘッドハンター
投資銀行 調査会社
etc.
優れた大学
・研究機関
起業家
VC
シリコンバ レーで成功す ればグロー バル市場で の成功の確 率は高いとい える
ハードウェア、ソフト ウェアの先端技術
先端的なビジネスモ デル
ハード、ソフト、ビジ ネスモデルを含むイ ノベーションエコシス テムの活用
新しいビジネスモデ
ルを世界で一番最
初に試すことが出来
る先端市場
新たな動き
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建設ロボット 3 D 印刷による建設
AirBnB Samara Slingmax
アイデアのつぶし方 How to Kill Ideas
「そんなの前例が無い。前にやったことがない。」
「前にやったことがある。」
「そのアイデアがもし本当に良いのなら、すでに やっているはずだ。」
「当社には向いていない。」
「他の会社がそういうことをやっているの?」
「販路が無いから売れないよ。」
「我々の業界ではそれは無理だ。」
「出来るはずが無い。」
「そのアイデアを売り込むのは大変だ。」
「そんなことしたら、僕らは笑いダネになるに決 まっている。」
「総論は賛成だが…。」
「時間が無い。」
「そんなことしたらこれまでの製品の価値が無く なってしまう。」
「そこまでしなくても、ちゃんとやって行けている。」
「君は先を行き過ぎているんじゃないの?」
「それはあまりにも急な変革だ。」
「それは僕らの責任範囲外だ。」
「それは僕らの関わるべき問題ではないね。」
「出来ることは精一杯やっているんだ。」
「我々の組織はそれをやるには小さ過ぎる。」
「無茶なことを言うなよ。」
「金がかかり過ぎる。」
「現実的になろう。」
「今のままでうまくいっているのに、なぜ変える必要が あるの?」
「年取った犬に新しい芸当を仕込むことは出来ない。」
「それは予算に入っていない。」
「委員会でも設置しよう。」
など、など。。。
ディスカッション
26
日本企業の構造的課題
27
大企業
高度成長時代に作れば売れる右肩上がりで業績を伸ばしてきた
古い経営基盤
成長について多くが「成り行き予測型」
中小・ベンチャー企業との連携に関して•
オープンイノベーションは掛け声だけ?•
上からの目線?•
取れる情報だけ取って、あとはポイ?•
トップが決めても下が動かない•
意思決定が遅い 中小企業
製品ラインが単一?
モノづくり、ハードが頼り、ICT
はどうか?
急成長する市場の変化に対応できているか?
人材不足?
グローバル化していない?ベンチャー企業