JAIST Repository: IoTによる価値創造とエコシステムの構築 ―IoTを利用した事業戦略の事例研究―

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Japan Advanced Institute of Science and Technology

JAIST Repository

https://dspace.jaist.ac.jp/

Title IoTによる価値創造とエコシステムの構築 ―IoTを利用した事業戦略の事例研究―

Author(s) 首藤, 康浩 Citation

Issue Date 2017-03

Type Thesis or Dissertation Text version author

URL http://hdl.handle.net/10119/14121 Rights

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修士論文

IoT による価値創造とエコシステムの構築

―IoT を利用した事業戦略の事例研究―

1550303 首藤康浩主指導教員内平直志審査委員主査内平直志審査委員池田満神田陽治小坂満隆北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科平成 29 年 2 月

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i

目

次

目次 ... i 表目次 ... iii 図目次 ... iv 第1 章序論 ... 1 1.1. 研究の背景 ... 1 1.2. 研究の目的 ... 2 1.3. 研究の方法 ... 3 1.4. 本研究の意義 ... 4 1.5. 用語の定義 ... 4 1.6. 本論文の構成 ... 6 第2 章先行研究レビュー ... 8 2.1. IoT の価値形成モデル ... 8 2.2. ビジネスモデル ... 9 2.3. ビジネス・エコシステム ... 12 2.4. IoT ビジネスにおける組織構築 ... 16 2.5. 本章のまとめ ... 17 第3 章企業事例調査 ... 19 3.1. 対象企業抽出 ... 19 3.2. 企業傾向 ... 22 3.3. ベンチャー企業の動向 ... 24 3.3.1. QRIO 社の事例 ... 24 3.3.2. Mimo 社の事例... 26 3.3.3. SIGFOX 社の事例 ... 27 3.3.4. Jasper 社の事例 ... 28 3.4. 既存企業の動向 ... 29 3.4.1. GE Digital 社の事例 ... 29 3.4.2. クボタ社の事例 ... 30 3.4.3. ダイキン社の事例 ... 32

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ii 3.4.4. KAESER 社の事例 ... 34 3.4.5. コマツ社の事例 ... 35 3.5. 第 3 章まとめ ... 36 第4 章先行研究，企業事例からの考察 ... 39 4.1. IoT における価値創造 ... 39 4.1.1. 既存企業におけるIoT の価値創造 ... 39 4.1.2. ベンチャー企業におけるIoT の価値創造 ... 40 4.1.3. IoT における価値創造の現状 ... 41 4.2. ビジネスモデルの変化と対応 ... 41 4.3. ビジネス・エコシステムにおける考察 ... 46 4.4. IoT における組織構築における考察 ... 47 4.5. OEVE モデル ... 52 第5 章結論 ... 54 5.1. SRQ1:既存事業に IoT を組み入れる場合,どのようなプロセスが必要か？ ... 54 5.2. SRQ2:IoT によるサービスを実現するためにどのような組織が必要か？ ... 55 5.3. SRQ3:IoT サービスの成長にはどのような社内外のエコシステムが必要か？ ... 56 5.4. MRQ:IoT を利用した事業を促進させるためには, どのような組織と戦略が必要か？ ... 57 5.5. 理論的含意 ... 58 5.6. 実務的含意 ... 58 5.7. 本研究の限界と今後の課題 ... 58 謝辞 ... 60 参考文献 ... 61

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iii

表

表 1 ネットワーク戦略の分類 ... 12 表 2 ニッチのタイプの特徴 ... 14 表 3 IoT 関連事業者一覧 ... 20 表 4 調査対象企業のマーケット ... 21 表 5 要素技術提供企業 ... 21 表 6 事業内容のキーワード分析 ... 23 表 7 通信プロトコル比較 ... 28 表 8 メリットの享受 ... 35 表 9 ビジネス・エコシステムの立ち位置 ... 36 表 10 従来型の企業と Hilti 社のサービス比較 ... 44 表11 リバースイノベーションの 2 つの流れ ... 45

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iv

図

図 13 SIGFOX 社のサービス ... 27 図 14 ダイキン社「あんしんスカイエア」のビジネスモデル ... 33 図 15 IoT におけるレイヤーとエージェントの例 ... 38 図 16 価値創造検討チームの構築 ... 39 図 17 既存企業の IoT 化価値創造プロセスモデル ... 40 図 18 既存企業の従来製品と IoT 化 ... 43 図 19 事例にみる IoT における事業化プロセス ... 47 図 20 SECI モデル ... 48 図 21 組織能力と製品アーキテクチャー ... 50 図 22 アーキテクチャーの図 ... 51

図 23 Organization to Externality Value Ecosystem(OEVE)モデル ... 52

(再掲)図 16 価値創造検討チームの構築 ... 54

(再掲)図 17 既存企業の IoT 化価値創造オペレーションモデル ... 55

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第

1章

序論

1.1. 研究の背景

近年，IoT(Internet of Things)という言葉が頻繁にメディアに登場するようになった.IoT という言葉は, Ashton(2009)が「モノがインターネットに接続する」ことを示す言葉として発表したものである.IoT に近い言葉としてユビキタスネットワークという言葉が存在する.ユビキタスネットワークとは,様々な場所でネットワーク接続を可能とすることを趣旨とする言葉であり,IoT はユビキタスネットワークの様な通信基盤が存在する上で成立するものと考える.従って,IoT の登場は,ネットワーク基盤の確立により成立するものと考えられる.

IoT の関連市場は,Gartner (2014)によると 2020 年には IoT がもたらす総合的な経済価値は,世界中で 2,630 億ドルに達し,250 億台のデバイス(図 1)がインターネットに接続するとしている.

図 1 Internet of Things Units Installed Base by Category

この IoT を利用して新しいビジネスを提供する企業が登場した．ベンチャー企業から大企業まで新しい市場から収益を得るために様々な取り組みが

単位:万台

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2 行われている．既に IoT を利用したサービスを提供する企業が登場し，いくつかの事例を見ることが可能となった．経済産業省(2015)はセンシング技術を利用し,機器にトラブルが発生する前に対応する予防保守を提供し, 顧客のダウンタイム削減，生産ラインの可視化により生産工程のムダの排除・効率化につながった事例を紹介している．Annunziata(2013)によるとセンサーから取得したデータを予測分析に利用することによって財務パフォーマンスやグローバル競争力を検討する上で有効であることを示している．一方，具体的にどのような方法でデータを取得し，事業に生かしていくか顧客に対する価値提供の形を考慮する必要がある．根来(2015)は，IoT によって取得されたデータと情報システムを含んだ仕組みから差別化が必要と指摘しており，ダベンポート(2014)は，「IoT から取得出来るデータ分析がどのようにして自社や顧客に価値を生み出せるのかをもう一度根本から考え直さなければならない」と指摘している（ダベンポート 2014:p88）．これは，事業全体の中における IoT のあり方を明確にした上で，事業を進める必要があるという示唆といえる．事業のあり方を見直す場合，組織体制についても見直す必要がある．組織は，事業において最も効率的且つ収益を得ることを念頭に検討されている．従って，ダベンポートの指摘を踏まえると組織そのものが価値を生み出す組織へと変化させる必要があると考える．

1.2. 研究の目的

既に IoT を事業の基盤として取り入れている企業，新規に新しいサービスを提供する企業が存在する．先行研究として国内外で様々な視点による研究が行われている．しかし，根来やダベンポートの指摘について具体的な事例を踏まえた検証はおこなわれていない．加えて IoT を利用した新しい価値提供を行う上での組織の考察に関しては，十分検討されていないといえる．本研究は，既に指摘されている部分と現時点で未解明な部分について，メジャー・リサーチ・クエスチョン（major research question，以下 MRQ）

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3 question，以下 SRQ）を設定した． MRQ: IoT を利用した事業を促進させるためには, どのような組織と戦略が必要か？ SRQ1:既存事業に IoT を組み入れる場合,どのようなプロセスが必要か？ SRQ2:IoT によるサービスを実現するためにどのような組織が必要か？ SRQ3:IoT サービスの成長にはどのような社内外のエコシステムが必要か？これらの問いは，今後 IoT を利用した事業参入において成功を収めるための一考察として明らかにするものである．

1.3. 研究の方法

本研究では，図 2 の示すプロセスに沿って実施する．図 2 研究の進め方はじめに先行研究調査を行い，現時点で明らかになっている事象の確認，次に既に IoT を利用した事業を行っている企業を抽出し，分類化を実施する．このプロセスで対象となる企業が，対象の均一化を図る上で国内外からの情報取得を行う．本研究においては，日本国内だけではなく，北米の筆者作成

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4 ベンチャーキャピタルが提供しているデータベース，在イスラエル大使館経済部，台湾貿易センターから対象となる企業情報の提供を受けた．収集した企業情報を「ビジネスマーケット」，「創業年数」，「既存企業・新規企業(ベンチャー企業)」という軸で分類した．この軸の分類について第三章で解説する．この先行研究調査と先行企業調査の結果から考察を交えながら分析を行う．SRQ1 は，既存企業でどのようなプロセスで IoT 化を行ったか， SRQ2 は SRQ1 の実現のためにどのような組織が必要だったか，SRQ3 は事業として継続性を維持する上で社内外のビジネス・エコシステムの構築を検討したかを考察する．これらの結果から MRQ に対しての解を求めるものである．

1.4. 本研究の意義

事業において重要となる要素としてビジネスモデルおよびビジネス・エコシステムが存在する．これは事業を行う上で検討が必要とされるものであり，IoT に特化した話ではない．しかし，IoT は冒頭で示した定義通り「モノがインターネットへ接続する」ことでしかない．従ってビジネスモデル，ビジネス・エコシステムの検討は考慮すべきことが多い．この点については先行研究からも指摘されている．加えて Wurster(2014) ， Westerlund(2014)らも組織の重要性について言及している．しかし，その言及はトップダウンによるものに終始しており，詳細な検証及び考察が行われていない．本研究は，組織におけるエコシステムについて検討するものであり，組織の観点から，ボトムアップ的なエコシステムの形成プロセスを具体的に明らかにする点に新規性及び有効性が有ると考える．

1.5. 用語の定義

本研究における用語の定義を示す． IoT Ashton(2009)は，IoT という言葉を定義した．定義に際した状況は，配送される商品が梱包された段ボールに RFID(radio frequency

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5 identifier)がリーダーによって読み取られ，読み取った結果をインターネット上へ転送すると状態を示した．これは，RFID そのものがインターネットに接続するわけではなく，リーダーという媒介を経由し，TCPIP へ変換されサーバやクラウドにデータ送信によって完結する．従って，「モノがインターネットに接続する」ではモノが直接的にインターネットへ接続すると解釈されるが，実際は異なる．本研究では，「モノが何からの媒介を経てインターネットに接続する」という前提とする．ビジネスモデルビジネスモデルには，複数の定義がある．根来(1999)は，「ビジネスモデルは，どのような事業活動をしているか、あるいは事業構想を行うかを示すモデルである」としている(根来 1999:p145)．Shafer(2005)は，「テクノロジーと経済価値の仲介構造」とし(Shafer 2005:p206-207)， Magretta (2002)は「企業の仕組みを説明するストーリー」としている (Magretta 2002: p1)．本研究では根来が示す定義を主軸において検討する．根来の定義は利用するにあたり，3 つのモデルが必要としている．3 つモデルとは，「戦略モデル」「オペレーションモデル」「収益モデル」とし，それぞれが相互的な結合を有している．「戦略モデルは，オペレーションモデルに支えられて初めて実現可能となる．戦略モデルとオペレーションモデルは，収益モデルに裏付けられなければビジネスには，なり得ない」としており，企業活動そのものに視点を合わせており，先行企業調査を行う上で異なる業種・業態の企業を俯瞰的に見て，企業活動を比較しやすい．

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6 図 3 ビジネスモデルの構成素定義を踏まえ，IoT のビジネスモデルを検討する上で 3 つのモデルにケイパビリティを加える(図 3)． Slama(2015)は，IoT におけるビジネスモデルにAsset(資産)を組み込むことを示している．Asset は，その組織が持つケイパビリティの 1 つであり俯瞰的に見た場合，Asset だけでは不十分である．ケイパビリティは，新規企業・既存企業間において大きな差を生む要素であり，ビジネスモデルを構築する上で既存事業が持つ意味や価値を含むものと考える．

1.6. 本論文の構成

本論文は本章を含めて全5 章で構成される．それぞれの章の内容を以下に記す．第1 章：序論本研究の目的を述べリサーチ・クエスチョンを設定する．第2 章：先行研究レビュー本研究にかかわる先行研究レビューを実施する．筆者作成

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7 第3 章：企業事例調査既にIoT を基盤としたサービス提供企業の事例を収集する．第4 章：先行研究，企業事例からの考察先行研究及び企業事例調査からの考察，検証を行う．第5 章：結論 MRQ，SRQ への解答を示し，本研究の理論的・実務的含意や今後の課題についてまとめる．

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8

第

2章

先行研究レビュー

本章では，現在のIoT に関する研究において「価値創造」，「ビジネスモデル」，「ビジネス・エコシステム」について考察を行う．IoT 単体では，何らかの媒介を解して，インターネットに接続するものであり，その点では価値を生む

2.1. IoT の価値形成モデル

Porter(2014)は，競争戦略の観点から IoT 単体では価値を生まないことを示し，IoT の価値形成モデル(図 4)を示している．図 4 IoT の価値形成モデル IoT の価値形成モデルでは，IoT は単体では，モニタリングであり，モニタリングだけで価値を形成することは不十分であることを示している． IoT はあくまでも情報をデジタルで取得する一つの手段であり，「状態把握」といえる．加えてモニタリングに関しては，以前から様々な機器装置で行われていることであり，目新しい物では無い．昨今の発売されている家電製品であってもエラーが発生すれば，エラーコードが表示され，記憶領域に保存される．IoT は，このエラーコードがインターネットという通信網 Porter(2014)より筆者作成

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9 を介してメーカーや保守を受け持つ企業へ連携される．商業用コピー機の多くはこの様な保守契約の形態1_{を有している．} 制御は，モニタリングから取得した情報を利用し，行われる．制御はモニタリングされている対象をユーザーではなく，保守を担当する側から実施する．制御は操作という側面とシステムのアップデートやメンテナンスという意味を内包する．また，この制御を最適化させることによって従来型の保守から新たな価値を生み出す事が可能となる．これは従来の機器が人を介して行われていたものをモニタリングから蓄積された情報を分析し，反映させるプロセスを繰り返し，制御の最適化を目指す．そして，最終形として自律化となる．自律はモニタリングを行い，制御の結果を繰り返し，反映させることによって学習を行い，最適化へ到達する．これはPDCA と類似するような繰り返しの連続があり，学習をした結果として最適化が可能になる．最適化には多くの要素技術が必要とされる．価値創造という観点では，自律への到達は，ハードルが高いがユーザーに対しては最大の価値提供となる．

2.2. ビジネスモデル

IoT におけるビジネスモデルについて明確なモデルや検討方法が確立されていない．しかし， Jin(2013)はオーストラリアにおける IoT の先行事例から情報提供サービスによる収益モデルを例にしてビジネスモデルについての考察を行っている．Turber(2014)は，情報のデジタル化，デジタル化された情報の利用方法について適切なアーキテクチャーの利用が必要であることを指摘している．Jin，Turber の共通とした見解として，既存のビジネスモデルだけではなく，IoT デバイスや利用するアーキテクチャーの特性を加えた検討が必要であると示している．これは，Porter が指摘する点に通じるところがある．これらの課題を踏まえ，Leminen ら(2012)は，IoT におけるビジネスモデルの分析フレームワークを示している(図 5)． 1_{Canon 社の場合，「NETEYE モニタリングサービス」，富士ゼロックス社では「富士ゼ} ロックスダイレクト複合機サービス」が既に提供されている．

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図 5 Framework for the IOT Business Model Analysis

このモデルは，広義のビジネスモデルを検討する上では，有用である．

たとえば，Leminen らは事例として輸送産業2_{を示している(図 6)．}

図 6 Case Examples from the Automotive Industry

2_{原著では，”automotive industry”と表記されている．}

Leminen (2014)より筆者作成

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11 Ⅰは，オープンでエコシステムが成立している状態としての共同配送，Ⅱ は，クローズドな RFID を利用した物流システム，Ⅲはダイムラーがドイツで行っている乗り合いサービスの「Car2gether」を示しており，Ⅳは同じくダイムラーがドイツで行っているカーシェアリングサービスの「Car2go」を具体例としている．このフレームワークは，エコシステムにおけるオープン・クローズドの評価を可能とする．藤川(2015)は，インターネットに接続することで IoT は可能になるものの「目的」や「価値」が必要と指摘している．つまり，インターネットに接続することによって，新たに提供されるサービスの目的価値を明確にし，その目的に沿った機能価値を定義する必要があるとしている． Faber ら(2003)は，ビジネスモデルにおける ICT とサービスにおける関係の重要性を述べており，そのフレームワークとして図7 を示している．図 7 ICT ビジネスモデルのフレームワークサービスの中心となるものは価値であり，その価値を構築する上でテクノロジー，組織，財務の構成要素が関連すると指摘している．Faber が組織デザインとしているものは，特定のサービスを実現する上でいかに相互利益のためにサービスを提供するかという考えに基づいている． Westerlund(2014)は，ビジネスモデルの検討の段階でビジネス・エコシステムを意識したデザインの重要性を指摘している．これは，リリース当初のプラットフォームは未成熟の段階で有り，どのように成熟化して行く Faber ら(2003) より筆者作成

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12 か，その過程でどのようなエコシステムを構築していくかという観点において考慮に対する指摘である．現状，いくつかの提言が出ているもののIoT におけるビジネスモデルは，サービスとしての価値提供という考え方が主流となっている．

2.3. ビジネス・エコシステム

ビジネス・エコシステムは， Moore(1993)が生態系の生存競争をメタファーとしてビジネスに当てはめた概念である．これは，企業間のネットワーク関係を生物学上のエコシステム(生態系)にたとえて，多数の緩やかに結びついた参加者達が共同の発展と生き残りを目的として，相互依存している状態を表す概念から生まれている．

この考えを元に Iansiti & Levien(2004)はキーストーン戦略の概念を示している．キーストーン戦略は，生物学的アプローチからエコシステムの参加者を「キーストーン」「支配者」「ハブの領主」「ニッチ・プレイヤー」の 4 つに分類している(表 1)．表 1 ネットワーク戦略の分類キーストーンと支配者の違いは，両者ともエコシステムにおいて大きな力を有しているが，キーストーンは，ネットワーク全体で価値創出と共有にバランスをとるのに対し，支配者はすべての利益を独占する．ハブの領主は，ネットワークそのもののコントロールは行わない，新しい価値を提供する定義存在 価値創出 価値獲得 主な焦点と課題 キーストーン エコシステム前提の健全性を積極的に改善し，その結果⾃社の持続的なパフォーマンスに便益を享受する．影響⼒は⼤きいが，物理的な存在感は⼀般に⼩さい．⽐較的少数のノードのみを占有する．価値創出の結果の⼤半をネットワークに残しておく．⾃社内で創出した価値も広く共有する．ネットワーク全体で価値を共有する．特定の領域では，価値の獲得と共有のバランスを取る．プラットフォームを創出し，ネットワークにおける問題の解決⽅法を共有する．重要な課題は価値の獲得を共有のバランスをとりながら，価値創出を持続させること．その領域を選択して占有するかという決定も，重要な課題である． ⽀配者 垂直的あるいは⽔平的に統合し，ネットワークの⼤部分をコントロールする．物理的な存在感が⼤きい．⼤半のノードを占有する．価値創出の活動の⼤半を単独で⾏う．価値の⼤半を⾃社のみで独占する．コントロールと⽀配権を追求する．ネットワークが何を⾏うかを決定し，直接指⽰する． ハブの領主 ネットワークをコントロールはしないが，できるだけ多くの価値を横奪する．物理的な存在感は⼩さい．ごく少数のノードのみを占有する．価値創出はネットワークの他のメンバーに依存する．価値の⼤半を⾃社のみで独占する．根本的に整合性のない戦略．領主は価値の源泉としてネットワークに依存しながらも，ネットワークをコントロールすることを拒否する．領主は同時に，価値の⼤半を横奪しており，⾃らの存在をリスクにさらしている． ニッチ・ プレイヤー ⾃社をネットワークの他の会社と差別化するための特殊な能⼒を開発する．個々には極めて⼩規模な物理的存在感．しかしニッチの固まりとしてはエコシステムの多くの拠点を占める価値創出︓健全なエコシステムの価値の⼤半を集合的に創出する．⾃ら創出した価値を獲得する．キーストーンによって提供されるサービスを利⽤しながら，⾃らが能⼒を有するあるいは開発できる領域に特化する．

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ことも行わない．従ってハブの領主は，一時的に大きな利益を得ることは可能であっても持続性の観点からは，リスクを持つことになる．PC でたとえるならば，MacOS と Windows があげられる．MacOS が動作する PC は，Apple

社の発売する PC のみである3_{．Windows の場合，IBM-AT 互換機の流れをくむ}

PC であればほぼ動作可能である．従って，Windows における IBM-AT 互換機は，キーストーンの重要な要素といえる．逆に Apple の MacOS に対してハードウェアは支配者といえる．

キーストーンとして具体的な事例として Iansiti & Levien は，Microsoft をあげている．Microsoft は Windows シリーズのオペレーションシステムおよび周辺アプリケーション「Office」加えて「Visual Studio」と呼ばれる開発環境を提供している．アプリケーション開発者は，この Visual Studio を利用して Windows 用のアプリケーションの開発が可能となる．この状態は，Windows という OS とそのアプリケーションを開発するアプリケーション開発者の共存関係が成立する．このアプリケーション開発者がニッチ・プレイヤーに該当する．つまり，Windows OS 上で稼働するアプリケーション開発が進み，多種多様なアプリケーションが市場に展開されることによって Windows OS のエコシステムはエンドユーザーに価値を提供する．この価値の対価としてニッチ・プレイヤーは，収益の獲得が可能となる．ニッチ・プレイヤーが開発したアプリケーションを利用するという目的で OS が選択されるという関係性も発生する．このような状態を図 8 のキーストーン戦略のモデルとして示す． 3_{Intel 製 CPU の場合，一定条件がそろえば稼働させられないことはないが，一般的には} ほぼ不可能である

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14 図 8 キーストーン戦略のモデルこの様な例から踏まえ，ニッチ・プレイヤーの存在はエコシステムを構築する上で重要な要素となる．自社が構築するエコシステムにおいて如何にニッチ・プレイヤーを取り込むことが戦略的に重要となる．そのため，キーストーンとなる企業は，プラットフォームを提供するだけではなく，その健全性を考慮する必要がある．不健全なエコシステムには，ニッチ・プレイヤーが参加することはない．また，ニッチ・プレイヤーにもそれぞれ特徴が有り，井上ら(2011)は，家庭用ゲームからこのハブとニッチの関係性について表 2 にまとめている．表 2 ニッチのタイプの特徴ニッチ・プレイヤーは，キーストーンとの関係性をどのように構築するかにニッチタイプ新規挑戦型安定関係構築型開発資産活⽤型戦略機会追求型プラットフォームシングルプラツトフオームマルチプラットフォームマルチプラットフォームマルチプラットフォームプラットフォーム企業との関係性⼀つのプラットフォーム企業としか関係を持たない．どれかと相対的に強い関係を常に保つ．複数のプラットフォーム企業と関係を持つ．強いプラットフォーム企業と強い関係を持つ．戦略と経済性辺境の位置することで活動の⾃⽴性を⾼め，⾰新性の⾼い製品・サービスを創出する．強い緋帯を形成することで関係則種⼦さんを蓄積し，取引コストを削減する．蓄積した資源を多重利⽤することで範囲の経済を発揮する．最も強いプラットフォームと結びつくことでネットワーク外部性を追求する．

Iansiti & Levien(2004)より筆者作成

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15 よって異なる．近年の家庭用ゲーム機，スマートフォンにおける開発環境のクロスプラットフォーム化，つまり，一つのソースから複数のプラットフォームに対応するゲームをビルド(コンパイル)する環境4_{が存在し，現時点で} は表 2 だけでは説明することはやや難しい状況ではあるが，ニッチ・プレイヤーの特性を示す上では特徴を捉えたものといえる．また，Adner(2011)は，中核企業とその補完財提供者という概念を示している(図 9)．図 9 ビジネス・エコシステムの図式エコシステムは，中核企業とその補完財提供者から成立する．近年，補完財提供者の役割がエコシステムにおいて重要な要素となっている．具体的には，Apple 社の iPod で iTunes Music Store を展開し，楽曲のダウンロード販売を開始した．この楽曲の提供者が補完財提供者に該当する．次に iPhone ではアプリケーションのダウンロード販売をおこなう．Apple 社が SDK と呼ばれる開発ソフトウェアを補完財提供者に提供する．その結果，補完財提供者が開発を行い Apple 社が提供する App Store で販売を可能にする．Apple 社はアプリケーション販売時に価格に対して 30％の手数料を徴収するものの，補完財提供者は全世界に販路を持つこととなる．

Adner(2011) はこの Apple 社の一連の流れを Minimum Viable

4_{井上らの研究時，家庭用ゲーム機のクロスコンパイラの存在はしていたものの，公には}

なっていなかった．また，現在のゲーム開発はクロスコンパイラ上で行うことが一般的になりつつ有る．

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Ecosystem(MVE)(図 10)という概念で示している．

図 10 Minimum Viable Ecosystem(MVE)

これはプラットフォーム企業が戦略的に事業を拡大し，利益の最大化を目指すアプローチである．Apple 社は，iPod で音楽のダウンロード販売で成功した．この成功をベースに iPhone をリリースし，App Store というプラットフォームを構築した．徐々にプラットフォームを拡大し，同時に補完財提供者を獲得していくプロセスを実践したことを示している．しかし，この流れを実現するにはビジネス・エコシステムにおける健全性を常に意識し，最適化を繰り返してきた背景がある．ビジネス・エコシステムは，従来の生態系同様，種としての進化と生き残るための方法を常に模索しているモデルといえる．

2.4. IoT ビジネスにおける組織構築

IoT ビジネスに関する組織的研究は，ビジネスモデル及びビジネス・エコシステムを含めた研究に内包されている事例が多い．Wurster(2014)はビジネスモデル及びビジネス・エコシステムを検討する上で横断的なニーズと機会の特定，社内チームの調整に関連する経営上の課題および新規 IoT 技術の市場成熟度の問題に対応する組織が必要であり，IoT によって新たに取得されたデータによってビジネスチャンスに対応するために必要なプロセスを実現するためには，強力なリーダーシップが必要と示している.また， Slama(2015)は，繰り返し検証を行うことが出来るチームが必要と示してい Adner(2014)より筆者作成

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17 る．この 2 つに共通している点として，組織は，ビジネスモデルに対して変化に対応する能力の必要性を示唆している．ビジネスモデルの変更は既存のビジネスとは異なる事業を行うことであり，新規事業と通じるものがある．大江(2008)は,新規事業の定義を「既存事業の水準を超えて,企業が新たに学習しなければならない未知の事柄が含まれる事業」としている(大江 2008:p14). 新規事業は成功より失敗の事例の方が多い．大江は,新規事業が失敗する理由として 2 つの事を指摘している.1 つ目は,「新規事業には新しい分野や未知の部分があり,既存事業と比べて学習しなければならないことが格段に多いことに原因がある」としている(大江 2008: p14).つまり,組織として新規事業に向けて学習する必要があり,その学習方法が既存事業と同じようなやり方ではなく,異なった方法でおこなう必要があることを示している.たとえば,既存事業と近接する場合は,既存事業の調査方法などの応用が可能だが,全く異なる事業への参入においては,これまでの知識を利用することが困難となり,新たに学習や調査方法の習得をおこなうことが最初の課題となる. 2 つ目の問題点として「新規事業を展開する企業内の管理上の問題」をあげている(大江 2008:p14).この指摘に関して Aoshima(1996)は,自動車の開発プロジェクトを例にプロジェクトのコアメンバーが過去に同様のプロジェクトを経験している程度が,高いほど総じて開発成果にプラスの影響を与えるが,新しい市場セグメントをねらった新規コンセプトの自動車を開発するような場合には,共通経験の高さはむしろ足かせになることを示している．これは,既存事業での経験に根ざした知識だけでは解決できない,未知の問題や新たな発想に対応出来ない可能性を示唆している．

2.5. 本章のまとめ

本章では，IoT による価値創造とエコシステムの構築のおける研究を進めるにあたり，先行研究調査によって，Porter の示すとおり IoT 単体では価値創造は不十分であり，様々な要素技術を組み合わせることによって価値創造が初めて可能となることを確認できた．ビジネスモデルは，IoT によって何をなすかを明確にする必要がある．加

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18 えてビジネス・エコシステムとの関連性を重要視する方向にあるといえる．先行研究からは，ビジネスモデルとビジネス・エコシステムは相互の存在が要求される．組織構築については，トップダウンの必要性を示すにとどまっているという視点とトップダウンでなければ出来ない組織的影響が有ることが指摘されている．先行企業において先行研究が示す様な状況かを含めて考察を行う必要があると考える．

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19

第

3章

企業事例調査

既に IoT を利用した事業により収益を得る企業が存在する．または，ベンチャー企業としてベンチャーキャピタル等から資金を調達し，サービスを構築する企業が散見される．これらの企業の調査を行い．先行研究との比較を行う．

3.1. 対象企業抽出

IoT に関する事業を行っている企業を 2 つの条件に適応する企業を対象として調査を行った． (1)Porter のフレームワークの①モニタリング,②制御のいずれかを実現していること，または，これらを実現するために必要な要素技術を有していること． (2)(1)を実現し，利益または外部からの投資資金を得ていること．上記条件に合致する企業を日本国内だけではなく，北米のベンチャーキャピタルが提供しているデータベース，在イスラエル大使館経済部，台湾貿易センターから対象となる企業情報の提供を受けた．得られた情報からその企業の事業内容や IoT に関してどのようなことを行っているかを調査可能な企業を抽出した結果，表 3 の企業を本研究のサンプルとした．

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20 表 3 IoT 関連事業者一覧調査対象とした企業は，創業年度，マーケットに関しては一切考慮して居ないため，同様なプロダクト，サービスを提供している例がある．対象企業のビジネスについては各社の HP およびサービスの利用規約から判断した． 30 ケースに対しての B2B，B2C 割合は，表 4 の通りとなる．企業創業事業の位置づけビジネスモデルエコシステムの役割 1 クボタ 1890年既存企業農業の可視化ハブの領主 2 General Electric 1892年既存企業製品稼働の可視化キーストーン 3 KAESER 1919年既存企業事業のサービス化ハブの領主 4 ⼩松製作所 1921年既存企業オペレーションのサービス化ハブの領主 5 ダイキン⼯業 1924年既存企業事業のサービス化ハブの領主 6 富⼠通 1935年新規事業農業の可視化ハブの領主 7 Progressive 1937年既存企業利⽤者の可視化ハブの領主 8 タイムズ(パーク24株式会社) 1973年新規事業利⽤者の可視化ハブの領主 9 オー・ド・ヴィ 1995年既存企業兆候保守の実施ハブの領主 10 Amazon 1996年既存企業プラットフォームの提供ハブの領主 11 Jawbone 1999年既存企業スマートフォンの補完財提供(ウェラブル) ニッチ・プレイヤー 12 Alarm.com 2000年新規事業スマートフォンの補完財提供(ホームセキュリティ) ニッチ・プレイヤー 13 SAKURAインターネット 2001年新規事業プラットフォームの提供,データゲートウェイキーストーン 14 Jasper Technologies 2004年新規事業 IoT機器機器とのモバイル接続,クラウド提供ニッチ・プレイヤー

15 Inrix 2004年新規事業交通情報の提供サービスニッチ・プレイヤー

16 NxControl 2006年新規事業セキュリティプラットフォームの販売ニッチ・プレイヤー

17 View Inc. 2006年新規事業網膜ガラスの制御ニッチ・プレイヤー

18 Withings 2008年既存企業ウェラブル，ヘルスIoT製品販売ハブの領主

19 Proteus Digital Health 2008年新規事業薬剤効果モニタリング製品とサービスニッチ・プレイヤー

20 SigFox 2009年新規事業 IoT機器の無線通信，クラウド提供キーストーン 21 i-remocon 2011年新規事業 NESTと連携可能なIRコントローラーニッチ・プレイヤー 22 Nest 2011年新規事業 AIを搭載したサーモスタットキーストーン 23 Sproutling 2011年新規事業⾚ちゃんの体調モニタリングハブの領主 24 Kit Check 2011年新規事業薬剤の調剤管理キーストーン 25 Mimobaby 2012年新規事業⾚ちゃんの体調モニタリングハブの領主 26 QRIO 2013年新規事業スマートロックの物販ハブの領主 27 HeraMed 2014年新規事業胎児と⺟体の超⾳波モニターニッチ・プレイヤー 28 SENSIBO 2014年新規事業 NESTと連携可能なIRコントローラーニッチ・プレイヤー 29 Smanos 2014年新規事業 NEST互換のあるSmarthome Kitの販売ニッチ・プレイヤー

30 SensOleak 2015年新規事業漏⽔検知アルゴリズムニッチ・プレイヤー

(27)

21 表 4 調査対象企業のマーケット B2B を行っている事業会社 12 社のうちで要素技術5_{として製品，サービス} を提供している企業が 6 社(表 5)存在する．表 5 要素技術提供企業 6 社のうち最も古い企業は Amazon 社である．Amazon 社は同社のクラウドサービス上に IoT に特化したサービスを提供してる．同社のクラウドサービスを利用して IoT サービスを提供している企業も存在する．調薬管理の Kit Check 社は同社のケーススタディ6_{として取り上げられている．その後，} SAKURA インターネット社と続くが同社も IoT 用通信基盤と閉域網，クラウドを提供している企業である． SIGFOX 社は通信基盤，クラウドを組み合わせたプラットフォームの提供企業であり，Jasper Technologies 社も同様の企業である． SIGFOX 社，Jasper Technologies 社についての詳細は，3.3.3 及び 3.3.4 において取り上げる．Proteus Digital Health 社は，薬の薬事的効果を測定する技術の提供企業である．同社は，薬剤が存在する上で製品 5_{本研究における要素技術として定義しているものは，サービスに組み込むことによって} 価値が発生するものを示している．具体的には，IoT におけるクラウドサービスや通信基盤の提供，セキュリティ技術など直接的ではないが，サービスを行う上で必要なものを示している． 6_{https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/kit-check/} 対象マーケット事業者数 B2B 12 B2C 13 両⽅ 5 企業名設⽴年度主要サービス Amazon 1996年 AWSにIoT専⽤プラットフォーム提供サービスを開始(クラウド側環境のみを提_供) SAKURAインターネット 2001年 3Gの通信デバイスで閉域網のネットワークに接続し、クラウドへデータ蓄積。セン_{サーは、利⽤者がインターフェイスに接続させることが前提。} SigFox 2009年 IoTインフラベンダー.900MHzを利⽤し,低電⼒通信デバイスの提供を⾏ってい_る Jasper Technologies 2004年 IoTアプリケーションプラットフォームベンダー.CISCOが買収.

Proteus Digital Health 2008年既存の薬に効果に影響を与えない薬剤に加える.薬剤が溶けたときに発する微_{弱電波を⽪膚表⾯に設置したセンサーでとらえる} SensOleak 2015年プラントの設備監視システム,兆候監視による予防保守が可能

筆者作成

(28)

22

が成立であり，その効能効果測定は薬剤の存在があって初めて有効となる．従って薬剤におけるエコシステムに参加する形の製品といえる．SensOleak 社は，独自のアルゴリズムを利用し，パイプラインで発生する漏水を予測検知するシステムの提供を行っており，既にアメリカ海軍などの納入実績が有る．CEO の Shoshi Kaganovsky 氏にヒアリングを行った際に「漏水に特化した製品であり，一定の要件をクリアしているデータがあれば導入は可能」とのことだった．対象企業の傾向として，B2B，B2C に対して製品とサービスの提供を行う企業と B2B 及び B2C 向けの IoT 製品・サービスにおける補完財提供者に分かれる．これは，IoT という大きな枠組みにおけるエコシステムが存在することを示している．補完財提供者の存在はその市場の有効性，エコシステム全体の拡大が予測出来る状況下にあることを示す物と考える． 3.2. 企業傾向 3.1 で詳細から抽出した企業だけではなく，広く IoT 事業を行う企業についても考察を得るため，企業検索サイト「crunchbase.com7_{」を利用して調査} を実施した．検索画面より「Internet of Things」というキーワードで検索すると 1,210 社8_{が抽出される． Crunchbase は，独自のアルゴリズムを利用} し，企業に対して Ranking を付与している．この Ranking は，最近の活動，資金調達，事業に携わるステークホルダーによって企業を順位付けするものである．北米で事業展開，資金調達を行っていない企業は，この Crunchbase には掲載されていない．従ってこの Ranking だけでは表 3 の企業と比較が出来ない9_{が，Crunchbase に登録されている企業単位の Description の内容を} 分析する事によって企業がどのような活動を行っているかを俯瞰することが可能となる10_{．Description で抽出した文章を TermExtract}11_{(専門用語自} 動抽出用 Perl モジュール)利用して頻出度から上位 50word を表 6 にまとめ 7_{CrunchBase は、2007 年より提供されているサービスであり，スタートアップ企業版} Wikipedia といえるデータベース提供サイトである． 8_{2016 年 12 月 20 日現在} 9_{表 3 に収録されている企業も一部含まれている．} 10_{Description の閲覧は，サービスの仕様上，検索上位 50 社分を対象としている．} 11_{TermExtract は，データ件数が 1000 件以上あることが望ましいが複数語に対応してい} ることを踏まえ，語句抽出と頻出度測定として採用した．

(29)

23

た．この表に基づいて傾向を考察する．

表 6 事業内容のキーワード分析

このリストを見る限り，1 位から 10 位までのキーワードは IoT という言葉を除くと「Platform」「Technology」「Cloud」「Data」「Solution」

「Product」「Industrial」となる．単語で見た場合，「Platform」というキ

ーワードが多く散見される．IoT+「プラットフォーム」+「サービス」とい

う構成での提供が主となると考えられる．また，「Technology」「Data」

は，IoT のモニタリングの特性を表すものといえる．IoT という視点でビジネス・エコシステムを俯瞰した場合，ニッチ・プレイヤーは，要素技術を

キーワード 重要度 キーワード 重要度

1 IoT 81.58 26 real world Helium 2.82 2 IoT platform 14.69 27 real world problem 2.82 3 technology 7.35 28 real world Savi 2.82 4 cloud 6.93 29 processing platform 2.74 5 IoT data 6.84 30 Detection platform 2.74 6 world 5 31 operational intelligence_platform 2.64 7 IoT solution 5 32 software solution 2.63 8 IoT product 4.52 33 data integration 2.55 9 internet of thing 4.43 34 entire data 2.55 10 Industrial IoT platform 4.24 35 big data 2.55 11 secure IoT platform 4.24 36 real-time data 2.55 12 IoT device 4.2 37 driven CRM platform 2.46 13 Internet of thing 4.12 38 thing 2.45 14 software platform 3.87 39 cloud-based connectivity_solution 2.45 15 Plexures IoT 3.8 40 connectivity 2.45 16full-stack IoT Development_platform 3.51 41 distributed cloud application 2.4 17platform of data_{communication} 3.48 42 technology company 2.34 18 cloud service 3.46 43 first open source platform 2.34 19managing IoT time-series_data 3.39 44 digital experience testing 2.33 20EVRYTHNG IoT Smart_{Products platform} 3.27 45 iguazio enterprise Data cloud 2.33 21

path-breaking multi-tier IoT application deployment platform

3.09 46 company 2.24

22 developer 2.83 47 data-driven user experience 2.22 23 leader 2.83 48 electronic system 2.21 24 scale 2.83 49 cloud environment 2.21 25 application 2.83 50 research service 2.21

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24 中核とした企業が多く，データを取得し，クラウドを利用するモデルが多く存在すると考えられる．

3.3. ベンチャー企業の動向

本研究におけるベンチャー企業の定義を明確にする必要がある．多くの定義があるが，IoT という事業特性上，松田(2000)の定義した「成長意欲の強い起業家に率いられたリスクを恐れ無い若い企業で，製品や商品の独創性，事業の独立性，社会性，さらに国際性をもった何らかの新規性のある企業」とする(松田 2000:p5)．対象企業の抽出は，松田のベンチャーの定義の観点から表 3 より抽出し，対象とした．

3.3.1. QRIO 社の事例

QRIO 株式会社(以後，QRIO 社)は日本における IoT の先駆的な商品であ

るスマートロック「QRIO」が発売している． QRIO は，スマートフォンによって既存住宅のドアロックを開閉する製品である．この製品は，従来のドアに取り付けられているサムターン12_{の内側にある持ち手にユニットをは} める形で装着する．通信はBluetooth を利用し，専用アプリで解錠，施錠を行う．現在のところ，ビジネスモデルは物販のみである． QRIO の仕組みは，本体に鍵 ID が個別に付与されており，QRIO のスマートフォンアプリケーションを起動し，バーコードの鍵コードを登録する．鍵本体とアプリケーションの鍵ID が関連づけられ，解錠が可能となる． 12_{ドアの内側にある鍵の開閉金具の総称．}

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25 図 11 QRIO におけるビジネスモデル・利用モデルアプリケーションの鍵ID を持つユーザーは，第三者のユーザーに鍵を送付することが可能である．これは，アプリケーションから対象ユーザーに対してアプリケーション用の鍵情報をメールで送信する．QRIO 社が持つ鍵管理サーバと思われるサーバから鍵が生成され，対象ユーザーに鍵の情報は暗号化されてスマートフォンのアプリケーションに送付される．QRIO の鍵は，利用可能時間や利用日などを細かく設定出来るため，テンポラリーに鍵を解錠することが可能となる．物理的な鍵の受け渡しを不要とするため，QRIO 社のホームページの事例として AirBnB のオーナーや不動産業者などが採用する事例が紹介されている．しかし， QRIO のビジネスモデルは，本体の販売のみで鍵の配信や管理などについては無料である．2016 年 12 月に遠隔地から解錠を可能にする「QRIO Hub」の販売を開始した．現時点では，物販以外の収益は存在しない．解錠という情報を第三者に販売するとしても防犯の観点から望ましいともいえないため，これ以上，想像しうるビジネスモデルの構築は難しい．同社のCEO の西條氏は事業構想(2015)のインタビューにおいて今後の展開としてアプリ上に広告を表示するやロックの回数で課金をするというようなアイデアを展開，QRIO と連動するカメラを設置し，録画するというプ QRIO 社 HP より筆者作成

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26

ランを述べているが，具体的なサービスは提供されていないのが現状である．

3.3.2. Mimo 社の事例

IoT のビジネス分野に Baby IoT というセグメントが存在する．生後，間もない赤ちゃんのモニタリングを行う分野である．この分野は，過去に類似がなく，ブルーオーシャンといえる分野である．この分野で先行している企業でアメリカ・Mimo 社の「Mimo Baby Monitor(図 12)」がある．

図 12 Mimo Baby Monitor

同社は，Intel 社の Edison というマイクロコンピューターを亀の形をしたようなケースに入れ，赤ちゃんの衣類にセンサーを装着した物と接続する．センサーからは呼吸パターンのチェック，赤ちゃんの体勢，睡眠するのに快適な温度，寝ているか起きているかをスマートフォンでモニタリングを行う．また，起きたときにはアラートがスマートフォンを介して発報する．現在は， NEST(サーモスタット)と連携して温度・湿度の連携を可能とし，NEST のオプションのカメラとも連携可能である．NEST は，SDK を提供しており， NEST のビジネス・エコシステムに参加している状態といえる．センサーの Mimo Baby 社 HP より転載

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27 データはスマートフォン経由で閲覧することが可能である．ビジネスモデルは，センサーのベースと衣類がセットになったものと成長に応じて着替え用の衣類の販売がメインである．これ以外のビジネスモデルについて，現在公開されていないため今後，どのようなビジネスを展開していくかは不明である． 3.3.3.

SIGFOX 社の事例

フランスの SIGFOX 社は， IoT 機器間の通信に特化したベンチャーである． SIGFOX 社は，各 IoT ユニットからの信号を 920MHz 帯域という免許不要帯域を利用して自社のクラウドへ蓄積するサービス(図 13)を提供している．先日，日本でも京セラと業務提携をすることを発表した．京セラ社HP より転載13 図 13 SIGFOX 社のサービス

その技術は，LPWA(Low Power Wide Area )と呼ばれるものである．LPWA は，通信速度が 100Bps と非常に遅い．しかし，920Mhz を利用し，通信距離は最長 10km と非常に長い到達範囲を持つ上に消費電力が他の通信方式と比べ，格段に低い．しかし，欠点もある．双方向の通信が不可能なため，一方通行となってしまう点がある．これは，モニタリングのみを行う前提であれば，問題は無いが双方向，具体的にはホスト側から操作することは不可能を意味する．また，1 回の送信が 12 バイトと非常に小さく，送信回数も 1 日あたり 140 回という上限が決まっている．そのためインターバルタイムが 10 13_{株式会社京セラ 2016 年 11 月 9 日ニュースリリース}

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28 分となる．一方，コストは非常に安く 1 年あたり数百円という価格で通信サービスとして利用可能とホームページで公表されている．表 7 では IoT で利用されている通信方式例を表記する．表 7 通信プロトコル比較総務省「情報通信審議会情報通信技術分科会陸上無線通信委員会 920MHz 帯電子タグシステム等作業班（第 1 回）」に SIGFOX 社が提出した資料によると既に 26 カ国で線路温度，ケーブル張力の保守監視，スマートメーター，ADE(除細動器)のモニター等に利用されていることを報告している．通信コストと電力使用量は，稼働環境によって重要な要素となる．しかし，安価であってもデータ量や伝送間隔などが適切かを考慮する必要がある．加えてこれらのデータは，SIGFOX 社のクラウドを経由するため，セキュリティに対する外部依存度が高くなるものの用途が適切であれば価格としては安価で導入しやすいインフラになる可能性が高いといえる．

3.3.4. Jasper 社の事例

Jasper 社は，現在，CISCO System 社に買収された Jasper @ Cisco という社名となった．同社は，2004 年に設立，世界 120 社のモバイル通信企業と提携し，M2M サービスの提供を実施．対象分野は，工場，自動車，ホームセキュリティ，農業，食品産業，ウェラブル，医療と幅広く対応している．同社を利用することで IoT 化が素早く実現出来ることを提案している．同社のサービスは，機器に搭載されているセンサーからの情報取得を容易にさせるクラウドベースのアプリケーションと取得した情報から表示させるビジネ筆者作成

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29 スインテリジェンスツールを提供しており，「Trunkey(すぐに使える)」というキーワードを全面に出し，導入の容易性を顧客に対して訴求している．同社のケーススタディには，日本企業のトプコン社の製品と Jasper 社のプラットフォームを利用し，精密農業分野でのサービス提供を行っている．同社の資料によると農機の稼働状況や収穫状況のモニタリングを可能にしたとしている14_．

3.4. 既存企業の動向

本研究における既存企業の定義は，既存事業において既に収益獲得が出来て居る既存事業が存在するものとした．これらの選択企業は，既存企業における先端事例に該当するものを対象とした．

3.4.1. GE Digital 社の事例

GE 社は「Industrial Internet」という言葉を標榜し，IoT における先端企業といえる．イアンシティ(2015)らは，「Industrial Internet」の中核となるプラットフォーム開発を行っている GE Digital 社について詳細に調査を行っている．2011 年時点，GE 社におけるソフトウェアによる収益があったものは，136 製品のうち 17 製品で，加えてソフトウェア技術者は全世界に点在し，共通の言語を持たず，旧世代のテクノロジーだった．同社 CEO のイメルトは，ソフトウェアによる技術的，商業的なパフォーマンス向上の必要性を考え，現 GE Digital 社(当時は，GE Software)を 2012 年に設立し，責任者に CISCO のウィリアム・ルーを指名した．ルーは，GE 社のアプリケーション開発の中核部門としてシリコンバレーに GE Software 社を設立した．GE 社内のソフトウェアエンジニアの移籍を呼びかけたものの移籍者は対象の 2％しかおらず， 200 名体制でスタートした． 2014 年には，1000 人体制の規模となり開発した Predix を GE 社内への提供を行っていた．ルーは，GE 社が販売する多数のプロダクトをつなぐこと 14 http://www.jasper.com/sites/default/files/downloads/Topcon%20Tierra%20IoT%20Succes s%20Story.pdf

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30

によって得られるデータを社内で活用するというサイクルを構築し，事業の先進化，最適化に Predix が寄与することを証明した．

この活動によって，GE 社の各事業部はプラットフォームとしての Predix を採用する．また， Microsoft のクラウドサービス「Azure」に Predix の

提供を開始15_{した．Microsoft の発表によると GE 社 CEO のイメルトは「顧客} が保有するマシンから出てくる膨大な量のデータから価値を引き出す支援しているインダストリアル・インターネットは世界規模で製造業の繁栄を支援することが可能にする」と発言している．同時に GE 社は，2020 年に世界のソフトウェア企業ランキングにおいて 10 位以内に入ることを目標としている．この Microsoft 社への Predix の提供は，エコシステムを構築する上で戦略的にも優位になる．同時にこれまでジェットエンジンや MRI といったプロダクト販売と併せて Predix から取得したデータを元にさらに価値を高めていくものと考えられる．

3.4.2. クボタ社の事例

株式会社クボタ(以下，クボタ社)は，農業機械を中心とした事業に加え，パワープラントで利用されるエンジンやパイプラインの開発・製造・販売を行っている．国内における農機のシェアは，国内 1 位であり，世界 4 位のメーカーでもある．しかし，日本市場は，農業機械市場は 2500 億円程度と市場としての規模は減少傾向にあり，農業全体で見た場合，農林水産省 (2015a)が発表した生産農業所得統計によると農業従事者は 2009 年に 260.6 万人に対し，2015 年には 209.7 万人と 20％と減っており，加えて農業従事者の平均年齢は，67.1 歳と高齢化が進んでいる．加えて新規就農者が農林水産省の平成 27 年新規就農者調査によると 3,570 人となっており，急速に人材枯渇が進んで居る状況といえる．加えて 1978 年に 5 兆 4,206 億円あった生産農業所得は,2013 年には 2 兆 9,412 億円と 54％も下落している.所得の減少と従事者の減少によって日本の農業は，平成 27 年のカロリーベースの食料自給率は 39%しかまかなえていない．

15_{2016/07/11 Microsoft New Center}

https://news.microsoft.com/2016/07/11/ge-and- microsoft-partner-to-bring-predix-to-azure-accelerating-digital-transformation-for-industrial-customers/

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31 このような背景から農林水産省(2015b)は，アグリ・インフォマティクス (農業情報科学）の重要性を訴えている．アグリ・インフォマティクスとは「今後急速に失われていく可能性のある篤農家の「匠の技」（暗黙知）を， ICT 技術を用いて「形式知」化し，他の農業者や新規参入者等に継承していく新しい農業」としている.この活動によってこれまで経験に即した暗黙知が定性的な形と実態化し，農業経営において有効に作用するとしている．クボタ社の農業 IoT サービスの「クボタ・スマート・アグリ・システム (以下，KSAS とする)」は，アグリ・インフォマティクスに向けたアプローチの一つといえる．農業従事者が日々の行動をスマートフォンから入力，または，KSAS 対応の車載無線ユニットが搭載されている農業機械を利用することで対象となる圃場に関する情報をスマートフォンから KSAS のクラウドにアップロードする仕組みを提供している．具体的には，農業機械が肥料を散布したデータを取得し，実際の収穫した生産物を踏まえて，肥料の量が適正だったかを検証し，次回の作付けで最適化を行うことを可能とする．また，生産物，主に米の圃場単位の収穫量および「おいしさ」の情報を取得する．しかし，このサービスを実現するために組織を横断した取り組みが散見される．日経コンピュータ(2015)によると KSAS は 1 年の期間に最大で 50 人が参加したプロジェクトであり，そのメンバーは，農機の技術部などの代表者 4 人，システムを開発するクボタシステム開発のメンバーが集まり，開発をおこなった．社内に関係部署が多く、調整が必要だったとしている．また，センシングに統一的な規定がなく，インターフェイスの調整が必要だったことが示されている．収穫物の「おいしさ」を測定することを可能としたのは食味収量コンバインの研究開発が進んでおり，コメの成分を計測し，食味に関する情報を収集することが可能となった．生産に関する情報と当時に農機の稼働情報を収集し，保守に生かす取り組みが行われており，「機械サービスシステム」というサービスで提供されている．農業の場合，植え付け・収穫時期がある程度決まっている．そのため，そのタイミングで農機の故障は植え付け・収穫のスケジュールに影響が与える．そのため，同サービスは，同社の製品価値を最大化することが可能となる．

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32 KSAS の責任者である長網氏16_{にインタビュー}17_{を行い，KSAS についてヒア} リングを行った．長網氏によると元々，IoT は意識しておらず，従来の農業を取り巻く環境，海外とのコスト競争力，生産主体(担い手)がプロに移行されている現状が KSAS 開発のきっかけとなったとしている．生産者の所得をあげるには高品質高収量(大量均一生産)化が必要と考え，KSAS の開発を着手した．「おいしさ」の均一化は，生産者にとって重要な問題ではあるが，その原因がわからないという背景が存在した．稲作では，圃場の窒素量によって生産物の収穫量とおいしさが変わる．窒素量の調整は，肥料を減らすことになるが，過去の経験から農業経営者では決断できない背景が存在したという．KSAS は，センサーによって「おいしさ」の状態が把握出来ることにより，減肥が可能かどうかの判断材料の提供を可能とした．この KSAS の実現にあたり，研究部門トップ，経営トップから「これまで自社を育てていただいた農業経営者，日本の農業に寄与する」という判断で実施が決定した．当初は「ワイガヤ」レベルで着手し，2011 年から一気に開発が進み，新潟の農業経営者の協力を得て実証実験，検証作業を行った．2014 年にサービスを開始し，2016 年ぐらいから加入者の利用率が高くなったとしている．また，長網氏による「サービス料として月額 6,500 円(本格コース），これだけで利益をあげるのではない．顧客に踏み込んで，コンサルとまでは行かないが新しい顧客との関わり方，関係性を強化していきたい」という考えを示している．

3.4.3. ダイキン社の事例

ダイキン工業株式会社(以下，ダイキン社とする)の「あんしんスカイエア」というサービスを提供している．オフィス等に設置しているエアコンやユーザーの利用データを収集し，制御の最適化を行うことを目的としている．マイナビニュース(2015)によるとダイキン社は，以前から「DAIKIN D-irect」というサービスを展開しており，エアコンのセンサーからネットワークを経由して Web サービスで室内温度と設定温度，消費電力などを簡単に確認できるサービスを提供していた．しかし，ネットワークに接続する必要があり， 16_{株式会社クボタアグリソリューション推進部 KSAS 業務グループグループ長} 17_{2017 年 1 月 20 日 13 時～クボタ本社にて実施}

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33 導入先企業のネットワークを利用しての通信は，セキュリティの観点から利用例は限られていた．しかし，2 つの要因によってこのサービスの提供環境が成立した．一つは，2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災である．この地震により首都圏に電力を供給していた原子力発電所が停止し，電力の供給がエリアごと輪番制になり，電力料の価格が上昇した．このため，電力料金の抑制が顧客からの要求事項となった．もう一つは，通信モジュールの低

価格化である．同社のサービスではKDDI 社製の LTE モジュール「KYM11」

を利用，顧客のネットワークではない別の閉域網ネットワークから情報取得が可能となった．この結果として機器の異常時の状態把握が，現地に訪問することなくダイキン社側で確認が可能となる．加えて，故障の前兆と思われる動きをあらかじめモニタリング可能となり，事前保守も可能となったとしている．このビジネスは，従来の「エアコン」としての売り切りという形とは別にリースと保守を組み合わせた「あんしんスカイエア」というサービスの提供が可能となった(図 14)．図 14 ダイキン社「あんしんスカイエア」のビジネスモデルダイキン社HVC 社 HP より筆者作成

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34 このサービスは，一定の初期費用が発生するものの7 年間の機器の利用料と保守料がセットになったサービスである．前者は，従来の空調機器の販売および保守契約であり，後者は設置空間における空調のサービス化を実現したといえる．

3.4.4. KAESER 社の事例

ドイツのコンプレッサーメーカーの KAESER は，コンプレッサーの販売をやめ，コンプレッサーから作られる圧縮空気に対して課金する事業モデルへ変更した．これは，コンプレッサーという製品の特性が大きく影響しているものと推測される．岩本(2016)によるとコンプレッサーは，圧縮空気の費用の 80%以上は電気代であり，コスト削減を行うには省電力が重要になる．加えてコンプレッサーは冷却が必要になる．方法は，水冷式と空冷式があり，コンプレッサーを安定的に稼働させるためにはメンテナンスを適切に行う必要がある．そのため，コンプレッサーは，必要性から求められる物であるが，ユーザーからは，可能な限りコストとして押さえたいものと考えられていた．このユーザーのニーズに対して，コンプレッサーの本体の販売からから圧縮空気の販売というビジネスモデルを変更した．2015 年時点の世界のコンプレッサー市場は，年 15～20%の伸び率を示しており，シェア通りに規模を拡大することによって当面の成長が見込める市場である．その市場において競争力を持つ方法として，イニシャルコストがかからない「圧縮空気の販売」となる．これは，エンドユーザーにおけるニーズであり，これを可能としたのは，コンプレッサーのモニタリング技術である．同社は，導入した製品・システムの予備診断（PdM; Predictive Maintenance），顧客のシステ

ムを構築して運転状態を把握するシステム（EB; Engineering Base）を導入しており，これらのシステムを利用し，「シグマ・エア・ユーティリティ」という圧縮空気を販売するサービスを実現した．このサービスを導入することによってユーザー・KAESER は，表 8 にまとめたメリットを共有することが可能となる．

JAIST Repository: IoTによる価値創造とエコシステムの構築 ―IoTを利用した事業戦略の事例研究―