SIビジネスに迫るイノベーションのジレンマと向き合う方法
クレイトン・クリステンセンは、著書「イノベーションのジレンマ」の中で、企業の成長と衰退のメカニズムについて、次のように整理しています。
- イノベーションには次の2つがある。
- 持続的イノベーション:確立した市場での性能改良を追求する取り組み。
- 破壊的イノベーション:価格や大きさ、操作の難しさなどの制約があるために消費に向かわない潜在的な顧客層(無消費)を新たな市場として開拓する取り組み。
- 「破壊的イノベーション」により生みだされた製品は、初期段階では既存技術に比べてコストは安いが最初は性能が劣っているため既存顧客のニーズを満たすことができない。そのため、既に大きな市場規模を持つ既存市場に参入することができず既存技術の製品に比べて収益性が劣る。そのため既存技術で成功している企業は「破壊的イノベーション」の存在を知りつつも「持続的イノベーション」の追求を優先する。
- イノベーションによる性能改善は、顧客ニーズの上昇よりも速いペースで進む。そのため「破壊的イノベーション」は、やがっては既存市場のニーズも満たすようになっていく。
以上のような理由から、既存事業で成功した企業は新技術への対応に失敗することが多いと説明しています。既存企業がこのジレンマから逃れる方法は、既存製品との競合を恐れず「破壊的イノベーション」を追求する組織を既存組織から分離独立させ、自由に新規事業に専心させることであるとも述べています。
SI事業者が直面している現実もまったく同じ状況にあります。SI事業者が努力していないのではなく、既存事業の効率化やコスト削減のための必至の努力、すなわち「持続的イノベーション」への取り組みを優先しているということです。しかし、「何パーセントの改善」ではなく「何分の1、何十分の1の改善」を実現できてしまう「破壊的イノベーション」の登場に太刀打ちできるはずはありません。ただ、幸いにもできる範囲や規模が限られている、品質が既存の要求を満たさないといった「初期段階での問題」を抱えていることから、既存市場が当面は脅かされることはないという安心感から対処に本腰を入れていないと言ったところでしょうか。
しかし、「人工知能が囲碁で人間を打ち負かすのは10年先」といわれていたのに想定以上に早く実現してしまったことは、「イノベーションによる性能改善は、顧客ニーズの上昇よりも速いペースで進む」とした指摘通りだったわけです。
これまでも述べてきたことですが、既存事業がなくなることはありません。それは「労働法制の制約」と「既存システム維持の必要性」があるからです。
「労働法制の制約」とは、「社員を簡単に首切りできない」ということです。システムの開発を外注に任せるのは、開発のフェーズごとに人材需要が大きく変動するためです。その人材を社員でまかなおうとすると必要の無い時期に多くの人材を抱えなくてはなりません。そのため変動分の人材の調整弁として外注先を使うというやり方が定着してきたのです。米国は日本に比べ内製化率が圧倒的に高いわけですが、それは人材の流動性が高いことが背景にあります。システム開発における需要変動は我が国と基本的には同じです。しかし、米国では必要な時に社員を採用し、需要がなくなれば解雇することが容易に行えます。そのことが結果として、内製化比率を高めているに過ぎません。
我が国のこのような労働法制上の制約がなくなることは当面考えにくく、受託開発の需要がなくなることはないだろうと考えられるわけです。
「既存システム維持の必要性」については、既に膨大なシステム資産を抱えているわけですから、それを維持・保守していかなければなりません。ここにも一定の継続的需要が存在します。「労働法制の制約」もあって、外注に依存せざるを得ないユーザー企業も多いことを考えると、こちらもなくなることはない根拠となるでしょう。
ただ、運用やインフラ構築といった工数需要は急速に減ってゆくでしょう。それは、クラウドや人工知能が「顧客ニーズの上昇よりも速いペース」で機能、性能を高めている事実があるからです。それらをどう使いこなしてゆくかといった高度な専門性を求められる需要については、これまで以上に必要性は高まります。ただ、工数の絶対量や製品の販売額が減少することは避けられません。
既存事業がなくなることはないとはいえ、その内容は今後大きく変わらざるを得ないでしょう。その理由は、アジャイル開発やDevOpsの普及です。
これまでのウォーターフォール開発では、必要となる工数のピークと底では大きな開きがありました。そのため調整弁としての外注先を必要としたのです。しかし、アジャイル開発やDevOpsは継続的デリバリーを目指すものです。そのため、一定規模のチームが、業務プロセス単位で開発・テスト・本番移行を継続的に繰り返すことになります。そのためピークと底が生まれにくく常に一定量の人材を必要とすることになるでしょう。そうなれば、調整弁としての外注の必要は減少します。
今後、ITはビジネスと不可分な存在として、ますますその重要性を増してゆくことになります。そうなれば、ビジネスとITのスピードを同期化させなければなりません。このニーズに対応するためには、内製を前提としたアジャイル開発やDevOpsへの取り組みが欠かせないものとなるはずです。そうなれば、外注需要も減少することになります。
企業経営におけるIT活用の成熟度により、ユーザー企業のこのような取り組みには緩急のばらつきが大きいだろと考えられます。また、システムはコアではないから外注で対応するという企業も当然存在するでしょう。そういうところからの需要はなくなることはないにしても、クラウドやオフショアとの競合は避けられません。そのため、利益確保のうまみは少なくなってゆきます。
また開発や運用の生産性が劇的に改善される「破壊的イノベーション」が「持続的イノベーション」を遙かに上回るスピードで普及してゆきますから、案件規模は小さくなってゆきます。
この現実を考えれば、クリステンセンが言うように「既存製品との競合を恐れず「破壊的イノベーション」を追求する組織を既存組織から独立分離させ、自由に新規事業に専心させること」をいち早く決断し、行動を起こすしかないのです。
クリステンセンは、このようにも言っています。
「成功した新規事業のほとんどは成功するまで資金が続いた事業である」
あたりまえのことだと思われるかもしれません。しかし、これこそがSI事業者のジレンマなのです。新規事業は失敗の確率が高いわけですから、試行錯誤を繰り返し、失敗を乗り越えるのに時間も資金もかかります。それをSI事業者がなかなか許容できません。その理由は、利益率の低さです。利益率が低いため稼働率を極限にまで高めなければ利益を確保できないため、新規事業をやりたくてもできないといったジレンマを抱えているのです。しかし、今年から来年にかけて工数需要が大きく落ち込んだとき、すぐに現状を置き換えうる事業の立ち上げを現場に求めても時間的・資金的余裕を与えることができないままに拙速に成果を求めてもうまくいくことはないのです。
この状況を打開するためには、一時的に売上を落としてでも高い利益を確保できる仕事を増やし、人材を新規事業に徐々にシフトさせることです。詳細は、拙著「システムインテグレーション再生の戦略」で詳しく述べましたのでそちらをご参照下さい。
いずれにしてもSI事業者のジレンマをどこかで断ち切らなければなりません。それを先延ばしすればするほど、決断は難しいものになってゆくでしょう。
「ポストSIビジネスのシナリオをどう描けば良いのか」
これまでと同じやり方では、収益を維持・拡大することは難しくなるでしょう。しかし、工夫次第では、SIを魅力的なビジネスに再生させることができます。
その戦略とシナリオを一冊の本にまとめました。
「システムインテグレーション再生の戦略」
- 歴史的事実や数字的裏付けに基づき現状を整理し、その具体的な対策を示すこと。
- 身の丈に合った事例を紹介し、具体的なビジネスのイメージを描きやすくすること。
- 新規事業を立ち上げるための課題や成功させるための実践的なノウハウを解説すること。
また、本書に掲載している全60枚の図表は、ロイヤリティ・フリーのパワーポイントでダウンロードできます。経営会議や企画書の資料として、ご使用下さい。
こんな方に読んでいただきたい内容です。
SIビジネスに関わる方々で、
- 経営者や管理者、事業責任者
- 新規事業開発の責任者や担当者
- お客様に新たな提案を仕掛けようとしている営業
- 人材育成の責任者や担当者
- 新しいビジネスのマーケティングやプロモーション関係者
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【最新版】最新のITトレンドとビジネス戦略【2016年9月版】
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最新版【2016年9月】をリリースいたしました。
今回は全資料について、ノートへの解説を追加しています。また、更新履歴が増えすぎたことで、ダウンロードボタンが押しにくいというご指摘をいだき、過去の履歴を別ファイルに集約して、すっきりさせました。
【インフラ&プラットフォーム編】(295ページ)
内容的に古くなったページを削除し、新たなページを追加、ノートの解説も増やしました。
【新規】「セキュリティが不安でパブリック・クラウドは使えない」は本当か? p.79
【新規】サーバー利用形態の歴史的変遷 p.160
【新規】SDIの求められる必然性 p.162
【新規】サーバー仮想化の3つのメリット p.188
【アプリケーション&サービス編】(256ページ)
人工知能関連のチャートを大幅に追加、解説(文章)付きスライドも増やしています。内容の古いチャートは削除しました。
【新規】「自動化」から「自律化」への進化 p.139
【新規】人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 p.147
【新規】「記号処理」から「パターン認識」へ p.152-153
【更新】ディープラーニングの画像認識能力 p.160
【新規】シンギュラリティの意味 p.184-185
【新規】システム資産・運用の歴史的変遷 p.232
【新規】汎用目的技術 p.254
【新規】PC誕生の歴史 p.255
【ビジネス戦略編】(94ページ)
記載内容が古いチャートを削除し、解説文付きのチャートを増やしました。
【新規】デジタル・トランスフォーメーションの意味 p.4
【新規】テクノロジーが変える社会基盤 p.8
【新規】"uberlist"になるための実践ステップ p.12
【新規】バイモーダルITと人材のあり方 p.73
【新規】求められるスキルの転換 p.74
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