IoT時代のビジネスモデル基礎知識～ビジネスエコシステムとプラットフォームビジネス～

筑波大学ビジネスサイエンス系

立本博文

自己紹介

・立本博文（たつもと ひろふみ）博士（経済学）

・筑波大学大学院ビジネス科学研究科教授

・筑波大学社会人大学院- 社会人向けの大学院

・経営戦略論担当- エコシステムマネジメント- プラットフォーム戦略論

http://gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp

ビジネスエコシステムとは何でしょうか?

ある種の産業構造

プロダクト企業とプラットフォーム企業

いくつかのオアシス

オアシス間の競争

オアシスを良くする

プロダクト志向の競争

オアシス間をつなぐ

プラットフォーム志向の競争

プロダクト企業 vs. プラットフォーム企業

プロダクト志向

ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ志向

ブランド/デザイン

オープン標準/接続性

製品性の良さ（機能要件）

・機能

・不良品率

・コスト

・納期

製品性以外の良さ（非機能要件）

（ネットワーク効果）

製品のうれしさ

企業戦略

実際の製品はこの中間

プロダクト志向とプラットフォーム志向

作っているのは同じスマートフォンだが…

強力なビジネスモデル：プラットフォーム・ビジネスオープン&クローズ戦略/二面市場戦略

収益を得る領域

オープン標準= ネットワーク効果

プラットフォーム企業

クローズド領域 オープン領域

普及を促す領域

ディスカウント価格プレミアム価格

PDF規格

デジタル書籍読者

デジタル書籍出版社

産業の構造変化

安宅(2015)に筆者加筆データ元 : 安宅和人 「人工知能 ビジネスをどう変えるか」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2015/11)引用:「これから求められる人材について」安宅和人(2016年1月26日) 経済産業省 産業構造審議会新産業構造部会

http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/005_s02_00.pdf

・IoT (Internet of Things)・Industrie 4.0・ビックデータ/AI（人工知能）活用型の産業

現場ハード系優良なデータが豊富

ITソフト系データ処理の高度技術

新しいビジネスエコシステム

10

プロダクト企業

ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ企業

AI(機械学習)の典型的なシナリオ

データセット

学習アルゴリズム

（教師データ） 学

習済モデル

対戦相手データ+

戦績データ

【テニス】

乗船客データ+

生死データ

【ﾀｲﾀﾆｯｸ】

顧客属性データ+

購買ブランドデータ

【店舗】

【アルゴリズムの選択】• ロジスティック回帰

• SVM• ランダムフォレスト• ディープラーニング

(RNN/CNN/DNN)

【パラメタの推定】

学習済モデル

データセット

（実際のデータ）

高精度の予測

【第2段階】 学習済モデルの利用【第1段階】 学習済モデルの作成

【テニス】今期の対戦予定【店舗】 来店客の属性【ﾀｲﾀﾆｯｸ】 運行中の客船

【テニス】勝敗予想【店舗】 購買ブランド予測【ﾀｲﾀﾆｯｸ】 海難事故の生存確率

11↑これを学習と呼んでいる

現場ハード系

ITソフト系

学習済モデル

専用CPU

製品/サービス

工場ライン

現場

店舗/ネット

データセット

オープンソース(コモディティ化)

データセンター

オープン標準

プラットフォーム化

サービス組合せ（Web API）

学習アルゴリズム

企業

エンドユーザ

流通

Industry 4.0

IIC

独

米

IoT/ビックデータ/AIがつくるビジネスエコシステム

AI(機械学習)ビックデータIoT

オープン標準

オープン標準はゲームチェンジャー

オープン標準

つながる

参入できる

コモディティ化

ホワイトボックス化

ECUボックス

データ

ソフト

ハード

ECUボックス

データ

標準ハード

データ

エッジ

ソフト

データ

ソフト

ソフト

クラウド

サプライチェーンの組み替え

ECUボックス1

ECUボックス2

ソフトA

標準ハード

標準ハード

ソフトB

企業A

企業B

ECUボックス1

ECUボックス2

ソフトA’

ECUボックス1/2

ソフトB

企業C ECUボックス1/2

ソフトA

AI（機械学習）がもたらすビジネス・エコシステム

16

考えられるエコシステム

（引用）2016 経産省産業構造審議会商務流通情報分科会情報経済小委員会第2回分散戦略ワーキンググルーフ丸山宏氏発表資料(株式会社Preferred Networks)http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shojo/johokeizai/bunsan_senryaku_wg/002_haifu.html

機械学習：P = A + Dの復活

あるUSの会社

あるJPの会社

アルゴリズム データ

活動量計は・・・

健康管理のためのセンサー？ それとも生命保険のためのセンサー？

ご静聴ありがとうございました