Japan Advanced Institute of Science and Technology

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TitleIoT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

Description Supervisor:内平　直志, 知識科学研究科, 修士

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

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

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

iii

表 目 次

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

iv

図 目 次

図 1 Internet of Things Units Installed Base by Category ........................................ 1

図 2 研究の進め方 ........................................................................................................ 3

図 3 ビジネスモデルの構成素 ....................................................................................... 6

図 4 IoT の価値形成モデル ........................................................................................... 8

図 5 Framework for the IOT Business Model Analysis ........................................... 10

図 6 Case Examples from the Automotive Industry ................................................ 10

図 7 ICT ビジネスモデルのフレームワーク ............................................................... 11

図 8 キーストーン戦略のモデル ................................................................................ 14

図 9 ビジネス・エコシステムの図式 ......................................................................... 15

図 10 Minimum Viable Ecosystem(MVE) ................................................................. 16

図 11 QRIO におけるビジネスモデル ......................................................................... 25

図 12 Mimo Baby Monitor ......................................................................................... 26

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

(再掲)図 23 Organization to Externality Value Ecosystem(OEVE)モデル .............. 57

1

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

Gartner(2014)の資料より筆者作成

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 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）

と 3 つのサブシディアリー・リサーチ・クエスチョン（subsidiary research

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

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

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．

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

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．

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

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 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 適化を目指す．

そして， 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， 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 適化が可能になる． 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 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．

10

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

Leminen (2014)より筆者作成

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

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．

Iansiti & Levien(2004)より筆者作成

13

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

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

井上ら(2011)より筆者作成

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．

Adner(2010)より筆者作成

16

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 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，

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

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 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

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．

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．

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

筆者作成

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 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 12B2C 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

筆者作成

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， 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 TermExtract11(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．

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 2.822 IoT platform 14.69 27 real world problem 2.823 technology 7.35 28 real world Savi 2.824 cloud 6.93 29 processing platform 2.745 IoT data 6.84 30 Detection platform 2.74

6 world 5 31 operational intelligenceplatform 2.64

7 IoT solution 5 32 software solution 2.638 IoT product 4.52 33 data integration 2.559 internet of thing 4.43 34 entire data 2.55

10 Industrial IoT platform 4.24 35 big data 2.5511 secure IoT platform 4.24 36 real-time data 2.5512 IoT device 4.2 37 driven CRM platform 2.4613 Internet of thing 4.12 38 thing 2.45

14 software platform 3.87 39 cloud-based connectivitysolution 2.45

15 Plexures IoT 3.8 40 connectivity 2.45

16 full-stack IoT Developmentplatform 3.51 41 distributed cloud application 2.4

17 platform of datacommunication 3.48 42 technology company 2.34

18 cloud service 3.46 43 first open source platform 2.34

19 managing IoT time-seriesdata 3.39 44 digital experience testing 2.33

20 EVRYTHNG IoT SmartProducts platform 3.27 45 iguazio enterprise Data cloud 2.33

21path-breaking multi-tier IoTapplication deploymentplatform

3.09 46 company 2.24

22 developer 2.83 47 data-driven user experience 2.2223 leader 2.83 48 electronic system 2.2124 scale 2.83 49 cloud environment 2.2125 application 2.83 50 research service 2.21

筆者作成

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．

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

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

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 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

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

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%20Success%20Story.pdf

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， 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/

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 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 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 大化することが可能

となる．

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 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

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

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．

35

表 8 メリットの享受

サービス化によって KAESER 社は，同業他社にくらべ格段に低コストでの

導入が可能となった． 加えて PdM による兆候保守によるダウンタイムの削

減と合わせ他社に対して大きな差別化要因となっている．

3.4.5. コマツ社の事例

小松製作所(以下，コマツ社)は，日本における 初の IoT 事例といえる

「Komtrax」というサービスを提供している．サービス開始時期から考えても

IoT という前提はなく，当時社会問題になっていた重機の盗難や犯罪利用に

対しての対抗策としてGPSを搭載，その後移動検知をメールで所有者に伝え，

サーバ経由でエンジンの停止を可能とする機能を導入した． 荒川(2002)に

よると Komtrax は，コマツ社の重機に GPS と NTT Docomo 社の「Dopa」また

は，「Orbcomm」低軌道衛星通信を利用し，同社の重機の位置，稼働状況をコ

マツ社のサーバへ転送し，顧客は Web で重機の状態を確認することを可能に

するものだったとしている．この情報取得により，重機の稼働率や各種可動

部の状況をコマツ社側で把握し，故障兆候がある場合は，サービスエンジニ

アが現地に向かうことが可能となった．以前は，機器保有者から修理依頼が

あっても大規模な工事で，どこに該当の重機が稼働しているかわからなかっ

た事があったが， Komtrax により位置特定が可能となり，円滑な対応が可能

となった．

これらは利用としての事例であるが，重機は耐用年数や企業業績によって

買い換えが発生する．この買換時に Komtrax によって作業時間の管理が出来

ユーザー KAESER導⼊コスト 購⼊時のイニシャルコストの圧縮 競合他社に対するイニシャルコストのアドバン

テージ

運⽤ PdMを利⽤した兆候保守の導⼊(ダウンタイムの削減)

故障兆候のデータ取得，顧客満⾜度の向上

ランニングコスト 利⽤した分のみの⽀払い 電⼒も含めて提案することによって電⼒仕⼊において交渉⼒が⾼まる

機会 コンプレッサーの運⽤要員の削減 顧客の状況に関する情報を元にサービスの提案が可能

KAESER 社 HP より筆者作成

36

て居るため，どの程度の状態かを把握することが可能となり，コマツ社から

次の重機を購入する場合は，同社子会社が買い取り，国内ないしは海外のマ

ーケットで中古として販売する．その際に Komtrax での管理情報を利用する

ことによって中古重機としての状態を的確に紹介することが可能となる．

Komatrax は，2009 年 10 月にコマツ産機社製工場向けプレスマシン，レー

ザー加工機等の製品への搭載を発表した．現在の同社のカタログ18によると

他社製品に対しても取り付け可能としている．この結果，工場全体の可視化

が可能となるサービスを提供している．

3.5. 第 3 章まとめ

第 3章では，ベンチャーの事例と既存企業の事例をまとめた．ベンチャー

企業は，独自の技術を中心に事業展開を行っているのに対し，既存企業は，

自社のサービス化に注力している物と考えられる．

既存企業のビジネスモデルは現状の事業を基盤にしたものが多く，ベン

チャー企業は，要素技術の提供が多い．また，製品を販売する企業は，多

くはスマートフォンをインターフェイスとして利用し，スマートフォンの

補完財提供者として，IoT ビジネスを推進しているといえる．これらの企

業例を元にビジネス・エコシステムにおける立ち位置を集計すると表 9と

なる．

表 9 ビジネス・エコシステムの立ち位置

キーストーンとしての役割を果たしている企業は，プラットフォームの所

18 http://sanki.komatsu/common/pdf/product/komtrax/KOMTRAX.pdf

ポジション 合計 既存企業 ベンチャーキーストーン 5 1 4

ハブの領主 13 8 5

ニッチ・プレイヤー 12 8 5

筆者作成

37

有者であり，多くのニッチ・プレイヤーを取り込むという点では，5社しか

ない．現時点では，ハブの領主の方が多く散見される．これは，先行研究で

は重要と指摘しているビジネス・エコシステムの構築が十分になされていな

いことがいえる．

既存事業に関しては顧客との関係性構築に IoT を利用しており，加えてエ

コシステムを構築するための事業戦略の検討までが行われていないものと

推測する．その背景には，既存のバリューチェーンが完成しており，新たに

ビジネス・エコシステムの構築を行う必然性が現時点では見いだせられない，

あるいは新たな収益としての事業戦略が検討されていないと推測する．GE社

は，ソフトウェアを中核としたビジネスを GE Digital 社によって推進して

いる． 既に GE 社は自社のデータだけでは，顧客への価値提供に限界がある

ことを理解しており，外部との関係性を構築する上でのビジネス・エコシス

テムを構築した．

ベンチャー企業は，ハブの領主，ニッチ・プレイヤーとして立ち位置が多

い．特に製品を販売している企業は，ハブの領主にとどまっている事例が多

い．QRIO 社は製品としての新規性があるが他のシステムとは連携する機能

はない．Mimo 社は NEST のビジネス・エコシステムのニッチ・プレイヤーと

もいえる．製品は，市場に対して受け入れられることと同時に持続性を検討

する必要がある．Mimo 社の製品は， 長でも 3 年程度とプロダクトライフ

サイクルが短い．このような問題に対してどのようにするかがブルーオーシ

ャン市場を狙った IoT ベンチャー企業の戦略的課題といえる．

要素技術に特化したベンチャー企業は，IoT というエコシステムにおける

システム間をつなぐ役割を担っているといえる．杉山ら(2011)は，エコシス

テムは新しい価値創造の構想実現をしようとする集合体と述べており，価値

を創造する上で人工物(Artefact)が必要であり，それらを創造するエージェ

ントが存在するとしている． 杉山らのエージェントモデルを元に IoT にお

けるエージェントモデルを図 15 に示す．

38

図 15 IoT におけるレイヤーとエージェントの例

センサー開発企業は，無数にあるためエージェントとしての事例は割愛す

る．センサーが出力した情報を SIGFOX 社や Jasper 社のネットワーク層で収

集，クラウド層で蓄積する．蓄積されたデータは，分析層において用途に応

じて分析される．KAESER 社のクラウド層，分析層には SAP 社のパッケージ

が利用されている．UI 層，分析層としては渋滞情報を提供するベンチャー企

業 Inrix 社がある．同社は，自動運転を目指す企業に渋滞情報を提供するビ

ジネスを行っている．

要素技術に特化するベンチャー企業がパフォーマンスを出すことによっ

て，複数のエコシステムが健全化されるという考えが可能となる．また，イ

アンシティ(2004)もキーストーン戦略においてニッチ・プレイヤーは共有さ

れることを示している．

企業事例の調査から現状は，IoT という規模でのビジネス・エコシステム

が構築されつつある段階と推測する．

筆者作成

39

第4章 先行研究，企業事例からの考察

2 章,3 章にかけて調査・分析した内容を元に IoT を利用した価値創造，ビ

ジネスモデル，ビジネス・エコシステムについて総合的な考察を行う．

4.1. IoT における価値創造

先行事例から Porter の価値創造モデルは概ね正しいといえる．既存企業，

ベンチャー企業の観点でそれぞれ考察を行う．

4.1.1. 既存企業における IoT の価値創造

既存企業は，Porter の価値創造モデルに沿ってサービス化を目指してい

ることがいえる．従って価値創造のプロセスを事業に応じて検討する必要が

ある．その検討に際して，図 16 の様な中核を担う組織が必要となる．

図 16 価値創造検討チームの構築

既存企業は，従来の事業があり，この事業を IoT 化することで顧客に対し

て新たな価値提供が可能になるという前提が必要になる．従って，センシン

グによってデータ取得から新しい価値創造が可能になるかを検討する．これ

は，クボタ社の事例における「ワイガヤ」に相当する．

IoT 化の検討を着手し，IoT による価値創造が可能と判断した場合，図 17

の流れになる．

筆者作成

40

図 17 既存企業の IoT 化価値創造プロセスモデル

IoT 化のアプローチは，先行事例では，導入のしやすさという観点から既

存業務の BPR(Business Process Re-engineering)または顧客向けの IoT サ

ービス化と考えられる．両者の違いは，IoT 化の着手時のきっかけでしかな

い．どちらが主であったとしても IoT 化に関してこのプロセスは先行事例，

技術的な見地からも必須作業といえる．GE 社は CSA(サービス契約)モデルの

実現のためにタービンから情報取得が必要という問題に迫られた．ダイキン

社，クボタ社は，社会的ニーズからスタートしている．KAESER 社は，「モノ

からサービスへ」が前提であり，BPR を内包している．

終的な価値提供のあり方は，顧客向けに IoT 化されたサービスをどのよ

うに提供するか各社のコアコンピタンス，ビジネスモデル，ビジネス・エコ

システムによって異なる．

従って，現時点では自律までの提供は行われていないものの 適化の部分

は行われつつある状況といえる．

4.1.2. ベンチャー企業における IoT の価値創造

ベンチャー企業の傾向は，2 つに分かれ，（1）B2C プロダクトを販売し，

サービスを提供する，（2）自社の要素技術またはサービスを企業の IoT プラ

ットフォームないしはサービスに提供する企業である．本章では，いくつか

の事例を示し，考察を行う．

（1）に該当する企業のプロダクトはブルーオーシャンのマーケットにお

筆者作成

41

ける新たな価値創造といえる．しかし，ビジネスモデルについては，物販の

みの事例が多く，ビジネス・エコシステムの観点では不十分といえる．

（2）に該当する企業は，既存企業の IoT による価値創造の補完財提供者

が多い．価値創造という観点で見た場合，価値創造を可能とする要素技術の

提供企業といえる．これは既存企業の IoT 導入を効率的に進める要素であ

り，加速を促すものといえる．Jasper 社は，通信まで含めてクラウドサービ

スを提供しており，同様に SIGFOX 社，SAKURA インターネット社は，IoT の

センサー部の通信からクラウドまでをセキュアな通信を提供し，既存製品の

IoT 化を支援する技術提供をおこなっている．Amazon 社は自社のクラウドビ

ジネスを IoT に特化した環境を提供している．採用する企業は，IoT に対す

る事業戦略のみを検討，経営資源を投入することが可能となり，インフラや

システム開発に時間・資金・人材といったリソース投入を極小化することが

可能となる．

4.1.3. IoT における価値創造の現状

現時点で Porter の価値創造モデルの 終形である自律までは達してはい

ないものの，既存企業，ベンチャー企業共に向かっている途中といえる．ま

た，IoT という 1つのビジネス・エコシステムとしてとらえると 1社では実

現不可能な部分をニッチ・プレイヤーである補完財提供者が提供していると

いえる．従って価値創造は，企業が持つ基本的な知識で可能な部分と不可能

な部分がある．不可能な部分をニッチ・プレイヤーが提供し，ビジネス・エ

コシステムとして成立するものと考えられる．

4.2. ビジネスモデルの変化と対応

ビジネスモデルの変更には，先行事例から 2 つの方法を導くことができ

る．1つは，トップダウンによって変更することである．KAESER 社は，トッ

プダウンでビジネスモデルを変更している．これは， Westerlund の示唆と

一致する．しかし，トップダウンでの決断が出来る企業は少ない．

もう一つは，根気強く関連する組織と交渉し，徐々に変化していくことに

なる．組織的課題や顧客ニーズからのアプローチによって変化させていくこ

42

ととなる．先行研究では，製品・サービスの特性に応じたアプローチが必要

としており，先行している既存企業は，その考えを踏襲した形となっている．

従来の保守オペレーションに IoT を利用，保守オペレーションの効率化，ま

たは，サービス化を実現している．

ベンチャー企業も製品を販売している企業ではスマートフォンのビジネ

ス・エコシステムの中で製品を提供している．スマートフォンのビジネス・

エコシステム内においてスマートフォンという通信インフラを利用し，自社

のサービスへ誘導しているという点においては，特性に応じたものといえる．

また，補完財の提供に特化した企業においては，セキュリティや通信モジュ

ールといった要素技術を提供する企業が多く，ライセンスやシステム利用料

徴収モデルとなっている．これは，IoT という視点で見たビジネス・エコシ

ステムが徐々に構築されているといえる．また，ニッチ・プレイヤーという

立ち位置での事業が多く，ビジネス・エコシステムにおいて重要な役割を担

っているといえる．

先行事例のダイキン社やクボタ社を踏まえると，機能価値として大きな要

素となったのは，通信インフラと考えられる．特に日本では MVNO の台頭に

よってコストを大きく削減することが可能になったことが大きい．ダイキン

社のように従来インターフェイスを有しているものに KDDI 社の LTE ユニッ

トを搭載することで現地に行かずとも機器のモニタリングを可能とする．ク

ボタ社も実際にクボタ社が MVNO として NTT Docomo 社の通信インフラを借

用し，KSAS のサービスを行っている．従って，IoT を導入する土壌としてこ

れまでの製品開発の過程において導入のしやすさが存在するのではないか

と推測する．従って図 18 の様な従来製品の IoT 化が成立するものと考えら

れる．

43

図 18 既存企業の従来製品と IoT 化

従来製品に新たな価値付与プロセスとして設計変更，仕様変更が必要とな

る．これは，既存資産は設計段階で IoT を意識して設計されていないために

発生する．

また，Porter(1982)の競争戦略におけるコストリーダーシップが可能とな

り，加えてサービス化により同業他社と差別化が実現した．Porter は，競争

戦略において 2 つの同時の実現は望ましくしていないとしている．しかし，

新宅(1986)は，同時に 2 つの実現はイノベーションによって実現可能である

としている．新宅が示した事例は，カシオ社の電卓であった．従来 8 桁表示

が必須と考えられていた電卓を 6 桁表示としたカシオミニを発売した．個人

用の商品としてニッチの市場を新たに開拓した．サービス化は，市場におけ

るルールチェンジだと考えられる．

同様のチェンジルールでは，工作機メーカーの Hilti 社による先行事例が

存在する．Johnson らに(2008)よると Hilti 社は，製品をサービスに変える

ことで収益性を向上する戦略へ変更し，「必要なときに必要なツール」とい

うビジネスモデルに変更した(表 10)．

筆者作成

44

表 10 従来型の企業と Hilti 社のサービス比較

一見，工具を購入してしまえば，必要に応じてドリルビットを購入して利

用する方法が低コストに見えるが，実際には工具のメンテナンス，ビットの

調達は利用者にとって本来の仕事ではない．従って，常に 適な状態で必要

なドリルビットをセットされたツールボックスを指定した場所に配送する

ことで本来の目的である作業の生産性を向上させることが可能となる．この

新たな価値を顧客に提案する方法は KAESER 社のサービス化と同じである．

もう一つの方法である，組織内のすりあわせは，一般的には困難が伴う．

これは大江の指摘と同じであり，ビジネスモデルの変更は，いわば新規事業

に近い側面が有る．今までやり方と異なるやり方をすることは，既存事業で

行っていないこと，新たに学習することが発生することになる．そのため，

導入は新たな学習からスタートする．

一方，ベンチャー企業はこの学習がなく，新規に新しいプロダクト，サー

ビスを提供することに集中が出来る．QRIO 社，Mimo 社共に従来市場に存在

しなかった製品を開発している．この活動自体は，イノベイティブであり，

新たな市場の創造につながったものといえる．しかし，QRIO 社は，物販以上

Johnson ら (2008)より筆者作成

45

のビジネスモデルは現在のところなく，Mimo 社は，新生児の数に依存する上

に成長に合わせてセンサーがついた衣類を購入するモデルに関しては， 長

でも 3年前後と 1顧客あたりのライフサイクルが短い．同様に Baby IoT プ

ロダクトしてイスラエルの Heramed 社が販売する妊娠中の妊婦と胎児の心

拍をスマートフォンで見ることが出来るセンシングデバイスに至っては，妊

娠期間の 6ヶ月前後である．しかし，胎児以外の分野にも進出することは不

可能ではない．先例としてピジャイらの(2012)によるリバースイノベーショ

ンのアプローチが有効ではないかと推測する．リバースイノベーションとは，

従来のイノベーションと異なり，既存の製品を川下から川上から進めるアプ

ローチである(表 11)．

表 11 リバースイノベーションの 2 つの流れ

具体的な例として GE メディカルは，2002 年に中国市場での小型超音波診

断装置を投入し，従来の特殊なハードウェアベースの構成からソフトウェア

ベースの構成に切り替え，2008 年には従来価格の 15％という安価な超音波

診断装置を市場に投入した．その結果，2002 年当時，年商 400 万ドルだった

売上が，2008 年には 2億 7800 万ドルとなった．しかし，15％という価格は

1.5 万ドルであり， 新モデルのヴィースキャンは日本円で 98 万円，サイ

ズはポケットに入るレベルである．HeraMed 社の製品との純粋な比較は不可

能として，プロダクトに対するアプローチは同じである．従って，今後

HeraMed 社のセンシングデバイスは，妊婦・胎児の心拍測定のみにとどまっ

ているが，超音波診断装置の様な商品ラインナップをもうけることによって

MVE 的なエコシステムの構築が可能と考えられる．また，Mimo 社も同様に高

価な専用機器の購入が難しい，貧困国の医療現場での利用を可能にすること

によって新しいマーケットの拡大が可能になると推測する．通常，バイタル

⽬的地 必要とする時間 推進⼒ ⾏動しない場合の結果 例

取り残された市場即時 貧困国のマス市場と似た

ニーズを持つ富裕国のニッチ市場

機会を逃す ニューヨーク市の貧困地区でのマイクロファイナンス

主流市場少し後から ニーズの具アップが狭まって

いく傾向ことによると，富裕国の市場における現状の地位を失いかねない

従来品と競争できるレベルまで，性能をこうさせた⼩型超⾳波診断装置

ビジャイ(2013)より筆者作成

46

サインと呼ばれる患者の生命に関する も基本的な情報のうち，Mimo 社の

製品は，脈拍，体温，呼吸数の取得は可能であり，血圧のみが対応していな

い．この点を補う方法は，機能を追加する，他の製品の連携となる．加えて，

スマートフォンが通信媒介となり，クラウド上にデータを蓄積することによ

って，遠隔医療といった試みも可能となる可能性がある．従ってベンチャー

企業による B2C プロダクトは，今後事業戦略によって大きく拡大する可能性

があると考察する．

4.3. ビジネス・エコシステムにおける考察

ビジネス・エコシステムは，IoT に関してはビジネスモデルを検討する上

で行うことが望ましいと Westerlund らは指摘している．このアプローチは

理想的ではあるが，必ずしも現状とは一致していない．先行事例では，ハブ

の領主が多く，キーストーンとなる企業が少ない．従って，ビジネス・エコ

システムを検討した上でのビジネスモデル立案は出来ていないと考察する．

しかし，ハブの領主がキーストーンになることはあり得る．実際に事例で

あげた Microsoft 社は VisualStudio をリリースする前の段階は，ハブの領

主といえる．しかし，VisualStudio をリリースしたことによって，多くのニ

ッチ・プレイヤーを獲得し，キーストーンとなった．この流れを踏まえれば，

オープン化が必要となる．現時点では，ビジネスモデルに対して並行的にビ

ジネス・エコシステムを構築するというアプローチを事業戦略に取り入れて

実行している企業は，GE Digital 社のみである．しかし，この状況もイアン

シティによると顧客提案に対して自社だけの取り組みでは限界があること

を踏まえ，オープン戦略を進めたという背景が存在する．この流れから踏ま

え図 19 に示す．

47

図 19 事例にみる IoT における事業化プロセス

ビジネス・エコシステムの構築には，オープン戦略が基本要素となる．既

存企業，ベンチャー企業共に IoT 化はクローズド戦略におけるサービス提供

が中心となっている．ビジネスモデル構築時にビジネス・エコシステムを検

討することは，望ましいことには代わりがないが，無理に行う必要性は無い．

イアンシティ(2015)らによると GE 社のイメルトは「エコシステムの限界に

向き合わなければならない．我々は，資産を 適化して予期せぬ休止時間を

防ぐというアイデアから出発したが，結局のところ顧客の価値の極大化には

エコシステムが関わってくる．エコシステムをどの程度オープン化すればよ

いか，どこまでが自社で手をだせばよか，という問題がある」と述べている

ことを示している(イアンシティら 2015:p83)．オープン化によって顧客に

対して価値提供が可能なることが明確ではあるが，どこまで行うかは事業戦

略を踏まえて検討する必要がある．

4.4. IoT における組織構築における考察

先行研究ではトップダウンによる組織構築が望ましいとしている．組織に

は，多種多様の部門と実行するオペレーションが存在する．そのすべてを変

更するには，大変な動力と時間が必要となる．ただ，イノベーションに限れ

ば Dyer ら(2014)は組織でなくリーダーシップが重要であるとしている．イ

ノベーションを起こすリーダーに求める資質として，「Associating(関連づ

け)」「Questioning(質問力)」「Observing(観察力)」「Experimenting(実験)」

著者作成

48

「Networking(ネットワーク力)」が重要であるとしている．リーダーだけの

能力で組織は動くわけではない．IoT の先行事例の多くは，B2B であっても

B2C であっても観察力が必要である．実際にサービスを提供し，事例を観察

によって得られた結果を実験し，他のデータと関連づけるという一連のプロ

セスが動いている状況が望ましいと考えられる．また，Amabileら(2014)は，

世界的な有名なデザイン企業 IDEO 社の社員の働き方を調査した結果，IDEO

社では社員同士のコミュニケーションを密におこない，仕事だけではない関

係性からアドバイスをうけ，プロジェクトを進めていることを示している．

IDEO 社に限らず多くの企業は 1 人の天才だけに頼っていられない状況であ

り，社員の協業がプロジェクトの成果に直結することを示している．

メンバーが持つ知識を組織全体に共有する上では，野中ら(2004)の図 20

の SECI モデルを利用し，暗黙知を形式知化するプロセスの実行が有効とな

る．

図 20 SECI モデル

この SECI モデルを実行し，「あるべき形」の明確化を実践することが望ま

しい．Porter のモデルを踏まえるとサービスまでを構築して初めて IoT の

事業として成立する．IoT は末端のセンサー類を除いてその要素技術はほと

んどがアプリケーションによるものである．結果が正しいかは短いサイクル

でシステムを開発するアジャイルの手法を利用して繰り返すことが望まし

野中& 竹内 (1996).より筆者作成

49

いと推測する．Watts(2011)は，過去の経験より繰り返しテストを行う方が

望ましいと指摘しており，IoT におけるサービス化のような事例では，有効

な手法といえる．特にユーザーが何を知りたいか，何を利用したかが不明な

場合は，重要なアプローチになる．クボタ社が KSAS を開発時，自社で開発

した UI をモニターユーザーに利用してもらい，同社の社員が現地を訪問し

利用状況を観察した．圃場によって品種，作付け数量の情報を一覧で表示し

た方が使いやすいという思い込みで開発したところ，モニターユーザーに取

ってはあまり利便性の高いユーザーインターフェイスではなかったことが

判明した．作業進捗に関しても天候や機器不調などで予定通りならないこと

が多く，すぐに変更できるように修正したとしている．このアプローチは，

デザイン思考のアプローチといえる．

紺野(2010)は，世界 大手の設計事務所，日建設計株式会社の Team-x の

アプローチを取り上げている．同社の Team-x は，ユーザー視点に立った建

築空間設計における経験デザインを提供しており，設計を検討する設計チー

ムと協業し，コンセプトを提言するタスクフォースである．Team-x の役割

は，将来的な社会変化や消費者やユーザーの視点からデザインの方向を導き

だすことである．このチームの特徴は，顧客が言葉に出来ない要件や気が付

いていないが重要な見地を引き出すこととしている．そのため，Team-x で

は，シナリオ・プランニング，フィールドワーク等の質的研究方法論，世の

中から見たクライアントの状況などのブランド的観点(ソーシャル・マッピ

ング)を加えてクライアントとの緊密な関係を築きつつ，方向性やコンセプ

トを策定する．クボタ社がおこなったモニターユーザーによるテストは，自

らの認識が及ばない部分について，フィールドワークを通じてユーザーイン

ターフェイスの改修を繰り返し，アプリケーションデザインを構築した．

もの作りという観点では，延岡(2006)は日本企業と米国企業の製品・工程

のアーキテクチャーを図 21 の様に示している．

50

図 21 組織能力と製品アーキテクチャー

日本企業の場合，擦り合わせ能力が高く，米国企業では，組み合わせ能力

が高いことを示している．また，アーキテクチャーに関しては，日本企業は

インテグラル型，北米企業ではモジュラー型が強いとされている．既存製品

に対しての IoT 化は，インテグラル型，モジュラー型の両方の作業が発生す

る．GE 社，クボタ社の事例は，センサーのインターフェイス擦り合わせ作業

はインテグラル型の特徴といえる．また，ダイキン社の事例は通信モジュー

ルを導入することで実装を可能とした．従って，導入するものの状況に応じ

て，インテグラル型，モジュラー型の両面のもの作りが発生する．

擦り合わせ結果として如何に製品を開発するかが次の課題となる．藤本

(2004)は，アーキテクチャーを全体機能と構造設計に分け，機能要素と構成

部品の関連を示している．

延岡(2006)より筆者作成

51

図 22 アーキテクチャーの図

既存製品に新たな機能として導入する場合は，サブ機能に該当する．一方，

単一で機能そのものが IoT 製品の場合，部品そのものは，データを取得する

装置となる．前者の場合，既存製品の方が難しいことはこれまでの指摘した

とおりである．Mimo 社の製品の様に目的と製品が一致している場合，部品と

表記されている部分がソフトウェアに変わる．従って全体としての商品は，

センサーとソフトウェアによって成立する．センサーとソフトウェアは，直

結の関係性でもあるが，各センサーから出力された情報を統合的に処理し，

別の価値を提供することが可能である．様々なデータを統合し，情報提供す

るという要素がこれまでのもの作りとはやや異なる部分ではないかと推測

する．SIGFOX 社，Jasper 社が提供する通信とクラウドをセットで提供する

企業から調達し，価値創造の目的に応じてモジュラー型とインテグラル型を

バランスよく採用しながら製品を開発することが望ましい．

以上から組織には，広範囲の知識と知識の共有が要求される．また，従来

型の組織ではなく，イノベイティブな能力も要求される．オルドリッチ

(1997)は「進化する環境の中で組織個体群が生存できるのは，変化する状況

により，良く適合する新しい組織が創設されるときだけである」と指摘して

いる．よって，顧客ニーズの取得，製品開発，システム設計，開発，上市ま

でをとらえた組織が必要になるものと考察する．

藤本 (2004)より筆者作成

52

4.5. OEVE モデル

本研究の事例収集において，先行企業は IoT プラットフォームを有する事

になる．GE 社は， Predix を所有し，コマツ社は Komtrax，クボタ社は KSAS

を所有している．特に GE 社は，顧客提案の結果としてオープン化を行い，

Microsoftのクラウドサービス上にアプリケーションとして提供を行ってい

る．このような「自社のプラットフォームの外部転用」というビジネス・エ

コシステムのモデル「OEVE(Organization to Externality Value Ecosystem)」

モデル(図 23)とする．

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

OEVE モデルは，製造業では，商品企画部門，研究開発部門，開発部門，と

保守部門，そして OEVE モデルを検討する中核部門によって運営される．保

守データを蓄積することによって故障兆候やユーザーの利用方法がデータ

化され，開発部門，保守部門にフィードバックを行う．フィードバックの結

果から新たな機能，サービスを検討し，他の事業部へ提供する．従来，保守

から得られる情報は，結果としての故障，その対応という事実に対する対応

が中心だった．しかし，日常的な利用データを元にどのような利用方法で問

題が発生するかが把握可能となる．この結果を製品開発に利用する．また，

保守部門はあらかじめどのような故障かを把握出来るため，データから部品

筆者作成

53

の部材管理の効率化が可能となる上，兆候によるメンテナンスが可能となる．

メンテナンスのため，顧客の都合を優先で対応することが可能となり，顧客

満足度は向上する．加えて保守要員の巡回ルートも 適化可能となる．

社外への展開は，自社だけの情報では不十分，または自社製品を含めて他

社製品を一括で管理するという状況下において有効となる．コマツ社の工場

版 Komtrax は他社の機器に対して後付けを可能にしており，この結果，工場

全体の機器の稼働状況を一元管理が可能となる．クボタ社も KSAS も KSAS 非

搭載農機による作業記録も登録は可能としている．ユーザーの利用状態から

オープン化に向けての事業立案をする上で重要な情報となる．

また，サービス提供企業であっても自社のプラットフォームを外部に展開

することによって，同モデルが適応可能である．Amazon 社の AWS は，この事

例に当てはまる．Amazon 社は物販サイトであり，特定の販売日に集中的にア

クセスが発生する．fortune (2016)によると 2016 年 11 月 29 日の 1日あた

りの売上は，80 億ドルに上る．このトランザクションを支えるためのシステ

ムを同社は保有する．しかし，この規模のトランザクションが発生するのは

1年のうち数日であり，それ以外の期間はこのサーバーリソースは，遊休状

態となる．この遊休状態をサービス化したのが AWS になる．丸山 (2009)に

よると Amazon は大規模の e コマースサイトを運営する上で複雑で困難な運

用経験から，リソースを合理的に関する方法を生み出したとしている．この

社内のシステムを社外にクラウドいう形で提供しており，OEVE モデルで

示している社内から社外への展開に当たる．よって OEVE モデルは，サー

ビスであっても適応可能であるといえる．

54

第5章 結論

本章では，SRQ.1～3 の回答を元に MRQ の回答を導き出す．

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？

既存企業に IoT を組み入れるプロセスは，2 つに分かれる．前段として，

既存事業の IoT 化を検討する組織構築(再掲)図 16 の構築が必要となる．

(再掲)図 24 価値創造検討チームの構築

IoT 化を検討する中核組織設立ののち，具体的な価値創造の検討を着手

する．価値創造の検討，は，(再掲)図 17 の流れとなる．

筆者作成

55

(再掲)図 25 既存企業の IoT 化価値創造オペレーションモデル

既存事業に IoT 化を行うことで新たな価値創造が可能という前提で検

討する必要がある．現状から IoT 化によって得られる価値を検討する組織

を構築する．構築された組織によって関連する組織とのすりあわせを実施

して必要なる技術及び社内に IoT 化による有効性を示していくことが望

ましいと考察する．

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？

あるべき組織のモデル像を検討すると次のような人材による組織となる．

(1)イノベイティブなリーダーが中核となる組織

(2)繰り返すことで答えを導き出すことを意識した人材構成による組織

(3)多面的な検討が行える人材

(4)(1)～(3)に対してトップがコミットメントを与えること

(1) イノベイティブなリーダーの存在に関しては，現状，組織において絶

対不可欠な要素である．また，それを支えるためには(4)の組織トップのコ

筆者作成

56

ミットメントが必要になる．これは，先行研究から踏まえトップの介在は

絶対不可欠といえる．(2)，(3)イノベイティブなリーダーの元，PDCA を回

せる人材，または観察し，どうあるべきかをコンセプトレベルから検討で

きる人材が不可欠である．これらの人材が他の組織と比較して異なる点は，

不確実性の高さに比例する点である．これは，大江，Aoshima の新規事業に

対する見解と同様と考える．やって見なければ解は生まれないという状況

からサービスを構築するためには，既存組織の中だけではなく，外部から

も広く要員を受け入れ，異なる価値観を持ったメンバーで行うことが望ま

しいと考えられる．

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？

先行研究から社外に対するビジネス・エコシステムの必要性に対して指摘

されているが，具体的な言及は示されていない．事例調査からビジネスにお

けるオープン化が必要となる．オープン化の有無はその事業の特性に依存す

る．そのためビジネス・エコシステムを構築する必要性は，顧客に新たに提

供する価値に依存するため，必要に応じて検討する必要がある．

社内におけるエコシステムは必要といえる．組織としての進化の選択肢を

獲得する上でエコシステムは重要だと考えられる．(再出)図 23 の OEVE モデ

ルは，社内的な成功を元に社外に展開するモデルである．

57

(再掲)図 26 Organization to Externality Value Ecosystem(OEVE)モデル

自社での成功の元，外部に提供することは既にハブの領主と完成された状

態で有り，オープン化によって外部との連携，提供によってさらに新たな価

値創造が可能になる場合は，有効といえる．

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？

IoT を利用した事業を促進させるためには，サービスイノベーションの検

討が可能な組織が必要あり，その組織が立案する戦略が必要となる．IoT は

データを収集する末端であり，重要なのはそのデータから価値創造を行うこ

とである．これは，Porter の価値創造モデルで指摘されている通りである．

実際にこれを具現化するには，中核となる組織の振る舞いが重要である．先

行事例から踏まえてもこれまで従来のモノからサービスへの移行は，組織に

与えるインパクトは大きい．加えて取得した情報から価値創造を可能にする

かについては，顧客のニーズに依存する．このニーズをとらえられる組織が

先行企業の事例から重要といえる．検討された価値創造戦略が常に正しいか

は，状況に応じて変化する．その変化に応じて適切なプランを立案するため

筆者作成

58

に常に PDCA で検証を行う必要がある．また，競争戦略上，必ず競合が発生

する．その競合と戦うために常に戦略を立案し，変化させる必要がある．そ

の場合，製品開発とサービス開発の両面での 適化が必要なる．これは，従

来の製品単体で検討されていた戦略立案より高度な作業となる．従来型の組

織ではなく，生態系として生存する上で 適化を目指す組織的なエコシステ

ムが有効に作用するものと考える．進化の課程は常に成功ではなく，「概ね

正しいであろう」と考えられる選択を繰り返し， もパフォーマンスが出た

結果を成功という．そのため，戦略立案を行う組織は，高度な製品知識と市

場動向，そして，価値創造に対する知識を要求されるとものと考えられる．

5.5. 理論的含意

本研究では，IoT における事業戦略に対して組織とその立案について先行

研究，先行企業の事例から考察を行った．その結果，戦略的観点においては

先行研究からビジネスモデル及びビジネス・エコシステムの必要性が指摘さ

れているが，実現出来ている事例は少ないことが判明した．また，モノから

サービスへ対応する組織構築モデルとして，組織進化のエコシステムとして

の OEVE モデルの構築を行った．組織内におけるエコシステムは今後，組織

研究を推進する上で意義が有る一つの研究結果と考察するものである．

5.6. 実務的含意

本研究では，IoT における実務的観点での調査を行った．実際に数社の企

業にヒアリングを実施し，そこで得た回答を反映した．IoT の事業的拡大が

進むにつれてその取得すべき戦略は多くの選択肢があるものと考える．今後，

様々な事例により，組織，戦略のあり方が明らかになり，研究が進む事によ

って多くの事業者が IoT ビジネスにおける成功の可能性への貢献を期待し

たい．

5.7. 本研究の限界と今後の課題

現状，企業内に起こっている実体的な情報が十分であるとはいえず，実際

に組織内で起こっている事実を精緻に分析し，モデルの正当性を検証する必

要がある．そのため，先行企業に対して可能な限り企業に対してヒアリング

59

を行い，実態の状態に対する情報収集が必要である．また，OEVE モデルにつ

いてはより組織の実情を踏まえて洗練化する必要があるものと考える．

60

謝辞

本研究にあたり，多くの方々よりご指導やご支援くださいました．ご多忙

にも関わらず大変熱心に指導いただきました内平先生に感謝申し上げます．

研究に迷う場面において，適切な方向性を示して頂いたおかげで，本論文を

完成させることが出来た．本研究と研究室の活動の中で，新たな分野に対す

る知識を得ることが出来ました．また，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 長網様にはインタビューに応じ手頂き，

本研究における重要な示唆を頂戴することが出来ました．石川本校および東

京サテライトの社会人学生のみなさんとゼミを通じて，切磋琢磨できたこと，

みなさまの率直な意見や指摘により研究が進んだことにも感謝の意を表し

たい．また，インタビューにご協力いただきました皆様に感謝いたします．

61

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65

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

北陸先端科学技術大学院大学

知識科学研究科

2017 年 2 月

キーワード: Internet of Things(IoT) , 価値創造, ビジネスモデル, ビジネス・エ

コシステム, 事業戦略 , 組織

Internet of Things(IoT)を利用したビジネスが徐々に広がりを見せつつある．Gartner 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

台のデバイスがインターネットに接続するとされている．IoT におけるビジネスモデル，ビ

ジネス・エコシステムの研究は徐々に行われているが，ビジネス・エコシステムにおける構

築モデルは，明確な研究が行われていない．

本研究では，先行研究論文を調査，既に IoT を利用した事業を行っている企業事例を収集，

先行研究と実際の事業事例との比較を行った．先行研究では，利用するアーキテクチャの特

性に合わせたビジネスモデルに加えてその企業が持つ資産に対する考慮，平行してビジネ

ス・エコシステムの検討の必要性が指摘されている．組織的には，トップダウンでの実施が

望ましいとしている．先行研究で得た考察を踏まえ，企業調査を実施した．対象企業は，国

内だけではなく，海外事例も含め収集し，必要に応じてインタビューを実施した．先行企業

は，既存企業，ベンチャー企業の分類に加え，ビジネスの内容を精査し，分類を実施した．

既存企業の傾向としては IoT を意識したわけでなく，むしろ結果として IoT のビジネスと

なったという結果を得た．ビジネスモデルは，「モノからサービス」への移行が散見された．

ベンチャー企業では，IoT というレベルのエコシステムにおける要素技術の提供企業が多

く，製品を販売する企業の傾向は，ほとんどスマートフォンをインターフェイスとして利用

しており，スマートフォンのビジネス・エコシステムに参加するにあたり，IoT を利用して

いる．

66

ビジネス・エコシステムの観点では，プラットフォームの所有者であるキーストーンとして

の役割を果たしている企業は少数であり，ハブの領主の方が多いという結果となった．これ

は，先行研究では重要と指摘しているビジネス・エコシステムの構築が十分になされていな

いことがいえる．組織的な観点で既存企業は中核となる部門の存在，トップダウンでの実施

という事例が散見された．中核部門は，組織を横断しサービスを構築，実際にフィールドテ

ストを行いユーザーの要望を取り入れることを繰り返し行っている．中核部門の活動は，ビ

ジネス・エコシステムのキーストーンの役割を果たしており，組織内のエコシステムを構築

している．

結論として，既存事業において IoT による価値創造を行う場合，中核となる組織を構築し，

現行事業の IoT によるデータ取得から新しい価値創造が可能になるかを検討する．実施に

おいては社内で IoT によって取得されたデータによる BPR(Business Process Re-

engineering)または，サービス提供，両方を実施する．また，自社で取得可能な情報で不十

分である場合，収集されたデータを社外と共有することによって，ビジネス・エコシステム

を構築する．社内のエコシステムを基盤として外部に対して構築するエコシステムを本研

究では「OEVE(Organization to Externality Value Ecosystem)モデル」とした．これは，

従来のビジネス・エコシステムが，対外的に提供することを前提として検討しているものに

対し，OEVE モデルは社内で構築したものを外部に展開し，価値創造を行うものである．

本研究の結果は，モノからサービスへ対応する組織構築，ビジネス・エコシステムを構築す

る上での組織内部からの外部へ展開する OEVE モデルの構築を行った．組織内におけるエ

コシステムの提言は今後，組織研究を推進する上で意義が有る一つの研究結果と考察する

ものである．

67

Value creation and the construction of an ecosystem

through IoT.

-A case study of a business strategies using IoT -

Yasuhiro Shuto

School of Knowledge Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology

February 2017

Keywords: Internet of Things, Value creation, Business model, Business ecosystem,

strategy, organization

There is an increasing number of businesses using Internet of Things(IoT).

According to Gartner, the economic value generated by IoT in 2020 is estimated to reach

$263 billion and about 25 billion devices are expected to be connected to the internet.

However, while research on business models and business ecosystems under IoT is

advancing gradually, there is no clear research being done on construction models with

regard to the business ecosystems.

For this research, I have surveyed previous research papers, gathered examples of

companies that are already conducting business using IoT, and compared previous

research with actual business cases. Prior research has pointed out the need to examine

the business ecosystem by taking into consideration the business model, tailored to the

features of the architecture, as well as the assets owned by the company. From an

organizational perspective, top down implementation is deemed to be desirable. With

these observations from the previous studies in mind, I proceeded to examine actual

businesses. The companies selected were not only domestic businesses, but also included

examples from abroad. I also conducted interviews as necessary. For leading companies,

in addition to classifying them into categories of existing companies and venture

companies, I also examined the business and categorized them accordingly. The trend

68

among existing businesses was that IoT was not a conscious decision, rather, becoming

an IoT business was something they got as an outcome. A "from products to service'"

business model could be seen in a number of cases. For venture companies, a large

number of them were providers of essential technologies for IoT level ecosystems. The

tendency of companies selling products was that most of them used smart phones as an

interface. They came to use IoT as a result of participating in a smart phone business

ecosystem.

From the perspective of a business ecosystem, there were few companies that played

the role of keystone, the platform owner. As a result, there were a large number of hub

'landlords'. This shows that the construction of a business ecosystem, which was pointed

out as crucial in previous research, can be said to have not been done adequately. From

an organizational point of view, some examples of the existence of core divisions in

existing companies and top down implementation could be seen. Core divisions have

crossed over the organization, developed services, have conducted field tests and adopted

users' requests repeatedly. The activities of the core divisions have played the role of the

business ecosystem's keystone as a consequence, and have constructed ecosystems within

the organization.

In conclusion, for existing companies, for value creation under IoT, core organizations

must be constructed, and data acquisition from current business must be used to assess

whether value creation is possible. For implementation, both the Business Process Re-

engineering(BPR) according to the acquired data from IoT and service provision must

be implemented. Additionally, if the information obtained by the company is insufficient,

the data should be shared outside the company to construct a business ecosystem. In these

research, using the internal ecosystem as a base for constructing an ecosystem geared

towards the external world is defined as an "OEVE(Organization to Externality Value

Ecosystem) model". This is the creation of value through the OEVE model externally

developing things that were constructed internally, on the premise that conventional

ecosystems will provide externally. The finding of this research is that organizational

constructions that move from providing products to services have not only constructed

business ecosystems, but also moved from internal organizations to developing externally,

facilitating an OEVE model. I believe the suggestion of an ecosystem within the

organization will not only drive organizational research in the future, but is also a

meaningful research finding.