弊社のアプローチ

弊社のアプローチ

従来のビジネスアプローチ

従来の変化が大きくなく、目指すべき「正解」が存在していた時代では従来の既存事業・技術の延長線のビジネスアプローチの中でいかに展開するかが重要でした。しかし、社会・技術や顧客価値、競争環境の変化のスピードが速くなっている現在では、従来のビジネスアプローチでは、社会・顧客の変化を捉えきれず、新たなイノベーションに対して受け身となってしまっていました。

プロダクトアウト / 既存事業・顧客視点
  • 顧客・社会の大きな構造変化を捉えきれない
  • 自社から革新的な変化を起こせず、受け身となる

d-strategy,incのアプローチ(デザイン思考×エコシステムマネジメント)

d-strategy,incではデザイン思考を用いて社会・環境・顧客価値を導出するとともに、その自社価値を最大化するエコシステム戦略を支援します。「何が既存事業・技術の中でできるのか」の手段ありきではなく、「どんな世界・社会を、誰と創っていきたいのか」といった価値を軸とした「問い(課題設定)」を重要視したアプローチで企業や都市のあり方を再定義します。インダストリー5.0や、生成AIをはじめ価値観が大きく変化する中では、従来の顧客価値・経済価値とともに、社会・環境価値・人間価値との両立が重要となります。既存コンセプトの追従ではなく、日本や自社としての自らの「価値」をデザインし、グローバルでの仲間づくり・エコシステム作りを通じて市場創出や価値・構造変化を生み出します。

① 社会・環境・顧客視点
  • 10年後・5年後の社会・環境価値は何か、顧客や、その顧客価値はどう変わるか
  • どのように価値観の変化をエコシステム全体で起こせるか
② エコシステム視点
  • 上記価値を実現する上でどのようなエコシステム(社会・環境・顧客含む)を形成すべきか
  • どのようなプレイヤーとどのような価値観・ビジョンを共有するか
  • いかにそれぞれのエコシステムの価値がレバレッジできる体制を構築するか
③自社視点
  • 社会課題起点イノベーションや、自ら事業の破壊的イノベーションを起こすとしたらどうするか
  • エコシステムの中でどのようなポジションでどう価値を出すか、そのためにどう強みを構築するか
  • 何をフックに、どう回収エンジンを持ち持続可能な事業としていくか

インダストリー5.0の価値変化と3つのX

複雑・多様化する現在においてはビジネスや都市において求められる価値が大きく変化しています。産業分野ではインダストリー4.0から変化が生まれ、サステナビリティ・レジリエンス・人間中心をコンセプトとする「インダストリー5.0」が提唱され、GAIA-XやCatena-Xなど企業間でデータを共有・連携する形が試行されています。また、日本では経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会として「Society5.0」をコンセプトとして掲げられています。

これからの時代の産業や都市においては経済価値・顧客価値(住民価値)とともに、社会・環境・人間価値との両立が重要となると捉えています。その中では今までのビジネス・都市サービスの変革(BX)のみならず、地球環境・社会課題解決や倫理などの持続可能性変革(SX)、顧客のみならず従業員やエコシステム企業などを含めたエクスペリエンス変革(EX)の「3つのX:トランスフォーメーション」が求められます。これらの土台に位置づくのがデザイン思考やエコシステムマネジメント、デジタル技術(DX)であると捉えています。これら3つのXの両立は従来日本が持っていた強みでした。例えば、現場・人の気づきを重視したオペレーションやニンベンのついた自働化、環境・エネルギー技術やCSR・三方よしをはじめとした環境・社会との共生、ケイレツをはじめとした企業を超えた連携などです。これらの従来日本社会・企業が持つ強みを、これからのインダストリー5.0時代の競争力へと転換すべく取り組んでいければと考えています。


産業における生成AI活用とGenerative DX

『Generative DX(ジェネレーティブDX)戦略』とは弊社による造語であり、生成AIを既存のDXのアプローチに融合させることで、自社のデータ、オペレーション、DXの取り組みを拡張するアプローチを指します。(1)自社オペレーションを効率化・生産性向上させることともに、(2)他社にソリューション外販することによるビジネスモデル変革を行う2つの方向性が存在しています。

今までの生成AI単独の活用から、既存のDXの取り組みや製品設計・ライン設計・メンテナンス・製造保全など産業・自社のオペレーションに組み込んだ形でより踏み込んだ生成AI活用を行うケースが産業で進みつつあります。

産業分野における生成AI活用には下記の3段階があります。
 【生成AI活用1.0】ChatGPTや、Geminiなどの既存のモデルを活用して業務効率化を行う
先述の全般的なアイデア出しや、議事録の作成、文章の要約、校閲などで活用する形で現在多くの企業が取り組んでいる段階である。この時点でもかなりの時間圧縮や生産性向上につながるものの、この段階で留まってしまうと生成AIによるインパクトや効果を刈り取り切れず、もったいない部分がある。

 【生成AI活用2.0】自社データ・産業データに基づく専門的な活用を行う(自社内効率化)
自社データ・産業データを学習しファインチューニングやRAGを実施し、より踏み込んだ業務における生成AI活用を通じて自社内での効率化を図る段階である。たとえば、マニュアル・日報などの蓄積データを基にした、社内ノウハウへの早期アクセス、熟練技能者(メンテナンス、設計など)、ハイパフォーマー(営業、オペレーター)のノウハウの体系化、ノウハウ・データに基づく各業務の効率化などが挙げられる。

 【生成AI活用3.0】自社・産業ノウハウ・データを投入した生成AIサービスを外販する
 最後に、自社データ・産業データを学習しファインチューニングやRAGを実施した上で、自社内活用に留まらず、その生成AIサービスをSaaSソリューションとして他社に対しても外販していく段階である。たとえば、共通業務に関して広く横展開する生成AIソリューション「コールセンター顧客対応生成AI」、「人事・シフト計画生成AI」、特定の業務についてノウハウを生かして展開する生成AIソリューション「自動車生産計画生成AI」、「現場改善生成AI」、「溶接作業分析生成AI」などを構築する。

 今後、AIを活用することを前提にして、既存のオペレーションやDXに生成AIを組み替えて、業務を変革することや、ビジネスモデルを変化させていくことが必須になってきます。d-strategy,incでは生成AI時代の企業の経営戦略・オペレーション戦略を支える支援を行います。