海兵隊精神が価値ある新規事業を生み出す「重要なのは“死亡率”の高さ」

データドック設立記念パネルディスカッション #2/3

2016年4月に設立された株式会社データドック。新潟・長岡に高性能・省エネルギーなデータセンターを建設し、「データを守り、データで攻める」新時代のデータ活用を提案します。7月12日には、同社設立記念イベントが開催され、「IoT、BI、ビッグデータ、マーケティングのプロに聞く、今と未来のデータ活用のカタチと、 ITインフラに求められること」と題したパネルディスカッションが行われました。

提供:株式会社データドック

今、企業を口説くのに効果的な切り口とは?

宇佐美浩一氏(以下、宇佐美):質問してもいいですか? 今、いろんな事例をお話していただいたんですけれど、「こういうことやりませんか?」「こんなことやってる会社がありますよ」と、例えば企業様にご提案したときに、「それはやれたらいいけど、いくら?」と。

その辺り、お客様を、「なるほどね。それは投資すべきだよね」と納得させるために、最近、響きやすいトークとか切り口とか、その辺りがあればどんなことかな、と。

谷畑良胤氏(以下、谷畑):今の森脇さんの話も1つですね。

宇佐美:はい。

谷畑:八子さん、喋りたそうですね。

データは売れる時代 貯めなくていいんですか?

八子知礼氏(以下、八子):あのですね、キラートークがありまして。最近よく申し上げているのは、先ほど私が最後の事例で申し上げたように、最近引き合いが多いのが、「溜まってきたデータを売りたい」というお話なんですね。

実際に、私どもの製造業のお客様で、今、データ販売のビジネスを手がけておられて、ある一定の金額、みなさんが想定されているよりもはるかに大きな金額で取引されているというお話が、我々の事例でございます。

それからすると、よくある話としては、社長のところや経営者のところに持って行くと、1回目は提案が失敗するんですね。先ほどおっしゃられたように、なかなか決裁ができない。

翌年に持って行ったときには、「そろそろIoTの話が盛り上がってるので、やれ」と。去年と比べて「対前年比をすぐに出せ」と言われて、「対前年比って、データがないからできません」と担当者がおっしゃって、我々も「うんうん。対前年比がないです」と。

そしたら社長とか幹部が、「だから俺が去年言っただろう、対前年比って。だからやれって言ったじゃないか、去年」「あなた去年リジェクトしたじゃないですか」という話が、実際問題あります。

重要なのは、データが溜まっていないとそういう対前年比の比較もできません。もう1つ付け加えて言うと、データが溜まっていないと、もしくはそれなりに価値あるデータになっていないと、データを売ることができません。

売ることができないということ、データが溜まっていないということは、貯金がないのと同じです。「それでよかったんでしたっけ、みなさん?」と。

「データが売れる時代に、みなさんは価値あるデータが溜まっていません。それでよかったんでしたっけ? 社長」と。こういう迫り方をすると、意外とちょっとブルブル震えられる経営者の方もいらっしゃいます。

「海兵隊」としての新事業発掘

谷畑:森川先生も、なにか言いたそうな。そもそもデータってどこから探すの? 価値あるデータってどこにあるの? ということも。

森川博之氏(以下、森川):結果論になっちゃうのですが、IoTの多くの分野は、ビッグデータも含めて、コストベネフィットがわからないものが多いんですね。

わかってればもうやっていて、お金出すんですよ。でも、わからないところが膨大にあって。こちらのスライドを出していただけますか? したがって僕はいつも、「海兵隊」と言ってます。

谷畑:海兵隊?

森川:初めにとにかくやってみないといけない。先ほどのお笑い劇場もそうなんですけれど、おそらくあれをやる前に、あれをやって売上が上がるとは誰も思わないはずなんですね。やってみたら、たまたま売上が上がってお客さんの満足度も上がったわけであって。

スポーツもしかりです。スポーツで位置情報を付けて、どういうサティスファクションが生まれるかって、やってみないとわからない。なので、まずは海兵隊でやること。たぶん多くのケースでは海兵隊なのかな。

谷畑:海兵隊っていきなり乗り込むってことですか?

森川:海兵隊は、一番初めに敵陣に乗り込んで行くということですけど、重要なのは死亡率が一番高いことなんです。

谷畑:死亡率高いって(笑)。

森川:死亡しない海兵隊って意味ないので。そんな安全な海兵隊はありえないので。やはり死亡するところが重要で、それを経営者がちゃんと認めてあげることが、重要なんだろうな、と。それで、そういうことをうまくやった人たちが差別化できていく。

死亡するなら「小さく死亡しなさい」

谷畑:ということは、八子さんのウフルさんは海兵隊がいっぱい揃ってる?

八子:そうですね。我々、よく死亡する人たちがたくさんいます(笑)。

谷畑:(笑)。

八子:ただ私がよく申し上げているのは、どうせ死亡しに行くんだったら、「小さく死亡しなさい」と。ちょっとしたものを積み上げていくことによって、「もっと大きなジャンプをしていきましょう」とは申し上げてますね。

谷畑:なるほど。サトーさんの件など、いろんな事例がありましたけれど、システムを作ってても、費用対効果を求められたり、当然するんでしょ?

八子:費用対効果、求められます。

谷畑:あのあたりはわかりやすいですかね。費用対効果。

八子:ただ、いったん「こういう仮説でいきましょう」ということが立てられずに……。モデルであるとか、「将来目指す姿はこうです。でも、今やれることはこういうことです。今やれることの結果としては、たぶんこういうことが出てきます」という仮説を立てることが重要なんですけども。

なかなかそれを立てられないまま始められてしまう。もしくは始められない。それで、ぐるぐる回ってしまう、というのはよく見る話ですね。

谷畑:今、森川先生がおっしゃったようなコストメリットというのも、仮説として出すわけですか?

八子:仮説ですね。はい。

データを持っていることが強みになる

谷畑:わかりました。宇佐美さん、いいですか?

宇佐美:ありがとうございます。

谷畑:宇佐美さんのところは、こういうデータを“支配”しようと? これは、ちょっと、言いたかっただけなんですが(笑)。

宇佐美:はい。支配というか、持っていることが強みになるはずと信じてやってます。

谷畑:はい。そういう意味でした。わかりました。

八子:これは先ほど私もお話しした、とくに地方の自治体の方々もそうなんですけれど、地場のデータセンターであるとか、自社保有のデータセンターのなかにデータを保有したいと。

例えば、クラウドに全部置くわけでもないというのが、最近相談としては増えてきているので、宇佐美さんのおっしゃられることも非常にリーズナブルかなと思いますけどね。

物理的資産のデジタル化で生まれる新しい価値

谷畑:はい。どうぞ。

森川:こちらのスライドをお願いします。データが価値を持つ1つの例をお話ししたいと思います。IoTと言うと、抽象的にいうと、フィジカルアセット、物理的資産のデジタル化だと思っていまして。

古くに、どういう事例があったのかというと、例えば航空機の座席。あれはフィジカルアセットなわけですね。物理的資産で、それをデジタル化したものが、航空機座席予約システムです。

このSABRE(予約システム)を1960-9年にアメリカン航空が作ったわけですけど、考えさせられるのは、2000年にアメリカン航空がSABREを分離したわけです。

なぜ分離したのかと言うと、SABREの時価総額がアメリカン航空を上回ってしまったんですね。したがって、座席という単にそれをデジタル化しただけの会社が、親会社のアメリカン航空を上回ったということで。

今、現在デジタル化されていないアセットはなんなのか、そういう視点で考えるといいかなと思ってます。

シェアリングエコノミーもデジタル化の一種

谷畑:座席をデジタル化?

森川:座席を使っているか・使っていないか、それだけをデジタル化した。

谷畑:ああ。

森川:Uberも車をデジタル化した。Airbnbは空き部屋というものをデジタル化してるわけですからね。

谷畑:そうですね。

森川:だから、シェアリングエコノミーもデジタル化なわけであって。そういうかたちでなにをデジタル化すればいいのかという視点で考えると。

谷畑:居酒屋の椅子とかでもいいですか?

森川:椅子もいいと思いますよ。

谷畑:すいません。あんまりいいアイデアじゃないです(笑)。

森川:椅子ももちろんありえると思います。そういう視点で考えると、ものすごい価値が将来上がるかもしれない。

理想と現実のギャップはどう埋めるのか?

谷畑:わかりました。では、次に進みたいと思います。今、けっこう進んでいるみなさんがほとんどなので、なかなかピンとこなかった部分もあると思うんですけれど。

今、おっしゃってたデータの価値を生み出すとか、アナログをデジタル化してお金にするとか。そこに踏み出すまでと言いますか、そこに行くまでのギャップ、理想と現実のギャプがあると思うんですけれど、これをどう埋めていったらいいのか。

これ仕込みですので、森脇さん、お願いしますよ。

森脇匡紀氏(以下、森脇):そうですね。どういったものがあるんでしょうね。八子さん?

(会場笑)

八子:え、そうきましたか。いや、どういったものがあるんでしょうね、森川先生?

谷畑:すいません。森川先生、お願いします(笑)。

森川:僕は先ほどお話ししたように、海兵隊で行くしかない、と。とにかく海兵隊で行くしかないと思ってますよ。

谷畑:海兵隊ですか。八子さんまじめに聞いてる(笑)。

八子:先生はだいぶ、気合と根性な感じですね。

MUFGのFinTech部隊は海兵隊!?

森川:こちらのスライドよろしいですか。こういう非常に保守的な企業でさえ、これだけのことをやっているというものでございます。

これはMUFG(三菱東京UFJ銀行)です。MUFGがFinTech。もう最近みなさんご存知のFinTechですけれど、昨年、「FinTech Challenge」というものをやって、今年は、「FinTech Accelerator」を、今まさにやっています

この保守的な会社でさえ、FinTech部隊、デジタルイノベーション推進部という組織を作ってやっているわけです。

僕から見ると、デジタルイノベーション推進部、これをやってる部隊は海兵隊です。死亡する確率バリバリあります。

谷畑:社内にいる海兵隊?

森川:社内にいる海兵隊ですね。こういうのでとにかくやっていくというのが、僕は重要なのかなと。

「小さく作って、大きく育てる」

谷畑:なるほど。八子さんどうですか? どうやって埋めていくのかと。

八子:先ほどの予算の話とか、費用対効果の話もありましたけれど、まずは小さく作って大きく育てるというところに関して、いきなり大きなことをやろうとか、小さいだけで済まそうという話ではないのかなと思ってます。

重要なのはPOC(コンセプト検証)ですね。アイデアはあります、と。このアイデアがない会社はそもそも完全アウトなんですけれど、けっこうまだそういう会社もたくさんありますが。

アイデアがあるのであれば、それをちゃんとコンセプト検証しましょう。そして、小さくやります、と。

小さくやり始めるんですけれど、次にある程度検証が進むと、予算ゼロになる地獄の谷間が来るんですよね。この地獄の谷間、けっこうここでぐるぐる回る会社がたくさんあって。我々もお付き合いさせていただいてる会社でも、これが1年続いたりとかしている会社がたくさんあります。

谷畑:これは潜ってる状態ですね。

ビジネスモデルの検証も必須

八子:潜ってますね。それで、事業計画をまず作れない。先ほどのRIのような部分についても、仮説で作ればよいのになかなか仮説で作れない。

あとPOCである程度のことが検証できたんですけれども、やはり予算が小さかったので、十分検証しきれないところを延々と技術検証をやり続ける。それはもう、「未来永劫やっててください」という感じなんですけれど。

やはりある程度、商用化であるとか、もしくは新しいサービスに向けて歩き出さなければいけないところに対して、会社を説得することができていない。

谷畑:重要ですよね。

八子:なので、ここを民主主義的に、「みんなこうなんだからしょうがないじゃん」というような発想なのか。「いやそうじゃなくてちゃんと儲けましょう」というところにいくのかどうか。

そこを乗り越えると、やはり全社プロジェクト化になっていくと。なので、一番右側をいきなり立ち上げるのもまず無理。一番左側から右側に順番に行くんですけれど。

技術だけではなくて、やっぱりある程度ビジネスモデルも同時並行的に検証していくということが重要になってきます。

実はこの一連の過程のなかで、一番始めにこのPOCだけをやってみたけれども、この真ん中の状態になってる企業が今、日本でかなりの数なんじゃないかなと思いますね。

谷畑:そうですか。わかりました。

日本版“インダストリー4.0”の事例

森脇:POCというところで言うと。

谷畑:POC?

森脇:(パーカーが)反応しないでしょう?

谷畑:落ち着いてますね。

森脇:落ち着いてきましたね。ありがとうございます、おかげさまで本来の森脇を取り戻してきました(笑)。

POCでおもしろい取り組みをされている会社様で、名古屋の大手自動車部品会社様で小島プレス(工業)さんというところがあります。

小島プレスさん1社でやられてるかというと、そんなことはなくて、いろんな製造業の方々がアイデアを持ち合いながらワーキング・グループを作っておられます。

ドイツのインダストリー4.0ってみなさんご存知かと思うんですけれど、簡単に言うとそちらの日本版と思っていただければいいですね。

ただ、もちろん日本の会社様だけが集まっているわけではなくて、ボッシュさんだったり、シーメンスさんも会員のなかに入られています。参加社数は約150社で、会員数も500名に迫る勢いです。

IVIは、経産省さんもバックアップしてるんですけれども、母体が日本機械学会というところで、けっこうアカデミックで産官学で取り組まれているんですよね。

私どもは製造業じゃないので正会員としては入れないんですが、サポート会員としてサービス提供で協力させていただいております。

工場でPepperが働く理由

小島プレスさんが話題になっている理由が、工場内に世界初でPepperを入れられているんですね。これは話題をかっさらおうと思ってやったわけでもなんでもなくて。

背景は製造業における、とくに中小企業の人材不足問題です。例えば、IVIの実証実験で工場を使用させていただいた小島プレスさんの関連会社である丸和電子化学さんというのがあります。

丸和電子化学さんは去年、新入社員・アルバイト・パートも含めて、採用がゼロだったと聞いています。まったく採れないんですよ。でも、そのなかで製造業は戦っていかなければいけないし、世界に挑まなければいけない。

そこで産業用ロボットを買うかというと何百万円、何千万円するわけですよね。コストメリットを出すことが非常に難しいということで、Pepperを使えないかというアイデアがIVIで話すなかで出てきたわけです。

Pepperをなにに使っているかというと、動画があるんですけれども、設備の監視ですね。あと事務作業(材料欠品時の受発注作業など)みたいなことに使っていまして。

例えば、これは(動画上の説明文が)英語で出るんですけれども、「Hannover Messe」というドイツで毎年開催されている世界最大の産業見本市で、実際にIVIの実証実験における代表的な事例として発表されているんです。

Pepperが工場を監視する

谷畑:これは日本ですよね?

森脇:そうですね。今パトライトがパッと鳴って、なにかしら設備に異常があったので、Pepperが素晴らしいスピードで異常があったところに緊急で駆けつけております(実際の動きは非常にゆっくり)。

(会場笑)

谷畑:あれ、大丈夫、これ?

森脇:緊急で駆けつけています(笑)。ただし、MotionBoardの画面上では設備のデータはリアルタイムに取れてますから、これ(Pepperの目に内蔵されたカメラの映像)は補足の情報として見ればいいんですよね。

実際、現場が気になる社長さんとかは海外を点々とされることが多かったりしているようでして、そんな時にも社長様のiPadの画面でMotionBoardを介しながら現場の状況をデータだけでなくリアルタイムな動画として見ることができる。そういうことができないかと今、思っている次第です。

谷畑:Pepperじゃないとダメなんですか、これ?

森脇:Pepperは、やはり月額5万5,000円というところで、安かったりするので。

谷畑:あ、それで(笑)。

森脇:はい。

谷畑:これ見てるのは楽しいですけどね(笑)

森脇:見てるのは楽しいですよね。はい。こんな事例もあります。

「ユーザーニーズに敏感なデータセンターになりたい」

谷畑:ありがとうございます。宇佐見さんにも振りたいんですけれど、やはりこう考えるとデータを活用するというのは、インテグレーターさんとか、そういう力を借りないといけない感じですね。現場のアイデアを吸い取ってくるみたいな。

宇佐見:そうですね。今、現場のアイデアとおっしゃいましたけれど、やはり使ってるユーザーさんが今、なにに悩んでいて、なにをしたいのか。やはりそのニーズをデータセンター側でちゃんと把握しないと提案できないと、本当に思うんですよね。

こう言っては失礼なんですけど、汎用的に「データセンターでこういうファシリティがあるので、どうぞお使いください」では……、それはそれで一定量は必要なんですけれど。

やはりお客様のニーズに合わせにいって、そこから最大公約数でサービスするならいいんですけれど、もっとユーザーがなにをしたいのかということに敏感なデータセンターになりたいということは、こういうのを見てもすごく思います。

「安定感のある国内のデータセンターを選びたい」という需要

谷畑:わかりました。八子さんに聞きたいんですけれど、このデータを可視化する。あるいはアナログをデジタル化してお金にしていく。あるいは今まで見えなかったデータを見える化していくデータの、インフラの部分というのは、「やっぱりちょっと高いの?」「難しいんじゃないの?」とか、そういうのがあると思うんですけれど、その辺りはどう考えていらっしゃいますか?

八子:悩ましい問題なんですけども、さっきのPOCをやるようなところだと、比較的安価なものから始まるわけです。

けれども、やはり商用ベースになってくると、先ほど申し上げたように、全部クラウドじゃない。ある程度、データの販売まで見据えた場合には、自社のオンプレミスの環境に持ちたいとか、もしくは国内のデータセンターに置きたいというニーズもあるので、多少の予算のバッファはあります。

なので、予算を積みまして、ギリギリコストを削減するようなアプローチを取るよりは、セキュアで、国産のデータセンターで、というところをもう1回再検討するというお話は我々の事例でもよくあります。

もう1つは、やはり溜まったデータというものを、森脇さんの事例でも、私の事例でもそうなんですけども。

インダストリアルなところから上がってきたデータを、次のアクティビティとしてはどうやってマーケティング活動に活かすのかという観点になってきたときに、そのデータがいろんなところに散在をしている、もしくはクラウド上に散逸してる状態になっていると、それを結局インテグレーションしてきてどこかに集める、仮想的にデータウェアハウスを作らなければならないんですよね。

それをどこで作るのか。ハンドリングしやすいところで作るのか。もしくは、やはり大量のデータがある程度集まってくる、いわゆるデータグラビティ。「データのあるところにビジネスが集まる」という発想が当然ながらありますので。

そうすると、ある程度大量のデータを集められるような環境が必要になってくるだろう、と。

ですので、高価なデータセンターである必要性はないですけれど、国内のしかるべきところにある、ある程度安定感のあるデータセンターを選びたいというお客様が実際にいることは確かです。

コストが下がり、いろんな人にチャンスが訪れる

谷畑:森川先生、コスト面のところで、必要なITインフラどういうふうに考えていますか?

森川:これから通信コストもどんどん下がっていくと思いますので、誰でもいろんなことが手軽にできるようにはなってくるのかなと。それでググーって広がっていくと。

今回の宇佐見さんのデータセンターも、やはりエネルギーコストがぐっと少なくなるということは、結果的にコストがガっと下がっているわけですよね。

通信コストも、無線のインフラもたぶんガーっとこれから5Gで下がってきますから。そうすると、やっぱりいろんな人たちにチャンスのある世界がやってくるのかなとは思ってます。

データ活用のためのノウハウも提供

谷畑:わかりました。森脇さん、八子さんがおっしゃっていた、データを溜めて次のアクティビティというところは、もしかしたら森脇さんの領域なのかなと思うんですけれど。

お客さんと次のアクティビティに移る算段と言いますか、その辺り、御社はどうされているんでしょうか?

森脇:難しいですよね。うちもお客様が気づかなかった課題に対して、いかに気付いてもらうかというところまで、どう持っていくかということを非常に考えてビジネスをしています。

左側は企業が自社内で持っているビジネスのデータですね。ERPのデータであったり、CRMのデータであったり。

谷畑:構造化されているほうのデータですね。

森脇:はい。あと、うちはもともと、ソフトウェアをパッケージとして販売するビジネスをやっていたので、製造業に例えると、「物売り」と言われても仕方がなかったと思うんですけれど、新しくデータを活かしたサービス化のビジネスにもチャレンジしています。

なぜかというと、クラウドでビジネス提供しておりまして、これはサブスクリプション、すなわち月額課金モデルになっているので、お客さんがサービスを活用できなければ契約を切られてしまう。サービスとして定着化していただくために、ノウハウをいかに提供するかというところから考え出されたものです。

第3者のデータを活用しやすい“刺身”のかたちでデータ提供

それを人海戦術で、今、ポストセールスみたいな新しい部門を立ち上げて導入後の活用支援に取り組んでもいるんですけれど、「それだけではまずいだろう」というところで、2つぐらいやり始めていることがあります。1つは「3rd Party Data Gallery」というデータ提供のサービスです。

さっき、八子さんから「データ売れますか?」という話もあったんですけど、我々はお客様の自社でみなさんが持たれているデータを預かっていて、これを売ることはできないので。そうではなくて、人口やお天気や口コミのデータであったり、いわゆる社内にない第3者が提供するデータを私たちが集めて、データ提供のポータルサイトとして運営し始めているんですよ。

今、人気があるデータはモバイル空間データと言って、ドコモの携帯電話を持たれている方のデータも販売もしています。年齢、性別、位置がわかって、どこにどのような人が多くいるのか。位置情報を利用してマーケティングや営業の方にとって見えなかったものが見えてくるので、新しい戦略の意思決定につなげることもできます。

また訪日外国人のデータもあります。海外から日本を訪ねてきて、日本を買うぐらいの勢いで“爆買い”する外国人の方がおられますよね。

その人が今、どこに行こうとしていて、なにに興味を持っているかみたいな、そんなデータを欲する事業主様はかなりおられると思うんですけど、そういうデータも売ってるんですね。中国の方が多く来られている印象ですが、実際見てみると場所や季節によってもぜんぜん違っておもしろいですよ。

我々はそういうデータをクラウドのサービスとして提供しています。「だったらデータ提供事業者から買ったらいいんじゃないの?」って思われがちなんですけれど、そういう会社様は、魚で例えるとマグロ1匹売りなんですよ。

「いらないデータも買わないとダメ」みたいな感じなんですけれど、我々はそうではなくて、「刺し身で差し上げますよ」と。

またデータはクレンジングしておかないと、すぐに可視化のツールで見られなかったりするんですね。そのようなクレンジング作業もし、必要な部分だけを選んでいただき、さらに多くのデータを月額課金でご提供しています。「すぐにおいしく食べられます」と。

こういうデータ提供ビジネスをやって、今までみなさま方がわからなかった課題をこういうデータで見ることによって、自社のデータを客観的に見ることによって、気付いてほしい。新しいビジネスを見つけてほしいという取り組みが1つ。

あとはやはりAIと書いてあるとおりなんですよね。AI、ディープラーニング。こういったものを用いて、うまく我々のサービスとしても、お客様に価値あるサービスを提供していくべきだろうという方向に向いております。ただ、この領域においてもデータを集めないとダメなんですよね……。

谷畑:なるほど。これ、サードパーティのデータを集めて、気付きを。

森脇:そうですね。その延長であったり、IoTに絡むことで今までお付き合いできていなかったシステムの川上や川下にいた企業様とも新しく連携し始めています。

谷畑:いい発想ですよね。

森脇:ありがとうございます。

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