イノベーションを拡張し、未来に向けたシステム
の価値を最大限に引き出すには

価値を手にする

先行企業は計画的に新たなテクノロジーを導入しており、自社のシステムについて明確なビジョンを持っています。

上位10%の企業のマインドセットと手法を真似ることで、すべての企業がテクノロジーへの投資から期待どおりの価値を引き出すことができるのです。

先行企業は単に新たなテクノロジーを導入しているのではなく、実現すべきシステムのブループリントを描いた上で、最適なプロセスでテクノロジーを導入しています。その結果、先行企業では、提供する製品・サービスの全体を通したイノベーションの実現を可能にしています。

これに対して、出遅れ企業は先行企業に追随してテクノロジーを導入する「ファスト・フォロワー」のアプローチを重視しており、システム構築の全体戦略を立てることなく、テクノロジーを個々のポイント・ソリューションとして導入しています。そのため、抜本的な変革を効果的に拡張することができないのです。

先行企業が目指す、境界線がなく、適応力に長け、人間と調和する未来に向けたシステムとは：

適応力に長けたシステム

適応力に長けたシステムは、自ら学習、改善、拡張することで、事業成長の妨げとなる障害を取り除き、人間による迅速な意思決定を可能にします。適応力に長けたシステムを有する企業は、最新のデータやインテリジェント・テクノロジーを備えているため、変化に対して柔軟に対応できます。

先行企業の80%は、IT資産全体を分離（デカップリング）することが適応力に長けたシステムの実現に向けて重要であると考えているのに対し、出遅れ企業は40%未満に留まっている。

適応力に長けた組織であることを示す主な要素としては、自動化とAIの全社での活用、AIを活用するためのクラウドでの継続的なデータ・サプライチェーン、モジュラー型による柔軟性、分離（デカップリング）されていて絶えず進化するアーキテクチャなどが挙げられます。

イノベーションの成果におけるギャップを埋め、競争で優位に立つリーダー企業が取り入れている5つの重要な行動とは。

1. 組織の俊敏性と柔軟性を高めるテクノロジーを導入する

   先行企業は柔軟性を高め、スピーディなシステムを構築するために、データ、インフラストラクチャ、アプリケーションを分離（デカップリング）しています。

   先行企業はシームレスな顧客決済といった市場の需要に対応できる、柔軟で拡張性があり、統一されたアーキテクチャを選択しています。これに対して、出遅れ企業は柔軟性に欠けるITアーキテクチャからの脱却に苦慮しており、イノベーションへの投資を最大限活用することができずにいます。

   先行企業の97%が、マイクロサービス・アーキテクチャ、コンテナ、Kubernetesなど、分離（デカップリング）を可能にする重要なテクノロジーを導入しています。

2. クラウド・コンピューティングを土台に据える

   クラウド・コンピューティングは、AIやアナリティクスといった他のテクノロジーの効果的な活用を可能にすることから、未来に向けたシステムに欠かせない要素です。そのため、先行企業はクラウドをイノベーションの促進要素ととらえています。

   

   先行企業の95%が高度なクラウド・サービスを導入しているのに対し、出遅れ企業はクラウドをコスト効率のよい「データセンター」と見る傾向が強く、導入率は30%程度に留まっている。

3. 責任あるデータ管理によって資産を生み出す

   先行企業はデータ品質を確保することで、脅威を予測するセキュリティ対策を策定し、倫理規範に則ったデータ管理とAI活用の枠組みを構築しています。これによって、データ品質が常に向上するようになり、データの利活用が促進される好循環が生み出されます。

   先行企業の90%が自社のデータ品質を管理しているのに対し、出遅れ企業はわずか40%に留まっています。また、自社のデータを継続的に改善しているとの回答は、先行企業が90%なのに対し、出遅れ企業は54%に留まっています。

   業績やブランドの評判、規制順守に悪影響が及ぶリスクを避けるには、AIを信頼・信用に足るソリューションとして管理する必要があります。

   先行企業の94%が、責任ある倫理的な方法で系統立ててAIを管理しているのに対し、出遅れ企業では49%に留まっています。

4. 組織全体でテクノロジーへの投資を管理する

   先行企業は、組織全体のテクノロジーへの投資を明確に管理しています。

   

   先行企業の94%が組織における自動化の投資利益率を包括的に管理しているのに対し、出遅れ企業では47%に留まっている。

   先行企業はIT部門と他の部門との障壁を取り除くことで、ビジネス連携を促進しています。これは、イノベーションを拡張する上で重要な足掛かりとなります。さらには、イノベーション・センターを設け、イノベーション拡張のためのパイプラインを構築しています。たとえば、機械学習駆動型の販売・顧客管理に関わる技術を、従業員の離職の予測・阻止にうまく活用できないかといったことなどを検討しています。

5. 革新的な手法で人材育成を推進する

   過去のテクノロジーにとらわれている従業員は、拡張性と柔軟性を兼ね備えた人間中心のシステムの構築を妨げる最大の障壁の1つとなっています。

   今回の調査の回答者は、なんらかのリスキリングを行わなければ、IT部門の従業員のスキルの52%、非IT以部門の従業員のスキルの半数近く（47%）が3年以内に陳腐化するであろうと考えています。

   先行企業の87%が、学習のパーソナライズやスキル・ニーズの予測、従業員のスキル要件に合ったトレーニング・モジュールのマッチングに、AIと高度なアナリティクスを活用しています。これに対し、こうしたテクノロジーを活用している出遅れ企業の割合は35%に留まっています。

   また先行企業は、自社の人材がためらうことなく新しいことに挑戦し、型破りなアイデアを躊躇なく発言できるような環境を整えています。――これらは学習と成長の重要な要素です。