TED日本語 - フィリップ・エバンス: データはビジネスをどう変容させるか

TED日本語

TED Talks(英語 日本語字幕付き動画)

TED日本語 - フィリップ・エバンス: データはビジネスをどう変容させるか

TED Talks

データはビジネスをどう変容させるか
How data will transform business
フィリップ・エバンス
Philip Evans

内容

将来のビジネスはどう変容しているでしょう?フィリップ・エバンスはこの教育的なトークで、ビジネス戦略において長い間評価の高かった2つの理論について初歩的な手ほどきを行い、そしてこれらの理論が、実際上破たんしている理由を説き明かします。

Script

I'm going to talk a little bit about strategy and its relationship with technology. We tend to think of business strategy as being a rather abstract body of essentially economic thought, perhaps rather timeless. I'm going to argue that, in fact, business strategy has always been premised on assumptions about technology, that those assumptions are changing, and, in fact, changing quite dramatically, and that therefore what that will drive us to is a different concept of what we mean by business strategy.

Let me start, if I may, with a little bit of history. The idea of strategy in business owes its origins to two intellectual giants: Bruce Henderson, the founder of BCG, and Michael Porter, professor at the Harvard Business School. Henderson's central idea was what you might call the Napoleonic idea of concentrating mass against weakness, of overwhelming the enemy. What Henderson recognized was that, in the business world, there are many phenomena which are characterized by what economists would call increasing returns -- scale, experience. The more you do of something, disproportionately the better you get. And therefore he found a logic for investing in such kinds of overwhelming mass in order to achieve competitive advantage. And that was the first introduction of essentially a military concept of strategy into the business world.

Porter agreed with that premise, but he qualified it. He pointed out, correctly, that that's all very well, but businesses actually have multiple steps to them. They have different components, and each of those components might be driven by a different kind of strategy. A company or a business might actually be advantaged in some activities but disadvantaged in others. He formed the concept of the value chain, essentially the sequence of steps with which a, shall we say, raw material, becomes a component, becomes assembled into a finished product, and then is distributed, for example, and he argued that advantage accrued to each of those components, and that the advantage of the whole was in some sense the sum or the average of that of its parts. And this idea of the value chain was predicated on the recognition that what holds a business together is transaction costs, that in essence you need to coordinate, organizations are more efficient at coordination than markets, very often, and therefore the nature and role and boundaries of the cooperation are defined by transaction costs. It was on those two ideas, Henderson's idea of increasing returns to scale and experience, and Porter's idea of the value chain, encompassing heterogenous elements, that the whole edifice of business strategy was subsequently erected.

Now what I'm going to argue is that those premises are, in fact, being invalidated. First of all, let's think about transaction costs. There are really two components to transaction costs. One is about processing information, and the other is about communication. These are the economics of processing and communicating as they have evolved over a long period of time. As we all know from so many contexts, they have been radically transformed since the days when Porter and Henderson first formulated their theories. In particular, since the mid-'90s, communications costs have actually been falling even faster than transaction costs, which is why communication, the Internet, has exploded in such a dramatic fashion. Now, those falling transaction costs have profound consequences, because if transaction costs are the glue that hold value chains together, and they are falling, there is less to economize on. There is less need for vertically integrated organization, and value chains at least can break up. They needn't necessarily, but they can. In particular, it then becomes possible for a competitor in one business to use their position in one step of the value chain in order to penetrate or attack or disintermediate the competitor in another.

That is not just an abstract proposition. There are many very specific stories of how that actually happened. A poster child example was the encyclopedia business. The encyclopedia business in the days of leatherbound books was basically a distribution business. Most of the cost was the commission to the salesmen. The CD-ROM and then the Internet came along, new technologies made the distribution of knowledge many orders of magnitude cheaper, and the encyclopedia industry collapsed. It's now, of course, a very familiar story. This, in fact, more generally was the story of the first generation of the Internet economy. It was about falling transaction costs breaking up value chains and therefore allowing disintermediation, or what we call deconstruction.

One of the questions I was occasionally asked was, well, what's going to replace the encyclopedia when Britannica no longer has a business model? And it was a while before the answer became manifest. Now, of course, we know what it is: it's the Wikipedia. Now what's special about the Wikipedia is not its distribution. What's special about the Wikipedia is the way it's produced. The Wikipedia, of course, is an encyclopedia created by its users. And this, in fact, defines what you might call the second decade of the Internet economy, the decade in which the Internet as a noun became the Internet as a verb. It became a set of conversations, the era in which user-generated content and social networks became the dominant phenomenon. Now what that really meant in terms of the Porter-Henderson framework was the collapse of certain kinds of economies of scale. It turned out that tens of thousands of autonomous individuals writing an encyclopedia could do just as good a job, and certainly a much cheaper job, than professionals in a hierarchical organization. So basically what was happening was that one layer of this value chain was becoming fragmented, as individuals could take over where organizations were no longer needed.

But there's another question that obviously this graph poses, which is, okay, we've gone through two decades -- does anything distinguish the third? And what I'm going to argue is that indeed something does distinguish the third, and it maps exactly on to the kind of Porter-Henderson logic that we've been talking about. And that is, about data. If we go back to around 2000, a lot of people were talking about the information revolution, and it was indeed true that the world's stock of data was growing, indeed growing quite fast. but it was still at that point overwhelmingly analog. We go forward to 2007, not only had the world's stock of data exploded, but there'd been this massive substitution of digital for analog. And more important even than that, if you look more carefully at this graph, what you will observe is that about a half of that digital data is information that has an I.P. address. It's on a server or it's on a P.C. But having an I.P. address means that it can be connected to any other data that has an I.P. address. It means it becomes possible to put together half of the world's knowledge in order to see patterns, an entirely new thing. If we run the numbers forward to today, it probably looks something like this. We're not really sure. If we run the numbers forward to 2020, we of course have an exact number, courtesy of IDC. It's curious that the future is so much more predictable than the present. And what it implies is a hundredfold multiplication in the stock of information that is connected via an I.P. address. Now, if the number of connections that we can make is proportional to the number of pairs of data points, a hundredfold multiplication in the quantity of data is a ten-thousandfold multiplication in the number of patterns that we can see in that data, this just in the last 10 or 11 years. This, I would submit, is a sea change, a profound change in the economics of the world that we live in.

The first human genome, that of James Watson, was mapped as the culmination of the Human Genome Project in the year 2000, and it took about 200 million dollars and about 10 years of work to map just one person's genomic makeup. Since then, the costs of mapping the genome have come down. In fact, they've come down in recent years very dramatically indeed, to the point where the cost is now below 1,000 dollars, and it's confidently predicted that by the year 2015 it will be below 100 dollars -- a five or six order of magnitude drop in the cost of genomic mapping in just a 15-year period, an extraordinary phenomenon. Now, in the days when mapping a genome cost millions, or even tens of thousands, it was basically a research enterprise. Scientists would gather some representative people, and they would see patterns, and they would try and make generalizations about human nature and disease from the abstract patterns they find from these particular selected individuals. But when the genome can be mapped for 100 bucks,99 dollars while you wait, then what happens is, it becomes retail. It becomes above all clinical. You go the doctor with a cold, and if he or she hasn't done it already, the first thing they do is map your genome, at which point what they're now doing is not starting from some abstract knowledge of genomic medicine and trying to work out how it applies to you, but they're starting from your particular genome. Now think of the power of that. Think of where that takes us when we can combine genomic data with clinical data with data about drug interactions with the kind of ambient data that devices like our phone and medical sensors will increasingly be collecting. Think what happens when we collect all of that data and we can put it together in order to find patterns we wouldn't see before. This, I would suggest, perhaps it will take a while, but this will drive a revolution in medicine. Fabulous, lots of people talk about this.

But there's one thing that doesn't get much attention. How is that model of colossal sharing across all of those kinds of databases compatible with the business models of institutions and organizations and corporations that are involved in this business today? If your business is based on proprietary data, if your competitive advantage is defined by your data, how on Earth is that company or is that society in fact going to achieve the value that's implicit in the technology? They can't.

So essentially what's happening here, and genomics is merely one example of this, is that technology is driving the natural scaling of the activity beyond the institutional boundaries within which we have been used to thinking about it, and in particular beyond the institutional boundaries in terms of which business strategy as a discipline is formulated. The basic story here is that what used to be vertically integrated, oligopolistic competition among essentially similar kinds of competitors is evolving, by one means or another, from a vertical structure to a horizontal one. Why is that happening? It's happening because transaction costs are plummeting and because scale is polarizing. The plummeting of transaction costs weakens the glue that holds value chains together, and allows them to separate. The polarization of scale economies towards the very small -- small is beautiful -- allows for scalable communities to substitute for conventional corporate production. The scaling in the opposite direction, towards things like big data, drive the structure of business towards the creation of new kinds of institutions that can achieve that scale. But either way, the typically vertical structure gets driven to becoming more horizontal.

The logic isn't just about big data. If we were to look, for example, at the telecommunications industry, you can tell the same story about fiber optics. If we look at the pharmaceutical industry, or, for that matter, university research, you can say exactly the same story about so-called "big science." And in the opposite direction, if we look, say, at the energy sector, where all the talk is about how households will be efficient producers of green energy and efficient conservers of energy, that is, in fact, the reverse phenomenon. That is the fragmentation of scale because the very small can substitute for the traditional corporate scale.

Either way, what we are driven to is this horizontalization of the structure of industries, and that implies fundamental changes in how we think about strategy. It means, for example, that we need to think about strategy as the curation of these kinds of horizontal structure, where things like business definition and even industry definition are actually the outcomes of strategy, not something that the strategy presupposes. It means, for example, we need to work out how to accommodate collaboration and competition simultaneously. Think about the genome. We need to accommodate the very large and the very small simultaneously. And we need industry structures that will accommodate very, very different motivations, from the amateur motivations of people in communities to maybe the social motivations of infrastructure built by governments, or, for that matter, cooperative institutions built by companies that are otherwise competing, because that is the only way that they can get to scale.

These kinds of transformations render the traditional premises of business strategy obsolete. They drive us into a completely new world. They require us, whether we are in the public sector or the private sector, to think very fundamentally differently about the structure of business, and, at last, it makes strategy interesting again.

Thank you.

(Applause)

戦略について 少しお話ししたいと思います 技術と関連付けた話です ビジネス戦略を考えるとき 本質的に経済学的な概念による 抽象的な対象としてとらえ 時間軸を考えないでしょう でも 私はこのように考えています ビジネス戦略はいつでも ― 技術を前提に立てられますが その前提が変化しているのです 実際 めまぐるしく変化しており それゆえに ビジネス戦略という言葉で 意味するところの概念は 変化していくのです

まずは その歴史について 少し話をさせて下さい ビジネス戦略の概念は 2人の知的な偉人に起源を 遡ることができます BCGを創立したブルース・ヘンダーソンと ハーバード・ビジネススクールの マイケル・ポーターです ヘンダーソンの考えの核心部分は ナポレオン的な考えと言えるもの つまり弱者に対し 数で相手を圧倒するということでした ヘンダーソンが理解したことは ビジネスの世界では 様々な経済現象が エコノミストが主張する通り 規模と経験に伴って“収穫逓増”を もたらしているということです より多く経済活動を行えば 比例以上の報酬が得られるということです そこで 競争における優位を得るために 圧倒的な数でもって投資するという 論法を見出したのです これは本質的に軍隊における戦略の概念を ビジネスの世界に導入した 最初の事例だったのです

ポーターはその考えに 同意するにとどまらず 改善したのです 彼は この戦略は上手くいくが 実際 ビジネスには そこに至る複数の段階がある事を 正確に指摘したのです 異なるいくつの要素があって 個々の要素には 異なる戦略が必要かもしれないのです 特定の会社やビジネスの有り方は ある経済活動では有利であり 別の場合には不利になるかもしれません 彼は価値連鎖という概念を 生み出しました 要は 生産の一連の過程において 例えば 原材料が部品となり これを組み立てて製品が作られ 流通に回るというようなもので 彼が議論したことは優位性は ― 個々の要素ごとに積み重ねられ 全体としての価値は 各要素の合計ないし平均により 評価されるというような ことなのです そして彼の価値連鎖の考えにおいて 前提となる考えは 取引のコストを調整することで ビジネスが最適化されるということであり 組織は市場よりもそれを効率的に 行うことができるということが 本質的なのでした それゆえ しばしば 事業者間の協力関係において その性質 役割 境界は 取引コストで定義されるのです この2つの考え つまり ヘンダーソンのいう 規模や経験に応じた “収穫逓増”の考え そしてこれに続き ビジネス戦略の全体像における 様々な異なる要素を包括した ポーターの価値連鎖の考えが 形作られたのでした

ここで私が議論したいことは こういった前提が 無効になっていくという事実です まず初めに取引コストを 考えてみましょう 取引コストには2つの要素があります 一つは情報を処理すること もう一つは通信です 処理と通信が長い時間をかけて ここまで進化してこれたのは それ自身の経済の結果です 皆さんがご存じの様に いろんな意味において これらの要素は ポーターとヘンダーソンが 理論を初めて提唱して以来 劇的に変化してきました 特に90年代中頃から 通信コストは下がり続け 取引コストの低下よりも速く だからこそ 通信 つまりインターネットは 劇的に普及したのです このような取引コストの低減は 重要な結果をもたらします というのは 取引コストが価値連鎖を 結びつけているのだとすると その低下につれて さらなる低下の余地が無くなっていきます すると縦につながった組織の必要性が減り 価値連鎖の分割さえあるのです そうすべきと いうのではなく 有り得る ということです 特に起こり得ることは 一つのビジネスにおける 競争相手の一方が 価値連鎖のあるステップにおける 立場を利用し 別のステップでは 競合相手の立場を奪ったり 敵対行動を行ったり仲介者を排除した 投資を行ったりするのです

これは単に概念的な提案ということでなく 実際にそのような事例が いくつも起きているのです 典型的な例が 百科事典のビジネスです 革装の本であった時代の 百科事典ビジネスは 基本的に流通業であり 主なコストは販売員への手数料でした CD-ROM そしてインターネットが 登場すると 新しい技術は知識の流通のコストを 何ケタも安くし 百科事典ビジネスはつぶれました 今となっては勿論 とてもよく知られていることです これはインターネット・ビジネスの 第一世代でよくあったことでした 取引のコストが低下したことによって 価値連鎖が分断され それゆえ直接取引が可能になったり “脱構築”というものが起こり得るのです

しばしば受ける質問の一つが ブリタニカのビジネスモデルが 成り立たなくなったので 何が百科事典ビジネスを取って代わるのか? その答えが明らかになるまでに 少し時間がかかりました 今や周知のとおりウィキペディアです ウィキペディアが特別なのは 流通方式についてではありません ウィキペディアの特徴は それが作られる過程です ウィキペディアは勿論 百科事典ですが ユーザーによってつくられるのです これはインターネット経済を 10年単位で表せば 第2期といえるかもしれません この期間ではインターネットは 名詞ではなく 動詞的なものになったのです 様々な会話の形態ができ ユーザーが中身を作ったり ソーシャルネットワークが 流行する時代になったのです これが意味するところは ポーターとヘンダーソンの枠組みにおける ある種の“規模の経済”というものは 崩壊したということなのです 判明したことは何万人もの 個人個人が自主的に百科事典を作り上げ 階級的な組織に属する プロよりも 同じレベルの仕事を ずっと安く成し遂げたということです 基本的にここで起きていることは 価値連鎖の一つの層が ばらばらに分裂し 個人個人がこれに取って代わり 組織がもやは不要になったという ことなのです

しかし このグラフから明らかなように 別の問いが現れます ここまで第1期と第2期を見てきましたが 第3期の特徴はなんでしょう? 私が議論しようとしていることは まさに 第3期を特徴付ける“何か”です これこそがここまで語ってきた ポーター-ヘンダーソンの理論を 新しい枠組みで位置づけるものです それはデータに関するものです 2000年まで遡ると 人々は情報革命を議論し 実際 データが次々と蓄積 ― 大変な勢いで蓄積されていきました しかしこの段階ではまだ アナログデータが圧倒的です 2007年に進みましょう データの蓄積は爆発的に増えるだけでなく アナログデータからデジタルデータへの 置換が行われてきました さらに重要なことは グラフをもっと注意して ― 見てみると分ることは デジタルデータの半分ほどが サーバーであれ個人PCであれ IPアドレス情報が付加されていることです IPアドレスが分るということは IPアドレスのある別のデータと 関連付けられるので 世界中の半分の知識を集め パターンを分析することが 可能になるのです 全く新しいことです さて現在に時を戻しますと おそらく こんな感じでしょう 正確な数字は分りません 2020年まで先に進めますと IDCのおかげで勿論正確な数字が分ります 現在のことよりも将来のことが 良く分るとは興味深いことです これが意味することは 何百倍もの 蓄積されたデータが IPアドレスで関連付けられるということです 情報の結びつきの組合せ数が データ間の対の数に 比例するならば データが100倍に増えると 1万倍ほどの パターンを データに見出すことができます これは過去僅か10~11年で起きたことで これは我々が住む世界の 経済における目覚しい変化 深遠なる変化と申し上げたいのです

人類の最初のゲノムとして ジェームス・ワトソンのゲノムが 2000年に行われたヒトゲノム計画の 究極的な成果物として解析された時 2億ドルの費用がかかり しかも一人の人間のゲノム解析に 10年の時を要したのです それ以降ゲノムの解析コストは下がり ここ数年のコストダウンは 実に劇的で 今や1000ドルを下回るに至り 2015年までには100ドルを下回るという 確かな予測があります 過去15年間においてゲノムの解析コストが 5-6ケタ下がったのです 過去15年間においてゲノムの解析コストが 5-6ケタ下がったのです これは とてつもないことです ゲノム解析に 100万ドル ないし1万ドル 掛かっていた時代では これはまさに研究事業であり 各分野を代表するような 科学者たちが集まり 人類の特徴や病気について 選ばれた限られた人から 人間の特徴や病気に関する 抽象的なパターンを見出し 一般化しようとしたのです しかしゲノムが100ドルで 解析できるようになると さらに少し待って99ドルになると 解析装置は誰にでも 使われるようになります 全ての病院で使われるのです 風邪をひいて病院に行くと まだ解析データがなければ まずはあなたのゲノムを解析します この時点で医者は ゲノム医学の抽象的な知識を元に あなたに効果があるかを ― 試していく代わりに あなたのゲノムに合わせた処方を探していくのです このことの可能性を考えてみましょう どの様な道が開けるでしょうか ゲノム解析データが 臨床データ 薬との相互作用に関するデータ さらには電話や医療センサーで測る 周囲のデータなども 次々と集められ 結び付けられることでしょう これらのデータを全て集めて 一緒にすれば これまでに見えなかったパターンが 見つかるかもしれません 時間が掛かるかもしれませんが 医学の革命が起こるかもしれません 素晴らしいことです 多くの人々がこのことを語っています

でも 注目されていないことが 一つあります 様々なデータベースを 徹底的に結び付けて行こうというモデルは 今日のビジネスに関連した 組織 機関 法人の事業モデルと 相容れるものでしょうか? 独占的に所有するデータに依存するビジネスや データこそが強みだ というビジネスを行なっている このような会社や組織は 技術によって裏付けられる価値を これまで同様に生み出せるのでしょうか それは不可能です

本質的に 何が起きているかというと ― 遺伝子工学は一つの例に過ぎず ― 技術はビジネスの規模を これまで その枠の中で考えることに慣れていた 組織の境界を越えて自然に拡大させています 特に ビジネス戦略は 組織の境界を越えてはならないという 規律を保つことだったのです 基本的な流れは 垂直的に統合された組織で 売り手による寡占的な市場での競争に ― 慣れていた 同じような形態をもつ競合者達が 何らかの方法で 縦の繋がりから 横に広がった ビジネスへと進化を遂げることなのです なぜそんなことが起こるのでしょうか? それは取引コストが下がり 規模が分極化しているからです 取引コストの低下は 価値連鎖の繋がりを弱くし 分割を促すのです 規模の経済が 分極して 小さくなる側では -小さいことは美しいことですが- 規模を変えられる共同体によって これまでの企業による生産を とって代わることが可能になります 逆に ビッグデータで象徴される 大規模化の方向では ビジネスの構造を 新たな規模を達成するような 新しいタイプの組織が 生み出されます しかし 何れにしろ 典型的な垂直型の構造は 水平的なものへと 変容していくのです

この理屈はビッグ・データに限りません 例えば通信業界を見てみると 光通信技術で似たような状況が 見出されるでしょう 製薬業界では この場合 大学での研究を含みますが いわゆる“ビッグ・サイエンス”について 全く同じことが言えます 逆向きのことになりますが エネルギー部門を見てみると 各家庭が 環境に優しいエネルギーの 効率的な生産者となり しかもエネルギーの効率的な 節約者として語られています これは実際逆向きの現象です これは細分化であり とても小さいものが 典型的な大規模な企業を とって代わるのです

何れにしろ 産業構造の水平化が起こり これは ― ビジネス戦略を考える上での 根本的な変化を意味するのです つまり 我々が考えるべきことは 例えば ― ビジネス戦略を このような 水平構造を作りだすものと考え ビジネスの定義や さらには産業の定義さえも ビジネス戦略の結果として 再定義するのです 戦略の前提ではないのです そして我々が解決すべき課題は 例えば ― 協力と競争をどの様にして 同時に釣り合わせるか ということです ゲノムの場合なら 巨大なデータと 個々への適用という問題を 同時に扱う必要があります 産業の構造は 極めて異なった動機を受け入れられなければなりません 例えば 共同体における 素人的な関心から 政府によって建設されるインフラといった 社会的な動機もあるかもしれませんし 普段 競合関係にある会社同士が 組織を共同で設立するかもしれません なぜなら それが規模を大きくする 唯一の方法だからです

この様な変革は 伝統的なビジネス戦略の前提を 時代遅れのものにし 全く新しい世界へと導きます ここで必要とされることは 公共部門であれ 民間部門であれ ビジネスの構造についての 根本的に異なった考え方です ビジネス戦略は ついに再び興味深いものになるでしょう

どうも有難うございました

(拍手)

― もっと見る ―
― 折りたたむ ―

品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

関連動画