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yoshiko's colorful life -growing diary☆

都内在住二人目育休中ワーママ yoshikoが、セミナー、様々な人との出会い、本などから学んだことをアウトプットして行動を変え、日々目標管理に励みながら、キャリアや人生のゴールを目指す日々の奮闘を書きます!今の興味は知財、英語、子育て、国際交流、地域交流、起業、セミナー情報等。お問合わせはこちらから☆https://ws.formzu.net/fgen/S86050461/

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http://coloful-life.hatenadiary.jp/

産業生態系の大変革と次世代ビジネスモデル:求められる知財マネジメントは?

現在、産業生態系の大変革に伴い、ビジネスモデルの大変革が起こっています。

それにより求められる知財マネジメントはどのように変わっているのでしょうか?

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それに対する答えが、以下の講演で説明されていましたので、抄録集をもとに、調べたキーワードなどを備忘録として書きます。

 

講演内容

◆ 講師:NPO法人産学連携機構理事長・一橋大学大学院商学研究科MBA客員教授妹尾堅一郎

◆ 講演内容:「モノのサービス武装、サービスのモノ武装 ~IoT時代の産業生態系を見通し、ビジネスモデルを仕掛ける~」

◆ 抄録

モノのサービス武装、サービスのモノ武装 : IISEの広場 | 国際社会経済研究所

 (以下、引用)

 

妹尾堅一郎氏について

理事長プロフィール – NPO法人産学連携推進機構

 

妹尾堅一郎氏のインタビュー記事など

インタビュー記事など – NPO法人産学連携推進機構

 

知財マネジメントとは?

事業優位のために、 適切と考えられるビジネスモデルを担当部門等と共に形成しつつ、市場形成と収益䛾確保を同時に達成・継続・展開できるように、「技術の伝播・波及」や「ブランドの普及・浸透」等のコントロールを行おうとする営み。

 

これから求められる知財マネジメント

【産業生態系の変容と多様化】
・産業生態系が革命的、加速度的に変容と多様化している。
・大きな変容は「競争原理の変容」。同業種内の競争関係より、むしろ、異業種間の共創と主導権争いの方が重要になってきている

 

【ビジネスモデルの変容と多様化】
・その中で、ビジネスモデルが次々と変容と多様化を進めている。
・特に「モノとサービス」の関係付けが極めて重要。
モノのサービス武装、サービスのモノ武装、 モノのモノ武装、 サービスのサービス武装

 

知財マネジメントの変容と多様化】

その動向に沿って、ビジネスモデルを支える知財マネジメントも同様に変容と多様化が加速

<従来> 同一レイヤー内競争
競合他社を排他する独占力志向

<現在> レイヤー間(産業生態系)の主導権確保のための支配力志向
→ シェアドビジネスの仕組み・仕掛け・仕切りを主体的に行う。

 

【産業生態系の変容と多様化:キーワード】

IoT

モノのインターネット(英語: Internet of Things, IoT)とは、様々な「モノ(物)」がインターネットに接続され(単に繋がるだけではなく、モノがインターネットのように繋がる[1])、情報交換することにより相互に制御する仕組み及びそれによる社会の実現。

モノのインターネット - Wikipedia

 

マシンツーマシン

マシンツーマシン(英語: Machine-to-Machine, M2M)とは、コンピュータネットワークに繋がれた機械同士が人間を介在せずに相互に情報交換し、自動的に最適な制御が行われるシステムを指す。

マシンツーマシン - Wikipedia

 

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティング(英: cloud computing)とは、コンピュータネットワークをベースとしたコンピュータ資源の利用形態

クラウドコンピューティング - Wikipedia

 

マスカスタマイゼーション

マスカスタマイゼーション(英語: mass customization)とは、マーケティング、製造業、コールセンター、経営戦略論における用語で、コンピュータを利用した柔軟な製造システムで特注品を製造することを指す。低コストの大量生産プロセスと柔軟なパーソナライゼーションを組み合わせたシステム

マスカスタマイゼーション - Wikipedia

 

ユーザーイノベーション

従来はイノベーションは企業の研究所や一部の発明家などによって生み出されているとされていたが、ヒッペルはむしろ使い手であるユーザーが、目的を達成するためにイノベーションを起こすことの方が多く発生している

ユーザーイノベーション - Wikipedia

 

サイバーフィジカルシステム(CPS)

サイバーフィジカルシステム(CPS)とは、現実世界の制御対象のさまざまな状態を「数値化」し、定量的に分析することで、「経験と勘」でしかわからなかった知見を引き出す仕組みのこと

cyber-physical-system.com

 

インダストリー4.0 

インダストリー4.0(独: Industrie 4.0、英: Industry 4.0)は、ドイツ政府が推進する製造業の高度化を目指す戦略的プロジェクトであり、情報技術を駆使した製造業の革新のこと。

工業、特に製造業を高度にデジタル化する事により、製造業の様相を根本的に変え、マスカスタマイゼーションを可能とし、製造コストを大幅に削減することを主眼に置いた取り組みである。

全ての機器がインターネットによってつながり、またビッグデータを駆使しながら、機械同士が連携して動く事はもとより、機械と人とが連携して動くことにより、製造現場が最適化されると想定している。

引用:インダストリー4.0 - Wikipedia

 

インダストリアル・インターネット

インダストリアル・インターネットとは、アメリカの企業連合が中心となって進めている新しい産業への取組み。これは、エネルギー、ヘルスケア、製造業、公共、運輸の5つの領域を対象としていてコンピュータ空間(サイバー)と現実世界(フィジカル)をネットで繋いて新しい産業革命を創造しようとする試み。

blog.wingarc.com

 

コグニティブ・コンピューティング

コグニティブ・コンピューティングとは「ある事象についてコンピュータが自ら考え、学習し、自らの答えを導き出すシステム」のこと。
人工知能(AI)と混同しがちであるが、コグニティブ・コンピューティングを推し進めるIBMでは、コグニティブ・コンピューティングはAIの技術を使っているものの両者には目的に違いがあるとしている。

引用:

blog.codecamp.jp

www.jmca.jp

4/27,28にIBM Watson Summit 2017が開催予定

markezine.jp

 

IBMが開発したWatson(ワトソン)

この分野で最も有名なシステムは、IBMが開発したWatson(ワトソン)。

Watson(ワトソン)は、IBMが開発した質問応答システム・意思決定支援システム。

 

医療分野におけるコグニティブシステムの活用

 「医師が持っているスキルは高いものがある。多くの論文を読み、学習をして、知識を蓄積する。この勉強をさまざまな人ができるようになり、すべての医師が最高のスキルを共通に持つようになったらどうだろうか。これを実現するのがコグニティブシステムである」

 「将来は、患者がコグニティブシステムに診断してほしいという時代がやってくるだろう。優秀な医師でも、年間200本の論文を読むのが精一杯である。しかし、実際には毎年何十万件もの新たな論文が発表されている。IBMが提供するコグニティブシステムのWatsonは、すでに2000万本の研究論文を読み込んでいる。人間にはこれだけの量を読むことができない。Watsonはこれらの知識を蓄積しており、人間だけでは解決できないものを人間と一緒になって解決する役割を担う」

japan.zdnet.com

AIとコグニティブシステムの違い

「AIの技術がコグニティブシステムに使われていることは間違いないが、AIとコグニティブシステムは“ゴール”が違う。AIは科学分野における技術であり人間ができることのイミテーションを目指している。一方、コグニティブシステムは人間が中心。人がより良い作業が行えるようにサポートするものだ」

 

 「コグニティブシステムは、学習能力を持った点が大きな特徴。これまでのようにルールを書かなくても、システム側が事例を通じて学習することが可能だ。ソフトウェアの世界を抜本的に変えることになる。普通、コンピュータというのは購入した日が最も性能が高い日であるが、コグニティブシステムは最もパフォーマンスが悪いのが購入した日。学習することで、日に日に性能が向上する。その学習の成果をもとに、コグニティブシステムは、人間が持っている専門知識を補完するものだ。コンピュータが人を置きかえるという考え方は、根本的に間違っている。

 

モノのサービス武装

モノのサービス武装はアップルが典型例である。

iPhoneが売れたのはiTunesというサービスレイヤと一緒に価値形成したからである。

サービスレイヤを含めて商品価値を形成して、モノを売れるように仕掛けた。

つまりモノのサービス武装と言える。

ci.nii.ac.jp

サービスのモノ武装

一方、サービスのモノ武装はグーグルを思い浮かべると良い。

グーグルはサービスのためにアンドロイドというOSを作り、それをメーカーにただ同然で配ってスマホというモノによる武装を行った。

つまりサービスで稼ぐためにモノ武装したのである。モノのサービス武装対サービスのモノ武装がせめぎ合うのがIoTの時代である。

 

価値共創モデル

顧客と共に価値を創造する。

CiNii Articles -  A Value Co-creation Model for Japanese Creative Services : Enhancement and classification of the value co-creation model based on tacit knowledge utilization(<SPECIAL REPORT>NEW TRENDS IN SERVICE INNOVATION)

 

近視眼的マーケティング

企業が商品を販売するにあたって、その商品の機能のみに着眼してしまうと自らの使命を狭く定義することになり、そのような方法では競合や環境変化が起これば対応しきれない。

近視眼的マーケティング - Wikipedia

  

小川紘一氏の経済革命論

第1の経済革命は、道具を使った経験を機械に置き換える「経験の産業化」、

第2の経済革命が、「自然法則の産業化」である。これは特許が「自然法則にかなった技術思想」に与えられるものであることに象徴されている。

そして第3の経済革命は「論理体系の産業化」と称した。ソフトウェアの時代に入り、我々が創造するものをロジックで体現することによって産業が生まれるのである、という発想

 

オープン&クローズ戦略

オープン&クローズ戦略とは、事業者が保有する特許群をコア技術とそうでないものとに分けて、前者については実施を独占(クローズ)するとともに、後者に対しては他人に実施を許す(オープン)戦略

オープン&クローズ戦略 日本企業再興の条件 増補改訂版

オープン&クローズ戦略 日本企業再興の条件 増補改訂版

 

 http://www.inpit.go.jp/content/100778865.pdf

 

DIME社会論

DIME(Dependent on Information Material, Energy)という世界観。

これは、100年ごとの産業生態系の変化を説明する際に、ある科学技術の概念が生まれると、次の100年はその概念に支配される、ということを中心にすえている。

18世紀に生まれた最大の概念は「物質(マテリアル)」

19世紀に生まれた科学技術の概念が「エネルギー」

20世紀に生まれた最大の概念は「情報」である。

「情報がすべての基盤であるという情報世界観」である。情報をつくることは良いことだ、情報を持つものが勝つ。だから情報争奪戦になる。そして、社会インフラとして情報ネットワークが構築される。

モノ・エネルギー・情報は代替していくのではなく積層する。なので、現代社会はDIMEである、と名付けた。

 

機械世代論

全ての機械とあらゆる設備装置はロボット化する。

では、そのロボットのどこを抑えれば産業上の主導権を握れるのだろうか。日本と欧州の議論は相当に異なる。日本はモノづくりに自信があるから作業系で高品質高安定性となる。しかし欧米は、モノづくりは新興国にまかせれば良いという。なぜか。それは作業系より、制御系を抑えれば良いと発想するからだ。ハードウエアのばらつきはソフトウエアが吸収すれば良いという発想だ。均一化するために多大なコストをかけるよりも、安く大量に一度に作ってもらい、多少のバラツキはソフトウエアでカバーした方が、トータルコストを安くできると見ているのである。

つまり、産業論理が変わったと理解すべきだ。前述の小川氏はこれをハードウェアリッチからソフトウェアリッチと呼ぶ。私は、さらにデータリッチ、アナリシスリッチ、サービスリッチへと移行すると考える。制御系を通じてアプリケーションにログデータが集まる。このビッグデータを分析することで価値形成は制御系からさらに情報系へと上がる。そして今回のIoT時代になるとロボットが一層ネットワークされるので、これは神経系の外在化を意味するだろう。神経系が束になると頭脳になっていく。そこでAIの登場となる。そこに至る産業の動きを見ないとビジネスモデルは理解できない。

http://gakkai.univcoop.or.jp/pcc/2015/papers/pdf/pcc123.pdf

 

スタンドアローン

スタンドアローン/スタンドアロン(英: stand-alone)とは、他の機器に依存せず単独で動作する環境を意味する。直訳だと「孤立」を意味する。
典型的な例として、ワープロが挙げられる
また、コンピュータを他のコンピュータと接続せずに、単独で動作(稼動)させている状態を意味する。

 

N×1×Nの構造で勝ち組になる

現在のビジネスモデル(事業業態と商品形態)には共通の「勝ちパターン」がある。それは、自社の領域だけは徹底して自社のみが独占できるような参入障壁を築く一方で、自社領域以外には他社が数多く競い合うようにあえて参入促進を仕掛けることである。

つまり、自社の領域は自社のみの「1」、上下前後左右の領域は「N」が競い合う関係の産業生態系を意図的に構築することが、勝ち組の行っていることなのである。

筆者はこの生態系のあり方を「N×1×N」と呼んでいる。

 

食品業界、コンピュータ業界、機械産業界いずれでも同じである。ビジネスモデルが昔ながらに高品質のものを低コストで作って安定させれば勝てるという。そのモデルが通用するのは、もはや法律で囲まれている低分子創薬以外ないのではないか。

http://www.motjp.com/patent/pdf/relay_07.pdf

 

ディープラーニング

ディープラーニング、深層学習(英: deep learning)とは、多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network)を用いた機械学習である

ディープラーニング - Wikipedia

 

 

【その他】

オープン・イノベーション時代の知的財産戦略

http://www.jpaa.or.jp/activity/publication/patent/patent-library/patent-lib/201504/jpaapatent201504_051-060.pdf

 

知的財産戦略マニュアル

中小・ベンチャー企業知的財産戦略マニュアル

https://www.jpo.go.jp/torikumi/chushou/pdf/manual_tizaikeiei/ikkatu.pdf

知的財産戦略マニュアル - 東京都中小企業振興公社

https://www.tokyo-kosha.or.jp/chizai/manual/senryaku/senryaku_all.pdf