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リアルを仮想空間で再現する「デジタルツイン」概要と活用事例

デジタルツインとは、インターネットを介して現実世界の環境を仮想空間に再現する技術です。“デジタルツイン”という言葉自体は、工学の分野でシミュレーション技術の一つとして古くから取り扱われています。近年、製造業や建築業ではデジタルツインが導入されており、IoT技術を用いて現実世界のデータをリアルタイムで取得し、高精度なデジタル空間を再現しています。リアルタイムにシミュレーション、分析をすることで業務改善やコスト削減などにつながるため、さまざまな分野での活躍が期待されているのです。本コラムでは、デジタルツインについて活用事例も参考にしながら解説します。自社への導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。デジタルツインの概要総務省は、デジタルツインの仕組みに関して、次のように表現しています。インターネットに接続した機器などを活用して、現実空間の情報を取得し、サイバー空間内に現実空間のかん境を再現することを、デジタルツインと呼びます。 ※引用：デジタルツインって何？（総務省）デジタルツインとは、収集したデータを双子のようにコンピューター上で再現する技術です。現実世界で収集した膨大なデータを仮想空間に再現することで、現実に近いシミュレーションが可能になり、製品の製造工程やサービスの改善に有効な手段となります。デジタルツインの効果デジタルツインは、現実世界をリアルタイムに仮想空間に構築し、モニタリングやシミュレーションを可能にするもので、業務の効率化が図れます。例えば、自動車エンジンの状態をデジタルツインによって監視・シミュレーションをおこなえば、故障する予兆がある部品を交換できます。またメンテナンスの時期や箇所を把握できるため、予知保全が可能です。製造業や建築業の設計段階に導入すると、試作品を製作せずに仮想空間でシミュレーションできるため、開発時間の短縮やコスト削減が期待できます。デジタルツインとメタバースの違いデジタルツインとメタバースのおもな違いは、仮想空間の再現方法です。 ◇デジタルツイン現実世界をありのままで仮想空間に再現アバターを必要としない ◇メタバース仮想世界であり、現実とは関係がなくともよいアバター（仮想空間上のユーザーの分身）を介して仮想空間に参加デジタルツイン・シミュレーションとの違いデジタルツインとシミュレーションの違いとして、おもに2つの観点が挙げられます。再現方法リアルタイム性デジタルツインは現実世界をありのまま仮想空間に再現する仕組みですが、シミュレーションは仮想空間に再現するということに限りません。現実世界で物理的な模型を製作し再現することもあります。また、デジタルツインは、IoTなどの技術と組み合わせて現実世界の情報をリアルタイムに収集します。シミュレーションは、人があらかじめ仮説を立てて結果を解析し、さらに検証するなど時間がかかるものです。そのため、必ずしもリアルタイムな情報収集が可能ではありません。デジタルツインを支える代表的な技術デジタルツインを支える代表的な技術には、以下があります。 IoT（Internet of Things） 5G（5th Generation） AI（Artificial Intelligence） CAE（Computer Aided Engineering） AR（Augmented Reality） VR（Virtual Reality） IoT IoT（Internet of Things）は、あらゆるモノをインターネットに接続して相互にデータを送受信する技術のこと。生産現場に設置したカメラやセンサーからデータを取得し、インターネットを介してデジタルツインに反映されるため、高精度に現実空間を再現できます。遠隔地からモノの状態を把握し操作できるIoTは、デジタルツインの実現に必要不可欠な技術です。 5G 5G（5th Generation）とは、第5世代移動通信システムのこと。 5Gには、超高速・低遅延・多数同時接続の3つの特徴があります。 4Gと比較すると、通信速度はおよそ20倍、遅延はおよそ10分の1、同時接続台数はおよそ10倍（理論値）になるとされています。デジタルツインでは、膨大なデータを送受信します。5Gを活用するからこそ、遅延やラグを起こすことなく、デジタルツインに必要な膨大なデータの通信が可能になるのです。 AI AI（Artificial Intelligence）は、人工知能とも呼ばれます。機械学習やディープラーニングなどによって膨大なデータを学習させ、そのなかからある事象の特徴を自動的につかめるようにしたものです。その結果、AIは高精度な分析や予測が可能に。デジタルツインでは、画像の解析やサイバー空間に再現したモデルの分析などに活用されています。 CAE CAE（Computer Aided Engineering）は、仮想空間でシミュレーションや解析を実行する技術です。製造現場においては、早くから活用されていました。デジタルツインでは、サイバー空間に再現したモデルに対してシミュレーションを行う際に活用されます。 AR・VR AR（Augmented Reality）は拡張現実、VR（Virtual Reality）は仮想現実と呼ばれ、仮想空間を視覚的に体感できるようにする技術です。 ARとVRによって、サイバー空間に再現したモデルをよりリアルに視覚化し、体感できるようになります。デジタルツインを活用するメリットデジタルツインを活用するメリットとしては、以下があります。コストダウン業務効率化トラブル改善設備保全アフターサービスの充実それぞれ解説します。コストダウン現実世界での製品開発は、完成までに繰り返し試作を行う必要があります。そしてそれには時間や人員、材料費といったコストがかかっていました。しかしデジタルツインでは、仮想空間で試作品のシミュレーションができます。これにより、材料費や人件費をかけずに検証が可能です。また、現実世界での施策と比べ、より細かなシミュレーションができます。そのため、完成までのプロセスを最適化しやすく、開発期間の短縮につながるメリットもあります。業務効率化製造業や建築業など専門性の高い現場作業では、これまで現地に行くことが欠かせないと考えられていました。デジタルツインを活用すれば、離れた場所からでもリアルタイムで現地の状況を確認し、指示を出すことが可能に。現場に経験の少ないスタッフしかいなくても、遠隔地から届いた指示をもとに迅速に対応できるため、結果的に業務効率化につながるでしょう。トラブル改善・設備保全デジタルツインの活用は、トラブル改善や設備保全につながります。従来の生産設備では、生産現場のオペレーターからの異常報告により原因調査を開始していました。しかし、生産設備にデジタルツインを活用すると、設備の稼働状況をリアルタイムで把握し、早急にトラブルの改善が可能です。またAIと組み合わせると、トラブルが発生する兆候をリアルタイムに検知し、より効率的な設備保全が実現します。アフターサービスの充実デジタルツインの活用により、アフターサービスが充実します。製造業では、製品を出荷したあともデジタルツインを介して顧客の使用による製品の状況や消耗具合を把握することで、適切なタイミングで消耗品交換の提案や点検の案内が可能です。また、製品に取り付けたセンサーによって稼働状況を把握することで、ユーザーの使い方や耐久性のデータを収集・モニタリングできます。これらのデータをAIに分析させることで、適切な検査時期の把握が可能になり、故障時期を予測してメンテナンスを提案できるようになります。デジタルツインの活用事例ここでは、実際にデジタルツインを活用した業務改善などの事例を紹介します。テクノロジーやサービスにおける都市開発の事例／A社 A社は世界での車両販売台数もトップクラスの大手自動車メーカーです。・概要自動車業界全体として、IoT接続や自動運転、シェアリングへの移行に加え、ガソリンエンジン駆動から電動モーターで駆動する電動化（EV/PHEV）へのシフトが進んでいます。このような自動車業界の流れから、車に対するニーズが“所有”から“利用”へシフトしています。これまでの自動車販売だけで利益を維持していくことは、難しいと考えられ、企業としての変革が求められている状況でした。そのような背景からA社は、先進的技術を活用して都市や地域の機能・サービスを効率化・高度化することに。都市がもつさまざまな課題解決を目指す“スマートシティ”の実現を進めています。同時に、快適性や利便性を含めた新たな価値を創出する都市・地域の構築も推進しています。・取り組み内容デジタルツインの活用法としては、いきなり実在のスマートシティを作るのではなく、デジタル環境（バーチャル環境）でリアルなスマートシティと同様なものを設計してバーチャルモデルを作成。それからスマートシティの設計開発をしました。・結果デジタルツインの技術を活用することで、スマートシティの実現に向けて的確なまちづくりシミュレーションが可能になりました。街のインフラは一度建設してしまうと、簡単には修正できません。デジタルツインの技術によってシミュレーションを何度も繰り返し行うことで、実際の運用における課題を発見し、より良い街づくりを支えました。 3D都市モデル整備・活用・オープンデータ化の事例／国土交通省・課題近年、世界では3D都市モデルを始めとするデジタル技術を用いて街づくりをDX化し、新たなソリューションを実現しようという取り組みが増えています。そうした動きは世界では珍しくないものの、日本では遅れが生じていました。・取り組み内容国土交通省は、日本でも3D都市モデルを大きく普及させることを目的に、3D都市モデルの整備や活用を進めるプロジェクト“PLATEAU”を推進しています。オープンデータ化によって、誰もが国内の3D都市モデルをデジタルツインとして活用できるようになりました。・結果 2021年には全国56都市の3D都市モデルのオープンデータ化を完了。公開された３D都市モデルを地方自治体や民間企業、研究者などが活用し、街づくりや防災対策などに向けた実証実験が進められています。製造業のDX化に成功した事例／B社 B社はグループ全体で、コーヒー飲料や茶系飲料、炭酸飲料、酒類、特定保健用食品など幅広く製造・販売しています。・課題安心・安全の実現のため、厳しい品質管理とともに、商品のサプライチェーン全般におけるさまざまな問い合わせに対し、素早い対応・説明が求められています。また、近年急速に進むデジタル化の進展に伴い、最新のデジタル技術を活用した工場経営や業務改善も求められていました。・取り組み内容工場で、商品の安全・安心の追求、働き方改革の推進、工場経営の高度化を達成するべく、デジタルツインの機能を持ち合わせたIoT基盤が構築されました。工場に構築されたIoT基盤は、製造工程の生産設備・機器以外に、調達・製造・品質管理・出荷などのシステムもIoT基盤に集約。そして、収集・統合したデータを紐付けて素早く活用できるようにしたことが大きな特徴です。・結果製品の製造工程に関するデータはIoT基盤に集約し、そこから得られる情報を利活用することで工場内の見える化に成功しています。不良品の発生時、従来であれば原因特定にある程度の時間を要していたケースも、IoT基盤の導入により数分で済むようになりました。まとめデジタルツインの詳細や導入のメリットを、事例を交えながら解説しました。製造業や建築業において、すでにデジタルツインは導入されていますが、IoTやAIなどの技術の発展により、今後はさらに幅広い分野での活用が期待されています。自社のビジネスモデルや経営戦略をよく認識したうえで、デジタルツインが活用できるかどうか検討してみましょう。その際には、ぜひ本コラムを参考にしてください。

ギグエコノミーとは？新しいワークスタイルのメリットやデメリットを解説

インターネットの普及により働き方が多様化するなか、フリーランスとして活動される方も多いのではないでしょうか。なかでも、日本国内では“ギグエコノミー”という働き方が広まりつつあります。しかし、ギグエコノミーという言葉を耳にしていても、どのような働き方なのかイメージがわきにくいかもしれません。本記事では、ギグエコノミーについて解説し、労働者にもたらすメリットやデメリットを挙げています。ぜひ、ご自身の働き方を考える際の参考にしてみてください。ギグエコノミーとは？ギグエコノミーは、雇用形態にとらわれず、インターネットを利用して単発もしくは短期の仕事を請け負う働き方のことです。また、それによって成り立つ経済の仕組みを指します。ギグエコノミーとして働く人のことは、ギグワーカーとも呼ばれます。ギグエコノミーで対応できる業種は幅広く、専門性の高いものから比較的容易なものまで、さまざまあります。シェアリングエコノミーとの違いギグエコノミーと似た言葉に、シェアリングエコノミーがあります。シェアリングエコノミーとは、“物やサービス”に焦点を当てたシェアビジネスのこと。重なる部分もありますが、ギグエコノミーは“働く人のスキル”をシェアすることに焦点を当てたビジネスです。そのため、物をシェアするシェアリングエコノミーとは意味合いが異なります。クラウドソーシングとの違いスキルシェアとして、クラウドソーシングと混合される方も少なくありません。クラウドソーシングは、業務を委託する手段の一つです。社内業務の一部を、クラウドソーシングサイトなどを経由して、個人の労働者へ委託します。企業がフリーランスをはじめとする個人の労働者へ業務を委託するという点では、ギグエコノミーと同じに見えるかもしれません。しかし、ギグエコノミーは労働者側の働き方や、それによって回る経済活動を指すため異なります。また、副業とも混同されやすいですが、副業は本業とは別で仕事をもつことです。単発の仕事に限った話ではなく、なかには企業と雇用契約を結ぶ場合も含まれます。ギグエコノミーは単発の仕事を都度請け負う形態であるため、副業とも異なる考え方です。ギグエコノミーが増える背景ギグエコノミーが普及する要因として、テクノロジーの進化が大きく影響しています。インターネットはもちろん、スマートフォンの普及などによって、ギグワーカーとして働きたい労働者側と人材を探す企業とをつなぐプラットフォームサービスが増加。手軽に仕事を探したり、依頼したりできるようになりました。また働き方の変化も影響しています。近年テレワークやリモートワーク、ノマドワークが可能となり、多彩な働き方が可能に。そうした柔軟な働き方を求める労働者も増えており、正社員とは異なる働き方を選択することも現実的になりました。このような働き方の変化も、ギグワーカーを増加させる要因の一つです。ギグエコノミーがもたらすメリット、デメリットギグエコノミーの定義や、拡大した背景を解説してきました。それでは、実際にギグワーカーとして働く場合には、どのようなメリットやデメリットがあるのでしょうか。ここでは、労働者視点で具体的に解説していきます。これからギグワーカーとして働くことを考えている方や、少しでもギグエコノミーに関心のある方は、ぜひ参考にしてください。労働者のメリット自由な働き方ができる発注された業務を遂行できるスキルや知識があれば、働く時間や場所にとらわれず、自由に働けることが最大のメリットでしょう。例えば、家事や育児で長時間働くことが難しい方や、趣味の合間など自身のライフスタイルに合わせた働き方を望む方など、フルタイムの正社員のような働き方を選択しない方も仕事を見つけやすいのが大きな魅力です。自分のスキルに見合った評価がされるギグエコノミーは、自分のスキルや能力によってビジネスが成り立つという特長があります。会社員として働く方のなかには、現状の給与と自身の仕事内容が見合っていないと感じる方もいるかもしれません。ギグワーカーであれば、実力に見合った評価や報酬につながりやすいため、専門スキルをもった方には向いている働き方といえるでしょう。労働者のデメリット社会保障や事務処理がすべて自己責任ギグワーカーは雇用契約を結びません。会社員であれば労災などの社会保障を受けられますが、ギグワーカーは自分自身でリスク管理をする必要があります。また、会計や納税に関する手続きも一人でするため、負担を感じる方もいるかもしれません。ギグワーカーを考えている方は、こうした手続きを自身でする必要があると覚えておきましょう。モチベーションの低下につながりやすいギグエコノミーの働き方は、一人で仕事をすることが多い傾向にあります。クライアントへの営業から作業、納品、請求関連業務までの工程を単独でこなさなければなりません。会社員であれば、チームでプロジェクト業務の分担できますが、ギグワーカーは自身でスケジュールを管理して仕事をこなします。そのため、ギグワーカーは社会とのつながりが希薄になりやすい傾向にあります。それによりモチベーションが低下することも考えられるでしょう。ギグエコノミーの業務例実際に、どのような業務例があるのかを具体的に解説します。自分にどのような業務が合っているかを考える際の参考にしてください。オンライン完結型の業務インターネットやスマートフォンを使用した、オンライン完結型の業務があります。具体的には、事務職やシステムの開発・設計、プロジェクトマネジャーなどです。クリエイティブにかかわる業務クリエイティブにかかわる業務には、イラスト制作やライティング、Webサイト制作、動画編集、写真撮影などが挙げられます。運送関連業務フードデリバリーサービスの配達員、ドライバーなど、荷物や人を運ぶ業務が運送関連業務に該当します。空いた時間を活用して仕事ができる点は、これまでと共通しているものの、オンラインではできない業務です。消費者支援にかかわる業務消費者支援にかかわる業務とは、家事代行やペットの世話、ハウスクリーニングなど、直接消費者の支援となる業務が該当します。こちらも運送関連業務と同様に、オンラインではできない業務です。ギグエコノミーが抱える課題ギグエコノミーは近年成長傾向にありますが、ギグワーカーを取り囲む環境はいまだに整備されてはいません。ギグワーカーは個人事業主であり、企業と雇用契約を結んでいないため「労働法」の適用外です。そのため会社員のような社会保障制度はありませんし、最低賃金などの規定も対象外。ギグワーカーをめぐる社会保障や休業補償などは、これまでも世界各国で議論されてきました。一方、日本では「フリーランスとして安心して働ける環境を整備するためのガイドライン」が策定されるなど、ギグワーカーを含むフリーランスの働き方をより良くするための動きも生まれています。ギグワーカーを取り囲む環境の変化については、今後も動向に注目していく必要があるでしょう。また、インターネットの普及でギグエコノミーの働き方が普及する反面、労働者の供給過多の影響で同業同士の競争が激しくなっています。そのため、自身の市場価値を保ちギグワーカーとして働き続けるためには、自身のスキルアップを図る努力が重要になりそうです。まとめギグエコノミーでは、時間や場所にとらわれず自由に働ける環境を得られるでしょう。しかし、社会保障や最低賃金の適用外となるため、自身でリスク管理をしなければいけません。納得のいく形で仕事を進めるためにも、自身のスキルやギグワーカーとして働くうえでのデメリットを踏まえたうえで仕事をしましょう。本業がすでにある方は、いきなりギグワーカーとして独立をするのではなく、例えば隙間時間で副業などに挑戦し、ある程度の目途がたってから、独立するという方法もあります。

はたらき方

ITの特異点「シンギュラリティ」とは？意味やいつ起こるのか解説

近年ではAI（人工知能）が急速に進化し、活用の範囲が広がっています。便利に思う一方、「AIに人間の仕事が奪われるでは」と懸念を感じる方も多いのではないでしょうか。そうしたなかで、よく耳にするようになった言葉が“シンギュラリティ”です。シンギュラリティとは、IT分野で技術的特異点と訳され、AIが人間の知能を超える転換点を指します。本コラムでは、シンギュラリティの詳しい意味や、いつシンギュラリティが起きるのか、否定論を含めて解説します。これからの時代AIとどのように付き合っていくか、ぜひ参考にしてください。シンギュラリティ（技術的特異点）の意味シンギュラリティ（Singularity）は、日本語で“特異点”という意味を持ち、社会のあり方に大きな変化をもたらす転換期を指します。近年では、AI（人工知能）が人間の知能を超える時点、AIの発展の先にある技術的特異点という意味合いで使われることが多くなりました。シンギュラリティに到達すると、AI（人工知能）は自立的なバージョンアップを繰り返し、人間のサポートを必要としなくなるといわれています。シンギュラリティはいつ起きるか、有力説は2045年シンギュラリティが起こる時期として、もっともよく知られている説が、2045年説です。この背景には、人工知能研究の世界的権威であるレイ・カーツワイル氏が、自著で2045年説を唱えたことがあります。このことから、シンギュラリティの到達点を2045年問題と呼ぶようになり、2010年代にディープラーニングが飛躍的に発達したことで、さらに注目されるようになりました。収穫加速の法則との関係性シンギュラリティの到達時期が2045年と予測された前提には、収穫加速の法則があります。これは発明が次の発明を生むという連鎖の歴史から、技術の進歩は指数関数的に進むという考えに基づく法則です。特にインターネットの普及以降、技術の進歩は目覚ましいものがあります。この前提をもとにAI（人工知能）の進歩を計算した際、2045年にシンギュラリティに到達するという予測が導き出されたのです。シンギュラリティが起きたあとの世界の変化予測シンギュラリティに到達したあと、私たちの日常にはどのような変化が生まれるのでしょうか。ここでは、シンギュラリティ後の世界の変化予測を紹介します。多くの職業がなくなり、新たな仕事が生まれる AIの進化によって、人間の仕事はなくなるといわれて久しい昨今ですが、これにも諸説があります。しかし、多くの職業がAIによって代替可能になっているのも事実です。総務省によると、日本の職業（就労者）の49％は将来AIに代替される可能性があると触れています。 ※出典：平成28年版　情報通信白書（総務省）現時点でAIが得意とするのは、業務効率化や生産性向上などの分野であり、主にルーティンワークが業務割合の多くを占める職業がAIの影響を受けやすいと言えます。このようにシンギュラリティが起きなくとも、AIの発達によって多くの職業がなくなる可能性は否定できません。一方、AI導入をサポートする仕事やAIを使った新しい仕事の創出が予想され、仕事の総量が増えることも期待されます。労働がなくなり、ベーシックインカムが導入されるシンギュラリティが起きてAIで代替できる仕事が増えると、ベーシックインカムの導入が進むのではないかという説もあります。ベーシックインカムとは、国民の生活を最低限保障するために年齢や性別を考慮せず、すべての人に無条件で毎月一定のお金を支給する制度です。日本に導入しようとする動きがあるなど、ここ数年、国会でも話題になっています。 AIによって代替される可能性がある仕事は、AIの得意領域である業務手順が明確なものであることが多いです。一方、AIが代替しにくい仕事の特徴としては、コミュニケーションが複雑なものが挙げられています。この場合、AIでの仕事の代替可否によって、経済格差が生まれて貧困が激化しやすくなることが懸念されています。このような背景から、世間ではベーシックインカムの導入が問題の解消に役立つのではないかと論じられています。もちろん、ベーシックインカムの導入は、財源的にも簡単ではありません。また、仮にベーシックインカムが導入されても、根本的な解決にはならないでしょう。シンギュラリティ・AIとの付き合い方シンギュラリティが起きても起きなくても、人間の仕事をAIが少しずつ代替していくことに代わりはないでしょう。それでは、今後私たちはどのようにAIと付き合っていけばいいのでしょうか。ここでは、シンギュラリティやAIとの付き合い方を解説します。 AIが苦手な分野でスキルアップする AIとの分業を実現するためには、AIが苦手とする分野でスキルアップを積み重ね、自分の市場価値を高めていくことが大切です。創造性や協調性が必要な業務はどの国でも代替可能性が低いと言われています。 AIの苦手とする分野でスキルアップを積み重ねることで、AIとの分業が実現しやすくなるでしょう。特に、今でもあらゆる仕事で重要とされているコミュニケーション能力は、今後さらに重要度が上がると考えられます。 AIを使う側に立つ AIが進化することは、悪いことばかりではありません。今まで、人間が時間をかけて作業していたことをAIが一瞬で終わらせられれば、人間はより本質的な仕事を進められるようになります。そのため、AIは少子高齢化による労働力不足の問題解決にも、重要な働きをするとみられています。今後、社会の発展にAIは欠かせないものになっていくことは必至です。AIを使う側に立ち、ツールとしてAIを活用してビジネスを進めていくことも、ひとつの方策です。そのためには、AIを作るプログラミングやディープラーニングの知識を身につけなければなりません。 AIの技術的な知識をもっていなくてもAIは利用でき、AIを手軽に利用できるサービスを提供する企業も増えています。とはいえ、技術面の理解を深めておくに越したことはありません。 AIに何ができて、何ができないかを知ることでトラブルに対応でき、新たなビジネスチャンスの気付きを得られるはずです。まとめシンギュラリティとは、AIが人間よりも高度な知能を手に入れる特異点のことを示す言葉です。シンギュラリティが起きたあとは、AIによって人間の仕事が代替されていくため、その解決策としてベーシックインカムが導入されるなど、さまざまな変化が予測されます。 AIが人間の仕事に食い込んでくることは止められないでしょう。私たち人間は、AIにはできない領域でスキルアップを重ね、より本質的な仕事を進めていく必要があると考えられます。

カーボンオフセットとは？企業が取り組むべき理由や具体的な事例を紹介

地球温暖化や環境問題の対策の一つとして、“カーボンオフセット”という考え方や取り組みが重視されています。本コラムでは、温室効果ガスを削減する手段と言われるカーボンオフセットについて、具体的に解説。実際の取り組み事例も、あわせて紹介します。脱炭素経営に向けて、内容を押さえていきましょう。カーボンオフセットとは？カーボンオフセットとは、CO2のような温室効果ガスの排出を極力減らすように努力したうえで、どうしても排出されてしまう温室効果ガスを他の活動で排出削減や吸収をすること。または、そうした事業に出資することを指します。カーボンオフセットの考え方環境省では、カーボンオフセットは次の3ステップで実施するとしています。知って：CO2排出量を算定する減らして：CO2の削減努力をするオフセット：削減しきれないCO2を温室効果ガス削減・吸収の取り組みに資金提供する（クレジットを購入する）ことでオフセット（埋め合わせ）する出典：カーボン・オフセットガイドライン（環境省）カーボンオフセットはイメージしにくい取り組みと言われているため、実施する際の透明性や取り組みそのものに信頼があることが大切です。まずは、CO2の排出量を算出し、できる限りの削減努力をすることが必要です。削減努力をしたうえで、削減が困難な残りの排出量をオフセットで補います。残りの排出量のオフセットは、国が活動を認証して制度化したJ−クレジット制度を利用しましょう。この制度を利用してクレジットを購入し、排出された温室効果ガスの埋め合わせをします。クレジットとは、他の場所で実施された活動により削減・吸収された温室効果ガスを、売買する仕組みです。クレジットを購入した事業者は、環境に貢献した企業としてPRでき、企業価値の向上が見込まれます。クレジットを売却した事業者は、売却益をカーボンオフセット事業投資へ充当可能です。したがって、クレジット売買の活性化がカーボンオフセット活動への活発化につながります。なぜカーボンオフセットが必要なのか？私たちは日常生活のなかで、CO2をはじめとする温室効果ガスを排出しています。温室効果ガスは地球温暖化の原因です。温暖化の進行で地球がダメージを受け、気候変動や砂漠化、海面上昇などが起こっています。これ以上、深刻な被害を出さないためにも、私たちはより環境を意識し、温室効果ガスの排出抑制に積極的に取り組まなければなりません。しかし、各国が温室効果ガスの削減に努めていても、経済活動を続ける限り減らせない温室効果ガスも存在します。そこで、排出量の埋め合わせをする行為がカーボンオフセットであり、温室効果ガスの排出抑制のために必要とされているのです。カーボンニュートラルとの違いカーボンオフセットと似た言葉に、カーボンニュートラルがあります。カーボンニュートラルとは、事業者などの活動で排出された温室効果ガスの総排出量と同じ量を「吸収」「削減」することで、実質的にゼロにすることです。カーボンオフセットは、削減活動に投資することで排出した温室効果ガスを埋め合わせるのに対し、カーボンニュートラルは、排出した温室効果ガスを吸収・削減することで差し引きゼロにするという考え方の違いがあります。カーボンニュートラルの実現に向けては、排出量の削減はもちろん、植林や森林管理などの促進が必要になります。カーボンオフセットに企業が取り組むメリット実際に、企業がカーボンオフセットに取り組むメリットを解説します。自社で活動する際の参考にしてください。自社のイメージアップにつながる地球温暖化は、社会全体が直面する重要な問題です。温室効果ガスの削減に向けて企業として取り組むと、イメージアップにつながるでしょう。また、先述したJ−クレジット制度を利用すると、社会全体へ環境に貢献する企業としてPRできます。他社との差別化カーボンオフセットの実施は、競合他社との差別化にもつながります。現代では、環境に配慮された商品やサービスが多く提供されています。そのなかで、環境への取り組みを実践し公表すると、地球温暖化対策に取り組む企業として周囲に認知されるでしょう。カーボンオフセットの問題点企業がカーボンオフセットに取り組むメリットを解説してきましたが、問題点はあるのでしょうか。ここでは、大きく2つの視点から問題点を解説します。メリットと合わせて把握をしておきましょう。カーボンオフセットの信頼性カーボンオフセットは、クレジットを用いて温室効果ガスの排出を相殺する仕組みです。しかしながら、取り組みが進んでいるイギリスでは、オフセットが温室効果ガスの排出削減にはつながっていないという事例が指摘されました。また「お金を払えば温室効果ガスの排出を気にしなくてもよい」という考えが広まる恐れもあります。そのためカーボンオフセットの信頼性を構築するためにも、クレジットのもとである排出削減量や吸収量が正しく算定されるべきであるといった、課題への対応が求められています。温室効果ガス排出量の算定方法が事業者によって違う企業などがカーボンオフセットを実施する際、自社でクレジットの購入や無効化を行う方法と、オフセット・プロバイダーなどを通じて行う方法があります。プロバイダーに関しては、温室効果ガス排出量の算定方法がプロバイダーによってそれぞれ異なることが問題視されてきました。また、プロバイダーに委託する際はクレジットの管理体制を確認するべきであるといった指摘もされています。カーボンオフセットのおもな取り組み方法具体的に、カーボンオフセットに取り組む方法を紹介します。自社ではどのように取り組めるか、紹介したものを踏まえて検討してみるとよいでしょう。自己活動オフセット電気の使用など、自らの活動のなかで発生する温室効果ガスの排出量を、クレジットの購入によってオフセットする取り組みを指します。会議・イベント開催オフセットコンサートやスポーツ大会などのイベントを主催する事業者がクレジットを購入し、イベント開催で排出される温室効果ガスをオフセットする取り組みです。オフセット製品・サービス製品やサービスを提供する企業がクレジットを購入し、製品の製造やサービス提供時に排出される温室効果ガスの排出量をオフセットする取り組みを指します。クレジット付き製品・サービス製品やサービスを提供する企業、イベントを開催する企業が、その製品やサービス、イベントチケットにクレジットを付与。これにより、製品やサービスの購入者、イベント来場者が温室効果ガスの排出量をオフセットする取り組みです。寄付型オフセット製品やサービスを提供する企業、イベント開催する企業が消費者に対して寄付を募集。そして、その製品やサービス、イベントチケットの一部売上をクレジット購入にあて、オフセットをする一連の取り組みを指します。カーボンオフセットの取り組み事例カーボンオフセットに取り組む企業の事例を紹介します。事例を参考に、自社の事業へと活かしましょう。小売業/A社の事例大手コンビニチェーンのA社では、環境配慮型プライベートブランドを立ち上げました。商品の原料、製造、廃棄の際に発生する二酸化炭素の排出量を、他国の水力発電プロジェクトによって削減された二酸化炭素の排出権でオフセットをしています。物流企業/B社の事例運送企業のB社では、地域のサービスセンターを拠点に、台車や自転車で配送をしながらCO2の削減を実現しました。 CO2排出削減が困難なサービスセンター間の貨物輸送では、グループ企業のクレジットを活用してオフセットをしています。また、短距離運送の際には車両を使わない集配方法を実施する、長距離輸送にモーダルシフトを推進するなど、CO2削減に取り組んでいます。スポーツクラブ/C社の事例スポーツ業界のC社は、国内のプロスポーツ界初となる取り組みをおこないました。具体的には、ホームゲームの開催により排出される二酸化炭素を、オフセットする取り組みです。大手金融機関を仲介して、二酸化炭素の排出権を販売する他国の企業と契約し、オフセットを実現しました。まとめカーボンオフセットの仕組みや具体的な考え方、おもな取り組み事例を紹介しました。温室効果ガスは地球温暖化の原因となるため、社会全体を通して削減に努めなければなりません。カーボンオフセットは、企業活動をおこなううえで、どうしても発生してしまう温室効果ガスを削減する重要な取り組みです。企業によっては、製品の販売やサービスの提供時に取り組めます。自社ではどのような取り組みができるか、ぜひ一度検討してみてはいかがでしょうか。

BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）とは？対象業務や具体的な活用事例を解説

「BPOやアウトソーシングが人手不足の解決に有効」と聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。社内リソースは限られているため、外部企業に委託して業務効率化を図ろうとする企業が増えています。本コラムでは、BPOとアウトソーシングの違いや具体的な活用事例を解説。また、BPO事業者を選定する際のポイントも、あわせて紹介します。 BPOを検討されている方は、ぜひ本記事を参考にしてください。 BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）とは？ BPOとは、Business Process Outsourcing（ビジネスプロセスアウトソーシング）の略称です。自社業務の一部を、一括して外部に委託することを指します。企業によっては、部門単位で請け負っていた業務をすべて外部へ委託することも。 BPO事業者には、それぞれ専門分野や得意な領域があります。たとえば売り上げに直結しない業務をBPO事業者に依頼できれば、企業はコア事業に注力しやすくなり、収益アップにもつながるのです。 BPOの対象業務 BPOの対象業務はさまざまありますが、定型化しやすいバックオフィス業務が委託されやすいといわれています。具体的には、総務や営業事務、人事などの業務がBPOで対応可能です。最近ではBPOの業務領域が広がりつつあり、人材育成を委託するケースもみられます。これにより、社内の人的リソースを割かずに人材育成が可能になりました。自社でどのような業務を委託するとよいのか、一度検討してはいかがでしょうか。アウトソーシングとの違いアウトソーシングとは、企業が業務に必要なリソースを外部から調達することです。一般的に、人材派遣業者や業務委託業者に業務の一部分だけを委託することを指しています。 BPOもアウトソーシングの一種。しかしBPOは、業務プロセスの一部またはすべてを一括で外部に委託することを指します。業務の遂行だけではなく、業務プロセスの改善や効率化、人材の採用・教育なども委託範囲です。一括して委託できることは経営レベルのインパクトがあるため、経営戦略として進められる場合もあります。 BPOとBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）の違い BPOと混合しやすい言葉にBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）があります。BPRは、すでにある業務プロセスを抜本から見直し、再構築する経営戦略のことです。 BPOの導入目的が既存業務の効率化や適正化であるのに対し、BPRの導入目的は組織の問題を解決するために既存業務の必要性を見直すことにあります。そのため、BPRの導入には長期間が必要で、目的達成までには多くのコストや工数がかかります。 BPOを導入するメリット BPOを導入すると、どのようなメリットが得られるのかを解説します。社内でBPO導入を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。コア業務に集中できる BPOを導入して、ノンコア業務を一括してBPOで委託すると、企業のコア業務にかかわる人材の強化や資金投入へ注力しやすくなります。その結果、市場シェアの拡大や収益性の向上につながります。コスト削減できる企業の業務量は一定ではなく、繁忙期と閑散期があります。繁忙期に合わせて人を雇うと、人件費が上がります。しかしそうすると、閑散期には人が余ってしまい、そのコストは赤字の原因にもなりかねません。 BPOを導入すれば、業務状況に合わせて必要な分をBPOサービスに割り当てられるようになります。そのため、常に固定費として発生していた人件費を業務量の増減に合わせて最適化でき、コスト削減につなげやすくなります。また、BPOを導入すると、業務に携わるスタッフの教育もBPO事業者が担ってくれるため、教育コストの削減も見込めるでしょう。顧客満足度の向上につながる BPO事業者にはそれぞれ専門性や得意領域があります。自社のノウハウが不足する業務はBPOを導入し専門のBPO事業者にお任せすることで、自社で業務を対応するよりも対応速度や品質の向上が期待でき、結果的に顧客満足度の向上につながります。また、トラブルが発生した際に対処できるBPO事業者もあるため、自社への信頼向上も期待できるでしょう。 BPOの具体的な活用事例総務部での活用例総務部でBPOを導入する場合には、受付や電話対応、社内備品管理や発注などが挙げられます。企業を経営するうえで必要な業務ですが、定型化しやすい業務も多いため、BPO事業者の多くが対応可能な領域です。また、オフィス移転や社内のレイアウト変更、社内インフラの整備などに対応できるBPO事業者もいます。人事部での活用例人事部の業務は、社内向けと社外向けに分けられます。社内向け業務とは、従業員の勤怠管理や労務管理で、おもに給与計算や年末調整の書類作成が該当します。社外向け業務には人材採用や人材育成が挙げられ、具体的には新入社員の研修、求人サイトを使用した採用活動などです。人事部は、マイナンバーへの対応など、法改正によって新たな業務への対応も求められる部署。BPOを導入し外部に委託することで、部署の負担軽減が期待できるでしょう。経理部での活用例経理部では、経費精算や予算管理、決算業務など、多くの業務でBPOを導入できます。繁忙期や年度末には、業務が集中し繁忙期を迎えます。その際にBPOを活用すると、従業員の負担を大幅に軽減できるでしょう。マーケティング部での活用例マーケティング部では、おもに市場調査や既存の顧客管理、潜在的ニーズの把握などでBPOを導入できます。顧客のニーズや市場動向が多様化・複雑化している現代、企業にとってマーケティング戦略は重要です。専門性をもつBPO事業者に委託することで、マーケティング効果の最大化を目指せるでしょう。顧客や市場分析以外に、コンテンツ制作などのプロモーション業務をおこなうBPO事業者もあります。市場調査や顧客分析は社内で、対外的なプロモーション業務は外部に委託するといった使い分けも可能。自社の得意な業務を把握し、委託する業務を慎重に検討することが大切です。 BPO導入時のポイント実際にBPO事業者へ業務を委託するには、どのような点に気を付ければよいでしょうか。 BPO導入時に気を付けたい5つのポイントを解説します。BPO導入を検討されている方は、この内容を踏まえて事業者を選びましょう。価格の適正さ価格は安ければ良いわけではありません。求めている業務量や品質を担保してくれるか、長期的に運用し業務を最適化できるような提案をしてくれるかなどを、総合的に判断する必要があります。期待できる効果を踏まえて検討し、事業者の価格設定が適正なのかを確認しましょう。専門性の有無 BPO事業者にはそれぞれ得意・不得意な領域があります。たとえば人事部門にBPOを導入するときに、労務領域が得意な事業者もあれば、採用や人材育成を得意とする事業者もあるなどさまざまです。得意不得意を調べずに導入してしまうと、効果が期待できないことも。事前にどの領域を専門・得意とする事業者なのかを確認しましょう。どのような業務を依頼したいのかを洗い出して、BPO事業者を検討することをおすすめします。対応実績 BPOを検討する際には、BPO事業者の対応実績を忘れずに確認しましょう。自社が依頼したい業務の対応実績があれば、専門性やナレッジがあるはずです。信頼できる事業者か見極めるためにも、これまでどのような実績や対応経験をもっているかの確認が大切です。セキュリティ体制委託の際は自社情報や顧客情報を共有しますが、万が一、そうした情報が漏洩すれば自社の信頼は大きく損なわれます。 BPO事業者がどのようにデータを管理しているか、セキュリティ体制はどこまで整っているかを事前に確認しましょう。情報セキュリティに取り組んでいる場合はISMS認証、個人情報保護であればプライバシーマークを取得しているかは、ぜひチェックしたいポイントです。パートナーとしての関係性 BPO事業者に委託した際には、業者がどのように業務を遂行しているか見えにくい面があります。自社にとって信頼ができる業者か、これまでの実績や対応を加味しながら検討しましょう。まとめ BPOの定義や導入のメリットを解説しました。BPOサービスを提供する事業者はそれぞれ専門性や得意領域があり、豊富なノウハウがあります。自社の業務効率化や経営の適正化に、BPOの導入は効果的でしょう。BPO導入により、自社の業務改善や、社内のコア業務へリソースを集中させることが期待できます。今回紹介したBPO導入時のポイントを意識しながら、自社にとって信頼できるパートナーを見つけましょう。

5（ファイブ）フォース分析とは？具体的な分析方法と事例を紹介

5フォース分析とは、新製品開発や新規事業の立ち上げ、既存事業のさらなる拡大に活用するためにおこなうマーケティング分析の一つです。競合他社や業界全体を分析することで、自社の優位性や立ち位置などを把握できます。しかし、実際にはどのような目的で使うのか、どのようなやり方で分析を進めればよいのか、イメージできない方も多いのではないでしょうか。本記事では、5フォース分析の目的や進め方について説明します。また、実際の5フォース分析の具体例も紹介しています。これから新規参入したい事業がある方や、既存事業の改善を図りたい企業にとって参考になれば幸いです。 5フォース分析とは？ 5フォース分析は、自社を取り巻く「脅威（フォース）」を5つに分類して、自社の競争優位性を分析するフレームワークです。5フォース分析における「フォース」とは、「脅威」や「競争要因」を指します。 5フォース分析は、自社がさらされている脅威を5つに分類することからスタートします。それらの脅威を分析して、業界や競合他社の状況と収益構造を明らかにしたうえで、自社の競争優位性や課題を把握することを目的としたフレームワークです。おもに新製品の開発や新規事業の立ち上げ、既存事業の改善などに活用できます。脅威を明らかにする5フォース分析現在は、企業を取り巻く環境や顧客ニーズの変化が激しい時代です。いくら有名なブランドを有し業界において高い地位を獲得していたとしても、新しい価値観の提案などを武器に新規参入してくる企業はあとを絶ちません。企業はその規模の大小を問わず、競争原理のなかで事業を展開しています。そして、その競争のなかでさまざまな要素が脅威（フォース）となり、自社の存在を脅かし続けています。これから新規参入する事業者は既存の事業者を分析したうえで、自社のどこに勝算があるかを探ることができ、既存事業者は競合各社が持つ脅威を明らかにできるのが、5フォース分析の特徴です。ポーター教授著書「競争の戦略」で語られた「5フォース分析」は、アメリカのマイケル・E・ポーター教授が提唱した、業界の競争要因を分析するためのフレームワークです。ポーター教授は、経営戦略を考えるうえで業界の競争状態、つまり「競争要因」を知ることが重要だとしました。その「競争要因」には「5つの競争要因（5フォース）」があり、これを分析することで業界の収益構造が明らかになります。この5フォース分析は、経営に不可欠なツールとされています。ポーター教授のいう「業界」とは、いわゆる小売業界・製造業といった従来の業界とは少し意味合いが異なります。なぜなら、かつては競合とは認識されていなかった他業界の企業が、近年では競合になることも大いにあるからです。ポーター教授は、業界とは「互いに代替可能な製品」をつくっている会社集団である、と定義しています。製品そのものではなく、その価値や効用に注目して業界を考えるべきであると説いているのです。例えば、自動車の製造企業は、これまでは自動車業界という同じ業界内の企業だけを競合相手と考えていればよかったわけです。しかし、最近ではまったくの異業種であるIT業界の企業なども競合とみなす必要性が出てきました。このように、業界内だけではなく、業界外にも代替となるサービスが増えているため、つねに自社の事業やサービスの立ち位置を理解しておくことが大切です。 5フォース分析の目的 5フォース分析をする目的は企業によってさまざまですが、大まかに以下の2点が挙げられます。競合要因の特定と自社の優位性の把握新規参入や新製品の開発における収益性の検討それぞれについて簡単に解説します。競合要因の特定と自社の優位性の把握自社に影響をおよぼす脅威を5つに分けて分析することで、どのような脅威があるのかいち早く察知し課題が見つかるとともに、自社が持つ優位性を知れます。既存サービスの改善や拡大、ブランドの認知力向上などに活用できます。新規参入や新製品の開発における収益性の検討 5フォース分析を通して市場や競合の収益構造を分析することで、参入成功率や収益性を考慮に入れた参入戦略が立てやすくなります。参入成功率や収益性を予測し検討できれば、新規参入や新製品開発を実施するかの判断がしやすくなります。 5フォース分析の5つの脅威ここでは、実際に5フォース分析で使用する5つの脅威（5フォース）について解説します。業界内の競合業界への新規参入者代替品の存在買い手の交渉力売り手の交渉力それぞれの項目を詳しく解説していきます。業界内の競合 1つ目の脅威は業界内の競合他社です。自社と同じ業界内の企業やブランドの強さを、そのシェア率、資本金、商品ラインアップ、従業員数などから分析します。同じ業界のなかで顧客に選んでもらうためには、競合他社との差別化が重要なポイントです。分析によって、自社の強みや、他社がすぐには真似できないような要素や戦略がないかを洗い出します。価格競争以外の戦い方が見つかれば、業界内で有利な立ち位置につけます。業界への新規参入者 2つ目の脅威は、業界への新規参入者です。新規参入者は、つねに自社のポジションを脅かす存在です。市場の動向によっては新しい価値やお得な価格設定の新規参入が増え、自社のシェアや売上が落ちるリスクがあります。新規参入の壁の高さは、脅威として押さえておきたい指標なのです。つねに新しい商品やサービスが登場する現代では、既存のブランド力だけでは生き残れません。新規参入者への脅威に対抗するには、自社がデファクトスタンダードを作るほど影響力のある存在になるなどの手段が考えられます。市場規模はもちろん、新規で参入してくる企業にどのような強みがあるのか、参入のための資材や技術レベル、スイッチング・コストまでを踏まえて、自社にどの程度の影響をおよぼすのかを見極めましょう。逆に、分析によって自社が他業種へ新規参入するチャンスを得られる場合もあります。代替品の存在 3つ目の脅威は、自社の商品やサービスの代替品の存在です。この場合、同じ業界の競合他社ではなく、他の業界で開発された製品による脅威を指しています。顧客視点に立って広く見渡して、自社のサービスや商品の代わりとなりうる代替品がないかを探します。コストやニーズはもちろん、どのような層が代替品に乗り換えているかなども確認してください。例えば飲食店の場合、デリバリーサービスが代替品として考えられます。このようなケースでは、来店ポイントや特典をはじめ、来店したときの体験などで差別化を図れないかなどを検討することになるでしょう。業界内の情報だけではなく、つねに顧客のニーズや動向を見ることが重要です。買い手の交渉力 4つ目の脅威は買い手の交渉力です。買い手とは業界内の顧客を指します。競合が多く価格競争が激しくなっているときは、買い手の交渉力が強くなっている状態です。その要因には、買い手が他社からの調達が容易になっていたり、購買量が増えたりしていることが考えられます。例えば、自社が販売している商品やサービスに競合他社が多い場合、他社が自社よりも安くお得な価格帯を打ち出せば、顧客は他社へ簡単に乗り換えてしまいます。このように買い手の交渉力が高くならないようにするには、キラーコンテンツといった、自社のサービスや商品に独自の付加価値をつけることも重要です。また分析をする際に/、ただの価格競争になっていないかも見極めましょう。売り手の交渉力 5つ目の脅威は売り手の交渉力です。この場合の売り手とは、自社の商品やサービスなどの事業に必要な原材料や資源を提供する者（サプライヤー）のことです。例えば、自社の製品を作るために必要な材料を特定の企業や団体から取り寄せている場合、その供給元からの原価が高騰するとそのまま売値に反映され、利益にも影響します。売り手の交渉力が高くなると仕入れコストが上がり、収支バランスが悪くなるのです。対策としては、自社でその材料を開発できるような仕組みを作ることや、複数の売り手と契約をするなど、代替可能な状態にしておくことが考えられます。 5フォース分析の進め方前節で5フォース分析の目的や5つの脅威（フォース）について解説しました。ここでは実際に分析をしてみたい方に向けて、フォース分析の進め方を解説します。分析の目的を明確化するデータの収集・準備 5フォース分析を実践施策立案手順に沿って分析を進めて、自社の事業の発展へつなげられるようにしましょう。 1.分析の目的を明確化する 5フォース分析で何を得たいのか、まずは分析をおこなう目的を明確化します。新規参入事業についての戦略を検討したい、新ブランドの立ち上げに向けた業界分析をしたいなど、目的を明確にすることが重要です。分析する目的を持たずにやみくもに分析すると、目的がブレてしまい、戦略の役に立たなくなる可能性もあります。事前に目的を明確にしてから取り組むようにしましょう。 2.データの収集・準備データの収集時には、競合となる企業と分析の対象範囲がどこまでなのかを、まず決定します。次に、対象範囲内の客観的な情報を収集します。精度の高いデータを準備できなければ、あいまいな分析となり、計画や戦略にうまく活かせません。そのため、情報元には公式のサイトや公的機関が調査・公表しているデータをはじめ、一次情報と呼ばれる信頼度の高いものを使用すると良いでしょう。 3.5フォース分析を実践次に5フォース分析をおこないます。集めたデータや情報をもとに5つの脅威（フォース）に分類して、それぞれを分析します。自社の脅威となる要素にはどのようなものがあるのか、自社の持つ強みは何か、自社を取り巻く環境や業界の現状、市場動静がどうなっているのかなど、細かく分析し把握していきましょう。また、5フォース分析は複数人で実施することが重要です。一人で分析すると主観が入りやすいため、複数人でさまざまな観点から分析をすることをおすすめします。 4.施策立案最後に5フォース分析をした結果、発見した自社の強みや脅威となるポイントをまとめ、次の事業計画や戦略に実行可能な施策として反映させましょう。いくつかのアイデアを出して、チームで優先順位を決めて進めるのもおすすめです。 5フォース分析を適切におこない、新しい事業や既存のブランドの拡大に活かしていきましょう。/ 【業界別】5フォース分析の事例ここでは、実際に他社のサービスをもとに5フォース分析を実践した事例を挙げます。具体的な事例を見ることで分析のイメージが膨らんで、自社のサービスに応用できれば幸いです。自動車業界／A社の事例まずは、自動車業界のA社で分析をおこなった事例です。業界内の競合国内外の競合は多く存在している。ブランド力の高いメーカーも多くあり、既存の脅威が高い状態だと考えられる。業界への新規参入者国内ではトップシェアを誇る生産数のため、すぐに新規参入による脅威にさらされることは考えにくい。しかし、電気自動車（EV）などの新しいメカニズムの商品が登場するのに加え、IT企業の参入も考えられるため、岐路に立たされている。代替品の存在都心部では、自動車よりも公共交通機関を活用する人が多い。また、若年層を中心に車を所有しなくなっている。カーシェアやレンタカーなどの利用も増えている。電気自動車も代替品としての脅威と見られる。買い手の交渉力ブランドの信頼度が高いため、すぐには脅威となるものはない。ただ、自動車の所有欲求が乏しい若者への訴求力が求められていくかもしれない。売り手の交渉力世界でも有数の規模であり、数多く存在するグループ会社から部品などの供給を受けているため、大きな脅威は今のところはない。アパレル業界／B社の事例次に、アパレル業界のB社の事例を紹介します。業界内の競合世界にも展開しているため、競合も世界規模になっており、脅威は強い。業界への新規参入者インターネット通販業界などの参入が挙げられるが、店舗型の新規参入障壁は高い。また、B社ほどの規模になるまでには時間がかかると見られ、そこまで脅威は強くないと考えられる。代替品の存在インターネット通販やアパレルのレンタルサービス、サブスクリプションサービスなどが誕生しており、脅威となる可能性がある。買い手の交渉力 B社はアパレル業界のなかでは大手のブランドだが、買い手はB社にこだわらずとも衣類は他で購入もできるため、買い手の交渉力は高い。売り手の交渉力実店舗数が多く、安定した利益をキープしていることから、売り手の交渉力はそこまで高くない。飲食業界／C社の事例最後はカフェを展開する飲食業界C社の事例です。業界内の競合競争率が高い業界のため、脅威となる企業は多く存在する。業界への新規参入者コーヒーなどのカフェ商品は、他の飲食店でも安く提供する企業が増えており、新規参入の脅威は強くなる可能性がある。代替品の存在 100円台で質の高い商品が提供されるコンビニ商品は、代替品として考えられる。買い手の交渉力混んでいたら顧客は他の飲食店に移動ができるため、買い手の交渉力は高いといえる。売り手の交渉力商品の原料に関しては、多くの選択肢があるため脅威ではない。しかし、店舗を構える場所は売上にかなり影響を与えるため、もし賃料などが高騰したとしても自社に選択肢は少ない。そのため、不動産に関する売り手の交渉力は高いと考えられる。このように実際に自社製品やサービスをもとに5フォース分析をおこない、事業に活かしていきましょう。まとめここまで5フォース分析について、5つの脅威（フォース）や5フォース分析の目的を、実際に分析した具体例などを用いて解説してきました。 5フォース分析は、競合他社のサービスや製品を分析できるフレームワークで、業界の収益構造の把握・新ブランドの戦略・既存サービスの改善など、さまざまな施策に活かせます。5フォース分析を実践して、自社のさらなる事業拡大に貢献しましょう。

ディープラーニング（深層学習）とは　AI・ニューラルネットワークとの違いや実用例を解説

ディープラーニングは、画像や音声、テキストをきわめて高い精度で認識することが可能となるため、多くの分野で注目を集めています。しかし、ディープラーニングの概要は理解していても、詳細な仕組みを理解している人は多くないかもしれません。本コラムではディープラーニングの基本と概念、仕組みについて解説します。また、混同しがちなAI・ニューラルネットワークとの違いのほか、ディープラーニングの活用事例もご紹介します。ディープラーニングに関して理解を深めたい方はぜひ最後までお読みください。ディープラーニングの基本と概念ディープラーニング（深層学習）は、コンピュータが大量のデータを自動で分析し、データのルールや傾向を抽出する技術です。ディープラーニングに似た言葉として、AI（人工知能）や機械学習（マシンラーニング）があります。それぞれの概念は、「AI＞機械学習＞ディープラーニング」という関係で表わせます。 AIに確立された定義はありませんが、令和元年版の情報通信白書ではAIについて「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術」と伝えています。引用：「情報通信白書令和元年版」/総務省そして、機械学習はAIをうまく機能させるための方法です。機械学習は、データから反復学習して特徴をとらえ、学習した結果を法則化。法則を自動化することで、次回以降はその法則に則って作業を進めることが可能です。ディープラーニングは機械学習の技術の一つ。ディープラーニングは、脳の神経回路を模したニュートラルネットワークを多層に積み重ねることで、学習能力を向上させた手法です。ディープラーニングの仕組みディープラーニングは、機械学習の一部であるニューラルネットワークを応用させたものです。ディープラーニングとニューラルネットワークには深い関係があります。数学モデル「ニューラルネットワーク」との関係ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模したもので、ニューロンがそれぞれつながり合い、情報をやりとりするという、脳機能の特性をコンピュータ上で表現するためにある数学モデルです。ニューラルネットワークは入力層、隠れ層（中間層）、出力層の3つから成り立っています。入力層で分析のもとになるデータを入力し、隠れ層で分析、出力層で分析結果を出します。このニュートラルネットワークのうち、隠れ層を重ね複数所有させたのがディープラーニングです。ディープラーニング以前に開発された学習方法「パーセプトロン」は、この隠れ層がわずかだったため、簡単な情報処理しかできませんでした。しかし、ディープラーニングは隠れ層を何層も所有することで、複雑で難しい情報処理を実現します。機械学習・AIとの違いディープラーニングは機械学習の一種とみなされますが、その違いは以下の通りです。 _特徴量の設定方法の違い _それぞれが占める範囲の違い機械学習では、分析対象データの予測の手がかりとなる「特徴量」という数値を人間が設定しなければなりません。これに対しディープラーニングは、読み込んだデータのパターンを分類して法則性を発見することで、データから直接「特徴量」を学習できるようになりました。これにより、人間が手作業で入力していた作業の必要がありません。また、先述の通り、AIはディープラーニングと機械学習を包括する位置づけです。AIは、人間と同様の知能を実現するための技術を指します。ディープラーニングは、AI・機械学習のなかの概念に位置しています。ディープラーニングの画像認識における活用例まずは画像認識における活用例です。顔認証システム顔認証システムにディープラーニングを活用することで、カメラやスマートフォンの顔認証、登録済みの顔と一致するか否かの判断を可能とした例です。顔認証システムの仕組みは、以下の2つが挙げられます。 2D顔認証方式 3D顔認証方式 2D顔認識方式とは、撮影された画像をもとに目・鼻・口などの位置を抽出し、データベース内の個人情報と比較して一致させることで顔認証をおこなう仕組みです。 3D顔認証方式と比べると精度は低いため、太陽光や照明の影響で認識ができないこともあります。 3D顔認識方式とは、2D顔認証の特徴に加え、赤外線を使った3Dセンサーが顔の凹凸をデータ化し、立体的データとして認識させる方法です。2D顔認証方式より精度は向上していますが、赤外線カメラを搭載した端末に限られます。また現状では、コスト面やカメラの小型化に限界があるといった課題があります。顔認証システムにディープラーニングを導入することで、セキュリティレベルの維持、不正の抑止につながるなどのメリットがあります。農業用ロボット農業用ロボットにもディープラーニングは用いられています。すでに実用化が進んでおり、農作物と雑草を自動で判別するロボットや農薬散布ロボットなどはその一つです。たとえば日本で開発されたトマト収穫ロボットは、収穫するための「腕」の機能や、トマトが植えられている場所まで移動する「足」の機能のほか、収穫するトマトを見つける「目」となる機能で構成されています。トマト収穫ロボットの「目」にはカメラが付いており、撮影した画像をディープラーニングによるAI技術を用いて、果実や茎などを識別。AI技術により、果実同士が重なり隠れてしまっていても見つけられます。農業従事者の高齢化が進むなか、農業にディープラーニングを活用する取り組みは、大きな助けとなることが期待されています。ディープラーニングの自然言語処理における活用例次に、自然言語処理の活用例を紹介します。機械翻訳ディープラーニングは機械翻訳にも活用されています。コンピュータを利用した翻訳は古くからあります。最初に使われたのは「ルールベース翻訳」と呼ばれるもので、その後「統計翻訳」という手法が主流になりました。ディープラーニングの技術を用いた機械翻訳が登場したのは2015年頃からです。ディープラーニングの技術によって、従来の機械翻訳と比べ、制度はめざましく向上。Webサイトや検索サイトはもちろん、さまざまな産業で実用化されています。ディープラーニングの音声認識における活用例最後に、音声認識における活用例を2つ解説します。スマートスピーカー近年、AI搭載のスマートスピーカーは飛躍的に進歩しており、日常的な使用用途以外にもさまざまな分野で活用されています。例えば福祉・介護業界では、体が不自由な方の生活サポートや情報収集手段として利用されています。スマートスピーカーに求められるのは、話し手の会話内容の意図を理解して正確な情報を提供することです。ディープラーニングの技術を取り入れることで、スマートスピーカーは音声認識を高速に実施できたり、音声を正しく判別しやすくなったり、より自然な返答もできるようになっています。コールセンター従来のコールセンター業務は、会話内容をオペレーターが理解し、対応履歴をシステムに記録していました。しかし、ディープラーニングの音声認識が導入されることによって精度の高い自動書き起こしが可能に。オペレーターが会話に集中できるようになったことで、パフォーマンスが向上し、対応可能件数の増加につながります。また、近年ではディープラーニングによって顧客の感情分析をする「感情理解」の導入が期待されています。具体的には、顧客の音声の抑揚をチェックし、感情の動きを可視化。実現すれば、電話越しでは認識できない感情の機敏に対応できるようになり、顧客満足度につながるでしょう。まとめディープラーニングは、コンピュータが大量のデータを自動で分析し、データのルールや傾向を抽出する技術です。ディープラーニングは主に画像認識、自然言語処理、音声認識に搭載されています。今後さらに活用の幅を広げ、さまざまな場面での利用が期待できるでしょう。ディープラーニングを導入することで、生産性や業務効率の向上も実現できるかもしれません。本記事を参考にディープラーニングのビジネス活用を検討してみてはいかがでしょうか。

ハイパーオートメーションにデメリットはある？RPAとの違いや導入事例を交えて解説

データの入力や照合などの自動化が実現したことで、企業の業務は以前よりも効率的になりました。そして、これから多くの企業で導入が予想されているのがハイパーオートメーションです。ハイパーオートメーションの技術によって、人材不足の解消や業務の大幅な効率化、コスト削減などが期待できます。では、ハイパーオートメーションとはどのような技術で、現在の業務自動化と何が違うのでしょうか。本記事ではハイパーオートメーションのメリットについて、導入事例を交えながら解説していきます。ハイパーオートメーションとは？ハイパーオートメーションとは、AI（人工知能）やRPAを組み合わせることで自動化する手段を指します。具体的にはツールの併用によって業務プロセスを自動化して、担当者の負担軽減や業務の効率化を図るものです。業務自動化との違い既存のAIやRPAツールの適用領域は限定的で、特定のタスクを対象に自動化を実行していました。一方、ハイパーオートメーションは、業務プロセスにある複数のタスクを対象に、自動化プロセスを作成できます。つまり、AIやRPAを単体で使うよりも広範囲な自動化が可能になるのです。ハイパーオートメーションはAIなどを組み合わせて、より高度な自動化の適応が可能です。その結果、これまでは専門的な知識を必要としてきた複雑な業務プロセスの自動化も可能になります。ハイパーオートメーションが注目される背景ハイパーオートメーションはなぜ注目されるようになったのでしょうか。現在のビジネスシーンの課題点とともに解説します。ライフスタイルの変化ハイパーオートメーションが注目され始めた背景には、新型コロナウイルス感染拡大にともなう日常生活や働き方の変化があります。これはニューノーマル（新常態）として浸透した関係で、新型コロナウイルスの感染拡大が落ち着いた場合でも、以前のライフスタイルに戻るのは難しいと考えられます。ニューノーマルな働き方に対応すべく、企業はDX推進に力を入れており、その1つにハイパーオートメーションがあるのです。人材不足による労働力の減少ハイパーオートメーションが注目された背景の要因として、人口減少による労働力の減少が挙げられます。日本は少子高齢化社会になり、今後も労働者は減少していくことが予想されます。そのため、定型業務をはじめとした業務の効率化や自動化は必須であり、ハイパーオートメーションへの期待は高まっています。ハイパーオートメーションのメリット実際にハイパーオートメーションを導入することによって、企業にはどのようなメリットがあるのでしょうか。業務を効率化できる業務にハイパーオートメーションを導入すると、業務の大幅な効率化が実現します。ハイパーオートメーションであれば、24時間365日稼働できます。また、実行スピードが速く、ヒューマンエラーのない稼働が特徴です。つまり、ハイパーオートメーションは従業員に代わるデジタルレイバー（仮想知的労働者）として、少ないコストで膨大な作業を処理できるのです。生産性が向上するハイパーオートメーションが従業員の代わりとして機能することで、従業員とハイパーオートメーションで業務の分担が進み、従業員はコア業務に専念できます。つまり、ハイパーオートメーションの導入は、結果的に企業としての生産性を向上させ、新しい製品やサービスを生み出す力の強化にもつなげられるでしょう。自動化の対象や範囲の拡大ができるハイパーオートメーションを導入すれば、業務を自動化できる範囲が大幅に広がります。従来の自動化ツールは、自動化可能な領域が限定されていました。しかし、ハイパーオートメーションはAIなどを組み合わせているので、構造化データと非構造化データの両方を扱うことが可能です。非構造化データが扱えると、画像や音声、動画などからも情報を読み取って、自動化へとつなげることができます。専門性が高い業務を多くの人が実施できるようになるハイパーオートメーションを導入すると、機械学習の利用やアプリケーションの開発、統計学に基づく高度な分析などを自動化できます。今まではこのような専門知識を要する業務は、特定の人材のみが担当できていました。そのため、これまでは専門スキルを有した人材だけがおこなうことのできた業務が、スキルを持たない従業員でも取り組めるようになるのです。ハイパーオートメーションの利点の1つとして、単純作業を自動化するだけではなく、高度で専門的な業務も自動化できることが挙げられます。ハイパーオートメーション導入の課題ハイパーオートメーションを導入する際にはいくつかの課題が存在します。業務プロセスの見直しハイパーオートメーションを効果的に業務に組み込むには、業務全体のプロセスを見直す必要があります。ハイパーオートメーションは、いくつかの技術やツールを組み合わせ、複数の業務を連動させて自動化しますが、その分、定義も複雑になります。場合によっては従来の業務プロセスだけでなく、組織体制の作り直しを求められるかもしれません。導入開始時は、プロセスの変更によるトラブル発生や業務遂行の遅れも予想されます。しかし、ハイパーオートメーションとうまく連携させると、結果として飛躍的な業務効率化が期待できるでしょう。システム連携にともなうコストが必要ハイパーオートメーションを導入する際は、従来の業務プロセスを変えるだけでなく、データの一元化やツール接続などのコストが必要となります。また、ハイパーオートメーションとの連携が完了するまでは、確認を常におこなう必要があるので、業務効率が一時的に低下する可能性もあります。ハイパーオートメーションを導入する際は、システム運用によって得られるメリットと導入時のコストを比較し、費用対効果のバランスを考えて判断しましょう。セキュリティ対策が必要ハイパーオートメーションを導入するには、セキュリティの対策が必要です。ハイパーオートメーションはさまざまな業務を連携するため、機密情報を扱う機会も出てくるでしょう。だからこそ、外部からの攻撃を受ける際は、ハイパーオートメーションが狙われる可能性も高くなります。クラウドサービスやマイクロサービスなどを組み合わせる場合も、安全性が保たれるセキュリティ対策を講じてください。導入後のフォロー体制が重要ハイパーオートメーションを導入する場合は、イレギュラーが発生することを想定し、対応する組織体制の充実が求められます。ハイパーオートメーションの導入は、企業にとっても初めての挑戦であり、マニュアルが整備されていないケースも多いでしょう。そのため、導入後のトラブルが発生した際は、迅速に対応できる人材を組織体制に組み込んでいくことが重要です。ハイパーオートメーションの導入事例ハイパーオートメーションは、まだ発展途中のシステムです。自社の課題を理解してから、導入を判断する必要があります。ここからは、実際にハイパーオートメーションを導入した企業の事例をご紹介します。人事・総務関連事業/A社の事例人事・総務業務のシェアードサービスを提供するA社は、同サービスを導入する企業の増加にともなう定型業務の増加が課題となっていました。そこで同社の選んだ解決策が、ELTツールとBIツールが一体化したプラットフォームにRPAを組み込むことです。具体的には業務を効率化するにあたり、定形フォーマットで出力するものや、大量のデータを扱うものなどの業務を洗い出し、RPAを用いて自動化を進めています。また、自社システムが保有するデータを抽出、加工、分析するツールや、データ分析ツールを内包したデータ活用プラットフォームと連携し、業務効率化の幅を広げています。このようにハイパーオートメーションを実現し、業務効率化や稼働時間の削減を実現しました。不動産業界/B社の事例商業施設を運営するB社は、運営施設の拡大にともない事務作業の増加に課題を感じていました。そこで事務作業や経理、財務などを対象に、RPAツールを導入しました。中でも紙の利用が大半を占めるスタンプカードの押印履歴を管理する業務は、RPA単体では自動化が難しく、OCRと組み合わせて自動化しています。ハイパーオートメーションが実現したことで、会社全体で業務効率化に成功しました。旅行業界/C社の事例旅行業界C社では、ハイパーオートメーションの導入で企業の経費精算における業務プロセスの効率化を実現しました。従来の業務プロセスでは、出張時に発生する領収書などの証憑が必要な経費は、原本の提出や突合確認業務というプロセスが発生していました。ここにAI-OCRとRPAを組み合わせることで、領収書の電子化やシステムへの入力や確認、承認という一連のプロセスを自動化しています。まとめハイパーオートメーションが注目されている背景や、導入時のメリットなどについて解説してきました。ハイパーオートメーションによって自動化の領域は従来よりも大幅に広がり、企業にとって大きなメリットになります。一方、導入までにはコストの管理やセキュリティ対策という準備が必要になります。決して、簡単に導入できるシステムではありません。ハイパーオートメーションの導入時にかかるコストを計算し、費用対効果を考えたうえで、導入を判断しましょう。

デジタルディスラプションとは？意味や事例をわかりやすく解説

昨今、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）はなくてはならないものとなっています。その過程で発生するのが、デジタルによる破壊、つまりデジタルディスラプションです。デジタルに強みを持つ企業の参入により、既存のルールや実務内容が一新され、既存参入企業は撤退を余儀なくされる場合もあります。本コラムでは、日本で起きているデジタルディスラプションの事例や、既存市場から追い出されないための方法などを解説します。デジタルディスラプションとは？「ディスラプション」とは、もともと「破裂」や「崩壊」を意味する言葉です。またビジネスシーンにおけるディスラプションはデジタル技術によって発生することも多く、「デジタルディスラプション」と言われています。デジタルディスラプションについて、総務省は令和3年版の情報通信白書にて以下のように定義しています。デジタル・トランスフォーメーションは、自社にとどまらず、業界や社会全体を巻き込んだ破壊的変化を伴うことがある。このため、デジタル企業が市場に参入した結果、既存企業が市場からの退出を余儀なくされる事例が出ている。これをデジタル・ディスラプション（デジタルによる破壊）という。 ※引用：令和3年版情報通信白書（総務省）つまり、デジタルディスラプションは、革命的な変化によって業界や社会の常識を破壊し、業界全体が扱う製品・サービスにも変化を与えるほどの影響力を持った事象であるといえるでしょう。ディスラプションとイノベーションの関係イノベーションには、破壊的イノベーションと持続的イノベーションの2種類が存在します。破壊的イノベーションとは、技術革新や新しいアイデアによって、既存事業の業界構造を一気に変化させることを指します。市場の常識が塗り替わることで、これまでの商品やサービスの価値を相対的に下げ、新しい市場を作り出すのです。例えば、ある企業は掃除機にAIを搭載することで、掃除をロボットに任せるという新たな選択肢を提示し、掃除機の価値基準を一新しました。このように既存の常識をイノベーションによって破壊する流れをディスラプションと呼びます。一方、持続的イノベーションとはすでにある製品・サービスの価値を顧客のニーズに合わせて向上させていくことを指します。例えば、自動車はモデルチェンジによって高性能化や低燃費化を実現しています。これは持続的イノベーションの代表例と言えるでしょう。技術改革により、エンジンやインストルメントパネル（計器盤）などを改良し、顧客満足度を高めています。業界別デジタルディスラプション事例デジタルディスラプションは、いつ起きても不思議ではない現象です。デジタルディスラプションでユーザーの潜在的なニーズを実現することで、市場のリーダーシップを獲得することもあります。今まで、どのようなデジタルディスラプションが発生してきたのでしょうか。各業界別の事例を詳しく解説します。自動車業界のデジタルディスラプション事例自動車業界で発生したデジタルディスラプションの事例で注目されるのは、近年の技術改革とデジタルテクノロジーの導入によって登場した、カーシェアリングやライドシェアなどのサービスです。これらのシェアリングサービスの促進によって、自動車を所有する必要性が薄れていき、カーシェア事業者にビジネスモデルを転換する販売店も増えてきています。音楽業界のデジタルディスラプション音楽業界のデジタルディスラプションの代表的な事例といえば、音楽のストリーミング配信です。これまでアーティストの音楽を聴くには、ショップでCDを購入するか、レンタルするという選択肢が一般的でした。しかし、デジタル技術の発展から、インターネット上で音楽を配信できるサービスが生まれ、爆発的に広がっていきます。このサービスにより、ユーザーはわざわざ店舗に足を運ばなくてもインターネット上で音楽を購入できるようになりました。さらに、ストリーミングサービスが生まれ、特定の音楽を都度購入するモデルから、サブスクリプション（定額課金型）で音楽を制限なく聴けるサービスが登場しました。その結果、CDを含めた物理メディアの売上は減少し、音楽市場のあり方と勢力図が大きく変わったのです。小売業界のデジタルディスラプション小売業界のデジタルディスラプションは、ECショップの台頭です。本来のショッピングは、顧客が販売店まで足を運んで商品を選ぶという方法でした。しかし、ECショップは店舗に足を運ばなくともインターネット上で商品を購入することが可能です。また、品切れによる機会損失が発生した際、足を運ぶ実店舗よりも労力が少ない分、顧客離れにつながる確率を下げることが期待できます。現在では店舗で実際に商品を手に取って確認し、購入する商品を決めてから、より安価で販売されるECサイトで購入するというケースも増えています。テック企業が小売業界に参入し、デジタルディスラプションによる破壊的イノベーションを起こすことで大きな成長を遂げた例だといえます。デジタルディスラプションが発生する理由なぜ、デジタルディスラプションは発生するのでしょうか。その理由を把握することで、今後、企業がどのような対策をおこなうべきかが見えてきます。人材不足日本でデジタルディスラプションが発生する主な理由の1つとして、人材不足が挙げられます。新興国で労働力人口が伸びているのに対して、日本は少子高齢化が進行し、超高齢化社会に突入しています。これにより、日本企業は破壊的イノベーションにリソースを割くほどの余裕がないと考えられるのです。それを裏付けるように、日本企業はDX化が遅れています。この課題を理由に、日本企業ではイノベーションが起こりにくい状態となっており、デジタルディスラプションに巻き込まれやすくなっているのです。総務省の調査によると、DX化の課題の一番の理由が人材不足であるという調査がでています。出典：令和3年版情報通信白書（総務省）デジタルディスラプションによる影響をなくすためにも、DX人材の育成が急務といえるでしょう。既存システムの壁既存システムは今までのビジネスプロセスに合わせて構築されているため、それがDX推進の柔軟性を奪い、ビジネスプロセスを変えられないケースがあります。また、長期利用で既存システムが老朽化・複雑化・ブラックボックス化している企業も多く、DX推進の障害となっています。DX化の遅れにより、競合他社の変革スピードについていけず、デジタルディスラプションの発生に巻き込まれることもあります。 DX化の目的が業務効率化に留まっているこれまで破壊的イノベーションをおこしてきた企業の多くは、DXで新たな価値創造に取り組んでいました。しかし日本企業では、DX化の目的を社内の業務効率化にのみ留めるケースが数多く見受けられます。DXの本来の目的は、組織や事業の変革であり、業務効率化のためだけではありません。持続的な競争優位性を手に入れるためにも、ビジネスプロセスを抜本的に見直し、変化の激しい時代に適応することが求められるのです。 DX推進が遅れていると、企業は激しい変化に迅速かつ柔軟に適応する準備が整っていません。だからこそ、デジタルディスラプションが発生した際、結果的に日本へのインパクトが大きくなってしまうといえるでしょう。イノベーションのジレンマ破壊的イノベーションを起こす企業は、既存の概念を破壊し、市場のあり方を一変させます。一方で、既存事業で安定したシェアを誇る企業は、既存の事業を捨てて、新しい事業に変革することに躊躇します。その間に技術改革を起こした企業は成長し、追いつけない企業は衰退していきます。デジタルディスラプションを乗り越えるために必要なことデジタルディスラプションには、業界を再編させるほどの大きな力があります。多くの企業がDX化を実現していくなかで、次なるデジタルディスラプションはいつ発生してもおかしくありません。では、デジタルディスラプションを乗り越えるためには、何が必要なのでしょうか。新規市場を開拓するデジタルディスラプションを乗り越えるためには、今いる市場やその顧客に依存するのではなく、新しい顧客に目を向け、市場の新規開拓をおこなうことが有効です。現在の市場をすぐに捨てるのではなく、既存の市場で収益をあげつつ、すでに企業が持ち得ているノウハウを活かし、別の市場に参入するのもひとつの選択肢といえるでしょう。レガシーシステムから脱却するデジタルディスラプションを乗り越えるためには、レガシーシステムからの脱却も必要です。レガシーシステムとは、古くなったシステムを指す言葉です。自社のサービスに合わせて使い込んできた既存のシステムは、非常に使いやすいはずです。しかし、使い込むうちにシステムにコードが継ぎ足されて複雑化し、処理速度などに影響が出ることに加え、運用・保守に負担がかかる場合もあります。この技術的負債は、ビジネスの競争力にも大きな影響を与えるでしょう。既存システムを使い続けることで、自社の競争優位性が失われては意味がありません。だからこそ、レガシーシステムから脱却することが必要です。客観的に現状を把握するビッグデータをもとに、常に自社の客観的な現状把握をしておくことも、デジタルディスラプションを乗り越えるために必要です。市場のトレンドや競合他社の動向などをデータとして収集し、自社を客観的に評価しましょう。自社の現状評価や業界内の変化に目を向ければ、デジタルディスラプションが起こる前に、最低限の対処が可能になります。まとめ本記事では、デジタルディスラプションの意味や発生事例について解説してきました。 DX推進により破壊的なイノベーションが起こり、ユーザーの利便性は飛躍的に高まっていくでしょう。その一方で、イノベーションを起こしている多くが、デジタルに強い新興企業です。現在シェアが取れている企業であっても、DX化に対応できなければいずれデジタルディスラプションに巻き込まれます。重要なのは、デジタルディスラプションが発生した際、その変化に自社が対応できるよう、事前に対応策を準備しておくことです。本コラムを参考にして、デジタルディスラプションに向けた対策に取り組みましょう。

日本の物流業界の現状や課題とは？改善策や将来性についても解説

近年、ECサイトやフリマアプリなどのサービスが拡大しています。これらは手間がかからず買い物ができることもあり、利用者にとって便利なサービスです。そのため、商品の配送に不可欠な物流は、日常生活を支える重要な要素のひとつとなっています。一方で、物流最前線の運送現場では、ドライバーの不足、燃料費の高騰など、多くの深刻な課題を抱えている状況です。本記事では、日本の物流業界の現状と課題に触れたうえで、改善策や今後の見通しまで解説します。物流業界の現状を知ったうえで、課題・改善策を確認していきましょう。物流業界の現状近年、物流業界は以下のような事象による変化が生まれています。新型コロナウイルスの影響による国際物流関連市場の減少インターネットショッピングの需要拡大による個人向け配送の好調新型コロナウイルス感染症の影響による国際物流関連市場の減少 2020年頃から日本でも広まった新型コロナウイルス感染症により、BtoB向けの貨物量が減少した影響を受け、市場規模も減少傾向にあります。 2022年に経済産業省・国土交通省・農林水産省が発表した「我が国の物流を取り巻く現状と取組状況」によると、新型コロナウイルス感染症の影響を受けた2020年は、国際貨物数が前年対比で輸出11.1％、輸入は13.7％の減少となっています。 ※出典：我が国の物流を取り巻く現状と取組状況（経済産業省・国土交通省・農林水産省）インターネットショッピングの需要拡大による個人向け配送の好調新型コロナウイルスの感染予防の一環でおこなわれた外出自粛が影響し、巣ごもり需要の増加によってECサイトや通販アプリなどでの取引頻度が上昇傾向にあります。経済産業省が発表した「令和3年度デジタル取引環境整備事業（電子商取引に関する市場調査）」によると、2021年度の日本国内のBtoC-EC市場規模は、20.7兆円となっており、前年比より7.35％増加しています。 ※出典：電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました（経済産業省）この動きに伴い、宅配便の取り扱い個数は増加傾向にあります。インターネットショッピングの拡大は、結果として物流業界の小口多頻度化が加速するかたちとなりました。日本の物流業界が抱える課題 ECサイトの普及により個人向け配送が増加傾向にある一方で、ドライバーの不足や燃料費の高騰など、さまざまな課題が浮き彫りとなっています。日本の物流業界が抱える課題を詳しく見ていきましょう。長時間労働物流業界が抱える課題のひとつにあげられるのが、長時間労働です。インターネット通販では、翌日配送をはじめ、配達時間や場所を指定できるメリットなど、消費者にとって多くのメリットがあります。一方で、輸送業務を担う物流業界の視点では、荷物の量が増えるだけでなく、付加サービスに対処するために配送ルートが複雑化し、長時間労働につながるケースが増加しています。長時間労働が常態化するとドライバーの健康状態にも影響が生まれ、離職につながる可能性もあるため、物流企業には早急な働き方改革が求められている状態です。人手不足物流業界は、トラックドライバー不足が深刻化しています。国土交通省の資料において、トラックドライバーが「不足している」「やや不足している」と感じる企業の割合は、2021年時点で50％を超えています。また、物流業界のドライバー年齢構成を見ると、若年層（29歳以下）の割合は9.1％、全産業平均の16.3％と比較して低い状況です。一方で、中年層（40歳〜54歳）の割合は45.2％、全産業平均の34.7％と比較すると割合は多くなっています。いずれ、定年などの退職タイミングが訪れるため、次世代を担う若年層の雇用を増やさなければ、今後人材が大幅に不足することが考えられるでしょう。 ※参考：トラック運送業の現状等について（国土交通省）しかし、トラックドライバーの過酷な労働環境が改善されない限り、人員が集まりにくい状況は変わりません。人手不足は物流業界自体の衰退を招くおそれもあり、大きな課題となっています。個人向け配送の増加 ECサイトの利用増加とともに、個人宅向けへの配送件数も増加傾向にあります。個人宅への配送の場合、日付や時間などの細かな指定が可能である分、配送前に綿密なルートの組み立てが必要です。しかし、ルートを組み立てた場合でも、さまざまな事情で受取人が不在のケースは少なくありません。これに伴って再配達の件数が増加すると、いつまでも業務を完了できず、配送ドライバーの負担は大きくなっていくでしょう。燃料の高騰物流業界では、燃料価格の高騰も大きな問題のひとつです。燃料価格は日本だけの問題ではなく、世界情勢によって大きく変動します。燃料価格が高騰すると、比例して配送コストも増加するため、運送料金の見直しが必要です。しかし、荷主への値上げ交渉は簡単ではありません。燃料の高騰のほかに再配達に関する問題もあげられます。国土交通省の発表によると、2021年10月の宅配便再配達率は約11.9％と前年同月（約11.4％）よりも増加している状況です。 ※出典：宅配便の再配達率が微増（国土交通省）現行では再配達はサービスの一部であり、追加料金がかかりません。あくまで現時点では、再配達による燃料費や人件費などのコスト負担は、物流業界に対策を委ねられている課題であるといえるでしょう。物流業界の課題の改善策日本の物流業界は市場が拡大傾向であり、さまざまな課題に直面している状況です。ここからは、現状で考えられる改善策を解説します。物流システムの導入改善策として「スマートロジスティクス」と呼ばれる物流システムを導入する方法があげられます。スマートロジスティクスとは、最新のIT技術を利用して物流の5工程（輸送・保管・荷役・包装・流通加工）を一括管理し、業務効率化やコスト削減、品質向上などが目指せるものです。アナログ作業が多かった物流業界において、物流システムの導入は大きな変革です。スマートロジスティクスを活用すれば、アナログ作業の廃止・無人化・自動化の実現が見込まれます。人員が足りなくとも業務がおこなえる体制を作ることができるでしょう。物流業務のアウトソーシングアウトソーシングサービスの活用も手段のひとつです。物流業務のアウトソーシングとは、物流部門の業務やシステム管理などを外部の専門業者に委託することを指します。自社で対応が難しい案件がある場合、対処するための新たなシステムの導入や仕組みの構築は、時間もコストもかかります。対処できるシステムや仕組みのある外部の業者に依頼することで、自社の負担を軽減しつつ円滑な運用が期待できるでしょう。物流プロセスの効率化 2016年10月1日に物流総合効率化法が改正され、物流プロセスの効率化に向けての取り組みが国をあげておこなわれています。これは1社で担っていた物流業務全般（輸送・保管・荷さばき・流通加工）を複数の企業で共同し、物流プロセスの効率化を図ることが狙いです。具体的には、2社以上で利用する共同の保管庫や輸送手段の利用、輸送網の集約やモーダルシフトなどの取り組みがあげられます。共同化により、同じ配送先や地域などを一括して配送ができる点がメリットです。また、配送方法に関しても、鉄道や船舶などの手段を取り入れることで、少ない人員での輸送が可能となり、ドライバー不足の課題解決が期待できます。再配達の防止配送業務の負担となる業務のひとつに、再配達があげられます。先述したように、国土交通省の調べでは2021年10月度の再配達率が約11.9％で、前年同月（約11.4％）と比べ0.5ポイントと増加している状況です。 ※出典：宅配便の再配達率が微増（国土交通省）宅配個数が増加しているなかで、再配達が増えることによるデメリットも多くあります。二酸化炭素排出量の増加やドライバー不足を深刻化させるため、大きな社会問題となっています。トラックドライバーの人手不足に対する改善策の一環として、国土交通省では宅配ボックスの利用などが推進されています。しかし、設置費用は自己負担となるため、広く普及できていない状況です。今後の推進によって再配達率が下がれば、トラックドライバーの業務負担が減り、過酷な労働環境の解消が期待できるでしょう。物流拠点の見直し物流拠点を増やすと長距離移動が少なくなり、効率のよい運送が可能になります。例えば、関東から九州などの長距離移動の場合、高速代・燃料費・人件費などのコストがかかり、トラックドライバーの拘束時間も必然的に長くなります。全国配送に効率良く対応するには、首都圏だけでなく、東海地方や東北地方など、さまざまな箇所に物流拠点を設置することが理想です。しかし、初期費用などのコスト負担が膨大であるため、はじめからいくつも拠点を置くことは現実的ではありません。拠点を増やすことが難しい場合は、自社が拠点を置きたい地域に拠点を持つアウトソーシングサービスの利用も有効です。輸送だけでなく、保管倉庫の業務を担う企業も多くあり、全般的な物流業務の委託ができるでしょう。今後の日本の物流業界に必要な取り組み需要が拡大傾向にあり、好調な印象のある物流業界には、課題も多くあります。今後、物流業界が飛躍するためには、さらなる業務効率化が重要です。ここでは、業務効率化に有効とされる方法を紹介します。物流DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進 DX推進とは、デジタル技術を駆使して業務プロセスを抜本的に見直し、ビジネス・組織を変革させることを指します。物流業界では、物流DXと呼ばれており、積極的に従来のアナログ業務の機械化・デジタル化を推進しています。物流DXは、これまでの物流業界のあり方そのものを変革することを指標として、国土交通省を中心に推進される取り組みです。特に、輸送などの詳細情報やコストなどの見える化は、作業プロセスの単純化・標準化を目指し、物流業界の発展へと寄与する重要な取り組みといえるでしょう。 ※出典：最近の物流政策について（国土交通省） AIやドローンの導入物流業界でも、AIやドローンの導入が進みつつあります。業務効率化を図るためには、荷物の輸送に関わるシステム導入だけでなく、AIによるオペレーションの見直し、効率化なども有効です。運送業務や倉庫内作業の自動化・機械化、オペレーションのデジタル化など、新しい体制作りが求められます。 AIやドローンを活用し効率化が進めば、物流業界はさらなる市場規模拡大が期待できるでしょう。業務の自動化中長期的な面では、倉庫内の物流業務の自動化や省人化への取り組みが重要です。自動化への移行は導入コストがかかるだけでなく、電気料金やメンテナンス費用などのランニングコストもかかります。検討しているものの、導入までに至らない企業も多いのが実情です。しかし、新型コロナウイルス感染症の流行による外出自粛が影響し、実店舗での商品購入よりもECサイトの利用が増加傾向にあります。そのため、これから自動化へ移行する企業も少なくないでしょう。物流業界の今後の見通しや将来性日本の物流業界はECサイトの好調により、市場が拡大傾向にあります。今後も物流の需要は高まると予想されており、供給が追い付いていない現状の打開策を講じることが重要です。その一方で、過酷な労働環境によるトラックドライバーの人員不足や燃料費の高騰など、課題も多くあげられます。また、アナログでおこなう業務も多くあり、他業界に比べてシステム導入が遅れていると指摘する見解もあります。物流業界が市場拡大している状況では、今後の業務効率化への対処方法次第で、大規模な市場へ移る可能性が大いにあります。市場拡大の恩恵を受けるためには、物流業界全体の動向を注視しながら、自社でも課題に対する積極的な取り組みが重要となるでしょう。まとめ物流業界は、ECサイトの普及により市場規模が拡大傾向にあります。需要が高まっているものの、トラックドライバーなどの人員不足や労働環境の悪化、燃料費の高騰など、運営を維持するうえで、さまざまな課題が浮き彫りとなっています。課題解決の手法として、AIの導入によるオペレーションの見直しや倉庫内業務の自動化などがあげられます。しかし、初期費用のコストの面で、多くの企業が導入に踏みきれていない状況です。大幅なコストがかかるシステム導入が難しい場合は、アウトソーシングサービスも一つの手段にあげられます。今後の市場規模拡大に向けて、業界の動向を注視しながら、自社で取り組める改善策を進めていくことが重要でしょう。