ABOUT THE SPEAKER
Philip Evans - Consultant
BCG's Philip Evans has a bold prediction for the future of business strategy -- and it starts with Big Data.

Why you should listen

Since the 1970s, business strategy has been dominated by two major theories: Bruce Henderson's idea of increasing returns to scale and experience and Michael Porter's value chain. But now decades later, in the wake of web 2.0, Philip Evans argues that a new force will rule business strategy in the future -- the massive amount of data shared by competing groups.

Evans, a senior partner and managing director at the Boston Consulting Group, is the co-author of Blown to Bits, about how the information economy is bringing the trade-off between "richness and reach" to the forefront of business. Evans is based in Boston.

More profile about the speaker
Philip Evans | Speaker | TED.com
TED@BCG San Francisco

Philip Evans: How data will transform business

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

Filmed:
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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。
- Consultant
BCG's Philip Evans has a bold prediction for the future of business strategy -- and it starts with Big Data. Full bio

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00:12
I'm going to talk a little bitビット about strategy戦略
0
586
2063
戦略について
少しお話ししたいと思います
00:14
and its relationship関係 with technology技術.
1
2649
4174
技術と関連付けた話です
00:18
We tend傾向がある to think of businessビジネス strategy戦略
2
6823
2895
ビジネス戦略を考えるとき
00:21
as beingであること a ratherむしろ abstract抽象 body
3
9718
1963
本質的に経済学的な概念による
00:23
of essentially基本的に economic経済的 thought,
4
11681
1715
抽象的な対象としてとらえ
00:25
perhapsおそらく ratherむしろ timeless時を超えた.
5
13396
1630
時間軸を考えないでしょう
00:27
I'm going to argue主張する that, in fact事実,
6
15026
1940
でも 私はこのように考えています
00:28
businessビジネス strategy戦略 has always been premised前提
7
16966
2555
ビジネス戦略はいつでも―
00:31
on assumptions仮定 about technology技術,
8
19521
2419
技術を前提に立てられますが
00:33
that those assumptions仮定 are changing変化,
9
21940
1973
その前提が変化しているのです
00:35
and, in fact事実, changing変化 quiteかなり dramatically劇的に,
10
23913
2717
実際 めまぐるしく変化しており
00:38
and that thereforeしたがって、 what that will driveドライブ us to
11
26630
3072
それゆえに ビジネス戦略という言葉で
00:41
is a different異なる concept概念 of what we mean
12
29702
2903
意味するところの概念は
00:44
by businessビジネス strategy戦略.
13
32605
2438
変化していくのです
00:47
Let me start開始, if I mayかもしれない,
14
35043
1481
まずは その歴史について
00:48
with a little bitビット of history歴史.
15
36524
2770
少し話をさせて下さい
00:51
The ideaアイディア of strategy戦略 in businessビジネス
16
39294
1744
ビジネス戦略の概念は
00:53
owes借金 its origins起源 to two intellectual知的 giants巨人:
17
41038
3300
2人の知的な偉人に起源を
遡ることができます
00:56
Bruceブルース Hendersonヘンダーソン, the founder創業者 of BCGBCG,
18
44338
2134
BCGを創立したブルース・ヘンダーソンと
00:58
and Michaelマイケル Porterポーター, professor教授
at the Harvardハーバード Businessビジネス School学校.
19
46472
3772
ハーバード・ビジネススクールの
マイケル・ポーターです
01:02
Henderson'sヘンダーソン central中央 ideaアイディア was what you mightかもしれない call
20
50244
2832
ヘンダーソンの考えの核心部分は
01:05
the Napoleonicナポレオン ideaアイディア of concentrating集中する mass質量
21
53076
2991
ナポレオン的な考えと言えるもの
つまり弱者に対し
01:08
againstに対して weakness弱点, of overwhelming圧倒的 the enemy.
22
56067
2869
数で相手を圧倒するということでした
01:10
What Hendersonヘンダーソン recognized認識された was that,
23
58936
1793
ヘンダーソンが理解したことは
01:12
in the businessビジネス world世界,
24
60729
1396
ビジネスの世界では
01:14
there are manyたくさんの phenomena現象 whichどの are characterized特徴付けられた
25
62125
2655
様々な経済現象が
エコノミストが主張する通り
01:16
by what economistsエコノミスト would call increasing増加する returns返品 --
26
64780
2035
規模と経験に伴って“収穫逓増”を
01:18
scale規模, experience経験.
27
66815
1363
もたらしているということです
01:20
The more you do of something,
28
68178
1874
より多く経済活動を行えば
01:22
disproportionately不均衡に the better you get.
29
70052
2397
比例以上の報酬が得られるということです
01:24
And thereforeしたがって、 he found見つけた a logic論理 for investing投資
30
72449
2963
そこで 競争における優位を得るために
01:27
in suchそのような kinds種類 of overwhelming圧倒的 mass質量
31
75412
2742
圧倒的な数でもって投資するという
01:30
in order注文 to achieve達成する competitive競争する advantage利点.
32
78154
2553
論法を見出したのです
01:32
And that was the first introduction前書き
33
80707
2068
これは本質的に軍隊における戦略の概念を
01:34
of essentially基本的に a military軍事 concept概念 of strategy戦略
34
82775
2664
ビジネスの世界に導入した
01:37
into the businessビジネス world世界.
35
85439
2982
最初の事例だったのです
01:40
Porterポーター agreed同意した with that premise前提,
36
88421
2735
ポーターはその考えに
同意するにとどまらず
01:43
but he qualified修飾された it.
37
91156
1551
改善したのです
01:44
He pointed尖った out, correctly正しく, that that's all very well,
38
92707
2989
彼は この戦略は上手くいくが
実際 ビジネスには
01:47
but businessesビジネス actually実際に have multiple複数 stepsステップ to them.
39
95696
3875
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
01:51
They have different異なる componentsコンポーネント,
40
99571
1573
異なるいくつの要素があって
01:53
and each of those componentsコンポーネント mightかもしれない be driven駆動される
41
101144
2532
個々の要素には
01:55
by a different異なる kind種類 of strategy戦略.
42
103676
1785
異なる戦略が必要かもしれないのです
01:57
A company会社 or a businessビジネス
mightかもしれない actually実際に be advantaged有利な
43
105461
2328
特定の会社やビジネスの有り方は
01:59
in some activitiesアクティビティ but disadvantaged恵まれない in othersその他.
44
107789
3478
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
02:03
He formed形成された the concept概念 of the value chain,
45
111267
2101
彼は価値連鎖という概念を
生み出しました
02:05
essentially基本的に the sequenceシーケンス of stepsステップ with whichどの
46
113368
3070
要は 生産の一連の過程において
02:08
a, shall〜する we say, raw material材料, becomes〜になる a component成分,
47
116438
3152
例えば 原材料が部品となり
02:11
becomes〜になる assembled組み立てられた into a finished完成した product製品,
48
119590
1363
これを組み立てて製品が作られ
02:12
and then is distributed配布された, for example,
49
120953
2641
流通に回るというようなもので
02:15
and he argued主張した that advantage利点 accrued未払い
50
123594
2416
彼が議論したことは優位性は―
02:18
to each of those componentsコンポーネント,
51
126010
1541
個々の要素ごとに積み重ねられ
02:19
and that the advantage利点 of the whole全体
52
127551
1714
全体としての価値は
02:21
was in some senseセンス the sum or the average平均
53
129265
2131
各要素の合計ないし平均により
02:23
of that of its parts部品.
54
131396
2348
評価されるというような ことなのです
02:25
And this ideaアイディア of the value chain was predicated述語
55
133744
2577
そして彼の価値連鎖の考えにおいて
02:28
on the recognition認識 that
56
136321
2568
前提となる考えは
02:30
what holds保持 a businessビジネス together一緒に is transactionトランザクション costsコスト,
57
138889
3646
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
02:34
that in essenceエッセンス you need to coordinate調整する,
58
142535
2295
組織は市場よりもそれを効率的に
02:36
organizations組織 are more efficient効率的な at coordination調整
59
144830
2575
行うことができるということが
本質的なのでした
02:39
than markets市場, very oftenしばしば,
60
147405
1662
それゆえ しばしば
02:41
and thereforeしたがって、 the nature自然 and role役割 and boundaries境界
61
149067
3056
事業者間の協力関係において
02:44
of the cooperation協力 are defined定義された by transactionトランザクション costsコスト.
62
152123
3839
その性質 役割 境界は
取引コストで定義されるのです
02:47
It was on those two ideasアイデア,
63
155962
2564
この2つの考え つまり
02:50
Henderson'sヘンダーソン ideaアイディア of increasing増加する returns返品
64
158526
3386
ヘンダーソンのいう
規模や経験に応じた
02:53
to scale規模 and experience経験,
65
161912
1548
“収穫逓増”の考え
02:55
and Porter'sポーターズ ideaアイディア of the value chain,
66
163460
2423
そしてこれに続き
ビジネス戦略の全体像における
02:57
encompassing包括的 heterogenous異質の elements要素,
67
165883
1913
様々な異なる要素を包括した
02:59
that the whole全体 edifice建造物 of businessビジネス strategy戦略
68
167796
3335
ポーターの価値連鎖の考えが
03:03
was subsequently続いて erected立てた.
69
171131
2777
形作られたのでした
03:05
Now what I'm going to argue主張する is
70
173908
2429
ここで私が議論したいことは
03:08
that those premises施設 are, in fact事実, beingであること invalidated無効化された.
71
176337
5714
こういった前提が
無効になっていくという事実です
03:14
First of all, let's think about transactionトランザクション costsコスト.
72
182051
2554
まず初めに取引コストを
考えてみましょう
03:16
There are really two componentsコンポーネント
to transactionトランザクション costsコスト.
73
184605
2397
取引コストには2つの要素があります
03:19
One is about processing処理 information情報,
and the other is about communicationコミュニケーション.
74
187002
2870
一つは情報を処理すること
もう一つは通信です
03:21
These are the economics経済 of
processing処理 and communicatingコミュニケーション
75
189872
3281
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
03:25
as they have evolved進化した over a long period期間 of time.
76
193153
2474
それ自身の経済の結果です
03:27
As we all know from so manyたくさんの contexts文脈,
77
195627
3010
皆さんがご存じの様に
いろんな意味において
03:30
they have been radically根本的に transformed変形した
78
198637
2256
これらの要素は
03:32
since以来 the days日々 when Porterポーター and Hendersonヘンダーソン
79
200893
2312
ポーターとヘンダーソンが
理論を初めて提唱して以来
03:35
first formulated処方された their彼らの theories理論.
80
203205
2094
劇的に変化してきました
03:37
In particular特に, since以来 the mid-'中期の90s,
81
205299
2066
特に90年代中頃から
03:39
communicationsコミュニケーション costsコスト have actually実際に been falling落下
82
207365
1868
通信コストは下がり続け
03:41
even fasterもっと早く than transactionトランザクション costsコスト,
83
209233
1991
取引コストの低下よりも速く
03:43
whichどの is why communicationコミュニケーション, the Internetインターネット,
84
211224
2559
だからこそ 通信 つまりインターネットは
03:45
has exploded爆発した in suchそのような a dramatic劇的 fashionファッション.
85
213783
4615
劇的に普及したのです
03:50
Now, those falling落下 transactionトランザクション costsコスト
86
218398
2170
このような取引コストの低減は
03:52
have profound深遠な consequences結果,
87
220568
1976
重要な結果をもたらします
03:54
because if transactionトランザクション costsコスト are the glueグルー
88
222544
1793
というのは 取引コストが価値連鎖を
03:56
that holdホールド value chainsチェーン together一緒に, and they are falling落下,
89
224337
2422
結びつけているのだとすると
その低下につれて
03:58
there is lessもっと少なく to economize節約する on.
90
226759
1642
さらなる低下の余地が無くなっていきます
04:00
There is lessもっと少なく need for vertically垂直に
integrated統合された organization組織,
91
228401
2932
すると縦につながった組織の必要性が減り
04:03
and value chainsチェーン at least少なくとも can breakブレーク up.
92
231333
2878
価値連鎖の分割さえあるのです
04:06
They needn't必要ない necessarily必ずしも, but they can.
93
234211
2499
そうすべきと いうのではなく
有り得る ということです
04:08
In particular特に, it then becomes〜になる possible可能 for
94
236710
2140
特に起こり得ることは
04:10
a competitor競合他社 in one businessビジネス
95
238850
1766
一つのビジネスにおける
競争相手の一方が
04:12
to use their彼らの positionポジション in one stepステップ of the value chain
96
240616
3325
価値連鎖のあるステップにおける
立場を利用し
04:15
in order注文 to penetrate浸透する or attack攻撃
97
243941
1832
別のステップでは
競合相手の立場を奪ったり
04:17
or disintermediate中断 the competitor競合他社 in another別の.
98
245773
3164
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
04:20
That is not just an abstract抽象 proposition命題.
99
248937
2661
これは単に概念的な提案ということでなく
04:23
There are manyたくさんの very specific特定 stories物語
100
251598
1679
実際にそのような事例が
04:25
of how that actually実際に happened起こった.
101
253277
1772
いくつも起きているのです
04:27
A posterポスター child example was
the encyclopedia百科事典 businessビジネス.
102
255049
3493
典型的な例が
百科事典のビジネスです
04:30
The encyclopedia百科事典 businessビジネス
103
258542
1449
革装の本であった時代の
百科事典ビジネスは
04:31
in the days日々 of leatherboundレザーバウンド books
104
259991
2102
革装の本であった時代の
百科事典ビジネスは
04:34
was basically基本的に a distribution分布 businessビジネス.
105
262093
1704
基本的に流通業であり
04:35
Most最も of the costコスト was the
commission手数料 to the salesmen営業マン.
106
263797
2454
主なコストは販売員への手数料でした
04:38
The CD-ROMのCD-ROM and then the Internetインターネット came来た along一緒に,
107
266251
2626
CD-ROM そしてインターネットが
登場すると
04:40
new新しい technologiesテクノロジー made the distribution分布 of knowledge知識
108
268877
3416
新しい技術は知識の流通のコストを
04:44
manyたくさんの orders注文 of magnitudeマグニチュード cheaper安い,
109
272293
2279
何ケタも安くし
04:46
and the encyclopedia百科事典 industry業界 collapsed崩壊した.
110
274572
2714
百科事典ビジネスはつぶれました
04:49
It's now, of courseコース, a very familiar身近な storyストーリー.
111
277286
2832
今となっては勿論
とてもよく知られていることです
04:52
This, in fact事実, more generally一般的に was the storyストーリー
112
280118
2042
これはインターネット・ビジネスの
04:54
of the first generation世代 of the Internetインターネット economy経済.
113
282160
2509
第一世代でよくあったことでした
04:56
It was about falling落下 transactionトランザクション costsコスト
114
284669
2200
取引のコストが低下したことによって
04:58
breaking壊す up value chainsチェーン
115
286869
1475
価値連鎖が分断され
05:00
and thereforeしたがって、 allowing許す disintermediation仲介解除,
116
288344
2629
それゆえ直接取引が可能になったり
05:02
or what we call deconstruction脱構築.
117
290973
2337
“脱構築”というものが起こり得るのです
05:05
One of the questions質問 I was occasionally時折 asked尋ねた was,
118
293310
2317
しばしば受ける質問の一つが
05:07
well, what's going to replace置き換える the encyclopedia百科事典
119
295627
2516
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
05:10
when Britannicaブリタニカ no longerより長いです has a businessビジネス modelモデル?
120
298143
2651
何が百科事典ビジネスを取って代わるのか?
05:12
And it was a while before
the answer回答 becameなりました manifest目録.
121
300794
2166
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
05:14
Now, of courseコース, we know
what it is: it's the Wikipediaウィキペディア.
122
302960
2787
今や周知のとおりウィキペディアです
05:17
Now what's special特別 about the
Wikipediaウィキペディア is not its distribution分布.
123
305747
3223
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
05:20
What's special特別 about the Wikipediaウィキペディア
is the way it's produced生産された.
124
308970
2404
ウィキペディアの特徴は
それが作られる過程です
05:23
The Wikipediaウィキペディア, of courseコース, is an encyclopedia百科事典
125
311374
2240
ウィキペディアは勿論 百科事典ですが
05:25
created作成した by its usersユーザー.
126
313614
2527
ユーザーによってつくられるのです
05:28
And this, in fact事実, defines定義する what you mightかもしれない call
127
316141
1880
これはインターネット経済を
05:30
the second二番 decade10年 of the Internetインターネット economy経済,
128
318021
2488
10年単位で表せば
第2期といえるかもしれません
05:32
the decade10年 in whichどの the Internetインターネット as a noun名詞
129
320509
3360
この期間ではインターネットは
名詞ではなく
05:35
becameなりました the Internetインターネット as a verb動詞.
130
323869
1907
動詞的なものになったのです
05:37
It becameなりました a setセット of conversations会話,
131
325776
1869
様々な会話の形態ができ
05:39
the era時代 in whichどの user-generatedユーザー生成
contentコンテンツ and socialソーシャル networksネットワーク
132
327645
4076
ユーザーが中身を作ったり
ソーシャルネットワークが
05:43
becameなりました the dominant支配的 phenomenon現象.
133
331721
2691
流行する時代になったのです
05:46
Now what that really meant意味した
134
334412
1898
これが意味するところは
05:48
in terms条項 of the Porter-Hendersonポーターヘンダーソン frameworkフレームワーク
135
336310
3374
ポーターとヘンダーソンの枠組みにおける
05:51
was the collapse崩壊 of certainある
kinds種類 of economies経済 of scale規模.
136
339684
3391
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
05:55
It turned回した out that tens数十 of thousands
137
343075
2338
判明したことは何万人もの
05:57
of autonomous自律的 individuals個人 writing書き込み an encyclopedia百科事典
138
345413
3083
個人個人が自主的に百科事典を作り上げ
06:00
could do just as good a jobジョブ,
139
348496
1546
階級的な組織に属する プロよりも
06:02
and certainly確かに a much cheaper安い jobジョブ,
140
350042
1691
同じレベルの仕事を
06:03
than professionals専門家 in a hierarchical階層的 organization組織.
141
351733
2979
ずっと安く成し遂げたということです
06:06
So basically基本的に what was happeningハプニング was that one layer
142
354712
2457
基本的にここで起きていることは
06:09
of this value chain was becoming〜になる fragmented断片化した,
143
357169
2894
価値連鎖の一つの層が
ばらばらに分裂し
06:12
as individuals個人 could take over
144
360063
1844
個人個人がこれに取って代わり
06:13
where organizations組織 were no longerより長いです needed必要な.
145
361907
3287
組織がもやは不要になったという
ことなのです
06:17
But there's another別の question質問
that obviously明らかに this graphグラフ posesポーズ,
146
365194
2632
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
06:19
whichどの is, okay, we've私たちは
gone行った throughを通して two decades数十年 --
147
367826
2283
ここまで第1期と第2期を見てきましたが
06:22
does anything distinguish区別する the third三番?
148
370109
2678
第3期の特徴はなんでしょう?
06:24
And what I'm going to argue主張する is that indeed確かに
149
372787
2115
私が議論しようとしていることは まさに
06:26
something does distinguish区別する the third三番,
150
374902
1505
第3期を特徴付ける“何か”です
06:28
and it maps地図 exactly正確に on to the kind種類 of
151
376407
2446
これこそがここまで語ってきた
06:30
Porter-Hendersonポーターヘンダーソン logic論理 that
we've私たちは been talking話す about.
152
378853
2468
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
06:33
And that is, about dataデータ.
153
381321
2587
それはデータに関するものです
06:35
If we go back to around 2000,
154
383908
1669
2000年まで遡ると
06:37
a lot of people were talking話す
about the information情報 revolution革命,
155
385577
2359
人々は情報革命を議論し
06:39
and it was indeed確かに true真実 that the world's世界の stock株式 of dataデータ
156
387936
2301
実際 データが次々と蓄積―
06:42
was growing成長する, indeed確かに growing成長する quiteかなり fast速い.
157
390237
2274
大変な勢いで蓄積されていきました
06:44
but it was still at that pointポイント overwhelmingly圧倒的に analogアナログ.
158
392511
2858
しかしこの段階ではまだ
アナログデータが圧倒的です
06:47
We go forward前進 to 2007,
159
395369
1818
2007年に進みましょう
06:49
not only had the world's世界の stock株式 of dataデータ exploded爆発した,
160
397187
3185
データの蓄積は爆発的に増えるだけでなく
06:52
but there'd赤い been this massive大規模 substitution置換
161
400372
2520
アナログデータからデジタルデータへの
06:54
of digitalデジタル for analogアナログ.
162
402892
2015
置換が行われてきました
06:56
And more important重要 even than that,
163
404907
1869
さらに重要なことは
06:58
if you look more carefully慎重に at this graphグラフ,
164
406776
1740
グラフをもっと注意して―
07:00
what you will observe観察する is that about a halfハーフ
165
408516
2020
見てみると分ることは
デジタルデータの半分ほどが
07:02
of that digitalデジタル dataデータ
166
410536
1614
見てみると分ることは
デジタルデータの半分ほどが
07:04
is information情報 that has an I.P. address住所.
167
412150
2386
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
07:06
It's on a serverサーバ or it's on a P.C.
168
414536
2851
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
07:09
But having持つ an I.P. address住所 means手段 that it
169
417387
1807
IPアドレスが分るということは
07:11
can be connected接続された to any other dataデータ
170
419194
2170
IPアドレスのある別のデータと
07:13
that has an I.P. address住所.
171
421364
1863
関連付けられるので
07:15
It means手段 it becomes〜になる possible可能
172
423227
1646
世界中の半分の知識を集め
07:16
to put together一緒に halfハーフ of the world's世界の knowledge知識
173
424873
3087
パターンを分析することが
可能になるのです
07:19
in order注文 to see patternsパターン,
174
427960
1652
パターンを分析することが
可能になるのです
07:21
an entirely完全に new新しい thing.
175
429612
2357
全く新しいことです
07:23
If we run走る the numbers数字 forward前進 to today今日,
176
431969
1968
さて現在に時を戻しますと
07:25
it probably多分 looks外見 something like this.
177
433937
1426
おそらく こんな感じでしょう
07:27
We're not really sure.
178
435363
1168
正確な数字は分りません
07:28
If we run走る the numbers数字 forward前進 to 2020,
179
436531
2028
2020年まで先に進めますと
07:30
we of courseコース have an exact正確 number, courtesy礼儀 of IDCIDC.
180
438559
2900
IDCのおかげで勿論正確な数字が分ります
07:33
It's curious好奇心 that the future未来 is so much
more predictable予測可能な than the presentプレゼント.
181
441459
4340
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
07:37
And what it implies含意する is a hundredfold百倍 multiplication乗算
182
445799
4395
これが意味することは
何百倍もの
07:42
in the stock株式 of information情報 that is connected接続された
183
450194
2973
蓄積されたデータが
07:45
via経由 an I.P. address住所.
184
453167
2228
IPアドレスで関連付けられるということです
07:47
Now, if the number of connections接続 that we can make
185
455395
3461
情報の結びつきの組合せ数が
07:50
is proportional比例する to the number of pairsペア of dataデータ pointsポイント,
186
458856
3140
データ間の対の数に
比例するならば
07:53
a hundredfold百倍 multiplication乗算 in the quantity of dataデータ
187
461996
2463
データが100倍に増えると
07:56
is a ten-thousandfold十万倍 multiplication乗算
188
464459
2103
1万倍ほどの
07:58
in the number of patternsパターン
189
466562
1565
パターンを
08:00
that we can see in that dataデータ,
190
468127
2077
データに見出すことができます
08:02
this just in the last 10 or 11 years.
191
470204
2660
これは過去僅か10~11年で起きたことで
08:04
This, I would submit提出する, is a sea change変化する,
192
472864
2824
これは我々が住む世界の
08:07
a profound深遠な change変化する in the economics経済
193
475688
2084
経済における目覚しい変化
08:09
of the world世界 that we liveライブ in.
194
477772
1951
深遠なる変化と申し上げたいのです
08:11
The first human人間 genomeゲノム,
195
479723
1164
人類の最初のゲノムとして
08:12
that of Jamesジェームス Watsonワトソン,
196
480887
1566
ジェームス・ワトソンのゲノムが
08:14
was mappedマップされた as the culmination頂点 of the
Human人間 Genomeゲノム Projectプロジェクト in the year 2000,
197
482453
3920
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
08:18
and it took取った about 200 million百万 dollarsドル
198
486373
2177
2億ドルの費用がかかり
08:20
and about 10 years of work to map地図
199
488550
1981
しかも一人の人間のゲノム解析に
08:22
just one person's genomicゲノム makeup化粧.
200
490531
2415
10年の時を要したのです
08:24
Since以来 then, the costsコスト of mappingマッピング
the genomeゲノム have come down.
201
492946
2605
それ以降ゲノムの解析コストは下がり
08:27
In fact事実, they've彼らは come down in recent最近 years
202
495551
1887
ここ数年のコストダウンは
08:29
very dramatically劇的に indeed確かに,
203
497438
1674
実に劇的で
08:31
to the pointポイント where the costコスト
is now below以下 1,000 dollarsドル,
204
499112
2446
今や1000ドルを下回るに至り
08:33
and it's confidently自信を持って predicted予測された that by the year 2015
205
501558
2951
2015年までには100ドルを下回るという
08:36
it will be below以下 100 dollarsドル --
206
504509
1731
確かな予測があります
08:38
a five or six6 order注文 of magnitudeマグニチュード dropドロップ
207
506240
3196
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
08:41
in the costコスト of genomicゲノム mappingマッピング
208
509436
1945
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
08:43
in just a 15-year-年 period期間,
209
511381
2423
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
08:45
an extraordinary特別な phenomenon現象.
210
513804
2395
これは とてつもないことです
08:48
Now, in the days日々 when mappingマッピング a genomeゲノム
211
516199
4405
ゲノム解析に
08:52
costコスト millions何百万, or even tens数十 of thousands,
212
520604
3009
100万ドル ないし1万ドル
掛かっていた時代では
08:55
it was basically基本的に a research研究 enterprise企業.
213
523613
1978
これはまさに研究事業であり
08:57
Scientists科学者 would gatherギャザー some representative代表 people,
214
525591
2542
各分野を代表するような
科学者たちが集まり
09:00
and they would see patternsパターン, and they would try
215
528133
1214
人類の特徴や病気について
09:01
and make generalizations一般化 about
human人間 nature自然 and disease疾患
216
529347
2890
選ばれた限られた人から
人間の特徴や病気に関する
09:04
from the abstract抽象 patternsパターン they find
217
532237
1591
抽象的なパターンを見出し
09:05
from these particular特に selected選択された individuals個人.
218
533828
3460
一般化しようとしたのです
09:09
But when the genomeゲノム can
be mappedマップされた for 100 bucksドル,
219
537288
2833
しかしゲノムが100ドルで
解析できるようになると
09:12
99 dollarsドル while you wait,
220
540121
2348
さらに少し待って99ドルになると
09:14
then what happens起こる is, it becomes〜になる retail小売.
221
542469
2190
解析装置は誰にでも
使われるようになります
09:16
It becomes〜になる above上の all clinical臨床的.
222
544659
1857
全ての病院で使われるのです
09:18
You go the doctor医師 with a coldコールド,
223
546516
1212
風邪をひいて病院に行くと
09:19
and if he or she hasn't持っていない done完了 it already既に,
224
547728
1934
まだ解析データがなければ
09:21
the first thing they do is map地図 your genomeゲノム,
225
549662
2238
まずはあなたのゲノムを解析します
09:23
at whichどの pointポイント what they're now doing
226
551900
1655
この時点で医者は
09:25
is not starting起動 from some abstract抽象
knowledge知識 of genomicゲノム medicine医学
227
553555
4529
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―
09:30
and trying試す to work out how it applies適用する to you,
228
558084
2064
試していく代わりに
09:32
but they're starting起動 from your particular特に genomeゲノム.
229
560148
2569
あなたのゲノムに合わせた処方を探していくのです
09:34
Now think of the powerパワー of that.
230
562717
1440
このことの可能性を考えてみましょう
09:36
Think of where that takes us
231
564157
1789
どの様な道が開けるでしょうか
09:37
when we can combine結合する genomicゲノム dataデータ
232
565946
2946
ゲノム解析データが
09:40
with clinical臨床的 dataデータ
233
568892
1489
臨床データ
09:42
with dataデータ about drugドラッグ interactionsインタラクション
234
570381
1959
薬との相互作用に関するデータ
09:44
with the kind種類 of ambient周囲 dataデータ that devicesデバイス
235
572340
2289
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
09:46
like our phone電話 and medical医療 sensorsセンサ
236
574629
1759
次々と集められ
09:48
will increasinglyますます be collecting収集する.
237
576388
1858
結び付けられることでしょう
09:50
Think what happens起こる when we collect集める all of that dataデータ
238
578246
2461
これらのデータを全て集めて
09:52
and we can put it together一緒に
239
580707
1473
一緒にすれば
09:54
in order注文 to find patternsパターン we wouldn'tしないだろう see before.
240
582180
2488
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
09:56
This, I would suggest提案する, perhapsおそらく it will take a while,
241
584668
2911
時間が掛かるかもしれませんが
09:59
but this will driveドライブ a revolution革命 in medicine医学.
242
587579
2441
医学の革命が起こるかもしれません
10:02
Fabulousファビュラス, lots of people talk about this.
243
590020
2320
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
10:04
But there's one thing that
doesn't get much attention注意.
244
592340
2439
でも 注目されていないことが
一つあります
10:06
How is that modelモデル of colossal巨大 sharing共有
245
594779
3284
様々なデータベースを
10:10
across横断する all of those kinds種類 of databasesデータベース
246
598063
2646
徹底的に結び付けて行こうというモデルは
10:12
compatible互換性のある with the businessビジネス modelsモデル
247
600709
2492
今日のビジネスに関連した
10:15
of institutions機関 and organizations組織 and corporations企業
248
603201
2614
組織 機関 法人の事業モデルと
10:17
that are involved関係する in this businessビジネス today今日?
249
605815
2297
相容れるものでしょうか?
10:20
If your businessビジネス is basedベース on proprietary独自の dataデータ,
250
608112
2776
独占的に所有するデータに依存するビジネスや
10:22
if your competitive競争する advantage利点
is defined定義された by your dataデータ,
251
610888
3043
データこそが強みだ
というビジネスを行なっている
10:25
how on Earth地球 is that company会社 or is that society社会
252
613931
3520
このような会社や組織は
10:29
in fact事実 going to achieve達成する the value
253
617451
2098
技術によって裏付けられる価値を
10:31
that's implicit暗黙 in the technology技術? They can't.
254
619549
3005
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
10:34
So essentially基本的に what's happeningハプニング here,
255
622554
2047
本質的に 何が起きているかというと―
10:36
and genomicsゲノミクス is merely単に one example of this,
256
624601
2644
遺伝子工学は一つの例に過ぎず―
10:39
is that technology技術 is driving運転
257
627245
2314
技術はビジネスの規模を
10:41
the naturalナチュラル scalingスケーリング of the activityアクティビティ
258
629559
2569
これまで その枠の中で考えることに慣れていた
10:44
beyond超えて the institutional制度的 boundaries境界 within以内 whichどの
259
632128
2927
組織の境界を越えて自然に拡大させています
10:47
we have been used to thinking考え about it,
260
635055
2158
組織の境界を越えて自然に拡大させています
10:49
and in particular特に beyond超えて the institutional制度的 boundaries境界
261
637213
2163
特に ビジネス戦略は
10:51
in terms条項 of whichどの businessビジネス strategy戦略
262
639376
2254
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
10:53
as a discipline規律 is formulated処方された.
263
641630
3455
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
10:57
The basic基本的な storyストーリー here is that what used to be
264
645085
3486
基本的な流れは
11:00
vertically垂直に integrated統合された, oligopolistic寡占 competitionコンペ
265
648571
3662
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―
11:04
among essentially基本的に similar類似 kinds種類 of competitors競合他社
266
652233
2791
慣れていた
同じような形態をもつ競合者達が
11:07
is evolving進化する, by one means手段 or another別の,
267
655024
2459
何らかの方法で
11:09
from a vertical垂直 structure構造 to a horizontal水平 one.
268
657483
3361
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
11:12
Why is that happeningハプニング?
269
660844
1715
なぜそんなことが起こるのでしょうか?
11:14
It's happeningハプニング because
transactionトランザクション costsコスト are plummeting急落する
270
662559
2505
それは取引コストが下がり
11:17
and because scale規模 is polarizing偏光.
271
665064
1928
規模が分極化しているからです
11:18
The plummeting急落する of transactionトランザクション costsコスト
272
666992
1742
取引コストの低下は
11:20
weakens弱くする the glueグルー that holds保持 value chainsチェーン together一緒に,
273
668734
2638
価値連鎖の繋がりを弱くし
11:23
and allows許す them to separate別々の.
274
671372
1668
分割を促すのです
11:25
The polarization分極 of scale規模 economies経済
275
673040
1935
規模の経済が 分極して
11:26
towards方向 the very small小さい -- small小さい is beautiful綺麗な --
276
674975
3126
小さくなる側では
-小さいことは美しいことですが-
11:30
allows許す for scalableスケーラブルな communitiesコミュニティ
277
678101
2668
規模を変えられる共同体によって
11:32
to substitute代替 for conventional従来の corporate企業 production製造.
278
680769
3117
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
11:35
The scalingスケーリング in the opposite反対の direction方向,
279
683886
2004
逆に ビッグデータで象徴される
11:37
towards方向 things like big大きい dataデータ,
280
685890
2033
大規模化の方向では
11:39
driveドライブ the structure構造 of businessビジネス
281
687923
1409
ビジネスの構造を
11:41
towards方向 the creation創造 of new新しい kinds種類 of institutions機関
282
689332
2723
新たな規模を達成するような
新しいタイプの組織が
11:44
that can achieve達成する that scale規模.
283
692055
1978
生み出されます
11:46
But eitherどちらか way, the typically典型的には vertical垂直 structure構造
284
694033
2758
しかし 何れにしろ
典型的な垂直型の構造は
11:48
gets取得 driven駆動される to becoming〜になる more horizontal水平.
285
696791
3004
水平的なものへと 変容していくのです
11:51
The logic論理 isn't just about big大きい dataデータ.
286
699795
2415
この理屈はビッグ・データに限りません
11:54
If we were to look, for example,
at the telecommunications電気通信 industry業界,
287
702210
3326
例えば通信業界を見てみると
11:57
you can tell the same同じ storyストーリー about fiberファイバ optics光学.
288
705536
2375
光通信技術で似たような状況が
見出されるでしょう
11:59
If we look at the pharmaceutical医薬品 industry業界,
289
707911
2136
製薬業界では
12:02
or, for that matter問題, university大学 research研究,
290
710047
1893
この場合 大学での研究を含みますが
12:03
you can say exactly正確に the same同じ storyストーリー
291
711940
1674
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
12:05
about so-calledいわゆる "big大きい science科学."
292
713614
1739
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
12:07
And in the opposite反対の direction方向,
293
715353
1535
逆向きのことになりますが
12:08
if we look, say, at the energyエネルギー sectorセクタ,
294
716888
2197
エネルギー部門を見てみると
12:11
where all the talk is about how households世帯
295
719085
2860
各家庭が
12:13
will be efficient効率的な producers生産者 of green energyエネルギー
296
721945
3584
環境に優しいエネルギーの
効率的な生産者となり
12:17
and efficient効率的な conservers消費者 of energyエネルギー,
297
725529
2628
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
12:20
that is, in fact事実, the reverse phenomenon現象.
298
728157
1880
これは実際逆向きの現象です
12:22
That is the fragmentation断片化 of scale規模
299
730037
1870
これは細分化であり
12:23
because the very small小さい can substitute代替
300
731907
2354
とても小さいものが
12:26
for the traditional伝統的な corporate企業 scale規模.
301
734261
2594
典型的な大規模な企業を
とって代わるのです
12:28
Eitherいずれか way, what we are driven駆動される to
302
736855
1791
何れにしろ
12:30
is this horizontalization水平化 of the structure構造 of industries産業,
303
738646
3371
産業構造の水平化が起こり
これは―
12:34
and that implies含意する fundamental基本的な changes変更
304
742017
2590
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
12:36
in how we think about strategy戦略.
305
744607
2062
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
12:38
It means手段, for example, that we need to think
306
746669
2032
つまり 我々が考えるべきことは
例えば―
12:40
about strategy戦略 as the curationキュレーション
307
748701
2547
ビジネス戦略を このような
12:43
of these kinds種類 of horizontal水平 structure構造,
308
751248
2645
水平構造を作りだすものと考え
12:45
where things like businessビジネス definition定義
309
753893
1640
ビジネスの定義や
12:47
and even industry業界 definition定義
310
755533
1562
さらには産業の定義さえも
12:49
are actually実際に the outcomes結果 of strategy戦略,
311
757095
2802
ビジネス戦略の結果として
再定義するのです
12:51
not something that the strategy戦略 presupposes前提.
312
759897
3181
戦略の前提ではないのです
12:55
It means手段, for example, we need to work out
313
763078
3156
そして我々が解決すべき課題は
例えば―
12:58
how to accommodate収容する collaborationコラボレーション
314
766234
2357
協力と競争をどの様にして
13:00
and competitionコンペ simultaneously同時に.
315
768591
1866
同時に釣り合わせるか ということです
13:02
Think about the genomeゲノム.
316
770457
1086
ゲノムの場合なら
13:03
We need to accommodate収容する the very large
317
771543
1778
巨大なデータと
13:05
and the very small小さい simultaneously同時に.
318
773321
2135
個々への適用という問題を
同時に扱う必要があります
13:07
And we need industry業界 structures構造
319
775456
1943
産業の構造は
13:09
that will accommodate収容する very,
very different異なる motivations動機,
320
777399
2942
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
13:12
from the amateurアマチュア motivations動機
of people in communitiesコミュニティ
321
780341
2633
例えば 共同体における
素人的な関心から
13:14
to maybe the socialソーシャル motivations動機
322
782974
1973
政府によって建設されるインフラといった
13:16
of infrastructureインフラ built建てられた by governments政府,
323
784947
2336
社会的な動機もあるかもしれませんし
13:19
or, for that matter問題, cooperative協力的 institutions機関
324
787283
2625
普段 競合関係にある会社同士が
13:21
built建てられた by companies企業 that are otherwiseさもないと competing競合する,
325
789908
2492
組織を共同で設立するかもしれません
13:24
because that is the only way
that they can get to scale規模.
326
792400
2994
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
13:27
These kinds種類 of transformations変換
327
795394
1977
この様な変革は
13:29
renderレンダリングする the traditional伝統的な premises施設
of businessビジネス strategy戦略 obsolete時代遅れの.
328
797371
3725
伝統的なビジネス戦略の前提を
時代遅れのものにし
13:33
They driveドライブ us into a completely完全に new新しい world世界.
329
801096
2569
全く新しい世界へと導きます
13:35
They require要求する us, whetherかどうか we are
330
803665
1421
ここで必要とされることは
13:37
in the publicパブリック sectorセクタ or the privateプライベート sectorセクタ,
331
805086
2767
公共部門であれ 民間部門であれ
13:39
to think very fundamentally根本的に differently異なって
332
807853
2300
ビジネスの構造についての
13:42
about the structure構造 of businessビジネス,
333
810153
1820
根本的に異なった考え方です
13:43
and, at last, it makes作る strategy戦略 interesting面白い again.
334
811973
3454
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
13:47
Thank you.
335
815427
2813
どうも有難うございました
13:50
(Applause拍手)
336
818240
2515
(拍手)
Translated by Tomoyuki Suzuki
Reviewed by Yuko Yoshida

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ABOUT THE SPEAKER
Philip Evans - Consultant
BCG's Philip Evans has a bold prediction for the future of business strategy -- and it starts with Big Data.

Why you should listen

Since the 1970s, business strategy has been dominated by two major theories: Bruce Henderson's idea of increasing returns to scale and experience and Michael Porter's value chain. But now decades later, in the wake of web 2.0, Philip Evans argues that a new force will rule business strategy in the future -- the massive amount of data shared by competing groups.

Evans, a senior partner and managing director at the Boston Consulting Group, is the co-author of Blown to Bits, about how the information economy is bringing the trade-off between "richness and reach" to the forefront of business. Evans is based in Boston.

More profile about the speaker
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