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
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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。
Philip Evans - Consultant
BCG's Philip Evans has a bold prediction for the future of business strategy -- and it starts with Big Data. Full bio
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 about strategy
0
586
2063
戦略について
少しお話ししたいと思います
少しお話ししたいと思います
00:14
and its relationship with technology.
1
2649
4174
技術と関連付けた話です
00:18
We tend to think of business strategy
2
6823
2895
ビジネス戦略を考えるとき
00:21
as being a rather abstract body
3
9718
1963
本質的に経済学的な概念による
00:23
of essentially economic thought,
4
11681
1715
抽象的な対象としてとらえ
00:25
perhaps rather timeless.
5
13396
1630
時間軸を考えないでしょう
00:27
I'm going to argue that, in fact,
6
15026
1940
でも 私はこのように考えています
00:28
business strategy has always been premised
7
16966
2555
ビジネス戦略はいつでも―
00:31
on assumptions about technology,
8
19521
2419
技術を前提に立てられますが
00:33
that those assumptions are changing,
9
21940
1973
その前提が変化しているのです
00:35
and, in fact, changing quite dramatically,
10
23913
2717
実際 めまぐるしく変化しており
00:38
and that therefore what that will drive 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 concept of what we mean
12
29702
2903
意味するところの概念は
00:44
by business strategy.
13
32605
2438
変化していくのです
00:47
Let me start, if I may,
14
35043
1481
まずは その歴史について
00:48
with a little bit of history.
15
36524
2770
少し話をさせて下さい
00:51
The idea of strategy in business
16
39294
1744
ビジネス戦略の概念は
00:53
owes its origins to two intellectual giants:
17
41038
3300
２人の知的な偉人に起源を
遡ることができます
遡ることができます
00:56
Bruce Henderson, the founder of BCG,
18
44338
2134
BCGを創立したブルース・ヘンダーソンと
00:58
and Michael Porter, professor
at the Harvard Business School.
at the Harvard Business School.
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
マイケル・ポーターです
01:02
Henderson's central idea was what you might call
20
50244
2832
ヘンダーソンの考えの核心部分は
01:05
the Napoleonic idea of concentrating mass
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
つまり弱者に対し
01:08
against weakness, of overwhelming 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 recognized was that,
23
58936
1793
ヘンダーソンが理解したことは
01:12
in the business world,
24
60729
1396
ビジネスの世界では
01:14
there are many phenomena which are characterized
25
62125
2655
様々な経済現象が
エコノミストが主張する通り
エコノミストが主張する通り
01:16
by what economists would call increasing returns --
26
64780
2035
規模と経験に伴って“収穫逓増”を
01:18
scale, experience.
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 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 he found a logic for investing
30
72449
2963
そこで 競争における優位を得るために
01:27
in such kinds of overwhelming mass
31
75412
2742
圧倒的な数でもって投資するという
01:30
in order to achieve competitive advantage.
32
78154
2553
論法を見出したのです
01:32
And that was the first introduction
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 a military concept of strategy
34
82775
2664
ビジネスの世界に導入した
01:37
into the business world.
35
85439
2982
最初の事例だったのです
01:40
Porter agreed with that premise,
36
88421
2735
ポーターはその考えに
同意するにとどまらず
同意するにとどまらず
01:43
but he qualified it.
37
91156
1551
改善したのです
01:44
He pointed out, correctly, 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
実際 ビジネスには
01:47
but businesses actually have multiple steps 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
正確に指摘したのです
01:51
They have different components,
40
99571
1573
異なるいくつの要素があって
01:53
and each of those components might be driven
41
101144
2532
個々の要素には
01:55
by a different kind of strategy.
42
103676
1785
異なる戦略が必要かもしれないのです
01:57
A company or a business
might actually be advantaged
might actually be advantaged
43
105461
2328
特定の会社やビジネスの有り方は
01:59
in some activities but disadvantaged in others.
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
別の場合には不利になるかもしれません
02:03
He formed the concept 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
生み出しました
02:05
essentially the sequence of steps with which
46
113368
3070
要は 生産の一連の過程において
02:08
a, shall we say, raw material, becomes a component,
47
116438
3152
例えば 原材料が部品となり
02:11
becomes assembled into a finished product,
48
119590
1363
これを組み立てて製品が作られ
02:12
and then is distributed, for example,
49
120953
2641
流通に回るというようなもので
02:15
and he argued that advantage accrued
50
123594
2416
彼が議論したことは優位性は―
02:18
to each of those components,
51
126010
1541
個々の要素ごとに積み重ねられ
02:19
and that the advantage of the whole
52
127551
1714
全体としての価値は
02:21
was in some sense the sum or the average
53
129265
2131
各要素の合計ないし平均により
02:23
of that of its parts.
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 of the value chain was predicated
55
133744
2577
そして彼の価値連鎖の考えにおいて
02:28
on the recognition that
56
136321
2568
前提となる考えは
02:30
what holds a business together is transaction costs,
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
ビジネスが最適化されるということであり
02:34
that in essence you need to coordinate,
58
142535
2295
組織は市場よりもそれを効率的に
02:36
organizations are more efficient at coordination
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
本質的なのでした
02:39
than markets, very often,
60
147405
1662
それゆえ しばしば
02:41
and therefore the nature and role and boundaries
61
149067
3056
事業者間の協力関係において
02:44
of the cooperation are defined by transaction costs.
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
取引コストで定義されるのです
02:47
It was on those two ideas,
63
155962
2564
この２つの考え つまり
02:50
Henderson's idea of increasing returns
64
158526
3386
ヘンダーソンのいう
規模や経験に応じた
規模や経験に応じた
02:53
to scale and experience,
65
161912
1548
“収穫逓増”の考え
02:55
and Porter's idea 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
ビジネス戦略の全体像における
02:57
encompassing heterogenous elements,
67
165883
1913
様々な異なる要素を包括した
02:59
that the whole edifice of business strategy
68
167796
3335
ポーターの価値連鎖の考えが
03:03
was subsequently erected.
69
171131
2777
形作られたのでした
03:05
Now what I'm going to argue is
70
173908
2429
ここで私が議論したいことは
03:08
that those premises are, in fact, being invalidated.
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
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 costs.
72
182051
2554
まず初めに取引コストを
考えてみましょう
考えてみましょう
03:16
There are really two components
to transaction costs.
to transaction costs.
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 information,
and the other is about communication.
and the other is about communication.
74
187002
2870
一つは情報を処理すること
もう一つは通信です
もう一つは通信です
03:21
These are the economics of
processing and communicating
processing and communicating
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
ここまで進化してこれたのは
03:25
as they have evolved over a long period 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 contexts,
77
195627
3010
皆さんがご存じの様に
いろんな意味において
いろんな意味において
03:30
they have been radically transformed
78
198637
2256
これらの要素は
03:32
since the days when Porter and Henderson
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
理論を初めて提唱して以来
03:35
first formulated their theories.
80
203205
2094
劇的に変化してきました
03:37
In particular, since the mid-'90s,
81
205299
2066
特に90年代中頃から
03:39
communications costs have actually been falling
82
207365
1868
通信コストは下がり続け
03:41
even faster than transaction costs,
83
209233
1991
取引コストの低下よりも速く
03:43
which is why communication, the Internet,
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 in such a dramatic fashion.
85
213783
4615
劇的に普及したのです
03:50
Now, those falling transaction costs
86
218398
2170
このような取引コストの低減は
03:52
have profound consequences,
87
220568
1976
重要な結果をもたらします
03:54
because if transaction costs are the glue
88
222544
1793
というのは 取引コストが価値連鎖を
03:56
that hold value chains together, and they are falling,
89
224337
2422
結びつけているのだとすると
その低下につれて
その低下につれて
03:58
there is less to economize 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 need for vertically
integrated organization,
integrated organization,
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 at least can break up.
92
231333
2878
価値連鎖の分割さえあるのです
04:06
They needn't necessarily, 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
有り得る ということです
04:08
In particular, it then becomes possible for
94
236710
2140
特に起こり得ることは
04:10
a competitor in one business
95
238850
1766
一つのビジネスにおける
競争相手の一方が
競争相手の一方が
04:12
to use their position in one step 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
立場を利用し
04:15
in order to penetrate or attack
97
243941
1832
別のステップでは
競合相手の立場を奪ったり
競合相手の立場を奪ったり
04:17
or disintermediate the competitor in another.
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
投資を行ったりするのです
04:20
That is not just an abstract proposition.
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 very specific stories
100
251598
1679
実際にそのような事例が
04:25
of how that actually happened.
101
253277
1772
いくつも起きているのです
04:27
A poster child example was
the encyclopedia business.
the encyclopedia business.
102
255049
3493
典型的な例が
百科事典のビジネスです
百科事典のビジネスです
04:30
The encyclopedia business
103
258542
1449
革装の本であった時代の
百科事典ビジネスは
百科事典ビジネスは
04:31
in the days of leatherbound books
104
259991
2102
革装の本であった時代の
百科事典ビジネスは
百科事典ビジネスは
04:34
was basically a distribution business.
105
262093
1704
基本的に流通業であり
04:35
Most of the cost was the
commission to the salesmen.
commission to the salesmen.
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 and then the Internet came along,
107
266251
2626
CD-ROM そしてインターネットが
登場すると
登場すると
04:40
new technologies made the distribution of knowledge
108
268877
3416
新しい技術は知識の流通のコストを
04:44
many orders of magnitude cheaper,
109
272293
2279
何ケタも安くし
04:46
and the encyclopedia industry collapsed.
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, a very familiar story.
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
とてもよく知られていることです
04:52
This, in fact, more generally was the story
112
280118
2042
これはインターネット・ビジネスの
04:54
of the first generation of the Internet economy.
113
282160
2509
第一世代でよくあったことでした
04:56
It was about falling transaction costs
114
284669
2200
取引のコストが低下したことによって
04:58
breaking up value chains
115
286869
1475
価値連鎖が分断され
05:00
and therefore allowing disintermediation,
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.
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 I was occasionally asked 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 the encyclopedia
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
成り立たなくなったので
05:10
when Britannica no longer has a business model?
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 became manifest.
the answer became manifest.
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
少し時間がかかりました
05:14
Now, of course, we know
what it is: it's the Wikipedia.
what it is: it's the Wikipedia.
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 about the
Wikipedia is not its distribution.
Wikipedia is not its distribution.
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
流通方式についてではありません
05:20
What's special about the Wikipedia
is the way it's produced.
is the way it's produced.
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
それが作られる過程です
05:23
The Wikipedia, of course, is an encyclopedia
125
311374
2240
ウィキペディアは勿論 百科事典ですが
05:25
created by its users.
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, defines what you might call
127
316141
1880
これはインターネット経済を
05:30
the second decade of the Internet economy,
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
第２期といえるかもしれません
05:32
the decade in which the Internet as a noun
129
320509
3360
この期間ではインターネットは
名詞ではなく
名詞ではなく
05:35
became the Internet as a verb.
130
323869
1907
動詞的なものになったのです
05:37
It became a set of conversations,
131
325776
1869
様々な会話の形態ができ
05:39
the era in which user-generated
content and social networks
content and social networks
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
ソーシャルネットワークが
05:43
became the dominant phenomenon.
133
331721
2691
流行する時代になったのです
05:46
Now what that really meant
134
334412
1898
これが意味するところは
05:48
in terms of the Porter-Henderson framework
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 of certain
kinds of economies of scale.
kinds of economies of scale.
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
崩壊したということなのです
05:55
It turned out that tens of thousands
137
343075
2338
判明したことは何万人もの
05:57
of autonomous individuals writing an encyclopedia
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,
139
348496
1546
階級的な組織に属する プロよりも
06:02
and certainly a much cheaper job,
140
350042
1691
同じレベルの仕事を
06:03
than professionals in a hierarchical organization.
141
351733
2979
ずっと安く成し遂げたということです
06:06
So basically what was happening 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 fragmented,
143
357169
2894
価値連鎖の一つの層が
ばらばらに分裂し
ばらばらに分裂し
06:12
as individuals could take over
144
360063
1844
個人個人がこれに取って代わり
06:13
where organizations were no longer needed.
145
361907
3287
組織がもやは不要になったという
ことなのです
ことなのです
06:17
But there's another question
that obviously this graph poses,
that obviously this graph poses,
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
別の問いが現れます
06:19
which is, okay, we've
gone through two decades --
gone through two decades --
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 the third?
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 is that indeed
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 the third,
150
374902
1505
第３期を特徴付ける“何か”です
06:28
and it maps exactly on to the kind of
151
376407
2446
これこそがここまで語ってきた
06:30
Porter-Henderson logic that
we've been talking about.
we've been talking 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
新しい枠組みで位置づけるものです
06:33
And that is, about data.
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
about the information revolution,
about the information revolution,
155
385577
2359
人々は情報革命を議論し
06:39
and it was indeed true that the world's stock of data
156
387936
2301
実際 データが次々と蓄積―
06:42
was growing, indeed growing quite fast.
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 overwhelmingly analog.
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
アナログデータが圧倒的です
06:47
We go forward to 2007,
159
395369
1818
2007年に進みましょう
06:49
not only had the world's stock of data exploded,
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 been this massive substitution
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 for analog.
162
402892
2015
置換が行われてきました
06:56
And more important even than that,
163
404907
1869
さらに重要なことは
06:58
if you look more carefully at this graph,
164
406776
1740
グラフをもっと注意して―
07:00
what you will observe is that about a half
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
デジタルデータの半分ほどが
07:02
of that digital data
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
デジタルデータの半分ほどが
07:04
is information that has an I.P. address.
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
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 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
IPアドレス情報が付加されていることです
07:09
But having an I.P. address means that it
169
417387
1807
IPアドレスが分るということは
07:11
can be connected to any other data
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.
171
421364
1863
関連付けられるので
07:15
It means it becomes possible
172
423227
1646
世界中の半分の知識を集め
07:16
to put together half of the world's knowledge
173
424873
3087
パターンを分析することが
可能になるのです
可能になるのです
07:19
in order to see patterns,
174
427960
1652
パターンを分析することが
可能になるのです
可能になるのです
07:21
an entirely new thing.
175
429612
2357
全く新しいことです
07:23
If we run the numbers forward to today,
176
431969
1968
さて現在に時を戻しますと
07:25
it probably looks 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 the numbers forward to 2020,
179
436531
2028
2020年まで先に進めますと
07:30
we of course have an exact number, courtesy of IDC.
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 that the future is so much
more predictable than the present.
more predictable than the present.
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
良く分るとは興味深いことです
07:37
And what it implies is a hundredfold multiplication
182
445799
4395
これが意味することは
何百倍もの
何百倍もの
07:42
in the stock of information that is connected
183
450194
2973
蓄積されたデータが
07:45
via an I.P. address.
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 that we can make
185
455395
3461
情報の結びつきの組合せ数が
07:50
is proportional to the number of pairs of data points,
186
458856
3140
データ間の対の数に
比例するならば
比例するならば
07:53
a hundredfold multiplication in the quantity of data
187
461996
2463
データが100倍に増えると
07:56
is a ten-thousandfold multiplication
188
464459
2103
１万倍ほどの
07:58
in the number of patterns
189
466562
1565
パターンを
08:00
that we can see in that data,
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, is a sea change,
192
472864
2824
これは我々が住む世界の
08:07
a profound change in the economics
193
475688
2084
経済における目覚しい変化
08:09
of the world that we live 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 genome,
195
479723
1164
人類の最初のゲノムとして
08:12
that of James Watson,
196
480887
1566
ジェームス・ワトソンのゲノムが
08:14
was mapped as the culmination of the
Human Genome Project in the year 2000,
Human Genome Project 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
究極的な成果物として解析された時
08:18
and it took about 200 million dollars
198
486373
2177
２億ドルの費用がかかり
08:20
and about 10 years of work to map
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 makeup.
200
490531
2415
10年の時を要したのです
08:24
Since then, the costs of mapping
the genome have come down.
the genome 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, they've come down in recent years
202
495551
1887
ここ数年のコストダウンは
08:29
very dramatically indeed,
203
497438
1674
実に劇的で
08:31
to the point where the cost
is now below 1,000 dollars,
is now below 1,000 dollars,
204
499112
2446
今や1000ドルを下回るに至り
08:33
and it's confidently predicted 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 100 dollars --
206
504509
1731
確かな予測があります
08:38
a five or six order of magnitude drop
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
５－６ケタ下がったのです
08:41
in the cost of genomic mapping
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
５－６ケタ下がったのです
08:43
in just a 15-year period,
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
５－６ケタ下がったのです
08:45
an extraordinary phenomenon.
210
513804
2395
これは とてつもないことです
08:48
Now, in the days when mapping a genome
211
516199
4405
ゲノム解析に
08:52
cost millions, or even tens 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
掛かっていた時代では
08:55
it was basically a research enterprise.
213
523613
1978
これはまさに研究事業であり
08:57
Scientists would gather some representative people,
214
525591
2542
各分野を代表するような
科学者たちが集まり
科学者たちが集まり
09:00
and they would see patterns, and they would try
215
528133
1214
人類の特徴や病気について
09:01
and make generalizations about
human nature and disease
human nature and disease
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
人間の特徴や病気に関する
09:04
from the abstract patterns they find
217
532237
1591
抽象的なパターンを見出し
09:05
from these particular selected individuals.
218
533828
3460
一般化しようとしたのです
09:09
But when the genome can
be mapped for 100 bucks,
be mapped for 100 bucks,
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
解析できるようになると
09:12
99 dollars 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 is, it becomes retail.
221
542469
2190
解析装置は誰にでも
使われるようになります
使われるようになります
09:16
It becomes above all clinical.
222
544659
1857
全ての病院で使われるのです
09:18
You go the doctor with a cold,
223
546516
1212
風邪をひいて病院に行くと
09:19
and if he or she hasn't done it already,
224
547728
1934
まだ解析データがなければ
09:21
the first thing they do is map your genome,
225
549662
2238
まずはあなたのゲノムを解析します
09:23
at which point what they're now doing
226
551900
1655
この時点で医者は
09:25
is not starting from some abstract
knowledge of genomic medicine
knowledge of genomic medicine
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―
あなたに効果があるかを―
09:30
and trying to work out how it applies to you,
228
558084
2064
試していく代わりに
09:32
but they're starting from your particular genome.
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 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 genomic data
232
565946
2946
ゲノム解析データが
09:40
with clinical data
233
568892
1489
臨床データ
09:42
with data about drug interactions
234
570381
1959
薬との相互作用に関するデータ
09:44
with the kind of ambient data that devices
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
周囲のデータなども
09:46
like our phone and medical sensors
236
574629
1759
次々と集められ
09:48
will increasingly be collecting.
237
576388
1858
結び付けられることでしょう
09:50
Think what happens when we collect all of that data
238
578246
2461
これらのデータを全て集めて
09:52
and we can put it together
239
580707
1473
一緒にすれば
09:54
in order to find patterns we wouldn't 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
見つかるかもしれません
09:56
This, I would suggest, perhaps 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 a revolution in medicine.
242
587579
2441
医学の革命が起こるかもしれません
10:02
Fabulous, 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
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.
doesn't get much attention.
244
592340
2439
でも 注目されていないことが
一つあります
一つあります
10:06
How is that model of colossal sharing
245
594779
3284
様々なデータベースを
10:10
across all of those kinds of databases
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 with the business models
247
600709
2492
今日のビジネスに関連した
10:15
of institutions and organizations and corporations
248
603201
2614
組織 機関 法人の事業モデルと
10:17
that are involved in this business today?
249
605815
2297
相容れるものでしょうか？
10:20
If your business is based on proprietary data,
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 advantage
is defined by your data,
is defined by your data,
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
というビジネスを行なっている
10:25
how on Earth is that company or is that society
252
613931
3520
このような会社や組織は
10:29
in fact going to achieve 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 in the technology? 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
それは不可能です
10:34
So essentially what's happening here,
255
622554
2047
本質的に 何が起きているかというと―
10:36
and genomics is merely 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 is driving
257
627245
2314
技術はビジネスの規模を
10:41
the natural scaling of the activity
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 the institutional boundaries within which
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 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 beyond the institutional boundaries
261
637213
2163
特に ビジネス戦略は
10:51
in terms of which business strategy
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
規律を保つことだったのです
10:53
as a discipline is formulated.
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
規律を保つことだったのです
10:57
The basic story here is that what used to be
264
645085
3486
基本的な流れは
11:00
vertically integrated, oligopolistic competition
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―
売り手による寡占的な市場での競争に―
11:04
among essentially similar kinds of competitors
266
652233
2791
慣れていた
同じような形態をもつ競合者達が
同じような形態をもつ競合者達が
11:07
is evolving, by one means or another,
267
655024
2459
何らかの方法で
11:09
from a vertical structure to a horizontal 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
ビジネスへと進化を遂げることなのです
11:12
Why is that happening?
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 because
transaction costs are plummeting
transaction costs are plummeting
270
662559
2505
それは取引コストが下がり
11:17
and because scale is polarizing.
271
665064
1928
規模が分極化しているからです
11:18
The plummeting of transaction costs
272
666992
1742
取引コストの低下は
11:20
weakens the glue that holds value chains together,
273
668734
2638
価値連鎖の繋がりを弱くし
11:23
and allows them to separate.
274
671372
1668
分割を促すのです
11:25
The polarization of scale economies
275
673040
1935
規模の経済が 分極して
11:26
towards the very small -- small is beautiful --
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－
－小さいことは美しいことですが－
11:30
allows for scalable communities
277
678101
2668
規模を変えられる共同体によって
11:32
to substitute for conventional corporate production.
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
とって代わることが可能になります
11:35
The scaling in the opposite direction,
279
683886
2004
逆に ビッグデータで象徴される
11:37
towards things like big data,
280
685890
2033
大規模化の方向では
11:39
drive the structure of business
281
687923
1409
ビジネスの構造を
11:41
towards the creation of new kinds of institutions
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
新しいタイプの組織が
11:44
that can achieve that scale.
283
692055
1978
生み出されます
11:46
But either way, the typically vertical structure
284
694033
2758
しかし 何れにしろ
典型的な垂直型の構造は
典型的な垂直型の構造は
11:48
gets driven to becoming more horizontal.
285
696791
3004
水平的なものへと 変容していくのです
11:51
The logic isn't just about big data.
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 industry,
at the telecommunications industry,
287
702210
3326
例えば通信業界を見てみると
11:57
you can tell the same story about fiber optics.
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
見出されるでしょう
11:59
If we look at the pharmaceutical industry,
289
707911
2136
製薬業界では
12:02
or, for that matter, university research,
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 the same story
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
全く同じことが言えます
12:05
about so-called "big science."
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
全く同じことが言えます
12:07
And in the opposite direction,
293
715353
1535
逆向きのことになりますが
12:08
if we look, say, at the energy sector,
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
295
719085
2860
各家庭が
12:13
will be efficient producers of green energy
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
効率的な生産者となり
12:17
and efficient conservers of energy,
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
節約者として語られています
12:20
that is, in fact, the reverse phenomenon.
298
728157
1880
これは実際逆向きの現象です
12:22
That is the fragmentation of scale
299
730037
1870
これは細分化であり
12:23
because the very small can substitute
300
731907
2354
とても小さいものが
12:26
for the traditional corporate scale.
301
734261
2594
典型的な大規模な企業を
とって代わるのです
とって代わるのです
12:28
Either way, what we are driven to
302
736855
1791
何れにしろ
12:30
is this horizontalization of the structure of industries,
303
738646
3371
産業構造の水平化が起こり
これは―
これは―
12:34
and that implies fundamental changes
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
根本的な変化を意味するのです
12:36
in how we think about strategy.
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
根本的な変化を意味するのです
12:38
It means, 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―
例えば―
12:40
about strategy as the curation
307
748701
2547
ビジネス戦略を このような
12:43
of these kinds of horizontal structure,
308
751248
2645
水平構造を作りだすものと考え
12:45
where things like business definition
309
753893
1640
ビジネスの定義や
12:47
and even industry definition
310
755533
1562
さらには産業の定義さえも
12:49
are actually the outcomes of strategy,
311
757095
2802
ビジネス戦略の結果として
再定義するのです
再定義するのです
12:51
not something that the strategy presupposes.
312
759897
3181
戦略の前提ではないのです
12:55
It means, 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―
例えば―
12:58
how to accommodate collaboration
314
766234
2357
協力と競争をどの様にして
13:00
and competition simultaneously.
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.
316
770457
1086
ゲノムの場合なら
13:03
We need to accommodate the very large
317
771543
1778
巨大なデータと
13:05
and the very small simultaneously.
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
同時に扱う必要があります
13:07
And we need industry structures
319
775456
1943
産業の構造は
13:09
that will accommodate very,
very different motivations,
very different motivations,
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 motivations
of people in communities
of people in communities
321
780341
2633
例えば 共同体における
素人的な関心から
素人的な関心から
13:14
to maybe the social motivations
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 built by governments,
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, cooperative institutions
324
787283
2625
普段 競合関係にある会社同士が
13:21
built by companies that are otherwise competing,
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.
that they can get to scale.
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
唯一の方法だからです
13:27
These kinds of transformations
327
795394
1977
この様な変革は
13:29
render the traditional premises
of business strategy obsolete.
of business strategy obsolete.
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
時代遅れのものにし
13:33
They drive us into a completely new world.
329
801096
2569
全く新しい世界へと導きます
13:35
They require us, whether we are
330
803665
1421
ここで必要とされることは
13:37
in the public sector or the private sector,
331
805086
2767
公共部門であれ 民間部門であれ
13:39
to think very fundamentally differently
332
807853
2300
ビジネスの構造についての
13:42
about the structure of business,
333
810153
1820
根本的に異なった考え方です
13:43
and, at last, it makes strategy interesting 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
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)
336
818240
2515
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Philip Evans - ConsultantBCG'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.
Philip Evans | Speaker | TED.com