A05_Agile・DevOps、戦略・ビジネスモデル・組織の革新 [Microsoft Japan Digital Days]

Microsoft Japan Digital Days
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#MSDD2021
Agile・DevOps、
戦略・ビジネスモデル・組織の革新
グロービス経営大学院教授
吉田素文
# A05
Innovate with Azure ~ アプリケーションの変革~

©YOSHIDA Motofumi All rights reserved
吉田素文 (Motofumi Yoshida)
グロービス経営大学院教授
▪ 立教大学大学院文学研究科教育学専攻修士課程修了
▪ ロンドン・ビジネススクール SEP (Senior Executive Program) 修了
著書 : ファシリテーションの教科書（東洋経済新報社）
https://str.toyokeizai.net/books/9784492533482/
共訳書 : 一流ビジネススクールで教えるデジタル・シフト戦略 (ダイヤモンド社)
https://www.diamond.co.jp/book/9784478103128.html
20年以上に亘り、製造業を中心に、日本・中国企業の経営者育成プログラムを通じ、
近年は情報テクノロジー分野のリサーチに注力。
“第四次産業革命時代の戦略・組織”、
“クラウド・ネイティブの戦略・組織の実現” に取り組む

Microsoft Japan Digital Days で知ることができる
様々な
ための
基本的なものの見方・考え方
本セッションの狙い

顧客が求めるアプリケーション・システムを、
で
開発手法・基盤
DevOps

DevOps
試行・実験・継続的改善を高速で繰り返す
Experiments ＆ Continuous Improvement
早く顧客に届け、
頻度高く反応を得る
他者・部門との
調整・待ちを減らし
生産性高く
無理なく
開発・実装・
テストを行い問題を早期発見・
解決・予防する
各チームが
自律的に
ワーク
フロー
リードタイム短く
Agility
確かな品質で
Reliability
顧客が求めるものを
Customer First
目的

組織構造
仕事を完結できる自律性
高いチーム（DevOps）
組織文化
自己規律と学習を重視し
心理的安全性高い文化
自己完結できる
Service-Oriented
Architecture
極めて小さな単位
Microserviceに
分解し
APIを通じ
システム内で機能
頻度高く実装CI/CD
し、FBを得て修正改
善し続ける
アーキテクチャ（疎結合Loose-coupling）
DevOps

Feedback
Learning
問題が隠れない
仕組み・文化
Blameless Post-mortem
全てを記録・視える化・
分析・再利用
(Telemetry , Repository)
オープンで透明性高い
コミュニケーション
環境（Chat他）
ペアで開発・
教え教えられる仕組み
安全に市場投入できる
手法（Blue-Green、トグル、
Chaos Engineering 他）
実装・運用に近い
環境で開発・
テスト・修正
自動化＆ On demand 化で
頻繁にテスト
高品質・高効率での
仕事を支える
環境・ツール
Flow
DevOps

の高い仕組みがあるからこそ
が出せる
情報・知識が透明性高く
されるからこそできる
DevOps

今、DevOps のような
能力を企業・組織が
獲得・習熟する必要がある

第四次産業革命
予測が難しく
幾何級数的な
環境変化
社会・経済の
あり方の
根本的変化
産業構造
競争のあり方
経済性原理の
根本的変化
「企業」の基本的あり方の再構築が必要
情報技術の急速な進化

体験価値
Agility
Ecosystem 自働化
情報モジュール化
第四次産業革命

価値のが、モノ・人的サービスから
へ
情報

最適化・個別化
•顧客特性・状況に応じた個別化・最適化
•関連・補完する製品・サービスとの連携
•自動アップデートによる継続的改善
•情報による新たな価値創造
顧客を情報武装
•知識・情報による顧客の判断・実行力向上
•Platformを通じた選択肢増・容易化
•必要な時に必要な能力をOn Demandで利用可
•顧客が生み出す情報の価値増大
低価格
•自動化による低コスト提供
•多様な未利用資源のSharing・On demand活用
→顧客が保有する必要なし＆提供側で稼働率アップ
•情報・分析結果の第三者への提供・収益獲得
→顧客への低価格・無料提供
情報は様々な形で優れた顧客価値を効率的に生み出す
情報

情報から価値を生み出す比重が高いほど、高い経済性と成長の両立が可能
情報による価値提供から高い収益を上げられれば、
モノ・人的サービスの価格を下げることが可能（Loss-Leader）
モノ・人
・規模の経済
・資産稼働率向上
・資産回転率向上
・密度の経済
・経験曲線
・範囲の経済
組織化に
よる経済性アップ
価値
生産量
収穫逓減
限界効用逓減
・限界コスト≒ゼロ
・ネットワーク外部性に
よる価値増
・情報量増・組み合わせ
による価値増
・取引コスト低下
情報
外部との関係・連携に
よる経済性アップ
収穫逓増
限界効用逓増
情報はモノ・人とは異なる経済性の原理を持つ
情報

既存の製品・サービス、事業モデルを
情報技術によって改善・効率化するに留まらず、
こと
我々にとっての示唆
情報

これまで組織内部での「すり合わせ」で
生み出していた複雑な製品・システムを、
汎用・標準的なパーツを「組み合わせ」、
ソフトウェアによる自動連携調整で構築可能に
モジュール化

汎用・標準的なパーツの組み合わせで複雑なシステムを構築・実行可能に
計算能力/コストの劇的向上価値のソフトウェアへのシフト
「つながる」の拡大・高速化
Open
有効性が確認された外部
モジュールの活用が有利に
Sharing
全てを自分で構築・保有せず
必要なときだけ利用可能に
Autonomy
各モジュールを独立・自律的
に開発可能に
組織間関係
直接接触が無い多数の
組織間の協働が可能に
組織内分業協働
階層組織による調整から、
多数の自律的なチームへ
モジュール化は組織による価値創造の基本原理を大きく変化させてきた。
この傾向はデジタル化によって益々加速・拡大
モジュール化

自社内のすり合わせで完成度の高い製品・サービスを
提供すること以上に、
外部の優れた資源・パーツを活用する、
もしくは広く外部の人が汎用的に活用できる
優れたパーツを生み出すこと
モジュール化

個々の製品・人的サービスの提供による競争から
End to End の顧客体験の最適化・個別化競争へ
体験価値

多種・多様・多頻度の価値提供と継続的な情報の獲得・活用が競争のポイントに
Customer Journey
情報技術により、様々な価値の適時・適切な
相互調整・連携が可能に
提供すべき価値は、個別の製品・人的サービスから
End to End の顧客体験の最適化・個別化へ
大量・多様な情報が
さらに提供価値の最適化・個別化を実現
Jobs
to be
done
製品
サービス
製品
サービス
製品
サービス
製品
サービス
体験価値

既存の製品・サービスの範囲で
顧客を見るのではなく、
どうしたら
を、まず考えること
体験価値

した世界での
多様な価値提供者のによる
顧客体験価値の向上・拡大競争へ
Ecosystem

既存の業界の枠の中で
他社に勝つ
【】
業界
新規参入
代替品
売り手買い手
５Forcesの中でより
多くの収益を確保
モノ・人中心の時代
多様な価値提供者
の協働で、
Ecosystem全体で
顧客体験価値を
最大化
【】
情報中心の時代
組織【内】資源・能力の効果
効率的活用が重要
顧客基盤・情報・他者との関係など、
組織【外】ネットワークの価値最大化
Ecosystem

ネットワーク外部性による競争力の向上
提供者
より多くの良質
な価値がある
より多くの良質
な顧客がいる
Platform
Network・Platform
の価値向上
Platformとネットワーク外部性 Network Externality
双方の参加が一定の段階を超えると
相乗効果で急速に魅力が高まり
双方の参加者が激増
取引による
情報量・幅が増える
Ecosystem

幾何級数的成長 Exponential Growth
＞
情報量の増加に伴う
コスト増分
情報量の増加による
価値の増分
幾何級数的成長と情報の経済性による高い収益性の実現
価値
コスト
情報量
Ecosystem

自前主義・顧客囲い込みではなく、
自社の補完的な価値提供者や顧客との
続け、
価値を大きくできるか
Ecosystem

高い認知判断能力を備え、時に人間を上回る
高度な自動化（自化）で、
活動の効果・効率を劇的に向上
自働化

多量・多様・
即時のデータ
が利用可能に
AI,ML による
Algorithm の
急激な発展
計算能力/
コストの
継続的向上
AI の進化は、これまで人が行ってきた様々な判断を自動化し
データに基づく仮説検証と価値創造・提供の高速回転を可能に
最低限の人の関与で実オペレーションを実行可能
• 極めて高い解像度で状況の視える化
• 広範囲の予測・判断・作業の自動化
• 継続・高速な学習と幾何級数的進化
Data
Algorithm
Hypotheses Test &
Validation
Learn
Explore
価値創造活動
の効果効率
スピード
正確性の
劇的向上
自働化

AI による自働化は、産業・企業のあり方を根本的に変える
可能性を持っている
計算能力向上・データ量の爆発的な増加
Analytics
AI・機械学習
Scale
• 少ない資産・人で大きな価値
創造＝高い資産収益率
• 組織的複雑性増大なく急拡大・
成長が可能
Scope
業界の違いを問わない汎用性
高い情報処理能力をベースに
多様な領域に進出・組み合わせ
による価値提供が可能
Learning
情報に基づく急速な自動的学習により
高いレベルの価値の提供と効率化が可能
Marco Iansiti,Karim R. Lakhani著
“Competing in the Age of AI”を参考に作成
自働化

人が行ってきたことを極力自化し、
据え、
そのの高い能力を用いて
価値を提供すること
自働化

「慎重に計画立案・失敗しないように実行」から、
組織のあり方に
Fail fast, Fail often, Fail safe, Fail cheap
Agility

・慎重に計画、失敗を回避し、
正確・確実・安定に実行
・組織上位者による
判断・調整・指令・統制
Data-driven
Decision Making
Small
Autonomous
Team
Test
&
Learn
Short cycle
仮説の実地での実験・検証を
繰り返し、早く小さく失敗し、
高速で学習・軌道修正・進化
し続ける
変化が遅く
予測可能性高い環境
変化が早く
不確実性が高い環境
第四次産業革命時代に求められるのは、
高いAgility（俊敏性）を有する組織モデル
Agility

自律・自己完結できる多様な人材による
スモールチーム
プロダクト
オーナー
スクラム
マスター
タスクの
細分化・明確化
無駄の排除
ビジョンと
問いかけでの
組織リード
見える化
多様・自律的
意欲ある人材
心理的安全性
プロセスや
ツールよりも
個人と対話を
契約交渉よりも
顧客との協調を
包括的なドキュ
メントよりも動く
ソフトウェアを
計画に従うこと
よりも変化への
対応を
DevOpsに代表される、信頼性とスピードを両立可能な
アーキテクチャ・ツール・情報技術基盤
（短期の開発・実験・改善サイクル）
Agile開発手法は、益々高度化複雑化するソフトウェア開発で、
スピード・品質・効率・安全性を高めるために生み出され、
発展普及してきた
Agility

Agileはソフトウェア開発を枠を超え、情報が価値創造の中心と
なる時代における「組織の基本的なあり方」に
機能分業・固定的・階層的な
組織による統制と調整
顧客
モノ・人中心の時代
共通の目的と強固な情報基盤に支えられた、
柔軟で俊敏な生命体的組織
情報中心の時代
顧客
Agility

できる
組織モデルへの転換にいち早く踏み出すこと
Agility

体験価値
Agility
Ecosystem 自働化
情報モジュール化
Agilityを備え、滑らかに情報が流れる事業・組織モデルの実現は、
全ての組織に大きなメリットをもたらす
高い顧客満足
新たな価値の創出
劇的な生産性向上
スピードアップ
俊敏な変化対応・
リスクテイク
社員満足の向上と
成長促進

Agile, DevOps は、
第四次産業革命の時代に必須の
の革新
世界観の刷新と変革が急務

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