数字を最大限に活用する
データは、新製品や新サービスを開発する上でますます重要になってきています。中堅企業は、より効率的に生産を行い、顧客により個別に対応することができます。
モーリッツ・フォン・ゾーデンは、最初は自分の目を信じられなかった。彼の開発チームが発表した、ミニセンサーを搭載した新しいねじ軸から、わずか数分でBluetooth経由でデータが彼の携帯電話に送信されてきたのだ。このデータは、ねじ軸の負荷や振動に関する情報を伝えている。「まるでネジ山を透視しているかのようです」と、Bornemann Gewindetechnik社の社長は、スマートネジ山から流れ出る数値に喜びをあらわにしています。「使用されている潤滑剤まで識別できるのです」。
Bornemann の顧客、主にリフトプラットフォームや搬送装置のメーカーは、24 時間体制で自社製品の状態を監視できるようになりました。これにより、損傷を早期に発見し、メンテナンス間隔を最適化し、故障を回避することができます。ニーダーザクセン州にあるこのねじメーカー自身にも、この革新的な技術によってまったく新しいビジネス分野が開けました。「測定されたすべてのデータを分析することで、将来、スピンドルに加えてお客様に提供できる知識を得ることができます」とフォン・ゾーデン氏は述べています。「コンサルティング部門の設立も考えられます」。
中小企業では、ビジネスインテリジェンス（BI）、ビッグデータ、アナリティクス、人工知能（AI）などのテクノロジーを活用して、製品やサービスを開発し、新しいビジネス分野を開拓するケースが増えています。BI は主に過去および現在のデータを処理・表示するために使用されますが、アナリティクスは将来を見据えたものです。データマイニングや機械学習などの技術を用いて、将来の結果の確率を算出します。これにより、確度の高い予測が可能になります。「開発を予測することで、成功の結果を得るために必要な変更を早期に実施することができます」と、人材コンサルティング会社 Steerer の社長、クリストフ・エルリッヒ氏は説明しています。
AIも、中堅企業の購買、生産、物流部門に導入されています。これまで不織布製造設備は試行錯誤で手動で調整されていましたが、現在では機械や環境の状態に関するデータが収集され、現在の不織布の品質が視覚的に測定され、この情報を使ってニューラルネットワークが訓練されています。アルゴリズムが設定パラメータをシミュレーションし、要求される品質を最低のコストで生産できる設定を表示します。別の工場では、カメラシステムが機械がネジとダボを正しく組み立てているかどうかを認識します。正しく組み立てられていない場合、数秒以内にスタッフに警告が送られます。これにより、製品の品質が向上し、クレーム件数が減少します。
もう一つの例：ヘッセン州の化粧品メーカーは、ここ数週間、潜在的な顧客が自社のウェブサイトやソーシャルネットワーク上でどのように行動しているか、女性がどのような情報をクリックし、どのような質問をし、どのような色を好むかを詳細に記録しています。「匿名化されながらも個別化されたデータにより、企業は彼女について正確な情報を得、彼女の行動の動機を理解し、リアルタイムで適切な製品やコンテンツを推奨することができます」と、スタートアップ企業 Wunder.ai の創設者であり、小売、通信、金融企業における BI および AI の専門家であるルパート・ステフナー氏は説明しています。「当社のシステムでは、人間の脳における感情的な要素や意思決定プロセスも可能な限り反映するよう努めています」
ビジネスアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストは、労働市場で需要が高い。キャンパスでは、将来の情報科学者、物理学者、数学者がすでに採用されている。「一部の企業は、優秀な人材を早期に確保するために大学と提携している」と、ヘッドハンターのオエルリッヒ氏は言う。卒業生は、年収 60,000 ユーロ以上という高給で誘致され、博士号を取得すれば 70,000 ユーロ以上も稼ぐことができる。「5 年の経験を持つデータサイエンティストの平均年収は約 90,000 ユーロです」と、その傾向は上昇傾向にあります。しかし、多くのハイポテンシャル人材にとって重要なのは、ビジネスモデルがエキサイティングで将来性があるかどうか、そして最新のツールを使って仕事ができるかどうかだ。
大企業は、優秀な人材の争奪戦に勝つことが多いけど、中小企業は給料やキャリアのチャンスで太刀打ちできないことがほとんどなんだ。「それに、デジタルプロジェクトの実践的な経験がある管理職がいないこともよくある」と、オエルリッヒさんは嘆く。そのため、多くの中堅企業は、必要に応じて、1日あたり800～1,200ユーロの報酬でフリーランサーを利用している。また、AI、ビジュアルアナリティクス、データサイエンス、モノのインターネットに関するプログラムやコンサルティング、さらにはデータ利用に基づくビジネスプロセス全体を提供するソフトウェア会社のサービスも利用している。
中小企業からの関心の高まり
世界市場をリードしているのはSASです。この米国企業のドイツ支社は、これまで主に大企業に限定されていたソリューションに対する中堅企業の関心の高まりを認識しています。「コロナ禍は、多くの企業にデジタル化における不足を痛感させました」と、SASのドイツ、スイス、オーストリア担当責任者であるアネット・グリーン氏は述べています。そのため、多くの意思決定者は自社企業の弱点を正確に把握していません。その原因は、多くの場合、不十分なデータ管理にあります。この危機において、データという資源を活用するための方法論的、概念的、組織的、技術的なプロセスを整備していない企業は、ビッグデータ、アナリティクス、AI をすでに活用している企業よりも早く混乱に陥りました。「これらの企業は、将来も予期せぬ事態から自社を守り、新製品や新サービスの開発を可能にする回復力を備えています」。
アナリティクスとAIを活用することで、顧客へのアプローチを改善し、個別に合わせたオファーが可能になります。「これらは、顧客とその顧客がこれまでに利用したサービスに関するすべての情報に基づいており、対面での接触が制限されている状況でも、信頼と満足を構築します」とグリーン氏は要約しています。これにより、新しい収益モデルが開かれます。「採用する技術ソリューションは、自動化され、柔軟性があり、そして何よりも拡張性があるべきだ」とグリーン氏は述べています。これは、機械学習などの新しいアナリティクスモデルを採用する場合にも役立ちます。「なぜなら、一定期間、より多くの計算能力が必要になるため、必要に応じて追加予約したり、再び削減したりすることができるからです」とグリーン氏は述べています。
ボルネマン社の社長、フォン・ゾーデン氏は、スマートスレッドが今後、同社の中核製品になると確信しています。同氏はすでに、オンラインマーケティングのためのデータを収集・分析しており、「成功を収めている」と述べています。