コラム

①市場機会・顧客ニーズの設定

縦軸の市場機会・顧客ニーズをどれだけ洗い出せるかにより、新製品・新サービスの可能性も広がります。市場機会・顧客ニーズを設定するポイントは、PEST分析（注1)等で適切な軸を切りつつ、そこに出てくるニーズを出来る限り具体化することです。例えば冷蔵庫の顧客ニーズでは、単に青果のおいしさを維持したいだけでなく、果物毎に甘さを増すように保存したいと具体化することで、横軸の対応する機能やデータも具体化され、検討すべき製品やサービスがイメージしやすくなります。

また、他社に自社のデータを販売することを想定した場合、他社の市場機会・顧客ニーズも想定しなければなりません。他社が自社の業界に属さない場合、他業界についても同様に市場機会・顧客ニーズを洗い出す必要があります。

注1:PEST分析：マクロ環境分析をおこなうマーケティングフレームワークです。
PESTとは、「Politics(政治）、Economy(経済）、Society(社会）、Technology(技術）」の4つの頭文字を取ったものです。

②機能・データの設定

横軸は機能・データの軸です。ここの機能・データは、自社だけでなく、想定する他社の機能・データも設定します。図2に新製品や新サービスに繋がるデータの例を示します。

大きく2種類あり、リアルタイム型とストック型に分類できます。リアルタイム型のデータとは、天候・事故等の変化状況を時間差がなく提供するサービスに資するデータです。そのため、リアルタイム型のデータは、常に通信されており、データの種類も限定的です。一方で、ストック型のデータは、ある地域や人・モノの特性を理解するサービスに資するデータです。これらの特性を理解するためには、長期間に渡り、複数種のデータを、大量に収集・蓄積する必要があります。これらストック型データのトレンドやデータ間の相関性を解析することで地域や人・モノの特性の理解に繋がります。

　　図2：新製品や新サービスに繋がるデータの例

③新製品・新サービスコンセプトの定義

まず、縦軸の市場機会・顧客ニーズ毎に、対応する横軸の機能・データの交点にプロットします。その交点の状況から、自社として対応できるニーズを選別します。ここでのニーズは、コンセプトとしては細かすぎるため、ニーズについてある一定の基準で括る必要があります。括る基準としては、類似の結果になると想定されるニーズをグループ化するのも一案です。例えば、居眠りを防止したい、眠気が生じたら知らせて欲しい、集中力が落ちてきたら知らせて欲しいといったニーズは、類似の結果になると想定でき、一つのコンセプトとして括ります。これにより、新製品・新サービスのコンセプトがどんな顧客ニーズに対応するかが定義されます。コンセプトとして、他に定義しておくべき主な内容は、現状の問題点、実現方法（技術・データ概要）があげられます。

日本製造業活性化の糸口

日本はIoT技術の中核となるセンサーで世界シェアの約4割を占めます（注2）。冒頭の記事にある通り、これらセンサーから発せられるデータを有効に企業間で活用・連携できるインフラが整いつつあります。企業の枠を超えてIoTデータを活用・連携することで、今まで以上に新製品・新サービスが創出され、日本製造業全体が活性化することを期待します。

注2:出所「センサ技術の現状と課題」平成25年12月17日 国交省第2回社会インフラのモニタリング技術活用推進検討委員会資料 一般財団法人マイクロマシンセンタ 専務理事青柳桂一