ビジネスにおける勝者は、この10年間で大きく変化しました。2010年代の初めには、時価総額で見た世界トップ10の上場企業は5カ国に拠点を置いていました。そのうちテクノロジー分野の企業は2社のみで、4000億ドルを超える企業はありませんでした。現在では、トップ10のすべてが米国と中国に拠点を置き、その大半がテクノロジー企業であり、一部は少なくとも一時的に1兆ドルの企業価値を超えています。
10年後も、成功の鍵は同じくらい異なるものになると私たちは考えています。人工知能の急速な進歩、変化する世界の経済秩序、そして社会全体に対するビジネスの貢献に向けられる監視の強まりなど、いくつかの新たな動向が、将来の競争環境を根本的に作り変える可能性が高いと考えられます。これらはほんの一例にすぎません。
これらの力の先を行くために、リーダーは現在の前提を問い直し、組織を再構築する必要があります。これはテクノロジー企業にも従来型の企業にも当てはまります。両者は次の10年に、同等に重大な課題に直面するでしょう。デジタル大手は「成熟」を遂げ、利用者の信頼を維持するといった課題に対処する必要があります。一方、既存の企業は、新しいテクノロジーを活用するために、事業手法と組織を進化させる必要があります。
では、2020年代に勝者として台頭するために、自社をどのように準備すればよいのでしょうか。私たちは、業界や地域を問わず適用される5つの新たな要請があると考えています。
1. 競争の新たな論理を習得する
センサー、モノのインターネット、人工知能を含む新たなテクノロジーの波は、あらゆる企業を情報ビジネスへと変えるでしょう。利用可能なデータは飛躍的に増え、そのデータを解読するより優れたツールが登場し、事業環境は急速に変化します。こうした中で企業は、学習速度で競うことがますます求められるようになるでしょう。テクノロジーを活用して、顧客一人ひとりの変化するニーズを特定し、それに応えていくのです。
2020年代には、競争の舞台も様相を変えるでしょう。従来の業界の境界は曖昧になり、代わりに、競争と協業は、一時的かつ相互に進化する提携関係を形成する企業群である「エコシステム」の内部と、その間で起こるようになります。エコシステムは動的であり、完全に制御できるものではないため、企業はより外部志向になり、プラットフォームやマーケットプレースを通じて間接的な影響力を行使し、パートナーと共に進化していく必要があるでしょう。一部のデジタル大手は、エコシステムの力を活用することで、すでに並外れた収益を達成しています。例えば、アリババは、製造、物流、マーケティングなど、eコマースのあらゆる機能の提供者同士、そしてエンドユーザーとつながるプラットフォームを構築することで、世界で最も価値のある企業の一つになりました。言い換えれば、進化し続けるエコシステムを統合することによってです。ただし、この時代にはまだ決定的な指針がありません。実践が理論を大きく先行しており、その謎を解き明かす先駆者は大きな優位性を得ることになるでしょう。
最後に、企業はレジリエンスによって競争することがますます求められるようになるでしょう。技術変化の加速、地政学的権力の移行、ビジネスへの監視の強化、社会の分極化はいずれも、長期にわたる不確実性の時代を示しています。この時代には、企業のライフサイクルは縮小し続ける可能性が高く、企業は目先の競争力だけでなく、予期せぬ衝撃を乗り越える能力についても懸念する必要があります。
2. 未来の組織を設計する
ビッグデータと人工知能は、すでに私たちの学習能力を変えつつあります。しかし歴史が示すように、新しいテクノロジーの潜在能力を最大限に引き出すには、組織のイノベーションが必要です。既存の工程に AI を適用するだけでは不十分です。企業は、データエコシステムから継続的に情報を収集し、機械学習を用いて洞察を導き出し、その洞察に基づいて自律的に、すべてアルゴリズムの速度で行動する「統合学習ループ」にテクノロジーを組み込まなければなりません。
ただし、重要なのは速い時間軸だけではありません。企業は、ビジネスを変えつつある社会的・政治的変化などのゆっくりとした力に対しても、自社の立ち位置をより良くする必要があります。したがってリーダーは、人間と機械の長所を組み合わせることで、あらゆる時間軸において学習し適応する組織を設計する必要があるでしょう。アルゴリズムはデータのパターンを認識し、自律的にそれに基づいて行動することを信頼されるべきであり、人間は、アルゴリズムの検証、新たな可能性の構想、そしてハイブリッドな「人間+機械」組織そのものの設計といった、より高次の業務に集中すべきです。すでに一部の先駆者はこれらの原則を採用し始めています。例えば、アマゾンの価格設定やレコメンドエンジンなどの機能は、自律的なデータサイエンス・システムによって運用されています。人間は「ハンズオフ・ザ・ホイール（手を離して任せる）」のアプローチを取り、代わりに、新たな戦略的優先事項を考慮するためにそれらのシステムを再設計するなど、より創造的な業務に集中しています。
新たな学習型組織は、環境に絶えず適応できるよう、柔軟な基幹システムと進化可能なビジネスモデルで設計されなければなりません。また、人間が機械の行動を理解し、信頼できるようにする新たなインターフェースも必要です。さらに、新たな経営モデルも必要です。それは、実験や共進化といった生物学的原理に基づくものです。言い換えれば、リーダーは、固定的な構造を設計することから、柔軟でダイナミックなシステムを統合することへと重点を移す必要があります。
3. 組織変革の科学を適用する
2020年代に競争するために組織を再構築することは、容易な課題ではありません。リスク回避によるものか、現状への満足によるものかはさておき、今日の主要企業が根本的な変革に踏み切ることに慎重になるのは、無理からぬことかもしれません。しかし私たちの調査によると、大規模な変革プログラムの成否に影響を与える最も大きな要因は、いつ開始されるかです。そのため、組織内に危機感を醸成し、全員が変革の必要性を真に理解するようにすることが極めて重要です。
変革に取り組む企業であっても、それは危険を伴う取り組みになり得ます。大規模な変革の取り組みの多くは失敗します。したがってリーダーは、もっともらしい主張や経験則に頼るのではなく、何が効果的で、その理由は何かを実証的に理解することに基づく、エビデンスに基づいた変革を採用する必要があります。
また、リーダーは変革を実行するためのアプローチを多様化する必要があります。大規模な変革プログラムには多くの種類の課題が含まれるため、リーダーはそれに応じてアプローチを調整する必要があるでしょう。標準化されたプロセスや事前に計画された時間軸のみに焦点を当てた、画一的なプログラムからは脱却しなければなりません。
4. 多様性を通じてイノベーションとレジリエンスを実現する
多様性は道徳的な要請であるだけでなく、長期的には企業をより効果的にすることもできます。世界中の1,700社を超える企業を対象とした私たちの調査によると、多様性はイノベーション能力を高めます。企業のアイデアや選択肢の幅を広げるからです。また多様性は、レジリエンスを高めます。生物群集と同様に、より多様な構成要素を含む企業は、予期せぬ変化に耐えやすい立場にあります。
性別、民族、性的指向といった最も明白な多様性の源泉は、確かにイノベーションを推進する上で重要です。しかし、職務経験や学歴の多様性も意味を持ちます。さらに、複数の側面で多様な企業は、さらにイノベーティブになります。多様性の潜在能力を最大限に引き出すためには、組織は新しいアイデアを受け入れやすい文化も必要です。オープンなコミュニケーションの実践や、上級管理職における多様性の構築へのコミットメントといった、後押しとなる施策を導入しなければなりません。
5. 社会的価値と事業的価値の両方を追求する
気候危機のような外部への負の影響はますます顕在化しており、自動化は仕事の将来に対する不安を生み出し、テクノロジーへの信頼は低下しています。そして、最も成功している企業はますます強大になっています。その結果、社会におけるビジネスの役割が疑問視されるようになり、現在の企業資本主義モデルの持続可能性が危ぶまれています。
ビジネスというゲームを続けるためには、ビジネスが解決策の一部となる必要があります。リーダーは、企業の政治・社会的責任を果たす技術を習得し、ビジネスにますます影響を及ぼすであろう重要な社会課題を積極的に形作る必要があります。そして、自社のトータル社会的インパクトに焦点を当て、事業が経済的価値だけでなく社会的価値も生み出すようにしなければなりません。これにより、長期的には企業の財務業績を高められるだけでなく、ビジネスと社会の間の社会契約を強化し、その関係が持続できるようにすることにもつながります。
