企業がコストマネジメントについて語るとき、その焦点は一般的に現在の経費を大幅に削減することにあります。しかし今日のデジタル時代において、コストマネジメントは新たな様相を帯びています。成長を促すために投資できる節約分を生み出す、戦略的な手段となっているのです。
クリストファー・イットナー、ウォートン・スクールで会計学部の主任を務め、最近、論文「デジタル時代のコストマネジメント、」オマー・アギラール（デロイト・コンサルティングのグローバル戦略的コスト変革リーダー）との共著です。イットナー氏は次のように述べています。「戦略的な手段としてコストマネジメントを活用することは、守りの対応とは対照的に、新たな機会を切り開く。」
『Knowledge@Wharton』との対話で、イットナー氏は企業がデジタル技術を活用して、コストマネジメントを先を見越して進める方法について語っています。
対話の編集済み書き起こしは以下のとおりです。
Knowledge@Wharton：論文では、コストマネジメントは競争上の必須事項になったと書かれています。企業がコストマネジメントへの取り組みを守りの措置から、はるかに積極的なものへと変えたのはなぜですか？
クリストファー・イットナー：従来、コストマネジメントについて耳にするのは、企業が苦境に陥ったときだけでした。人員を削減し、製造工場を閉鎖するといったことです。しかし今日、ほとんどの企業がコストマネジメントを行う主な理由は、対処すべき問題とはまったく関係がありません。企業が狙っているのは、資源を解放し、その資金を社内に再投資することです。
財務理論では、自ら現金を生み出すほうが、外部から借り入れるよりも低コストです。そのため多くの企業は、コストマネジメントを活用して非効率を取り除き、その余剰資金を成長に充てています。これは非常に異なる考え方です。守りの対応とは対照的に、戦略的な手段としてコストマネジメントを活用することで、新たな機会が生まれます。もはや受け身のツールではありません。グローバル環境においてより競争力を高めるための、能動的な方法なのです。
Knowledge@Wharton：デロイトはこのテーマについて世界規模の調査を行いました。主な調査結果は何でしたか？
イットナー：デロイトでは、半年ごとのグローバル・コストマネジメント調査を実施しています。調査によると、コストマネジメントに取り組んでいる企業の大半は、コスト目標を達成できていません。目標にほとんど近づくことさえできていないのです。主な調査結果の一つは、コストマネジメントを効果的なものにしたいなら、それを行うための確かな戦略的理由があることを確認すべきだという点です。解決すべき問題があり、コストを削減しなければならない場合もあるでしょう。それが本当に差し迫ったものであれば、もちろんコストを削減することになります。そうでなければ、コストを削減して再投資するための強い戦略的必要性が必要です。目標を達成した企業は、この2つのグループ［の企業］です。さらに、成長の必要性に応じてコストマネジメントに取り組む企業は、同時に売上を伸ばしている唯一の企業でもあります。うまくいっていない企業は、コストマネジメントを行いたいと考えながらも、それを行うための強い戦略的必要性がない企業です。
もう一つ大きな違いを生むのは、誰がコストマネジメントを担当するかです。組織内の地位が高い人物ほど、戦略的で持続可能なものになりやすくなります。CEOや主要事業部門の責任者がこれを担当するほうが、下級の管理職やスタッフに任せるよりも［より効果的］になるでしょう。
重要な要素は、これを支えるために企業が導入する情報システムであり、それがデジタルという概念全体に結びつきます。調査では、コスト目標を達成し、より多くの資金を節約した人々は、新たなデジタル技術を導入していることがわかりました。より優れた予測システムや予算編成システムを整備しています。私たちが見ている大きな動きは、人工知能や機械学習などの技術を使って、コスト構造をより深く理解し、企業の活動を最適化しようとしていることです。
「戦略的な手段としてコストマネジメントを活用することは、守りの対応とは対照的に、新たな機会を切り開く。」
しかし、それ以上に、現在利用可能なデジタル技術によって、ビジネスの進め方を根本から変えることができます。例えば、ソフトウェアサービスを考えてみてください。従来、企業は大規模なIT部門を抱えており、それは巨額の固定費です。しかし今では、クラウドコンピューティングを使えば、サービスとしてのソフトウェアを利用できます。使った分だけ支払えばよいのです。組織のコスト構造を完全に変えることができます。つまり、現在の業務を最適化するだけでなく、顧客に製品やサービスをどのように届けるかについて、既成概念にとらわれずに考え、コスト機能がどうあるべきかを問うことなのです。
Knowledge@Wharton：特に興味深かったデータの一つは、参加した中国企業の回答に関するものです。中国企業のわずか35％しかコスト削減目標を達成できていませんでした。コストを削減しつつ、売上も少なくとも10％増やすことができた企業に注目すると、その割合はさらに低く、約12％でした。その理由として何が考えられますか？
イットナー：これは世界中で共通しています。中国企業に限った話ではありません。全体として、コストマネジメントの目標を達成した企業の割合は50％を大きく下回っています。多くの企業がコスト削減のためにこれを活用し、事業成長のためには活用していないため、どのコストマネジメントの取り組みを利用でき、その資産をどのように成長機会に振り向けられるかを判断する仕組みを整えていないのです。コストを削減しつつ売上も伸ばせた企業は、あまり見当たりません。それを実現した企業は、コストマネジメントの進め方が非常に異なっています。
Knowledge@Wharton：コストを確実に削減しつつ売上も増やせる企業と、それができない企業とでは、何が違うのでしょうか？
イットナー：最大の違いは、新しい技術を使っていることです。既存の技術や工程をより良くしようとしているだけではありません。既成概念にとらわれずに考えているのです。新しいツール、新しい手法、そしてまったく新しいコスト構造を用いており、それによってコストを削減するだけでなく、成長のための資金も生み出しています。
例えばアマゾンを見てみましょう。同社は事業に必要なため、巨大なITインフラを保有しています。外部委託するよりも社内で保有するほうが安価であり、同社のコスト構造の一部となっています。アマゾンの考え方はこうです。この能力を手にしたのだから、それを活用して新しい事業を成長させることができる。クラウドサービスを販売することで、新たな収益源が生まれるのです。これは非常に異なる考え方です。コストマネジメントではなく、利益の最適化なのです。そして、これはコスト削減ではなく、コストマネジメントと呼ばれている点にも注目してください。
Knowledge@Wharton：アマゾン以外にも、例えば金融など別の業界で、同じことが起きている例はありますか。つまり、デジタル技術を創造的に活用して、コストを管理しつつ売上も伸ばしている例です。
「全体として、コストマネジメントの目標を達成した企業の割合は50％を大きく下回っています。」
イットナー：多くのコストマネジメントは、間接費や間接経費など、従来は考えられなかった分野で行われています。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を導入し始めることもできますし、顔認識を活用することもできます。例えば保険会社です。同社には多くの業務プロセスや、記入が必要な多数の書類があります。こうした企業は現在、多くの業務で人間の代わりに技術を用いており、そのため顧客の保険金請求をはるかに迅速に処理できています。つまり、技術を使ってコストを削減するだけでなく、顧客満足度を高めるという戦略的な優位性も得ているのです。
Knowledge@Wharton：デジタル技術を使うことの成果の一つは、以前よりはるかに多くのデータを得られることです。ビッグデータと分析を通じて、コスト管理についてどのような洞察を得られるのでしょうか？
イットナー：ビッグデータとは、単にExcelの表に放り込めるような大量のものだけを指すのではありません。データはあらゆるものになり得ます。いわゆるソフトデータもその一つです。顔認識もデータです。人の表情を見ることができますし、どのような言葉遣いをしているかも分かります。技術によって、大量の非構造化データを構造化データへと変換できます。そして分析を行うことができます。また、アルゴリズム、予測分析、認知技術、機械学習、人工知能もあり、コンピュータに、これまで私たちが考えたこともなかった根本的な関係性を見いださせることができます。こうした根本的な関係性を活用することで、大きな成果につながりえます。
Knowledge@Wharton：論文の中で書かれていることの一つは、従来、コストマネジメントは非常に戦術的なものであることが多かったが、こうした変化の結果として、はるかに戦略的なものになりつつあり、企業が業務モデルを変革することを可能にしている、という点です。これは妥当な要約でしょうか？
イットナー：はい、そのとおりです。クラウドコンピューティングを利用することと、ITセンターを保有することの比較のような単純なことでも、事業を完全に変革できます。固定費に縛られなくなるため、他に何を行うかという戦略的な選択肢が変わるのです。デジタルの取り組みの一環として、世界はこれまで以上に速く変化しており、私たちはそれに応じて対応しなければなりません。デジタルの視点で考え始める必要があります。
Knowledge@Wharton：企業がより効果的なコストマネジメントのために導入している、分析や認知技術を活用した最も重要なデジタル・コストマネジメント・ソリューションには、どのようなものがありますか？
イットナー：人工知能と機械学習は期待を上回っていますが、ブロックチェーンは遅れをとっているように見えます。
Knowledge@Wharton：それはなぜでしょうか？
イットナー：そうですね、多くの人がブロックチェーンをどう活用すればよいのか実際には分かっていないと思います。素晴らしいアイデアに聞こえますが、新興分野です。正直に言えば、ブロックチェーンは認知技術や人工知能のような洞察を提供するわけではありません。ブロックチェーンは、帳簿の管理など、私たちが以前から行ってきたことをより良く行う方法です。サイバーセキュリティの観点から今では重要なことですが、より安全ですし、効率的にも行えます。しかし実際には、それは台帳であり、私たちは以前からずっと台帳を持っていました。認知、機械学習、AIとの違いは、これらが私たちが以前は持っていなかった全く新しい洞察をもたらし、それを活用できることです。事業を変革するために使える情報という点で、私たちが考えていた以上のものをもたらしています。
Knowledge@Wharton：ロボティック・プロセス・オートメーションは、コストマネジメントにどのような影響を与えましたか？ それは期待に応えるものでしたか？
イットナー：ロボティック・プロセス・オートメーションは、物事をより良く、より効率的に行う助けにはなっていますが、事業を変革するという一歩は踏み出せていません。現時点では、戦略的な優位性のために活用するには至っていません。
Knowledge@Wharton：企業は、コストを最適化し生産性を向上させるために、予測分析をどのように活用していますか？
イットナー：ああ、これは非常に大きなテーマです。どの業界を見ても、人々は予測分析を活用しています。自分たちの行動がもたらす結果を理解することで、何がコストを動かしているのかを把握できます。そして、その要因を理解できれば、それを管理できます。予測分析は、より正確な予測を行う助けにもなります。より正確に予測できれば、資源をより適切に計画できます。コスト面で私たちにどのような需要があり、収益面ではどのような需要があるのかが分かります。資金を借り入れることも、資源を計画することもできます。予測がうまくできなければ、支出が多すぎるか、利用可能な資源が不足するかのどちらかになります。
私たちはこれについて取り組みを行っており、確率的モデリングを人工知能を用いて行うことで、将来の利益、その発生時期、コスト、そして保有資本額について、はるかに優れた経営上の利益予測を立てられるようになっています。これにより、予測の精度が高まるため、資源の需要と支出をより良く一致させられるようになりました。こうしたモデルは、自分たちが操作できる調整要素を理解するうえで大いに役立っています。
「デジタルを理解できると同時に、それを事業上の課題へと結び付けられる人材が必要です。」
Knowledge@Wharton：今回の研究で最も驚いたことは何ですか？
イットナー：驚いたのは、現在これを成長戦略として取り組んでいる人がいかに多いかです。これは根本的に異なる考え方です。デジタルを取り入れている人々は、生産性を高めるためだけに活用しているのではなく、事業を変革することができています。これはまだ初期段階にありますが、今後、人々がこうしなければならなくなると強く考えています。私たちはデジタル世界へと移行しています。世界は非常に速く変化しています。私たちは組織にそれを取り込まなければなりません。知識は以前よりはるかに速く拡大しているため、より多くの情報を処理できることが非常に重要です。さらに重要なのは、それを、より良い事業判断を可能にするものへと変換することです。
多くの企業で見えてきているのは、優秀なデータサイエンティストや優れた事業責任者はいるものの、欠けているのは、データ分析に十分精通し、「この課題について支援してほしい」と言えるだけの事業責任者だということです。そのうえで、データサイエンティストの成果を受け取り、それをどのように最大限に活用できるかを考えることができます。デジタル技術を活用したいのであれば、今後数年のうちに私たちが到達すべき地点はそこです。
Knowledge@Wharton：あなたにとって、未来はどのように見えますか？ コストマネジメントを戦略的に考えたいと考える企業にとって、次世代のデジタル・イノベーションはどのようなものになるでしょうか？
イットナー：ロボティック・プロセス・オートメーションによって、私たちが行っている多くの業務を自動化できます。そのため、私たちが対処しなければならない課題の一つは、人の役割とは何かということです。人の能力を、最も価値の高い用途へとどのように引き上げられるでしょうか？ 既成概念にとらわれない取り組みを行うのは人間であるため、職場をどのように変革すべきかを考えなければなりません。
Knowledge@Wharton：最後に強調しておきたいことはありますか？
イットナー：私が強く言いたいのは、デジタルを理解でき、それを事業上の課題へと結び付けられる人材が必要だということです。収益面でもコスト面でも、デジタルを活用したいのであれば、そうした人材が必要です。データサイエンティストが独力でこれを行えると想定することはできません。
