COVID-19により、分野横断的により協調的な働き方が必要になった。
ヘルスケアはこの変化の最前線にあり、この勢いを私たちは基盤として発展させなければならない。
オープンなデータ共有は、イノベーションを促進し、持続可能な経済回復を牽引することができる。
今日の経済は根本的にデータによって動いており、すでに観測可能な宇宙にある星の数よりも多くのバイトが存在しているより多くのバイトが存在している。企業は、このデータを活用し、製品やサービスを改善するために、技術を迅速に導入することが求められている。
この課題はCOVID-19によって劇的に拡大し、世界的な保健危機とともに、多くの産業で供給と需要の衝撃を生み出した。市場の力は最終的に均衡を取り戻すが、それには数年かかる可能性があり、社会・経済に大きなマイナスの影響を及ぼしうる。そのため、新たな緩和策と、産業横断的なビジネスにおけるイノベーションが求められている。
ビジネスリーダーの76%は、イノベーションには新たな協働の方法がエコシステムのパートナーや第三者組織との間で必要だと同意している。本稿は、ビジネス、ヘルスケア、そしてそれを超えた分野において、競争と協調が「コopetition（競争的協調）」として両立する、型にとらわれない発想を提唱するものである。
機密性とオープンソースの組み合わせ
多くのビジネスリーダーにとって、協調とはデータ共有を意味する。欧州委員会による調査報告書では、B2Bデータ共有において、データのプライバシー侵害への懸念が、他者にデータを提供する際の主な障壁であり、その結果、高くつくビジネス機会の損失が生じていることが指摘された。実際、協調はしばしば不信感やデータの管理権を失うことへの懸念と結びつけられている。しかし、今日の技術を踏まえると、これは本当に依然として妥当な懸念なのだろうか。企業が「データの行き詰まり」から抜け出し、データ共有に伴うリスクなしに協調できるとしたらどうだろうか。
協調的なデータ利用のための分散型アプローチは、2021年の主要な戦略的技術トレンドの一つであり、Gartnerによればそうである。こうした技術により、中央サーバーでのデータ集約が不要となり、機微なデータを元の場所から移動させるリスクやコストが削減されるとともに、データの機密性と知的財産が保護される。
テクノロジーとの関係は、保護主義から民主化へと変わりつつある。
Hugo Ceulemans。
私たちのテクノロジーとの関係も、保護主義から民主化へと変わりつつある。今日では、独自の知的財産への投資は依然として価値があるものの、企業はオープンソースや知見の共有の価値をますます認識している。オープンソースツールへの貢献は、透明性を最優先しながら、速いペースのイノベーションを促進し、ステークホルダーとの信頼構築にもつながる。IBMのような大手ソフトウェア企業は、以前からすでにオープンソースの取り組みを支持してきた。例えばLinux Foundationは、オープンな技術エコシステムを育成し、業界全体のデータ標準やガバナンスを開発するためのプラットフォームを提供している。これは相互運用性を促進し、企業のクラウドネイティブへの変革を支援するものである。
協調的競争（コopetition）の意義
私たちの最大の社会的課題は、単独では解決できない。気候変動や健康危機から、貧困や社会的排除に至るまで、協調は不可欠である。コopetitionは、そのような戦略の一つであり、競合他社と協力して知識、スキル、資源を増やしつつ、競争優位を失わないことを指す。
複数の勝者がいるという考えに抵抗を感じる人もいるかもしれないが、協力の機会を取らないことのリスクを検討する価値はある。画期的な発見の遅れ、新市場の見落とし、重複した取り組みによるコスト削減機会の逸失、あるいは単に勝者が一人もいなくなるリスクである。「協調的競争には精神的な柔軟性が求められるが、それを身につけた企業は重要な優位性を得ることができる。」Harvard Business Review。
協調的競争の事例は増えている。1997年には、AppleとMicrosoftが有名な発表を行い、Microsoftのソフトウェアを Apple のデバイス上で動かせるようにする、それまでは考えられなかった戦略的提携を結んだ。両社の技術の先駆者は、新たな市場機会を開く可能性が、単独で行くリスクを上回ると認識していた。
「Appleが勝つためにMicrosoftが負ける必要があるという考えを捨てなければならない。」Steve Jobsは1997年のMacworld Expoでこのように述べた。
より最近では、Teslaがオープンソースの考え方を特許に適用することを選び、「誠実な意図で当社の技術を利用したい者に対し、特許訴訟を提起しない」と発表した。競合他社と一般の人々の双方が、電気自動車技術の革新と導入を促されている。IMECのビジネスモデルも、デジタル技術とナノエレクトロニクスの専門家が力を合わせ、産業パートナーのR&D費用を抑えながらオープンなイノベーションモデルを構築している別の事例である。
ヘルスケアにおける協調的競争
ヘルスケアは、満たされていない医療ニーズの複雑さ、より厳格な規制を伴う健康データの機微性、そして膨大な投資要件を考えると、協調的競争に適した分野である。平均的に、新薬を市場に投入するまでには13年と190万ユーロの投資がかかる。したがって、コストを下げるには新たなパラダイムが不可欠である。
製薬会社が膨大な独自データウェアハウスを蓄積していることはよく知られており、それはデータの種類を超えて活用されていない情報源である。製薬業界が互いのデータを活用し、データとモデルのプライバシーを損なうことなく、創薬のためのより強力な予測モデルを構築できると想像してみてほしい。それによって何が可能になるだろうか。
MELLODDY（Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery、創薬のための機械学習台帳オーケストレーション）は、製薬業界が技術専門家の支援を受けて協調的競争の道を歩み始めた、この種の初の取り組みである。このフラッグシッププロジェクトには10社の製薬会社が参加し、オープンソースソフトウェア上に構築された、フェデレーテッドラーニングと呼ばれる分散型かつデータプライバシーを保つ機械学習技術を用いて、創薬を推進している。
2020年、MELLODDYは最初の節目として、モデルの大規模な学習に成功した。現在このコンソーシアムは、複数の機関にまたがるデータで学習させることで、モデルがより効果的になることを証明する取り組みを進めており、協調的競争が可能であるだけでなく、関係するすべての参加者にとって有益であることを示している。より優れた予測モデルによって創薬分野に貢献するにとどまらず、MELLODDYは、業界全体の協調的競争やデータ課題に関する基礎的なケーススタディとして機能し、技術の進歩を図るために、オープンソースと機密性を守るアプローチを組み合わせている。
世界経済フォーラムは、データ主導のヘルスケアをどのように実現しているのか。
知識の共有こそが未来である
ゲーム理論において、正の和のゲームとは、誰かが他者を犠牲にして勝つことなく、集団の知識や資源が増大する状況を指す。協調的競争は、そのような「双方が勝つ」状況の一つである。最先端技術による分散型学習プロジェクトの継続的な発展は、競合する産業における大規模データの課題、機微な情報、分断されたデータ所有権が、実際に協調によって解決できることを示す可能性を秘めている。
私たちはビジネスリーダーに問いかけたい。競合他社と知識を共有し、知見を組み合わせることで、どのような重大な社会経済的課題や産業の課題を解決できるだろうか。協調のための新たなパラダイムを実行に移し、発想を転換する機会は、今まさにここにある。
