第4次産業革命の技術は、単独で導入した場合も、組み合わせて導入した場合も、企業の業績に影響を与えうる。
技術を1つだけ導入したり、複数の技術をばらばらに導入したりするだけでは、最も生産性の高い解決策にはならない。
相乗効果を生み、より高い成果を上げるには、技術間の補完関係を理解することが重要だ。
かつての工場といえば、蒸気を上げる炉、油まみれの機械、鎖の鳴る音が思い浮かぶ。一方、今日の製造業を特徴づけるのは、組み込み型センサー、デジタルツイン、自動運転車、ロボットだ。
実際、あらゆる分野でプロセス、製品、ビジネスモデルの変革が進み、それらには「スマート」という言葉がよく冠されている（このパラダイムシフトを象徴する、広く使われる新たな流行語だ）。
この第4次産業革命（4IR）による変革の中核をなすのは、モノのインターネット（IoT）、クラウドコンピューティング、ビッグデータと分析、積層造形などのデジタル技術だ。
4IRの導入が企業業績にプラスの影響を与えるという点では、研究者の間に広く合意がある。例えば、業務コストの削減、設備稼働率の向上、製品開発期間の短縮などで、その効果を測定できる。
しかし、スマートなビジネスソリューションには、個々の技術をばらばらに導入する以上のことが必要だ。私たちが最近の研究論文（フランチェスコ・ガラティ、マルゲリータ・モリナーロ、エレナ・ペソットとの共著）で指摘したとおりだ。そこで私たちは、技術を「組み合わせて」導入することを提案する。
これにより相乗効果が生まれ、事業の大幅な改善につながる。しかし、4IRに関する文献が急速に増えているにもかかわらず、異なる4IR技術間の補完関係は十分に理解されていない。
そこで私たちは、4IR技術とその機能をどのように組み合わせられるのかを多角的に解明し、単一技術の導入を超えて、成果をより大きく引き出す方法を探ることにした。
文献で扱われている4IR技術を体系化し、私たちはそれらを、可視化技術（例：スマートグラス）、コンピューティング技術（例：モデリングソリューション）、ネットワーク・共有技術、デジタル生産プロセス技術、データ処理技術（AI、ビッグデータ分析）に分類した。
これまでの研究では、用途（スマート製造、製品、働き方、サプライチェーン）や生産目標（柔軟性やプロセス品質など）に基づいて技術の「組み合わせ」が検討されてきたが、4IR技術の補完関係にどのようなパターンがありうるかを詳細に概観したものはなかった。そこで私たちは、システム理論の全体論的な視点を採用し、その検討に取り組んだ。
4IR技術の補完関係と業績への影響を調べるため、イタリアで発展している大規模で活気ある4IRエコシステムを対象に、分野の専門家13人へのインタビューと150件を超えるユースケースの分析を行った。全体として、4IR技術は単独で導入した場合も、組み合わせて導入した場合も企業業績に影響を与えうるが、後者のほうが大きな効果がより顕著に表れることがわかった。
技術の断片的な導入か、組み合わせての導入か？
他の技術と組み合わせなくても、ほとんどの技術分野の導入は業績にプラスの影響を与える可能性がある。コンピューティング技術だけは、単独導入が有効だと確認されなかった。
例えば、調査対象の専門家は、顧客サービスを向上させ、顧客が感じる製品品質を高めるスマート製品の開発に、IoTが何度も活用されていると述べた。データ処理分野では、ビッグデータと分析、人工知能という2つの技術が、単独でも有効なものとして挙げられた。
前者は製造プロセスにおける設備総合効率を高めるほか、スマートな働き方を支える用途では需要計画にかかる労力を減らせる。一方、後者は、例えば品質管理などの生産プロセスを改善できる。AIアルゴリズムが製品の写真を分析し、不具合の可能性をすばやく特定する。
2つ目の結果として、業績を高めるために4IR技術を10通りの異なる組み合わせで導入できることがわかった。こうした組み合わせは、他のあらゆる組み合わせで中心的な役割を果たすとみられる2つの主要な技術群、すなわちネットワーク・共有技術とデータ処理技術に支えられている。これらは他の4IR技術のプラットフォームとして機能する、基盤的な構成要素だ。
これらの技術を相互に、あるいは他の技術と組み合わせると、業績の33の側面に影響を及ぼす。最も多く挙げられた成果は、エラーの削減、製品品質の向上、労働者の安全性向上だ。
ネットワーク・共有技術とデータ処理技術を導入した事例を紹介しよう。この組み合わせは、製造データの収集、保存、高度な分析を通じて生産プロセスの管理と制御を支援し、エネルギー消費を含む業績のほぼすべてのカテゴリーを改善できる。
研究に参加した専門家の1人が管理者を務めるコンピテンス・センターAは最近、自動車分野の企業を支援し、IoT、ビッグデータ、分析を活用して産業プロセスにおけるエネルギー効率の問題を診断した。このソリューションは自動車工場4カ所に導入され、エネルギー消費を5％削減した（金額にして4,000万ユーロ）。
4IR技術の組み合わせの4IR枠組み
研究結果と「プラットフォーム」技術に関する考察から、私たちは補完関係を3種類に分類した。
プラットフォーム補完性は、プラットフォーム技術を組み合わせることで生まれる。例えば、クラウドコンピューティングとAIの組み合わせでは、知識を再結合するプロセスが企業の意思決定を支え、競争優位性を高める。
ハイブリッド補完性は、プラットフォーム技術と可視化技術またはデジタル生産プロセス技術との組み合わせから生まれる。例えば組み立て作業では、AIによって協働ロボット（コボット）の活用を促進できる。人間工学上の利点を労働者にもたらす場合、コボットは単独でも有効な技術だ。AIとの組み合わせによりサイクルタイムを短縮し、業務効率を高められる。
完全補完性とは、単独で導入しても業績に影響しない可能性がある技術（コンピューティング技術など）が関わる補完関係だ。例えばシミュレーション技術は、運用システム（IoTなど）からデータを収集しなければ有益ではない。
第4次産業革命に対して、世界経済フォーラムはどのような取り組みを行っているのか？
フロンティア技術・イノベーションセンターは、科学者、政策立案者、ビジネスリーダーを結集し、新興技術とその現実世界への影響を理解するための取り組みを進めている。
協働と実験を可能にすることで、同センターはパートナーが研究から生まれたイノベーションを、共通の地球規模課題に取り組む実用的な応用へとつなげる支援をしている。
私たちは2つの結論に至った。理論的には、補完的なアプローチによる効果は個々の技術がもたらす効果の合計を上回り、技術をばらばらに導入した場合には得られない便益を可能にする。実務的には、この枠組みによって、特定の成果をもたらす技術を管理者が把握できるため、推測、直感、経験に基づく技術導入を避けられる。そうした導入は、往々にして意思決定を弱める。特に、プラットフォーム技術の組み合わせは、最も汎用性の高い解決策となる。
