本日、株式会社ローランド・ベルガー（以下、ローランド・ベルガー）よりリリースされた通り、ギックスとローランド・ベルガーは業務提携を行いました。
この業務提携により、ギックスは、ローランド・ベルガーの提唱する”和ノベーション”の一翼を担う「仲間企業」となります。また、ローランド・ベルガー シニアパートナー 田村誠一氏と、ギックス代表取締役 網野知博が、相互にアドバイザーとして就任致します。
外部リンク：株式会社ローランド・ベルガー 東京オフィス ニュースリリース（8/20）
ギックスの”考える総量最大化”の実現に向けて
ギックスは”世界の考える総量の最大化”をビジョンとして掲げています。集計作業などのエランド（重要でない仕事）を排除して考えるための時間を創出し、各種ツールや機械学習（いわゆるAIも含みます）を積極的に活用することで、より効率的に考えられる世界、より高度な思考が可能となる世界を実現していきたいと考えています。
ギックスの価値提供形態
ギックスは、データ活用診断サービスとデータ基盤構築サービスの2つのサービスを提供しています。前者は、データによって経営課題が解決できるかを見極めるサービスで、後者は、データ分析をクライアントの業務に組み込むための仕組み化・業務変革を推進するサービスです。
我々は、この2つのサービスを通じて、クライアントに3つの価値を提供しています。すなわち、
- “集計作業”のゼロ化
- “初期仮説構築”のゼロ化
- “判断”の代替と支援
の3種類です。（どのタイプの価値を提供するかは、クライアントの状況や、利用可能なデータの種類によって異なります。）
“集計作業”のゼロ化
集計作業のゼロ化、とは、数値の集計処理をゼロ化する、という価値です。さまざまなデータソースから集められたデータを、加工し、必要な示唆が得られる形に集計して提供します。
極めてシンプルに「実態を見える化」するケースもあれば、知りたい内容・得たい示唆が浮き彫りになるように手の込んだレポートの形で情報をまとめて提供するケースもあります。
ギックスのコンサルタントが手作業でレポートのプロトタイプを作って提供する場合もあれば、仕組みとして自動的にアウトプットを手元に届けることもあります。しかし、いずれにしても、クライアントにとっては、自社の貴重なリソースの大量の工数を浪費していた「数字を読み解く「手前』の作業」がゼロ化されるという効果が得られます。
“初期仮説構築”のゼロ化
初期仮説構築、すなわち、仮説思考の最初の一歩は、経験とセンスによって支えられています。事業会社の経験豊富な現場担当者の勘や嗅覚、コンサルタントの知見や応用力というようなものが「こういうことが起こってるのではないか」「こういう風にしたら改善できるのではないか」という仮説を生み出していきます。（言わずもがなですが、これらの仮説は、データを用いて検証されていく必要があります。決して、単なる思い付き、で終わってはいけません。）
この初期仮説のアイデア出し作業を、データを用いてゼロ化してしまう、というのが、我々の提供する2つめの価値です。
膨大なデータを取り込み、機械学習（Machine Learning / ML）によって、複雑な相関関係（場合によっては因果関係も）を見極めます。クライアントやコンサルタントは、機械によって提供される大量の「仮説のタネ」を眺め、より筋の良い仮説を選び出し、また、より確からしい仮説を創出することに注力します。
機械学習は非常に強力です。場合によっては、人間の思考量では見過ごしてしまうような相関・因果を機械が見出すこともあるでしょう。それをインプットにして、より深く考えることにより、大きな事業変革につなぐことができるようになると我々は考えます。
“判断”の代替と支援
人の判断・意思決定に対して、より直接的なインパクトを与えることも可能になります。即ち、判断の代替もしくは支援です。
先ほど述べた機械学習を活用していけば、「こういう場合は、こういう対応をするべき」という“答え”を機械が出してくる場合があります。これを、そのまま用いる（判断の代替）のか、あくまでもリコメンド、アドバイスと捉える（判断の支援）のかは、業務内容やその判断・意思決定の影響範囲の広さ、甚大さによって変わります。しかし、機械に提示された“答え”をベースにして、行動を決めるという行動様式は、考える、思考するということに、大きなインパクトを与えます。
判断を機械で「代替」することが可能な領域に関しては、一度ルールを決められれば人間が考える必要がなくなります。もちろん、より良いルールを定めていく、アレンジしていくというようなことはあるかもしれませんが、そこにかかる手間は大きく減るでしょう。空いた工数は、より有用な仕事（おそらく、考える仕事）に振り向けていくことになります。
判断を機械が「支援」する領域においても、さまざまな情報を機械が読み解いて、論理的に確からしい選択肢を提示したり、合理的な判断基準を示したりしてくれますので、物事を判断・意思決定する際の、思考のスタート地点が大きく前進することになります。
これらの提供価値を踏まえた際に、我々ギックスと、ローランド・ベルガーの協業は、両社の得意領域を引き出し、クライアントへの価値提供プロセスを強化することにつながります。
ローランド・ベルガーとの協業体制
戦略コンサルティングファームであるローランド・ベルガーと、データ活用を基軸にした戦略コンサルティングを提供するギックスは、保有ケイパビリティの重複があります。その重複は、決してネガティブなものではなく、両社にとっての共通言語となり、相互のコミュニケーションを円滑なものとすることに役立ちます。互いの価値の源泉を理解し、その価値を十二分に引き出していくことに寄与すると我々は考えています。
田村誠一アドバイザーからのコメント
今回の業務提携の一環として、ギックス社のアドバイザーに就任頂いた田村誠一氏（ローランド・ベルガー シニアパートナー）から頂戴したコメントをご紹介致します。
テクノロジーの進歩は、企業活動のあり方を大きく変革してきました。モノ作りの仕方、製造現場の管理手法、マーケティングの手法、新事業の立ち上げ方などに加えて、事業モデルそのものも大きな変化を遂げました。中には、ディスラプター*が現れ、業界自体の構造や地図が書き換えられたケースも少なくありません。
翻って、我々、コンサルタントに対して、どれほど自分自身を変革してこられたのだろうか？と自らに問うとき、私は歯がゆさを感じてしまいます。過去30年、コンサルティング業界は大きく成長してきました。特に、日本市場において、その傾向は顕著です。社会的認知度も低かった30年前と比べ、クライアントベースは飛躍的に広がり、多くの企業のあらゆる業務領域に浸透しました。それにもかかわらず、この30年間は、日本企業にとって「失われた３０年」だったと多くの方が口にします。果たして、我々コンサルタントは何をしていたのだろうか、という考えが頭をよぎるのです。
コンサルタントは、クライアント企業が新たな顧客価値を生み出し続けることを支援しています。そのためには、コンサルタント自身の顧客価値創出アプローチも進化させていく必要があります。そうしなければ、近い将来、市場からの退出を余儀なくされてしまうでしょう。私自身、そういう課題感に駆られて、40歳でコンサルティング業界を飛び出しました。官民ファンドにおいて投融資やハンズオンターンアラウンドの経験を積み、事業会社で大企業のマネジメント経験を積みました。
事業会社に身を置いて強く感じたことのひとつは、企業の現場にはさまざまな情報やデータが活用されないまま眠っている、ということです。それらは日々の企業活動の結果であり、顧客の声であり、取引先の声です。つまり、いわゆる「構想」とか「仮説」とかではなく、顧客の、現場の、あるいは経営陣の意思決定の結果が生み出した「事実」です。これが、文字通り”死蔵”されています。
事業の行く末を左右する意思決定を行う立場からすると、頭脳明晰な集団によって考え抜かれた戦略（神の宣託）も時には聞きたい。しかし、それはどこまでいっても「構想」であり「仮説」に過ぎません。もちろん、明晰な頭脳を集積して大量の考える時間を投下した報告書の“確からしさ”は、そういうプロセスを経ない単なる思い付きのそれを大きく上回ります。「世界で一番頭がいい私たちの言うことを信じなさい」と言うコンサルタントの声は、その点において確かに正しいのですが、それでも、どうしても「事実」との結び付きが弱い。
コンサルタントとしてプレゼンテーションをしていたときに「その報告書は、このままキャビネットにしまわれてしまうのだろうか」と感じる場面を多く経験しましたが、事業会社側の人間として机の反対側に座ると、私自身が報告書をキャビネットにしまう立場になるわけです。そんな状況下で、企業内部に目を向けると、埋もれて活用されていない大量の「事実」が存在している。極めてもったいない状態です。
優秀な頭脳集団であるコンサルタントと、大量に埋もれた事実をしっかりと結び付けることこそが、真の顧客価値創出に繋がる「実効性のある戦略立案」への近道なのではないか、と考えるのも自然な流れでしょう。私が、コンサルティング業界に戻って、実行したかったことのひとつは、まさにこれです。
昨今のバズワード的に言えば「データ駆動型経営」ということになるのかもしれませんが、意外なほどに誰もきちんとやっていない、あるいは、できていない。センサー×IoTみたいなテーマには飛びつくけれど、今、まさに手元にあるデータ、社内に蓄積された事実から戦略初期仮説を見出す、ということには取り組めていない。一方、コンサルタントは、いまだに外部DBを検索したりWebアンケートをとったりして集めてきた「事実に近い何か」を使った仮説構築に、膨大な工数を投入している。
本来の姿は、ギックスのいう「初期仮説構築」のゼロ化なのではないかと思うんです。「事実」であるデータを用い、機械学習を通すことで、大量の初期仮説を生み出すことができる。“頭を使う”のはそこからでいいんじゃないか。機械が出してきた仮説のタネを眺め、それに対して、いかに自社“ならでは”感を埋め込んで進化させるのか。あるいはその初期仮説を覆し、想像もつかない変革を生み出せないか。そういうところにこそ、もっともっと頭を使うべきなのではないか。
尖った思想と技術を持つ企業と協業することで、コンサルタントは時間あたり付加価値を高めることができます。考えるべきことを考える時間を増やせます。クライアント企業にもっと高い価値を提供できるようになります。餅は餅屋です。テクノロジーの得意な企業と組んで、彼らの良いところをどんどん取り込めば良いのです。ギックスのいう「考える総量の最大化」は、コンサルタント自身にも適用可能です。
10年ぶりに戻ってきたコンサルティング業界で、私がやりたいこと、取り組みたいことはいろいろあります。しかし、ローランド・ベルガーに参画して３か月でギックスとの業務提携を実現できたことに関しては、その最初の一歩として、素直に、とても嬉しく感じています。
当然ながら、価値は実現してこそ価値です。一日も早く、この協業の生み出す価値をプロジェクトに組み込み、クライアント企業や社会全体の「考える総量の最大化」に繋げていきたいと思っています。
*）ディスラプター：disrupter、破壊者。他業界のプレイヤーや新興企業などが、業界の常識を超越した新しい技術・やり方などを武器に、既存事業者のシェアを急速に奪うことを「破壊」に見立てた呼称。タクシー業界にとってのUberなどが代表的。
協業のポイント
上記、田村アドバイザーのコメントにもある通り、我々は、ギックスの持つ分析ケイパビリティおよび機械学習ケイパビリティによって実現される「集計作業のゼロ化」「初期仮説構築のゼロ化」、場合によっては、「判断の代替と支援」という便益を、ローランド・ベルガーのコンサルタントを通じて、クライアントに提供していきます。
ローランド・ベルガーのコンサルタントは上記便益を受けて、従来よりも深い考察を導き出し、より現実的で実際的な戦略立案～実行を行うために時間と労力を集中投下していきます。
ローランド・ベルガーとギックスのサービスがシームレスにつながることで、両社のクライアント対して、より一層の大きな成果をもたらすことが可能になります。
両社の創出価値を組み合わせ、クライアント企業の競争力強化に留まらず、社会全体の「考える総量」が増大するよう、引き続き邁進する所存です。
