「キャズム」を越える：パイロット停滞から真のビジネス価値へ

多くの産業企業が陥る「パイロット停滞」

2018年のマッキンゼーレポートで指摘されたように、多くの産業企業が「パイロット停滞（pilot purgatory）」を経験し、今も陥っています。これは、相当な活動を行っているにもかかわらず、ボトムライン（最終利益）に意味のあるメリットがまだ見えていない現象です。

「キャズムを越える」プロセス

この停滞から抜け出すには、「キャズム（溝）を越える」必要があります。これは1990年代初頭に経営コンサルタントのGeoffrey A. Mooreが観察・記述したプロセスです。大まかに言えば、多くの技術系ITプロジェクトは最初は順調で、大きなエネルギーが注がれますが、適切に採用される段階で躓きます。Mooreは、イノベーターとアーリーアダプター、そして次の波であるアーリーマジョリティ（その賛同がスケールアップに必要）の間には大きな違いがあることを観察しました。実質的に、経営陣が結果を再検討し次のステージへのコミットを躊躇うことで、成功したパイロットプロジェクトでさえ麻痺状態に陥ります。

図1：技術採用ライフサイクル、Geoffrey A. Moore著。出典：Creative Commons Attribution 3.0 Unportedライセンス。

これはスタートアップだけの話ではありません。ベンダーもカンファレンスで予知保全などの製品を、イノベーターとアーリーアダプターで構成される聴衆に技術用語で説明し、初期の熱狂を得ます。しかし、彼らが直面する課題は、自社の最終意思決定者（メンテナンスマネージャー、プラントマネージャー、IT、財務チーム）を説得することです。彼らは技術用語やチェックリストには関心がなく、感心もしなければ納得もしません。能力のギャップとコミュニケーションのギャップが一致しています。

組織内部の抵抗

キャズムは業界全体だけでなく、個々の組織内部にも存在します。将来ニーズを担う人々が最も直面する課題です。ユースケースにリンクしたPoC（概念実証）を作り、技術がビジネスにどこで価値を加えるかを示せなければ、日常業務を回す人々はそれが来ることを気にかけません。

例えば、新しい予知保全ソリューションを試しても、メンテナンスチームを採用に導けないことがあります。彼らは技術的な話に興味がなく、「あのモーターが熱を持っている、いつ故障するか」が知りたいだけです。故障予測は、彼らにとってAIや機械学習とは無関係で、機能的なソリューションと実用的なインサイトが欲しいだけです。

多くの組織がパイロット段階でスケール方法に悩み、内部抵抗に遭遇します。キャズムを越え、パイロット停滞から脱出するには、イノベーター・アーリーアダプターの言語ではなく、アーリーマジョリティの言語を使うのが最善です。真実は、IoT、AI、機械学習、PoCといった技術用語は多くの人にとって無意味で、冷ややかな反応しか得られません。新製品を「技術」ではなく「ソリューション」として提示し、ビジネス成果（解決する問題、もたらすメリット）で語る方が遥かに効果的です。

新しい市場、新しいメッセージ

センセイは比較的新しい市場で活動しており、最初から技術の仕組みと、もたらすビジネス成果・メリットを教えなければ、顧客が誤解と非現実的な期待を抱くリスクがあります。予知保全分野での数十年の経験から、製造業とベンダー双方の広範な理解不足が、膨大な数のソリューションをキャズムの向こう側へ渡れず、パイロット停滞に沈ませてきたことを目の当たりにしてきました。

AI、機械学習、IoT、インダストリー4.0といった流行語の代わりに、予知保全ベンダーはビジネス成果について語るべきです。何を達成し、クライアントのビジネスにどのような測定可能なインパクトを与えられるか。技術的観点だけでなく、ビジネスインパクトで語るのです。予知保全は新しいパラダイムであり、メリットは多岐にわたります：

• サステナビリティ：
  • 慎重な監視と適切な交換タイミングによる資産寿命延長
  • 計画メンテナンスの削減・延長によるオーバーメンテナンス排除
  • 全データをリモート・自動監視することで、リスキーで破壊的な物理点検を削減
  • 実際の機械状態情報に基づき計画交換を延長できるため、スペアパーツ在庫・使用量を削減
  • 機械故障による潜在的漏洩や副作用などの環境リスク低減
• 設備総合効率（OEE）や類似指標の向上：
  • 健全な機械は良い部品を生産するため、品質指標を向上
  • 実際の稼働状況を把握し、事前メンテナンスを可能にすることで、最大スループットを確保
  • 機能故障の前にメンテナンスを実施することで、計画外機械ダウンタイムを削減（可用性確保）

生産性とサステナビリティの向上によるビジネスリスク低減は、誰もが支持できることであり、これらのプロジェクト指標がそれを証明しています。これらはアーリーマジョリティがワクワクできることです。

予知保全の実装・導入がなぜこれほど誤解され、失敗に満ちているのか、そしてセンセイの経験（良いも悪いも）がいかに自社のSenseye PdMソリューションに反映されたかについて詳しくは、ホワイトペーパー「Senseye in Depth – Why is Predictive Maintenance so hard?」をダウンロードしてご覧ください。