テクノロジ導入に関する一般的な阻害要因とイノベーションの課題

[アーティクル]
07/11/2023

「デジタル経済のイノベーション」で説明されているように、イノベーションでは発明と採用の間のバランスが求められます。この記事では、このアプローチによってイノベーションサイクル中に価値を高める方法を理解しやすくすることを目的として、一般的なクラウド導入の課題と阻害要因について詳しく説明します。

イノベーションの公式: イノベーション = 発明 + 採用

イノベーションの課題を克服する方法を知るには、適切な方法を見つけるための時間が必要です。この記事では、職場でのテクノロジの導入に関する課題の克服について詳しく検証します。

クラウドテクノロジの導入に関する課題

クラウドテクノロジの導入によって、導入に関連する一部の摩擦が軽減されましたが、テクノロジの導入は、テクノロジ中心ではなく人を中心としています。残念ながら、クラウドで人を修正することはできません。

以下のリストは、イノベーションに関連した最も一般的な導入の課題の一部を詳述したものです。イノベーションを方法論に沿って進めるにあたっては、以下のセクションの各課題を特定し、対処していくことになります。この方法論を適用する前に、現在のイノベーションサイクルを評価して、自分にとって最も重要な課題または阻害要因を判断します。その後、方法論を使用して、それらの阻害要因に対処したり、阻害要因を除去したりします。

外部の課題のタイプ

製品化までの時間: デジタル経済において、製品化までの時間は市場優位性の最も重要な指標の 1 つです。意外にも、製品化までの時間の影響は、ポジショニングとも初期の市場シェアともほとんど関係ありません。どちらの要素も変わりやすい一時的なものです。製品化までの時間の優位性は、ソリューションが市場に出ている時間が増えるほど、学習、反復、改善の時間が増えるという単純な事実に基づいています。製品化までの時間を短縮し、学習の機会を促進するために、効果的で最低限実用可能な製品の迅速な定義と構築に重点を置いています。
競争に関する課題: 既存の支配的な企業が存在する場合、顧客と関係を築いて顧客から学ぶ機会が減ります。競合他社から受ける、より迅速なデリバリーへの外部圧力もあります。構築は迅速に行いますが、適切な "手段" を理解するために十分な投資を行います。明確に定義された特定分野では、より実用的なフィードバックの手段が生み出され、連携して学習する能力が高まるため、全体的なソリューションがより優れたものになります。
顧客を理解する: 顧客への共感は、顧客と顧客ベースを理解することから始まります。イノベーターの最大の課題の 1 つは、構築-計測-学習サイクルで計測結果と学習を速やかに分類する能力です。市場セグメンテーション、チャネル、関係の種類というレンズを通して顧客を理解することが重要です。構築-計測-学習サイクル全体を通して、これらのデータポイントは共感を生み出し、教訓を形成するのに役立ちます。

内部の課題のタイプ

イノベーションの候補の選択: イノベーションに投資すると、健全な企業は潜在的な発明を無限に生み出すことができます。その多くで、高い利益を示唆し、ビジネスを正当化する財務成果を創出する説得力のあるビジネスケースが作成されます。構築の記事で説明するように、利益の予測のみに基づく発明よりも、顧客の共感の構築を優先する必要があります。提案に顧客の共感が示されていない場合、長期的な採用の可能性はほとんどありません。
ポートフォリオのバランスを取る: ほとんどのテクノロジ実装では、市場の変革や顧客の生活の向上には重点が置かれていません。平均的な IT 部門では、80% を超えるワークロードが基本的なプロセスの自動化のために維持されています。イノベーションが容易になると、それらのソリューションを革新して再設計したくなります。ほとんどの場合、それらのワークロードでソリューションを移行または最新化することによって、コアビジネスロジックやデータプロセスを変更することなく、同等またはそれ以上の利益が得られる可能性があります。顧客 (内部または外部) に対する明確な共感の "構築" が可能なイノベーション戦略を優先するように、ポートフォリオのバランスを取ります。その他すべてのワークロードについては、収益につながる移行パスに従います。
フォーカスを維持し、優先順位を守る: イノベーションへの取り組みを開始したら、チームのフォーカスを維持することが重要です。構築フェーズの初回の反復中は、顧客の将来を変える可能性について、比較的簡単にチームに刺激を与え続けることができます。ただし、最初の MVP リリースは始まりにすぎません。真のイノベーションは、構築-計測-学習サイクルごとに、フィードバックループから学習してより優れたソリューションを生み出すことによってもたらされます。イノベーションプロセスのリーダーは、チームの集中力を維持し、後に続く退屈な構築の反復の間、イノベーションの優先順位を守ることに集中する必要があります。

発明の課題

クラウドが普及する前は、情報テクノロジに依存する発明サイクルは多くの時間と労力を要するものでした。調達サイクルとプロビジョニングサイクルでは、新しいソリューションに向けた重要な最初のステップが遅れることがよくありました。 DevOps ソリューションとフィードバックループのコストによって、初期段階でアイデア創出と発明について共同作業を行うチームの能力に遅延が生じます。開発者環境やデータプラットフォームに関連するコストによって、高度にトレーニングされたプロフェッショナル開発者以外はだれも、新しいソリューションの作成に参加できませんでした。

クラウドは、セルフサービスの自動プロビジョニング、軽量の開発およびデプロイツール、プロの開発者と一般開発者が迅速なソリューションを作成するために協力する機会を提供することで、これらの発明の課題の多くを克服してきました。イノベーションのためにクラウドを利用すると、イノベーションの公式の発明の側について、顧客の課題と阻害要因が劇的に削減されます。

デジタル経済における発明とイノベーションの課題

今日の発明の課題は、過去の課題とは異なります。また、クラウドテクノロジの無限の可能性によって、より多くの実装オプションが生まれ、それらの実装の使用方法に関する詳細な考慮事項が生じています。

イノベーションの方法論では、次のイノベーション規範を使用して、発明と採用の目標に合わせて実装の意思決定を調整できるよう支援します。

データプラットフォーム: データの新しいソースとバリエーションを利用できます。これまで、このデータの多くは、コスト効率の高いソリューションを作成するために従来の、つまりオンプレミスのアプリケーションに統合することができませんでした。顧客に対して推進しようとしている変化を理解することで、データプラットフォームの意思決定に役立つ情報が得られます。これらの意思決定により、データの取り込み、統合、分類、共有を行うための、選択したアプローチが拡張されます。 Microsoft では、この意思決定プロセスをデータの民主化と呼んでいます。
デバイスのやりとり: IoT、モバイル、Augmented Reality によって、デジタルと物理的の間の境界があいまいになり、デジタル経済が加速します。顧客の行動を取り巻く実世界のやりとりを理解することで、デバイスの統合に関する意思決定が促進されます。
アプリケーション: アプリケーションは、もはやプロの開発者の独占的な領域ではありません。また、従来のサーバーベースのアプローチは必要ありません。プロの開発者を支援し、ビジネスのスペシャリストが市民開発者になることを可能にし、API、マイクロサービス、PaaS ソリューションのコンピューティングオプションを拡張することによって、アプリケーションインターフェイスオプションが拡張されます。顧客の行動を形成するために必要なデジタルエクスペリエンスを理解すると、アプリケーションオプションに関する意思決定が向上します。
ソースコードとデプロイ: さまざまな開発者のコラボレーションにより、品質が向上し、製品化までの時間が短縮されます。フィードバックと学習への迅速な対応を統合することで、マーケットリーダーが形成されます。構築、計測、学習の各プロセスへの取り組みによって、ツールの導入に関する意思決定が促進されます。
予測ソリューション: デジタル経済では、顧客の現在のニーズを満たすだけでは不十分です。顧客は、次のステップを予想し、将来のニーズを予測することを企業に求めています。多くの場合、継続的な学習が予測ツールに発展します。顧客のニーズの複雑さとデータの可用性に応じて、予測して影響を与えるための最適なツールとアプローチを定義できます。

デジタル経済においてアーキテクトが直面する最大の課題は、発明と採用に対する顧客のニーズを明確に理解し、それらのニーズに対応するためのクラウドベースの最適なツールチェーンを決定することです。

次のステップ

構築-計測-学習モデルと成長思考について学んだ知識を利用し、イノベーションの方法論に沿ってデジタル発明を開発する準備ができました。

デジタル発明を開発する