日本経済新聞出版 リカーリング・シフト 製造業のビジネスモデル変革

著者名：青嶋稔【著】

日経BP（2021/04発売）

• ISBN：9784532323882

内容説明

「脱・モノ売り」はこうして実現！
製造業でいま最も熱い、ビジネスモデル転換の実践手法

この数年、製造業では「売り切りモデル」からの脱却が大きな課題になっている。
顧客と継続的につながり、収益を上げ続ける「リカーリング・モデル」への移行を掲げる企業が増えているが、
かけ声倒れに終わってしまうケースも多い。

実際の企業事例を取り上げながら、何が障壁になっているのかを明らかにし、
具体的な成功手法について解説したのが本書だ。

●本書で取り上げる「リカーリングモデル」の類型
１　サブスクリプション……消耗品、保守、機器運用などを定額で提供するモデル
２　ＩｏＴ与信……機器センサーが集めたデータを活用し、次世代型ローンを提供するモデル
３　マネージドサービス型……機器の運用、管理を一括で請け負うモデル
４　成果報酬型……コスト削減、業務効率化など成功した場合に料金を徴収するモデル
５　業界プラットフォーム型……機器にとどまらない顧客の業務支援

●リカーリングへの転換を妨げる４つの壁
・データ取得と知財の壁……顧客のデータが取れない、知財部門のかかわりが薄い　ほか
・人財の壁……社内の専門人財がどこにいるかわからず、外部人財も活用できない　ほか
・ビジネスモデル構築の壁……顧客に対する価値の提供がうまくいかない、自前にこだわる　ほか
・投資回収期間の壁……製品売りとは異なる収益モデルのため、投資回収に耐えられない　ほか
　本書では、それぞれの壁をどうやれば乗り越えられるのか、先進事例を使いながら解説する。

●主な先進事例
コマツ／日立／リコー／アイロボット／シーメンス／アルストム　ほか

目次

序章　なぜ今リカーリングモデルか？
第１章　リカーリングビジネスに立ちはだかる「４つの壁」
第２章　データ取得の壁を超える
・事例　コムトラックスとスマートコンストラクション
・事例　ケーザー・コンプレッサー
・データ取得の壁を超えるには　ほか
第３章　人財の壁を超える
・事例　日立製作所
・事例　コニカミノルタのデザイン思考と人財育成　ほか
第４章　ビジネスモデルの壁を超える
・事例　ディア・アンド・カンパニー
・機械業界でのリカーリングモデル構築に向けて
・事例　シュナイダー・エレクトリック
・事例　アイロボット
・電機業界でのリカーリングモデル構築に向けて
・事例　シーメンス
・事例　アルストム
・重電業界でのリカーリングモデル構築に向けて　ほか
第５章　投資回収期間の壁を超える
・目指す姿を明確にする
・組織能力のギャップを埋める
・進捗を把握する
・文化・風土を醸成する
・規模を拡大できる仕組みを作る
第６章　日本企業のリカーリング戦略と構築の手順
・事例　リコー
・事例　キリンビールのホームタップ
・リカーリング戦略の策定と手順

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[シノケン]

データが大切の理由がよくわかる事例が多くあり納得。製造業がコモディティ化し、競争する強みを上手く探し出すためのデータを武器にできると強いと理解。顧客から直接は出てこないニーズを分析により洗い出せる企業や構造は強いなと感じた。 データサイエンスに興味はあるものの背景知識がないと手を出し辛く経験や勘所も大切なため重宝されるのだろう。顧客の規模がある程度あり、いかに特定顧客だけでなく全体への最適化ができるか難しいところだろうと感じた。 顧客接点力とデータ収集分析がビジネスのポイントであることがよくわかった。

2021/05/27

[TK39]

リスキリングのための読書。リカーリングはこれまでの高品質の売り切りビジネス、メンテは最小限という日本企業が勝ってきたモデルとは異なる。初期は儲からないが、顧客のオペレーションにおける潜在コストを理解し、そこへのサービスを提供することで収益化を図る。キャノン、リコーなどはプリンターだったら、インクで儲けているので、日本でも例がないわけではない。昨今はデータが取れるようになったので、それをベースにとのことですが、それを活かすことができないのが日本企業の弱点。

2023/05/31

[夢読み]

現在の仕事にフィットした1冊。「リカーリングビジネスとは製品を販売して終わりではなく、顧客とのつながりを強め、販売後も取引を継続できるビジネスモデルのことを指す」とある。一見、過去からも契約や営業の定期訪問によって成立させられそうな命題だが、ICTが発達していなかった過去においては現実的なビジネスとして成立できなかったと考えられる。となれば核心は「データおよびナレッジ」「ネットワーク化による多数処理・即応性」。データはどこからとるかといえばハードなので、製品とサービスは不可分だろう。

2023/03/06

[ルミナス]

参考にはなったが、この手の本によくある概念的な話に終始していた。事例がいろいろ乗っているのはよかった。

2021/05/25