2025年末、ベクター・コンサルティングは、世界中のエンジニアや意思決定者を対象に、現在の課題や優先事項について調査を行いました。その結果、イノベーションが業界を問わず、短期的および中期的な最重要課題の一つとして挙げられていることが明らかになりました。
そこから得られる主なメッセージは明確です。すなわち、コスト削減はイノベーションと接続しなければならないということです。研究開発（R&D）体制の削減にのみ注力する会社は、将来の機会を逃し、技術的負債を増大させ、競争力を弱めるリスクを負うことになります。
課題
多くの組織がソフトウェア、ITプラットフォーム、AI、クラウドインフラに多額の投資を行っていますが、期待される生産性の向上は、往々にして限定的なものに留まっています。
これは「ITと生産性のパラドックス」と呼ばれています。つまり、技術は利用可能であるにもかかわらず、生産性が自動的に向上するわけではないのです。むしろ、新しいツールが既存の構造の上に追加されることが多く、その結果、調整の手間や複雑さ、摩擦が増大してしまいます。
同時に、各業界はコスト圧力の高まり、開発サイクルの短縮、システムの複雑化に直面しています。製品はソフトウェア主導型となり、接続性が高まり、インテリジェント化が進んでいますが、多くの組織では、この変革を効果的に管理するための体制がまだ整っていません。
ソリューション
ベクター・コンサルティングは、イノベーションが経営の原則とならなければならないことを示しています。イノベーションは、副次的な活動として、あるいはコスト削減とは切り離されたものとして扱われるべきではありません。
単なる再編ではなく、イノベーション
従来型の再構築は、短期的にはコストを削減できるかもしれませんが、一方で、能力の低下を招いたり、技術的負債を増大させたり、後々さらなる手直し作業を作成したりする可能性があります。
生産性を高める手段としてのソフトウェアとAI
AI、ソフトウェアプラットフォーム、クラウドシステム、そして自動化は生産性を向上させることができますが、それはそれらが適切なプロセス、アーキテクチャ、ガバナンス体制に組み込まれている場合に限られます。
プロセスと技術の融合
製品イノベーションが、プロセス、組織、および技術のイノベーションと組み合わさって初めて、イノベーションは実を結ぶのです。
アーキテクチャとライフサイクル管理
ソフトウェア主導の製品において、生産性は、システムアーキテクチャ、再利用可能なソフトウェアスタック、自動化されたツールチェーン、シミュレーション、継続的インテグレーション、およびライフサイクル管理に大きく依存しています。
人間とAIの協働
AIは、単に労力を代替するだけのものであってはなりません。エンジニアやアナリスト、意思決定者がオプションを検討し、リスクを検知し、イノベーションを加速できるよう支援すべきです。
メリット
イノベーションを経営原則として位置づける会社は、長期的な競争力を作成し、構造的な開発コストを削減することができます。
- イノベーションは、手戻りや作業の重複、技術的負債の削減に役立ちます
- ソフトウェアの開発スピードは、あらゆる業界において重要な競争要因となっています
- AIは、適切な組織体制やプロセスと組み合わせることで、生産性を向上させることができます
- アーキテクチャとライフサイクル管理は、増大するシステムの複雑性を管理するのに役立ちます
- インテリジェントシステムは、パフォーマンス、可用性、およびサービスに基づいて新たなビジネスモデルを作成します
- 安全性、セキュリティ、回復力、透明性は、お客様の信頼を得るために不可欠となります
継続的な学習により、組織は将来の技術変化に迅速に対応できるようになります
Strategic Commitment
イノベーションは、明確な責任の所在、測定可能な目標、そして長期的な投資を伴う中核的な事業プログラムとして位置づけられる必要があります。
産業現場におけるインテリジェントシステム
インテリジェントシステムは、すでに多くの産業に変革をもたらしています。
- ITや金融の分野では、クラウドプラットフォームが企業のインテリジェントなオペレーティングシステムとなりつつあり、セキュリティ管理、異常検知、コンプライアンスを支援しています。
- 産業オートメーションの分野では、工場は予知保全、デジタルツイン、自律的なキャリブレーションを備えた、ソフトウェア定義の生産システムへと変貌しつつあります。
- 医療・ヘルスケア分野では、AIが画像処理、診断、サイバーフィジカルなヘルスケアエコシステムを支えています。
- 自動車業界では、集中型コンピューティングアーキテクチャ、OTA更新、ソフトウェア定義の機能が、お客様満足度や保証リスクをますます左右するようになっています。
- 航空宇宙分野では、自律的なルーチン処理やエッジAIが、オペレーターの作業負荷を削減し、スケーラビリティの向上に寄与しています。
Use Cases
イノベーションを、孤立した取り組みから、日々のエンジニアリング、製品開発、意思決定へと組み込んでいきます。
