DX×Murata：随着DX不断发展的制造业未来
从商业模式变革的挑战看DX
村田以创造新的商业模式为中期方针，正在悉力挑战开拓新的领域，以提供包括软件及服务在内的多种解决方案。本次将由参与解决方案开发等的堀边和从数据科学的观点支持课题解决的樋口两位，以使用无线传感器网络（WSN）的无线传感解决方案中的合作事例为核心，介绍通过DX所实现的商业模式变革。
创造新的商业模式，强化商业基础
――首先，请介绍一下村田目前正在投入中的新商业模式。
堀边：村田将电容器和电感器等的组件业务定位为第1层级，将模块及传感器等特殊用途型业务定位为第2层级。并且，作为新商业模式，将包括软件及服务的解决方案业务定义为第3层级。
在以往的第1层级和第2层级的市场竞争和技术改进不断加速的情况下，第3层级的目标在于着眼未来，创造全新的商业模式并强化业务基础。具体而言，我们的目标是到2030年为止，实现约1000亿日元的业务规模。
――具体而言，你们提供的是什么样的解决方案？
堀边：以提高制造业生产率和工作效率等的解决方案作为起步，我们可通过头盔传感器设备实现安全可视化的操作人员安全监控系统、通过电能产生抗菌效果的面罩等，跨越不同方式领域，并且我们正从以往的BtoB逐渐转型至BtoC领域。
和第3层级的共通之处在于，通过更贴近最终用户的位置开展业务，能够尽早察觉需求变化。同时，将需求变化也反馈到第1层级和第2层级，从而推动每一层级的可持续发展。我认为这是发展第3三层级业务时很重要的一点。
――今后有要全力发展的类型吗？
堀边：当前无线传感解决方案（WSN）发展势头良好，不受类型限制的高自由度也正是第3层级的特点。如果要说各类型共同的一个关键词，那就是解决社会课题吧。操作人员的安全确保毋庸置疑，它还能守护儿童安全，根据老龄化社会的需求，支持老年人，或者能从SDGs的角度帮助减少二氧化碳排放及减少食物损耗。在解决这些社会课题方面的推动作用，构成了第三层级的基础。
有效利用数据科学，为解决课题提供支援
――在第3层级业务发展过程之中，信息系统统筹部正在采取什么样的措施？
樋口：在我所属的信息系统统筹部数字化推进部，作为数据分析的专业团队，我们针对公司内部的各个业务部门，通过有效利用数据科学，为解决业务课题提供支持。具体来说，包括与数据分析相关的主题发掘、高度分析的技术支持、数据科学人才的培训和启蒙教育，在全公司内推进数据科学活动。此外，我们还支持构建和完善数据利用基础帮助进行数据分析，同时也支持导入数据管理以确保数据的质量。
――那就是说面向公司内部的数据分析支援和面向外部的解决方案开发这两个核心，是吧？
樋口：正如您所言。从比例上来说，大约80%是面向内部的数据分析支援，目的是改进不良率和提高质量，但是我们也参与了第3层级新业务。作为村田的长期愿景，公司提出了新商业模式的发掘，并将帮助解决社会课题确定为村田的重要课题，因此我们希望逐步增加我们对于第3层级的参与。WSN是我们与堀边所在部门的首次合作案例，除了这些个别项目的支持之外，今后我希望还能探索相关形式，即通过部门之间以及与公司外部的共同创造，来创造新的价值。
以在销售扩张阶段的WSN中产生的问题为契机
――请问， WSN合作开始的详细经过是怎样的？
堀边：在客户引进WSN方面的进展很顺利，我们根据不同目的，扩大了产品阵容，例如用于预测维护的振动传感器和有利于节省能源的电流传感器等，并进入销售扩张阶段的解决方案。尽管实现了数据可视化，但同时也产生了新的课题，比如该在什么地方设置异常值的课题，将正常误判为异常的情况等。虽然我们自学了机器学习，但仍深感自己的能力和资源有限，于是我们尝试向信息系统统筹部数字化推进部寻求支持。
樋口：当收到客户的要求时，我们所面临的问题是，虽然我们有用振动数据诊断异常的相关经验，但是不知道能否用电流数据诊断异常，而且由于无法提前收集异常数据，因此也无法设计出一个合适的算法。因此，我们决定与堀边所在部门的成员开会探讨，同时分3步走推进工作。
――请问，具体步骤和要点分别是什么？
樋口：首先通过电流数据创建大量特征量，确认是否真的能够诊断出异常，并使用具备正常和异常两种情况的公开数据，迅速进行了技术方面的可行性确认。其次，构建了一个能诊断异常的算法。由于无法提前获取异常数据，面对这一难题，我们采取了相关措施，即只在学习了正常数据的诊断模型上开始运行，之后通过依次学习，逐步提高准确性。即使不能单靠技术来解决，但我认为作为一个事例，通对包括运用步骤在内的内容进行深入讨论，得出了有效的解决方案。最后一步是使用实际数据验证算法，我们目前正在使用实际设备，进行实证实验。
从数据分析到实证实验 能够一步到位的优势
――通过合作，村田的独到优势在哪些领域得到了发挥？
樋口：说是软件和硬件的协调设计，可能言之过甚了，但是我认为村田的独到优势在于，我们能够向客户提供一个包括运用在内的高度完整的系统。此外，我们还能在自己的工厂进行实证实验获取数据，有助于提高算法精度。我们认为，从数据分析到实证实验的各项工作能够一步到位，并能积累知识和技术，这将有利于可持续竞争力的提高。
堀边：我认为和外包给其他公司相比，由于沟通更为顺畅，因此才能加快开发速度，降低开发成本。
樋口：我认为，能够顺利开展工作的主要原因在于，IoT事业推进部的员工主动解决课题，并积极亲自加以理解和实践。在开展DX工作的过程中，主动性是很重要的。无论是内部工作还是外部工作，我们参与了很多数据分析项目，当一些人带着强烈愿望致力于DX工作时，他们热情面对工作的态度往往就会带动周围的人，从而加快项目的推进。
小规模启动成功 触发了周围人员的参与
――对于DX的要点，您有什么看法？
堀边：要点包括目的、手段和心理状态，这三者缺一不可，缺失任一项都会导致DX停滞不前。樋口提到的强烈意愿和热情都会关系到当事人的意识和挑战精神等心理状态。此外，意识到世界上存在着不同的解决方案和工具、明确目的后付诸实践，并不断确认手段有无变质为目的，俯瞰这3个要点，我认为这样的视点也是很重要的。
樋口：除了主动性以外，小规模启动和小的成功也是关键点。一开始就设定远大的目标，要实现它就比较耗时，还容易导致厌倦心理。通过小规模启动并积累小的成功体验，既能建立自信，又能带动周围其他人参与进来。即使进展不顺利，也能将时间和成本控制在很低的限度，并进行推进方式的修改。此外，虽说是数字化领域，但开展工作的归根结底还是人。因此我们要重视的观点是，人是如何变化的、又该如何培养人才。而且，我希望有更多的人能够带着强烈的意愿去付诸实践并推动变化。
