最適化か刷新か？未来を決める戦略的なバランス

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公開日: 2025年10月25日 / 更新日: 2025年10月25日 – 著者: Konrad Wolfenstein

最適化か刷新か？未来を決定づける戦略的なバランス – 画像：Xpert.Digital

産業変革の戦略的綱渡り：最適化が罠となるとき

致命的な効率の罠：完璧主義が企業にとって致命的となる理由

今日の産業企業は、長期的な存続を左右する根本的なジレンマに直面しています。それは、二つの極端な状況の間の戦略的な綱渡りです。一つは、既存技術の完璧化、つまりプロセスの絶え間ない最適化、効率の最大化、そして単位コストの削減です。もう一つは、不確実な新技術の探求、つまり革新的技術を用いたリスクを伴う実験、未開拓市場の開拓、そして根本的に新しいビジネスモデルの開発です。長きにわたり、企業はどちらか一つの道を選ぶしかないと信じてきました。しかし、この選択は罠なのです。

専門用語で「搾取」と呼ばれる最初の道は魅力的です。予測可能な成功、測定可能な利益、そして規模の経済とプロセス習熟による明確な競争優位性を約束します。しかし、このアプローチのみに注力する人は、業務においてますます優れた成果を上げられるかもしれませんが、自らの完璧さに固執し、破壊的な変化に圧倒されてしまうリスクを負うことになります。対照的に、「探索」という道があります。これは不確実性に満ちた道であり、投資はすぐには利益をもたらさず、多くの実験は失敗に終わります。しかし、この意識的な刷新がなければ、企業は変化する世界への適応力を失い、将来の成功を阻害することになります。

このパラドックスに対する解決策は、巧妙であると同時に洗練されています。それは、組織の両利き性です。これは両手で行動する能力、つまり、コアビジネスを高効率で運営しながら、同時に抜本的なイノベーションを推進する能力を指します。この記事では、この「両利き性」がもはや贅沢ではなく、インダストリー4.0における重要な生存戦略になりつつある理由を説明します。純粋最適化の経済的な落とし穴、イノベーションの可能性、リーダーの重要な役割、そしてデジタルツインやAIといった最新技術が、長期的なレジリエンスと競争力を確保するために、どのように両世界の架け橋となり得るのかを考察します。

に適し：

「行き詰まり状態から自分を最適化する方法」 - 企業の生き残り秘訣：なぜ両手でリードしなければならないのか

短期的な成功と長期的な破滅の間

今日の産業企業は、二つの深淵の間で綱渡りをしています。一方では、過剰な専門化、つまり効率性への固執が組織を危険なほど硬直化させています。他方では、リソースを浪費し、測定可能な成果をもたらさない、制御不能な実験の喜びが潜んでいます。イノベーション・マネジメントにおける「両利き」という概念は、このジレンマからの脱出を約束しますが、その実践は現代ビジネスにおける最も困難なリーダーシップ課題の一つであることが証明されています。

搾取の経済学：完璧さが競争上の不利になるとき

既存プロセスの最適化は、魅力的な論理に従って行われます。古典的な活用戦略は、数十年にわたりビジネス文献で実証されてきた科学的に妥当な効果に基づいています。経験曲線効果とは、製品経験が倍増すると、製品の実質単位コストが20～30%低下することを意味します。この現象は、相互に強化し合う複数のメカニズムによって生じます。学習曲線効果は、従業員が作業手順を習得し、ミスが減少するにつれて、生産量の増加に伴って人件費が減少することにつながります。これに加えて、生産量の増加によって規模の経済性が生まれます。生産量が増えるほど、固定費をより多くのユニットに配分できるようになり、単位コストの低下につながります。

これらの効果の戦略的重要性こそが、産業革命以来、企業が規模の拡大を追求してきた理由を説明しています。規模の経済は、数学的に定量化できる途方もない競争優位性をもたらします。例えば、年間50万台の自動車を生産する自動車メーカーは、1台あたり2万ユーロの原価水準を達成できますが、年間80万台を生産する自動車メーカーでは、1台あたり1万6000ユーロまでコストを削減できます。この規模の経済性により、販売価格を一定に保ったまま利益を増やすことも、積極的な値下げによって市場シェアを拡大することもできます。

活用戦略は、一貫して特定の自動化に依存しています。カスタマイズされた専用ソリューションは、明確に定義されたアプリケーションにおける効率を最大化します。ヘンリー・フォード以来の古典的な組立ライン生産で使用されてきたような、相互に連携した生産システムは、複雑なプロセスを単純で繰り返しやすい活動に分解します。サイクルタイムは生産ライン全体のペースを決定し、各作業ステップには正確に定義された時間が割り当てられます。この標準化により、一貫した品質が確保され、短期間で大量の製品生産が可能になります。

この高度に最適化された生産には、広範な産業工学が求められます。リーン生産方式やシックスシグマといった手法は、無駄を体系的に排除し、プロセスのばらつきを最小限に抑えることを目的としています。その根底にある哲学は極めて革新的です。顧客価値に直接貢献しない要素はすべて排除されなければならないのです。企業は、バリューストリームの分析と最適化、ボトルネックの特定、ワークフローの標準化に多大なリソースを投入しています。

搾取論理においては、製造か購買かの決定は主にコストと生産能力に基づいて行われます。企業の垂直統合、すなわち生産プロセスにおける内製化の割合は、費用便益分析に基づいて決定されます。サプライヤーが規模の経済性によってより費用対効果の高い方法で部品を生産できる場合、従来のアプローチではアウトソーシングが優先されます。垂直統合は戦略的意思決定とみなされ、バリューチェーンのどの段階を社内で管理すべきか、どの段階をアウトソーシングできるかが主な焦点となります。

現代の活用において最も魅力的な要素は、おそらくプロセス最適化のための人工知能の活用でしょう。AIシステムは生産データのパターンを認識し、プロセスを自動的に調整して品質を向上させることができます。品質管理においては、機械学習技術が製品画像を自動的に分析し、ひび割れ、汚れ、凹凸などの欠陥の有無を確認します。この自動故障診断により、深刻な故障につながる前に問題を早期に検出します。これらのシステムは、疲労せず、注意力も途切れないため、人間の能力をはるかに超える精度と一貫性を備えています。

しかし、この完璧さには代償が伴います。搾取戦略は、生産量に関係なく発生する固定費とインフラ費用といった、高い間接費につながります。家賃、管理スタッフの給与、保険、機械の減価償却費など、これらの間接費はすべて企業にとって継続的な負担となります。生産が専門化され、相互に連携するほど、これらの構造的コストは増大します。専用の多方向機械を備えた高度に自動化された生産ラインには、莫大な投資が必要であり、その投資は、高い生産量を安定して生み出すことによってのみ回収されます。

戦略的な落とし穴は、この最適化が企業を危険な経路依存性に陥らせることです。深く根付いたプロセスノウハウは組織の記憶となり、変革を困難にします。従業員は高度に専門化されたプロセスの専門家ですが、代替生産方法の経験はほとんどありません。設備は特定の製品向けに設計されており、相当の労力を費やさなければ転換できません。こうした柔軟性の欠如は、市場環境の変化や新技術による業界への混乱といった事態において、企業存亡の危機となります。

探査の経済学：生存戦略としての計算されたリスク

探索戦略は根本的に異なる論理に従います。活用は既存の確実性を活用することに焦点を当てるのに対し、探索は新たな可能性を探求することに焦点を当てます。このアプローチは、長期的な存続には継続的な実験と知識構築が必要であるという洞察に基づいています。ジェームズ・マーチは1991年、組織学習能力に関する画期的な論文の中で、この理論的根拠を示しました。マーチは、探索は活用よりも体系的に不確実性が低く、時間的に遠く、組織的に拡散した成果をもたらすという根本的な問題を指摘しました。フィードバックの確実性、スピード、近接性、そして明確さは、活用を探索よりもはるかに迅速かつ正確に結果に結び付けます。

この構造的な非対称性こそが、企業がなぜ活用を優先し、探索を軽視する傾向があるのかを説明しています。最適化による短期的な成功は測定可能で報われる一方、実験による長期的な利益は不確実であり、実現までに何年もかかることがよくあります。即時のフィードバックに反応する適応プロセスは、活用を急速に洗練させる一方で、探索を未発達のまま残します。この傾向は、組織が適応性を失い、自らの効率性に固執するにつれて、自己破壊的なものとなります。

探索戦略は、専用システムではなく、柔軟な自動化に依存しています。協働ロボット、略してコボットは、このパラダイムシフトを象徴しています。これらの機械は、別途安全装置を必要とせず、人間と直接連携するように設計されています。内蔵センサーのおかげで、コボットは人間と物理的に相互作用し、障害物に遭遇すると自動的に停止します。そのユニークな特徴は、その汎用性にあります。一貫した生産プロセスを備えた大量生産環境向けに設計された従来の産業用ロボットとは異なり、コボットは協働の新たな次元を切り開きます。多様なペイロードで動作可能な適応型ロボットアームを備え、特定の用途に合わせてカスタマイズされたエンドエフェクタを装備できます。ユーザーフレンドリーな設計により、ワークフローへの容易な統合が保証され、全体的な効率が向上します。

3Dプリンティングとして知られる積層造形技術は、探求の範囲をさらに広げます。これらのプロセスは、設計と製造における全く新しいアプローチを可能にします。3Dプリンティングによって可能になる設計の自由度により、初めて複雑な形状を実現できるようになり、重量とコストを大幅に削減できます。プロトタイプは従来のプロセスに比べて最大15倍の速さで製造できます。つまり、アイデアや設計案を数日ではなく数時間で実現できる可能性があります。産業用途では、ラピッドプロトタイピングとラピッドツーリング、つまり補助具やツールの積層造形、製品のカスタマイズ、そして従来では入手不可能だったスペアパーツの製造に重点が置かれています。

探索ロジックにおいて、内製か購買かの判断基準はコスト基準からコンピテンシー基準へと移行します。もはや何がより安いかという問題ではなく、企業が戦略的に何を習得する必要があるかが問われます。コストだけでなくコンピテンシーにも焦点を当てることで、イノベーション能力の中核を成す特定の能力が認識されます。競合他社との差別化を図り、顧客価値を創造するコアコンピテンシーは、社内で開発・維持する必要があります。一方、周辺的な活動はアウトソーシングすることで、真に重要な分野にリソースを割くことができます。

製品専門知識は、探索アプローチの最前線にあります。活用はプロセスノウハウ、すなわち製造プロセスの完璧な習熟に重点を置くのに対し、探索は製品の機能と用途に関する深い理解を育みます。この製品知識は、既存プロセスの漸進的な改善ではなく、ソリューションの見直しから生まれる抜本的なイノベーションを可能にします。強力な製品ノウハウを持つ企業は、新たな機能の開発や既存製品の根本的な再設計によって、変化する顧客ニーズに対応することができます。

人工知能（AI）は探索においても中心的な役割を果たしますが、既存のプロセスを最適化するツールというよりも、新たなソリューションを生み出すイノベーションの推進力として機能します。生成型AIは、テキスト、画像、音楽など、独自のコンテンツを自動作成するために活用され、メディア業界と広告業界に劇的な変革をもたらしています。AIは、パーソナライズされた顧客インタラクションに基づく新たなビジネスモデルを実現します。レコメンデーションシステムはユーザーの行動を分析し、顧客ロイヤルティを向上させるカスタマイズされたコンテンツを提案します。このテクノロジーの破壊力は、段階的な改善ではなく、ビジネスプロセスと価値創造ロジックの根本的な変革にあります。

探査の課題は、その本質的な不確実性にあります。開発は定量化可能な効率性の向上をもたらす一方で、探査には当初は費用がかかり、リターンは保証されません。実験はしばしば失敗し、成功したイノベーションでさえも市場で成熟するまでには時間がかかります。投資とリターンの間にあるこのタイムラグは、根本的な経済課題を表しています。短期的な利益率の圧迫に直面している企業は、探査予算を削減する傾向があります。これは、削減額が四半期業績の改善に直ちに反映されるからです。一方、こうした投資不足の長期的な影響は、数年後に初めて顕在化します。

逆説的な必然性：企業が両方の戦略を同時に追求しなければならない理由

マイケル・タッシュマン、チャールズ・オライリー、ジュリアン・バーキンショーといった研究者によって提唱された「両利き」の概念は、成功する企業は活用と探索のどちらかを選択することはできず、両方のアプローチを同時に追求しなければならないという認識に基づいています。この用語はラテン語の「ambo」（両方）と「dexter」（右）に由来し、文字通り「両利き」を意味します。組織研究において、両利きとは、事業運営上の要求とイノベーション創出の要件に等しく集中できる能力を指します。

両利きの必要性を裏付ける実証的証拠は圧倒的です。メタ分析では、両利きの企業は、開拓や探索のみに注力する企業よりも大幅に優れた業績を上げていることが示されています。しかし、そのプラス効果は無条件ではありません。ヨハネス・ルガー氏らによる2018年の研究では、両利きのメリットは状況に大きく依存することが示されています。漸進的な変化の環境においては、学習効果が優れた業績につながるため、企業はバランスの取れた両利きを維持することで利益を得られます。しかし、不連続な変化の状況においては、両利きの企業は、両利きの強化によってもたらされる不整合の問題に悩まされます。

この偶然性こそが、両利きが万能の成功法則ではなく、むしろ困難なリーダーシップの課題である理由を説明しています。構造的な実装には、並行した組織構造が必要です。活用に最適化された従来の階層型組織に加えて、部門を横断してアイデアを開発・実装できるネットワーク構造を確立する必要があります。この構造的な両利き性は、探索ユニットと活用ユニットを物理的に分離し、それぞれに異なる方向性を与え、共有リソースを活用できる特定のポイントで統合します。

しかし、最大の課題は組織構造ではなく、リーダーシップにあります。両利きを実践した15の組織を対象とした実証的研究は、明確な戦略的意図と包括的なビジョンを明確に示すことは有用ではあるものの、成功には十分ではないことを示しています。むしろ、5つの具体的なメカニズムが重要です。第一に、探索と活用の戦略を明確に所有し、共通のインセンティブシステムによって結束した上級チームが必要です。第二に、この戦略は組織全体に伝達され、根付いていなければなりません。第三に、明確な責任、リソース、構造を持つ、独立していながらも連携の取れたサブユニットが必要です。第四に、これらのユニットは、異なるプロセス、文化、インセンティブを持ち、異なる方向性を持ちながらも、戦略的なポイントで統合されていなければなりません。第五に、両利きに伴う避けられない対立とトレードオフを管理できるリーダーシップの能力が不可欠です。

矛盾に対処する能力は、文献において最も重要な成功要因として挙げられています。タッシュマンとオライリーは率直にこう述べています。「リーダーとそのチームが矛盾やパラドックスに向き合う能力こそが、成功と失敗を分ける唯一の決定要因です。矛盾を受け入れ、一貫性と非一貫性の両方で行動できる能力こそが、最も成功している両利きの企業を特徴づけるものです。一貫性を求める典型的なリーダーシップとは異なり、両利きのリーダーは矛盾を受け入れ、その矛盾を体現できるアイデンティティを企業に与えなければなりません。」

ナディーン・カーニーによる両利き型リーダーシップに関する研究は、このリーダーシップスタイルが特定のモデレーターの存在下で特に効果的であることを示しています。両利き型リーダーシップとチーム全体のパフォーマンスの関係は、タスクの複雑性が高い場合に特に強く、この効果は部分的にチーム効力感によって媒介されます。さらに、両利き型リーダーシップとチームイノベーションの関係は、リーダーが極めて典型的である場合に特に強く、これはチーム内での情報精緻化によって媒介されます。これらの研究結果は、両利き型リーダーシップが単に指示的要素と参加的要素の共存を意味するのではなく、両極を動的に統合する質的に新しいリーダーシップの形態であることを強調しています。

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回復力を維持する: 活用と探索を巧みにバランスさせる

技術的側面：デジタルツインが両利きを可能にする方法

組織の両利き性を実現する上で最も有望な技術の一つは、デジタルツイン技術です。デジタルツインとは、物理的な物体またはシステムのライフサイクル全体にわたって付随する仮想的な表現です。インダストリー4.0の文脈において、この技術は活用と探索の間のギャップを埋めることができるため、非常に重要な意味を持ちます。

デジタルツインは、最適化の活用において大きな可能性を秘めています。センサーと組み込みシステムを統合することで、製造業者は製造プロセスのあらゆる側面から継続的にデータを収集できます。デジタルツインは、生産を中断することなく、これらのデータを分析やシミュレーションに活用できる環境を構築します。プロセスパラメータを仮想的にテストし、保守活動を最適に計画し、障害を早期に検出することが可能になります。三菱日立パワーシステムズの発電所は、デジタルツインをAIと機械学習と組み合わせることで、生産を中断することなく保守活動を計画する最適なタイミングに関する洞察を提供できる好例です。そのメリットは、故障部品のより効率的な検出と、ダウンタイムを削減する保守文化の醸成などです。

同時に、デジタルツインは既存の生産体制を危険にさらすことなく、新たな生産プロセス、代替材料、革新的な製品設計などを仮想的にテストし、物理的なリソースを投入する前に検証することができます。シミュレーションでは、様々なシナリオをシミュレートし、潜在的な問題を特定し、現実世界ではコストがかかりすぎたりリスクが大きすぎたりするようなパラメータを最適化することができます。企業は、既存のオペレーションの効率性を損なうことなく、実験、学習、そして反復的な改善を行うことができます。

未来の自動車工場に関する研究で示されている自己組織化と柔軟性を備えた生産のビジョンは、この技術が持つ変革の可能性を実証しています。車体は組立ラインではなく、無人搬送システムによって工場内を移動し、モジュール式で多用途かつ完全にネットワーク化された機械群の間を、個別に最適化された経路を辿ります。このビジョンの背後には、サプライチェーン全体に広がるデジタル化されたAI主導の自己組織化があります。従来の直線的な生産方式の原則は崩壊し、効率性と柔軟性を兼ね備えた適応型システムが主流になりつつあります。

デジタルツインの導入には、データインフラ、センサー、分析機能への多額の投資が必要となることが課題です。さらに、信頼性の高い予測を行うには、仮想モデルを正確に調整する必要があります。データ管理の複雑さ、リアルタイム処理の必要性、そしてサイバーセキュリティ要件は、大きな障壁となります。しかしながら、この技術は国際競争力にとって不可欠であるとの認識が高まっています。ドイツの製造業552社を対象とした調査では、63%がデジタルツインを国際競争力に不可欠と考えていることが示されています。

に適し：

デジタルツインメタバースにおける機会の多様性: 業界と B2B ビジネスの革命

経済的なトレードオフ：柔軟性と効率性

両利きに関する議論の核心は、柔軟性と効率性の間の根本的な経済的トレードオフです。古典的生産理論は、これら2つの目標が相反することを示しています。生産量が変化しても平均コストが一定であれば、プロセスは柔軟です。この柔軟性は、量（同じ単位コストで異なる生産量を生産する能力）を指す場合もあれば、種類（比例したコスト増加なしに異なる製品を生産する能力）を指す場合もあります。

高効率を目指して設計されたフロー生産方式は、最適な生産量において平均コストが最も低くなります。この最適値から逸脱すると、稼働率が低下したり、高額な残業代が発生したりするため、単価の上昇につながります。加工工程の順序に従ったツールとワークステーションの配置、高度な専門化、そして段取り時間の削減により、一定の稼働率と一貫した製品構成において最大限の効率性を実現する生産環境が実現されますが、多様なバリエーションや需要の変動に直面すると、すぐに限界に達してしまいます。

一方、フレキシブルオートメーションシステムは、異なる製品バリエーションを迅速に切り替えられる能力と引き換えに、ユニットあたりのコストを高く設定します。コンピュータ制御のプログラム可能な機械をベースとするこれらのシステムは、大幅な改造費用をかけずに変化する要件に対応できます。高い投資コストと個々のコンポーネントの稼働率低下の可能性は、市場の変化への対応、新製品の導入、顧客要望のカスタマイズといった戦略的な選択肢によって相殺されます。

企業にとって重要な問題は、効率性と柔軟性のどちらを重視するかではなく、両者の間でいかに賢明なトレードオフを見つけるかです。このトレードオフは静的な決定ではなく、市場の状況に合わせて継続的に調整する必要があります。需要が安定し、技術が確立されている時代においては、効率性を最適化することが経済的に理にかなっています。しかし、技術革新や顧客の嗜好の変化が激しい局面では、柔軟性が不可欠な資産となります。

生産計画は、販売部門と生産部門の相反する利益を調整する役割を担っています。販売部門は、顧客ニーズに最適な対応をするために、柔軟なスケジュール設定、小ロット、短納期を優先します。一方、生産部門は、コストを最小限に抑えるために、大量生産と高い計画信頼性を追求します。効果的な計画モデルは、両方の利益を完全に満たすことはできず、状況に応じて適切なバランスをとる必要があります。このバランスをとることができなければ、両方の目標を達成できず、効率性も柔軟性も低くなり、最適とは言えない中間地点に留まってしまうリスクがあります。

組織のレジリエンスは、搾取と探索の統合である

両利きの緊張に対処する能力は、組織のレジリエンスの概念と密接に関連しています。レジリエンスの高い組織は、戦略的な適応力によって特徴づけられ、たとえコアビジネスから離れることになったとしても、変化する状況下でも事業を継続することができます。この適応力は、危機に対する受動的な反応ではなく、予測、対処、適応という能動的なプロセスです。

英国規格協会（BSI）の規格では、組織のレジリエンスとは、複雑で動的な環境下においても、組織が変化を予測し、生き残り、繁栄する能力と定義されています。調査によると、ドイツの意思決定者の81%がこのテーマを非常に重要視している一方で、3社に1社以上が自社のレジリエンスを低いと評価しています。また、87%の企業が明確なレジリエンス戦略をまだ策定していません。

このギャップは経済的に致命的です。なぜなら、レジリエンスこそが、変動の激しい市場における長期的な生存の基盤となるからです。レジリエンスの高い組織は、堅牢性（ストレスへの耐性）と適応性（適応し変革する能力）を兼ね備えています。重要な領域に冗長性を持たせることで失敗を吸収すると同時に、新たな機会を捉えるための柔軟性にも投資します。この二重性は、矛盾したマネジメントを必要とします。つまり、一方では安定したプロセスのための標準化と管理、他方ではイノベーションのための分散化と自律性です。

レジリエンスとは、活用と探索を常にバランスよく両立させる動的な能力であると理解すれば、両利きとの関連性は明確になります。安定期には、活用によって資源の蓄積と能力開発が可能になります。危機期には、探索によって新たな解決策の探求と変化する状況への適応が可能になります。活用のみを行う企業は効率的ですが、脆弱です。予期せぬストレスにさらされると、企業は崩壊します。探索のみを行う企業は、目的のない実験で資源を無駄にしてしまうのです。レジリエンスの高い企業は、両方のモードを動的に切り替え、どのアプローチが適切であるかを判断する感受性を養います。

産業競争優位性の戦略的再構築

活用と探索の二分法を分析することは、現代産業における持続可能な競争優位性とは何かを根本的に再評価することにつながります。規模、効率性、そしてコスト優位性が長期的な成功の基盤となるという従来の考え方は、破壊的技術と加速する変化の現実によって揺らぎを見せています。オペレーショナル・エクセレンスのみで自社のアイデンティティを定義する企業は、過去の強みが将来の弱点となる「成功の罠」に陥ります。

両利きであることの経済的根拠は、企業が複数の選択肢を同時に持つことができる点にあります。金融理論では、これはリアルオプション・アプローチと呼ばれています。探査へのあらゆる投資は、将来の技術や市場から利益を得るためのオプションを購入することと理解できます。このオプションは、当初は費用がかかるもののすぐには利益は生まれないかもしれませんが、戦略的な柔軟性を生み出します。世界情勢が変化した場合、企業はこのオプションを行使し、新たな分野に進出することができます。このようなオプションを持たない企業は、たとえ資産価値が急落したとしても、既存の資産を使い続けざるを得ません。

重要なのは、活用と探索活動の適切なポートフォリオを管理することです。活用が行き過ぎると、企業は次第に無関係なことに長けるようになる「コンピテンシー・トラップ」に陥ります。一方、探索が行き過ぎると、慢性的な未成熟状態に陥り、新しいプロジェクトが次々と立ち上げられるものの、収益性の高い事業に発展することはありません。最適なポートフォリオは、業界、市場の段階、そして企業の具体的な能力によって異なります。

産業工学への影響は広範囲に及ぶ。この分野は、従来のプロセス最適化への重点を超え、本質的に適応性のある生産システムを設計する能力を開発する必要がある。そのためには、最大限の専門化という前提から、再構成を可能にするモジュール型アーキテクチャへの転換が必要となる。サイバーフィジカルシステム、モノのインターネット（IoT）、人工知能といった現代的な概念は、こうした適応型システムのための技術的な構成要素を提供する。

内製か外注かの意思決定は、取引原価計算から戦略的コンピテンシー分析へと移行しつつあります。もはや最も重要な問題は、どちらが安いかではなく、企業が長期的な競争力を維持するためにどのようなスキルを必要とするかです。将来の探査活動に不可欠となる可能性のあるスキルは、たとえ短期的には外部調達の方が有利に見えても、社内に保持されるべきです。この戦略的視点は、アウトソーシングによるコスト優位性は、後々新製品世代の開発が必要となる際に失われる学習機会の損失を伴うことを認識しています。

この文脈における人工知能の役割は二つあります。活用のためのツールとして、AIは適応型最適化、予測保守、エラーのない品質管理を通じて、これまで達成できなかった効率性の向上を実現します。探索のためのツールとして、AIはパーソナライゼーション、リアルタイム適応、自律システムに基づく全く新しいビジネスモデルを実現します。活用のためだけにAIを活用する企業は、AIが持つ変革の可能性を無駄にしています。探索のためだけにAIを活用する企業は、業務面で優れた競合他社に敗北を喫しています。

インダストリー4・ポイント・ゼロの時代における製造業の長期的な存続は、組織における両利きの術を習得できるかどうかにかかっています。これは組織構造や戦略だけの問題ではなく、リーダーシップ、文化、そして矛盾に生産的に対処する集団的能力の問題です。企業は常に一貫性を持たず、安定と変化を同時に受け入れ、矛盾を問題ではなく戦略的強みの源泉と捉えることを学ばなければなりません。完璧な実行力と抜本的なイノベーションの両方が求められる未来において、両手を等しく巧みに使いこなせる者だけが生き残ることができるでしょう。