再編とリーダーシップ：デジタルとAIのリーダーが他を置き去りにしている

デジタルおよび AI リーダーと他の業界プレーヤーとの間のギャップは大きく、さらに広がっています。過去 3 年間で、デジタルと AI の成熟度におけるリーダーと後進企業間のギャップは 60% 拡大しました。

この展開は、これまで多くの企業が経験してきたデジタルおよび AI 変革の冴えない結果とは対照的です。これまでの調査では、多額の投資にもかかわらず、企業がデジタル変革の取り組みから得られる価値は平均して期待値の 3 分の 1 未満であることが示されていますが、大手企業グループは、デジタルと AI を活用して価値を生み出す方法を見つけ出しているだけでなく、それをより迅速に実行し、他社との差を縮めています。

この価値プレミアムの範囲と大手企業がそれをどのように生み出しているかをより深く理解するために、私たちは 1,000 社を超える企業を詳細に分析し、銀行業界をさらに深く掘り下げました。主な調査結果は次のとおりです。

• デジタルと AI の価値は現実的かつ重要です。分析対象となったすべての業界において、デジタルおよび AI 能力をリードする企業は、株主総利益率 (TSR) において後進企業を 2 ～ 6 倍上回っていることが実証されています。
• デジタルと AI が適切に導入されれば複合的なメリットが得られるため、リーダーと後進者の間の格差は広がっています。
• リーダーは、複製が困難な総合的な機能セットに投資することで、デジタルと AI を実装します。
• 出遅れている企業が自社の運営方法の改革に懸命に取り組めば、追いつくことはできる。

デジタルとAIの能力の価値は本物である

ほとんどのビジネスリーダーは、デジタルと AI を自社のビジネスにさらに深く統合する必要性を認めていると思われますが、それに伴う努力と投資に懐疑的な人も多く、それが持続的な業績の向上につながるかどうか疑問視しています。当社のデータは、デジタルおよび AI 機能の構築が真の価値をもたらすことを示しています。これは、分析対象のすべての業界に当てはまる傾向です。たとえば、保険業界のデジタルリーダーは、5年間のTSR成長率が後進企業の6倍です。消費財（CPG）および小売業界の大手企業は、それぞれの業界の同業他社を3倍上回る業績を上げ、エネルギー、素材、農業関連の企業は、同業他社を2倍上回る業績を上げました。

しかし、こうした革新的な能力はどのようにして直接的に優れた業績を生み出すのでしょうか。リテール バンキング セクターは、この関連性を示す強力な例です。銀行業界のデジタルリーダーは、2018年から2022年の間に年間平均8％のTSRを達成するのに対し、後進企業は5％となる見込みです。

デジタル チャネルを作成することと、そのチャネルの使用を価値に変換することの間には重要な違いがあります。リーダー企業と出遅れた企業の両方が 2018 年から 2022 年にかけてモバイル アプリの採用を増やしていますが、リーダー企業はその優位性を維持していますが、その割合は増加していません。さらに重要なのは、リーダー企業が顧客体験全体にわたってデジタルと AI をより適切に統合し、摩擦ポイントを減らすことでオンライン販売における優位性を拡大していることです。同時に、自動化と分析を活用して、顧客エンゲージメントのあらゆる側面でより迅速な進歩を遂げ、サービスにかかるコストを大幅に削減しています。これらの影響は、損益（P&L）の強さと複数の拡大に貢献し、TSRの大幅なアウトパフォーマンスをもたらしました。

遅れている企業との距離が広がることによる複合的な影響

予想どおり、平均的なデジタル成熟度は業界によって異なり、小売業とハイテク業界がトップクラスです。しかし、より重要なことは、デジタルと AI の成熟度におけるリーダーと後進の間のギャップはどの業界でも大きく、拡大しているということです。平均成熟度が比較的低い多くの業界においても、トップクラスのデジタル・AI企業として事業を展開している企業がいくつかあります。

このデジタルと AI のリーダーシップは静的なものではありません。リーダー企業はデジタルおよび AI 機能でますます先行しており、時間の経過とともにパフォーマンスの優位性という点で複合的な効果をもたらします。調査対象となった 2 つの期間では、デジタルおよび AI 成熟度スコアの最高成績者と最低成績者の平均格差が 60% 増加しました (2016 ～ 2019 年の格差は 10 ポイントでしたが、2020 ～ 2022 年には 16 ポイントになりました)。言い換えれば、デジタルおよび AI リーダーの投資能力は向上し続けており、後進国との差は広がっています。

この効果は、分析されたすべてのセクターに当てはまります。複合的な利益が最も大きいのはハイテク、銀行、保険の分野で、これらの業界では基礎となるビジネスモデルがデータとソフトウェアへの依存から特に恩恵を受けています。変化のペースはメディア、エンターテインメント、ヘルスケアの分野で特に顕著であり、人々が自宅でデジタルメディアをより多く消費し、デジタルヘルスの選択肢をより頻繁に利用するようになったため、COVID-19パンデミック中に能力を構築する必要性が高まったことで加速したと考えられます。

リーダーがリードする理由: デジタルやAI製品だけでなく、能力を構築する

デジタルと AI の複合効果は、大手企業が自社の再編を行うことで実現します。再編により、模倣が困難な能力がもたらされ、テクノロジーによってビジネス モデルを改善できる部分をより適切に特定し、デジタル ソリューションを開発し、その導入と拡大を効果的に推進できるようになります。その結果、これらの企業は価値をより適切にターゲットにし、より迅速に追求し、繰り返し一貫してより大きなシェアを獲得できるようになります。これはデジタルと AI 変革の大変な作業です。

しかし、この実行能力に最も貢献する要因は何でしょうか? 200 件を超える大規模なデジタルおよび AI 変革を分析した結果、次の 6 つの主要領域における重要な能力が明らかになりました。

1. 戦略ロードマップ:ビジネス分野 (カスタマー ジャーニーまたはコア ビジネス プロセス) と価値創造テクノロジーのパフォーマンスを向上させる機会を中心に、経営陣の方向性を調整します。これには、変革を維持するために十分な投資を行うというコミットメントが含まれます。

2. 組織と人材:ソリューションを迅速に反復して展開でき、ビジネス モデルとデータを理解できるトップクラスの技術者がデジタル人材バンクに揃っていることを確認します。

3. 運用モデル:何百もの部門横断的なチームが製品 (顧客や従業員が使用する製品またはサービス) とプラットフォーム (製品をサポートするバックエンド テクノロジーとデータ機能) を自律的に操作できる、成功する運用モデルを開発します。

4. テクノロジー:チームがイノベーションと迅速な構築に必要なデータ、アプリケーション、ソフトウェア開発ツールにアクセスできる分散テクノロジー環境を構築するには、アーキテクチャの他の部分に影響を与えることなく、時間の経過とともに機能にアクセスし、コンポーネントをアップグレードすることを容易にする、クラウドベースのモジュール型テクノロジー スタックが必要です。

5. データ:再利用可能なデータ製品の開発を中心としたデータ アーキテクチャを構築します。これは、さまざまな製品のチームやアプリケーションが簡単にアクセスして使用できる、管理およびパッケージ化されたデータ要素です。

6.採用と拡張:計画、リソースの確保、ガバナンスの変更管理を最初から最後まで実施し、新しいデジタル製品や AI 製品を幅広く採用し、事業分野や市場全体で再利用可能な資産に変えることを可能にしました。

大手企業は、こうした幅広い能力の構築に注力するだけでなく、すべての能力において同業他社を上回り、各能力において 2.0 倍から 2.5 倍近くのパフォーマンスを発揮しています。企業はすべての能力において優れている必要はありませんが、能力は互いに積み重なっていくため、すべての能力のベースラインを達成する必要があります。たとえば、強力な人材プールを構築することで、企業はより優れたテクノロジーとデータ機能を開発できるようになります。このパターンは、分析されたすべてのセクターに当てはまります。最大のギャップは、テクノロジーではなく、価値実現への戦略的ロードマップの作成と採用および拡張にあります。デジタルと AI の成功は、テクノロジー ツールではなく、ビジネス リーダーが組織をどのように調整するかにかかっています。

GenAI がナレッジワーク、マーケティング、顧客サービスにおける重要な新機能を実現し始めるにつれて、このギャップは拡大し続けると予想されますが、そのためには人材、データ基盤、実行能力 (構築から導入まで) を十分に開発できるリーダーが必要になります。

遅れている者は追いつくことができる

何をすべきかを知ることは重要ですが、これらの機能の多くはほとんどの経営者によく知られています。実際にそれらの機能を構築する方法を理解することは別の問題です。これはほとんどの企業にとって妨げとなっている分野です。銀行業界に対する当社の詳細な分析では、デジタルおよび AI 機能の構築は難しく、他の場所で再現することも難しいことが示されています。

しかし、遅れている者も追いつくことはできる。競合他社を上回る業績を目指す企業は、自社のビジネスにデジタルおよび AI イノベーションを最も効果的に導入する方法と、価値を迅速かつ効率的かつ一貫して獲得するために必要な機能を構築しているかどうかに重点を置く必要があります。データによれば、このレベルの変化に取り組む企業は、デジタル成熟度を大幅に向上させ（平均で約 15% ～ 20%）、2 ～ 3 年以内に対象分野の EBIT を 10 ～ 20% 増加させることができます。たとえば、ある世界的な CPG 企業は、時間をかけてビジネスの再構築に注力し、最下位層から抜け出して、デジタルおよび AI のリーダーになるための大きな進歩を遂げることができました。

同社の業績回復は、いくつかの優先分野に注力する必要があることに気づいたときに始まりました。同社は200以上のデジタルおよびAIパイロットに取り組んでいましたが、リソースと焦点が分散していたため、これらの取り組みはどれも大きな成果を上げて大きな価値を獲得することができませんでした。

この CPG 企業は、デジタル要件、デジタル運用、デジタル ビジネス モデルという 3 つの優先分野と、明確な推定値を持つ対応するユース ケースで常に先手を打って、明確な指標と KPI を通じてパフォーマンスを管理しました。また、クラウド プラットフォーム プロバイダーとの戦略的パートナーシップを確立してテクノロジーの進歩を加速し、何千人もの従業員に重要なデジタル スキルのトレーニングを行いました。

チームがクラウドでテクノロジーとデータ機能を構築していくにつれ、会社はドメイン間の接続を開始できるようになり、新たな価値源を解き放つことができました。たとえば、これらの領域内で、データと ROI メトリックを統合することで、収益成長管理とデジタル マーケティングのユースケースを結び付けます。これにより、より大きな収益を生み出すためにどこに投資すべきかを把握できます。能力が成熟するにつれ、同社は自動化を含む次の成長分野に目を向けており、これらの取り組みにより EBITDA が 4 億ドル以上増加しました。

主要なデジタル機能と AI 機能を活用してビジネスを再編成することで、真の競争優位性が生まれます。企業が長期間遅れをとると、追いついて競争力を維持するのが難しくなります。企業が適切なデジタルおよび AI 機能の構築に早く取り組めば取り組むほど、複利的な成長を早く生み出せるようになります。