イノベーション実装失敗の本質:戦略・組織・技術の分断
事業・戦略
イノベーションが「PoC(実証実験)貧乏」で終わる。その最大の原因は、初期段階で「稼げる仕組み(=ビジネスモデル)」と「社会実装までの道筋」が設計されていないことです。GREATSはアイデアを着想段階から「社会実装」と捉え、戦略・組織・技術を統合した、持続可能な事業(Business)を設計します。イノベーションが「PoC(実証実験)貧乏」で終わる。その最大の原因は、初期段階で「稼げる仕組み(=ビジネスモデル)」と「社会実装までの道筋」が設計されていないことです。GREATSはアイデアを着想段階から「社会実装」と捉え、戦略・組織・技術を統合した、持続可能な事業(Business)を設計します。
イノベーションが「事業」にならず、実証実験が目的化して「実装の壁」に突き当たってしまう。あるいは、素晴らしい戦略を描いても、それが顧客ニーズや市場の現実と「分断」されている。自社やパートナーが持つアセット(強み)を活かしきれない。 これら「分断」こそが、事業戦略における最大の失敗要因です。
GREATSは「事業戦略」を単体で考えません。 戦略は、**Design(体験・組織)とTechnology(技術)**の実現可能性と常に結びついて(統合されて)いなければ、社会実装には至らないからです。
私たちは、この「統合」の思想に基づき、具体的な設計図を描きます。 まず、「誰に、何を、いくらで」提供し、いかに収益を上げるかを定義する**「ビジネスモデル&マネタイズ設計」を行います。 次に、どの市場(顧客)から、どのような順序で攻めるか、具体的な実行計画である「市場参入(Go-to-Market)戦略」を策定します。 そして、GREATSの核となるアプローチが「アライアンス&エコシステム戦略」**です。もはや自社単独(クローズド)で勝てる時代ではありません。私たちは、どのパートナー(スタートアップ、大企業、アカデミア)と組み、いかに「生態系」を築くかという「開かれた戦略」を設計します。
この「統合」されたアプローチを、単なる「評論」で終わらせず「実行」できるのは、GREATSが持つ2つの明確な優位性にあります。
優位性 1:GREATSメソッド(知的資本) 青山武史の知的資本を核とした独自メソッドを用い、事業化のKSF(主要成功要因)を特定。机上の空論ではない「勝てる」戦略を導出します。
優位性 2:協会プラットフォーム(知的資産) 日本オープンイノベーション協会の**「ネットワーク」**を駆使し、机上のアライアンス戦略ではなく、「生きたパートナー(人脈)」を即座に接続します。 さらに、協会が持つ「集合知」(過去の失敗・成功データベース)に基づき、私たちが設計したビジネスモデルの妥当性を、競合には不可能な精度で検証します。イノベーションが「事業」にならず、実証実験が目的化して「実装の壁」に突き当たってしまう。あるいは、素晴らしい戦略を描いても、それが顧客ニーズや市場の現実と「分断」されている。自社やパートナーが持つアセット(強み)を活かしきれない。 これら「分断」こそが、事業戦略における最大の失敗要因です。
GREATSは「事業戦略」を単体で考えません。 戦略は、**Design(体験・組織)とTechnology(技術)**の実現可能性と常に結びついて(統合されて)いなければ、社会実装には至らないからです。
私たちは、この「統合」の思想に基づき、具体的な設計図を描きます。 まず、「誰に、何を、いくらで」提供し、いかに収益を上げるかを定義する**「ビジネスモデル&マネタイズ設計」を行います。 次に、どの市場(顧客)から、どのような順序で攻めるか、具体的な実行計画である「市場参入(Go-to-Market)戦略」を策定します。 そして、GREATSの核となるアプローチが「アライアンス&エコシステム戦略」**です。もはや自社単独(クローズド)で勝てる時代ではありません。私たちは、どのパートナー(スタートアップ、大企業、アカデミア)と組み、いかに「生態系」を築くかという「開かれた戦略」を設計します。
この「統合」されたアプローチを、単なる「評論」で終わらせず「実行」できるのは、GREATSが持つ2つの明確な優位性にあります。
優位性 1:GREATSメソッド(知的資本) 青山武史の知的資本を核とした独自メソッドを用い、事業化のKSF(主要成功要因)を特定。机上の空論ではない「勝てる」戦略を導出します。
優位性 2:協会プラットフォーム(知的資産) 日本オープンイノベーション協会の**「ネットワーク」**を駆使し、机上のアライアンス戦略ではなく、「生きたパートナー(人脈)」を即座に接続します。 さらに、協会が持つ「集合知」(過去の失敗・成功データベース)に基づき、私たちが設計したビジネスモデルの妥当性を、競合には不可能な精度で検証します。