第4回 プラットフォーマーに求められるケイパビリティ

2.プラットフォーマーに求められるケイパビリティ

競争が激化する市場環境の中で、プラットフォームビジネスに取り組む企業の立ち位置はさまざまです。すでにプラットフォーマーとして事業を展開している企業もあれば、既存事業の成長余地が限られる場合の「次の選択肢」として、プラットフォーム型のビジネス展開を検討する企業もあります。各社に共通する問いは、「自社サービスの価値をどのように拡張し、成長を持続させるか」です。その問いの答えとして、まずはプラットフォーマーの近年の競争環境の変化を踏まえつつ、プラットフォーマーが備えるべき5つのケイパビリティを以下に示します。

人口減少を背景に国内市場の縮小と成熟が進む中、国内プラットフォーマーを取り巻く競争環境は、この数年で大きな転換点を迎えています。かつての競争は、個別サービスの優劣によって決まっていました。より使いやすいUI、より安い手数料、より充実したラインアップといった要素を磨き込み、ユーザーを獲得していくモデルです。しかしその結果、類似サービスが乱立、ユーザーは複数のプラットフォームを横断するようになり、競争は収益性を圧迫しやすい局面に入っていきました。このような環境の下では、これまでのような単一サービスの新規ユーザー獲得だけで高い成長を描くことは難しくなっています。そのため、プラットフォーマーにとっての経営課題は「いかに新規ユーザーを獲得するか」から、「ユーザーへの提供価値をいかにして拡張し、最適なマネタイズモデルにより顧客から得る収益を高めていくか」へと移行しています。このような競争環境の変化の中で、プラットフォーマーの成長の方向性も大きく変化しています。

まずは、個別サービス単位で競争するのではなく、複数のサービスを束ねながら顧客との関係を深め、収益力を高めていくことが重要になっています。どのサービスが優れているかだけでなく、それらをどのように配置し、連携させ、回遊を生み出し、収益につなげるかという構造設計そのものが、競争優位を左右します。

また、サービスを束ねるだけでなく、ユーザー基盤やデータの接続を通じて収益力を高めていくことも重要です。ID・決済・API・データといったデジタル基盤の整備・連携はすでに広く進んでおり、これらをつなぐこと自体は競争優位になりにくくなっています。今問われているのは、それらの接続によって形成されるユーザー基盤やデータについて、どこで収益を生み出し、どのようにLTV（Life Time Value：顧客生涯価値）を拡張していく構造として設計するかです。

そして、プラットフォーマーにおけるこのような構造優位は、小さな投資の積み上げだけでは生まれにくく、一定の規模に達して初めて効果が立ち上がる傾向があります。そのため、勝ち筋が見えた領域では、経営資源を集中的に投下し、優位な構造を早期に立ち上げることが重要になります。

さらに、生成AIの進展により、仮説の立案から実装、検証までのサイクルが大幅に短縮され始めています。このような変化の中で、構造を描けるかどうかだけでなく、それをどれだけ速く実装し、回し続けられるかというスピードそのものが、競争優位性を確保する重要な条件になってきています。

加えて、これまで以上にプラットフォームが社会や経済の基盤としての性格を強める中で、信頼の重要性も高まっています。決済、購買、予約、業務運営など、ユーザーの生活や企業活動に深く組み込まれたプラットフォームでは、一つの障害や不祥事が複数の主体に連鎖的な影響を及ぼします。さらに、自動化が進むほど、その発生頻度と拡散速度が高まります。このような環境の下では、信頼は単なるレピュテーションの問題ではなく、事業全体を安定的に運営し、そのポジションを維持・強化していくための前提条件となります。

以上のような競争環境の変化を踏まえると、プラットフォーマーに求められるケイパビリティも明確になってきます。すなわち、どの構造で勝つのかを見極め、そこに資源を集中投下し、高速に実装しながら市場を確保し、さらに信頼を土台としてそのポジションを維持・強化していくという、一連の成長サイクルです。加えて、この成長サイクルを機能させ続けるためには、組織や人材を継続的に変革していく力が不可欠です。これらのケイパビリティは個別に存在するものではなく、相互に連関しながら機能します。どれか一つが欠けても、成長サイクルは十分に回りません。以下では、それぞれのケイパビリティについて順に論じます（図表2）。

図表2：プラットフォーマーに求められる5つのケイパビリティ​

2-1. 狙うべきマーケットを見極める力

狙うべきマーケットを見極めるとは、魅力的な市場を探すことだけを意味しません。プラットフォーマーにとって重要なのは、自社が現在どのような価値を提供しており、その価値が顧客接点・データ・サービス群によってどのように支えられているかを捉え直すことです。

第2回コラムで示した「立体／構造体」の考え方は、この「現在地の把握」に役立ちます。個々のプラットフォームビジネス（立体）は、それぞれユーザー基盤や価値の出し方が異なり、単独で見た時の強さも異なります。重要なのは、単体の立体を大きくすることだけでなく、構造体の中で各立体がどの位置関係にあり、どこに空白があり、どこをどのようにつなぐとシナジーが増幅しネットワーク効果を高められるかを捉えることです。

ここで有効な方法が構造体分析であり、顧客必需性／顧客解像度／顧客単価という3つの軸で自社サービスを整理することです。顧客必需性は、景気動向に左右されにくい「生活のインフラ」に近い領域であるかを見極めます。顧客解像度は、顧客特性や顧客行動をどれだけ把握でき、データ分析を基にした新規サービス設計や販売戦略策定に活用できる情報を得られるかを見極めます。顧客単価は、自社サービスの提供価値が顧客にどの程度受け入れられているかを見極めます。

3つの軸をすべて高水準にすることは現実的に困難であり、ここに戦略の余地が生まれます。例えば、顧客必需性が高い領域で収益を安定させる一方で、顧客解像度が高いサービスを通じて顧客理解を深め、顧客単価が高い領域で収益性を引き上げる、といった段階的な構造設計が考えられます。重要なポイントは、どのようなサービスを作ればよいかを起点に考えるのではなく、自社の構造体としての各立体の位置関係や、他社の構造体の特徴やこれまでの変遷を理解した上で、どのマーケットにどの順番で仕掛けにいくか、を戦略的に決定することです。

また第3回コラムで述べたように、エコシステム型プラットフォーマーは、経済圏型や海外プレーヤーとの競争を前提に差別化戦略を設計する必要があります。国内市場の競争だけでなく、海外展開を視野に入れた時に「どの強みを持ち出すのか」「どの領域は現地と組むのか」「どの順番で広げるのか」といった問いが、マーケット選定と同時に必要となります。こうした分析を踏まえて、次に狙うべきマーケットを見極めることが不可欠です。

2-2. 見極めたマーケットへ投資する力

投資する力は、「どこまで投資しなければ成功しないのか」を見極め、勝ち筋が見えた瞬間に限界まで踏み込めるか、という判断力です。プラットフォーマーは、単一事業の投資判断ではなく、複数事業を束ねた事業ポートフォリオ全体を最適化しながら、ネットワーク効果を最大化し、マーケットを取り切ることが求められます。躊躇して投資を弱めれば、競争環境の中で主導権を失い、後から追いつくためのコストはむしろ増加することになります。

ここで重要な点は、すべての事業を均等に成長させようとするのではなく、安定的にキャッシュを生み出す事業についてはキャッシュカウ（稼ぎ頭、資金源）として徹底的に磨き込み、資金を最大限に創出することと、その資金を成長領域に対して活用することです。外部から見れば過剰に映るほどドラスティックに投下する判断が、局面によっては必要となります。

他方で、地政学・サプライチェーン・インフレ・気候変動など不確実性が高まる中では、踏み込む強さと同時に、撤退や軌道修正を素早く行える柔軟性が不可欠です。未来に起こり得る複数のシナリオを同時並行で想定し、意思決定後もその判断に固執せず、常に別シナリオへ切り替えられる状態で走り続けることが、加速度を維持する前提になります。全力でアクセルを踏み込みつつ、想定と異なる兆候が見えた場合には速やかに判断を切り替え、次の一手に移れるよう準備をしておくことが大切です。

このような判断を支える中核がファイナンス機能です。PwCのレポート「Future of finance」では、資本を成長へつなげることに加え、非中核領域を外部サービスで補完するオペレーティングモデルの設計を通じて、ファイナンスが単なる管理機能ではなく、経営の意思決定にインサイトを提供する参謀機能へ進化する必要性を示しています。

そのためには、生成AIや自律型AIを活用した経理財務・経営管理プロセスの自動化とガバナンス高度化を進め、人や時間を意思決定支援へシフトさせることが前提となります。さらに、EPM（Enterprise Performance Management）導入やシナリオプランニング、対話型AI、さらにAIエージェントを活用し、「この投資を行った場合に、どのタイミングでどの程度の資金余力が生まれ、どこまで新領域に踏み込めるのか」をシミュレーションできる状態を整えることが重要です。

ここで目指すべき姿は、複数のシナリオや変数を前提に、AIエージェントが継続的に検証とシミュレーションを回し続け、「成功につながるファクターは何か」「どの前提が変わると結果がどう変動するのか」を常時可視化し続けられる状態です。意思決定後も、実績データや外部環境の変化を取り込みながら成功確率を高める戦略シナリオを練り直し、複数の代替シナリオをもって将来予測を続けることにより、投資の加速度と柔軟性を同時に成立させることができます。

投資していく力においては、「勝つために必要な投資水準の見極め」と「その投資余力を確保する仕組み」を一体で設計できるかが鍵を握ります。第3回コラムで述べたとおり、生成AIやAIエージェントを前提とした運営モデルへの早期変革は、事業拡大時に労働集約型に陥ることを防ぎ、スピードと効率性を維持するための重要な投資対象となります。そこで投資された余力を次の成長領域に一気に振り向けられるか、その連続性こそがプラットフォーマーに求められる「投資する力」の本質です。

2-3. マーケットを「取り切る」ための実行力

マーケットを取り切るための実行力には、大きく2つの局面があります。一つは、狙ったマーケットに対して、必要な顧客に商品・サービスをスピーディーに届け、顧客に受け入れられる価値へと磨き込みながら、投資回収までのサイクルを回すことです。もう一つは、獲得したマーケットを守り、差別化と囲い込みを継続することで、持続的な収益を生み続けることです。

前者において鍵となるのは、仮説検証のスピードと手数です。顧客にとって本当に必要な価値は、机上で精緻に設計するだけでは見えてきません。仮説を素早く形にし、実際の顧客接点で検証し、学びを即座に次の改善へ反映させる。マーケットを取り切るためには、このサイクルを高速で回すことが重要です。第3回コラムで述べた「価値提供方法の刷新」も、単なる機能改善にとどまらず、顧客が対価を支払う理由をどこに見いだすか、すなわちマネタイズモデルを含めた価値仮説を高速で検証し続ける取り組みとして位置付けられます。

こうした取り組みを支える前提条件が、生成AIやAIエージェントの活用、AI駆動開発の導入です。第3回コラムで触れたとおり、AIエージェントはUI／UX改善、検索・マッチング精度向上、レコメンド最適化、さらには基幹システム機能の置き換えなど、従来は時間と人手を要していた施策を大幅に加速させます。AI駆動開発は、開発プロセス自体をAI前提で再定義することで、検証と改善のリードタイムを大幅に短縮することが可能となります。

ただし、AI駆動開発を手法論として導入するだけでは不十分です。重要なポイントは、どれだけ多くの仮説を、どれだけ短いサイクルで顧客接点に持ち込み検証できるかです。従来のように外部ベンダーに依存し、要件定義から開発、検証までに数カ月要していた取り組みを見直し、数日から早ければその日のうちに形にし、顧客に提示できる水準まで引き上げることが求められます。顧客との商談や協議の場で、期待していた検討スピードを大きく上回る形で具体案が提示され、次の議論に即座に進める状態を作れることが重要です。この顧客体験の観点でのスピード感がなければ、変化の早い市場で競争優位を築くことは難しくなります。

後者の「守り」の局面においては、単発のサービス投入では差別化を維持できません。競合が増えるほど、顧客は容易に他サービスへ移行します。第2回コラムで述べたように、主力サービスを支援する補完サービスや、複数サービスの接合点となるハブサービスを設計し、顧客体験を高めながら利用の連鎖を生むことが重要です。どのサービスを組み合わせ、どの順番で連携を深めるか、これが構造としての競争力に直結します。

この構造が機能し始めると、顧客は単に「早く提供されるから」ではなく、経済的な納得感や品質への信頼、判断のしやすさを理由にサービスを選ぶようになります。顧客接点において、プロダクトを迅速に提示すること自体が目的なのではありません。仮説を即座に形にし、どのボトルネックを解消すれば価値が最大化されるのか、どの改善がROIや顧客体験を高めるのかを、複数のシミュレーションに基づいて示すことにより、顧客にとって「それなら採用したい」「その選択が合理的だ」と感じられる状態を作るのです。

この一連のサイクルが回り始めると、必要な顧客に適切な価値が届けられ、対価を通じて信頼が蓄積されます。その信頼が利用の粘着性を生み、さらに利用が拡大するという好循環が生まれます。今後のビジネス環境では、この循環をどれだけ速く回せるかに加え、そのサイクルごとにアウトカムの品質をどれだけ高められるかが競争優位の差になります。意思決定とサービス改善を高速に回しつつ、改善の当たりを見極め続けられること、これこそが、マーケットを取り切るための実行力の中核となっていきます。

2-4. 取り切ったマーケットを維持し続ける信頼

取り切ったマーケットを維持し続けるためには、戦略や実行力そのものに加えて、それら機能を維持する「信頼」という土台が不可欠です。ここでいう信頼は、ブランドイメージや評判といった抽象的な概念にとどまりません。2-1で述べたマーケットを見極める力、2-2のマーケットへ投資する力、2-3のマーケットを取り切るための実行力といったケイパビリティを、平時・有事を問わず発揮し続けるための前提条件として位置付けられます。この「信頼」は、日常の事業運営の中で積み上げられるものと、危機に直面した時に試されるもの、という2つの側面から捉えることができます。

第1の側面は、日常における信頼の積み上げです。現代のプラットフォームビジネスにおいて、単純なサービスや機能は容易に模倣されます。その中でユーザー（各サービスの受益者や提供者）に選ばれ続けるためには、品質、体験、透明性を継続的に更新し、「このプラットフォームなら使い続けられる」という安心感を継続して提供する必要があります。2-3で述べたように、必要な人に適切な価値を届け、対価を得ることで信頼が生まれ、その信頼が粘着性を高める。この循環が回り続けている状態こそが、マーケットを維持するための最も強固な基盤となります。

第2の側面が、危機に直面した時の信頼です。プラットフォームは、サイバー攻撃、データ漏えい、サプライチェーン由来の障害、規制・開示要請など、事業継続に直結するリスクに常にさらされています。特に近年は、攻撃対象が従来のITシステムにとどまらず、OT／IoTや外部パートナー、海外拠点へと広がり、単一のインシデントが広範なサービス停止につながるリスクが高まっています。このような環境下では、「攻撃を受けないこと」を前提とした従来型の対策だけでは不十分です。

ここで注目されているのが、アンチフラジャイル（反脆弱）戦略という考え方です。従来のBCPやレジリエンスは、「障害が起きた後、いかに早く復旧させ通常運用に戻せるか」を主眼としてきました。一方、アンチフラジャイル戦略は、障害や攻撃が発生すること自体を前提とし、影響を最小化しながらサービスを止めず、さらにその経験からシステムや運営を進化させていくことを目指します。すなわち、単に「耐える」「回復する」のではなく、危機を通じてより強くなる状態を意図的に設計する発想です。

この考え方に基づけば、ランサムウェア攻撃や大規模障害が発生した際の論点は「いつ復旧できるか」ではなく、「どのサービスを、どの水準で、どれだけ止めずに提供し続けられるか」へと変わります。重要な顧客接点や基幹機能を見極め、被害の波及範囲を限定しながら運用を継続できるかが、顧客の信頼維持において重要です。そして、危機対応後に得られた学びをアーキテクチャや運営プロセスに反映し、同じ失敗を繰り返さない。この一連のプロセス自体が、信頼の源泉となります。

実際に、大規模なサイバー攻撃を受けながらも、比較的短期間でサービスを立て直し、顧客の支持を回復しているケースも見られます。そこに共通するのは、平時からの信頼の積み上げに加え、有事においても事業を止めない設計と、復旧を超えて次につなげる意思決定がなされている点です。これは、従来のBCPを「守りの計画」にとどめず、競争力を高めるための経営戦略へと昇華させた結果だと言えるでしょう。

プラットフォーマーにとっての信頼とは、静的な状態ではなく、日常と危機の双方を通じて更新され続ける動的な資産です。2-1～2-3で整理したケイパビリティを最大限に生かすためには、この信頼を土台として組み込むことが不可欠です。マーケットを取り切った後も、そのポジションを維持し続けられるかは、変化や混乱に直面した時に、どれだけ強く、しなやかに対応できるかにかかっています。

2-5. 自律型AI時代を見据えた人事主導の企業変革力

マーケットを見極め、投資し、マーケットを取り切る。これら3つのケイパビリティは、いずれもプラットフォーマーにとって不可欠であり、多くの企業がこれらの高度化に取り組んできました。一方で、自律型AIの進展を見据えると、従来の常識・前提のまま高度化に取り組むことは難しくなりつつあります。

最大の変化は、競争環境や顧客行動だけでなく、事業の担い手そのものが変わり始めている点にあります。自律型AIの進展によって、ワーカー層の業務はすでにAIエージェントに置き換えられ始めており、マネージャー層やマネジメント層の業務さえも人とAIエージェントの協働へと再編されていきます。こうした変化は、単に業務効率を高めるにとどまらず、事業構造や組織のあり方、さらには投資判断や成長戦略の前提そのものに影響を及ぼします。

このような環境下では、マーケットをどのように定義するのか、どこに投資するのか、どの事業を伸ばすのかといった判断は、人や組織の構造設計と切り離して考えることができません。どの業務を人が担い、どの業務をAIに任せるのか。どのような人材タイプが、将来どの事業の中核を担うのか。こうした問いに答えられなければ、適切な戦略は描けません。

ここで重要な役割を果たすのが人事です。自律型AI時代において、人事は決められた戦略を前提に人員を配置・管理する機能にとどまるわけにはいきません。事業構造や業務の担い手が変化することを前提に、どのような人材・役割の組み合わせによって企業全体を動かしていくのかを構造として設計する機能へと進化する必要があります。

事業計画の振れ幅が大きく、将来シナリオが1つに定まらない近未来においては、人材も固定的に捉えることはできません。複数のシナリオを前提に、人材ポートフォリオを描き直し、配置や育成、代謝を組み合わせながら、企業全体としての変革を推進していく力が求められます。このような変革を部分最適に終わらせず、全社横断で一貫して進めるためには、人事主導で変革に投資していくことが不可欠です。

この意味で、自律型AI時代における人事主導の企業変革力は、マーケット選定、投資判断、成長戦略を成立させ続けるための前提条件として、重要なケイパビリティとなります。

以上、本章では、プラットフォーマーがマーケットを確保し、かつ維持し続けるために必要となる5つのケイパビリティについて整理してきました。これらは個別に存在するものではなく、相互に補完し合いながら成長メカニズムとして機能します。

第3回コラムで示した「コンパウンド・エコシステム戦略」は、単発のサービス拡張や部分的な改善を積み重ねるアプローチではありません。主力サービスと補完サービス、さらにはそれらを接続する仕組みを含めた複数の打ち手を相互に引き合わせ、時間差ではなく一気呵成に展開・拡張していく考え方です。その実行においては、「どのサービスを持つか」以上に、「それらをどのように組み合わせ、どの順番で、どのスピードで動かすか」が問われます。

競争環境の変化が激しく、外部環境の不確実性が高まる中において、プラットフォーマーの成長は、個別施策の巧拙よりも、こうしたケイパビリティをどれだけ高い水準で組み合わせ、回し続けられるかにかかっています。本章で整理した5つのケイパビリティは、そのための思考の軸であり、コンパウンド・エコシステム戦略を実装していく上での共通言語となるものです。