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三菱商事

三菱商事が目指すDX

三菱商事が目指すDX

顧客・取引先を巻き込みながら業界全体のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を目指す三菱商事。
当社が目指すDXの姿とは——。東京大学大学院の森川博之教授、デジタル戦略部の平栗部長、遠藤さんが
DXの本質、日本企業の取り組みや将来像について意見を交わした。

  • 東京大学大学院工学系研究科 教授
    森川 博之 氏

  • 三菱商事デジタル戦略部長 兼
    MC デジタル社長
    平栗 拓也 氏

  • 三菱商事デジタル戦略部チームリーダー 兼
    産業DX タスクフォースプロジェクトマネージャー
    遠藤 翼 氏

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ステークホルダー同士が協調

—— DXが浸透した世界とはどのようなイメージですか。

森川 一社が取り組むのと同時に多くのステークホルダー(利害関係者)が協力しながら、デジタル技術とデータを駆使して新しい価値をつくり上げる。それがDXの浸透した世界です。

平栗 そのためには企業の枠組みを超え、ステークホルダー同士が協調しながらデジタル技術を活用していくことが重要です。

—— DXの推進に欠かせない要素とは。

森川 まずは「気づき」です。固定概念にとらわれていると従来の考え方を引きずるため、レベルを上げて俯瞰(ふかん)します。そして多くの人たちが意識した気づきが出発点となります。

遠藤 DXを推進する際は従来のビジネスと同様、ステークホルダーに対面し、徹底的に課題などを掘り下げるアナログ的な取り組みが実は重要です。デジタル技術の活用とアナログ的な要素の組み合わせが大切です。

強い思いがあり、心がきれいな人

森川 DXの推進には、絶対にこれをやったほうがよいという「強い思いがある人」が向いています。またステークホルダーを理解し、彼らの喜びを自分ごとのように共感できる「心がきれいな人」であることも重要です。デジタル技術の知識も求められますが、DXの本質はアナログな人間力にあります。

遠藤 そのお考えには現場の立場から大いに共感できます。現にうまくいっているDXプロジェクトはアナログで魅力的な人材が推進しています。

平栗 相手の課題を正確に理解できる「心のきれいな人」、言い換えると「心が素直な人」が求められるのだと思います。

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ユーザーが仕掛けるDXで世界をリード

—— 日本企業はDXの取り組みが道半ばだと言われていますが。

森川 日本は欧米よりもDXが遅れていましたが、ここ数年は巻き返しを図りつつあります。日本企業が遅れていた理由は、デジタル技術に対する感性・感覚を持つ人材が相対的に少ないからです。

平栗 日本企業ではエンジニアが少数です。そのため現場のユーザー自身がデジタル技術を使いこなさざるを得ません。逆にその経験をもとに、ユーザーがDXを仕掛けていけば欧米を逆転することも可能です。

遠藤 デジタル技術を課題解決のための武器と捉え、身近にある小さなことから始めていけばデジタル技術への感性・感覚が次第に身につきます。そうして新たな価値創出の体験を積み重ねていけば、結果的にDXの成功につながるはずです。

中堅・中小企業とのWIN-WINの関係を築く

—— 中堅・中小企業のDXには何が必要ですか。

平栗 まずは大企業の責務として、中堅・中小企業にも使ってもらえるデジタルプラットフォームの構築が重要です。参加者すべての収益が上がるビジネスモデルをつくることが、日本のDXのあるべき姿と考えます。

森川 大企業が裏方として中堅・中小企業を支えるというプラットフォームは、まさに「オープンイノベーション」に近い素晴らしい考え方です。

—— 日本企業が世界をリードするには組織の能力をどのように上げればよいですか。

平栗 組織の能力を上げるために重要なのは、自社ですべてを抱え込まずに外部との連携を強化することです。パイを奪い合うのではなく競合他社にもパイを広げていけば、必ず良い結果をもたらすでしょう。

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“黒子・裏方”として事業投資先のDXを推進

—— 三菱商事は「産業のデジタルプラットフォーム」を目指したDXの取り組みを進めています。自社のDXにとどまらず、産業全体のDXに取り組むのはなぜですか。

平栗 三菱商事はいわゆる“川上・川中・川下”と呼ばれるサプライチェーン全体にわたり、多種多様な産業で事業活動を行っています。当然のことながら自社のDXだけにとどまるということはあり得ません。約1700社におよぶ三菱商事の事業投資会社がビジネスの主役であり、その収益によって成り立っているとも言えるからです。ですから、DXの取り組みも各産業のプレーヤーが主体となり、産業全体に広げていく必要があります。最初から産業DXという概念で取り組むことは、むしろ自然な流れです。各産業で活動する一社一社の事業投資先がDXを推進し、その黒子・裏方としてデジタルプラットフォームを提供しながら産業全体の発展をお手伝いさせていただく ——。そんな存在になることが、三菱商事の目指すところです。

—— そうした発想に至ったきっかけを教えてください。

平栗 デジタル技術の進展がきっかけと言えるでしょう。現在は人工知能(AI)やあらゆるものがネットにつながる「IoT」などのテクノロジーを活用すれば、さまざまなことが低コストで実現できます。自社のプロセスを再設計し、それをクラウドを通じて他社に提供するといった自由度の高い取り組みも可能です。そのようなデジタル技術を駆使すれば、理想的なサプライチェーンや産業構造をつくっていくことができます。三菱商事はそれを実現したいと考えました。

—— 産業DXを推進するために、三菱商事はどのような体制で臨んでいますか。

平栗 1年ほど前にMCデジタルという子会社を設立しました。ここにデータサイエンティストなどトップクラスのITエンジニアを集め、産業DXを推進するための施策を進めています。具体的には業界ネットワーク全体の膨大なデータを収集し、AIを使ってさまざまな角度から分析処理を行おうとしています。システムは今後稼働させる予定ですが、これだけの規模のデータにアクセスする社会実装AIの事例は、日本国内にまだ存在しないので、どんな成果が得られるのか楽しみにしています。

社会問題解決を目指して始まったDXの取り組み

—— 産業DXの一つとして、三菱商事は「食品流通DX」に取り組んでいます。食品流通業界を選んだのにはどんな理由があるのでしょうか。

平栗 いくつかの理由がありますが、まず挙げられるのがフードロスという社会問題を解決するためです。食品流通業界では現在、年間1兆円ものフードロスが発生しているといわれています。これは主に流通プロセスで発生しているのですが、例えば需給予測が外れてつくり過ぎたり、余剰在庫を抱えて賞味期限が切れたりなど、モノの管理が適切に行えていないことが原因となっています。こうしたフードロスの問題を解決できれば社会全体に利益をもたらします。
三菱商事は半世紀以上にわたって食品流通業界で事業展開し、現在もそれぞれ数千社の仕入れ先・取引先とビジネスを共にしています。そんな産業をより良くすることは、三菱商事に課された大きな使命であり、責任だと感じています。業界のノウハウを膨大に蓄積していますので、どんなDXを推進すればよいのかという点から産業知見を有効に活用することもできます。これらが食品流通DXに取り組む理由です。

—— 森川教授は食品流通DXを推進する三菱商事をどのように評価されますか。

森川 話を聞いて感じたのは、三菱商事の取り組みには「フードロスという社会問題を解決する」といった“大義”があるということです。このような大義がなければ、数千社におよぶ食品流通業界の企業はついてこないでしょう。そんなサプライチェーン全体を俯瞰(ふかん)できるようなDXに取り組み、社会問題解決を目指そうというのは非常に素晴らしいことです。

平栗 社会問題を解決するというのは、企業活動の基本中の基本です。三菱商事は「社会価値」「経済価値」「環境価値」の3つを同時に実現しようという理念を持っていますが、これらのバランスが取れていないとDXは長続きしません。

遠藤 食品流通DXはフードロスの解決を目指すものですが、その動きは取引先・パートナー企業だけでなく、一般の生活者にも浸透し始めています。みんなで新しい価値を創っていく、社会実装していくという意識が芽生えてきていると実感しています。プロジェクトの現場では現在、小売りや食品卸のデータを起点とした需要予測の高度化や発注自動化、運送会社のデータや位置情報を活用した物流の効率化ソリューションなどの開発に取り組んでいますが、さらに広がりが出てきそうな期待感を持っています。物流の効率化は二酸化炭素(CO2)削減にもつながり環境価値の実現もできると考えています。

食品流通DXの経験を他の産業領域にも横展開

—— 最初の取り組みとして、いまは食品流通DXを推進していますが、今後は第二・第三の領域へと適用していくのでしょうか。

平栗 結果的に横展開できればよいと考えています。例えば物流や受発注など、企業活動に共通する機能はたくさんあるので、これから将来に向けて、まずは得意な食品流通業界でつくられたアルゴリズムや考え方、デジタル技術などを他の産業に横展開し、できる限り多くの産業に使ってもらうことは自然の流れだと思っています。

森川 食品流通DXからスタートして他の産業へ幅を広げていくことには、いろいろなものにつながっていく可能性があって面白いですね。とくに注目されるのが、データ分析によって判明したリスクに対し保険をかけるというような保険業界との連携が考えられます。

平栗 私たちもいま新しいビジネスモデルの開発を進めていますが、AIを使って導き出したリスクに対する保険商品の検討や、アルゴリズムに天気予報を組み込み需要予測の精度を向上させる手法の開発などにも取り組んでいます。今後の課題としては、例えば農業や漁業のような1次産業で取得できていないデータをいかにして収集し、サプライチェーンに組み込んでいくかということでしょうか。

—— 食品流通DXの推進を通じて蓄積されていくノウハウや知見が、他の異なる産業DXにも応用され、さらに発展していくことを期待しています。

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