Cairn Oil & Gas が 2,000 社のスタートアップ企業ネットワークを活用しイノベーションを推進した方法
Cairn Oil & Gasはバリューチェーンの変革に取り組んでいる。その先頭に立つのが、最高デジタル情報責任者（CDIO）のサンディープ・グプタ氏だ。同氏は、インドの石油・ガス会社が、エネルギー源の探査、地上、地下、資産の最適化、健康・安全・環境（HSE）という5つの柱の大幅な変革の一環として、情報技術とデータを活用していると語る。 例えば、HSE（健康、安全、環境）に関しては、CairnはAIベースの安全監視システムを導入し、CCTVカメラからのフィードを取り込んでいる。 「当社の現場でヘルメットを着用していない人がいれば、違反を自動的に検知し、ほぼリアルタイムで該当地域のHSEマネージャーにSMSを送信します」とグプタは例として説明する。 このモデルが検知できる安全違反には、誘導員なしでトラックがバックするといった複雑なケースも含まれる。グプタ氏によると、このモデルでは20種類以上の安全違反を検知でき、アルゴリズムが成熟するにつれ、検知できる違反の種類も増えていくという。 AI ベースのシステム監視システムとして特筆すべきは、そのソースである。Cairn はこの技術を社内で開発したり、実績のある B2B プロバイダーから調達したりしたわけではない。その代わりに、ソリューションは新興企業から提供された。 銀行はフィンテック企業と提携したり、農業関連企業はアグリテック企業と提携したりすることがあるが、エネルギー関連企業がスタートアップ企業と提携することはあまり考えられない。しかし、Cairnはこうした傾向に逆行している。グプタ氏は、スタートアップ企業は同社の戦略の重要な一部であると語る。 同社がビジネス上の問題や新しいテクノロジーを必要としている場合、グプタ氏は、ネットワーク内のスタートアップ企業に1ページの課題書を配布し、その課題に取り組むよう呼びかけると語る。 「君たちには解決策があるだろうか？興味があるなら POC（概念実証）をやってみるかい？ うちに来て、短期間でそれが機能することを示してくれ。 納得できれば、（契約して）規模を拡大するよ」と彼は言う。 グプタ氏が「スケール」について言及したのは、収益性の高い企業との取引による成長を期待する新興企業に対するリップサービスではない。数年前、Cairn Oil & Gas が初めて AI ベースの安全監視サービスプロバイダーと取引をしたとき、そのプロバイダーはまだ新興企業だった。Cairn は、現在のサービスとは異なる業務を依頼し、同社の資産を対象としたドローンによる調査を依頼した。 現在、グプタは「スタートアップ」というレッテルが彼らにふさわしいかどうかさえ確信が持てない。 「彼らをどこに分類するかはわからないが、5年後にはほぼ10億ドル規模の企業になっているだろう」と彼は述べ、「ユニコーン」という表現のほうがふさわしいかもしれないと指摘する。 アジャイルな考え方を採用する 大企業がスタートアップ企業と協力し、新技術の試験運用を成功させるには、企業プロセスを見直す必要があるとグプタ氏は言う。彼は調達を例に挙げた。 「スタートアップ企業と取引を開始したとき、私たちは大手企業と同じように彼らを評価していた。5年間の実績はあるか？100万ドルの収益はあるか？いいえ、スタートアップ企業にはそれがない」と彼は言う。 Cairnは、より機動的な調達プロセスへと移行した。このプロセスでは、1万米ドル程度の小規模なコンセプト実証から始まり、成功基準に連動した変動要素を含むより大規模な契約へと拡大していく。 Cairn は 2,000 社以上のスタートアップ企業をネットワークに抱えている。Gupta 氏は、これらのスタートアップ企業と 20 件の POC を実施し、そのうち 7～8 件が拡大したと述べている。 このコミュニティを成長させ、維持していく責任はグループレベルにあるが、グプタ氏は、最高デジタル情報責任者（CDIO）としての立場から、スタートアップ企業と関わるためのソフトターゲットを持っていると語る。 スタートアップ企業と協力したいと考えている IT リーダーは、慣れているやり方とは違った行動を取る必要があるとグプタ氏は言う。 すでに確立されたベンダーであれば、サービスは完全にアウトソースされているか、製品はすでに完成品として提供されているため、CIO は手をこまねいていてもいい。それとは対照的に、グプタ氏によると、CIO とそのチームは、スタートアップ企業と非常に機敏に、かつ協調的に行動する必要がある。 彼は、技術的な専門知識はあっても、お客様の業界に関する知識に乏しい創業チームを例に挙げている。 「彼らはテクノロジーのチャンピオンであり、達人だ。しかし、ビジネスの誰かが座って理解し、『いいえ、これは間違っています。これは正しいです』と言わなければならない。AIアルゴリズムの学習プロセス全体には、必要な精度が得られるまでに、何度も試行錯誤を繰り返す必要がある」と彼は言う。 また、コラボレーションの範囲がカスタマイズに重点を置いている場合もあります。 「組み込みソリューションがあり、それをそのまま利用できるケースもある。しかし、スタートアップ企業のほとんどは進化を続けている。彼らは製品やソリューションを開発している。そのため、私たちは自分たちのニーズに合わせてカスタマイズするためのフィードバックを提供し、作業を行う必要がある」とグプタ氏は言う。 グプタは、センサーを通じて機器からの異常を検出できるスタートアップ企業を例に挙げている。Cairn…