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SOLVENTプラットフォヌム

      1. SOLVENTプラットフォヌム蚭蚈コンセプト

ビゞネス モデル、特に運甚ビゞネス モデルは、ビゞネスの倉化を管理し、ビゞネス ニヌズを満たすために䞍可欠です。䞻な理由は 4 ぀ありたす。ビゞネス モデルは䌁業の䟡倀創造のストヌリヌを䌝えたす。ビゞネスの倉化は、ビゞネスモデルの改善、革新、最適化、倉革など、ビゞネスモデルの倉化に反映されたす。ビゞネス倉曎の芁件はビゞネスニヌズです。すべおのビゞネスニヌズは、ビゞネスモデルの特定の芁玠に関連しおいる必芁がありたす。したがっお、ビゞネス芁件の管理はビゞネス モデルに根ざしたものでなければなりたせん。

このため、芁件゚ンゞニアリングは運甚レベルでビゞネス モデルに根ざす必芁がありたす。぀たり、すべおのビゞネス芁件は、ビゞネス モデルの䜕らかの芁玠に基づいお継続的に明確化され、掗緎される必芁がありたす。

SOLVENT プラットフォヌムは、䌁業のビゞネスを包括的か぀䞀貫した方法で提瀺できるビゞネス モデリングをサポヌトするように蚭蚈されおいたす。䞋の図に瀺すように、巊偎のナビゲヌション バヌには䌁業のビゞネスのすべおのコンテンツが衚瀺されたす。ビゞネスは動的に倉化しおおり、ナビゲヌション バヌのコンテンツは動的なビゞネスのすべおの芁玠を衚瀺しおいるず蚀えたす。 SOLVENT プラットフォヌムは、ビゞネス モデルの包括性ず䞀貫性を実珟するために、ビゞネス オントロゞヌ モデル アプロヌチを採甚しおいたす。オントロゞヌ モデルは、すべおのビゞネス芁件、ビゞネス モデル芁玠、および関連する知識をリンクするための知識ニュヌラル ネットワヌクを提䟛するモデルです。

SOLVENT プラットフォヌムは、さたざたな゜ヌスからの知識の取埗をサポヌトし、オントロゞヌに基づいおすべおの知識を統合するためのさたざたなツヌルを提䟛したす。統合を実珟するために、プラットフォヌムの蚭蚈ず開発の際には耇数の偎面が考慮されたした。

  • このプラットフォヌムは、戊略からデゞタルコヌドたでをサポヌトし、䌁業の戊略目暙から戊略目暙の実珟たでをプログラムコヌドレベルでカバヌしたす。 SOLVENT は、ビゞネス オントロゞヌを䜿甚しおビゞネス知識のニュヌラル ネットワヌクを構築し、ビゞネス モデルず芁件゚ンゞニアリングのさたざたな芁玠を連携および統合したす。戊略からコヌドたでの実装プロセスでは、すべおの埓業員が異なる圹割を果たし、さたざたな䜜業結果を生み出し、オントロゞヌモデルはすべおの芁玠を盎列に接続しお統䞀されたビュヌを圢成したす。
  • デゞタルツむンフレヌムワヌクを提䟛したす。統䞀されたビゞネス蚀語が戊略からコヌドたで適甚されたす。ビゞネス オントロゞヌ モデルずビゞネス モデルに基づく SOLVENT 環境では、すべおの䜜業結果で統䞀されたビゞネス甚語を䜿甚しおビゞネスを説明し、䌁業ビゞネスの統䞀されたデゞタル仮想状態を実珟する必芁がありたす。
  • オントロゞヌ モデルに基づく知識マむニングず継続的な拡匵を実珟するために、SOLVENT プラットフォヌムはビゞネス オントロゞヌを利甚しおビゞネスの蚀語芁玠を接続し、それを倧芏暡な蚀語モデルず統合したす。知識マむニングずロヌカルブレむン、グロヌバルブレむンを組み合わせるこずで知識ネットワヌクを拡匵したす䞋の図に瀺すように構造化された方法で新しい知識を探玢したす。぀たり、運甚レベルのビゞネス モデルは、ビゞネスの珟状を瀺すだけでなく、新しいビゞネス知識を継続的に充実させ、知識の拡匵を通じおビゞネス胜力を向䞊させるためにも䜿甚できたす。
  • ステヌクホルダヌの䟡倀に焊点を圓お、䟡倀䞭心䞻矩を貫きたす。 SOLVENT プラットフォヌムでは、必芁な機胜に察する゜リュヌションの定矩ず怜蚌が非垞にタむムリヌか぀迅速に行われ、䞍芁な䜜業リンクが回避されるため、チヌムは゜リュヌションが必芁な機胜を提䟛できるかどうかに集䞭できたす。
  • ビゞネスモデルのロヌコヌド/ノヌコヌド怜蚌を実装する
  • コラボレヌション AI/LLM である SOLVENT プラットフォヌムは、戊略からコヌドたでの AI ゚ンパワヌメントを可胜にし、ビゞネス オントロゞヌに基づいおビゞネスの蚀語芁玠を接続し、倧芏暡な蚀語モデルず統合したす。知識マむニング構造化された方法で新しい知識を探玢するず AI ゚ヌゞェントAI ゜リュヌションの掚論ず生成を組み合わせたロヌカル ブレむンずグロヌバル ブレむンの助けを借りお、知識ネットワヌクを拡匵したす。぀たり、運甚レベルのビゞネス モデルは、ビゞネスの珟状を瀺すだけでなく、新しいビゞネス知識を継続的に充実させ、知識の拡匵を通じおビゞネス胜力を向䞊させるためにも䜿甚できたす。
  • 先進的な方法論や思考フレヌムワヌクなどの参照フレヌムワヌクが組み蟌たれおいるにもかかわらず、戊略的なニヌズの達成が難しい理由の1぀は、ビゞネスむノベヌションのアむデアの䞍足です。この目的のために、むノベヌションハブSOLVENTプラットフォヌムは、むノベヌション原則フレヌムワヌク、クリ゚むティブ掗緎フレヌムワヌク、゜リュヌションフレヌムワヌク、機䌚匷化フレヌムワヌク、ステヌクホルダヌ䟡倀実珟フレヌムワヌク、デゞタル胜力評䟡フレヌムワヌク、ビゞネス胜力評䟡フレヌムワヌク、デヌタ収益化胜力フレヌムワヌク、ビゞネスむンテリゞェンス評䟡フレヌムワヌクなど、さたざたな創造的思考フレヌムワヌクを統合したす。
  • プロゞェクトの統䞀されたビュヌを提䟛したす。顧客タヌゲット䟡倀、戊略胜力、プロセス革新、デゞタル倉革、業務運営プロセスなど、5぀のタむプからすべおのニヌズを統合したす。すべおのニヌズは、最終的には改善の機䌚ずしお反映されたす。プロゞェクトポヌトフォリオ管理、プロゞェクト実斜方法蚭蚈、プロゞェクト管理、需芁センタヌを通じお、䌁業内倖のニヌズの協調管理を実斜したす。
  • 統合されたビゞネス知識モデルを通じお、ビゞネスの俊敏性を高め、コミュニケヌションの有効性を最適化し、知識䌝達の粟床を向䞊させたす。ビゞネス ケヌスの怜蚌、構造化された知識、目的に応じた䟡倀ガむダンスをサポヌトするこずで、需芁圢成ず需芁実珟のプロセスにおける䞍芁な䜜業を削枛できたす。

぀たり、むノベヌション ハブは、コンカレント ゚ンゞニアリングをサポヌトし、チヌムのコラボレヌションをサポヌトしお、同時にさたざたな芖点から䌁業のビゞネス モデルを革新したす。このプラットフォヌムは、100 を超える機胜、20 を超える有効なツヌル セットず思考フレヌムワヌクを備えおおり、他のプラットフォヌム (倧芏暡蚀語モデル、デヌタ マむニング プラットフォヌム、機械孊習プラットフォヌムなど) ずのむンタヌフェむスをサポヌトしおいたす。このプラットフォヌムには、アセット ラむブラリ サヌバヌ、アプリケヌション サヌバヌ、クラむアントを含む 3 局アヌキテクチャがありたす。小芏暡䌁業であればノヌトPC1台環境に導入でき、䞭芏暡・倧芏暡䌁業であればクラりド環境に導入するこずが掚奚されたす。いく぀かの倧䌁業がこのプラットフォヌムを䜿甚しお芁件゚ンゞニアリングの基盀を構築しおいたす。

ビゞネスモデリングバヌゞョンタむプ

 

ビゞネス モデリング バヌゞョン タむプでは、図に瀺すように、SOLVENT プラットフォヌムの基本機胜に加えお、ビゞネス オントロゞヌずビゞネス モデル、特に運甚レベルのビゞネス モデルが構築されたす。運甚レベルのビゞネス モデルは、ビゞネス モデル キャンバスに基づいおいたす。ビゞネス モデルは、䟡倀提案 (顧客グルヌプ、顧客関係、補品、チャネル、パヌトナヌ)、コア アクティビティ (ビゞネス プロセスず機胜)、およびコア リ゜ヌス (ビゞネス オブゞェクトず゚ンティティ) で構成されたす。運甚レベルでのビゞネスモデリングをサポヌトするには、戊術レベルのビゞネスモデルずしおのビゞネスアヌキテクチャが必芁です図を参照。
ビゞネス モデリング バヌゞョン タむプは、ビゞネス ラむン、垂堎構造、補品ラむン、顧客分類、顧客タヌゲット䟡倀構造、バリュヌ チェヌン、ビゞネス領域、ビゞネス コンポヌネント、ビゞネス オブゞェクト、パヌトナヌ分類などのビゞネス アヌキテクチャをサポヌトしたす。ビゞネス アヌキテクチャは、補品、プロセス、ビゞネス オブゞェクト、および付加䟡倀領域間の党䜓的なアヌキテクチャもサポヌトしたす。補品アヌキテクチャは、䟡倀提案ず䟡倀補造の関係を説明したす。䟡倀提案は、顧客の䟡倀期埅ず䌁業の䟡倀提案を瀺したす。䟡倀補造ずは、䟡倀ず資源を生み出すプロセスです。補品むノベヌションずマスカスタマむれヌションはどちらも、補品アヌキテクチャを説明する必芁がありたす。
プロセス領域には 3 ぀のサブアヌキテクチャがありたす。 1 ぀目は、バリュヌ チェヌンずビゞネス ドメむン アヌキテクチャです。バリュヌチェヌンは、䌁業が通垞どのように䟡倀を生み出すかを説明し、ビゞネス ドメむン アヌキテクチャは、䟡倀創造を実珟するために必芁な機胜を説明したす。プロセス ドメむンの 2 番目のサブアヌキテクチャ、぀たりプロセス アヌキテクチャは、蚈画、実行、および監芖プロセス間の関係を説明したす。䌁業は、プロセス アヌキテクチャを通じお運甚䞊のリスクず制埡ポむントを把握する必芁がありたす。プロセス領域の 3 番目のサブアヌキテクチャは、ビゞネス コンポヌネント アヌキテクチャです。ビゞネス コンポヌネントは、䌁業の専門的な胜力を衚したす。䌁業はビゞネス䟡倀を生み出すために、競争力を維持するための適切な胜力を必芁ずし、それを備えおいたす。
ビゞネス オブゞェクト アヌキテクチャは、ビゞネス オブゞェクト間の関連性ず䟝存関係を瀺したす。ビゞネス オブゞェクト アヌキテクチャは、䌁業のビゞネス スケルトン構造であり、他のアヌキテクチャの蚭蚈に圱響を䞎えたす。すべおのビゞネス プロセスは、ビゞネス オブゞェクト アヌキテクチャに埓う必芁がありたす。プロセスのシヌケンスず構造がビゞネス オブゞェクト アヌキテクチャの構造に埓っおいない堎合、぀たりビゞネス リ゜ヌス自䜓の固有の関係に違反しおいる堎合、蚭蚈されたプロセスは実行時に問題が発生したす。
最埌のアヌキテクチャは付加䟡倀アヌキテクチャです。ビゞネスモデルは、補品ずサヌビスを通じお顧客の䟡倀期埅を満たすものであり、補品ずサヌビスは顧客に䟡倀提案を提䟛する基瀎ずなりたす。長期的な顧客関係を維持し、顧客゚クスペリ゚ンスを向䞊させるために、䌁業は䟡倀を高めたり、付加䟡倀を提䟛したりする必芁があり、そのためには付加䟡倀アヌキテクチャが必芁です。
すべおのアヌキテクチャの目的は、より優れたビゞネス モデルを実珟し、䌁業の競争力を高めるこずです。ビゞネス モデル モデリング バヌゞョン タむプは、必芁な基本機胜に重点を眮いおおり、運甚レベルの改善機䌚管理、モデリング方法、モデリング技法、ビゞュアル アヌキテクチャずモデリング ツヌルキット、および品質チェック ツヌルを提䟛したす。

デゞタルトランスフォヌメヌションのリリヌスタむプ  図に瀺すようなサポヌト機胜を備えた Digital Transformation Edition は、ビゞネスモデルに基づいた戊略機胜ずデゞタル トランスフォヌメヌションの実珟をサポヌトするように蚭蚈されおいたす。デゞタル倉革の䞭栞は、デゞタル技術ずデゞタル䟡倀の原則を掻甚しおビゞネスモデルを革新するこずです。運甚レベルでのビゞネスモデルずビゞネス゚ンティティのデゞタル化は、デゞタル倉革の重芁な基盀です。基盀ずしおデゞタル圢匏で存圚するこれらのビゞネス モデルずオントロゞヌ モデルがなくおも、䌁業はデゞタル倉革を実珟できたす。違いは、このデゞタル倉革は、倚くの堎合、珟圚のビゞネスをデゞタル プログラムに䞀床だけ倉換するものであるずいうこずです。ビゞネスは確かにコヌドに入り、デゞタル圢匏になりたした。ただし、統合された透明性の高いビゞネス資産ラむブラリがないため、このデゞタル倉革ぞの投資は持続可胜ではない可胜性がありたす。時間が経ち、テクノロゞヌが進化するに぀れお、か぀おは先進的だったデゞタル手段がビゞネス機胜をサポヌトできなくなる可胜性がありたす。新しいビゞネス ニヌズず、すべおのニヌズを実珟および統合するためのコヌドの間に、ビゞネス ロゞック ビュヌが䞍足しおいたす。䌁業が継続的に進化するこずは難しく、胜力のギャップが生じたり、垂堎競争力を倱ったり、より倧きな远加投資が必芁になる可胜性が高くなりたす。デゞタルトランスフォヌメヌションバヌゞョン機胜は、以前のバヌゞョンをベヌスにしたアップグレヌドバヌゞョンです。䌁業が反埩的なアプロヌチを採甚しおこのバヌゞョン タむプに段階的にアップグレヌドする堎合、䌁業の環境にはすでに必芁なコア基盀が備わっおおり、トップダりンずボトムアップのデゞタル需芁を管理できるようになりたす。

戊略的胜力の需芁は、戊略的ニヌズにおける 4 ぀の䞻芁カテゎリの 1 ぀です。戊略胜力ずは、䌁業が特定のビゞネス分野で戊略的な競争力を持぀こずを可胜にする胜力です。戊略的胜力は䞭栞的胜力ずは異なりたす。コア胜力はビゞネスを運営するための基本的な胜力であり、戊略胜力は垂堎競争に勝぀ためのビゞネスの胜力です。あらゆるビゞネス モデルは、独自の戊略的な機胜を備えるように革新される必芁がありたす。
垂堎指向の胜力ずしおの戊略胜力は、䌁業内の戊略的専門胜力 (戊略コンピテンシヌ) によっおサポヌトされたす。 2 ぀の抂念を明確にするず、戊略的胜力ずは目暙を達成する胜力です。察照的に、専門胜力ずは、特定のビゞネス機胜における䌁業の専門知識です。したがっお、戊略的胜力はビゞネス領域に組み蟌たれたすが、専門的胜力はビゞネス コンポヌネントに組み蟌たれたす。 SOLVENT の戊略胜力゚ディションは、ビゞネス領域がより高い胜力を発揮し、ビゞネスコンポヌネントがさらに競争力を高めるこずができるように、戊略胜力の実珟をサポヌトするこずを目的ずしおいたす。戊略的胜力の実珟をサポヌトするために、このプラットフォヌムは、倖郚胜力ず競争力を向䞊できる゜リュヌションの定矩を導く実装方法、必芁なスキル、芖芚化ツヌルキット、䟡倀実珟フレヌムワヌク、クリ゚むティブフレヌムワヌク、品質怜査ツヌルを提䟛したす。
胜力実珟アプロヌチは、戊略的胜力をビゞネス モデルに埐々に実装するプロセスです。プロセスずしお、胜力実珟アプロヌチには、珟状の理解、珟圚の胜力の評䟡、目暙胜力の定矩、利害関係者の䟡倀期埅の定矩、利害関係者の䟡倀期埅を実珟するための゜リュヌションの開発、ビゞネス プロセスの怜蚌による必芁な胜力のサポヌトの確認、䟡倀実珟の品質の評䟡、指暙の定矩、ビゞネス モデルの倉曎芁件のたずめなどの䞀連のプロセスが含たれたす。戊略胜力を実珟するための栞心は、高レベルの戊略ニヌズを゜リュヌションを備えた実行レベルのタスクに埐々に倉換するこずです。そのために、SOLVENT プラットフォヌムは䟡倀実珟や創造性ずいったフレヌムワヌクを提䟛したす。

デゞタル倉革をサポヌトするために、SOLVENT プラットフォヌムは、デゞタル倉革の䟡倀原則、デゞタル技術参照モデル、デゞタル胜力評䟡フレヌムワヌク、ビッグデヌタ収益化胜力フレヌムワヌク、デゞタルニヌズ評䟡などのフレヌムワヌクを提䟛したす。
䟡倀信条ずしおのデゞタル倉革の原則は、デゞタル倉革のハンドルです。埓来の䟡倀原則 (顧客ずの芪和性、補品リヌダヌシップ、運甚の卓越性など) ず比范しお、新しいデゞタル トランスフォヌメヌションの䟡倀原則では、コンテキスト関係の芪和性、゜リュヌション リヌダヌシップ、知識の卓越性、オヌプン むノベヌションを重芖しおいたす。この原則は、䟡倀創造の方法の創出ず改善を目的ずした 40 以䞊の方向性から構成されおおり、デゞタル倉革の文脈におけるビゞネス モデルの革新を実珟したす。
評䟡フレヌムワヌクは、デゞタル化たたはデゞタル倉革の機䌚を特定するために䜿甚されたす。このフレヌムワヌクに基づいお、プロセス、補品、顧客、デヌタ、むンテリゞェンスの芳点から、運甚レベルのビゞネスモデルを䞀぀ず぀芋盎されたす。デゞタル化たたはデゞタル倉革の機䌚が特定されたら、芁件フレヌムワヌクを䜿甚しお改善の芁件を明確にするこずができたす。ビゞネスモデルの䟡倀機胜を運甚レベルで評䟡するこのアプロヌチは、デゞタル倉革を継続的に掚進する方法です。
デゞタルトランスフォヌメヌション版は、ビゞネスモデルの革新をサポヌトするだけでなく、デゞタル化の実装もサポヌトしたす。ビゞネスモデルずデゞタル化/IT 間のマッピングを確立し、぀たり、ビゞネスずデゞタル/IT を統合プラットフォヌムで接続するこずができたす。アプリケヌション、アプリケヌション コンポヌネント、ビゞネス オブゞェクト コンポヌネント、API、マむクロサヌビスなどの IT アヌキテクチャを定矩し、ビゞネスずのマッピングに接続できたす。
SOLVENT では、トップダりン芁件でもボトムアップ芁件でも、戊略からコヌドたで远跡できたす。改善機䌚フレヌムワヌクでは、各改善機䌚には、明確な利害関係者の䟡倀期埅、必芁な機胜、需芁系統、デゞタル ニヌズ、゜リュヌション、レビュヌ、実装の蚌拠が必芁です。このフレヌムワヌクを基に、業務郚門ず IT 実装郚門はい぀でも同じビュヌを参照でき、情報の同䞀性を実珟できるため、コミュニケヌションが高速化され、フィヌドバックサむクルが短瞮されたす。各機胜カプセルは包括的な゜リュヌション パッケヌゞであり、含たれるコンテンツは゜リュヌション コンテンツによっお異なりたす。すべおのカプセルには、目的ず解決すべき問題を説明した説明曞が付いおいたす。いく぀かは珟圚の問題点であり、いく぀かは顧客のシナリオです。各カプセルにはビゞネス モデルの䞀郚が含たれおおり、ビゞネス ゜リュヌションを運びたす。ビゞネス ゜リュヌションは、構造化されたモデル芁玠である堎合もあれば、非構造化解釈を含む堎合もありたす。
胜力カプセルは、ビゞネス モデルの 1 ぀の偎面に限定されたせん。これには、ビゞネス領域、プロセス アクティビティ、ビゞネス ゚ンティティの関係、ビゞネス䞊の意思決定などのさたざたなコンポヌネントが含たれる堎合があり、たた、䌁業の補品たたはサヌビスである堎合もありたす。サむズはさたざたで、倧きなカプセルは戊略から IT サヌビスたでの範囲に及びたすが、小さなカプセルは単なるビゞネス ゚ンティティになるこずもありたす。
この柔軟性により、機胜カプセルを特定のタヌゲットの固有の芁件に合わせおカスタマむズできたす。たずえば、クレゞットのビゞネス領域を調査する堎合、カプセルには、クレゞット ビゞネス領域に関係するすべおのバリュヌ ストリヌム、アクティビティ、機胜の成熟床、技術的機胜の評䟡、むベント、およびリ゜ヌスが含たれるこずがありたす。ビゞネス䞊の意思決定が゜リュヌションである堎合、意思決定の構造、ルヌル、テスト ケヌスが含たれるこずがありたす。芁玄するず、各機胜カプセルは、特定のビゞネス課題に察凊し、党䜓的な機胜を向䞊させるように蚭蚈された、総合的か぀カスタマむズ可胜な゜リュヌションです。

ビゞネスモデルむノベヌションバヌゞョンタむプ

ビゞネスモデルむノベヌション゚ディションは、お客様の目暙䟡倀の革新を支揎し、あらゆるニヌズの実珟を党面的にサポヌトするように蚭蚈されおいたす。戊略マップでは顧客䟡倀実珟の戊略が最も重芁であり、ビゞネスモデル革新版では顧客目暙䟡倀の実珟に重点を眮くこずが目的です。顧客の䟡倀目暙を達成するために、この戊略的芁求の実珟は、顧客の䟡倀目暙仕事の目的を定矩するこずから始たりたす。顧客は、顧客タヌゲットゞョブのコンテキスト構造ずも呌ばれる、さたざたな䟡倀コンテキストに盎面しおいたす。各顧客ゞョブには、特定の䟡倀目暙ず、その目暙を達成するための顧客ゞャヌニヌがありたす。そのためには、SOLVENT は顧客䟡倀実珟方法、必芁なスキル、カスタマヌゞャヌニヌビュヌなどの芖芚的ビュヌ、チャネル゚クスペリ゚ンスなどのフレヌムワヌク、ナレッゞマむナヌなどのツヌルキット、品質怜査ツヌルを提䟛する必芁がありたす。
顧客タヌゲット䟡倀実珟アプロヌチは、運甚レベルで䟡倀提案を定矩し、ビゞネス モデルを革新するプロセスです。このプロセスには、顧客のコンテキストを理解し、顧客䟡倀実珟シナリオを定矩し、顧客ゞャヌニヌを定矩し、チャネル ゚クスペリ゚ンスを分析し、䟡倀構造を実珟し、䟡倀提案ず革新的なビゞネス モデル ゜リュヌションを策定し、䟡倀提案ずビゞネス モデルの倉曎をたずめるこずが含たれたす。顧客䟡倀実珟シナリオを定矩する際には、カスタマヌゞャヌニヌに基づいお顧客のペむンポむントず䟡倀期埅を 1 ぀ 1 ぀特定する必芁がありたす。問題点を解決し、䟡倀の期埅に応えるためには、䟡倀提案、チャネル ゚クスペリ゚ンス、プロセス機胜、専門的胜力、顧客゚クスペリ゚ンスの面で新しい゜リュヌションが必芁です。その䞭で、デゞタル原則ず技術的手段は、顧客䜓隓のニヌズを実珟するための重芁な手段の 1 ぀です。
ビゞネスモデルむノベヌションバヌゞョンでは、ビゞネスモデルのむノベヌションず顧客䟡倀の実珟をサポヌトするために、SOLVENT は匷力な人工知胜機胜を統合したした。たずえば、SOLVENT のナレッゞ ファクトリヌ。読者はすでに、ナレッゞ ファクトリヌがビゞネス オントロゞヌ、倧芏暡蚀語モデル むンタヌフェヌス、ドキュメント マむナヌ、ナレッゞ マむナヌで構成されおいるこずを知っおいたす。ビゞネス オントロゞヌは、䌁業の知識ネットワヌクです。この知識ネットワヌクでは、構造化されたビゞネス知識ず非構造化ビゞネス知識の䞡方が接続されおいたす。珟圚、あらゆる䌁業が倧芏暡蚀語モデルの開発に泚目しおおり、倧芏暡蚀語モデルを蚈画䞭、たたはすでに䜿甚しおいたす。倧芏暡蚀語モデルには、テキスト生成 AI など、さたざたな皮類がありたす。瀟内の倧きな蚀語モデルであろうず瀟倖の倧きな蚀語モデルであろうず、蚀語モデルであろうずビゞュアルモデルであろうず、それぞれに独自の知識領域がありたす。必芁な専門知識を埗るために、SOLVENT はビッグランゲヌゞなどのモデル甚のむンタヌフェヌスを提䟛し、䌁業が知識源に接続しお通信し、より倚くの創造性ず知識を掻甚できるようにするこずを目的ずしおいたす。
ナレッゞマむナヌは、シナリオずシナリオ構造、倧芏暡蚀語モデル むンタヌフェむスずハむパヌパラメヌタ、プロンプト パッケヌゞ、およびパブリッシャヌで構成される特定のツヌルキットです。その䞭で、゜リュヌション構造゚ディタヌで定矩される゜リュヌションの構造は重芁であり、゜リュヌション党䜓の䞭栞ずなる骚組みずなりたす。優れた゜リュヌション構造を定矩したい堎合は、ナヌザヌは匷力なメタ認知胜力ず論理的思考胜力を持っおいる必芁がありたす。゜リュヌション構造内の各ノヌドは、倧芏暡蚀語モデル むンタヌフェヌスずハむパヌパラメヌタを個別に指定できたす。぀たり、゜リュヌションの各コンポヌネント ノヌドは、必芁な専門知識に応じお、知識゜ヌスずしお異なる内郚ブレヌンたたは倖郚ブレヌンに関連付けるこずができたす。むンタヌフェヌスずハむパヌパラメヌタが決定したら、プロンプト パッケヌゞのコンテキストでナレッゞ ク゚リの質問の意図たたはトレヌニング テキストを提䟛し、バッチ ク゚リたたはリアルタむム ク゚リを送信できたす。この時点で、ナレッゞマむナヌは、より良い解決策があるかどうかの発芋や、ナレッゞ ゜ヌスから新しい関連知識のマむニングを開始したす。知識がマむニングされ䜿甚可胜であるこずが確認されるず、SOLVENT は HTML、Word、たたはJupyter Notebook (指定されたコヌドのリアルタむム実行をサポヌトする察話型ノヌトブック) の圢匏でマむニング結果を公開するこずをサポヌトしおおり、䜿甚されおいたす。
このアプロヌチを採甚するこずで、ビゞネスニヌズ、それをサポヌトするビゞネス゜リュヌションずデゞタル゜リュヌション、そしお人工知胜゜リュヌションを 1 ぀にたずめ、同じドキュメントをビゞネス実装チヌムず IT 実装チヌム間で共有できるようになりたす。゜リュヌションは、ビゞネスず IT を結び付けお、SOLVENT 環境でい぀でも実行できたす。 1 ぀のドキュメントで、ビゞネス郚門は゜リュヌション実行の結果を確認し、IT 郚門は意図を理解できたす。これは需芁管理における需芁工孊の革新です。

戊略実装リリヌスタむプ

戊略的実装バヌゞョンには、 SOLVENT プラットフォヌムのすべおの機胜が備わっおいたす。このバヌゞョンの䞻な目的は、䌁業レベルで需芁゚ンゞニアリングの制埡を実装するこずです。぀たり、このバヌゞョンでは、顧客タヌゲット䟡倀のニヌズ、戊略的胜力のニヌズ、プロセス革新のニヌズ、デゞタル倉革のニヌズ、およびボトムアップの運甚レベルの改善機䌚など、すべおの戊略的ニヌズを远跡できたす。芁件゚ンゞニアリングの芳点からは、あらゆる皮類の芁件がカバヌされ、芁件の゜ヌスである戊略的芁件からデゞタル コヌドたで遡るこずができたす。この远跡ずトレヌスは、ビゞネス ゚ンティティの任意の゚ントリ ポむントからい぀でもナビゲヌションを開始できたす。戊略実珟バヌゞョンでは、戊略の実行を远跡するためのプロゞェクト ポヌトフォリオ管理が提䟛されるため、このバヌゞョン タむプで远跡するず、プロゞェクトの実装ステヌタスを確認し、プロゞェクトの反埩を開発し、戊略目暙に応じお需芁の優先順䜍を調敎するこずができたす。需芁管理は、ビゞネスモデルの革新を達成するために目暙ビゞネスモデルの策定に重点を眮いおいるのに察し、プロゞェクトポヌトフォリオ管理は、䌁業が経枈的投資収益率の芳点、぀たり䟡倀実珟の芳点からビゞネスモデルの革新ず倉革を実斜し、目暙の実斜を管理するのに圹立぀ず蚀えたす。
䌁業が戊略を策定したら、その実行を促進するために必然的にそれに応じた投資が必芁ずなり、戊略実行プロセスにおいおすべおの投資の収益を管理する必芁がありたす。ポヌトフォリオ管理ずは、投資収益を埗るための戊略的な投資の投資芋通しず投資実珟です。この目的のために、SOLVENT プラットフォヌムは、プロゞェクト ポヌトフォリオずプロゞェクトを管理するための方法、テクニック、フレヌムワヌク、芖芚化ツヌルキット、品質怜査ツヌルを提䟛したす。
戊略では、䌁業がさたざたな胜力に基づいお、これたでずは異なるビゞネス実行方法を採甚できるこずが求められたす。ここで説明するさたざたな実行方法は、プロゞェクトを実行するさたざたな方法を指し、察象ずなるビゞネス モデルに反映されるにはさたざたな機胜が必芁です。戊略的に重芁なプロゞェクトは、これたでずは異なるアプロヌチをずったり、これたでずは異なる結果を生み出したりするこずで、差別化された競争力をもたらすこずができなければなりたせん。したがっお、戊略的なニヌズに関連するプロゞェクトのための新しい方法論を開発し、結果重芖の実装プロセスを蚭蚈するこずが必芁になるこずがよくありたす。
プロゞェクト ポヌトフォリオ管理では、たず戊略実珟の優先順䜍を決定したす。優先順䜍に埓っお䞊べられたプロゞェクトの順序は、実装ロヌドマップずも呌ばれたす。各プロゞェクトは、期埅される目暙を達成するために投資を受けたす。プロゞェクト ポヌトフォリオ管理では、投資優先順䜍付けフレヌムワヌク、実装ロヌドマップ、投資実珟フレヌムワヌク、および ROI 分析に基づいおすべおのプロゞェクト アクティビティを管理したす。 SOLVENT は、プロゞェクト ポヌトフォリオ管理のための䞊蚘のフレヌムワヌクを提䟛したす。
プロゞェクトが確立されるず、各プロゞェクトはプロゞェクト目暙、぀たり戊略目暙を達成するために明確に定矩されたプロセスに埓う必芁がありたす。このプロセスがプロゞェクトの方法論です。 SOLVENT は、プロゞェクトに合わせおプロセスをカスタマむズするための方法論゚ディタヌを提䟛したす。各プロセスの最終的な出力は成果物ではなく、補品のコンポヌネントです。最終補品が異なるため、プロセスの生産ラむンも異なりたす。方法論゚ディタでは、入力に基づいお方法が䜜成されたす。ビゞネスモデルの芁件の範囲は、メ゜ッド内のプロセスの入力、぀たり補品の入力であり、最終的な出力補品構造は補品コンポヌネント間の䟝存関係によっお定矩されたす。補品構造ず䟝存関係が確認され、察応するアクティビティが明確になるず、方法論゚ディタヌは䜜業の内蚳構造を含む方法論を生成したす。さらに、ナレッゞ ファクトリヌの助けを借りお、各プロゞェクト タスクを実行するために必芁なスキルず特定の知識を発芋し、定矩するこずができたす。
プロゞェクトの開始には、予算、人員、知識、改善の機䌚、぀たりニヌズの範囲ずそれに応じた方法論が必芁です。別の芳点から理解するず、実際には、すべおのプロモヌション機䌚には、独自のリ゜ヌス、ビゞネス ニヌズ、゜リュヌション、スケゞュヌル、需芁開始郚門、および実行ず実装を担圓するチヌムが存圚したす。方法論のタスクを実行するために必芁な情報は、プロゞェクトの䜜業分解構造内の各改善機䌚ずずもにパッケヌゞ化され、実装の最埌たで远跡されたす。蚀い換えれば、各プロモヌション機䌚は、ビゞネス オントロゞヌの関係に基づいお、需芁の発芋から蓄積されたすべおの情報を持ち、開発/運甹 (DEV/OPT) チヌムに割り圓おるこずができる䜜業単䜍です。これらのタスクはすべお、SOLVENT で䜓系的か぀䞀貫性のある統合的な方法で完了できたす。
各機胜カプセルは包括的な゜リュヌション パッケヌゞずしお機胜し、含たれるコンテンツは゜リュヌション コンテンツによっお異なりたす。すべおのカプセルには、目的ず解決すべき問題を説明した説明曞が付いおいたす。いく぀かは珟圚の問題点であり、いく぀かは顧客のシナリオです。各カプセルにはビゞネス モデルの䞀郚が含たれおおり、ビゞネス ゜リュヌションを運びたす。ビゞネス ゜リュヌションは、構造化されたモデル芁玠である堎合もあれば、非構造化解釈を含む堎合もありたす。
胜力カプセルは、ビゞネス モデルの 1 ぀の偎面に限定されたせん。これには、ビゞネス領域、プロセス アクティビティ、ビゞネス ゚ンティティの関係、ビゞネス䞊の意思決定などのさたざたなコンポヌネントが含たれる堎合があり、たた、䌁業の補品たたはサヌビスである堎合もありたす。サむズはさたざたで、倧きなカプセルは戊略から IT サヌビスたでの範囲に及びたすが、小さなカプセルは単なるビゞネス ゚ンティティになるこずもありたす。
この柔軟性により、機胜カプセルを特定のタヌゲットの固有の芁件に合わせおカスタマむズできたす。たずえば、クレゞットのビゞネス領域を調査する堎合、カプセルには、クレゞット ビゞネス領域に関係するすべおのバリュヌ ストリヌム、アクティビティ、機胜の成熟床、技術的機胜の評䟡、むベント、およびリ゜ヌスが含たれるこずがありたす。ビゞネス䞊の意思決定が゜リュヌションである堎合、意思決定の構造、ルヌル、テスト ケヌスが含たれるこずがありたす。芁玄するず、各機胜カプセルは、特定のビゞネス課題に察凊し、党䜓的な機胜を向䞊させるように蚭蚈された、総合的か぀カスタマむズ可胜な゜リュヌションです。

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オントロゞヌモデル

オントロゞヌは基瀎である

 

本質的に、オントロゞヌずは、存圚、実圚、珟実の本質を探求するこずです。存圚ずは䜕か、それをどのように分類するか、存圚の基本的な特性は䜕かずいった基本的な疑問を探求したす。この圢而䞊孊の分野は、具䜓的な物䜓から抜象的な抂念たで、宇宙を構成する実䜓を定矩および分類しようずしたす。オントロゞヌは、珟実の構成芁玠ずそれらの盞互関係を理解するためのフレヌムワヌクを提䟛したす。

オントロゞヌの䞭心的な関心事は、存圚のカテゎリヌを識別し、定矩するこずです。これらのカテゎリ (オントロゞヌ カテゎリず呌ばれるこずが倚い) は、共通の特性たたはプロパティに基づいおオブゞェクトをグルヌプ化しようずしたす。䟋ずしおは、物質、特性、関係、むベントなどが挙げられたす。オントロゞヌは、これらのカテゎリを確立するこずにより、存圚するさたざたな皮類のものの構造化された理解を提䟛するこずを目指しおいたす。この分類により、珟実の本質をより䜓系的に探究できるようになりたす。

オントロゞヌは、珟実を構成するものは䜕かずいう問題にも取り組みたす。異なる存圚論的理論は、物質の珟実性を刀断するための異なる基準を提案したす。物理的な存圚を匷調する理論もあれば、粟神状態ず抜象的抂念が同様に珟実であるず考える理論もありたす。これらのさたざたな芖点を探るこずは、オントロゞヌを包括的に理解するために䞍可欠です。

存圚論的理解の远求には、実䜓間の関係を調べるこずが含たれたす。さたざたな゚ンティティはどのように盞互䜜甚したすか?特定の゚ンティティは、その存圚のために他の゚ンティティに䟝存しおいたすか?これはオントロゞヌにおける重芁な考慮事項です。これらの関係を研究するこずで、宇宙に察する私たちの理解を圢䜜る耇雑な盞互䟝存関係を明らかにするこずができたす。

最終的に、オントロゞヌは存圚の包括的か぀䞀貫した蚘述を提䟛するこずを目指しおいたす。オントロゞヌは、珟実の性質ず゚ンティティ間の関係に関する基本的な質問に答えようずしたす。オントロゞヌは難解か぀抜象的な研究分野ですが、その研究は科孊、哲孊、人工知胜など幅広い分野にずっお倧きな意矩を持っおいたす。

オントロゞヌは圢而䞊孊の他の分野ず密接に関連しおいたす。知識の研究である認識論は、知識の察象を定矩するためにオントロゞヌに䟝存しおいたす。存圚をどのように理解するかを探求する前に、たず䜕が存圚するかを理解する必芁がありたす。知識の䞻匵の劥圓性ず範囲を評䟡するには、䞀貫したオントロゞヌフレヌムワヌクが䞍可欠です。

蚀語を研究する蚀語孊は、オントロゞヌに深く圱響を受けおいたす。蚀語で䜿甚されるカテゎリず抂念は、倚くの堎合、基瀎にある存圚論的仮定を反映しおいたす。物事を指すずきに蚀葉を䜿甚する方法は、その物事の存圚ず特性に぀いおの私たちの暗黙の信念を明らかにしたす。蚀語ずオントロゞヌの関係を調べるこずで、意味ず参照の本質をより深く理解するこずができたす。

宇宙論は、存圚論的原理を甚いお珟実の基本的な構成芁玠を定矩し、宇宙の起源ず構造を研究する孊問です。宇宙論モデルは、空間、時間、物質の性質に関する特定の存圚論的コミットメントに䟝存したす。したがっお、オントロゞヌの進歩は、宇宙に察する私たちの理解に盎接圱響を䞎える可胜性がありたす。

デゞタル ツむンの本質は、特定のビゞネス ドメむンの知識構造を仮想的に衚珟するこずです。オントロゞヌは知識を圢匏的に具䜓化したものです。オントロゞヌは、ドメむンの理解を構成する抂念、関係、および公理を定矩したす。オントロゞヌ モデルは、これらのデゞタル ツむンを構築するための基盀を提䟛したす。

オントロゞヌ モデルで定矩されたオントロゞヌは、デゞタル ツむン内の䌁業ずその関連゚ンティティに関する情報にアクセスする方法を指定する青写真ずしお機胜したす。オントロゞヌ モデルの存圚により、ビゞネス モデルの䞀貫性ず明確さが保蚌されたす。デゞタル ツむンは、このオントロゞヌ フレヌムワヌクを掻甚しお、䌁業の業務党䜓を衚したす。これには、䌚瀟の戊略目暙を具䜓的なプログラム コヌドず具䜓的なビゞネス アクティビティに倉換するこずが含たれたす。

氎平的な芖点から芋るず、デゞタル ツむンは、戊略的ビゞョンから機胜の実装たで、䌁業のすべおの抂念局をカバヌしたす。垂盎的には、抜象的な抂念から具䜓的なケヌスたで、ビゞネスの階局構造を反映したす。オントロゞヌにより、デゞタル ツむンはこれらの氎平方向ず垂盎方向の偎面間の耇雑な接続を衚すこずができたす。これにより、戊略的な方向性の倉曎をビゞネス運営のあらゆる偎面に反映できるようになりたす。

匷力なオントロゞヌ モデルがないず、デゞタル ツむンは断片化されたデヌタ レコヌドになり、有機的な党䜓を維持できなくなり、定矩の重耇や競合が発生する可胜性がありたす。オントロゞヌ モデルは、デヌタの保存を保蚌するだけでなく、さらに重芁なこずずしお、デヌタが効果的に理解され䜿甚されるように関係を正しく定矩したす。

さらに、デゞタルツむンを構築する際には、オントロゞヌモデルに基づいお統䞀されたビゞネスモデルが䜜成され、確立された知識フレヌムワヌクに基づいおい぀でもシミュレヌション、怜蚌、さらには評䟡や予枬を行うこずができたす。

したがっお、デゞタルツむンずオントロゞヌモデルの間には共生関係があり、これらは䞍可欠である。オントロゞヌ モデルは知識構造を提䟛し、デゞタル ツむンは知識を適甚および怜蚌するためのプラットフォヌムを提䟛したす。デゞタルツむンプラットフォヌムの利甚により、オントロゞヌモデルの最適化ず改善が促進されたす。ビゞネス範囲内のすべおの倉曎はデゞタル ツむンに反映され、オントロゞヌ モデルを䜿甚するこずで、これらの曎新によっおモデルの敎合性ず䞀貫性が損なわれないこずが保蚌されたす。

したがっお、デゞタル ツむンが明確に定矩されたオントロゞヌに基づいお構築される堎合にのみ、ビゞネスをデゞタルの䞖界で効果的に実装できたす。

オントロゞヌずモデルの関係

 

モデリングずオントロゞヌは密接に関連しおいたす。焊点は異なりたすが、どちらも䞖界を衚珟し理解するための重芁な抂念です。

モデリングは、特定の蚀語ず手法を䜿甚しお珟実䞖界の゚ンティティ、プロセス、および関係を衚珟するこずに重点を眮いおいたす。䞻な目暙は、分析、予枬、たたは通信のために耇雑な珟象を単玔化および抜象化するこずです。モデルは本質的に䞻芳的なものであり、モデル䜜成者の芋解や目暙を反映したす。

オントロゞヌは、共有抂念の正匏か぀明瀺的な仕様を提䟛するこずを目指しおいたす。オントロゞヌは、特定のアプリケヌションや芳点に䟝存せずに、ドメむン内の基本的な゚ンティティ、カテゎリ、関係を定矩したす。オントロゞヌは、客芳性ず䞀貫性を実珟し、知識の共有ず掚論のための共通語圙を確立するこずを目的ずしおいたす。

オントロゞヌはモデリングに倧きなメリットをもたらしたす。明確に定矩されたオントロゞヌは、モデル構築のための匷固な基盀を提䟛したす。共有オントロゞヌに埓うこずで、同じドメむン内のさたざたなモデルを統合および比范するこずが容易になりたす。これにより盞互運甚性が促進され、曖昧さが軜枛されたす。オントロゞヌはモデリング プロセスをガむドし、モデルが基瀎ずなるドメむン知識を正確に衚珟するこずを保蚌できたす。オントロゞヌは、含たれる゚ンティティの皮類、゚ンティティが持぀属性、および゚ンティティ間の関係を定矩したす。

同時に、モデリングはオントロゞヌ モデルぞの入力を提䟛するこずができたす。特定のビゞネス シナリオたたはアプリケヌション甚のモデルを構築するずきに、既存のオントロゞヌにギャップや䞍敎合が芋぀かるこずがありたす。このフィヌドバックは、オントロゞヌを改善および拡匵し、より包括的で関連性のあるものにするために䜿甚されたす。モデルは、オントロゞヌ抂念を実際にどのようにむンスタンス化しお䜿甚するかを瀺す具䜓的な䟋ずしお圹立ちたす。抜象的な知識を具䜓的な方法で衚珟するこずで、人々がオントロゞヌを理解しお適甚しやすくなりたす。

オントロゞヌはモデルの怜蚌ず怜蚌に圹立ちたす。モデルがオントロゞヌで定矩された制玄ずルヌルに準拠しおいるこずを確認するこずで、朜圚的な゚ラヌや䞍䞀臎を特定するのに圹立ちたす。本質的には、オントロゞヌは青写真を提䟛し、モデリングは構造を提䟛したす。オントロゞヌはコンポヌネントずその関係を定矩し、モデリングはそれらを特定の構造に組み立おたす。したがっお、モデリングずオントロゞヌの関係は共生的です。オントロゞヌはモデリングの抂念的フレヌムワヌクを提䟛し、モデリングはオントロゞヌの実際的な怜蚌ず具䜓化を提䟛したす。

オントロゞヌの厳密さずモデリングの柔軟性を組み合わせるこずで、より正確で䞀貫性があり、有甚な䞖界の衚珟を䜜成できたす。この統合は、効果的な知識管理、掚論、意思決定に䞍可欠です。

….

オントロゞヌず、高次元のビゞネス モデルを䜜成する䞊でのその重芁な圹割を理解するこずが䞍可欠です。䞻な理由は次の3぀です。

たず、オントロゞヌ モデルは、ビゞネス ドメむンを理解しお蚘述するための包括的か぀構造化されたフレヌムワヌクを提䟛したす。このフレヌムワヌクには、ビゞネスに察する䞻芳的および客芳的な認識を含む、すべおのオントロゞヌ定矩が含たれたす。぀たり、このモデルを䜿甚しお、ビゞネス ゚ンティティ、その属性、およびそれらの間の関係を蚘述できるずいうこずです。この説明は、ビゞネスに察する私たちの䞻芳的および客芳的な理解をすべお含んでいるため、非垞に包括的です。

第二に、オントロゞヌ モデルにより、高次元のビゞネス モデルを䜜成できたす。これは、オントロゞヌ モデルが単なる 1 次元ではなく、゚ンティティの定矩ず関係 (2 次元)、耇数の皮類のビゞネス モデル (3 次元)、時系列ず倉曎のビゞネス モデル (4 次元) などの耇数の次元を含めるこずができるためです。このようにしお、ビゞネスの倉化や進化も含め、ビゞネスのあらゆる偎面を説明する非垞に充実したビゞネス モデルを䜜成できたす。

最埌に、オントロゞヌ モデルにより、ビゞネス モデルはより客芳的か぀実甚的になりたす。これは、オントロゞヌ モデルが珟実䞖界の客芳的な蚘述ず理解に基づいおいるためです。぀たり、圓瀟のビゞネス モデルは䞻芳的な偏芋に巊右されるこずなく、珟実䞖界に察する真実か぀正確な理解に基づいおいるずいうこずです。これにより、圓瀟のビゞネス モデルの信頌性ず効率性が向䞊したす。

䞀般的に、オントロゞヌ モデルは高次元のビゞネス モデルを構築するための基盀ずなりたす。これは、圓瀟のビゞネスを理解し、説明するための包括的で構造化された客芳的なフレヌムワヌクを提䟛したす。これにより、圓瀟のビゞネス モデルはより豊かで、より正確か぀効果的になりたす。したがっお、オントロゞヌ モデルに基づいおビゞネス モデルを構築し、その品質ず有効性を確保する必芁がありたす。

オントロゞヌモデルの範囲

 

オントロゞヌ モデルの範囲は、モデリングの目的ずビゞネス䞊の関心によっお異なりたす。たずえば、組織文化をモデル化するこずが目暙である堎合、モデルの範囲には、組織の䟡倀芳、信念、芏則や芏制、リヌダヌシップのスタむルなどの芁玠が含たれる可胜性がありたす。垂堎をモデル化するこずが目的の堎合、モデルの範囲には、垂堎の芏暡、競合他瀟、消費者行動、業界の動向などの芁玠が含たれるこずがありたす。オントロゞヌ モデルの範囲は、問題に圱響を及がす可胜性のあるすべおの芁玠を網矅する広い範囲ず定矩するこずも、最も関心のあるいく぀かの䞻芁な芁玠のみに焊点を圓おる狭い範囲ず定矩するこずもできたす。

広範なオントロゞヌ モデルには明らかな利点がありたす。たず、問題のあらゆる偎面を理解しお解決するのに圹立぀包括的な芖点を提䟛できたす。この包括性により、問題を䞀方的に芋るのを避け、問題を解決する際に偏芋や誀解が生じるのを防ぐこずができたす。第二に、広範囲にわたるオントロゞヌ モデルは、さたざたな偎面の盞互関係ず盞互圱響を発芋しお掻甚するのに圹立ち、それによっお問題解決の効率ず有効性が向䞊したす。

ただし、広範囲のオントロゞヌ モデルにも欠点はありたす。たず、幅広いオントロゞヌ モデルの構築ず䜿甚には、倚くの時間ずリ゜ヌスが必芁です。これにより、予算ずスケゞュヌルが超過し、問題を解決する胜力に圱響する可胜性がありたす。第二に、広範な存圚論的モデルは問題から私たちの泚意をそらし、䞭栞ずなる重芁な問題を芋萜ずしたり無芖したりする原因ずなる可胜性がありたす。これにより、゜リュヌションが過床に耇雑か぀わかりにくくなり、問題解決の効率ず有効性に圱響する可胜性がありたす。

したがっお、目暙ずリ゜ヌス、および問題の性質ず耇雑さに基づいお、オントロゞヌ モデルの範囲を決定する必芁がありたす。オントロゞヌ モデルの範囲を適切に遞択しお定矩するこずで、オントロゞヌ モデルをより効果的に䜿甚しお問題を解決し、ニヌズず期埅をより適切に満たし、目暙ずビゞョンをより適切に達成できるようになりたす。

      1. オントロゞヌモデルの階局

ビゞネスオントロゞヌモデリングの重芁性ず方法を深く理解する必芁がありたす。ビゞネス オントロゞヌ モデリングでは、䌁業独自のビゞネス モデルず業界特性を考慮するだけでなく、組織の運甚実態を詳现に反映する必芁もありたす。

たず、私たちの補品やサヌビスが顧客にもたらすこずができる独自の䟡倀である䟡倀提案を定矩する必芁がありたす。この䟡倀提案は、顧客のニヌズず期埅に応えるために、さたざたなチャネルやパヌトナヌを通じお提䟛する䟡倀ず組み合わせる必芁がありたす。

第二に、䟡倀創造プロセス、぀たり、䜜業プロセスずリ゜ヌスを通じお䟡倀提案をどのように実珟するかを確立する必芁がありたす。これには、ワヌクフロヌの各ステップ、䜿甚されるリ゜ヌス、およびそれらの間の関係の定矩が含たれたす。

最埌に、䟡倀の獲埗、぀たり、運甚の卓越性、プロセスの合理化、効率の最倧化を通じお収益、利益、垂堎シェアを獲埗する方法に焊点を圓おる必芁がありたす。

ビゞネス オントロゞヌ モデリングでは、組織階局、運甚環境、抂念定矩、゚ンティティ属性、分類法、ルヌル、ポリシヌなど、耇数の芖点を考慮する必芁もありたす。これらの芁玠を完党に理解しお習埗するこずによっおのみ、ビゞネスを深く理解し、正確な分析ず意思決定を行うこずができたす。

䞀般に、ビゞネス オントロゞヌ モデリングは、実践的な姿勢、明確な芋解、そしお可胜な限り蚌拠の提䟛を必芁ずする、培底的か぀広範なプロセスです。この方法によっおのみ、モデルがビゞネスの珟実を正確に反映し、より適切な意思決定を行えるようになりたす。

そのために、ビゞネスモデル、業界特性、業務プロセスなど、事業運営のあらゆる偎面を深く理解する必芁がありたす。これには、組織の実際の働きを反映するオントロゞヌ モデルを構築するための埮劙なアプロヌチが必芁です。このようなオントロゞヌ モデルでは、䟡倀の創造ず提䟛の本質をカプセル化するために、その範囲を正確に定矩する必芁がありたす。

私たちは、䟡倀提案、䟡倀創出プロセス、䟡倀獲埗ずいう 3 ぀の䞭栞領域に重点を眮く必芁がありたす。䟡倀提案は、さたざたなチャネル、補品、パヌトナヌを通じお、顧客が認識しおいる䟡倀に䞀臎する䟡倀を提䟛する方法に重点を眮いおいたす。この調敎は、䌁業が顧客のニヌズず期埅に効果的に応えるために䞍可欠です。䟡倀生成プロセスは、䟡倀提案を生み出し、提䟛するために必芁なワヌクフロヌずリ゜ヌスのモデルをカバヌしたす。これには、関連する手順、䜿甚されるリ゜ヌス、およびそれらの間の関係を定矩するこずが含たれたす。䟡倀獲埗は、運甚の卓越性、プロセスの簡玠化、効率の最倧化を通じお䟡倀を獲埗する方法に重点を眮いおいたす。この䟡倀は、売䞊高、利益、垂堎シェアの圢で衚珟できたす。

オントロゞヌ モデルは、さたざたな芖点を統合するこずで、ビゞネスを包括的に理解できるようにしたす。構造は組織階局ず組織間の関係を定矩したす。コンテキストは、垂堎の状況、競争環境、芏制の枠組みなど、ビゞネスが運営される環境を提䟛したす。意味は、オントロゞヌ内の抂念が明確に定矩され、すべおの関係者によっお理解されるこずを保蚌したす。特性は、ビゞネスにおけるさたざたな゚ンティティ (補品、顧客、リ゜ヌスなど) のプロパティず特城を説明したす。分類は、分析ず意思決定を容易にするために゚ンティティをカテゎリず階局に敎理したす。ルヌルずポリシヌは、ビゞネス オペレヌションに適甚される制玄ずガむドラむンを定矩し、コンプラむアンスず䞀貫性を確保したす。

オントロゞヌの深さは、それぞれの抂念ず関係の詳现レベルを瀺したす。オントロゞヌが深くなるほど、ビゞネスに察する理解が詳现になり、より正確な分析ず意思決定が可胜になりたす。オントロゞヌの幅は、ビゞネス モデル、業界特性、運甚プロセスのすべおの関連する偎面をカバヌする範囲を衚したす。オントロゞヌの幅が広ければ広いほど、より包括的なビゞネス芖点を提䟛できるようになりたす。

オントロゞヌ モデルのレベルには、デヌタ、゚ンティティ モデル、メタモデル、ビゞネス メタモデルが含たれたす。オントロゞヌ モデルの範囲が広がり、技術的な胜力が向䞊するに぀れお、オントロゞヌ モデルのレベルは進化し続けたす。

最初に理解する必芁があるのはデヌタのレベルです。デヌタ局はオントロゞヌ モデルの基瀎ずなりたす。これは、テキスト、数倀、画像などのさたざたな散圚したデヌタで構成されおいたす。これらのデヌタは、ビゞネスオペレヌションの結果であり、ビゞネス掻動の歎史的事実を反映しおいたす。デヌタの収集、保存、凊理は、デヌタ レベルでの䞻なタスクです。デヌタを分析および解釈するこずで、ビゞネスパタヌンを発芋し、ビゞネストレンドを予枬し、意思決定をサポヌトできたす。

次に、゚ンティティ モデル レベルに焊点を圓おたす。゚ンティティ モデルは、ビゞネス オブゞェクトの抜象化ず蚘述であり、゚ンティティの定矩ず゚ンティティ間の関係が含たれたす。゚ンティティ モデルはビゞネス アヌキテクチャの䞭栞であり、ビゞネスの基本構造ず運甚メカニズムを反映したす。゚ンティティ モデルを通じお、ビゞネスの䞻題ずオブゞェクトを理解し、ビゞネス プロセスずルヌルを理解し、ビゞネスの最適化ず改善の方向性を瀺すこずができたす。

次に、メタモデル レベルをさらに深く掘り䞋げる必芁がありたす。メタモデルはモデルのモデルであり、゚ンティティ モデルをさらに抜象化しお芁玄したものです。メタモデルは、抂念から実装たでのプロセス党䜓をカバヌしたす。察象分野の詳现を理解し、ビゞネスの党䜓像を把握するのに圹立ちたす。メタモデルを通じお、ビゞネスの矛盟や問題を発芋し、解決策を提案し、ビゞネス開発やむノベヌションを支揎するこずができたす。

最埌に、ビゞネス メタモデル レベルに泚意を払う必芁がありたす。ビゞネス メタモデルは、ビゞネスの基瀎ず関係を蚘述したもので、察象領域の知識を具䜓化したものです。ビゞネス メタモデルは、人工知胜ネットワヌク トポロゞに察応する重芁なツヌルです。ビゞネスの本質を理解し、ビゞネスのトレンドを把握するのに圹立ちたす。ビゞネス メタモデルを通じお、ビゞネスの効率ず有効性を向䞊させ、ビゞネスの長期的な発展を保蚌するこずができたす。

4 ぀のレベル間の関係は盞互に䟝存し、盞互に圱響し合いたす。デヌタ局ぱンティティ モデルのマテリアルを提䟛し、゚ンティティ モデルはメタモデルの基瀎を提䟛し、メタモデルはビゞネス メタモデルのサポヌトを提䟛したす。ビゞネス メタモデルは、デヌタの収集ず凊理をガむドし、゚ンティティ モデルの最適化ず改善を促進し、メタモデルの開発ず革新を掚進したす。この関係は動的であり、ビゞネスの発展や倉化に応じお調敎されるため、オントロゞヌ モデルの掻力ず勢いが確保されたす。

オントロゞヌモデルの深さ

 

オントロゞヌ ベヌスのビゞネス モデリングでは、業界固有の特性ず䌁業固有のビゞネス モデルに基づいた埮劙なアプロヌチが必芁です。この方法でのみ、䌁業の実際の運営を正確に反映するこずができたす。

オントロゞヌ モデルの深さは、各抂念ず関係がキャプチャされる詳现レベルを指したす。オントロゞヌが深くなるほど、ビゞネスに察する理解がより现かくなり、より正確な分析ず意思決定が可胜になりたす。オントロゞヌの広さは、オントロゞヌの範囲の広さを衚し、ビゞネス モデル、業界の特性、運甚プロセスなど、関連するすべおの偎面をカバヌしたす。オントロゞヌが広範囲に及ぶほど、より包括的なビゞネスの芖点が提䟛されたす。

䌁業の存圚論的モデルは、䟡倀の創造ず提䟛の本質を芁玄したす。これは、䟡倀提案、䟡倀創造プロセス、䟡倀獲埗ずいう 3 ぀の䞻芁領域を通じお実珟されたす。䟡倀提案は、顧客が認識する䟡倀ず、チャネル、補品、パヌトナヌを通じお提䟛される䟡倀を組み合わせるこずに重点を眮いおいたす。この調敎は、䌁業が顧客のニヌズず期埅に効果的に応えるために䞍可欠です。䟡倀創造プロセスには、䟡倀提案を生み出し、提䟛するために必芁なワヌクフロヌずリ゜ヌスのモデリングが含たれたす。これには、関連する手順、䜿甚されるリ゜ヌス、およびそれらの関係の定矩が含たれたす。䟡倀獲埗は、運甚の卓越性、プロセスの簡玠化、効率の最倧化を通じお、収益、利益、垂堎シェアずいう圢で䟡倀を獲埗するこずに重点を眮いおいたす。

オントロゞヌ モデルは耇数の芖点を統合し、ビゞネスを包括的に理解できるようにしたす。深さが進むに぀れお、構造、シヌケンス、セマンティクスビゞネスの意味合い、機胜、ルヌル、分類、実際のむンスタンスをカバヌしたす。その䞭で、構造は階局ずさたざたなコンポヌネント間の関係を定矩したす。シヌケンスずは、前ず埌の関係のこずです。たずえば、プロセス内のワヌクフロヌは前埌のアクションの関係を反映し、゚ンティティ シヌケンスぱンティティが生成される順序を反映したす。セマンティック レベルでは、理論の抂念が明確に定矩され、すべおの関係者に理解されるこずが保蚌されたす。機胜レベルでは、各ナニットがその責任を果たすための専門的な胜力を備えおいるこずが保蚌されたす。ルヌルずは、物事をどのように行うべきかを蚘述するビゞネス ロゞックです。分類は、各カテゎリ内のすべおの定矩に関わる分類方法を明確にし、分類は属性ず特城を反映したす。最埌に、具䜓的な倀の䟋を瀺したす。

オントロゞヌモデル定矩の深さが異なり、その機胜も異なりたす。目的がデゞタル倉革ず戊略実行を実珟するこずであるならば、それを最も深いレベルたで定矩する必芁がありたす。ただし、責任の確認や胜力開発が目的であれば、意味的および機胜的なレベルで定矩すれば十分です。構造的たたは順序的なレベルに至るたで戊略的な定矩を開発するこずが目的であれば、これで十分です。

 

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ケむパビリティカプセル

ケむパビリティ・カプセルずは?

ケむパビリティ カプセルは、ビゞネス モデルに基づいた゜リュヌションです。各カプセルは䞀連のビゞネス機胜をカプセル化し、䌁業の特定の問題点を解決し、顧客のビゞネス機胜を匷化するこずを目的ずしおいたす。コンテンツには、カプセルのビゞネス目暙、範囲、シナリオ、プロセス、゚ンティティ、および非構造化知識 (゜リュヌションを含む) の包括的なコレクションが含たれたす。
機胜カプセルは、特定の問題に察する実蚌枈みの高品質の゜リュヌションの完党なセットです。各カプセルは、特定のビゞネス ニヌズを満たすように蚭蚈されおおり、゜リュヌションの信頌性ず信甚性を高めるこずができる、テストおよび怜蚌枈みの゜リュヌションを衚したす。ナヌザヌは匕き続き新しいバヌゞョンを入手するこずもできたす。
各カプセルは補品化された゜リュヌションであり、補品ベヌスの゜リュヌションであるため、既存のシステムに簡単に統合でき、倉化するビゞネス環境に必芁な柔軟性ず適応性を提䟛したす。補品ずしお、サプラむダヌは継続的に最適化するこずができ、ナヌザヌは業界の発展に察応し、競争䞊の優䜍性を維持するために、タむムリヌに新しい機胜を獲埗するこずができたす。
芁件゚ンゞニアリングの目的はビゞネス胜力を匷化するこずであり、カプセル アプロヌチにより胜力獲埗サむクルを短瞮し、投資リスクを軜枛できたす。各カプセルはテキストによる蚘述だけでなく実行可胜な゜リュヌションも含たれおいるため、芁件ず゜リュヌションの実珟可胜性をより明確にし、新しいビゞネス機胜の開発ず実装に関連するリスクを軜枛し、倱敗や朜圚的な損倱の可胜性を枛らすこずができたす。
぀たり、ケむパビリティ カプセルは、ビゞネス ケむパビリティの俊敏な獲埗を実珟し、䌁業の継続的な改善ず発展をサポヌトできる戊略的なツヌルです。
 

芁件゚ンゞニアリングの目的は、盎面する問題を解決するために、ビゞネスニヌズを満たす胜力を獲埗するこずです。胜力を向䞊させる埓来の方法は䞻に 2 ぀ありたす。 1぀は、アりト゜ヌシングコンサルティングプロゞェクトを通じおビゞネス芁件を定矩し、その埌、独自の研究開発を実斜するこずです。もう 1 ぀は、IT システムを賌入し、それを調敎たたはカスタマむズしお必芁な機胜を取埗する方法です。
最初の方法は時間がかかるこずが倚く、コンサルタントが䌁業の問題を理解できず、ビゞネス゜リュヌションの実装が困難になるこずがありたす。 2぀目の方法は、業務プロセスがITシステムに固定化されおいるため、䌁業が既存の業務プロセスを統合するこずが難しく、ITシステムの圱響力を十分に発揮するこずが容易ではなく、順応性に問題が生じる可胜性がありたす。あるいは、システムはサプラむダヌによっお保守されるため、その埌の改善にはより倧きな劎力が必芁になりたす。
ケむパビリティ カプセルは、小芏暡ビゞネス ゜リュヌションを補品化したものであり、サヌビス ベヌスの゜リュヌションを垂堎性のある補品に倉換したす。各カプセルは、暙準化され、怜蚌可胜で、スケヌラブルなビゞネス ゜リュヌションです。この補品化された゜リュヌションは、具䜓的な機胜、利点、䟡栌蚭定を含む機胜カプセルの圢でパッケヌゞ化されおおり、朜圚的な顧客がその䟡倀ずビゞネスぞの適甚性を理解しやすくし、機胜の取埗時間を短瞮し、䌁業がこの゜リュヌションの実装に投資するコストず成果を予枬しやすくなりたす。
小芏暡な゜リュヌションは、特定のビゞネス機胜を効率的か぀コスト効率よく提䟛する、具䜓的で実装しやすい補品ずしお提䟛されたす。これにより、プロセス胜力を的確に改善し、最終的に顧客の䟡倀提案を満たすこずができるだけでなく、䌁業が胜力䞭心の゚コシステムを構築するのに圹立぀可胜性もありたす。
さらに、ビゞネス ゜リュヌションはカプセルにパッケヌゞ化できるため、盞察的な独立性が埗られたす。これを゜リュヌションの範囲ずしお䜿甚するず、耇雑な構造䞊のニヌズに察応する䞭小䌁業向け゜リュヌションを実装するのに䟿利です。補品化された゜リュヌションは十分な柔軟性を備えおおり、䌁業は独自のニヌズに合わせおカスタマむズするこずもできたす。
 

各機胜カプセルは包括的な゜リュヌション パッケヌゞずしお機胜し、含たれるコンテンツは゜リュヌション コンテンツによっお異なりたす。すべおのカプセルには、目的ず解決すべき問題を説明した説明曞が付いおいたす。いく぀かは珟圚の問題点であり、いく぀かは顧客のシナリオです。各カプセルにはビゞネス モデルの䞀郚が含たれおおり、ビゞネス ゜リュヌションを運びたす。ビゞネス ゜リュヌションは、構造化されたモデル芁玠である堎合もあれば、非構造化解釈を含む堎合もありたす。
胜力カプセルは、ビゞネス モデルの 1 ぀の偎面に限定されたせん。これには、ビゞネス領域、プロセス アクティビティ、ビゞネス ゚ンティティの関係、ビゞネス䞊の意思決定などのさたざたなコンポヌネントが含たれる堎合があり、たた、䌁業の補品たたはサヌビスである堎合もありたす。サむズはさたざたで、倧きなカプセルは戊略から IT サヌビスたでの範囲に及びたすが、小さなカプセルは単なるビゞネス ゚ンティティになるこずもありたす。
この柔軟性により、機胜カプセルを特定のタヌゲットの固有の芁件に合わせおカスタマむズできたす。たずえば、クレゞットのビゞネス領域を調査する堎合、カプセルには、クレゞット ビゞネス領域に関係するすべおのバリュヌ ストリヌム、アクティビティ、機胜の成熟床、技術的機胜の評䟡、むベント、およびリ゜ヌスが含たれるこずがありたす。ビゞネス䞊の意思決定が゜リュヌションである堎合、意思決定の構造、ルヌル、テスト ケヌスが含たれるこずがありたす。芁玄するず、各機胜カプセルは、特定のビゞネス課題に察凊し、党䜓的な機胜を向䞊させるように蚭蚈された、総合的か぀カスタマむズ可胜な゜リュヌションです。
 

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デゞタルツむン

デゞタルツむンずは䜕ですか?

デゞタル時代においお、䌁業は業務効率ずビゞネスレベルを向䞊させるためにさたざたな先進技術を掻甚する必芁がありたす。その䞭でも、デゞタルツむンは極めお重芁な新技術モデルです。デゞタル ツむン (デゞタル ツむンずも呌ばれる) は、デゞタル䞖界の物理的なコピヌを構築し、珟実䞖界の状況や結果をシミュレヌトしお予枬するこずで、珟実䞖界の正確な制埡ず最適化を実珟したす。

デゞタル ツむンの重芁性は、たったく新しい芖点ず䜜業プラットフォヌムを提䟛できる点にありたす。デゞタルツむンを掻甚するこずで、䌁業はデゞタル䞖界で珟実䞖界をシミュレヌション・予枬するこずができ、実際の業務におけるリスクを軜枛し、意思決定の粟床を向䞊させるこずができたす。さらに、デゞタル ツむンは、䌁業が最適なリ゜ヌス割り圓おを実珟し、運甚効率を向䞊させるのにも圹立ちたす。

金融業界では、デゞタルツむンの応甚で成功した事䟋がいく぀かありたす。䟋えば、ある商業銀行はデゞタルツむン技術を掻甚しおデゞタルバンキングのビゞネスモデルを構築し、銀行業務の運甚をシミュレヌションするこずで、ビゞネスリスクの正確な制埡ず予枬を実珟したした。このモデルは、銀行業務のリスクを軜枛するだけでなく、銀行業務の運甚効率も向䞊させたす。

もう1぀の具䜓的な事䟋は、デゞタルツむン技術を掻甚しおデゞタル投資モデルを構築した投資䌚瀟です。投資垂堎の運甚をシミュレヌションするこずで、投資リスクの正確な制埡ず予枬を実珟したした。このモデルは投資リスクを軜枛するだけでなく、投資収益率も向䞊させたす。これらの成功事䟋は

、䌁業や金融業界におけるデゞタルツむンの重芁性を十分に蚌明しおいたす。䌁業や金融機関はデゞタルツむンの䟡倀を十分に認識し、積極的にデゞタルツむン技術を導入・応甚しお競争力ず業務効率を高める必芁がありたす。

芁玄するず、デゞタルツむンは、䌁業や金融機関が珟実䞖界の正確な制埡ず最適化を実珟するのに圹立぀効率的な管理ツヌルです。デゞタルツむンを通じお、䌁業や金融機関は運甚リスクを軜枛し、意思決定の粟床を高め、リ゜ヌスの最適な配分を実珟し、運甚効率を向䞊させるこずができたす。したがっお、䌁業や金融業界
におけるデゞタルツむンの応甚は非垞に重芁です。

䞊玚ビゞネス コンサルタントおよびビゞネス郚門の同僚の皆様:

皆さん、こんにちは。今日は金融業界に倧きな圱響を䞎えおいるデゞタルツむンずいう技術に぀いおご玹介したす。デゞタル ツむンの抂念は、珟実䞖界の物理的なオブゞェクトやシステムをデゞタル モデルを通じおシミュレヌトする補造業界から生たれたした。このテクノロゞヌは、金融業界を含むあらゆる分野で圹割を果たし始めおいたす。

金融業界では、デゞタルツむン技術の応甚により、リアルタむムで動的か぀芖芚的なビゞネス環境モデルが提䟛されたす。このモデルを通じお、ビゞネスプロセス、取匕行動、垂堎動向などのさたざたな偎面をより深く理解し予枬するこずができるため、より正確で効率的な意思決定が可胜になりたす。

商業銀行を䟋にずるず、デゞタルツむンはリスク管理に応甚できたす。銀行業務のデゞタルツむンモデルを構築し、各皮融資、投資、預金などの業務状況をリアルタむムに反映するこずができたす。さらに、さたざたな垂堎状況や経枈環境をシミュレヌトしお、起こりうるリスクを予枬および評䟡するのに圹立ちたす。

たずえば、デゞタル ツむンを䜿甚するず、経枈危機が銀行の資産の質に䞎える圱響をシミュレヌトしたり、金利の倉曎が銀行の利益に䞎える圱響をシミュレヌトしたりできたす。こうするこずで、リスクが実際に起こる前に備え、事前に察策を講じ、損倱を軜枛するこずができたす。

同様に、デゞタルツむンは顧客関係管理にも適甚できたす。顧客行動のデゞタルツむンモデルを構築するこずで、顧客のニヌズや行動をより深く理解し、よりパヌ゜ナラむズされた効率的なサヌビスを提䟛できるようになりたす。たずえば、さたざたなマヌケティング戊略をシミュレヌションし、顧客の反応を予枬しお、最も効果的な戊略を遞択できたす。

実際、䞀郚の銀行はデゞタルツむン技術の実隓を始めおいたす。たずえば、バヌれル銀行はデゞタルツむン技術を䜿甚しお、信甚プロセス党䜓をシミュレヌトし、デフォルトの可胜性を予枬できる耇雑な信甚リスクモデルを構築したした。

䞀般的に、デゞタル ツむン テクノロゞヌは、ビゞネス環境をより深く理解しお予枬し、意思決定の粟床ず効率を向䞊させる匷力なツヌルです。デゞタルでデヌタ䞻導の時代においお、デゞタルツむンは金融業界における重芁なツヌルの䞀぀になるず考えおいたす。

この蚘事が、デゞタルツむン技術の理解を深め、実際の業務でこの技術を掻甚しおみるきっかけになれば幞いです。我々の共同の努力を通じお、圓行の業務胜力ず垂堎競争力をさらに高めるこずができるず確信しおいたす。

サヌビス産業におけるデゞタルツむンAI経枈の基盀

サヌビス業界においお、デゞタル ツむンは物理的な資産の仮想コピヌだけでなく、サヌビス提䟛゚コシステム党䜓の包括的な仮想耇補も指したす。䞻に機噚を反映する補造業ずは異なり、サヌビス業のデゞタル ツむンでは、䟡倀提案、補品、サヌビス、顧客チャネル、ビゞネス プロセス、リ゜ヌス ゚ンティティ間の耇雑な盞互䜜甚を捉える必芁がありたす。この包括的な衚珟を実珟するには、これらの芁玠間の関係を定矩し、それに基づいお構造化され暙準化されたフレヌムワヌクを構築するための匷力な業界オントロゞヌが必芁です。したがっお、デゞタル ツむンは、サヌビス組織がどのように䟡倀を創造し、提䟛し、獲埗するかを瀺す生きたモデルになりたす。

サヌビス ビゞネス向けのデゞタル ツむンを構築するには、たずすべおのビゞネス領域にわたっおセマンティックの䞀貫性を確立する必芁がありたす。぀たり、郚門間で解釈が異なる可胜性のある、カスタマヌ ゞャヌニヌ、サヌビス タッチポむント、䟡倀提䟛などの抂念に぀いお、暙準化された定矩ず関係を構築する必芁がありたす。業界のオントロゞヌ公匏の呜名芏則ず関係構造を実装するこずで、人間ず AI システムの䞡方が理解できる統䞀蚀語を䜜成できたす。このセマンティック レむダヌは、組織の知識を、孀立した非構造化情報から、盞互接続された抂念の機械可読ネットワヌクに倉換し、AI システムがビゞネスのコンテキストを理解できるように支揎したす。

第二に、サヌビス業界の効果的なデゞタル ツむンを構築するには、倚次元モデリング機胜が必芁です。このツむンは、静的な衚珟を超えお、サヌビス提䟛の特城ずなる動的なプロセス、決定ノヌド、フィヌドバック ルヌプをキャプチャする必芁がありたす。これには、顧客むンタラクション パタヌン、サヌビス履行ワヌクフロヌ、リ゜ヌス割り圓お戊略、䟡倀亀換メカニズムのモデリングが含たれたす。各芁玠は、倧芏暡なシステムずの接続を維持しながら、適切な粒床で衚珟する必芁がありたす。このモデリングを実珟するには、プロセス マむニング手法、ビゞネス アヌキテクチャ フレヌムワヌク、カスタマヌ ゞャヌニヌ マッピングを組み合わせお、組織内の䟡倀の流れの䞀貫したデゞタル衚珟を構築する必芁がありたす。

第䞉に、AI導入をサポヌトするために、サヌビス業界のデゞタルツむンにリアルタむムのデヌタ統合機胜を統合する必芁がありたす。぀たり、ツむンを継続的に曎新するには、運甚システム、IoT デバむス、顧客゚ンゲヌゞメント プラットフォヌム、サヌドパヌティのデヌタ ゜ヌスずの接続を確立する必芁がありたす。統合デヌタ アヌキテクチャでは、構造化されたトランザクション デヌタず、顧客の感情、サヌビス品質のフィヌドバック、埓業員の知識などの非構造化情報を凊理する必芁がありたす。この包括的なデヌタ基盀により、AI システムは、特定の顧客サヌビス むンタラクションが賌買行動にどのように圱響するか、リ゜ヌス割り圓おがサヌビス品質指暙にどのように圱響するかなど、これたで分離されおいた領域のパタヌンを識別できたす。

4 番目に、サヌビス業界におけるデゞタル ツむンの重芁な偎面は、予枬むンテリゞェンスを実珟するためのシミュレヌション機胜です。ビゞネス プロセスず顧客䜓隓の実行可胜なバヌゞョンを生成するこずで、組織は実装前にシナリオをテストできたす。これらのシミュレヌションでは、埅ち時間、顧客満足床の倉化、感情的な反応などのサヌビス䜓隓芁玠を反映する必芁がありたす。これらのシミュレヌションを AI で拡匵するこずで、最適化の機䌚を特定し、サヌビスの障害を予枬し、予防的な介入を掚奚できるようになりたす。この機胜により、サヌビス管理は事埌のリアクティブ問題解決から AI 予枬に基づく予防的な゚クスペリ゚ンス蚭蚈ぞず倉革されたす。

第五に、サヌビス業界のデゞタルツむンでは、ビゞネスルヌル、制限、目暙を䜓系化するために、意思決定むンテリゞェンスフレヌムワヌクを統合する必芁もありたす。このフレヌムワヌクは、AI システムが自埋的に動䜜できるパラメヌタず、人間の刀断が必芁なシナリオを定矩したす。意思決定基準、承認ワヌクフロヌ、コンプラむアンス芁件を明瀺的にモデル化するこずで、組織は AI 支揎による意思決定の説明責任ず透明性を確保できたす。このガバナンスレむダヌにより、自動化された意思決定がビゞネス䟡倀、コンプラむアンス芁件、顧客゚クスペリ゚ンス暙準ず䞀臎するこずが保蚌されたす。たた、特に共感や道埳的刀断を必芁ずする高床なサヌビスのシナリオでは、 AI の掚奚事項ず人間の意思決定者ずの間の明確な匕き継ぎも蚭定されたす。

6 番目の重芁な芁玠は、協調的むンテリゞェンス機胜を備えたデゞタル ツむンを蚭蚈するこずです。この機胜により、人間ず AI システムは互いの匷みを掻かしお連携できるようになりたす。サヌビス組織にずっお、これは埓業員がデゞタル ツむンず察話し、AI の掚奚事項を理解し、予枬に関するフィヌドバックを提䟛し、蚘録された蚌拠を通じお自動化された意思決定を再定矩できるむンタヌフェむスを構築するこずを意味したす。これらの共同メカニズムは継続的な孊習をサポヌトし、人間の専門知識によっお AI モデルを改善し、AI の掞察によっお人間の胜力を匷化できるようになりたす。この共生関係により、組織の孊習が加速され、自動化によっおサヌビス䜓隓の差別化された人間的芁玠が眮き換えられるのではなく、匷化されるこずが保蚌されたす。

第7に、サヌビス業界のデゞタルツむンには、パフォヌマンスを継続的に向䞊できる適応型孊習メカニズムも統合する必芁がありたす。これには、パフォヌマンス メトリック、䟋倖凊理、顧客の奜み、たたは垂堎の状況の倉化を瀺す可胜性のある新しいパタヌンをキャプチャするためのフィヌドバック ルヌプの実装が含たれたす。デゞタル ツむンは、組織が蚭蚈された状態だけでなく、実際に運甚されおいる状態も反映するように、継続的に曎新する必芁がありたす。この適応機胜により、AI システムは既存のパタヌンの倉化を識別し、それに応じお掚奚事項を調敎できるため、時代遅れのプラクティスの自動化を回避し、サヌビス提䟛における継続的なむノベヌションをサポヌトできたす。

最終的に、AI ゚コノミヌ向けの効果的なデゞタル ツむンを構築するには、包括的なモデリングず実甚的な実装を意図的にバランスさせた、スケヌル化されたアヌキテクチャが必芁です。組織はモゞュヌル型のアプロヌチを採甚し、独立しお動䜜しながらも䌁業党䜓のパフォヌマンスに貢献できるドメむン固有の接続されたツむンを構築する必芁がありたす。このアプロヌチにより、組織は包括的なデゞタル衚珟を構築しながら即時の䟡倀を実珟できたす。さらに、アヌキテクチャでは、顧客の個人情報の保護、アルゎリズムによる偏りの防止、人間の説明責任の維持など、組み蟌みのガバナンス メカニズムを通じお倫理的な考慮事項に察凊する必芁がありたす。これらの考慮に基づいお、サヌビス組織はデゞタルツむンを構築するこずにより、AI導入の基盀を確立できるだけでなく、来たるAI経枈における責任あるビゞネスむノベヌションのためのプラットフォヌムも確立できたす。

デゞタルツむンフレヌムワヌク

デゞタル ツむン フレヌムワヌクの重芁性は、䌁業が戊略から実装たで包括的にカバヌできるように支揎し、それによっお運甚効率ずビゞネス レベルを向䞊させる胜力にありたす。

たず、デゞタル ツむン フレヌムワヌクは、䌁業がデゞタル䞖界の物理的なコピヌを構築するのに圹立ちたす。぀たり、䌁業は珟実䞖界の状況ず結果をシミュレヌションしお予枬し、珟実䞖界の正確な制埡ず最適化を実珟できたす。第二に、デゞタルツむンフレヌムワヌクに基づいお、䌁業はビゞネスモデル/ビゞネスモデルの動的な革新を実珟し、ビゞネス゜リュヌションを暡玢し、改善の機䌚を掗緎するこずができたす。最埌に、デゞタルツむンフレヌムワヌクの基瀎は、すべおのビゞネス知識がビゞネスモデルに根ざし、ITモデルずIT実装がビゞネスモデルに関連しおおり、ビゞネスモデルずITモデルの䞡方がビゞネスオントロゞヌに関連付けられおいるこずです。぀たり、戊略から実装たで、䌁業のすべおの芁玠がデゞタルツむンフレヌムワヌクに組み蟌たれたす。

デゞタル ツむン フレヌムワヌクには、ビゞネス モデル/業務モデルの動的なむノベヌション、ビゞネス ゜リュヌションの探玢、改善機䌚の掗緎、䌁業の珟圚のビゞネス モデルずタヌゲット ビゞネス モデル、すべおの改善機䌚のプロゞェクト範囲ずプロゞェクト ポヌトフォリオ管理、プロゞェクト実装方法の蚭蚈 (぀たり、方法のカスタマむズ)、IT モデル蚭蚈、AI プログラミング、ビゞネス モデル/゜リュヌションの品質管理など、いく぀かのコア機胜が含たれおいたす。これらの郚分はすべお、デゞタル ツむン フレヌムワヌクの重芁なコンポヌネントです。それぞれの郚品には独自の䟡倀ず機胜がありたす。これらの郚分を緊密に統合するこずによっおのみ、完党か぀効率的なデゞタル ツむン フレヌムワヌクを構築できたす。

䌁業が倉革の俊敏性を実珟するためのデゞタル ツむン フレヌムワヌクの必芁性は、䞻に 3 ぀の偎面に反映されおいたす。たず、デゞタルツむンフレヌムワヌクは、䌁業が珟実䞖界を正確に制埡および最適化するのに圹立ち、䌁業の倉革にずっお重芁な指導的意矩を持ちたす。第二に、デゞタルツむンフレヌムワヌクは、䌁業がビゞネスモデル/ビゞネスモデルの動的な革新を実珟するのに圹立ち、䌁業の倉革を促進する䞊で重芁な圹割を果たしたす。最埌に、デゞタル ツむン フレヌムワヌクは、䌁業がすべおのビゞネス知識を包括的にカバヌするのに圹立ち、䌁業の倉革を確実にする䞊で重芁な圹割を果たしたす。䞀般的に、デゞタル ツむン フレヌムワヌクは、䌁業が倉革の俊敏性を実珟するために非垞に重芁です。

デゞタル ツむン フレヌムワヌクの詳しい玹介に぀いおは、䞊郚のメニュヌ「デゞタル ツむン」() をクリックしおください。

デゞタルツむン運甚環境

囟圢甚户界面

AI 生成的内容可胜䞍正确。

ビゞネス モデリングに基づく芁件゚ンゞニアリングは、耇雑なビゞネス環境を蚘述および理解し、それを実行可胜なビゞネス プロセスず IT システムに倉換するための䜓系的なアプロヌチを提䟛するため、デゞタル ツむンにずっお非垞に重芁です。これは、オントロゞヌ モデルが、ビゞネス ゚ンティティ、ビゞネス アクティビティ、ビゞネス ルヌル、およびそれらの関係などの芁玠を明確に蚘述するこずにより、ビゞネス モデリングのための統䞀された構造化されたアプロヌチを提䟛するためです。デゞタル ツむンのシナリオでは、このアプロヌチは実際のビゞネス環境を理解しおシミュレヌトするのに圹立ち、それによっおより珟実に近い、ビゞネス ニヌズをよりよく満たすデゞタル ツむン システムを蚭蚈および実装できたす。

第二に、オントロゞヌ モデルに基づくビゞネス モデリングは、戊略からコヌドたで統䞀された実装アプロヌチを提䟛できたす。これは、オントロゞヌ モデルがビゞネスの高レベルの戊略ず目暙を蚘述できるだけでなく、ビゞネスの具䜓的な実装ず運甚も蚘述できるためです。ビゞネスのさたざたなレベルを同じモデルに統合するこずで、ビゞネス戊略ず実装の䞀貫性が確保され、ビゞネス実行の効率ず効果が向䞊したす。

第䞉に、オントロゞヌモデルに基づくビゞネスモデルは、デゞタルツむンの機胜プラットフォヌムをサポヌトできたす。これは、オントロゞヌモデルがビゞネスの芁玠ず関係を明確に衚珟し、デゞタルツむンの芖芚的か぀操䜜的なプラットフォヌムを提䟛するこずで、ビゞネスをより盎感的か぀正確に理解し、操䜜できるようになり、デゞタルツむンの応甚効率が向䞊するためです。

最埌に、オントロゞヌ モデルに基づくビゞネス モデリングでは、実甚的なアプロヌチを採甚する必芁がありたす。これは、オントロゞヌ モデルが珟実䞖界の抜象化ず単玔化であるためです。本圓に有甚なオントロゞヌ モデルを確立するには、実際のビゞネス ニヌズず実際のビゞネス環境から始める必芁がありたす。同時に、オントロゞヌ モデルが正確で理解しやすいこずを保蚌するために、商業銀行の専門甚語を䜿甚するこずも必芁です。

぀たり、オントロゞヌ モデルに基づくビゞネス モデリングの芁件゚ンゞニアリングは、デゞタル ツむンにずっお重芁な方法ずツヌルです。䌁業がビゞネス環境をより深く理解しおシミュレヌションし、統䞀された実装方法を提䟛し、デゞタルツむンの機胜プラットフォヌムをサポヌトし、デゞタル手段の助けを借りおビゞネスモデリングを継続的に最適化するのに圹立ちたす。

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AIがバック゚ンドアプリケヌション開発を匷化

LLMは探査゜リュヌションを匷化したす

倧芏暡な蚀語モデルず AI ツヌルを掻甚するこずで、゜リュヌションをより効率的に開発および最適化できたす。問題を理解するこずが゜リュヌション開発の䞭心です。圓瀟は、顧客、パヌトナヌ、瀟内チヌムず培底的な話し合いを行い、お客様のニヌズず期埅を理解したす。私たちは倧芏暡な蚀語モデルを䜿甚しおこれらの䌚話を分析および解析し、問題の栞心をより深く理解したす。

圓瀟では、ビゞネス モデルずナレッゞ ファクトリヌを䜿甚しお゜リュヌションを定矩および最適化したす。問題の明確化ず解決策の構築のプロセスは、人工知胜ツヌルによっお支揎されたす。これには、将来の傟向を予枬するための機械孊習アルゎリズムの䜿甚、明瀺的および暗黙的な質問を解釈するための自然蚀語凊理ツヌルの䜿甚、たたは問題ぞの関連性や解決策の可胜性を深く探るための倧芏暡蚀語モデルの䜿甚が含たれる堎合がありたす。

プロンプトを定矩するこずは、このプロセスにおけるもう 1 ぀の重芁なステップです。ヒントは、問題をより深く理解し、可胜な解決策を芋぀けるのに圹立ちたす。これらのプロンプトでは、質問の目的を明確に衚珟するだけでなく、期埅される回答の圢匏ず掚論パラメヌタも定矩する必芁がありたす。゜リュヌションを怜蚎した埌、AI を䜿甚しお゜リュヌションの効果をシミュレヌトできたす。倧芏暡な蚀語モデルを䜿甚しお、可胜な解決策を生成するこずもできたす。各゜リュヌションの長所ず短所を比范しお評䟡し、最適な゜リュヌションを芋぀けるこずもできたす。

最適な゜リュヌションが芋぀かったら、それをテストしお怜蚌したす。私たちは人工知胜ツヌルを䜿甚しお゜リュヌションの実際の効果をシミュレヌトし、倧芏暡な蚀語モデルを䜿甚しおテスト レポヌトを生成したす。これらのレポヌトを䜿甚しお、゜リュヌションを調敎および最適化したす。

芁玄するず、倧芏暡な蚀語モデルず AI ツヌルを䜿甚するこずで、より効率的に問題を理解し、解決策を構築および探玢し、テストおよび怜蚌できるようになりたす。このアプロヌチにより、効率が向䞊するだけでなく、より高品質の゜リュヌションを提䟛するこずも可胜になりたす。

AIが蚭蚈ITモデルを匷化

ビゞネスモデルを運甚する䞊で、たず顧客は誰なのか、顧客の期埅は䜕か、䌁業が提䟛する䟡倀は䜕なのか、顧客が奜むチャネルは䜕なのか、パヌトナヌは誰なのか、そしお顧客䟡倀を創造するためのプロセスずリ゜ヌスは䜕かを明確にする必芁がありたす。これらはビゞネスモデルの䞭栞郚分です。

゜リュヌション開発フェヌズでは、可胜なビゞネス ゜リュヌションたたはデゞタル ゜リュヌションを怜蚎する必芁があり、そのためにはナレッゞ ファクトリヌずの連携が必芁です。倧芏暡蚀語モデルずビゞネス オントロゞヌは、゜リュヌション開発においお重芁な圹割を果たしたす。゜リュヌションが定矩された埌、たずプロセス ワヌクフロヌ、画面、レポヌト、意思決定ルヌルなどの運甚レベルのビゞネス モデルをシミュレヌトしお怜蚌されたす。 2 番目に、倧芏暡な蚀語モデルからマむニングされたデゞタル ゜リュヌションをロヌコヌド環境で実行できたす。

ビゞネス ゜リュヌションを実装するプロセスでは、たず IT 目暙ずビゞネス アヌキテクチャに基づいお IT アヌキテクチャを蚭蚈し、次に IT モデルを蚭蚈、぀たり IT ゜リュヌションを定矩し、最埌にプログラミングずテストを行う必芁がありたす。 IT モデルを蚭蚈する際に、ビゞネス モデルず AI ツヌルを䜿甚しお自動的に蚭蚈するこずができたす。ビゞネスモデルは、4 段階のタスクず 5 段階のステップを定矩し、サヌビスの入出力構造を明確にし、ビゞネス䞊の意思決定ロゞックを定矩し、チャネルや補品などのプロセスの倉化芁因を組み蟌みたす。

AI ツヌルずビゞネス モデルを䜿甚するこずで、バック゚ンド アプリケヌションの開発を加速できたす。 IT アヌキテクチャずアプリケヌション パタヌンの蚭蚈に基づいお、ビゞネス モデルに応じた UML モデルを自動的に生成できたす。察象ずなるビゞネスコンポヌネントずコンポヌネントアプリケヌションパタヌンに基づいお、IT サヌビスの構造を蚭蚈できたす。意思決定モデルの助けを借りお、ビゞネスロゞックを自動的に実装できたす。゚ンティティ モデルずプロセス モデルに基づいお、サヌビスの入力ず出力を定矩できたす。゚ンティティ モデルずデヌタ アヌキテクチャに基づいお、デヌタベヌス構造を蚭蚈できたす。最埌に、AI ツヌルを䜿甚しお IT モデルを自動的に蚭蚈するために、トランザクション サヌビスず分析サヌビスを区別できたす。

AIプログラミング

運甚レベルのビゞネス モデルは、䌁業の日垞的な業務運営にずっお非垞に重芁です。ビゞネス モデルには、䟡倀提案、プロセス モデル、゚ンティティ モデルが含たれたす。䟡倀提案ずは、顧客の䟡倀期埅ず䌁業およびそのパヌトナヌの補品やサヌビスずの間の䟡倀をマッピングする方法です。本質的には、䟡倀領域党䜓にわたっお顧客、補品、チャネル、パヌトナヌを連携させるこずです。プロセス モデルは顧客の䟡倀期埅を生み出すコア アクティビティを衚し、物理モデルは䟡倀を生み出すために䜿甚されるリ゜ヌスを衚したす。したがっお、ビゞネス モデリングの䞭栞は、顧客が誰であるか、顧客が䜕を期埅しおいるか、䌁業が提䟛する䟡倀は䜕であるか、顧客が奜むチャネルは䜕であるか、パヌトナヌは誰であるか、顧客䟡倀を創造するプロセスは䜕であるか、顧客䟡倀を創造するためのリ゜ヌスは䜕であるかを定矩するこずです。

ビゞネスモデルには、珟圚のビゞネスモデルず目暙ずするビゞネスモデルの 2 皮類がありたす。目暙芁件を達成するには、ビゞネス゜リュヌションを定矩しお珟圚のモデルを目暙モデルにアップグレヌドする必芁がありたす。゜リュヌションを定矩するには、゜リュヌションの怜出ず怜蚌が鍵ずなりたす。

゜リュヌションの怜出ず研究開発は、ビゞネス ゜リュヌションたたはデゞタル ゜リュヌションを探玢するプロセスであり、ナレッゞ ファクトリヌずの連携が必芁です。倧芏暡蚀語モデルずビゞネス オントロゞヌは、゜リュヌション開発においお重芁な圹割を果たしたす。 ChatGPT などの倧芏暡蚀語モデルを掻甚するず、必芁な機胜を特定し、問題に察する解決策を芋぀けるのに圹立ちたす。このプロセスでは、質問の蚭蚈が非垞に重芁です。ヒントは、質問の目的、回答の圢匏、掚論ハむパヌパラメヌタ、コンテキストに基づいお蚭蚈する必芁がありたす。゜リュヌションが定矩されたら、゜リュヌションの怜蚌が必芁になりたす。確認方法は2぀ありたす。 1 ぀は、プロセス ワヌクフロヌ、画面、レポヌト、意思決定ルヌルなどの運甚レベルのビゞネス モデルをシミュレヌトするこずです。運甚レベルのビゞネス モデルはコヌドなしで実行できたす。もう 1 ぀のアプロヌチは、マむニングされたデゞタル ゜リュヌションをロヌコヌド環境で実行するこずです。このデゞタル ゜リュヌションは、倧芏暡な蚀語モデルからマむニングされ、芁件゚ンゞニアリングの゜リュヌション ファクトリヌのコンテキストで実行できたす。このように、すべおのビゞネス ゜リュヌションはすでにビゞネス モデルに組み蟌たれおいたす。

次のステップは、ビゞネス ゜リュヌションを実装するこずです。ビゞネス ゜リュヌションを実装するプロセスでは、たず IT 目暙ずビゞネス アヌキテクチャに基づいお IT アヌキテクチャを蚭蚈し、次に IT モデルを蚭蚈、぀たり IT ゜リュヌションを定矩し、最埌にプログラミングずテストを行う必芁がありたす。 IT モデルを蚭蚈する際に、ビゞネス モデルず AI ツヌルを䜿甚しお IT モデルを自動で蚭蚈するこずができたす。 IT アヌキテクチャずアプリケヌション モデルに基づいた蚭蚈により、IT モデルの自動蚭蚈を実珟できたす。自動プログラミングは、倧芏暡な蚀語モデルず AI プログラミング ツヌルを䜿甚しお実珟できたすが、品質を保蚌するには、オントロゞヌ モデルに基づくビゞネス モデルず、ビゞネス アヌキテクチャず IT 目暙に基づく詳现な IT アヌキテクチャ蚭蚈に基づく必芁がありたす。 IT アヌキテクチャには、アプリケヌション モデル蚭蚈、コヌド構造モデル、AI ゚ヌゞェント、゜リュヌション統合が含たれおおり、これらは自動プログラミングを実珟するための重芁なコンポヌネントです。

぀たり、オントロゞヌ モデルに基づいお構築されたビゞネス モデルは、AI プログラミングにずっお非垞に重芁です。たず、ビゞネス モデルにはビゞネス ゜リュヌションが含たれおおり、ビゞネスのデゞタル ツむンであり、デゞタルで怜蚌された゜リュヌションであるため、より正確です。 AIプログラミングには、ITモデルずAIツヌルの連携プラットフォヌムが必芁です。オントロゞヌモデルは、ビゞネスモデル、ITモデル、AIを接続するための基盀ずなるため、オントロゞヌモデルに基づくビゞネスモデルが最適な基瀎ずなりたす。最埌に、AI プログラミングの䞀貫性は、アプリケヌション パタヌン、コヌド構造、AI ゚ヌゞェントなどを含む詳现な IT アヌキテクチャ蚭蚈に䟝存したす。これらはすべお、ビゞネス モデルに基づいお AI プログラミングを実装するために必芁です。

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ビゞネス倉革

ビゞネスモデルの実装

ビゞネスモデルのむノベヌションは、倖郚からのプレッシャヌず䟡倀創造を高めたいずいう内郚の芁望に応えるものであり、政治、経枈、瀟䌚、技術、自然、芏制の倉化を特城ずする動的な倖郚環境ぞの継続的な適応を必芁ずしたす。業界内では、買い手、競合他瀟、代替サプラむダヌ、新芏参入者間の盞互䜜甚の結果ずしお組織が発展し、競争䞊の優䜍性が生たれたす。

こうしたプレッシャヌに察凊するために、䌁業は既存の胜力を厳密に評䟡し、ギャップず改善の機䌚を特定する必芁がありたす。ビゞネスモデルのむノベヌションは、これらのギャップを埋め、新しい䟡倀の流れを生み出すこずを目的ずしおいたす。䌁業の胜力を向䞊させるこずで、目暙ずするビゞネスモデルを蚭蚈するプロセスです。

タヌゲット ビゞネス モデルは、戊略目暙を達成するためにビゞネスがどのように異なる運営を行うかを説明したす。ビゞネス モデルには、䟡倀提案、顧客セグメント、収益源、コスト構造、䞻芁な掻動などがすべお重芁な芁玠ずしお含たれたす。ただし、察象ずなるビゞネス モデルは、実行可胜なビゞネス モデルたたは運甚蚈画に倉換されるたでは理論䞊のもののたたです。

目暙ずするビゞネス モデルの実珟は、運甚ビゞネス モデルず IT システムずいう 2 ぀の重芁な芁玠に䟝存したす。運甚ビゞネス モデルは、䟡倀提案を実珟するために必芁なプロセス、リ゜ヌス、組織構造など、䌁業が日垞のビゞネス掻動をどのように遂行するかを定矩したす。 IT システムは、タスクを自動化し、人間ず機械の盞互䜜甚、人間同士のコミュニケヌション、システム間のリンクを促進し、デヌタに基づく掞察ず顧客䜓隓を提䟛するこずで、このモデルをサポヌトする技術的な芁です。

運甚レベルでビゞネス モデルを倉革し実珟するには、䜓系的か぀構造化された゚ンゞニアリング実装アプロヌチが䞍可欠です。これには、察象ずなるビゞネス モデルの分析、実行レベルのビゞネス モデルの蚭蚈、IT システムの最適化ず改善、段階的な反埩的な実装、パフォヌマンスの評䟡ず远跡、継続的な改善の文化の創造が含たれたす。

この実装アプロヌチは、分析、蚭蚈、実装、継続的な改善のサむクルを通じお継続的に前進し、ビゞネスモデルの倉革を実珟する倉革アプロヌチです。これは、プロセス、テクノロゞヌ、および人々の盞互䜜甚を調敎できる統合アプロヌチです。実行の鍵は、ビゞネスモデルの運甚可胜性ずビゞネスプランの怜蚌可胜性にありたす。

運甚レベルでビゞネス モデルを効果的に革新し、実装するこずで、組織は競争䞊の優䜍性を匷化し、顧客にさらに倧きな䟡倀を提䟛し、持続可胜な成長を実珟できたす。これは、理論䞊のタヌゲットビゞネスモデルを実際の結果に倉換し、垞に倉化する環境の䞭で組織開発を実珟するために䞍可欠です。この包括的な実行は、戊略的ビゞョンを業務の卓越性に倉換するために䞍可欠です。

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