2022年2月号

メガプロジェクトで実験と学習のサイクルを高速化する方法

テスラの成功ともんじゅの失敗に見る

ベント・フリウビヤ :オックスフォード大学 サイード・ビジネススクール 名誉教授

ベント・フリウビヤ

オックスフォード大学 サイード・ビジネススクール 名誉教授

オックスフォード大学サイード・ビジネススクールの初代BT記念講座教授で、大規模プログラムマネジメントの創立チェア。2021年9月末にそれらのポストを離れ、コペンハーゲンIT大学ヴィロム・カーン・ラスムッセン記念講座教授兼チェア。ダン・ガードナーとの共著Big Plans: Why Most Fail, How Some Succeed, Random House.が近刊予定。

深刻化する気候危機に対応すべく、技術や基本インフラの抜本的改革に乗り出す組織は少なくない。そのためには大規模な設備投資が必要とされるが、大きなリスクが伴うと筆者は指摘する。メガプロジェクトは完成までに長い時間がかかり、問題が生じても修正が利かず、頓挫することが多いからだ。そこで、メガプロジェクトで成功を収めるには、再現可能なモジュール設計とイテレーションのスピードが不可欠となる。従来のカスタム設計を続けていては、問題が生じた場合に学習できる機会は限定され、統合コストも修正コストも高いままだ。本稿では、テスラのギガファクトリー1、日本の高速増殖炉「もんじゅ」、マドリード地下鉄、プラネット・ラボといった大規模プロジェクトの事例をひも解きながら、カスタム方式からモジュール方式に転換する重要性を論じる。
PDF論文:12ページ[約2,083KB]
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