R&Dはあらゆるビジネスの成長エンジンであり、新しいテクノロジーを特定し、ビジネスドメインごとにカスタマイズし、テクノロジーや製品に変換できる戦略を構築する責任があります。
R&Dチームは、常に新しい関心分野を掘り起こし、革新するというプレッシャーにさらされていますが、パンデミック、合併、買収、新製品開発などのプレッシャーの高い状況では、イノベーションプロセスを迅速化する追加の負担がかかります。
- 結局のところ、R&Dの生産性に影響を与えるものは何ですか?
- なぜそんなに長い間面倒なエリアなのでしょうか?
- このパラメーターの改善に役立つリソースにはどのようなものがありますか。
- 既存のデータと知識は活用されていますか?
- NLPツール(XLSCOUT IDEACUEなど)は活用されていますか?
最初の課題は、R&D生産性の測定のようです。その本質におけるR&Dは、アイデアをブレインストーミングし、研究し、革新することです。これは簡単に思えるかもしれませんが、見た目よりも複雑です。アイデアのブレーンストーミングだけでも、それ自体が最上級の作業です。どんなビジネスでもR&Dチームを連れて行くと、毎月何トンものアイデアを得ているに違いありません。
しかし、どちらを選ぶべきですか?どれを育てるべきか。
これらの質問に答えるには、最も時間と労力がかかります。そして、研究とイノベーションの次の段階は、この1つの変数に依存しています。イノベーションの数だけでもR&Dの生産性の尺度になることができますが、議論は長いです。
さて、「R&D生産性の測定」という議論の余地のある問題に加えて、この分野に大きな影響を与えるいくつかの他の差し迫った問題があります。
消費者ニーズとイノベーションのギャップ
多くの場合、R&D部門によって生み出されたイノベーションは、あまりにも前もって、または遅すぎます。彼らはリアルタイムで市場の神経をつかむのを逃しているだけです。この要因は、まだ莫大な損失につながる最も一般的なものです。お金だけでなく、時間と労力もかかります。
それでは、この問題に対する可能な援助は何でしょうか?
おそらく、R&Dが市場と同期できるようにします。現場のチームとの交流が増えると、助けになります。要するに、R&Dが消費者や市場動向に関連するあらゆるものに関する洞察を得るのに役立つものなら何でも。だから、アンケートはもはやマーケティング機能として捉えられないのかもしれない。リアルタイムの市場アラート、競合他社の追跡、および同様の対策などの単純な手段でさえも役立ちます。
機械学習によるデータ分析
XLSCOUT Ideacueのようなツールを含むデータ分析ツールと機械学習ツールを使用して、イノベーションへの適切なデータ駆動型イノベーション/機械学習主導のアプローチがあることを確認します。
IPおよびR&Dディメンション
IPとR&Dは、それらが実行する機能の性質が非常に独立しているにもかかわらず、あらゆるビジネスの2つの柱です。どちらもIPデータを必要としますが、イノベーションを保護するための競争における彼らの関係と理解が必要です。
R&DとIPには効果的なコラボレーションが必要ですが、それは言うは易く行うは難しです。両方のデータニーズに応え、同時にコラボレーションを可能にするメディアは限られています。
さまざまなR&Dチーム間のコラボレーションの欠如
先ほど、R&DとIPのコラボレーションにおける課題についてお話しました。彼らはまだ機能の異なる性質を持つ異なるチームでした。しかし、コラボレーションのギャップは、異なるR&Dチーム内にも存在します。すべてのR&Dチームを同じページにまとめることは、極めて重要ですが、困難です。このようなシナリオでは、XLSCOUTコーパスの使用が重要です。
結論として、R&Dの生産性に影響を与えているさまざまな要因があり、企業とは異なる多くの問題があります。
しかし、上記のものは最も一般的なようです。
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