1.ムーアの法則とは

ムーアの法則(Moore's law)とは、インテル創業者の一人であるゴードン・ムーアが、1965年に自らの論文上で唱えた「半導体の集積率は18か月で2倍になる」という半導体業界の経験則です。

2.ムーアの法則の技術的意味 -半導体性能の原則

ムーアの法則が示す「半導体の集積率が18か月で2倍になること」の技術的意味はなんでしょうか。

「半導体の集積率」とは、技術的には「同じ面積の半導体ウェハー上にトランジスタ素子をいくつ構成できるか」と言い換えることができます。ムーアの法則が示すのは、半導体の微細化技術により、半導体の最小単位であるトランジスタを作れる数が、同じ面積でも18ヶ月ごとに2倍になるということです。

例えば、面積当たりのトランジスタ数が、下記のように指数関数的に上がっていきます。

  1. 当初: 100個
  2. 1.5年後: 200個 2倍
  3. 3ヶ月後: 400個 4倍
  4. 4.5ヶ月後: 800個 8倍
  5. 6ヶ月後: 1,600個 16倍
  6. 7.5ヶ月後:3,200個 32倍

ムーアの法則では半導体の集積率が18ヶ月で2倍、言い換えると同一面積当たりのトランジスタ数が18ヶ月で2倍になります。

これだけですと、ムーアの法則の恩恵にピンとこない方もいらっしゃると思いますので、トランジスタ数が増えることが、どんな技術的影響を与えるのかまとめます。

ムーアの法則の技術的意味は、「性能面」と「価格面」の2つから説明できます。

2-1.半導体の性能が18か月で2倍になる

ムーアの法則で、集積率が上がることは、性能が上がることと同義です。

そのため、半導体の性能、例えばCPUの性能は18ヶ月ごとに2倍になっていきます。

例えば、今まで1秒間に100個の処理をしていたCPUが、18ヶ月後には同じ面積で200個の処理ができるようになります。

2-2.半導体のコストが18か月で半分になる

ムーアの法則では、性能同様に半導体のコストも半分になります。

トランジスタ1個の性能が同じとすると、18ヶ月後には、同じ面積で2倍の数の半導体が作れます。

つまり、同じコストで、2倍の量の半導体素子が作れることになります。そのため、求める機能・性能が同じ場合はコストが半分になります。同じ性能のCPUが半額になるわけです。

3.ムーアの法則がマーケティング戦略に与える影響

3-1.ハイテクマーケティングでは重要なムーアの法則

ムーアの法則は、技術的な原理ですが、ハイテクマーケティングの前提として、必ず押さえておくべき半導体性能の原則です。IT業界では、ムーアの法則を理解していないと致命的な戦略ミスを犯す可能性があります。

3-2.ハイテク業界では、PEST分析のTechnologyに大きな影響

マーケティング戦略におけるマクロ環境分析にPEST分析があります。ムーアの法則の存在は、PEST分析のTechnology(技術)に大きな影響を与えます。


半導体の性能曲線

一般的な技術の性能曲線


半導体の性能=ハイテク業界の性能は、図のように急速に上昇します。ハイテク業界での性能向上速度の典型例は、パソコンのCPU性能アップです。

一方、他の業界での技術の性能曲線は、もっとなだらかです。例えば、自動車業界におけるエンジンの燃費性能効率は、2,3年で数%アップすれば上出来という世界です。


4.ムーアの法則で変化したIT業界のKSF

4-1.ハードウェアからソフトウェア開発力へKSFが変化した

初期のIT業界では、「コンピュータ」といえば「ハードウェア」のことでした。 例えば、メインフレームと呼ばれる大型で、高額のコンピュータでは、ソフトウェアはおまけと考えられていました。

ムーアの法則により、コンピュータの性能は飛躍的に向上し、価格もどんどん低下していきました。そこで、相対的に重要になってきたのがソフトウェア開発力です。ハードウェア開発力からソフトウェア開発力へ徐々にKSF(Key Success Factor)が移行していきました。

4-2.ソフトウェア開発力をKSFとした成功例:シスコシステムズ

ソフトウェア開発力をKSFとして成功した企業の代表例として「シスコシステムズ」があります。

シスコシステムズは、1984年創業のベンチャーからスタートし、ネットワーク機器業界で支配的な地位を築きました。2000年には、時価総額世界1位にもなっています。

シスコシステムズ成功の背景には、「ソフトウェア開発力」が大きいといわれています。ハードウェアのコアとなる、CPUは価格が安く十分高性能であったため、ハードウェアは汎用品を利用し、ソフトウェア開発力の向上に積極的に投資し、豊富な機能を持ったネットワーク製品を作り上げました。

ハードウェア開発とソフトウェア開発の大きな違いは「開発スピードの差」です。同じ機能を追加開発する場合、一般的には、ハードウェアに比べソフトウェアの方が圧倒的に早いスピードで開発できます。

ソフトウェアをKSFとして、製品開発能力を磨いたシスコシステムズは、IBM、DECなどハードウェア開発を得意とする当時の巨大企業を敵に回しながらも、圧倒的な勝利を収めました。

ハードウェア開発とソフトウェア開発の違い

「一般に、同じ機能を追加開発する場合ハードウェアに比べてソフトウェアの方が圧倒的に早いスピードで開発できる」と書きました。

これはどういうことでしょうか?例えば、シスコシステムズが支配したネットワーク機器、この中でも特に重要だった「ルーター」というネットワーク機器について考えてみます。

ルーター開発をハードウェア中心で行うか、ソフトウェア中心で行うかは、スピードに大きな差があります。これは、主に失敗したときの時間的コスト、トライアンドエラーの繰り返しスピードの差から生じます。

つまり、ルーターの仕様をすべてハードウェアベースで設計し実機を作成します。成功すればよいですが、失敗した場合ハードウェアでは、設計を修正して再度動作を確かめるまでに、通常何ヶ月ものサイクルがかかります。

一方、ソフトウェアベースで開発した場合、修正版を再度試すまでのサイクルは数週間、場合によっては、日単位です。

当時ネットワーク機器開発では、ハードウェアベース中心で開発していた会社が多数の中、シスコシステムズは、少数精鋭のソフトウェアエンジニア集団を作り上げ、短いサイクルでトライ&エラーを繰り返していきました。そのため、ハードウェア開発中心の他社に比べて、圧倒的に早いスピードで、機能改善ができたのです。

5.ムーアの法則のマーケティングへの影響

近年では、ムーアの法則による半導体の性能向上、コスト低下の影響がマーケティング活動へ影響しています。この結果、IT業界以外にもムーアの法則をバックグラウンドとしたデータ活用が拡大しています。

5-1.マーケティング分析のための元データ量拡大

マーケティングデータ分析のためには、そもそも分析するための元データを集めることが必要です。

データを集めることは、近年スマートフォンの普及など、小型で高性能のコンピュータが、モバイル端末として出現し、そもそも収集できるデータ量が増えています。また、人だけでなく、モノからデータを収集して分析する、いわゆる「IoT」(IoT:Internet of Things)も今後普及していくでしょう。

5-2.マーケティングデータ処理能力の拡大

データ処理の成功例は、セブンイレブンのPOS(POS:Point Of Sales)データ解析などが代表例です。ムーアの法則によるコンピュータの性能向上、価格低下により、大量の顧客購買データ、顧客行動データを分析し、マーケティング戦略立案に活用できるようになってきました。

これまででは、実現できなかったような膨大なデータ解析から示唆を得ることを「ビックデータ解析」といいます。

5-3.ビックデータ解析

近年「ビックデータ解析」がマーケティング業界で話題となっています。その技術的背景にムーアの法則があります。すなわちムーアの法則により以下の2つができるようになりました。

  • IoTなどによりマーケティング分析に必要なデータがたくさん集められるようになった
  • コンピュータの性能向上で大量のデータを分析処理できるようになった

まとめ

ムーアの法則の理論的背景からはじまり、ムーアの法則が各業界に与える背景について、解説しました。

ムーアの法則の持っとく特徴的なのは、18ヶ月で2倍という急速な性能向上です。特にCPUで顕著ですが、このように急速な変化があるテクノロジーは、各業界にマクロ環境要因としてしばしば大きな影響を与えます。

そして、ムーアの法則の影響を受ける業界が広がってきたのが現在のポイントです。これまで、ムーアの法則の影響を受けるのはIT業界のプレイヤーだけでした。しかし、マーケティングの分析や物流効率化などITの影響はすべての業界に広がっています。

経営者、マーケターは、これまで以上にITの進化をフォローしていく必要があるでしょう。


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