これから始めるDX 失敗しないデータ活用基本の「き」

DXとは

経済産業省の定義によると、DXは以下のように定めらており、要約すると１.データとデジタル技術の活用、２.ニーズへの対応、３.競争優位性の確立 の3つの要素で構成される概念です。

単なるデジタル技術による業務の効率化ではなく、データを活用し分析した結果をもとにビジネスモデルや業務そのものを変革し、競争優位性を高める施策を確立するまでをDXと呼びます。

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データ活用の目的とプロセス

データ活用の目的は、データ分析に基づく効果的な施策を行い、売上や業務効率の向上につなげることにあります。目標を達成するために定量的な示唆を得る、これがデータ活用の目的です。
ではそのプロセスはどのようになっているでしょうか。

まずは、売上、利益、ユーザー数増加など、目標を明確にします。
次に、目標の達成に必要な施策を検討します。仮説を立て、効果がありそうな手段を考えてみましょう。
続いて、施策の検証に必要な「データの使い道」を検討します。先ほどの仮説の検証方法を考えてゆくと、検証に必要な分析方法、その分析に必要なデータの前処理やデータセットの加工処理が決まり、必要なデータもおのずと明確になります。
最後に、施策前後の効果を測定し、また分析するというサイクルを回してゆきます。

DXにおけるデータ活用

データを活用するためにはデータがなくては始まりません。そのため、業務のデジタル化やデータの一元管理が不可欠になってきます。また、足りないデータをどう取得するか、入手するかなども考慮する必要があります。

ウフルが考える必要なデータの集め方『DXに必要なデータを集める』

DXを単なる業務のデジタル化で終わらせないためには、DXとデータ活用はセットで考えましょう。

プロジェクトの進め方

では、実際どのようにデータ活用プロセスに落とし込むのか、ユースケースを例に見てみましょう。たとえば、快適なオフィス空間を作り上げて生産性を上げることを狙いとして相談があったと想定して考えてみましょう。

IoTを取り入れた快適なオフィスにしたい、自動化したい、といった漠然とした要望から、「快適」といった人によって異なる部分をどう定義するかを議論し、ここでは「社員の好みを反映した環境を滞在スペースごとに実現する」と設定します。

つづいて、目標を達成する施策です。好みに合わせた環境をその人の滞在場所で実現するためには、以下の要素が必要と考えます。

• 各社員の好みの分析
• 分析結果を自動でアップデートする（学習し続ける）仕組み
• 取得データの種類の確定（デバイス選定とも関係）

これらを言い換えると「社員の好みを反映した自動制御システムを構築する」ことであり、これが施策となります。

施策が決まると、最後に分析や加工処理の方法を考えます。統計モデルやアルゴリズムのほかに、滞在スペースの感想を送信するアプリの設計も必要でしょう。

こうしてプロジェクトの要件がすべて揃います。

簡単に説明しましたが、実際には環境センサのようなデバイスの選定と設置、システム構築やアプリ開発も含まれると想定され、自社だけで行うのは難しいかもしれません。ウフルであれば、これまでの経験やノウハウをもとにデータ活用の全体設計から実装まで一気通貫でご支援できます。

まとめ

• データ活用の目的＝目標達成につながる定量的な示唆を得ること
• データ活用は仮説ありきのピラミッド構造で取組む
• DXとデータ活用はセットで考える

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