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「 DX-IoTの進め方 DXに必要なデータを集める 」

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今話題のDXの実現やそれに必要なIoTの活用に取り組むにあたり、正しく理解しておきたい知識や考え方をお伝えする、全4回のシリーズのうち、今回は第3回の記事となります。
特定の業種についての専門的な内容ではなく、基本的な知識、汎用的な考え方をできるだけわかりやすくお伝えしたいと思います。これからDXやIoTに関わられる方々、また既にそれらに取り組まれている方々にとって、「納得感」や「気づき」を得る一助となれば幸いです。

全4回の記事のうち、既にリリースした第1回第2回も是非ご一読ください。

DXに必要なデータを集める

第2回の記事では、対処すべき課題を明らかにする「課題発見フレームワーク」(以下、フレームワーク)をご紹介しました。今回は、その課題を解決するために肝となるデータについて、考えてみたいと思います。

フレームワークで記入した課題の多くは、その課題が跨がるフローやモノの間で、それぞれの状態が共有されず、途切れ途切れになっていることが原因で起きています。収集したデータを活用して、より多くの境目を無くし、シームレスにすることこそがDXと言っても過言ではないでしょう。そして「データを活用する」という部分が最大のポイントです。

多くの場合、データはそれ単体ではあまり価値はありません。例えば、ある地点の30分毎の気温・湿度のデータがあるとします。その価値はどれほどのものでしょう。よく分かりませんが、たいしたことはなさそうです。しかし、これに加えて、熱中症で緊急搬送された人の数と時間のデータがあったらどうでしょうか。それらを組み合わせて分析することで、どのような気温、湿度の時に、熱中症になりやすいのかを予測できる可能性があります。また、搬送された人の性別や年齢もデータとして加えることで、より精度の高い予測ができ、その価値は飛躍的に高まるでしょう。

このようにデータは、他のデータとの組み合わせと分析の仕方によって、その価値が大きく変わります。フレームワークに記入した価値を最大化するために、どのようなデータを組み合わせればよいか、改めて考えてみてください。
組合せるデータは様々ですが、次のようなデータも利用できることを知っておくと活用の幅が拡がります。

データの組合せと聞くと簡単そうに思われるかもしれませんが、実際にやってみると、これがなかなか厄介です。最もスムーズに組み合わせられそうな社内やグループ会社のデータですら苦労するケースが少なくありません。なぜでしょうか。その理由はシンプルで、そもそも他のシステムのデータと組み合わせて使うことを考えて設計されていないからです。そのようなシステムの多くは「レガシーシステム」と呼ばれ、多くの企業でDXの足かせになっています。
DXを実現し他社より優位に立つためには、他社が手に入れられない自社内あるいはグループ内のデータを最大限に活用する必要があるにも関わらず、それらがレガシーシステムにあるせいでDXが進められないというジレンマに陥ります。この辺りのことは、第1回コラムでもご紹介した経済産業省のDXレポートに詳しく書かれていますので、心当たりのある方は、是非ご覧になることをお勧めします。

さて、無事にデータの組合せと分析を経て、境目をつなぐ新たな価値提供に到達できれば、それは一部でDXを実現したと言えるでしょう。そこで得たデータやノウハウは、商用データとして社外に提供することも可能となります。

次回は、DX実現への取り組みで得たモノやコトを社外にも提供する仕組みとして、プラットフォームやエコシステムについてご紹介します。

関連資料

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