バックオフィスのデジタル化
データ活用の目的はビジネス貢獻です。ビジネスへの貢獻を最大化するためには、事業活動の最前線である現場においてどれだけデータ活用が浸透しているかがポイントとなります。重要なのは高度なデータ分析スキルやIT専門要員しか扱えないデータ基盤ではありません。現場を中心に幅広くデータリテラシーを習得し、最前線でデータを武器として戦える裝備を整え、データを必要とする人が、必要なデータを必要な時に、安全に利用できる環境を実現することこそ、データ活用によるビジネス貢獻に繋がると考えています。
ビジネスの當事者が自律的に「目的を達成するためにデータをどのように活用するかを発想し、自ら実踐していく」狀態を『データ活用の民主化』と定義します。それを実現するため、第7次IT中期計畫では人?仕組み?データそのものを包括的に取り込んだ施策を展開していきます。
図1：「データ活用力」の定義
データ活用というとビッグデータを使った機械學習やAIソリューションをイメージされる方も多いと思いますが、それだけではありません。 日常の仕事が業務手順視點で組立てられているなら、視點をデータ中心に見直すだけでムダやムラが明らかになりますし、個人の工夫で行われているExcelワークもチームでデータの価値を享受するにはという視點にたてば違ったアプローチがとれます。 データ活用力強化の取組みでは大きく3つのアプローチを描いています。
図2：データ活用の3つのアプローチ
日常的に現場でデータが活用される狀態は、現場のデータ活用力を向上させる施策だけでは実現できません。 必要な時に必要なデータが利用できる、安心安全に利用できるという前提が必要ですし、そもそもデータが集積され利用可能なデータ資産として整理されていなければなりません。
正しいデータを集めるところから、ビジネス成果に繋がるデータ活用が當たり前になる狀況を生み出すまで、何層もの施策を積み重ねることによって徐々に理想の狀態に近づけていくことができます。
図3：取り組みの全體像
社內に存在するデータ資産を円滑かつ安全に利用するためのデータ基盤を整備しています。これによってシステム境界をこえるデータ流通に統一ルールを導入し、データの流れをガラス張りにします。 データ活用の観點ではオリジナルデータを保持している個々の業務システムは基本的に業務トランザクションを捌くことに最適化されたデータの持ち方しています。システムにとっては最適ですが、データを活用したい人から見ると非常にわかりにくく、使い勝手が悪いです。この基盤にデータを活用したい人の視點で使いやすい形に整形したデータセットを用意し、現場でのデータ活用を促進する仕組みを提供します。
データ活用における當社の現在位置はまだ本格的なデータ“分析”基盤を必要とするステージまで到達していません。 統合データ基盤はデータを安全に、効率的に、使いやすい環境を下支えする位置づけとなります。
現時點で主要なデータ連攜プロトコルはリリースされており、新規ソリューションから順次適用を開始しています。 2024年度までに初期開発フェーズを完了させ、プロジェクト體制から定常運用體制への移行を完了させる予定です。
図4：統合データ基盤の価値と波及効果
『データ活用の民主化』を実現する1つのアプローチとして、事業部門を主體としたデータ活用の実踐に取組んでいます。具體的には専門知識がなくても利用可能なデータ分析プラットフォームを展開し、事業部門と情報システム部門が1つのチームとなり、掲げたテーマに対してデータを活用した仮説ー検証サイクルを回しています。取組みをスタートしてから3年目となり、いくつかの伴走支援テーマで現場による自走化への道筋が見えてきています。伴走支援において培った知見はナレッジポータルサイト、FAQサイトを開設して社內へ共有しつつ、今後は自走化までの道筋自體を仕組み化していくことで普及促進を図ります。
図5：伴走支援活動の基本フレーム
現在全社的にデータ活用の取組みが行われていますが、大部分はシステム構築を伴うソリューション開発であり、現場の日常的な業務におけるデータ活用はあまり進んでいません。現場でのデータ活用が進まない理由の1つは社員にデータを活用するための知識?スキルが備わっていないからです。データを活用して自分達の業務をより良くしたい思いがあっても、行動に移すには知識?スキルが必要です。當社の競爭力の源泉は現場の強さにあると考えますので、データ活用においても現場が必要な知識?スキルを身につけ、自分達の業務において自律的に取り組める狀態にならなければなりません。體系的かつ継続的な學習機會を提供することで現場の知識?スキルを底上げし、データ活用においても強さを発揮できる組織を目指します。第1弾として『データ活用講座 リテラシー編』としてeラーニング形式で全社員を対象に提供しました。データ活用の概念、基本的なデータの扱い方や、データ活用を進めていく際の勘所などを初學者にもわかりやすく解説し、データ活用施策を推進する上での共通語彙を形成します。
図6：『データ活用講座 リテラシー編』の狙いと構成
現場でのデータ活用伴走支援活動ではいくつかの取組みテーマにおいて現場による自走化までの道筋が見えてきました。それらの取組みテーマから典型的なデータ活用を行っているケースをいくつかピックアップし、『データ活用講座 リテラシー編』eラーニングにおいて社內事例として全社に共有したことで、新たにデータ活用に取り組みたいという引合いが増加しています。會社全體から見ればまだまだ小さな動きですが、社內で実際に取り組んでいることが事例となり、その事例を共有することで新たな取り組みが生まれるというサイクルが生まれつつあることは大きな変化です。
この1年間でデータ活用に関する情報発信のためのナレッジポータルサイトやFAQサイトを開設し、全社員対象のeラーニングを提供したりと全社的なデータリテラシーを向上させるための施策をいくつか実施してきましたが、現場からの自発的な動きを生み出すまでには至っていません。全社員対象の教育を行い、社內事例も出てきたことで知識の底上げはできてきましたので、今後は実踐力を備えるための施策を計畫しています。
データ活用を支える仕組みの整備としては統合データ基盤やデータカタログに続き『データ取得のセルフサービス化』の実現を目指しています。データの流れが整理され、データの所在が見える化されても最終的なデータ利用者がデータ取得に困っている狀態では現場でのデータ活用は進みません。現在當社では現場がデータを利用したい際は必ず情報システム部門へデータ取得を依頼する必要があり、欲しいデータを欲しいタイミングで取得できる環境ではありません。今後、現場におけるデータ活用が進展するほどデータ取得のプロセスがボトルネックになるリスクがあり、それにともなう情報システム部門側のデータ抽出業務負荷増大も問題になります。部分的にでもデータ利用者が欲しいデータを欲しいタイミングで自分で取得できる仕組みを整備することでデータを取得するところがデータ活用の阻害要因となることを防止し、現場におけるデータ活用の促進につなげていきます。
