株式会社HYPERIAとの共同研究に関するお知らせ

なぜ事業はデータドリブンにならなければいけないのか?

AI・機械学習・ディープラーニング

よりデータ駆動型(データドリブン)な事業にするためには何が必要か?これはTech企業に限らず、すべての組織が取り組まなければならないものです。

Forresterによると、データ駆動型の事業/組織は、利益を上げ、新規顧客を獲得し、維持することに加えて、それを達成することが期待できると言っています。

データが意思決定の中心となるべきなのは、どんな業界の経営者でも感じています。しかし「知っていること」を「やっていること」にするのは、そう簡単なことではありません。

ここでは、データ駆動型への移行方法についてのアイデアをシェアしたいと思います。

データ活用を戦略的に考える

データを活用するための出発点は、
・ビジネス戦略
・事業の目標
・解決すべき課題/問題
などを明確にすることです。

インフラ環境への投資やデータ駆動型の内容に飛びつく前に、まず一歩引いてデータが自社のビジネス戦略にどのように関連するのかを検討することが大切です。そうすることで、どのようなデータが必要かを判断するのに役立ちます。

業務の標準化や技術スキル向上を目標に行動を起こすことは簡単ですが、同時にその取り組みがビジネスにとって重要なものにしなければなりません。

全てを同時に実施することは現実的ではありません。

なので、優先順位をつけて優先度の高い順から着手するべきです。

すぐにビジネスに大きな影響を与えそうな、かつ日常の業務の負荷が少ないものから着手することです。そして、そのためにはどういったデータが重要なのか、データの品質はどうか、必要なテクノロジーはどういったものか、ということを検討します。

「データは多ければ多いほど良い」は嘘

・どういったデータが必要か
・そのデータはどこで入手するか
・データは十分か
・データを購入する必要はあるか/コストはどの程度か
・データをどこに保存するか
・どのように分析するか

など、データを活用するために検討することが多いです。

また上記とあわせて、活用する技術についても検討をしておくべきです。テクノロジーも、よりデータ駆動型のビジネスを実現するための重要な要素となります。

しかし、データ活用の道を進み始めると「より多くのデータを使いたい」という誘惑に駆られやすいです。多くのデータを扱おうとすると、当初の目的からぶれやすいのでおすすめしません。また大きいデータを1カ所にまとめると、本当の必要なデータだけをふるいにかけるのが難しくなります。

すべてのデータセットを使うのではなく、ビジネスを推進するデータセットのみを使うことに注力することが重要です。

社内データは価値のあるノウハウ。データを活用するためにノイズとバイアスを理解しておく
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データは資産であり負債でもある

データを活用するにあたり忘れてはいけない点があります。

それは、データは資産であると同時に潜在的な負債にもなりえるということです

扱いかたを間違えると本来価値があるはずのデータが負債となってデメリットが目立つようになってしまいます。

まず大切な観点は、価値あるデータで管理できるもののみを集約して統合することです。

なぜデータを収集しているのか、そしてそこからどのような利益を得るのかを明確にする必要があります。また最初の話に戻りますが、「当初の目的を忘れないこと」が重要です。そうしなければ、どんどん欲が出て「あれもこれも」となり、余計な時間と手間ばかりかかって目的が達成できない、というような状況にもなりえるわけです。

データは資産ですが、取り扱いが暴走すると負債にもなりえます。

活用すべきでないことにAIを活用しようとするとほぼ失敗する
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データ活用スキルと組織文化を育てる

データ活用は単発で終わるようなものではありません。

継続して取り組むべきプロジェクトになり、長期的な視点は必要になります。長期的に取り組むためには、社内の人材と組織文化を育てることが非常に重要になります。自社の人材がデータ活用に関するスキルを身につけて、ノウハウを自社に蓄積していく取り組みが必要です。

要するに「内製化」です。

ITシステムを内製化するための現実解。内製の強さは事業会社としての強さになる
こんにちは、荒井(@yutakarai)です。内製化か外注化かシステムを内製するのかそれとも、外注したほうが良いのかというのは、ずっと論議されていることです。外注化の大きなメリットとして「コスト削減」がありますが長期的に...

これからは、IT内製化することのメリットは大きくなると考えています。

IT内製化するということは、情報システム部門を強化することと同義です。

内製化のメリット

・知見(ノウハウ)が蓄積できる
・コスト削減できる
・リスクを経験できる

強い情報システム部門を持つということは上記のようなメリットのほかに、外注する場合もベンダーコントロールができるという大きなメリットがあります。

初期段階では、自社リソースやスキルの関係上外注することになっても、将来の内製化にむけた取組みは事業の成長にとって大きな意義があるものと考えます。

いきなり100%内製化する必要はありません。事業の先を見越した内製化への取り組みが、事業を強化していきます。内製化にむけた取り組みを通してデータ駆動型ビジネスの組織文化の育成にも繋がります。

データ駆動型のビジネス文化におけるもうひとつの重要な役割は、ビジネスとデータ間のコミュニケーションです。データ活用技術だけでなく、ビジネス目線での対話をすることができます。この役割を社内に持つということは非常に重要です。

製造業におけるAI/ビッグデータ活用事例【2019年版】
こんにちは、荒井(@yutakarai)です。AIは製造業でどのように活用されているのか製造業はAI(人工知能)や機械学習の恩恵を最大限に受けられる産業のひとつです。スマートファクトリーは、スマートファクトリー4.0とも呼ばれ、...

さいごに

今後より一層、データを活用することが当たり前のことになっていきます。

データが重要なことはわかっているけど、二の足を踏んでいる企業様も多く見受けられます。

着手するタイミングの見極めかたについて以前記事を書いたので参考にいただけたらと思います。市場で起こっていることから学ぶことは、事業や組織を強くするきっかけももたらします。

AI活用に着手するタイミングの見極めかた
いまやあらゆる業界の経営者層のうち、約85%が今後5年間でAIがビジネスのやり方を大きく変えると考えているそうです。しかし、AI活用の着手に二の足を踏んでいる企業も少なくありません。着手に踏み切れない理由着手に踏み切れない理由...