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大和ハウス工業(yè)株式會(huì)社

DaiwaHouse

DXアニュアルレポート2021

DX推進(jìn)を支える組織體制

攻めのITを加速する集合知の活用

取り組み內(nèi)容の構(gòu)成

目的、ビジョン

「“DX”を推進(jìn)するためにはデジタル人財(cái)が不可欠」と言われて久しいです。“DX”というキーワードによって殊更に強(qiáng)調(diào)されていますが、実はDX以前からデジタル人財(cái)の重要性は変わっていません。しかし、DXとそれ以前ではデジタル人財(cái)に求められる人物像および在り方が変わってきています。

DXとは、テクノロジーとデータを駆使して新たな“體験”を提供し、ビジネスモデルの変革を?qū)g現(xiàn)することです。DX以前のデジタライゼーション(*1)の時(shí)代までは、テクノロジーを用いる目的は既存の仕組みを効率化することでした。

DXをそのように捉えたとき、DXを推進(jìn)するために押さえるべきポイントが2點(diǎn)あります。

1點(diǎn)目は、やるべきことはこれまでの延長(zhǎng)線上にはなく、生み出す“価値”を起點(diǎn)に思考を組み立てなければならないということです。これまでの延長(zhǎng)線上にはない新たな體験、新たなビジネスモデルを追求し、これまでにない価値を創(chuàng)出するためには、「これまで見えていなかった問(wèn)題を発見し、解決する仮説を構(gòu)築する」スキルが要求されます。その仮説をテクノロジーとデータを駆使して実証していくことが必要です。DX推進(jìn)のプロセスには、より“高度”なITスキルも必要となります。“高度”とは、①動(dòng)くシステムをリリースするまでのスピード、②試行錯(cuò)誤を繰り返しても技術(shù)的負(fù)債(*2)をためない技術(shù)力、③データを最大限活用するためにAIなどのより複雑なテクノロジーの組み込みを意図しています。

2點(diǎn)目は、DXは企業(yè)の総力戦であるということです。これまでのシステム開発では、ユーザー部門で立案したある要求をIT部門へ伝え、その要求を満たすシステムを開発、提供してきました。両者の間には明確な境界があり、委託する側(cè)、受託する側(cè)という関係性でした。DXの実現(xiàn)はユーザー部門とIT部門がそれぞれ越境し、本當(dāng)の意味で“ワンチーム”となって推進(jìn)することによってのみ成し遂げられます。“ワンチーム”とは、全員が同じゴールを掲げ、それぞれの強(qiáng)みを持ち寄りながら全員が自分ごととして取り組むチームのことです。

これまでのデジタル人財(cái)像は主として「テクノロジーに関するスキルを保有した人」というイメージでした。DXにおけるデジタル人財(cái)には、従來(lái)の人物像に加えて、ビジネス上のまだ見ぬ問(wèn)題を発見し、新たな価値を見出す仮説思考、テクノロジーやデータの活用を前提とした戦略?戦術(shù)の立案や推進(jìn)など、幅広いスキルが要求されます。そのような多様なスキルを一人の人間がすべて備えるのは困難ですが、チームとして備えることは可能です。それぞれ強(qiáng)みを持ち寄って“ワンチーム”となり、その集合知(*3)をもって新たな価値を創(chuàng)出していくことが、これからのビジネスに貢獻(xiàn)するあるべき姿だと考えています。

(*1)デジタライゼーション:既存の仕組みにデジタルを適用してより進(jìn)化させること
(*2)技術(shù)的負(fù)債:丁寧で適切なアプローチを維持することなく、その場(chǎng)しのぎの安易な解決策を選択し続けることで、追加の手直しが徐々に難しくなり、その対応コストが膨れ上がっていくこと
(*3)集合知:より多くの人の意見や知識(shí)を集め、體系化されたアイデアやノウハウなど

取り組みの全體像

これまでのデジタル人財(cái)育成はITスキルが中心でした。もちろんDXを推進(jìn)するためにもITスキルは重要であり、當(dāng)社においても新入社員教育を起點(diǎn)にITスキル強(qiáng)化の取り組みを行っています。しかしITスキルはあくまで手段です。手段としてのスキルだけでは足りないのです。

「攻めのIT」とは、先を予見して市場(chǎng)で勝つために行うIT投資のことです。テクノロジーとデータを駆使して新たな価値の創(chuàng)出を目指すDXは、攻めのITの最たるものです。特に重要な要素は以下の3點(diǎn)であり、これらの要素を?qū)g踐できる人財(cái)育成を行う必要があります。

  1. テクノロジーとデータを活用して何を成し遂げるのか、目的?価値から考える
    テクノロジーとデータを駆使する前提で、最終的にどんな狀態(tài)にしたいのか、そうすれば誰(shuí)にどんな価値が生まれるのか最初に仮説を立て、そこから実行計(jì)畫、検証プロセスを構(gòu)築する。
  2. 集合知をモデルとして可視化し、全員が共通認(rèn)識(shí)を持つ
    上記の仮説をユーザー部門もIT部門も一緒になって知恵を出し合い、共通のゴールと、ゴールに至る道筋を集合知として描き出す。取り組み全體の構(gòu)造をモデルとして可視化することで、関係者全員の認(rèn)識(shí)齟齬がなくなり、共通認(rèn)識(shí)を持ち続けることができる。
  3. すべての土臺(tái)となるソフトスキル(*4)を重視する
    仮説を立て、モデルで表現(xiàn)するには「抽象化」「構(gòu)造化」「論理思考」「価値表現(xiàn)」「伝達(dá)力」といったソフトスキルが重要になる。ソフトスキルはすぐには習(xí)得できないため、取り組みのなかで常に意識(shí)する。

(*4)ソフトスキル:思考法?コミュニケーション能力?リーダーシップなど人の能力の根幹を成すものであり、実踐を通して徐々に身に付いていく(ハードスキルは形式知を使いこなす能力であり、學(xué)習(xí)によって習(xí)得する)

図1:DXを推進(jìn)していくために必要なスキルマップ

昨今の主な取り組み

「匠メソッド*5」を活用した要求開発トレーニング

事業(yè)本部/本社部門と情報(bào)システム部門が合同で、要求開発手法の1つである匠メソッドを活用した実踐トレーニングを?qū)g施しました。匠メソッドは、ビジョン/コンセプトから実現(xiàn)するための活動(dòng)計(jì)畫までを一気通貫で検討できるフレームワークです。

特徴的なのは、いくつかのモデルを描き、すべてのモデルを論理的に整合するように構(gòu)成することで、取り組みの全體構(gòu)造が可視化されることです。文章ではなくモデルによって表現(xiàn)することで人によって解釈が異なるといった曖昧さがなくなり、取り組みに関係する全員が共通認(rèn)識(shí)を持ち続けることができます。ビジョンから始まり、実現(xiàn)しようとしていることが誰(shuí)にとってどんな価値があるのか、そのために必要な要求は何か、といった価値駆動(dòng)の思考プロセスをユーザー部門とIT部門が一緒に議論しつつ仮説を立てていくことで、モデルの完成と同時(shí)に取り組みのゴールと、ゴールに至る道筋が共通認(rèn)識(shí)になっていきます。

(*5)匠メソッド:株式會(huì)社匠BusinessPlace(https://www.takumi-businessplace.co.jp/)が提供する要求開発方法論(価値を起點(diǎn)に戦略?業(yè)務(wù)を組み立て、モデルとして表現(xiàn)するのが特徴)

部門橫斷チームによるビッグデータ活用推進(jìn)

住宅事業(yè)にて事業(yè)本部部門?経営企畫部?情報(bào)システム部が1つのチームとなり、住宅系のビッグデータを活用して営業(yè)シーンを変革していくための取り組みを行っています。

ポイントはユーザー部門がデータ分析のテーマを出し、IT部門が解答を提供するという委託ー受託の関係ではなく、テーマ出しから必要なデータの選定、分析の型の生成、分析結(jié)果の解釈とアクション立案までを一緒に議論して進(jìn)めていることです。ビジネス上の観點(diǎn)に対してIT部門のメンバーからも意見し、逆にユーザー部門のメンバーも実際に手を動(dòng)かしてデータを扱う作業(yè)を行います。ビッグデータも、そのデータを使った分析も、手段でしかありません。何のために分析するのかという目的、その目的を達(dá)成するためのデータの見方、得られた洞察を具體的なアクションにつなげ、検証プロセスを回していくノウハウなどが一緒に行うことで共有されます。

分析ツールは専門知識(shí)がなくても活用できるAIプラットフォームサービスを利用しており、一連の活動(dòng)から得られた知見をツールも含めて展開することで、現(xiàn)場(chǎng)駆動(dòng)のデータ活用が広く行われる「データの民主化(*6)」を目指しています。

(*6)データの民主化:専門知識(shí)を持たない人でも簡(jiǎn)単にデータ活用が可能な環(huán)境を?qū)g現(xiàn)すること(ここでいう環(huán)境とはITシステムのみでなくノウハウや文化など広範(fàn)な概念を含む)

情報(bào)システム部門における人財(cái)育成

これまでの情報(bào)システム部門における人財(cái)育成は、OJTを中心としたITスキル教育を行ってきました。しかし、これまで述べてきたように、IT部門の人間はITの専門家であればいい時(shí)代ではなくなっています。また、OJTに頼った教育は育成過(guò)程そのものが屬人化し、成長(zhǎng)のスピードや習(xí)得するスキルエリアなどにバラツキが生じます。

現(xiàn)在はOJTだけではなく、いくつかの育成施策を展開しています。その1つがデータ分析室によるデータ活用に資する人財(cái)の育成です。データ分析に関連した教育というとデータサイエンティスト育成に近い內(nèi)容をイメージされることが多いと思います?,F(xiàn)在行っている教育はそうではなく、①論理思考?伝達(dá)力 ②デザイン思考 ③データを扱うスキル ④問(wèn)題発見?要求開発 ⑤分析手法という5つのパートを1セットとして、現(xiàn)場(chǎng)でデータ活用を行う際に必要となるスキルエリアを総合的に習(xí)得する內(nèi)容となっています。データ分析の専門家を育成するのではなく、より直接的にビジネス貢獻(xiàn)できるデータ活用人財(cái)の育成に主眼を置いています。

その他にも年間カリキュラムによる新入社員教育や、システム思考や要求開発のトレーニングを新入社員や若手社員を含め部門內(nèi)から広く受講者を選出して実施するなど、DX推進(jìn)においても情報(bào)システム部門が中核的な役割を果たせるよう、先を見據(jù)えた人財(cái)育成に著手しています。

効果、今後の展開

取り組みの効果

(1)匠メソッドを活用した要求開発トレーニング
現(xiàn)在進(jìn)行形で動(dòng)いている実案件をトレーニングのテーマに設(shè)定したことで、トレーニングを通して自分たちがやるべきことの共通理解が進(jìn)みました。終了時(shí)點(diǎn)では匠メソッドで描かれた取り組みの全體像が成果物となっており、その成果物をプロジェクト推進(jìn)のインプットとして活用しています。

(2)部門橫斷チームによるビッグデータ活用推進(jìn)
これまで勘と経験に頼っていた施策の裏付けや、気付かなかった洞察をデータで確かめることができました。常にビジネスの目的をすり合わせながらデータ分析を進(jìn)めることで、目的に対して現(xiàn)在不足しているデータを具體的に認(rèn)識(shí)することができました。

今後の展開

(1)體系的なカリキュラムとして整備する
スキルエリア全體を體系的なカリキュラムとして整備し、期待される役割ごとに優(yōu)先度の高いスキルや習(xí)得すべきタイミングなども考慮したロードマップを定義する必要があります。それにより自身のキャリアを考えて自律的に取り組めるようになります。

(2)人財(cái)育成の裾野を広げる
現(xiàn)在は開始直後ということもあり、直近の擔(dān)當(dāng)業(yè)務(wù)に直接関係する者を中心に受講者を選出しています。今後は直近の擔(dān)當(dāng)業(yè)務(wù)に関わりなく、習(xí)得すべき標(biāo)準(zhǔn)的な素養(yǎng)として広く展開していきたいと考えています。

(3)情報(bào)システム部門の取り組みから企業(yè)全體での取り組みに発展させる
現(xiàn)在は情報(bào)システム部門の施策として取り組んでいます。事業(yè)本部/本社部門と合同で行っている施策も情報(bào)システム部門からの聲がけで実現(xiàn)しています?!癉X”の推進(jìn)は企業(yè)の総力戦であるため、それを支えるデジタル人財(cái)の育成も最終的には企業(yè)全體の取り組みとしていく必要があります。

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