目的、ビジョン

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(yè)活動の最前線である現(xiàn)場においてどれだけデータ活用が浸透しているかが重要です。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(xiàn)場を中心に幅広くデータリテラシーを習(xí)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(huán)境を?qū)g現(xiàn)することこそ、データ活用によるビジネス貢獻につながると考えています。

ビジネスの當(dāng)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」?fàn)顟B(tài)を『データ活用の民主化』と定義します。それを?qū)g現(xiàn)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。

取り組みの全體像

データ活用というとビッグデータを使った機械學(xué)習(xí)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(yè)務(wù)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り組みでは大きく3つのアプローチを描いています。

日常的に現(xiàn)場でデータが活用される狀態(tài)は、現(xiàn)場のデータ活用力を向上させる施策だけでは実現(xiàn)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、ビジネス成果につながるデータ活用が當(dāng)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(tài)に近づけていくことができます。

昨今の主な取り組み

（1）統(tǒng)合データ基盤

社內(nèi)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(tǒng)一ルールを?qū)毪贰ⅴ签`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(yè)務(wù)システムは基本的に業(yè)務(wù)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をしています。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、適した形ではありません。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(xiàn)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(dāng)社の現(xiàn)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(tǒng)合データ基盤はデータを安全に、効率的に、使いやすい環(huán)境を下支えする位置づけとなります。
現(xiàn)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(guī)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。

（2）データカタログ

社內(nèi)に存在するデータ資産の所在を明らかにし、データを必要とする人が、必要なデータの有無を知ることができる狀態(tài)を目指しています。これによりデータ活用のスピード向上を図るとともに、現(xiàn)場からデータを活用した新たな発想がでてくる土壌を作ります。現(xiàn)場でのデータ活用を阻害する大きな要因の一つが「どんなデータがあるのかわからない」ことです。常に誰かに聞かないとわからない狀況では最初の一歩がなかなか出ません。データを見える化することでそのハードルを下げ、現(xiàn)場とデータの距離感を縮められると考えています。
情報システム部門、建設(shè)DX推進部とIT/デジタル施策の推進部門に対しては展開を完了しています。今後は現(xiàn)場部門に順次展開していきますが、むしろここからが本番だと考えています。

（3）現(xiàn)場でのデータ活用 伴走支援

『データ活用の民主化』を?qū)g現(xiàn)する一つのアプローチとして、事業(yè)部門を主體としたデータ活用の実踐に取り組んでいます。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(yè)部門と情報システム部門が一つのチームとなり、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。現(xiàn)時點ではまだ情報システム部門からのしっかりとした伴走支援が必要なレベルですが、段階的に伴走支援の関與度合いを減らしていき、最終的には事業(yè)部門のみで完全に自走できる狀態(tài)を目指しています。

効果、今後の展開

現(xiàn)場でのデータ活用伴走支援活動を通じていくつかの取り組みテーマで仮説構(gòu)築→データ分析→アクション実施→フィードバックのサイクルが回り始めました。成果というにはあまりにも小さな一歩ではありますが、それでも前に進みだしたという事実が重要です。小さくても目に見える実績を積み重ねていくことで點が線になり、やがて面になるような大きな成果につながっていきます。

今後より一層の進展を阻害する大きな問題の一つが全社的なデータリテラシーの低さです。 伴走支援活動を通して直接協(xié)業(yè)する相手には必要なレクチャーを行ってきましたが、裾野を広げスピードを上げていくためには全體の底上げが急務(wù)になります。當(dāng)社ではこれまでも全社員を?qū)澫螭趣筏緿X研修などを?qū)g施してきましたが、データ活用をテーマとした同じような施策が必要だと考えています。

統(tǒng)合データ基盤やデータカタログについては現(xiàn)時點では仕組み先行となっています。業(yè)務(wù)要件を具現(xiàn)化する業(yè)務(wù)システムと異なり、全體の下支えをする仕組みは直接定量的な評価は難しいです。
ただ、下支えする仕組みが完成すると今までやりたくてもできなかったことが実現(xiàn)できるようになります。本質(zhì)的な狙いはIT/デジタル施策の推進組織を楽にすることではなく、現(xiàn)場でのデータ活用促進にいかに寄與するかというところにあります。上述した現(xiàn)場でのデータ活用が軌道にのり、活発になるほど下支えする仕組みの価値も高まります。現(xiàn)場での取組みと支える仕組みは両輪となるため、取組みの進展に合わせて両方の視點で評価していくことになります。