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» 2021年05月31日 10時00分 公開

社内に“データ分析”の文化を 世界シェアトップのクラッチメーカーが「nehan」で実現したかったこと

[PR/ITmedia]
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 ITを活用したビジネスモデルへの変革や業務改善などに取り組む「DX」(デジタルトランスフォーメーション)が、業界を問わず求められる昨今、社会情勢の劇的な変化も後押しとなり、その注目度はますます高まっている。

 そんなDX実現の根幹ともいえるのが「データ活用」の領域だ。社内で保有するあらゆるデータを使って分析できる環境を整えることで、より効果的な意思決定やアクションにつなげられるようになる。しかし、“データを扱う”というのは一筋縄ではいかないのが実情だ。

 DXにおけるデータ活用の障壁としてまず挙げられるのが、社内に分散するデータをまとめ上げていくための人材が不足していることだ。社内で新たに人をアサインしてデータ活用のためのスキルを習得するように促しても、それは一朝一夕で身に付く物ではない。

 特に製造業など、ものづくりの現場ではIT系の人材が不足しているだけでなく、各部門で保存されているデータの形式がバラバラだったり、独自のソフトウェアで管理されていたりと、さまざまなハードルが立ちふさがっている。

 「DXは机上の空論で終わってしまうのか」──そんな困難な状況に取り組んでいるのが、二輪車のクラッチで世界シェアトップ(自社調べ)を誇るエフ・シー・シー(静岡県浜松市)だ。同社は本田技研工業やヤマハ発動機、川崎重工業、スズキといった大手メーカー全てにクラッチを供給している。

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 そんなエフ・シー・シーもDXの一環としてデータ活用の取り組みを模索する1社だったが、プログラミング不要のデータ分析ツール「nehan」を導入することで、データ活用の道筋にめどが立った。なぜnehanを選んだのか。その背景を担当者に聞いた。

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属人化していたデータを誰でも使えるように

 クラッチはエンジンの動力をトランスミッション(変速機)に伝える「動力伝達装置」だ。クラッチの性能が乗り心地や燃費といった車体の動力性能に大きく影響する。

 エフ・シー・シーが保有するデータは、クラッチが接触して離れる動きの挙動や、クラッチの素材となる摩擦材、その素材を用いて実際に製品を作ったときの評価データが主になる。

 二輪車のクラッチ部品については、社内のテストコースで実際にテストしてデータを取ることもある。エフ・シー・シーの宮川将敏さん(技術研究所 基礎技術研究部 工学博士)によれば、二輪車のクラッチはライダーの運転フィーリングに直結するため、特に確認を重ねるという。これらを含めたテストによるデータ収集は頻繁に行われており、年間数万件に上る。

 例えばこうしたデータを機械学習させ、今ある素材を組み合わせた形での研究開発を行えば、製品の品質を保ちながら短期間での製品開発が実現する。クラッチのような部品を開発するには、開発者の技術ノウハウ、評価環境が求められる。しかし、ある程度の完成物があり、その上に研究を加えていくという方式であれば、技術ノウハウを継承した上で、リードタイムを短くすることも可能だ。

photo エフ・シー・シーの宮川将敏さん(技術研究所 基礎技術研究部)

 エフ・シー・シーはこれらのデータを活用して、既存製品の改良や新製品の開発に役立てたいと考えていた。しかし、顧客ごとにデータを保存する手法が違ったり、部門全体で形式が統一されていなかったりという現実があった。これは各製品のコンセプトによって求められる要件が違うため、フォーマットを統一できなかったという要因もある。

 宮川さんは「手書きで書いてあるデータもありますし、Excelのデータが碁盤の目のようになっていて、見て分かることができても、他の人がデータを利用するということが非常に難しい状態でした」と内情を語る。

 過去のデータを使って研究開発するには、データを一つ一つ集めて整形するといった煩雑な作業が求められる。結果的に全体の効率が下がるとして、データ活用については二の足を踏んでいたという。

クラウド型の分析ツール「nehan」を導入

 そこで導入したのが、プログラミングが不要なクラウド型の分析ツール「nehan」だった。課題だった「複雑なデータの前処理」について柔軟に対応できるだけでなく、結果の可視化や機械学習といった活用フェーズに受け渡す仕組みもスムーズなのが特徴だ。

photo エフ・シー・シーのnehan活用例

 これを活用することで、実際のデータ分析の現場では「Python」などのプログラミング言語や、「R」を通じたSQLでの集計操作などは必要なく、あらかじめ決めたノードをつなぎ合わせるだけで統計解析や機械学習を行える。データの前処理も省力化できるように、データの加工や集計、結合などに活用できる豊富なメニューも用意されている。

 4人のチームからスタートしたnehanの導入。まずは開発の基礎データ活用を進めていった。

 「以前であれば3つくらいの行程を覚えないといけなかったデータ処理が、nehan単体で出来上がるようになりました。評価者としての目線でも、一歩下がってデータを見渡せるのがいいですね」(宮川さん)

photo エフ・シー・シーの笠原淳也さん(情報システム部 DX推進Gr.リーダー)

 社内システムから製造領域までのシステムを担当する笠原淳也さん(情報システム部 DX推進Gr.リーダー)は、属人化していたデータを作者に頼らず参照できるようにする取り組みに着手している。「まさに今動き始めたという状況で、これから各部門に浸透させていきます」(笠原さん)

 今回は「ツールを作り上げて終わり」ではなく、後々も使っていけるほど簡単で、プログラミングをしなくても使えて前処理が充実しているツールというのがnehanを導入した決め手だった。

 「社内へのnehan導入によって、nehanは学習コストが低い上にデータを扱いやすいという手応えを得ました。Excelのマクロでは、作成した人でないと分からないし修正できないのが普通ですし、自分で書いたコードでも1年たつと忘れることもありますよね。しかしnehanであれば使いやすいし、導入・運用のハードルが低くなります」(笠原さん)

photo nehan利用画面のイメージ(クリックで拡大)

企業に「データ分析」という文化を根付かせる

 nehanの導入を決めた宮川さんのチーム。彼らは単にツールを社内に導入するというのではなく、会社全体を巻き込んでいくことも念頭に置いていた。

 「会社として継続的に使えるようなプランを示さないと、メンバーからの(nehanを使うことの)同意も得にくいのです。自分でマクロを書いて使っている人もいますが、全体に広げようとすると、プログラミングスキルなどが必要になり中々根付いていきませんでした」(宮川さん)

 笠原さんから見ても、エフ・シー・シーはデータの在り方が人に依存していて、社内データの全貌が把握できていないことに問題を感じていたという。笠原さんは「nehanのような導入ハードルの低いデータ分析ツールを使うことで、標準化された品質のデータを社内に蓄積できるという事例ができました。社内にある他の課題解決にも展開したいです」と抱負を語る。

 nehanのようなデータ分析ツールは、「このようにデータ活用できる」「特別な知識が無くても簡単に入力できる」「データも見やすい」といったメリットを社内に周知することから始めると浸透しやすいという。笠原さんはメリットを理解したメンバーが増えることで、社内から「このように活用してはどうか」といった声が挙がるようになるなど、nehanの活用を通じて、データ活用の文化を社内に創り上げていきたいと意気込んでいる。

全社を巻き込んでのプロジェクトに

 エフ・シー・シーでnehanを活用しているメンバーはまだまだ少ないが、「データ分析はこんなに簡単なのか」と驚く人も多かったという。活用することを念頭にデータを蓄積していくようになったことで、データの収集効率も改善した。

 「過去のデータを横断して利用できるようになることで、従来では見えなかった新たな洞察を得ることや、機械学習を用いた性能予測による開発リードタイムの短縮が期待できそうです。nehanを使っているメンバーで実績を作って社内に広め、全社的にデータを活用した機械学習を効率化させたり、データ活用のリードタイムを短くしたりと、メリットを示していきたいです」と宮川さん。

 笠原さんも「草の根的に、各部門の若手を見つけてnehanを紹介して興味を持ってもらい、1つずつその取り組みを広げていきたいです。使い始めることのハードルが低いnehanを入り口として、データ蓄積、活用の文化を作っていきたいですね」と話す。エフ・シー・シーのnehan導入は、製造業における「データ分析」の好例になりそうだ。

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提供:株式会社nehan
アイティメディア営業企画/制作:ITmedia NEWS編集部/掲載内容有効期限:2021年6月10日

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