DXは“データ活用”が鍵 DX支援のプロが分析ツール「nehan」を選んだ理由

[PR／ITmedia]

PR

　企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の重要性は、すでに社会で広く認知されるようになった。

　テクノロジーを活用し、社内の業務効率化を行うデジタライゼーションは一つの手段としてもちろんのこと、ビジネスの中で蓄積したあらゆるデータを活用することで、顧客や社会のニーズに適した製品やサービスを生み出し、新たなビジネスモデルの創出が求められている。それが顧客にとっての本質的な価値の提供や、企業の競争優位性の構築につながるからだ。

　そんなDXを通じて、さまざまな企業の価値向上と事業の成功をサポートしているのが、デジタルホールディングス傘下のデジタルシフト社（東京都千代田区）だ。同社は企業理念として「デジタルで、この国の新しい基本をつくる。」を掲げ、企業の経営者やDX担当者、マーケティング責任者を対象に、デジタルシフトの支援事業を手掛けている。

　具体的には、同社からクライアント企業にデジタルに精通したエキスパートを派遣し、企業の経営やマーケティングの戦略立案をサポートする。その事業の屋台骨となっているのが「データ活用」だ。

　デジタルシフト社の事業の一つである「CX（顧客体験）向上のためのマーケティング支援」は、同グループ会社であるオプト（東京都千代田区）から吸収分割された事業。クライアントは小売やITなど多岐にわたる。そこにはPOSデータやWebサイト上での行動分析、消費者から寄せられたアンケートやレビューといったデータが蓄積されており、新たな戦略を立案する上で重要な糧となる。これらを活用したデータを分析することで、課題の把握や顧客理解を行っている。

　しかし、デジタルシフト社がクライアントの膨大なデータを処理するために当初導入していたデータ分析ツールには課題があった。オンプレミスの環境でしか使えず、実際に当時のデータ分析ツールを扱える人材は部署全体の1割から2割程度の、分析業務を担うコンサルタントのみと限定的。プロジェクトではコンサルタント以外の人員も含めてデータを扱うにもかかわらず、誰もが気軽にデータ分析を行えるという状況ではなかった。

　彼らはどのようにそのような壁を乗り越えたのか、担当者に話を聞いた。

社内で「データ分析」を身近にするために

　「クライアントの売上データを見るといった、その程度の簡単な集計も非効率な状況でした」──そう赤裸々に説明するのは、デジタルシフト社の吉池彰高氏（CXデザイン1部 チームマネージャー）だ。

　当時使っていたツールは“分析結果を社内でシェアする”といったことさえも効率的ではなかった。そして致命的だったのは「利用料金が高い」こと。ライセンスを1人分増やすだけでも社内の稟議が必要なレベルの価格感で、とにかく社内でデータ分析に関連する業務に対するハードルが非常に高くなっていた。

　こうした状況を打破すべく、吉池氏らが新たなツールを模索し、出会ったのが、プログラミング不要でデータの前処理や分析業務を行えるGUIツール「nehan」だった。nehanの導入以降、社内の利用者は増え、1年で2倍以上に増えた。

nehanを使ったデータ活用の流れ（クリックで拡大）

　nehanは、プログラミング不要でデータの前処理や分析、結果の可視化などを行えるデータ分析ツールだ。特に時間がかかりがちなデータの前処理の省力化を得意としており、データの加工、集計、結合などに関する豊富なメニューを用意している。

デジタルシフト社の吉池彰高氏（CXデザイン1部 チームマネージャー）

　「nehanを導入して、これまで非効率に感じていた課題を解決できました」と吉池氏は語る。「月額の料金は一見安くは見えない価格ですが、1人あたりに換算するとかなり安い。ライトに使いたい人も、ヘビーに使いたい人も気軽にアカウントの追加・削除ができるので非常に便利でした」（吉池氏）

　nehanのUIは、直感的で使いやすさを追求している。これまでExcelベースでデータ分析を行うことが多かったというデジタルシフト社の寄藤太一氏（CXデザイン3部）は、「nehanは直感的に分かるので、実案件での導入もスムーズに行えました。UIが分かりやすいし、検索性もいい。ヘルプやデモも充実しています」と評価する。

デジタルシフト社の寄藤太一氏（CXデザイン3部）

　データ分析をExcel上で行っているという企業は少なくない。しかし、レコード数は限られている他、膨大なデータを処理しようとすると“固まってしまう”など、データを扱った者だからこそ分かる使いにくさもあるようだ。それらは業務効率の低下に大きく影響する

　特にデジタルシフト社は非常に大きなデータ量を扱うことも多いため、nehanのビッグデータ対応プラン「Hyper nehan」も導入している。このプランを選択すると、nehanのデータ処理機能がビッグデータに最適化される。

　一般的にデータ分析においてビッグデータを扱おうとすると、Pythonなどのプログラミングを伴う作業が求められる。nehanはそういった専門性の高い作業を取り除き、誰もがビッグデータを扱えるようにしている。

　「Excelだと複雑な関数になってしまうものでも、nehanなら簡単にGUIベースで使えます。数十GBあるデータも気軽に扱えます」（吉池氏）

　さらにnehanの利点として吉池氏が挙げたのは「データの可視化が簡単なこと」だ。従来は解析ツールで得たデータを、あらためてExcelに落とし込んでからグラフなどで表現することも多かった。nehanにはあらかじめデータを見やすくグラフィカルに表示できる機能が搭載されているため、非常に使い勝手が高い。

　「時系列の推移なども簡単に出せるので重宝しています。グラフ化したデータの年月日を変更したい場合も簡単にできます」（吉池氏）

nehanのビジュアライゼーション（クリックで拡大）

　寄藤氏は「いろいろなツールを試してきましたが、データの分析官をターゲットに作られているものが多いように思います。そうなるとUIが分かりにくいしテクニカルな面も多い。しかしnehanの場合は、データを触っていない人が結果を見ることまで考えて作られているので分かりやすい。そこが一番違います」と話す。

　nehanを気に入っている具体的なポイントとして「時間に関する操作が簡単」であることも挙げられるという。以前のツールでは「日別／時間別の差を出したい」といった時は、データをそれぞれSQLで元のデータを変換しておくか、専用の関数を使用し出力して見比べなければならず手間が多かった。

デジタルシフト社の内田隼人氏（CXデザイン2部 部長）

　さらにデジタルシフト社の内田隼人氏（CXデザイン2部 部長）は、データを扱える人材の育成という側面から、nehanの利用には高度な分析言語のスキルを必要としない点を評価している。「PythonやRなどのプログラミング言語は一朝一夕では身につきません。nehanは、あらゆる人材がデータ分析スキルを習得するために、非常に有用なツールだと思います」（内田氏）

　nehanはデータ分析の現場で使われる「Python」や「R」などのプログラミング言語やSQLの操作は不要。あらかじめ用意され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実行できる。

nehan機能マップ（クリックで拡大）

クライアント先にも広がるnehan

　デジタルシフト社は社内でnehanがうまく活用できたことをきっかけとして、自社のクライアントにもnehanの導入を勧めることもある。

　「データ分析ができる方を社内で増やしたいというクライアントには紹介することがありますね。例えば『SQLを教えます』といった場合に、書き方や使い方は教えられますが、データをどのようにハンドリングするかといった肌感は身につきにくい。nehanはGUIもよく、データの処理結果を見ながら分析ができるので、教えやすいし、使いやすいです」（吉池氏）

　今後は自社で実現できた経験をクライアントにも広げていきたいと語る吉池氏。「我々がデータ分析するだけでなく、最終的にはお客さまがデータ分析を内製化できるようになることに意義があると考えています」（吉池氏）

　「データサイエンティストだから、データアナリストだからという職種に関係なく、チームの方が思い付いたアイデアを誰かがパッと反映できるような環境であってほしいですね。そうなるとPDCAも回しやすくなります。決まった誰かがやるのではなく、思い付いた方がサッと取り組むような使い方を勧めています」（寄藤氏）

データ分析者がツールを使う意味

　一般的にデータ分析をする分析官であれば、SQLによるツール解析や、Pythonを使ったデータ処理などを行ったほうが手っ取り早いと考える人もいるだろう。では、nehanなどのツールを使うメリットはどこに生まれてくるのか。

　寄藤氏は、複数人でデータ分析にあたることもあり、その際にはnehanを使うと説明する。「我々は支援を行う立場なので、どういう分析をしているのかをクライアントに理解していただく必要があります。そういう意味では、nehanを使えば分析の過程が誰でも分かりますし、ブラックボックス化されないので良いですね」（寄藤氏）

　彼らは、データ分析においてはアウトプットだけでなくプロセス自体を理解できるようにすることが重要であると考えている。nehanはデータ分析の全工程が見通せる設計なので、どこかにミスがあったとしても『どのプロセスでのエラーが出ているか』を判別しやすい。

nehanの利用イメージ（クリックで拡大）

　今後のデータ分析について吉池氏は「今は部署全体でnehanを通してデータを扱うというスタートラインに立っている状態なので、さらにnehanの活用を進めることで、機械学習などの高度なデータ分析にも多くのコンサルタントが効率的に対応できる環境を創っていきたいです」と語る。

　データ分析を誰もが扱えるようにしたいという考え方と、nehanは非常にベストマッチであることがデジタルシフト社の事例から見えてきた。