データを活用してビジネスを強化せよ！ データ活用の専門家に聞く企業成長につながるノウハウとは

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　さまざまなデータが日々生み出される昨今、企業が成長するカギは、「膨大なデータをどう整理し活用するか」だ。一方で、「何から始めればよいか分からない」とデータ活用に課題を抱えている企業も多いはず。

　そうした課題に対し、データ活用の企画から環境整備、活用促進までトータルでサポートするのがJSOLだ。JSOLは、NTT DATAとSMBCグループのDNAを併せ持つITコーディネーター。データをうまく活用し、ビジネスを成長させるために必要なことは何か。そのノウハウを、JSOLの新田猛氏（ソーシャルトランスフォーメーション事業本部 データサイエンティスト）と木村尚登氏（同 データ活用ビジネスリーダー）に聞く。

（左から）JSOL 新田猛氏、木村尚登氏

企業におけるデータ活用の課題と専門家ならではのアプローチ

――企業においてデータ活用の機運が高まっています。その背景を教えてください。

木村氏：　テクノロジーの進歩により企業におけるデータの収集や蓄積が進み、データの活用段階に入った企業が増えてきたことです。以前は「データの収集、蓄積ができていない」とのご相談が多くありましたが、最近では「データは収集できているが、うまく活用できていない」というお声が増えました。

　また、データを活用する目的も多様化しています。コスト削減を目的とし、データを活用して業務効率化を目指す事例に加え、昨今はビジネス拡大を目的とし、データを活用して新しい価値を生み出そうとする事例が増えています。

　加えて、同業他社との差別化を意識してデータを活用する動きも見られます。「どこの企業が一番先に進めるのか？」という競争意識だけでなく、「データを活用しなければ淘汰（とうた）されてしまう」「市場での評価が下がってしまう」という危機感を抱く企業が増えていることも確かです。

――企業によって差が生じているということでしょうか。

木村氏：　そうですね、先行する一部の企業では幅広い領域でデータを活用して結果を出しています。一方、大多数の企業がデータを活用する必要性を感じ、実際にアクションを起こしているもののなかなか結果を出せていない、という印象です。

――データ活用が進んでいない企業にはどのような課題があるのでしょうか。

木村尚登氏 データ活用ビジネスリーダーとして、製造業から金融業に至るまで幅広いビジネス領域の案件を担当してきた

木村氏：　やはり多いのは、そもそもデータを活用する目的が曖昧になっており、「データを集めているが、何に活用すればよいか分からない」というものです。また、「こんなことが出来そうだが、どうやって分析をしたらよいか分からない」といった分析アプローチに関する課題や、「分析をしてみたものの効果が得られない」など、結果の活用に関する課題を聞くことも多いです。

新田氏：　取り扱うデータが年々複雑になっていることも理由の一つです。例えば製造業では、これまで現場で扱っていた生産計画や設備管理、品質といった業務データとは量、質ともに性質が大きく異なるセンサーデータを取り扱う必要が出てきました。そのため現場だけでは対応が難しくなり、私たちのような専門家のサポートを必要とするお客さまが増えました。このように「分析の難易度が高いため、専門家のサポートが必要」というケースも多いです。

――お二人が顧客のデータ活用を推進する上で意識していることは何ですか。

木村氏：　提案やプロジェクト管理をする立場として、お客さまのステージに合わせた提案を心掛けています。保有するデータの状況や課題を正しく把握し、将来的に目指すところと今やるべきことを適切に判断して提案しています。

新田猛氏 データサイエンティスト。ビジネスの視点を持ちつつも、数理統計学の知識を生かし、高難易度の案件を担当してきた

新田氏：　データサイエンティストとして「お客さまが実現したい姿に沿っているか」を常に意識しています。ゴールはお客さまにデータを活用していただくことなので、データの分析だけでなく業務の中でどう活用されるかまで含めて考える必要があります。そのためには単にお客さまが求めていることだけを返すのではなく、求める以上の活用方法を示すこともあります。むしろ、それを基本姿勢としています。

　お客さまに分析結果をお伝えすると、「何となくそう思っていたことがデータとして示された」という裏付けとなることはよくあります。

　「何となく」の感覚だけではお客さまの業務に取り入れようとはなりません。「何となく分かっていたこと」にデータによる裏付けを加えることで、客観的でありながらお客さまも納得する活用方法になるよう常に考えています。

専門家集団JSOLが提供するデータ活用支援

――お二人のご担当以外も含め、JSOLはどのように企業のデータ活用を支援しているのでしょうか。

木村氏：　われわれが担当するプログラムは「データ活用プロフェッショナルサポート」と呼んでおり、そこに「データ活用コンサルティング」「データ活用・AI基盤」を加えた3つのプログラムを合わせ、「J-DAP」というサービスとして提供し、お客さまのデータ活用を支援致します。

　データ活用コンサルティングは、「どのような目的に対し、データを活用すればよいか分からない」というお客さまに対して、当社のコンサルタントがデータを活用する目的の定義やデータ活用施策の立ち上げ、データ活用ロードマップの作成を支援するプログラムです。

J-DAPは、データ活用のあらゆるニーズをサポートする3つのサービスを提供する

　データ活用コンサルティングの後は、データを分析する環境を整備する「データ活用・AI基盤」に進むか、実際にデータ分析を試行する「データ活用プロフェッショナルサポート」に進むかのいずれかになります。

　しかし、具体的なデータの活用イメージを持たずに環境を構築すると、後で思ったような効果が得られない、ということも起き得ます。そのため当社としては「データ活用プロフェッショナルサポート」を通して、まずはデータ活用の有効性を検証することをお勧めしています。

　データ活用プロフェッショナルサポートでは当社のデータサイエンティストが参画し、お客さまと会話をしながらどのような分析をするのか、どれくらいのレベルまで分析をすれば業務に活用できるのかを整理してデータを分析します。

豊富な知見を持つプロフェッショナルがさまざまシチュエーションで支援する

新田氏：　プロフェッショナルサポートには大きく分けて2つのアプローチがあります。一つは、「目的があってデータを集めているが、どのような仮説を設定してデータを分析すればよいか分からない」といったお客さまに対し、具体的なユースケースを策定するパターンです。

　もう一つは、過去の経験や既存のソフトウェアやサービスでは対応できない、高度なAIの開発や数理最適化のような難しいアルゴリズムを使用するなど、難易度の高い分析が必要なパターンです。「分析の難易度が高いため、専門家のサポートが必要である」といったお客さまにはこちらのアプローチで対応致します。

――具体的な事例を教えてください。

木村氏：　ある自動車メーカーさまの事例を紹介します。自動車の各部品に取り付けられたセンサーのデータを基に、車両の異常を検知したいという課題がありました。お客さま自身で異常を検知する仕組みを、AIを利用して構築したものの、出力される結果の信頼性が分からないため、専門家の意見を聞きたいとのご相談を受けました。

　この課題解決に向けて、当社にてお客さまが構築したAIの構築過程や実際に出力される結果を確認し、AIの品質を保証しました。その結果、お客さま自身が品質に確信を持って業務利用の開始につなげてくださいました。

新田氏：　他にも、ある部品メーカーさまとの取り組みでは、パレットに製品を積む作業の自動化に向けて、注文データと連携してどのように積めばよいのかを数理最適化の手法を用いて計算するアルゴリズムを開発しました。

　従来のアルゴリズムでは計算に時間がかかりすぎてしまい、業務での活用が難しいといった課題がありました。独自にアルゴリズムを開発することで業務に活用可能なレベルの計算時間にまで圧縮できました。

コンサルティングからシステムの保守運用まで、JSOLがトータルで支援

――さまざまな側面から企業のデータ活用を支援できるのは、JSOLにどのような強みがあるからでしょうか。

木村氏：　一言で言えば、トータルで支援ができる点です。AIに特化している企業は他にもあると思いますが、企画からシステム化や運用に至るまで、一気通貫で支援できるのが当社の強みだと思っています。

新田氏：　データ分析だけでなく、コンサルティングやプロジェクトマネジメント、基盤技術者に至るまで、それぞれのパートでプロフェッショナル人材がそろっています。また、JSOLのグループ企業である理研数理と協業して、さまざまな研究機関に所属する研究者と共に難解なデータ分析に取り組むことも可能です。

　データ活用の重要性が高まる中で、うまく進められないと課題を抱えている人も多いと思います。当社のサポートによって、お客さまのデータ活用の取り組みが前進するように支援していきたいと考えています。

――ありがとうございました。

　今企業に求められるのはデータを集めるだけでなく、正しく分析して活用する力だ。今あるデータを使って自社ならではの強みを持ちたい、社内でデータ活用の文化を根付かせたいと考えている企業は、ぜひ一度JSOLが誇るプロたちに相談してみてほしい。

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