【DXの社内推進】 DXって、どこから始めるの？ データ活用で利益を上げる、機械学習プラットフォーム活用のススメコラム

現在、スマートフォンをはじめとした新たな技術によって生活者の行動が変化し、過去の成功体験だけでは競合優位性が発揮できない状況が生まれています。一方、デジタル技術により事業や組織体制を改革し、新たな事業やサービスを生みだすことで、収益力や競争力を高めるDX推進の取り組みが多くの企業で進められています。

そこで、全社的なDXを加速させるべく、専門組織としてDX推進部門を設置する企業が増えています。このDX推進部門は、IoTやAIといった新たなテクノロジーを駆使しながら、データを活用して利益を出していくことを目指しています。利益を上げるためには、業務効率化によって生産性向上を推進することでコストを下げる、または、ビジネスモデルの変革により、新たな価値を生み出して売上を伸ばすことが求められます。

そこで、全社横断的な組織としてDX推進部門が登場しますが、実際のところ、全社的なDX推進の体制を一気に整備することは困難です。DX推進部門としては、事業部門ごとに取り組んでいるデータ活用の現状を把握しながら、データ活用に有効な環境を整備し、事業部門と一緒になってデータ活用促進を始める必要があります。

最終的には、各事業部門にデータサイエンティストのようなDX人材を配置し、DX推進部門が中心となって、それら各事業部門のDX人材へ教育やツール、事例共有などを進め難易度の高いテーマに絞ってDX推進部門が主体的に関与することで、企業全体のDX推進を推し進めていける体制が理想的な組織と言えます。しかし、十分な人的リソースもノウハウもない現状では、DX推進部門側で知見を蓄えていきながら、事業部門とともにデータ活用を推進し、成功体験を積み上げていくことが重要です。

ただし、機械学習に適したテーマの設定には、ある程度の経験が必要です。機械学習は、自動化プラットフォームさえあれば何でもできる魔法の杖ではありません。これまで自社で取り組んだことのない業務、すなわち現場に業務知見が少ないテーマを設定してしまうと、なかなか成果につながらないこともあります。初期の機械学習テーマにお奨めするのは、既存の業務で行っている予測や判断の一部を機械学習に置き換えるタイプのテーマです。そのような身近なテーマでまずは成功体験を積んでいけるよう働きかけることが、DX推進部門の成功には重要です。

テーマの設定以外にも、機械学習ではデータの前処理や、予測モデルの構築などにも技術の習得や経験が必要です。加えて、実際に作成された予測モデルを運用していくためには、技術習得やシステム化が欠かせません。これらをすべてDX推進部門のメンバーだけで行っていくのは至難の業であり、経験豊富なパートナーを有効に活用していくことが、成功の近道と言えるでしょう。