Data and System Architect CoE

Data and System Architect CoEは、産業横断のビジネステーマを推進するために求められるデータ活用のあるべき姿を描き、その実現を支援するチームです。

ビジネス領域と連動する形で、「データ要件整理・データモデル設計支援」「データ戦略の立案とデータアーキテクチャ策定」「データ基盤・データマネジメントの変革支援」を提供しています。

Data and System Architect CoEの3人のメンバーが、具体的なプロジェクト事例を交えながらチームの役割について話し合いました。

これまでの経歴について教えてください

坂卷：
新卒で食品メーカーに入社後、IT部門にてERP（Enterprise Resource Planning）やCRM（Customer Relationship Management）の導入、業務系アプリやバッチ処理の開発、ウェブサイトのインフラ整備などさまざまな領域に携わりました。その経験を通して、データに関わる仕事をしたいと思い、PwCコンサルティングに入社しました。

林：
私は大学院の修士課程修了後、PwCコンサルティングに新卒で入社しました。大学院ではロボット工学を専攻していましたが、研究データの分析や解析などをメインに実施しており、データに興味を持つようになりました。入社後はデータ基盤構想策定やデータ利活用におけるガバナンスの策定など、クライアントが保持しているデータの整備・蓄積・利用に係るプロジェクトに参画しました。

河﨑：
私も大学院修了後に新卒でPwCコンサルティングへ入社しました。大学院の専攻は生物化学でしたが、研究活動で画像解析や機械学習を扱ったことをきっかけにデータの世界に興味を持ちました。入社後は、データ利活用の戦略策定からAIを活用した分析基盤の構築まで、クライアントのデータドリブンな変革を支援するプロジェクトに携わっています。

Data and System Architect CoEのミッションやソリューションについて教えてください

坂卷：
Data and System Architect CoEのミッションは、「産業全体／産業横断にて取り組むテーマに対して、データおよびシステムの視点から解決策を提示し、関係する企業におけるデータドリブンな業務変革を促すこと」です。

昨今、社会的に言われている重要テーマは、企業変革にとどまらず、産業構造そのものの変革につながるものが数多くあります。一例として自動車業界では、カーボンニュートラル（CN）／ライフサイクルアセスメント（LCA）、自動運転、BEV（電気自動車）化、SDV（Software Defined Vehicle）などの検討に関して、従来の業界だけでなく各種業界との組み合わせが必要となります。これは業務に紐付くデータにも同様のことが言えますし、企業は従来の取引先に限らず、多種多様な企業と取引し、双方が必要とするデータを共有し、利活用する環境を整えることで、これらのニーズや社会課題に対応することが求められます。

私たちのCoEでは、産業横断のビジネステーマを推進するために求められるデータ活用のあるべき姿を描き、その実現を支援しています。

林：
私たちはビジネス領域と連動する形で、「データ要件整理・データモデル設計支援」「データ戦略の立案とデータアーキテクチャ策定支援」「データ基盤・データマネジメントの変革支援」の大きく3本の軸で支援を提供しています。データ要件整理・データモデル設計支援では、産業横断をはじめとするビジネステーマに即したデータ利活用や、関連する法規制またはガイドラインなどを踏まえたデータ要件の整理を実施し、業務プロセスやビジネスルールと、データとの対応関係を可視化したデータモデルを設計します。産業横断という文脈では、共有・標準化すべきマスター情報や連携すべき情報が特定できるだけでなく、ビジネスとシステム双方の条件や論点に対する解像度を高めることが可能です。

データ戦略の立案とデータアーキテクチャ策定支援では、自社が必要とするデータ資産の内外製方針や、ビジネスへの直接的および間接的な活用方針など、全社的なデータ利活用の推進の方向性を立案し、産業全体または企業全体を見据えたデータモデルとアーキテクチャの構想や企画を策定します。

河﨑：
データ基盤・データマネジメントの変革支援では、データ戦略・データアーキテクチャを踏まえて、データ運用として不足する機能、プロセス、体制などを評価・可視化した上で、変革に向けたロードマップの策定や、マスターデータ管理（MDM）システムの構築から運用、データ品質管理、人材育成といった横断的施策の推進を支援しています。

このように、戦略立案から実行までを一貫して伴走する支援を展開しています。

印象に残っているプロジェクトについて教えてください

坂卷：
入社して間もない頃に参画した案件で、データ利活用戦略の策定から基盤の構築、さらに活用を伴走支援したプロジェクトです。施策の成功に向けてビジネスとデジタルの両方の視点から、各領域に知見を持ったコンサルタントが協業しました。どのようにクライアントと向き合うかといった姿勢の他、データや基盤を整備することがゴールではなく、ビジネスの視点を常に持ち、どのようなことを実現するためにそれが必要であるかを突き詰め続けることの重要性など、多くの学びが得られたプロジェクトで、今の私の土台を作ってくれたと思っています。

林：
私も初めて参画したプロジェクトが非常に印象深いです。公共系のクライアントで、医療データ基盤の構想策定を伴走しました。利活用側の視点とデータ提供側の視点に立って、どのような業務を実施するべきか、その上でどのような基盤が最適であるかを協議しながら中長期のロードマップを策定しました。

業務の性質上、非構造データを扱う前提であり、かつデータに個人情報などの機密情報が含まれるため、データ品質やデータ加工／配置の設計を特に強く意識しました。

また、坂卷、河﨑と3名で実施していたCN／LCAのプロジェクトも印象に残っています。

河﨑：
私が印象的だったのは、CN／LCAのプロジェクトです。製造業のクライアントへの支援で、複雑化する各国の脱炭素規制への対応が大きな課題でした。私たちは、ビジネス、データ、システムのあるべき姿をクライアントと膝を突き合わせて議論し、規制対応とコスト効率を両立するデータ利活用基盤について検討しました。単にデータを集めるだけでなく、ビジネス課題と深く結び付けて考察して初めて、本当に価値のあるインサイトが生まれるのだと改めて実感しました。

机上の空論で終わらせない、地に足の着いた構想を練り上げるプロセスは非常に刺激的でした。

坂卷：
CN／LCAのプロジェクトは産業横断テーマの重要なアジェンダだと認識しています。バリューチェーンを横断して、複数の業務機能を連動させる必要がありました。その際に標準化しなければいけないデータは何か、データアーキテクチャがどのようになるのかを、私たち3名とクライアントで協議し、複数のCN／LCAテーマが並走する中で、それらを実現するシステム・データの全体最適を検討しました。各LCAテーマと全体視点を往復しながら、個別最適と全体最適を両立させる線引きをすることは、難しくもあり面白かった点です。

今後のキャリアプランについて教えてください

坂卷：
今までの経験を通して得られた知見を生かし、クライアントのビジネス変革を支援していくとともに、自身や組織の専門領域にこだわらず、クライアントに価値を提供することを追求するコンサルタントであり続けたいと考えています。

林：
データアーキテクチャ、データマネジメントに専門の軸足を置きつつも、ビジネステーマ側のコンサルタントと協業し、ビジネス領域に踏み込んでデータ領域をグリップできるコンサルタントになりたいと考えています。

河﨑：
私も、データという自身の専門性をさらに磨き上げていきたいです。その上で、技術的な話に終始するのではなく、それがクライアントのビジネスにどう貢献するのかという視点を常に持ち、データドリブンな経営変革の実現に向けて提供できる価値を最大化していきたいと考えています。