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メッシュアーキテクチャが切り開く新たなデータアナリティクス～第7回 柔軟な対応力を育む人材教育の重要性
2025-04-30
生成AIなど新しい技術の台頭や、IoTやSNSなどビジネスに活用するデータの幅が広がっていることにより、データ活用のニーズやデータリテラシー、また統制を利かせるためのガバナンスはドメインごとに多様化しています。このような変化に伴い、従来行われていた中央集権的なデータ基盤構築や全社員向け分析教育、共通的なデータガバナンス導入などといった画一的なアプローチによる全社的なデータ利活用浸透には限界が見えてきています。そこで鍵となってくるのが、メッシュアーキテクチャの導入です。メッシュアーキテクチャにおけるデータ基盤やデータガバナンスについては、「第4回 プラットフォームとして担保するガバナンス」「第5回 相互運用性と接続性向上に向けた取り組み」で解説しているため、今回は人材育成に焦点を当て、現代のビジネス環境で求められるデータ利活用人材の役割と教育方法について深掘りしていきます。
図表1：データ利活用浸透における従来のアプローチの問題点
データ利活用スキルの多様化
現代のビジネス環境では、DX（デジタルトランスフォーメーション）が企業の経営戦略の柱として重要性を増しています。それに伴い、データ利活用能力を持つ人材の確保・育成が急務となっています。
メッシュアーキテクチャの導入においても、データ利活用人材の確保と育成が重要ですが、そのアプローチは従来とは異なります。従来は、高度なデータ利活用ができる人材を特定のドメイン（例えばデータサイエンス部門など）に集中させていました。しかし、メッシュアーキテクチャを前提とすると、個々のドメインにおいても高度なデータ利活用人材が必要になる場合があります。高度なデータ利活用人材を育成し、各ドメインに適切に配置することで、組織全体で自立したデータ利活用が促進され、特定の部門に留まらず全社的なデータ文化が醸成されます。
日本企業においても、2010年代にデータ基盤やセルフサービスBIツールの導入が進んだ結果、データ利活用は限られた専門家の領域から幅広い社員が扱える領域に変わってきています。しかしながら、各ドメインの人材に求められるデータリテラシーやデータ利活用スキルは多様化しており、従来の画一的な人材育成アプローチでは対応が難しくなっています。この状況では、多様なニーズに応じて、さまざまなレベルの人材をバランスよく育成することが重要です。異なるスキルセットを持つ人材が相互に補完し合うことで、業務効率の向上だけでなく、業務プロセス自体の革新や新たなビジネスチャンスの創出へも寄与します。
図表2：メッシュアーキテクチャにおける多様なデータ利活用人材の育成
データ利活用人材のレベル定義と教育方法
組織全体で自立したデータ利活用を実現するためには、社員全員が専門レベルのデータ利活用能力を持つ必要はなく、むしろさまざまなスキルレベルの人材がバランスよく配置されることが求められます。本章では、データ利活用や生成AIの要素を交え、データ利活用人材のレベル定義を行うとともに、各レベルに応じた教育方法を検討します。
基礎レベル：データに基づいたアクションが取れる
基礎レベルのデータ利活用人材は、主にデータを可視化し、レポートやダッシュボードを通じて必要な情報を取得する能力を持っています。取得した情報を基に生成AIを活用して壁打ちを行い、自身の意見を整理して次のアクションに活かすことができます。これにより、感覚的な意思決定からデータに基づいた意思決定へと変化を促します。
必要な教育例
- データリテラシーセミナー：データの基本概念や効果的な可視化手法についてのワークショップを開催し、実践的な理解を促します
- BIツールの導入教育：BIツールを使った基本操作のトレーニングを行い、データの可視化方法を学びます
- 実践型ワークショップ：実データを使用し、レポートやダッシュボードの作成を行う実習を通じて、業務に即したスキルを身につけます
- 生成AIの基礎教育：生成AIの基本概念を学び、体験型でプロンプトエンジニアリングを実施することで、業務への生成AI活用を促します
応用レベル：データドリブンな考察や企画ができる
応用レベルのデータ利活用人材は、データを基にした考察や企画を主体的に進められる存在です。高度な分析技術を駆使して、仮説に基づいたデータ分析を行い、試行錯誤を通じてインサイトを導き出します。さらに、ビジネス課題解決や業務効率化などの目的に対し、生成AIを活用した施策の提案を行う能力があります。
必要な教育例
- データ分析基礎教育：統計学やデータ分析手法の基礎を学ぶためのセミナーやオンラインコースを受講し、仮説検証のスキルを強化します
- 生成AI活用アイデアソン：生成AIを用いたビジネス課題の解決にフォーカスしたアイデアソンを開催し、具体的な活用事例やアプローチを学びます
- プレゼンテーションスキルトレーニング：分析結果を他者に正しく伝えるためのスキルに特化したトレーニングを行い、効果的なコミュニケーションが行えるようにします
専門レベル：AIや機械学習を活用した課題解決が行える
専門レベルのデータ利活用人材は、AIや機械学習の技術を活用して複雑なビジネス課題の解決に取り組む能力を持っています。生成AIを組み込んだプロダクト開発や、機械学習モデルの設計・実装を通じて、戦略的なデータ利活用を実現します。これにより、組織に対して大きな価値を提供し、競争力を高める役割を果たします。
必要な教育例
- 専門的な技術研修：機械学習・AIモデル・生成AIなどを組み込んだプロダクト開発に関するトレーニングの受講を通じて、より専門的なスキルを身に付けます
- 実務経験プログラム：データ専業企業への出向や、大学・研究機関との共同プロジェクトに参加し、リアルなデータを扱う実務経験を積みます
- 最新技術のセミナー：生成AIやデータサイエンスの最新動向に関するセミナーの定期的な受講を促し、業界のトレンドを把握・適応できるようにします
図表3：ユーザーのデータ利活用レベルごとの要求・教育
データ利活用人材の育成は、企業文化の一環として組織全体に浸透させることが大切です。長期的な目線でデータを利活用する文化を醸成することで、企業全体の意思決定の質が向上し、競争力強化やイノベーションの促進が期待されます。組織全体へのデータ利活用人材育成の浸透を実現するために、中央組織は全体の育成方針を策定し、また効果的な育成をさせるための環境を整える役割を担います。そして各ドメインは中央の全体方針をもとに、多様性に応じた具体的な育成計画に落とし込むことが求められます。
テクノロジーの急速な進歩や事業環境の変化が激しさを増す中で、スピード感を持って対応できる育成方針や教育コンテンツを用意し、次世代の多種多様な技術にしなやかに適応していくことがこれまで以上に求められています。
次回は、「競争優位を築くメッシュアーキテクチャの実践」と題し、中央データ基盤に求められる機能を説明します。
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