「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第5回 データ利活用を実現するユースケース選定の障壁およびその乗り越え方
データ利活用を推進する際のユースケース（データ利活用シナリオ）の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
なぜ今、データの民主化が重要なのか？――個別対応から企業基盤（企業文化の醸成）へ
将来を見通しづらいVUCA（変動・不確実・複雑・曖昧）の時代、新型コロナウイルス感染症の影響により人々の行動様式が変わったことも相まって、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）やデータ駆動型経営への取り組みを検討し、実践しています。
DXやデータ駆動型経営の成功の鍵は人材にあります。ビジネス環境の激しい変化に対し、データとデジタル技術を活用してトライ・アンド・エラーを繰り返しながらスピード感をもって対応していくためには、一部のIT人材に頼るのではなく、経営者を含む全社員のデータ・デジタルに関するリテラシーを向上させる「データの民主化」が不可欠です。
データの民主化とは、専門技術を持った一部の人のみがデータを活用するのではなく、全社員が必要な時に必要なデータにアクセスし、有効活用できる環境を作り出し、その結果として企業全体でデータ駆動型経営の実現を目指すことを意味します。これを実現するためには、何か1つに注力すれば良いということではなく、ルールの策定から人材の育成・確保まで幅広く検討、対応することが必要です。
データ利活用促進に向けた乗り越える課題と対策
DXやデータ利活用を推進しようとする際の課題はユーザー部門の課題、全社的な推進体制の課題、ITインフラの課題など多岐にわたるため、問題を引き起こす原因を適切に見極め対応策を打ち出していくことが重要です。
民主化に向けた組織の成長ストーリー
全社員が自立的にデータを利活用できる組織を実現（データの民主化）するためには、企業の「データの民主化」の成熟度を見極めたうえで、適切な「推進体制」と「打ち手」が必要となります。
ステージ別の施策案と推進体制
- 第1ステージ：データ利活用の文化が根付いていない
l現場有識者が主体となり、比較的難易度の低い業務テーマを対象に、今あるデータを徹底活用して成功実績を積み上げることが重要です。その際、成功実績やアウトプット（例：ダッシュボード）を部署内に周知・公開し、データ利活用に対する社員一人ひとりの認知度を上げていくことが有効です。 - 第2ステージ：データの利活用がある程度進むものの、部署ごとで取り組みがバラバラ
l安心・安全にデータを利活用できる体制を全社的に構築するには、インフラ投資とあわせて、個人情報や機微情報の取り扱い、部署間での共有などに関するルールやプロセスを整備することが重要です。 - 第3ステージ：データの利活用が全社的に浸透する一方で、有識者に依存するなどの課題が残る
社員一人ひとりのデータリテラシー向上を実現させるためには、全社的な教育推進とあわせて、データ所在・意味定義の可視化や、Prepツール、Web APIなどのインフラ整備を進めていくことが効果的です。
データ駆動型を推進する組織に求められる3つの役割
データ利活用を促進するには、データを使うユーザー部門とシステム構築およびデータ整備を行うIT部門をつなぎ、データの利活用を促進する組織（データコンサルティングチーム）の果たす役割が重要となります。
業務とテクノロジーの知識を兼ね備えたデータコンサルティングチームが中心となり、ユーザー部門のデータリテラシー向上のための研修や業務ニーズを踏まえたインフラ整備（データ・ツール整備、蓄積・分析環境の整備）を持続的に推進することで、データ利活用を企業文化として定着させていくことが求められます。
PwCのアプローチ：データ駆動型組織を実現するための変革支援
データ駆動型組織を実現するためには、業務施策を改善し、同時にそれを支えるさまざまな仕掛けをつくるという両面からのアプローチが重要です。業務施策改善の面ではデータ利活用に際し、有識者による現場目線からのボトムアップ型改善案、経営視点によるトップダウン型施策案という2種類のアプローチを採用して推進することが有用です。また、仕掛けづくりの面においては、「組織・プロセス」「インフラ環境」「人材育成」という3つの観点から強化すべきポイントを見極めることが重要です。
私たちは、PwCグローバルネットワークに蓄積された2,000件以上の豊富なユースケースと本領域における豊富な支援経験に基づき、組織・ガバナンス、インフラ環境、人材育成の観点から強化すべきポイントを明らかにします。その上で、企業のさまざまな状況に合わせた基盤・体制づくりのノウハウを活用して、現状の分析から基盤・体制の整備・構築までを一貫して支援します。
PwCが提供するサービス
構想策定・実行支援
- 企業戦略や業務施策に合致する、データ利活用推進に向けた方針の策定
- 組織・プロセス、インフラ環境、人材育成といった観点からの実行計画の策定
- 「データの民主化」の定着に向けた各種取り組みの実行支援
業務施策
- クライアントの重点課題に対し、社会トレンドやPwCがグローバルで蓄積しているユースケース（データ利活用シナリオ）やデータベースを基にした、データ利活用を推進する際のユースケースを選定
- ユースケース試行に向けた企画策定および実行支援
- 組織・プロセスサービス
- データ活用支援を円滑に運用するための組織体制の構築と役割分担の定義
- データを利活用するユーザー部門と、インフラ環境を整備するIT部門をつなぐ専門組織の役割を定義し、円滑なデータ利活用を実現するためのルール・プロセスを整備
インフラ環境サービス
- データの検索・取得から加工・分析の一連の流れに、ユーザーが自ら対応できる仕組みづくりを支援
人材育成サービス
- 組織の役割定義から、ユーザー部門、IT部門、データスチュワードに求められるスキルセットの定義と育成プログラムの策定
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト
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「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第4回 社内における「AI人材」の育成アプローチ
自社の課題の解決をリードできる「AI人材」を日本企業内でどのように定義し、育成していくべきか、といったアプローチ方法について考察します。
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第3回 データ利活用における外部連携スキームの検討ポイント【後編】
データ利活用における外部連携の検討ポイントを、事例をもとに考察します。
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第2回 データ利活用における外部連携スキームの検討ポイント【前編】
データ利活用において外部とどのようなスキームで連携すべきかの検討ポイントを、前後編の2回に分けて解説します。
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