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DXとデータ活用/AIの概況

Net One BLOG
監視/分析

写真:片山 千穂子

片山 千穂子

本記事のワード一覧

市場概況

2018年9月7日に、経済産業省(以下「経産省」)から公開された「DXレポート ~ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開~」に触発され、以降、さまざまな業界で、DXに対する取り組みが開始されました。そして、2020年1月以降の新型コロナ感染症の大規模な流行を契機に、「アフターコロナ」や「ウィズコロナ」や「ニューノーマル」などの言葉と共に、DXが加速したとする見解をよく見かけます。

一方で、2020年12月28日に、同じく経産省から公開された「DXレポート2(中間取りまとめ)」では、全体の9割以上が『DX未着手企業』か『DX途上企業』であることが指摘され、『製品・サービス活用に』よるDXのファーストステップが、直ちに取り組むアクションとして記載されています。また、コロナ禍により、DXの緊急性が高まったとの見解も示されています。

さて、このDXレポート2(本文)の14ページでは、DXの定義について、以下の通り記載されています。

DX の定義として、2019 年 7 月に取りまとめられた「DX 推進指標とそのガイダンス」では、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立する」こととしている。

以上の定義から、DXにおいて、データ活用は不可欠であるととらえることが出来ると思います。また、データ活用の市場予測というものはあまり見たことがありませんが、データ活用=AIととらえた場合、IDCなどの調査会社から、幾つかの予測が出ています。大まかにそれらの内容をまとめると、コロナ禍により2020年はその市場が停滞したが、2021年には再び成長するというのが一般的なようです。この点は、前述の経産省のDXレポート2にもリンクすると考えており、そのレポートの中で言及されている『製品・サービス活用に』よるDXのファーストステップが、2021年は数多くおこるのではないかと考えています。

しかし、データ活用やAIによるビジネス変革や業務変革は、特定の製品やサービスを利用すれば成功するというものではなく、自社ビジネス・業務の理解はもちろんのこと、仮説のたて方などを含めた一連のデータ分析やAIの経験・スキルも、ある程度は必要となってきます。そのため当社では、スキル部分を含めたサポートを目指し、第3次AIブームの大きな盛り上がりがみられた数年前から、データ分析やAIの製品やサービスの評価・取り扱いと並行して、人材育成をはじめとした取り組みを実施してきました。以下で、それらの取り組みのいくつかについて簡単にご紹介します。

社内におけるデータ分析/AIの取り組み

社内データ分析コンペ

2019年度から2年に渡り、データ分析コンペを開催し、延べ40名が参加しました。参加者に対する制限は特になく、未経験者を含め誰でも参加可能です。分析のためのデータやツールは事務局側で用意し、データ分析に関する説明会やツールに関するトレーニングも提供しています。第1回目の課題はサンプルデータをつかった予測で、解き方をWebでも見つけられる簡単な分析でしたが、以降、テキストマイニング、要因分析、インサイト分析と課題はレベルアップしています。

社内環境改善に向けた取り組み

社内会議室に密検知システムを設置しました(密検知システムの詳細については関連ページの記事を参照)。センシング技術によるオフィス管理、会議室の有効活用の一環として温度・湿度・人感だけでなくCO2濃度(ppm)も測定し、リアルタイムで可視化します。また、CO2濃度(ppm)悪化時には、アラートも送出します。

論文の発表

2020年10月21日~23日に開催された公益社団法人自動車技術学会の2020年秋季大会にて、日産自動車様との共同研究に関する論文を発表しました。また、学会終了後は論文誌へも投稿し、採択されています。

大きな課題解決だけでなく、身近な課題も含めて題材とすることでデータ活用を促し、人材の底上げと社内におけるデータ活用の基盤を同時に進めています。

まとめ

2021年は、DXと共に、データ活用やAIも更なる成長をとげると予想しています。そして、その成功のためには、データ分析やAIの製品を導入するだけでは足りず、自社ビジネス・業務の理解と共に、一連のデータ分析やAIのスキルをもった人材によるサポートも欠かせないでしょう。今回は、そのサポートを担えるようになるために実施している、人材育成をはじめとする社内におけるいくつかの取り組みについてご紹介しました。なお、当ブログには、実際にデータ分析を実施した技術者による記事もありますので、関連ページについても是非ご覧ください。

※本記事の内容は執筆者個人の見解であり、所属する組織の見解を代表するものではありません。

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