ビッグデータを活用したDX

ビッグデータを活用したDXとは、膨大なデータを分析して今まで見えなかった課題やチャンスを可視化し、ビジネスを変革することです。
データそのものに価値があるわけではなく、分析結果を活用して「より良い意思決定をする仕組みを作る」ことが重要です。
例えば、顧客行動を分析して改善策を提案したり、新たな価値を創出するサービスを構築したりします。
ただし、データ分析はゴールではなく手段。最終的にはデータを使ってビジネス課題を解決し、新しい価値を提供することがDXの本質です。

私は、ビッグデータを活用したDXとは、「データを使ってお客様の課題を具体的に解決する仕組みを作ること」だと思っています。
単にデータを集めるだけではなく、それを現場でどのように役立てるかを考えることが重要です。
IoTセンサーやGPSで得たデータも、適切に整理・分析し、実際に活用できる形にすることが鍵です。
膨大なデータの中から「どれが重要か」「どう見せるべきか」を判断する視点も必要です。

顧客がどこで離脱しているのかをデータから明らかにすることで、UIやサービスを改善できます。例えば、人材会社のウェブサイトでの行動データを分析すれば、どんな求人情報が求職者に響くかが分かり、満足度を上げられますね。

ビッグデータを活用した安全管理では、IoTセンサーで温度や湿度、天気などの環境データを収集し、現場の危険要因を可視化が可能になります。作業員が安全に作業できる環境を整える判断材料として活用し、リスクの低減を実現します。

業務データを分析して、どこに無駄があるかを特定することで、プロセスを改善し、効率化できます。これにより、人手やコストを削減しつつ、パフォーマンスを上げることが可能です。

ビッグデータにより機材や資材の位置情報をリアルタイムで可視化できます。これにより、効率的な配置と利用が可能となり、無駄な重複投資の削減やコストの最適化を実現することができます。必要な資源を迅速に把握し、業務の円滑化に貢献します。

過去のデータを基に、市場動向や需要を予測することで、次にどんな施策を打つべきかを明確にできます。例えば、新しいサービスや製品のタイミングを見極めたり、営業戦略を最適化したりすることができますね。

一番大変だったのは、データ定義書が不十分だったことですね。
本来、データの意味や構造が記載されているはずなんですけど、かなり曖昧で…。「このデータって何を意味してるんだ？」と推測しながら進める必要があったんです。
さらに項目名も同じような名前が多くて、例えば「ID」って名前が複数あって、「これはカスタマーID？それともCompany ID？」みたいな状況で、まさに宝探しみたいな感じでしたね。

最初に顧客から「AzureのBIツールを使いたい」って要望があったんですけど、
全体のシステム構成を考えると、AWSでまとめた方がシンプルでコスト的にも有利だったんですよね。
そこはしっかり技術的な選択肢を説明して、最終的にAWS基盤を使う形で納得してもらいました。こういう部分は、技術者としてちゃんと提案する力が必要だと感じましたね。

このプロジェクトは、「位置把握は既に行っていた上で、どのようにそのデータをうまく可視化するかを一緒に整理するところから始まりました。お客様が手掛ける現場が広すぎて、作業員や資材の管理が難しいという悩みがあったんですね。
「IoTとか使えないかな？」って話が出て、そこから企画が動き始めましたが、どのデータを取ればいいのかとか、具体的なゴールが定まっていなかったので、まずそこを一緒に整理するところから始まりました。

一番気をつけたのは、「データをどう見せるか」っていうところでした。ダッシュボードを見て直感的に分かるようにするのがすごく大事で、リアルタイムで位置情報や環境データを可視化する仕組みを作って、必要なデータだけが一目で分かるようにしました。
最終的には、作業員の位置や機材の配置を把握できるようになったことで、現場の作業効率が大幅に上がりました。それだけじゃなくて、温度や湿度、天気といった環境データを使って、安全性も確保できるようになったんです。お客様から「これで現場が回しやすくなった」って言ってもらえたのがすごく嬉しかったですね。

やっぱり一番大事なのは、「何のためにやるのか？」という目的を明確にする力だと思います。

お客様も最初は漠然と「データ分析をしたい」と言うんですけど、それだと方向性が定まらないんですよね。

だからこそ、最初の段階でしっかりお客様の課題や本当の目的を引き出して、整理する力が求められます。

目的が明確であれば、そこから必要なデータや技術の選択肢が見えてくるので、プロジェクトがスムーズに進みます。

DXコンサルタントの一番の役割は、お客様が漠然と抱える課題を具体化して、解決策を一緒に考えることです。お客様の「効率化したい」「デジタルを使って変えたい」といった曖昧な要望を整理し、明確なゴールと実行プランを導き出します。

技術的な知識はもちろん必要ですが、それだけじゃなくて、お客様に合った提案をする力も重要です。

例えば、今回のプロジェクトでも「Azureを使いたい」という要望に対して、AWSでまとめた方がコスト的にも効率的だと判断して、しっかり提案しました。

お客様の要望を尊重しつつ、技術的に最適な選択肢を示して納得してもらう。これがDXコンサルタントには求められると思います。

DXコンサルタントって、技術を押し付ける役割じゃないんですよ。IoTやAIをただ流行りだから使うのではなく、お客様の課題に一番適した技術を選ぶことが重要です。場合によっては、技術を使わない解決策だってあり得ます。

データ分析プロジェクトって、泥臭い作業がつきものなんですよね。データ定義書が不十分だったり、関係者との確認に時間がかかったり…。

そういった状況でも、粘り強く課題を解決していく力が必要です。「このデータは何を意味しているのか？」を一つずつ紐解いていく作業は地味ですが、それを乗り越えないと良い成果は出せないなと感じました。

お客様の課題を解決するために、社内外のリソースや専門家をうまく活用するのも重要な仕事です。生成AIのプロジェクトでは専門家と連携して提案書を作ったり、プロトタイプを準備したりしました。こういった「つなぐ役割」もDXコンサルタントに求められるスキルです。