業務データ資産の発見と活用

AI活用の第一歩

AI活用による生産性向上のためのシステムツール構築では、過去データの利用が必要不可欠である。しかし、過去データが整備されていない場合の対処法を考えてみたい。多くの企業がAI導入を検討する際、まず直面するのがこのデータ品質の問題である。完璧なデータセットを求めがちだが、実際には現実的なアプローチで進めることが成功への鍵となる。

目的の明確化

まず「何に使いたいデータなのか」を明確にする必要がある。目的に応じて、必要なデータの「粒度・項目・量」が変わるため、いつも扱っている部門ではない人が客観的に整理するのがよいかもしれない。例えば、生産管理の異常検知であればセンサーデータの時系列とアラート履歴が必要になり、顧客離反の予測であれば購買履歴と問い合わせ履歴が必要になる。このように具体的な用途を定めることで、収集すべきデータの方向性が見えてくる。

データの現状把握

やりたいことを整理すれば、次に足りないデータなどが見えてくるはずである。このとき、データが重複していたり、欠損していたり、バラバラであったりというのも、すべてデータはあるものと考える。形式としては、Excel、CSV、紙、システム内に点在などを把握して、データの棚卸を行う。完璧でないデータでも、適切な処理を施すことで価値ある情報源に変わる。重要なのは、現在持っているデータ資産の全体像を正確に把握することである。

データ整備の実践

データの棚卸が終われば、データクレンジング(整備)の作業方針を立てる。手動で整えるのか、何らかのツールを使うのか検討が必要である。また、このツールはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(読み込み)の頭文字をとってETLツールと呼ばれている。Power Queryなどがその代表例である。作業量と精度のバランスを考慮し、コストパフォーマンスの高い整備方法を選択することが重要になる。自動化できる部分は積極的にツールを活用すべきである。

まとめ

データを整えていく途中で足りないデータが発見されることもあるだろう。しかし、ここからがAIの使い様である。ファインチューニング(学習させていく)ことや、生成AIやRAG(Retrieval-Augmented Generation)を利用して補完するなどが考えられる。

関連記事

ノウハウはタダじゃない

IT導入の難しさ

IT導入では、どの程度のコストをかけるべきか、その費用がどのように効果を生むかの判断が難しい場面が多い。正解が存在しないため、常に試行錯誤が伴うのが実情である。導入後も改善や調整が続き、理想の形を追い求めて進化し続ける必要がある。これこそが、IT導入のハードルを高める最大の要因である。

「導入=完成」の落とし穴

「導入すれば終わり」と考えると、ITプロジェクトは失敗しやすくなる。IT導入には明確なゴールがないため、段階的なチェックポイントの設計が重要となる。導入途中で要件が変化することも少なくないが、それを「失敗」とみなすのではなく、「成功への第一歩」と捉えるべきである。柔軟な対応と継続的な見直しこそが、成果につながる道である。

見積もりが難しい理由

目に見えるモノを作る場合とは異なり、ITシステムの見積もりには高い不確実性が伴う。業務の関連性、将来的な拡張性、外部環境の変化など、検討すべき要素は無数に存在する。したがって、本格的なIT導入には、実際の開発にかかる時間の2倍ほどの準備期間を設ける覚悟が必要である。余裕を持つことが、後のトラブル回避にも直結する。

DXがカオスになる訳

システム構築やDXのプロジェクトは、時間の経過とともに当初の目的を見失いやすい。最初に定めた要件が現場の混乱の中で忘れ去られ、後から新たな要求が持ち込まれることで、プロジェクトが迷走していく。現場も対応に追われ、全体が混沌としていく。こうした事態を避けるには、目的の定期的な再確認と明確な進行管理が不可欠である。

まとめ

ITに苦手意識があるからといって「なんとかしてくれ」と丸投げする姿勢では、プロジェクトは成功しない。目的や進捗のチェックポイントといった、数値化できないノウハウの積み重ねこそが、成功への鍵となる。

続きを見る >

効率化の誤解

目標設定の要諦

SESと呼ばれる派遣や準委任契約では、プロジェクトを完遂することが難しいとしている。これはゴールが未設定であったり、曖昧になってしまう場合が多くあるからである。ゴールの設定や未来像は非常に重要で、プロジェクトマネージャーなどリーダーが必ず持っておくべき指針である。

真のリーダー像

システム開発に参画するメンバーは一般的に経歴書やスキルシートによって決まる。プロジェクト経験数が多かったり、扱える言語が多かったりするだけでは、本当のスキルは推しはかれない。やはり、確認すべきは不測の事態が起きたときの対処方法を豊富に持つリーダーが必要となる。

アジャイルの本質

犬小屋を建てるときに設計書はいらないが、マンションを建てるには設計書がいる。アジャイル開発といっても、例えばマンションを設計図なしに建てるといったことを考えるとある程度は見通しや知見などを持つメンバーが方向性を決めていく必要がある。システム開発はその時その時の条件によっていい悪いの判断軸が変わる。さらに時間の経過でも判断軸が変化していくのである。

部分最適の罠

日本には「カイゼン」という高度経済成長期を支えた力強い言葉がある。しかし、時と状況によって判断軸が変わるソフトウェアという無形財産の前では、「善」に「改」めることができているのか、変化してしまう背景がある。職人気質である国民性も相まって、どうしても部分改善、部分最適を繰り返してしまうというプロジェクト現場が少なくない。

まとめ

システム運用や保守における部分最適は必ずしも全体最適になるわけではない。むしろ、この部分最適が全体を考えたときの労働生産性を下げていることすらある。小回りが利く人であればあるほど属人化してしまったりするため、誰が全体最適を見るのがベストなのか、改めて考える必要がある。

続きを見る >

賢いコスト削減

投資と競争力

バックヤードのシステム開発は収益と直接結びつかないため、できるだけケチりたいものである。にもかかわらず、バックヤードのデジタル化には大きなコストがかかる。しかし、新しいインフラに適切な投資ができない企業は競争力を失うのである。

要件定義の罠

バックヤードのシステムをできるだけ安く抑えようと思うと、要求定義や要件定義をしっかり作って依頼すればよいと考えがちである。もちろん、間違ってはいないが、入り口が安くなるわりに、システム開発の途中で追加工数が発生してしまい、結果としてシステムが高くなってしまうのである。

未来志向の要求

システム開発の途中で追加予算がかかってしまうのは、最初の要求定義や要件定義のときに想定される未来が見えていないことが原因である。これを見通すには要求定義や要件定義を行う背景や、未来の目指すところまでをエンジニア出身のアナリストに情報共有しなければならない。

投資の真価

導入時の金額だけをケチることは、保守運用などのランニングコストに跳ね返ってきてしまい、システムの寿命が短くなる。そうならないために、第三者のIT業者やITコンサルタントを入れるほうがよいと言われている。うまくDX化できれば生産性が上がり、投資を大きく回収できる。ことIT投資については、竹槍戦か空中戦かくらいの違いを生んでしまうのである。

まとめ

システム設計やプログラミング作業と同じようにITコンサルタントも1人の能力に偏りがちである。それゆえ、PMOと呼ばれるチームを形成することで、集合知を活用して、さらに未来を予測できるような体制を構築することが望ましい。

続きを見る >