【レポート】2018年度総会、研究発表会ダイジェスト

2018-06-18

2018年5月18日、日本データマネジメント・コンソーシアム(JDMC)の総会&研究発表会が東京都渋谷区のアイビーホールで開催された。今年は7つのテーマの研究発表がなされたのでダイジェストで紹介する。

 

会長・NTTコムウェア代表取締役社長の栗島聡氏の挨拶

 
総会は会長のNTTコムウェア代表取締役社長の栗島聡氏の挨拶から始まった。
データを根源とするデジタル化が急速に進む中で、JDMCが開催するセミナーや、3月のカンファレンスは千名を超える参加があり大変盛況であった。関係各位の多大な努力によるものと感謝申し上げたい。本日は、JDMCの開発者コミュニティや農家分野でのAI活用のお話がある。こうしたデータをとりまく環境が大いに盛り上がる中で、JDMCは新たな挑戦をしてゆかなければならない。会の運営方法や、会員の活動サポートなど、見直すところは見直し、また良い所は伸ばす必要があると考えている。皆様と共にJDMCを良い会にしていきたい。デジタルそしてデータそのものが日本や世界にとってより良い形に発展してゆく、JDMCがその一助となっていければと思う。今後ともJDMCへのご協力ご支援を賜りたい。
 
 
 

新任理事ご紹介

 
本年度、理事として就任された次の3氏の紹介があった。
・澤田洋一氏 富士通株式会社 執行役員   
・村野剛太氏 東京海上日動火災保険会社 IT企画部 部長
・安田裕司氏 株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ 経営情報統括部 部長
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

コミュニティ活動の紹介

 
JDMCエンジニアの会の紹介を東京海上日動システムズの山田文彦氏より紹介された。
 
昨年、意気投合したJDMCエンジニアがデータ活用や分析を身近に感じる活動を進めてきた。当初は研究会でもないので自主的にやっていたが、理事会において活動の重要性が認められてて、3月のカンファレンスではエンジニアの会としてハンズオンセミナーを実施し好評を得た。多くの方に支持されたこの会を、今年も継続する。

データ活用・分析というとハードルが高いという印象があるが、「まずは体験して身近に感じる」ことが主旨だ。 エンジニアにとっては技術力の向上も望める。通常業務だと興味の幅が限られてしまいがちだが、いろんな視点を導入することで様々なデータの活用や分析ができるし、メンバー間の交流も目的の一つだ。
 
やる以上はデータ分析を楽しく体験してみようというのがこの会のお約束で、エンジニアが始めないと何も始まらない。とにかく行動してみるという意気込みだ。3月のカンファレンスでは、AWSの施設をお借りしてテクニカルハンズオンを開催。データ活用に興味があるエンジニアがPCを持って気軽に参加できるようにした。
 
当日は42名の方が集まった。スマホの位置情報などのデータを収集・分析するなどして特にグラフィカルに表示すると楽しいと盛り上がった。アンケートでは継続してやって見たいという方が多かった。
 
2018年のキックオフは、30名ほどが集合した。今年の予定は、前半は学びの場・経験の場にして、後半は何かモノを作りたいのでハッカソンなどを開催してカンファレンスに成果発表したい。
 
本コミュニティへの参加は大歓迎。開発環境、作業環境、使えるデータの提供などもご提供して頂けると非常に嬉しい。ただデータを提供して頂くのではなく、こんなテーマで分析して欲しいという依頼付きのデータ提供だとさらに嬉しい。
 
 

研究会発表

 
■テーマ1:顧客行動分析による実践的なデータマーケティングのアプローチ研究。
 
発表者はセイコーエプソンの小泉泰慎氏。発表内容は以下の通り。
 

  • 研究概要

マーケティングアプローチの効果を高める、顧客行動分析へのデータ活用検討と普及、JDMC内での実践環境の整備が目的です。研究会参加メンバーの多くが、データ分析活用部門であったため、その視点からデータマーケティングのフレームワークの構築を行った。本フレームワークは、「データ分析活用部門」の視点で活用することを前提としていて、現状把握・戦略計画・収集蓄積整理・分析活用・業務定着という流れにしている。

これまで社内データの活用を軸として進めてきたが、今年度は社外データに目を向け、データエクスチェンジについて、研究を行った。
 

  • 今年度の研究概要

背景には、経済産業省によるデータエクスチェンジコンソーシアムの推進と2017年5月に改正個人情報保護法の施行があるが、そもそも、実務で活用する手段としてはまだ定着していないので、実務で活用するためのデータエクスチェンジに必要なステップを整理・提案していこうというのがある。

外部データ活用の目的は、自社ビジネスの活性化、特に自社のお客さまのニーズ把握により適切なタイミングでアプローチするための外部データ活用とデータエクスチェンジの活用を検討することだ。

今年度のスケジュールとしては、前半にデータエクスチェンジのフレームワークを構築し、後半に実践研究を踏まえ、フレームワークを深堀研究することにした。
 

  • 今年度の研究結果

自社ビジネス活性化へ向けた活用としては、自社課題を解決するために、自社データで不足する情報を把握し、オープンデータや他社データとのエクスチェンジにより捕捉することがある。

そのためにデータエクスチェンジフレームワークがあり、現状把握(自社課題の認識が前提!)、戦略計画、収集・蓄積・整理、分析・活用、業務定着から成るが、従来のフレームワークとの違いは現状把握、戦略計画、収集・蓄積・整理であり、その後のステップについては従来と同じである。

データエクスチェンジフレームワークでは、まずはデータ精査(外部データが必要か)が必要である。

次に、戦略計画においてエクスチェンジ先の調査があり、①外部データの把握、②エクスチェンジ方法の検討(購入/自社グループ内/他社との協業)、③エクスチェンジ方式・費用の確認がある。

次の収集・蓄積・整理では、①実際に活用できるデータ項目の候補を洗い出す、②エクスチェンジ先のデータを取り込む、③エクスチェンジ先のデータと結合することが必要。

分析活用においては、①簡易的に分析をかけてあたりをつける、②活用を考え目的に応じた分析を実施することが必要である。

最後の業務定着では運用で継続的に受領する場合ルールの検討が必要となってくる。

このプロセスの中でも外部データの選定が重要になってきて、自社データと外部データの強みを比較したり、マッピングを行ったりすることによって相性を見定めてデータエクスチェンジすることが必要である。
 
企業データ×オープンデータ、オープンデータ×オープンデータの実践研究をしたが注意点・提案事項・課題点は、以下の通りである。
・e-statsはサマリーが多く「使えない」ケースが多い。
・サマリーはPDFなどのまとめ資料なので使いづらく、実データはcsv等、加工可能な形式で提供されていると良いい
・キーが無いためAIで処理しにくい。
・時系列データが無い(最新分しかない)ものも多いため活用しにくい
 

  • 来年度の研究結果

企業間のデータエクスチェンジを活性化することで、自社ビジネスの活性化に加え、社会貢献にも繋げていきたいし、自社データ+外部データによる効果的なマーケティングアプローチ研究のうち、企業間のデータエクスチェンジについてさらに深堀研究を実施する予定だ。
 
 
■テーマ2:データマネジメントの基礎と価値
 
発表者は、2017年度まで3期リーダを続けた三菱ケミカルシステムの池田信威氏と2018年度からのリーダであるNECの谷口直行氏。発表内容は以下の通り。

2017年度の活動報告については池田氏から報告する。
まずは、本日、JDMC関係者のご協力のもと、データマネジメント概説書 Ver2.0 Kindle版の発売が開始された。
本書は、本研究会にて製作に2年間をかけてきたもので、前作のVer1.1に比べてページ数が約二倍の96ページとなった。Ver2.0の最大のポイントは、データマネジメントの基本概念を「データ品質」とその維持のための環境整備となる「データガバナンス」に加えて、「データ利活用」を行い、「ビジネスのOutcomeを得る」ところまでをその範囲として再定義し、さらにデータを利活用するすべての方向けの概説書として読みやすさ、分り易さを追及したからだ。是非、お手に取ってお読みいただきたい一冊に仕上がっている。

テーマ2の研究概要は、データマネジメントの価値の普及と具体的なデータマネジメントの取り組み方やその促進方法について取り組んでいる。今年度の大きな活動実績は、二点。一つ目は、データマネジメント概説書 Ver2.0の製作および集中討議のために一泊二日の合宿を開催したこと。二つ目は、他団体のJUASビジネスデータ研究会と既に出版させていただいたデータマネジメント ケーススタディ トップダウン編をベースに「データ利活用の前提となるデータ整備の課題」や「データ利活用に必要となる分析と、期待されビジネス価値」といった共に共感する課題について3時間のディスカッションを行ったことである。

私たちが、研究を通して一番伝えたいことは、データマネジメントとは、「データをビジネスに活かすことができる状態を継続的に維持さらに進化させていくための組織的な営み」であり、ヒト、モノ、カネに続く第4の経営資源のデータを積極的に活用してビジネスのOutcomeを得るために必要不可欠な活動であるということだ。

  • 2018年度の活動

続いて2018年度の活動を谷口氏から紹介する。
2018年度は、新たに出版したデータマネジメント概説書 Ver2.0を使い、データ利活用に関わる人々の課題とその解決策を研究会内で討議し、各自・ 各社の課題解決を目指す。1年間の活動を通して得られたデータマネジメントの成功と失敗事例、課題解決策から、ノウハウとして整理し、新たなケーススタディの構想案としてまとめる。本研究会は楽しい研究会で合宿などを通じてデータマネジメントについて熱く語れるのでとっても楽しくやっているので是非ご参加ください。
 
 
■テーマ3:MDMと成熟度
 
発表者はダッソー・システムの水谷哲氏。発表内容は以下の通り。
 
MDMと成熟度は2012年から続いている研究会で、本研究会の目的は情報共有とMDM成熟度である。

情報共有では、互いの知識や体験を共有・ディスカッションし、各々の活動に役立てることで成果物もあるがサロン的なこともやっていく。その理由は、データマネジメントは泥臭い所、エンジニアリングではない所もあるので、このようなことを研究して情報共有することも重要だと考えている。

次にMDM成熟度(データガバナンスの成熟度)である。MDM成熟度を評価して、どこを目指したいのか計画を立ててそこから様々なプロジェクトに落とし込んでいくことをする。

活動内容は楽しめることが重要なので、月一回の定例会が基本でプレミアムフライデーの日に開催している。

2017年度の成果物はMDM World Compass(羅針盤)である。これは、マスター整備の道具立てにどれくらい凝るかという話があり、レベル0の個別、レベル1のデータ統合、レベル2のDQ、レベル3のMDM統合、レベル4のデータガバナンス、レベル5のシステム開発ナレッジまであるが、レベルが上がれば良いわけでもなく、レベルが上がれば考えることも増えるということである。

考える要素としては、社外連携、データ活用、マスター集約、データ品質、タイミング、データ連携、基盤を挙げている。MDM、データガバナンスをこれから手がけたい方はご覧になっていただくと参考になると思う。

次の成果物である成熟度診断は、データマネジメントを多面的に分析するものである。これはTo-Beモデルとして提示しているが、何も全ての項目でレベルアップする必要はなく、強みやできていることは伸ばし、できていないことは最低限のことに留めることもあるだろう。

  • 2018年度に向けて

特に真新しいことをやることも無い。なぜならデータマネジメント、データガバナンス、マスターデータ管理は永遠なので毎年テーマを変えるには及ばないと考えている。
 
 
■テーマ4:経営におけるデータ活用ガイドのあり方
 
発表者はクオリカの佐野努氏。発表内容は以下の通り。
 
本研究会の目的・狙いは、自社のデータ活用レベルを客観的に見える化し、乗り越えるべき課題と目指すべき方向性を明らかにし、実現することの意味およびデータ活用の重要性の理解に繋げることと、データ経営フレームワークに基づいた情報戦略の検討を通して、データ活用ガイドのあり方を研究することである。

目指すゴールは、各メンバーが、上記対応策を各社に当てはめた時、何が出来るかイメージし、自社に戻り何らかの提案ができることと業界別事業機能単位のデータ活用レベル、情報戦略に基づいたアプローチ方法を整理し活用できることである。

データ経営の目的と目標は「データ活用を経営として推進し企業活動に役立てる」ことであり、あくまでもデータ活用は手段であることがポイントとなる。目標は2つあり、一つは正確なデータ収集と加工、照会を可能にし、企業活動を正確に行うことで、ポイントは企業活動の正確性に寄与することである。2つ目は、データ活用による仮説・検証を通した新たな価値創出を行うことで、ポイントは、データは価値創出の資産であるこということである。

ところで、経営が必要なデータとは何か?と言うことだが、例えば「価値を生んでいる自社の内部要因はどこにあるのか?」「自社の外部要因は売上・利益にどれ位影響しているのか?」「製品やサービスが売れなくなった原因はわかっているか?」などである。このようなデータを活用するデータ経営フレームワークとして経営戦略フレームワークを開発した。本フレームワークは、情報戦略、顧客、業務プロセス、システム、組織、企業文化の6つの要素を定義し、データ活用に向けた内容を整理した。

また、今年度はデータ活用ガイドライン(骨子案)をまとめることができた。今年は情報戦略について深掘りした。情報戦略の全体イメージとしてはデータマネジメント企画推進、データマネジメント管理戦略、データガバナンス戦略の3つにまとめてPDCAサイクルを回すようにする必要があるとした。データマネジメント企画推進でのポイントは経営・価値向上視点での戦略化、データマネジメント管理戦略でのポイントは管理、評価方針見える化、データガバナンス戦略でのポイントは価値維持の為の方策化である。
 

  • 2018年度に向けて

業種・業態別の業務モデルから事業機能や事業機能間でのデータの流れと課題・活用のあるべき姿を仮説として深堀し、ユーザー企業へのインタビューを実施し、経営を支えるデータ管理の在り方、業種・業態別業務モデルの妥当性について検証する。次いで、経営戦略フレームワークの各要素に対し、データの紐付・活用の観点から業種・業態、目的を超えた目指すべきデータ管理のチェック項目を検証する予定である。また、経営戦略フレームワーク、データ活用難易度、並びに法規や規定、JDMCの各研究会と連携し、「経営のためのデータ活用ガイドライン(初版)」を策定する予定もある。
 
 
■テーマ5:DM実践勉強会 〜会社を良くするために経営・業務視点でDM実践の手法を学ぶ〜
 
発表者は清水技術士・診断士事務所の清水孝光氏。発表内容は以下の通り。
 
まずは直近3年間の活動を振り返った。

2015年度は、データマネジメント実践体系の提唱と経営業務全般の俯瞰に取り組んだ。2016年度はデータマネジメント実践体系のブラッシュアップを図り、データ視点で紐解くサイロエフェクトとイノベーションのジレンマの講義や演習を行った。2017年度はデータマネジメントワークショップ(心技体)の構築を着手し、データ視点で紐解くサイロエフェクトとイノベーションのジレンマ、ジェフリームーアのキャズムの講義や演習を行った。

本研究会はあくまでも実践を主としているので、教育とか演習が重要なので心技体を入れたワークショップを開催している。そして意識改善とコミュニケーションが重要なので会社と自分がハッピーとなることを目指す。

本研究会の大きな趣旨にイノベーションをどうやっていこうかと言うのがあるので、イノベーションの創出現場ということでリコー社の環境事業開発センター様にお邪魔して見学をした。

やはり現場主導のデータマネジメントが大切だということから、組織力強化戦略とデータ流の最適化を図る。組織力強化戦略のプロセスにはボトムアップが重要で、次いで部門単位の活動から事業単位での活動に引き上げ全体最適をすることが必要である。データの意識改善では3S(整理、整頓、清掃点検)について5段階のレベルで定義した。

本研究は現場主導で実践がメインなので興味がある方のご参加をお待ちしている。
 
 
■テーマ6:IoT・AI研究会
 
発表者は日本テラデータの金井啓一氏、ベネッセコーポレーションの松本知也氏、Metafindコンサルティングの高橋章氏、NECソリューションイノベータの宮本良古氏の4名。発表内容は以下の通り。

ガートナーのハイプサイクルではAIとIoTはトップに位置づけられ、今が旬だ。その中で、当研究会は2年目を迎えた。

当研究会の目的は、勉強ではなく、IoTとAIをビジネスにどう活かすのか議論し、データマネジメントはどうあるべきなのか研究することである。そしてIoT・AIについての研究結果を成果物として作成し、プロアクティブに活動した。

本研究会のグランドルールはGive & Take!で、しかも、Giveが先だということ。この精神で研究活動してきた。
 

  • 2017年度の活動

2017年度は3つの分科会を作って活動した。

1つ目の分科会は「ビジネス分科会」で、「IoT・AIで宝さがしをしよう会」と名づけた。

この会は、ビジネス課題に対する解決手法としてIoT・AIを捉え、ビジネス課題とIoT・AIの紐づけの実施、IoT・AI事例の成功要因の深堀を行った。

ビジネス課題と事例の紐づけに対しては、業界/業種を問わず IoT・AIを活用した事例が存在し、特に業務効率化事例が多い。一方、高度な判断が必要となる経営や人的要素が必要となるサービスは事例が少なく、ビジネス課題によっては事例がないものもあり興味深い結果となった。

2つ目の分科会は「IoT分科会」で、「7人のIoTアーキテクチャスペシャリスト」と呼んでいる。
この会は、製造業におけるIoTデータ基盤はどうあるべきかをテーマに、活動を進めた。事例毎にどのようなデータ基盤が使われたか調査し、目的やデータ種類を基にパターン分けをした。そしてパターン毎に必要な機能を整理し、ToBeモデル案としてまとめた。

検討を通じ、製造業のIoTでは、在庫最適化やリードタイム削減等の従来からあるサプライチェーン課題の解決を目的にしたものが多いと気づいた。無線通信技術の向上と低価格化が、こうした課題解決を後押ししているようで、今後も事例が増えていきそうである。

3つ目の分科会は「AI分科会」で、「データをAI(愛)する会」である。
この会のテーマは、AIを取り巻くデータマネジメントにおけるサプライ(IT)視点での知見をまとめることで、AIをとりまくシステム構成を全体像からブレークダウンし、データ蓄積基盤、データ分析基盤、データ活用システムといったアーキテクチャを捉え、AI活用システムのサプライ側としてシステム構築・運用で必要となる要素をまとめた。AI/IoT活用の基本モデルは、経営・事業・技術の三位一体で、デジタルトランスフォーメーションの中で組織文化の変革を伴う。またAI活用プロジェクトでは、ドメインエキスパート、データサイエンティスト、データスチュワードの3つの役割が求められるとまとめた。

まとめとして、2018年度の活動方針を述べた。

3年間の集大成として、「ビジネス面」「IoTのテクノロジー面」「AIのテクノロジー面」を統合し、ビジネスにいかに貢献させることができるのか深堀する。

その中で、データマネジメント上実施すべき施策を明らかにし、業務プロセスの中に、IoT・AIのテクノロジーをいかに組み込むべきか明らかにする。
 
 
■テーマ7:マーケティングシステム活用研究会
 
発表者はECマーケティング人財育成の石田麻琴氏。発表内容は以下の通り。
 
まずは、去年から始まったマーケティングシステム活用研究会について。

本研究会は「マーケティングシステム」をいかに効果・成果に繋げていくかを軸に市場シェアや機能のみに着目するのではなく、導入して効果を出すために、どのような点を考慮すべきか?「機能軸」ではなく「活⽤軸」での研究を行うのがテーマである。

テーマを2つにブレークダウンすると、①マーケティングシステムの導入までの研究と、②マーケティングシステムを導入してから活⽤するまでの研究となる。
 

  • 2017年度の活動の成果

マーケティングオートメーション検討エクセルを作成し、導入前後の検討事項や課題を洗い出して1シートに集約した。
また、マーケティングオートメーションを導入するにおいて意見集約シートを抽象化したフレームワークを作成
 

  • 2018年度の活動の成果

2018年度に予定している活動はシンプルで、マーケティングオートメーションをJDMCで実際に活用してみようということである。

具体的な内容としては、主にカンファレンスで獲得したデータを研究会で実際に活用し、MAを用いてJDMC会員数を増やすためのマーケティング活動を行う。実際にMAを回すための準備、課題に取り組み、経験値とする。
 
本年度の活動をするにおいてのメッセージは、「MAについて学んだり、社内のどこかでMAを運用していたとしても自分自身で意思決定に関わっている方は意外と少ないかもしれない。経験豊富な研究会メンバーとともに実践からMAの経験値を積んでみませんか?」ということである。

 

以上

 

懇親会の様子

 

 



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