論より証拠「体験」から始まるデータマネジメント

株式会社マクニカ
イノベーション戦略事業本部 デジタルインダストリー事業部
エバンジェリスト
阿部 幸太 氏

マクニカは50年にわたって最先端テクノロジーを取り扱い、様々な企業を支援しています。中でも製造業では10年間で400件近いDXプロジェクトに携わり、「体験ファースト」というひとつの結論にたどり着きました。個別最適から全体最適へシフトするような変革プロジェクトに本気で取り組む企業ほど、「言うは易し、やるは難し」を痛感する実情があります。状況を打開するには、実際にデータを使って効果を体験する場をいかに多く作れるかにかかっているからです。
そのためには「頭で分かっているから心で分かる、心が動けば行動に移る」という一連の流れをデザインすることも欠かせません。本講演では、私たちが「体験ファースト」にたどり着くまでの10年のあいだに積み重ねた失敗や経験を、赤裸々にお伝えします。また「体験ファースト」を実現するための生成AIをはじめとした強力なツールや、データマネジメントに求められる精度・粒度をクリアにする過程についてもお話します。

データスペース構築に向けた活動（DATA-EXなど）

一般社団法人 データ社会推進協議会
会長
東京大学 大学院情報学環　教授
越塚 登 氏

データスペース（Dataspaces）とは、相互にデータを共有・連携する仕組みをベースとして、それらを活用したビジネスアライアンスなどのエコシステムを含めたプラットフォームを指す、新しい概念です。個々の企業を超え、サプライチェーンや業界、そして社会全体の高度化、あるいは持続可能性の拡大を目指す思想がバックボーンにあります。
本講演では、このデータスペースがどのようなものか、また日本社会や産業界にとってどのような意義があるのかを概説します。さらに日本におけるデータスペースの取組みとして、DATA-EXやIDSA Japan Hub、データスペース技術国際テストベッド、などの様々な活動の最新状況や、欧州やアジアなど海外における状況、更に日本と海外との連携した取り組みを紹介します。なおIDSA Japan Hubは、国際的なデータスペースを推進するリーダー的存在であるThe International Data Spaces Association (IDSA)とDSA、東京大学が共同で設置した組織です。

AI時代におけるデータマネジメントのあり方
従来とは一線を画すレベルに進化・変革させる

クリックテック・ジャパン株式会社
技術本部
シニア・ソリューション・アーキテクト
阿部 智師 氏

日鉄ソリューションズ株式会社
デジタルソリューション＆コンサルティング本部
プロフェッショナル
湯浅 遇 氏

生成AIか、従来型AIかとは関係なくAIの性能は一般に、学習に用いられるデータの品質に大きく左右されるのは周知の通りです。しかし79%の組織が生成AIに投資している一方で、「自社のデータファブリックが生成AIを十分にサポートしている」と答えた組織はわずか20%にしかすぎません。これでは簡単なオフィス業務で生成AIを使うことはできるにしても、ビジネスにおける本格的な生成AIの利用は困難でしょう。
これまでも、ビジネスにおける意思決定と迅速な行動のための、必要なデータを必要な人が安全に使えるデータ基盤の必要性は説かれていました。今後は生成AIを活用するためにも、データ統合やデータ品質、データ統制といったデータマネジメントのあり方に大きな進化もしくは変革が必要です。では信頼できるエンタープライズ・グレードのデータマネジメントを実践するにはどうすればいいでしょうか？本講演では生成AI時代におけるデータマネジメントのあり方を前半に概説し、後半では日本製鉄におけるデータマネジメントの実践事例を紹介します。

大規模データ基盤をクラウドに移行する
業務オペレーションの更なる高度化に向けて

NTTコミュニケーションズ株式会社
デジタル改革推進部 データドリブンマネジメント推進部門
早川 修平 氏

固定/移動通信・音声通話など様々な通信サービスを行う当社は、日々、安定したサービスを提供するために大規模なデータ分析基盤を構築・運用しています。通信設備の故障/保守対応、お客様オペレーションの迅速化・高度化などがその役割です。しかしオンプレミスで構築した基盤のため、可用性や拡張性に限界がありました。加えてデータ利活用の拡大に伴い、データ利活用の顧客向け提供などデータ基盤に求められる役割にも変化が生じています。
こうした状況に対応し、将来に渡りデータ利活用を推進するために、データ基盤のクラウド化を行いました。本セッションでは、データ基盤の活用によるオペレーション高度化のこれまでの取り組みと、基盤のクラウド化に至った背景（＝データ基盤のクラウドリフトの狙い）、クラウド移行において直面した課題や工夫点、今後の展望などを説明します。

生成AIの力を最大限活かす!
Google Cloudの実践データマネジメント

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
ストラテジー＆オペレーション ジャパン
ソリューション事業開発部長
データアナリティクス・AI 担当
田村 政則 氏

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
メディア・エンターテイメント事業本部
カスタマー エンジニアリング データ アナリティクス スペシャリスト
赤栗 雅史 氏

生成AIはテキスト、画像、音声などのデータを生成するAI技術です。すでに文章の要約や生成、言語翻訳、コード生成、画像生成など様々な分野で生成AIは活用されていますが、一方でハルシネーション（AIが誤った情報を生成すること）や追加学習の課題など、克服すべき課題が存在することも事実です。
そうした課題を乗り越えて、効果的に活用するにはどうすればいいでしょうか？本セッションでは、生成AIの利用環境を構築するための基礎知識から、ハルシネーションや追加学習の課題を解決する方法、そしてGoogle Cloudを活用したデータマネージメントのコツまでを実践的な形で解説します。AI環境の整備に携わる方々やデータマネージメント担当者の方々に参加いただきたいセッションです

データを活用した業務プロセス改革の新たな可能性
～プロセスとデータドリブンの交点～

株式会社リコー
プロフェッショナルサービス部 ワークフロー革新センター EDW開発室
室長
塩谷 晴久 氏

株式会社リコー
プロフェッショナルサービス部 ワークフロー革新センター プロセスDX推進室 アナリティクスグループ
グループリーダー
櫻井 陽一 氏

株式会社リコー
プロフェッショナルサービス部 ワークフロー革新センター プロセスDX推進室 アナリティクスグループ
西村 拓 氏

リコーでは現在、オペレーショナル・エクセレンスを実現するために「プロセスDX」を推進しています。
「プロセスDX」は単にデジタル技術を導入するのではなく、業務プロセスに着目し、あるべき姿を描き、最適化した上でデジタル技術を駆使する業務改善手法です。
しかし、最適化の際には勘と経験が優先され、全体最適としたつもりが実際は部分最適となっているケースが推進チームの課題となっていました。
この目に見えないハードルを越えるため、我々が重要視しているのがプロセスとデータドリブンな意思決定です。
具体的にはプロセスを遂行する中で膨大に蓄積されたシステムのログデータを用いて実際のプロセスを可視化し、意思決定を支援するプロセスマイニング技術の活用です。
今回、プロセスマイニングによりプロセスとデータを活用した新たな業務プロセス改革の可能性を見出すことができました。
本講演では「プロセスDX」の活動を実践事例、生じた課題や工夫点などを交えて解説します。

【データドリブン経営研究会】
データドリブン経営を目指す上での重要なポイントは「目的の明確化と変化への対応」

アビームコンサルティング株式会社
Enterprise Transformation Business Unit
Manager
中村 大輔 氏

株式会社野村総合研究所
システムコンサルティング事業本部
Senior Associate
中元 祥吾 氏

本研究会では「ビジネスにおけるデータ活用で課題を抱えている方を１人でも多く支援する」ことを目的に活動しています。2023年度は、各テーマ(※1)に対し、JDMC会員各位へのアンケート調査や悩みを持つ方と有識者とのディスカッション、知見共有を通じて、データドリブン経営における重要なポイントをまとめてきました。そこで得られたのが、データドリブン経営の鍵は『目的の明確化と変化への対応』であるという気づきです。
本講演では、今年度に実施した取り組みの概要と『目的の明確化と変化への対応』を実現するための指針を紹介します。
※1:2023年度 当研究会で取り上げた主要テーマ
・データサイロについて
・データガバナンスについて
・データ戦略・データマネジメント戦略について
・メタデータ管理について
・生成AIとデータマネジメントについて

【非財務（ESG）データのマネジメント（サステナビリティデータ分析活用）研究会】
「財務・非財務のデータカタログ」、構築への第一歩とは？

富士通株式会社
Solution Service Strategic本部 SX事業企画統括部
マネージャー
永野 友子 氏

企業は従来からの財務情報だけでなく、持続可能な社会の実現に向けてどのような取り組みをしているかを示すデータ（非財務：ESGデータ）を、サステナビリティレポートや、統合報告書で明らかにすることを求められています。そこで2023年6月、非財務情報開示の準備とその利活用に役立つ課題整理を目的に、有志が当研究会を立ち上げました。初年度は、 ①先行事例を「ハーバード・ビジネス・レビュー」や有識者のレクチャから学ぶ、 ②企業の財務・非財務の公開指標の洗い出し、 ③公開指標を導くためのデータを整理、を行ってきました。
どんなデータを準備したら公開指標に繋がるのかをデータカタログとして整理し、様々な部署が関わる非財務情報の管理が円滑に進むことに役立てたいと考えています。特にIT部門、データを活用するユーザーの経営戦略部門、データを収集する現場の工場や事業所の担当者にとって、共通理解の基で連携して対応することを目指します。