analyticsビジネスに貢献するAI・データ活用とはAIやデータをビジネスに活用するためにデータ分析会社の支援を仰ぐ企業は少なくない一方で、その効果が限定的だという声もしばしば聞かれる。そのようなことになってしまうのか?その答えについて、KDDIのデータドリブン経営を支援するデータ分析会社トップが解説した注目のセッション内容をリポート。analyticsは、KDDIとアクセンチュアの出資により誕生したデータ分析専門のジョイントベンチャーである。本セッションでは、そんな同社が提供するサービスのひとつである「データ分析を活用したマーケティング高度化支援サービス」について、親会社であるKDDIで行った事例を交えて紹介。具体的には、auの解約者数を高精度で予測したり、テレマーケティング業務を効率化するプロジェクトの内容が解説されたが、取り組みの中で現れた課題を一つひとつ解決していく様子は、データ分析を行うだけではなく、確実に成果に結びつけるための体制や知見が同社に備わっていることを来場者に印象づける結果になった。分析スキルやツールに加えて必要なものとは?続けて、家中氏は、自社が提供する「IoT・AIを活用したオペレーションを高度化するソリューション」について言及。今回は、過去の販売実績やauの契約者の位置情報・天気・イベントデータから未来の需要を予測する「需要予測ソリューション」やセンサーデータから設備の状態を可視化・予測し異常を検知する「機器故障予知ソリューション」、カメラ画像・動画からヒト・モノを検知する「画像解析ソリューション」が紹介されたが、これらのソリューションは「ただ入れればいいというものではなくて、少し工夫をしていかなくてはいけない」と家中氏は強調する。需要予測に応じて、調達ボリュームを変更するだけでなく、配送方法を見直すといった「周辺業務を含めた検討」や「スモール&クイックスタートを重視した取り組み」を行うことでソリューション導入の効果を最大化できるのだという。IoTやAIを活用してオペレーションを高度化させるためには、幅広い視点を持って、データを活用しながらPDCAを回していく必要があるわけだ。データ分析企業のなかには、与えられた課題に対する分析に終始してしまうケースも多く、その結果として成果が限定的になってしまうようである。analyticsは、データ分析を通じて、課題抽出から施策実行までトータルで支援できることが大きな特徴。データを活用して目的を明確にし、業務インパクトの最大化を意識して進める取り組みが、顧客企業の利益に直結することは想像に難くないだろう。