複雑な製品であればパラメータは数千に及びます。テスターによる計測データが主となるため、データ精度が高くデータマイニングに適していると言われていますが、それらの細かいパラメータすべての意味を解析者が一貫して理解することは難しい場合があります。Webデータ等の解析を考える時、パラメータの意味は自明な場合が多いのではないでしょうか。パラメータ数が多くまたそれらの意味が難しいという環境は製造現場における特徴と考えます。データ解析の専門家に依頼しても、掘り下げた解析を行うことはきわめて困難です。これまで自らの頭脳でデータマイニングを行って来た解析の“匠”の中には、コンピュータによる解析に期待を持たないケースもあります。永年の経験からそのデータ解析の難しさを一番よく知っているからこそなのでしょう。経験と勘が勝てないのが計算機×アルゴリズムによる網羅性です。「すべてのパラメータの組み合わせを短時間で調べあげる」――単純計算の繰り返しはコンピュータの最も得意とする部分です。ここは人力ではかなわないことを素直に認めて、いかに使い倒すかに方向転換すべきです。柔軟性の高い若者はこの特性をすばやく理解し、よい結果を出す傾向があります。一般的に製造技術は各社のノウハウとして捉えられ、したがって社外に共有されることはまれであったと思います。同様の理由からと思いますが、JDMCにおいても製造現場におけるデータマネジメントの議論やテーマを目にすることは実のところなかなかありません。このような考えを打破することから始まるのが、まさに「データマネジメント」なのではないでしょうか。新しい試みを始めるには、まずコミュニケーションを通して人と人の理解を深め合うことが必要で、そこから人が動き、業務の流れが変わり、ビジネスマネジメントの目的を果たしていく――改めて人と人の理解がデータマネジメントのコアであるのだと認識しました。JDMCにおいても、ぜひ取り上げていただけることを提案いたしまして、バトンを次の方にお渡ししたいと思います。シニアプロジェクトマネージャー。カスタマーテクニカルサポートおよび品質保証業務に従事。途中2度のM&A移籍により2003年日立グローバルストレージテクノロジーズ、2012年5月よりHGSTジャパンに。DWH構築・データマイニングによるデータ解析を導入後、米国、シンガポール、タイ、中国、日本のコアユーザーメンバーおよびITS部門と共にグローバルプロジェクトを推進中。