薫2019年6月号サマリー:ビッグデータという言葉が流行して以来、日本企業は、分析に強い人材を育成し、工場や顧客のデータを収集するシステムを構築し、さまざまなデータ分析プロジェクトを立ち上げてきた。見るに見合ったビジネス成果を得られていないのではないだろうか。大阪ガスでデータ分析組織をつくり、現場向けに成果を出してきた筆者は、その原因は、分析力やデータ量よりもむしろ、現場の力とデータ分析を融合させるプロセスの軽視にあると考える。筆者は、このプロセスを意識してデータ分析に取り組むうちに、現場の意思決定の種類によってこのプロセスを類型化できることに気づいた。本稿では、NTTドコモやAGC(旧旭硝子)の事例を挙げながら、現場業務の意思決定を6種類に類型化して、現場の力を的確に引き出すことでデータ分析を成功させる型を提示する。この型を習得すれば、データ分析を単なる分析で終わらせず業務改革につなげる成功確率が格段に高まるだろう。閉じる論文セレクションご利用の方は、PDFがダウンロードできます。(詳細はこちら)データ分析の成功のカギは現場の力をどう引き出すかだ「台所と洗面所のお湯が出ないということですね」コールセンターに連絡が入った際、その顧客が使用している機器の状況や電話でのやり取りから、保守センターの端末には、故障の原因となっている可能性の高い順に、5つほどの部品が表示される。現場のメンテナンススタッフは、それらの部品を持って修理に向かうことで、一度の訪問で修理を済ませられるケースが増えた。それにより、修理の当日完了率は、ガス機器全般で8割から9割強に向上。部品交換の必要なケースが多い給湯器修理でも5割から7割まで高まった。筆者は大阪ガスに27年間、会社員として勤め、うち18年間にわたりデータ分析専門チームに従事。最後の7年間はデータ分析の専門組織を立ち上げて、定着させるという役割を担ってきた。「データサイエンティスト」という言葉がない時代から、データ分析の仕事を部門横断的に行ってきた[注]。これより先の閲覧にはログインが必要です。