サイロ化とはなにか？組織の根深い問題とその解決策
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2020年4月2日
サイロ化とはなにか？組織の根深い問題とその解決策
近年、ビッグデータを活かして企業の生産性を高めようとする動きが活発です。 多くの企業ではAI（人工知能）によるビッグデータの解析を通じた業績改善が行われています。しかしその過程でさまざまな問題に直面するケースも少なくありません。その一つが情報のサイロ化です。企業における部門あるいはソフトウェアごとに情報が得られているものの、それらの連携が取れていない状態を情報のサイロ化と呼びます。これでは、貴重なデータを統合してビッグデータを形成することができません。この記事では、情報のサイロ化問題とその解決策について解説します。
サイロ化とはなにか？
そもそもサイロとは、家畜の飼料、米や麦などの農産物などを個別に貯蔵しておく大きい容器あるいは倉庫のことです。
各サイロは、互いの内容物が混ざらないように独立しています。つまり、サイロ化とは各部門などが独立して業務が完結しているが、各々の間で壁があるために連携できない、縦割り構造になってしまっている状況のことを指します。
一般的に企業の構造は中央集権的であるため、多くの企業がこのような問題に直面するでしょう。特に、サイロ化は組織が大きく細分化されている大企業で生じやすく、かつ深刻化する傾向が強くみられます。企業が直面するサイロ化は、主に下記の2つがあります。
企業組織のサイロ化 企業組織が縦割り構造になっており、かつ業務部門同士の連携が取れてない状況を指します。互いに何をやっているか認識できないために、効率が悪くなっている企業組織です。 多くの場合、原因としてコミュニケーション不足や管理方法の違いによって、部門間の連携がとれていないことが考えられます。
アプリケーションなどシステムの情報サイロ化 特定のソフトウェアで得られたデータを他のソフトウェアで閲覧あるいは書き換えられない、という問題が社内でよく発生しませんか。これは、ソフトウェアによって取り扱っているデータの形式が異なるためです。なかには、パソコンやデバイスの間でもフォーマットの違いからデータの連携ができないケースもあります。 この場合、貴重なデータは分散した状態になり、結局一部のデータしか使われないという問題が発生します。こうした状態が情報のサイロ化です。 データの取得には、多くの時間やコストがかかっています。こうした貴重なデータの活用が進まないと、企業として非常に効率が悪くなってしまいます。
なぜサイロ化が問題なのか、解決した場合のメリットとは？ ここでは、企業でよくみられる2つのサイロ化のうち、情報のサイロ化の問題点について見ていきましょう。
サイロ化された大量の情報を統合することは困難
データの形式やプログラミング言語、音声やテキストといったデータソースが異なっていれば、それらのデータを統合することは非常に困難です。
データのフォーマット変換などを行えば、別のソフトウェアで利用することも可能です。しかし、手動で作業を行う場面が増えて手間と時間がかかってしまい、効率が悪くなります。
通常、データ解析で使用するデータは、ビッグデータというだけあって大量にあるうえに種類も多数にわたります。半手動のデータフォーマット変換でデータのサイロ化を解決することはほぼ不可能で、専門のシステムが必要になります。
AIやIoTシステムによるデータ解析や処理が困難
先端技術であるAIあるいはIoT（Internet of Things, モノのインターネット）システムを使ってデータ解析や処理を行えば、作業効率の改善や需要予測を行うことができます。それには、まず統合したデータ（いわゆるビッグデータ）を得る必要があります。
上記でもふれた通り、データがさまざまなソフトウェアで取得されているために互換性がない、あるいは一つのフォーマットにまとめることができなければ、データ統合はできません。つまり、情報がサイロ化されていると、ビッグデータを処理するAIを使うことができないのです。
効率の悪いデータ活用により業績に悪影響を与える
多くの場合、サイロ化されたデータベースではデータが整理されていないので、社員は特定のデータを得るのに時間がかかってしまいます。また、各サイロにサーバーやシステムセキュリティがそれぞれ設置されていることも多いでしょう。その場合、サーバー代などの無駄なコストがかかってしまいます。
このように、情報がサイロ化されていると、作業コストが上がってしまいます。これは、長期的にみれば社員の士気が落ちると同時に、業績に悪影響を与えるでしょう。
このように、企業の業績にまで悪影響を及ぼしかねない情報のサイロ化。無事解消できた場合のメリットも把握しておきましょう。
サイロ化を解消すれば企業データの価値を高めることができる
情報のサイロ化が解消されれば、統合されたデータであるビッグデータを得られるようになります。そのビッグデータを解析すれば、AIやIoTシステムによる需要予測が可能になり、業務の効率化が図れます。今まで気づかなかった需要や業務における無駄を特定することができるかもしれません。つまり、情報のサイロ化が解消されれば、企業におけるデータの価値が高まり、ひいては生産能力向上につながるのです。
サイロ化を解決するための方策
では、どのように情報のサイロ化を解決できるのでしょうか？
データ統合のためのソフトウェアあるいはシステムを利用することが、有効な解決策となり得ます。
例えば、既存のサイロ化されたデータベースをそのままにした状態で、データを統合するソフトウェアが提供されています。この場合、各々のサイロに蓄積されているデータをほとんど移動させずにデータ統合が行われるため、比較的短い期間で情報サイロ化を解決できる可能性があります。サイロ化が解消された後のデータ解析についても心配する必要はなく、多くのデータ統合ソフトウェアにはデータ分析のためのツールも準備されています。ただし、データ統合ソフトウェアを選択する際は、企業の環境やデータの種類に適合したデータ統合方法とデータ分析ツールが採用されているか確認および検討する必要があります。
まとめ
AI時代のいま、情報のサイロ化は企業の成長を妨げる重要な問題です。このような問題は、特に規模が大きく部門間の連携を取りにくい大企業でよくみられます。効果的な解決策として、データ統合・分析ソフトウェアを利用することが挙げられます。データのサイロ化問題を解決すれば、データ統合によるビッグデータ形成とその分析が可能となり、データの価値が高まります。例えば、AIを使った需給予測などの分析やデータアクセスの向上が実現し、結果として企業の生産能力の向上や業績改善へと繋がります。
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