サービス接客、ものづくりなど現場で進みつつあるデータ分析の潮流

 膨大なデータの分析によって、ビジネス上の成果を生み出していく。このような取り組みが近年、日本企業でも広がってきた。

 例えば自動車メーカーのマツダはその一例だ。同社では「モノ造り革新」の一環として、データを活用した「バーチャルシミュレーション」に取り組むことで、金型に起因する不具合を75%削減した。

また、流通業ではコープこうべが、日持ちしない食品を自動発注するシステムによって、ロスや欠品を大幅に削減。ここでは過去8週間分という膨大なPOSデータが活用されている。さらに外食産業でも、ICチップを利用したデータ収集・分析によって、1分後と15分後に必要な握りとネタを予測し、廃棄量を1/4に削減した、あきんどスシローの事例がある。

 これらの企業に共通するのは、現場、つまりエッジでデータ分析を行っているという点だ。サービス接客の現場、ものづくりの現場など様々な場面で、データを分析し成果を上げているわけだ。

 これらのようなビジネスに直結したデータ分析は、企業の経営効率を高め、利益増大に大きな貢献を果たす。その一方で最近では、新たな課題にも直面している。データ分析を担当する社員の働き方改革を、どのように実現していくかという課題だ。

 テレワークを軸とした働き方改革は、既に数多くの企業が推進している。その動きは、今回の感染症への対応で在宅勤務が広がるなど、一気に加速した感がある。しかしこのような状況下でも、テレワークがなかなか進まなかった専門職種もある。データサイエンティストやそれに準ずる仕事をする人々も、その中に含まれているのだ。

 その理由は、膨大なデータを高速に処理するには、高性能なワークステーションの利用が求められ、これまでデータ分析の現場ではデスクトップ型ワークステーションの利用が主流だったからだ。これを自宅や現場に持ち運んで使うことは容易ではない。とはいえ、現場にあるPCやノートパソコンでは、高速なデータ分析を行うのは困難だ。

 しかしこのような問題も解決可能になりつつある。その理由はデータサイエンス向けのモバイルワークステーションが登場しているからだ。では、具体的にどのような製品が利用可能になっているのか。そして海外におけるデータサイエンティストの働き方は、どのようになっているのか。次ページ以降ではその具体的な仕組みやメリットについて紹介したい。

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