難しい技術より最初はExcelから
データサイエンスやらDX、AI、ITとか小難しいこと、誰も自分ではやりたくないですよね。だって目の前の業務に忙しいのに、すぐに業務に役立たなそうですもの。新しいITツールとかハードル高いし。
それなのに全社DX研修とか言って全社員にいきなりpython学ばせようとしだす人事部門がいて、、、先ず隗より始めよ、自分で一度やってみろという話です。事情を知らずに講師で行ったら、受講者から文句をつけられたけど、御社内の諸々まで知らんがな。。。
社内の動機付けや文化醸成から始めて、Excelから始めることで技術的なハードルは抑えつつ、DXを進めてくのが一番良いんだろうな。ってなことを頑張って書こうと思ったけど、以下の記事があったので代わりに紹介。
日経産業新聞「戦略フォーサイト」経営の経営の新視点（7）DXはDとXの共進化
https://www.murc.jp/wp-content/uploads/2023/07/contribution2023-07_07.pdf
そんな事例のワークマンも、今やエクセル経営から更にデータ分析を高度化させようとPython活用に進んでいる。こうやって順序だてて進めば現場も頑張ってくれるはず、時間はかかるけど。
実際のところExcelの無償アドインでも結構な分析できるからなー。
しょせん分析可能なデータの量は少ないような取り組み初期段階ならExcelで十分だし、何なら最適化ソルバーまでExcelにあるし。次の顧客向けにExcel無償アドインを使ったデータ分析教材を作っておこう。
実際Excelというインターフェイスは、優れているかどうかはともかく、多くの人に馴染みがある。複雑な機械学習なんかにもシームレスにつなげられるようにPythonとの統合も進んできた。
今ならExcelマクロもLLM（Copilot for Microsoft 365）がしてくれるみたいだし。
MicrosoftのCopilotをつかえるとDashboard提供もされるらしい。この辺りは記事では見ても僕自身まだイメージ沸かないけれど。
とはいえ「Excel使える」のレベルがビミョーな人や組織がいることは確か。
いわゆるMOS資格程度は使えるよね、という前提はつけてからコンサルや研修講師に入らないと、実際に以下の記事のような程度の組織はあって、下手に関わると本当に大変なのです…。
企業によっては情シスですら発注管理しかできなかったりする。自前で多少のことはでき、規模が大きかったり複雑だったりするものを外注するものだと若い頃は思っていたけど、今はこの記事が凄いのはわかる。
でも、DXとかアジャイルとか言う企業は、このくらい自前でできた方が良いと今も思うけれど。
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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note
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