DXて、どうやって進めるの? (はじめてDXの仕事をする方向け)
今、ChatGPT を中心にAIが話題になっていますね。
その根底にあるのは、データがどんどん増えていく世の中です。
今日は、AIと兄弟的な関係にある
「DX」
というものについて、その仕事の進め方を、簡単に書かせて頂きたいと思います。
もし、仕事でDX担当になったり、DXに興味があるという方がいらっしゃれば、何かヒントになれば嬉しいです😃
世の中の変化
まずは、この写真をご覧ください。
この大勢の人の奥には、ローマ法王がいます。
いかがでしょうか?
2005年では、ほとんどの人がローマ法王を撮影はしていなかったのですが、2013年には様変わり。
スマートフォンの普及により、皆がどんどん撮影をします。
そして、それをSNS等に投稿する世の中になりました。
つまり、データが莫大に増えてきたのです。
個々人が、手元の端末(スマホ)で、データを生み出すようになりました。
このように、データが蓄積される世の中になってくると、次に議論になるのは
「データの活用」
です。
AIは、蓄積されたビッグデータの活用方法の一つ、と解釈できます。
DXとは?
では、DXとは、どういう意味でしょうか?
デジタルトランスフォーメーションのことを、DXと言います。
DXはかなり広義に使われています。
簡単に言えば、「デジタル化」とも言えます。
が、それだけでは、なさそうです。
ちなみに、経産相は、このように定義をしています。
超要約すると
「デジタル技術の活用で、付加価値を生み出すビジネスや、組織の変革」
とのこと。
(この画像は、以下のサイトから引用させて頂きました)
https://www.smartmat.io/column/business_efficiency/8033
かなり広い意味で使われているのが、読み取れます。
では、実際に仕事で
「DXを推進しよう!」
となったら、どのように進めるのでしょうか?
僭越ですが、弊社での経験をもとに、ざっくりと以下にまとめました。
以降では、代表的なDXのプロセスを見ていきたいと思います。
DX推進のフロー
基礎的なフローとして、DX推進は以下の通り流れがあります。
個別にご説明させて頂きますね。
A)業務のデータ化、デジタル化
まずは、データを蓄積せねばなりません。
ローマ法王を、みんながスマホで撮影するようになったから、つまり画像や動画データとなったから、その活用が出来るようになるのです。
なので、データを蓄積するというのが、DXの最初の一歩と言えます。
例えば、何らかの仕事で、ノートに書いて残していたり、記録にすら残していないというケースがあるとします。
まずはそれから、データにしていきましょう👍
最初はエクセルなどで結構です。
これが最初の第一歩です。
B)データの統合
次に、蓄積したデータを、統合しましょう。
「統合」と言われると、難しく聞こえるかもしれません。
例えば、エクセルならば、顧客のデータと販売データを分けて管理していたとします。
それを、ひとつの表にしてみるイメージです。
統合しさえすれば、次のC)のステップに移れます。
データがバラバラに存在してしまっていると、次のステップには移りづらいのです😭
この統合するという作業も、最初はエクセルで一つのシートにまとめるということでも構いません👌
C)可視化、分析
ここから、ちょっと楽しいプロセスです。
どんどん、グラフを作ってみましょう。
「可視化」に当たります。
また、グラフを作ってみると、わかってくることがあるんです。
「このデータって、売上と関係あるな!」
とか、
「このデータが、顧客数の関係すると思ってたが、全然傾向がないな。。」
とか。
このように個別にデータの傾向を見ていくことが、「分析」に当たります。
僕はこのプロセスが大好きです😃
このプロセスで、本当に重要なデータと、そうでないデータが、どんどん明らかになってきます。
D)アルゴリズム開発
ここからは、少し上級者のステップに当たるかもしれません。🙏
仕事で本格的に進めるとなると、外部の専門家や企業に依頼することが多くなるかもしれませんね。
C)のプロセスでわかった有益なデータを用いると、数式のような物が作れることが多いです。
例えば、ある商品(アイスクリームとか)の売上と気温が関係するとします。
すると、このような数式が作れることが多いです。
X1やX2は、計算によって導き出す値です。
この計算の仕方は、手法や目的によって様々です。
ごりごりと、専門的な計算をすることが多いです。
難しいことは割愛しますが、大事なことは、
「気温が何度になれば、売上がある程度予想できそう!」
ということなんです。
これが数式で表せるということです。
もっと複雑な数式のケースが多いのが事実です。
このように作った計算式にあたるものを、アルゴリズムと呼びます。
E)システム化
アルゴリズムが出来たとします。
でも、「数式」が出来ただけでは、みんなが仕事に活用するのが難しいですよね。
では、これを何らかの誰でも使いやすい形にする必要があります。
そのために、ITシステムを開発するというが一般的です。
ITシステムとは、Webアプリとかスマホアプリが多いでしょう。
クラウドで活用できる形にすることも増えています。
このようなシステムを新規に開発することで、データを分析し、開発したアルゴリズムが、業務の改善に活かされる環境が整ったと言えます。
F)価値の体現(自動化、高効率化、新規価値の創造など)
さてさて、E)のようなシステムを開発すると、なんだかDXした気分になります。
でも、一番大切なのはF)のこのプロセスなんです。
システムを作ったのであれば、そもそもですが、何らかの目的があったはずです。
例えば、僕らがやっている仕事であれば、
「パン屋で、廃棄する商品を減らしたい」
などの課題です。
廃棄する商品を減らすために、販売数予測のアルゴリズムを開発したなどの理由ですね。
であれば、本当に廃棄が減ったのか?ということを抜きに、この仕事の成否は語れません。
システムを開発したが、廃棄が減らなかったのであれば、そもそも意味をなしませんよね。。
なので、「価値を体現できたか?」という検証が、とても重要になってきます。
ここまで出来て、初めて、
「 A)データの蓄積から、このF)まででDXを達成できた!」
と言えると、僕らは考えています。
DXで大切なこと
最後に、まとめとして、強調させて頂きますね。
つまり、価値をしっかりと出すことです。
F無きAは、単なるデジタル化であり、A無くしてはFに辿り着けない、と言えます。
一方で、Fを確実に最初から見定めることはかなり困難です。
これが悩ましいです。
なので、DXの仕事は、今現在では、誰もが「走りながら考える」とせざるを得ないのは覚悟すべきかと思っています。
このnoteが、少しでも仕事で悩まれている方、DXてどうしたらええの?などとお感じの方のお役立ちになれば、嬉しいです😃
今日も読んで頂いて有難う御座いました😃
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