記事一覧
現場DX事始め(2-2)What?
前回は、DXの話が現場に降ってきたときにWhyとWhatがあやふやなので、まずは何のためにやるのか（Why）から始める、という内容でした。一般論で少しふわっとしてたかもしれません。
今回は何を対象にするか（What）です。実際に私が採用したもの、しなかったものを理由付きで載せていこうと思います。
基本、前回の4象限から4象限です。最初の一歩なので職場（特に上司）にアピールできて、追加投資が必要な
現場DX事始め(2-1)Whyから始める
前回は、DXの話が現場に降ってきたときにどんな状態か？という話をして、手法（How, 使うツール）はクリアだが、なぜやるのか（Why）とどのデータを対象にするのか（What）はあやふやです、という結論でした。
Whyから始める先週もリンクを貼ったゴールデンサークル理論。「Whyから始めよ」とのことなので、やってみましょう。
ゴールイメージから「あるべき姿」を考えてみるのは一つのパターン。
KA
現場DX事始め(1-2)DXはどんな姿で職場にやってくるのか？
DX化の話が降りてくるとき、どのような姿をしてやってくるのでしょうか？
書き方を変えると、私たちのところにDXは、何がクリアで、何があいまいな状態でやってくるのでしょうか？
という一般論の話は知らないので、私の場合はどうだったかを書きます。
Why, How, Whatでとらえてみるゴールデンサークル理論でおなじみ（？）のWhy, How, What。
枠組みとして、この順番で思い出してみます
現場DX事始め(1-1)そもそもDXとは？
まずはDXの定義を持ってきましょう。
DXとは
デジタル技術で「社会や生活の形を変える」こと
だそうです。
なので、「DX推進するぞ」と言われたDX部門、さらにそこから話が伝わってきた現場は、一斉に、「具体的には？」な状態になるのはムリもありません。
さらに、「IT化とは違う」と言い出した暁には、
「じゃあ何をすれば？」
まるで哲学（というと哲学者に失礼かもしれませんが）。
これで思考停止
マテリアルズインフォマティクス（MI） & プロセスインフォマティクス（PI） 1ユーザー（手前）としての認識
概要MI ・・・ 実験データを計算科学（高速第一原理計算、分子動力学法、分子軌道法、etc.）で膨らませて、よりよい特性が出る材料候補を探る
PI ・・・ 実験データ、実験計画法、プロセスシミュレーションを組み合わせて、よりよい特性が出るプロセスを探る
現状の課題（ユーザー視点）自分のところで使えるか
成功事例はどうして成功したのか？情報が見えない（技術黎明期にありがちな、宣伝は踊るけど実質がよ
統計データを世界地図で色にして、伸びそうなところを探してみたい
「イノベーションが起こりそうなところ」というと、
「シリコンバレー」「多様性」「スタンフォード」と即答されそうなのですが、材料、デバイス的にはどうだろう？ということで（狭い分野だが私が調べている肌感覚とはちょっと違う、それは別記事）、まずは単純に統計データから見られないかな？ということで前回。
数か国をまとめた地域として特徴ないかな？とやってみたのが今回。
前回のは使っているデータが統一されていな
BIはスマホで見たい
スマホですごく見にくかったダッシュボードを見た記念です。
まだPower BIしか知らないのですが、スマホ用の表示画面も編集できます。
そっちをしっかり編集しとくかどうかで、使えるシーンが広がったり限定されたりします。
そしてPCにはライバルが多い。（それこそただのExcelとか）
この記事を見せたい人は多分ここにはいませんが、まずは報告。
負けない、Power BI
1ページを「グラフ」＋「サマリーの表」で作っておけば、負けはない。
BIの長所と限界Biを触ってExcelと比較してみた結果、
長所
スマホでどこでも見られること
フィルタをかけたり外したりすることで、簡単に見たいところにフォーカスできること
短所
詳細なデータ一つ一つを見るときは、Excelに劣る（あくまで大雑把に傾向把握）
意図した順番で表を作りたいなら、Excelの方が素直で早い
BIで
現場DXのリアル 2年目 その2
前回の話
DXが全社プロジェクトになって、先生との打ち合わせがスタート
話が噛み合わない〜、あの手この手を考えるがうまくいかず、悩み続ける
業務の流れをフローにしてどこでどんなデータが出てくるかを説明して・・・鉱脈つかんだ！
ということで続き。
具体化へ
大きな流れは決まったので、具体化していきます。まずはフォルダをこう分けて、データはそこに放り込もう。ファイル名はこんなルールで。
こ