現在は、VUCA（ブーカ）と呼ばれる環境で、経営を行う必要があります。VUCAは、Volatility（変動性・不安定さ）、Uncertainty（不確実性・不確定さ）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（曖昧性・不明確さ）という4つのキーワードの頭文字から取った言葉です。いかにも不安定、不確実だと分かる言葉ですよね。パンデミックによる社会や経済の混乱、突然の自然災害によるサプライチェーンの分断、消費者の嗜好の変化によるマスプロダクションの終焉など、今までの経験や勘だけの意思決定が通用しなくなってきています。そうです、データと予測アシストが必要なのです。
VUCA環境でビジネスをする中、ITから見ると機械学習やアナリティクスの予測がますます重要な役割を担うようになってきます。このアナリティクスは、英語ではAnalytics。Analysisと語源が同じで、古代ギリシャ語で「（結び目を）すっかりほどくこと」を意味します。データを分析するというより、データ分析で課題を解決することが、アナリティクスの本質です。今流行りの機械学習は、アナリティクスの一部になり、データから反復学習によって予測などのモデルを自動生成します。データからの、アナリティクスの自動プログラミングだと考えてください。
それにしても、アナリティクスは日本ではなかなか普及しませんね。ガートナー社の「ガートナー、日本企業のデータ利活用に関する調査結果を発表」[※1]では、「ほとんどの日本企業は、データ利活用から十分なビジネス成果を得られていない現状が明らかになりました。ガートナーが2020年11月に実施した調査においてデータ利活用について尋ねたところ、回答者の60%超はデータ利活用に対して課題意識を持っており、そのうち20%超が組織全体の課題（経営課題）として認識していることが分かりました。日本企業のデータ利活用に対する意識や関心は高いことが浮き彫りになりました」と、古い知人の一志達也さん（現ガートナー ジャパン）がいっています。投資や活用の意思はあっても、投資されない“逃げ水”のような分野です。アナリティクスは、ツールもさることながら、しっかりしたデータ管理とサイエンスの人材およびデータを活用する企業文化が必要になります。これはリテラシーと呼ばれることもあります。一方、BIは、時間や製品などの視点での集計なので、それほど難しくなく、普及率は高いと思います。
