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DX推進の目的化やツール依存症……ブレインパッドが語るAI/データ活用で頻発する症状と処方箋

edited by DB Online   2020/01/07 08:00

 業界問わず各企業・組織で日常的に取り組まれつつある「AI/データ活用の推進」。注目度と比例してプロダクト・サービスも増加し、企業のツール選びも技術的な観点のみでは難しくなってきた。果たして、選ぶ際に何を重視すれば良いのか、導入後の成否を分けるのはどのようなポイントなのか――。AIブーム以前からデータ分析ビジネスに携わり、業界の先駆者として多くの事例を見てきた株式会社ブレインパッド マーケティング本部長の近藤 嘉恒氏が、実例を交えつつ、現場目線でみた課題と解決策について語った。

データ分析ビジネスの先進企業が語る、日本におけるDXの真の実状

株式会社ブレインパッド マーケティング本部 本部長 近藤 嘉恒氏

 今日では、様々な現場でAIやディープラーニングによる分析、最適化が進んでいる。120人超のデータサイエンティストを擁するブレインパッドがこれまで手掛けてきた事例を眺めるだけでも、スポーツチームの戦略分析食品会社(キユーピー)での不良材料検知飲料メーカー(コカ・コーラ)のSNS画像マーケティング分析など、業界問わずプロジェクトが展開されていることが伺える。

 同社のマーケティング本部長を務める近藤嘉恒氏は、「近年DXをテーマとする相談は『データ統合』『デジタルマーケティングへの活用』『分析チームの立ち上げ』『データを活用した新規事業』などに分類できる内容。最先端で華やかな取り組みのように思われているが、実際のプロジェクトは“大変地味”である。さまざまな案件に“愚直に”取り組む中で知り得た実談を紹介したい」と語る。

 そもそもDXとは――。IDCやGartner等から様々な定義がされているが、近藤氏は「DXの提唱者であるエリック・ストルターマン氏が掲げた<ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる>に最も共感する。DXでは、テクノロジーを活用したサービスのその先にいる消費者によって、サービスが利用されることを意識することが重要」という。一方、日本では“DXが進んでいない”。近藤氏が紹介した記事では、“政府が率先して支援すべきレベル”であるという。さらに、国内の現状はDX推進どころか『2025年の崖』と言われるシステムリプレースの問題が大手企業の情報システム部の喫緊の優先事項として取り扱われており、政府では投資格付けを行なう制度も検討されていることも紹介。企業の意識調査では82%がDXに対する重要性を認識しながらも、対象は『社内の仕組みづくり』にとどまり、DXの本質である外部との連携や協業などを目的とした『エコシステムづくり』まで意識が及んでいない。

打開策は?「データ活用の目的明確化」と「顧客への価値提供」

 前述した状況のもと、ブレインパッドにDXプロジェクト関連の相談を寄せる担当者の多くは「『AIを使ってDXしろ』と経営陣から言われた」と困惑気味で、「なぜDXを実現するか」の目的理解が薄い傾向にあるという。そこで同社ではまず、目的の整理から行う。具体的には、顧客ビジネスのどこがDXの対象となるのか、「5つのタイプに分類」するモデル(下図参考)を活用しながら対話形式で明確にしていく。このプロセスによりプロジェクトの「やるべきこと」が可視化されるという。例えば、AI導入やシステム構築などの環境整備が解決策となるのか、もしくは人間が知恵を使って企画するのか。DXプロジェクトを進めるためには、目的の明確化が最優先である、と近藤氏は強調する。

DXの目的整理法 出典:ブレインパッド作成[画像クリックで拡大表示]

 食品メーカーのキユーピーは、目視作業を行っていた黒くなったじゃがいもの「選別業務を合理化したい」という目的から、(1)オペレーションのデジタル化にまず取り組んだ。そのPoCで培った検知システムの要素技術公開は、日本の食の発展に貢献し業界全体のスマートファクトリー化を後押しした。さらに業務効率化(デジタル化)により創出した人的リソースを新たな事業に充てるなど、(5)新規デジタルビジネスの創出にも意識が広がったという。

 「既存ビジネスの合理化など明確な目的があるならば邁進すればいい。DXの目的というと、つい『デジタルを活用した新たな事業を創る(図(5))』などと掲げたくなるが、それは人が事業戦略として考えて設計していくもの。プロセスの合理化や業務効率化(図(1、2))などの目的で始めた結果、そこから発展して新たなサービスが生み出されることもある。DXにおけるデータ活用の基本原理は同じであり、それを人間がどう新規事業やイノベーションに結びつけていくか次第」(近藤氏)

 データ活用の基本原理に基づくアプローチには、三つの階層があるという。第一階層は<データ基盤をつくること>、その上に第二階層として<技術基盤を重ねること>、そして最も大切なのが第三階層となる<ビジネス基盤をつくること>だ。データ活用の対象はどのような事業内容で、誰に対してどういったバリューを発揮するのか。単にAIツールを入れただけではデータ活用は実現し得ず、データ活用で実現できるビジネスモデルを構築することではじめて活用の方向性が見えてくる。

 また、環境面の進化でデータ活用が身近な時代に突入したとはいえ、道のりは決して平坦ではない。近藤氏は5Gなどネットワークインフラの進化に伴ってデータが次の5年間で4倍になるものの、分析可能なデータは3%しかないことを紹介。97%の溜まったデータが未活用と化してしまう。溜まったデータから収益を生み出したいという目的から「短絡的なデータ販売」など“勘違い”したデータ活用が生まれることに危惧を示した。

 近藤氏は「データ活用に対するモラルはもちろんながら、蓄積したデータは本来お客様のものという認識を大前提に持つべき。このデータは何より提供するサービスの『付加価値』を生み出すための設計に使われるべき。データの取得は『目的にする』のではなく、得たデータを組み込んだ『トレードオフサービス』に仕立てることが成功の秘訣」と語った。ブレインパッドではそうした新たなビジネスモデル設計についても、銀行や商社、百貨店などと業界を問わず共創型での事業開発に取り組んでいるという。


著者プロフィール

  • 伊藤真美(イトウ マミ)

    フリーランスのエディター&ライター。もともとは絵本の編集からスタートし、雑誌、企業出版物、PRやプロモーションツールの制作などを経て独立。ビジネスやIT系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。

  • 丸毛透(マルモトオル)

    インタビュー(人物)、ポートレート、商品撮影、料理写真をWeb雑誌中心に活動。  

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