日本でもデータサイエンスやビッグデータがかなり一般化してきましたが、しかしながら分析された結果をビジネスにどのように生かしていくかということに関しては、まだまだ十分理解されているとは言えないのではないでしょうか。

データ分析の結果をビジネスに生かすというと、どうしても販売や顧客満足度アップといった分野に注力しがちではありますが、 実はデータ分析というのは組織運営や運営効率化の点でも非常に重要な解決策となり得ます。

例えばハーバードビジネスレビューの記事では、人間行動のデータ分析で組織改革を行う方法が紹介されています。

従業員がビジネスのどのプロセスにどの様な時間をかけたか、どの様な結果が出たかということをデータで分析し、異なる組織や地域で比較します。最も効率的だったり、アウトプットの多いケースを標準として組織を改変します。

組織に新しい技術を導入する場合も、データ分析チームが組織内での仕事のやり方、キャパシティ、使われた時間、ボトルネック、スキルセット、人的ネットワーク等のマッピングを行い、どこにその技術を導入すると組織改編がうまくいき、ビジネスに効果があるかを分析します。

こういったデータを主体とした経営改革というのは、実はトヨタ方式等で日本が得意としてきた改善の手法と基本的なところは変わりません。

1970年代からこういった手法は存在するわけですが、データ分析のツールの発達やデータ収集方法がIoTやモバイル機器でかなり楽になったことで、より詳細な分析ができるようになったわけです。

ところが、こういった手法を日本の組織で行おうとすると問題になってしまうのが、ビジネスプロセスが十分マッピングされていなかったり定義されていなかったりすることです。

製造業の場合はそういった管理をかなり厳密に行うわけですが、日本のホワイトカラーの世界だと、バブルの頃の成功体験があるためか、90年代以後も、業務効率化や改善を徹底的に行って来なかった組織が多く、データを活用した業務改革の下地になるプロセス定義などが存在しないことが少なくありません。

最近の日本では、この様な前提条件の有無が十分議論されておらず、データサイエンスというと、どうしてもツールの議論になってしまうことには、かなり注意が必要だと思います。