リアルとデジタルが融合する社会でビジネスに求められることは何か?

リアルとデジタルが融合する社会でビジネスに求められることは何か?

多くの企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)の実現に向けて取り組みを行っていますが、今後さらにデジタル社会が進んでいくと、リアルとデジタルが融合しビジネスモデルも変革していくと予想されます。

近年、AIやIoTといったデジタル技術の活用が大きなトレンドになっていますが、ビジネス活用においてどのようなポイントに注意すべきなのでしょうか。今回の記事では、リアルとデジタルが融合した社会においてビジネスに求められるポイントを紹介します。

リアルとデジタルが融合した社会とは

従来、多くの日本企業ではITツールやシステムのことを、業務を支援するための道具として捉えてきました。例えば、営業の場合ではあくまでもオフライン(対面)で直接会うことが基本であり、オンラインによる商談は本流ではありませんでした。企業によっては、むしろ「オフラインでの営業は相手に失礼である」といった風潮も存在していたほどです。

しかし、2020年に感染が拡大した新型コロナウイルスの影響によって状況は一変。今やオンラインによる打ち合わせや商談は当たり前となり、その他の業務もオンラインで完結できる仕組みが求められるようになりました。

これまでのようにオフラインがベースにあるのではなく、オンラインが主流になっていくと、リアルとデジタルの境界線が曖昧になり、それぞれが融合した社会が到来します。それにともない、ビジネスモデルや仕事の概念そのものも大きく変わっていくと予想されるのです。

日本の人事制度の根本にある考え方

日本は戦後の高度経済成長期に、自動車や家電などの製造業が国を支えてきた歴史があります。当時の製造業界は現在ほど自動化や機械化が進んでおらず、社員の稼働率を向上させることが生産性に直結していました。そのような歴史的背景もあり、企業における社員の管理も製造業界の手法や考え方がベースとなってきた側面があるのです。

しかし現在、日本のみならず世界においても製造業の成長率は以前ほどの勢いはなく、代わりに第4次産業革命とも呼ばれるIT分野の成長が著しくなっています。AIをはじめとしたツールやシステム化によって徹底した業務効率化が行われると、現在の人事制度のままでは実態にそぐわないことも懸念されます。

AIやIoTの活用に向けたデータの重要性

日本では政府主導のもと、多くの企業に対してDXの実現が求められています。しかし、これまでのようにリアルとデジタルの境界線が明確だった時代の延長線上で物事を考え、従来と同じ仕事の進め方をしていてはうまくいかないことも考えられるでしょう。

分かりやすい例を挙げるとすれば、AIやIoTの活用が典型的です。企業にとってAIやIoTというツールを利用すること自体がゴールとなり、本来の目的が見失われているケースも多く見受けられます。AIやIoTなどは、あくまでも手段や方法のひとつであり、本来の目的ではありません。また、「業務効率化や生産性の向上を目指す」という目的がピックアップされがちですが、それだけでAIやIoTの本来の価値を引き出せるとはいえないのです。

DXを実現するために求められるAIやIoTの用途としては、ユーザーの行動データや属性データをもとに適切なタイミングで有益な情報やコンテンツを提供することが例として挙げられるでしょう。AIやIoTを活用すると、「このユーザーは〇〇という商品をよく購入する」「このユーザーは休日に〇〇に出かける機会が多い」といったデータを収集することができます。これをもとに、同じような行動パターンの顧客がどのような商品を選んでいるかを分析しておすすめ商品を提案するなど、顧客に新たな体験や価値を提供することができるのです。ユーザーにとっては自ら商品を探す手間が省けるほか、企業としても潜在的なニーズを発掘し売上アップに貢献できる新たな方法ともいえます。

逆にいえば、新たな体験や価値を提供するためには行動データや属性データといった情報が不可欠であり、これらがないとAIやIoTをビジネスに十分活かすことは難しいと考えることもできます。

これからのビジネスに求められるデータ活用サービス

リアルとデジタルが融合した社会において、AIやIoTを活用したサービスを提供するためには、データ活用のノウハウと知見が必要不可欠となります。そこで、ワークスアイディではデータ活用のソリューションとして以下のサービスを提供しています。

データサイエンスサービス

大量のデータを適切に分析し、改善効果に結びつけるソリューションです。例えば、製造業においては生産設備機器が故障する予兆を検知して故障予測に役立てたり、金融業の融資業務では貸し倒れリスクや長期滞納などを起こす可能性を予測したりすることもできます。

データサイエンスサービスでは業務課題を詳細にヒアリングしたうえで、仮説をもとにデータの活用方法を提案いたします。

デザインBIサービス

解析したデータを可視化するソリューションです。例えば、店舗在庫や売上の状況、従業員の勤怠情報などのデータが点在している場合でも、デザインBIサービスを活用することで目的に応じた分かりやすいレポートを提供します。

CPM構築支援サービス

データ集約作業を効率化し作業工数を削減できるソリューションです。例えば、売上情報や在庫管理情報などをExcelとメールで収集する従来型の方法で管理するのではなく、クラウドまたはオンプレミス環境へデータを移行させることにより、データ収集や集計にかかる工数を大幅に削減します。

また、CPM構築支援サービスを活用することにより、さまざまなデータを短時間で分析することができ、経営の意思決定を強力にサポートします。

データサイエンティストの養成

リアルとデジタルが融合した社会において、企業にとってデータは極めて重要な資産となります。しかし、単にデータを取得しただけでは十分に活用しきれません。ここで重要になるのがデータサイエンティストの存在です。そもそもデータサイエンティストとは、統計学や数学の知見を有しさまざまな手法を用いてデータを分析する専門職です。

前述したデータ活用のソリューションサービスを活用することでもさまざまなデータ分析は可能ですが、コストがかかるため自社で優秀なデータサイエンティストを確保したいと考える経営者も少なくありません。しかし、データサイエンティストの人材は極めて少なく、実務経験があり優秀な人材を中途採用で獲得することは難しいのが現状です。

そこで、ワークスアイディではデータサイエンティストを育成するための養成講座も提供しています。2019年12月から提供が開始された「データサイエンティスト養成講座」は、ビッグデータの分析について網羅的かつ実践的な学習を提供しているほか、実務の現場で求められる効果的な分析手法も身につけられます。また、AIや機械学習分野の最新動向を知るうえでも効果的といえるでしょう。

自社でデータサイエンティストを育成できる環境や知見がなく、DXを実現したくても能力やスキルのある人材がおらず困っているケースも少なくありません。そのような企業にとって、ワークスアイディが提供している「データサイエンティスト養成講座」はDX人材育成の一環としてもおすすめです。

リアルとデジタルが融合した先に求められるデータの活用

真のDXが実現された社会とは、「リアルとデジタルが融合した社会」と表現することもできます。これまでは現実社会をベースとして成り立ってきたビジネスモデルがほとんどでしたが、DXが実現されると、従来のビジネスモデルが大きく変わることは避けられません。

このとき、企業にとってあらゆる「データ」は重要な資産となることでしょう。

しかし、単にデータを持っていればよいというわけではなく、データを適切に分析し活用できることが大前提となります。データ活用のノウハウや知見がない企業でも、今回ご紹介したようなデータ活用サービスやデータサイエンティスト養成講座などを活用すれば、DXの実現への具体的な道筋が見えてくるはずです。

「DXの重要性は認識しているものの、何から手をつければよいのか分からない」「自社にDXを実現できるほどのノウハウや知見を持った人材がいない」と悩んでいる方は、ぜひ今回紹介した内容を参考にしてみてください。

 

参考:

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