株式会社エアー

AIR NOTEデータ利活用シリーズ Vol.1

今年こそ「データを制する」ために必要なこと
データ利活用シリーズ第1回

今年こそ「データを制する」ために必要なこと

DX時代に対応するべくデータ利活用が求められており、”データを制するものがビジネスを制す”と言われています。一方で、DXを実現できていると答えた企業は対象の3割程度だったという調査もあり、多くの企業においてDXの取り組みは発展途上にあるようです。
盛んに話題になっているものの、「実際にどう進めたらよいか分からない…」という方もいらっしゃるのではないでしょうか。ここでは「データ利活用」シリーズ第1回として、DXに欠かせないデータ分析の概要を見ていきます。

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DXを実現した事例

まずは成功例を参考にするべく、経済産業省のレポートから日本国内でDXを実現している企業を紹介します。いずれも部門を横断した全社的な施策を行い、データを集約・活用して成果を得ています。

味の素社、食品製造業

  • SCM(Supply Chain Management)最適化
    SCMは部署による個別最適化になりやすいが、部門を横断して各種取組を行いデジタル技術を用いた物流業務プロセスの効率化をリード
  • より良いサービスの提供
    レシピサイト「AJINOMOTO PARK」でAIを活用し、ユーザーのニーズに合った献立を提案するシステムを導入

セブン&アイ・ホールディングス社、小売業

  • 配送効率の最適化
    「セブン-イレブンネットコンビニ」で注文から最短30分の配送を実現
    「AI配送コントロール」により将来的に最大で配送距離を約40%、車両台数の約45%削減をめざす

データ分析5つの手順

ではいざデータ利活用を始めようというとき、何から手を付けるとよいのでしょうか。 基本的には、

  1. 課題の把握&目的の設定
  2. 仮説を立てる
  3. データの収集と蓄積
  4. 分析する
  5. 結果の活用と改善
というフローを繰り返します。手順を踏まずに始めてしまうと、目的が明確ではないので思うような成果を得られなかったり、社内で理解が得られずプロジェクトが途中で終了してしまう場合があります。

どんなツールを使うか

手順3.や4.では現状や要件にあわせて専用のツールを組み合わせて利用することがほとんどです。
3.ではデータの前処理を行うETLツールや、データを貯めるデータウェアハウス・データマート、
4.はデータ分析担当者を手助けするAIプラットフォームの他に、
可視化のためのBIツールなども挙げられます。

エアーでは3.や4.のツールの取り扱いはもちろん
DXプロジェクトの成功をお手伝いする支援サービスを提供しています。

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