データの“憲法”づくりこそが、製造業の業務やシステム変革を真に加速する：真に「データ中心の製造DX」を実現するには（2）（3/3 ページ）

[武井晋介, 山内一平／クニエ，MONOist]

（3）特定領域（デジタルサービス企画）の業務効率化

　概念データモデルは本来、特定の業務領域に限定せず、企業のバリューチェーン全体を抽象的にモデル化したものだ。ただ、特定の業務領域の効率化において有効なケースもある。これを3つ目の活用シーンとして紹介する。

　従来の業務効率化は、ECRS（Eliminate：排除、Combine：結合、Rearrange：交換、Simplify：簡素化）のフレームワークに代表されるように、業務そのものやITシステムの操作性を対象とすることが多かった。この場合、既存の問題点の特定に時間を割くことが多く、いわゆる「足元課題の改善」に陥りがちである。一方で、概念データモデルのアプローチでは、あるべきデータ構造をまず定義するため、理想的なデータ構造を実現する上で効率的な業務／ITシステムの検討が容易になる。

　モノづくり企業は、常に顧客の利便性や安全性向上を目指しており、インターネット接続を通じた製品のリモート診断など、さまざまなデジタルサービスの計画、提供を進めている。その最たる例が自動車業界だ。各社が先を競ってレベル3やレベル4の自動運転技術を開発しており、その実現を支援するデジタルサービスも多く検討、実装が進められている。

　このようなデジタルサービスの実現にあたり、データに関して、大きく分けて2つの問題が生じやすい。1つ目は、データ仕様（使用するデータやその取得間隔など）の調整や決定方法が未確立なため、デジタルサービス企画から提供まで時間を要することである。デジタルサービスが実装可能な製品や機能の判断と、新規開発が必要なソフトウェアの把握が遅れることなどが原因だ。

　2つ目は、過去に企画、実装したデジタルサービスの知見を流用できないことである。よくあるのが、過去のデジタルサービスの実現で必要になった「データ項目」と、そのデータを取得する「製品に実装するIT」の関係性を一元的に管理できていないケースだ。この場合、これまでの実績を基に新サービスを企画しようとしても、データ項目の検索に多くの工数を費やすことになりかねない。同じようなITシステムを複数開発する、過去の検討結果を使えず手戻りが発生するなど、本来取り組むべきデジタルサービス企画に注力できなくなるリスクもある。

　こうした事態を生む原因として、デジタルサービスに関わる業務全体でのデータの関連性や後続業務で利用されるであろうデータ項目を把握できていないこと、データ項目を管理する体制、運用ルールが未整備であることが挙げられる。デジタルサービスという新しい価値の提供においては、データ項目／仕様に対する要求が、あいまい、かつ膨大になりがちで、頻繁に変更されることが多い。検討体制の構築が不十分で、各部門の役割が重複あるいは不足していることから、似て非なる要求や意思決定が複数部門から異なるタイミングで発出されることもある。

　筆者が見たある企業では、デジタルサービスの企画からデータ仕様の調整、決定までの一連の業務において、数十種類のExcelファイルを利用し、約1000項目を管理していた。このため、担当者が同じExcelファイルを重複管理するような煩雑な状況に陥っている例もある。

　問題の解決には、真に必要となるデータ項目とデータ項目間のつながりについて、デジタルサービス企画業務全体でまず仮説を立てることが有効だ。その仮説を基に、現状使用されていないデータ項目や、新たに必要になるデータ項目を顧客との議論を通じて明らかにする。そして、最終的にデジタルサービス企画業務全体の概念データモデルを定義する。

　概念データモデルに基づいて企画部門とデータ仕様を決める部門の調整業務を行えるようになれば、業務品質を担保しつつ手戻り作業を削減できる。過去のサービス企画とその実装で採用したデータ仕様を一元的に管理できれば、新たなサービス企画の検討業務に過去のサービス実装実績を利用できるようにもなる。

図2：自動車のデジタルサービス企画の概念データモデルの作成アプローチ［クリックして拡大］ 出所：クニエ

　ここまで、事例に基づいた概念データモデルが役立つシーンを説明した。第3回では、概念データモデルの作成／維持について紹介する。

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武井晋介（たけい しんすけ）
株式会社クニエ データモデリング・データマネジメント改革担当 ディレクター

完成車メーカーにて新製品開発PMOに従事。その後、外資系マーケティングリサーチ会社に転身し、自動車業界を中心としたリサーチ企画／データ分析を担当する。外資系小売業においてプライシング戦略の立案と実行、デジタルトランスフォーメーションを推進。クニエでは、加工／組み立て系製造業において、バリューチェーンのデータ改革／業務改革／システム導入や事業統合、新事業企画、生産現場改善などに携わる。

山内一平（やまうち いっぺい）
株式会社クニエ データモデリング・データマネジメント改革担当 マネージャー

大手重工メーカーを経てクニエに入社。家電、建設機器など組み立て系製造業、化学、塗料などプロセス系製造業などに精通し、SCM、ECM領域の業務改革、データモデル構築、海外企業との業務統合、DXを企画から実現へ向けた計画策定、施策実施／定着、経営管理基盤の構想策定の支援など多数のプロジェクトをリードする。