2019年6月号

現場の能力を引き出すデータ分析の6つの型

製造業からサービス業まで応用できる

河本 薫 :滋賀大学 教授、元 大阪ガス ビジネスアナリシスセンター 所長

河本 薫

滋賀大学 教授、元 大阪ガス ビジネスアナリシスセンター 所長

1989年、京都大学工学部数理工学科卒業。1991年、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。同年、大阪ガス入社。1998年、米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2005年、大阪大学で博士号(工学)。2011年、社内のデータ分析専門組織「ビジネスアナリシスセンター」の所長に就任。2014年、神戸大学で博士号(経済学)。同年、大阪大学招聘教授を兼任。2018年より滋賀大学データサイエンス学部教授。著書に『会社を変える分析の力』(講談社、2013年)、『最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか』(日経BP社、2017年)。

ビッグデータという言葉が流行して以来、日本企業は、分析に強い人材を育成し、工場や顧客のデータを収集するシステムを構築し、さまざまなデータ分析プロジェクトを立ち上げてきた。しかしながら、多くの企業は投資に見合ったビジネス成果を得られていないのではないだろうか。大阪ガスでデータ分析組織をつくり、現場向けに成果を出してきた筆者は、その原因は、分析力やデータ量よりもむしろ、現場の力とデータ分析を融合させるプロセスの軽視にあると考える。筆者は、このプロセスを意識してデータ分析に取り組むうちに、現場の意思決定の種類によってこのプロセスを類型化できることに気づいた。本稿では、NTTドコモやAGC(旧旭硝子)の事例を挙げながら、現場業務の意思決定を6種類に類型化して、現場の力を的確に引き出すことでデータ分析を成功させる型を提示する。この型を習得すれば、データ分析を単なる分析で終わらせず業務改革につなげる成功確率が格段に高まるだろう。

河本 薫滋賀大学 教授、元 大阪ガス ビジネスアナリシスセンター 所長

PDF論文:14ページ[約1,995KB]
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