RPA内製化チェックリスト
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の内製化を成功させるためには、以下の要素が重要です。
RPAを扱う人材は確保されているか
RPAを効果的に運用するためには、技術的なスキルと業務プロセスの理解を兼ね備えた人材が必要です。社内に適切なスキルセットを持つ人材がいるか、または育成する計画が整っているかを確認します。
社内教育のリソースは整っているか
RPAの知識を社内に普及させるためには、教育リソースの確保が不可欠です。外部のトレーニングプログラムを活用するのか、内製でトレーニングを実施するのか、その計画があるかを確認します。
RPAの運用方法を理解しているか
RPAを長期的に運用するためには、その管理方法やメンテナンスに関する理解が求められます。RPAの運用ガイドラインやベストプラクティスを社内で共有し、適切に実施できる体制があるかを確認します。
社内への拡大ビジョンは明確か
RPAの導入を一部の部門に留めず、全社的に拡大するためのビジョンと戦略が定まっているかを確認します。ビジョンに基づいたロードマップの策定が重要です。
RPA対象業務のデータ化は完了しているか
RPAの自動化対象となる業務のデータ化がどこまで進んでいるかを評価します。データの整備が進んでいない場合は、データの可視化や整理が先行課題となります。
業務の仕分け方法を理解しているか
どの業務が自動化に適しているかを判断するための基準やプロセスが社内で共有されているかを確認します。RPAに適した業務を正確に特定することが成功の鍵です。
現在の業務フローを理解しているか
RPAを効果的に導入するためには、既存の業務フローを深く理解し、最適な自動化ポイントを見極める必要があります。業務フローのマッピングと改善の準備が整っているかを確認します。
初期導入時の外部委託先候補はあるか
初期段階でのRPA導入には、外部の専門家の支援が役立つことがあります。信頼できる外部パートナーがいるか、または候補がいるかを確認します。
データコンサルタント視点での解説: 成長に不可欠なデータ活用と自動化ソリューション
データ活用による競争力の強化
現代のビジネスにおいて、データ活用は競争力を高め、成長を支える重要な戦略です。特に「データドリブン経営」は、データを用いた迅速かつ正確な意思決定を可能にし、変化する市場や顧客ニーズに対応する力を企業にもたらします。ビジネスインテリジェンス（BI）ツール導入は、企業がデータを分析し、可視化して意思決定をサポートするための重要な一歩です。しかし、データの収集から最終的な意思決定までのプロセスで課題を抱え、データ活用が進まない企業も少なくありません。
BIツールの活用における障壁
多くの企業がBIツールの活用で躓くのには主に以下の理由が考えられます：
技術的障壁：BIツールは専門的な知識を要することが多く、IT部門への依存度が高まりがちです。
組織的課題：部門間でのデータ分断が生じ、全社的な視点でのデータ活用が難しくなります。
文化的障壁：データに基づく意思決定の文化が十分に根付いていない場合、従来の経験や勘に頼った意思決定が優先されることがあります。
これらの課題は、企業がデータの本来の価値を引き出せない原因となり、データ活用の壁に直面する結果をもたらしています。
ソリューションと活用のメリット
技術的、組織的、文化的課題に対して、包括的な解決策を提供するBIプラットフォームです。特に、データの収集、統合、可視化、そして意思決定プロセスのすべてをサポートする機能を持ち、企業がデータ活用を加速するためのツールとして強力です。本セミナーでは、実際のユーザーの事例を通じて、Domoがどのようにデータ活用の課題を解決しているかについて紹介します。
自動化とリアルタイム分析の重要性
さらに、現代のデータ活用は、RPAやAI、IoTを活用した自動化が進み、パブリッククラウドや5Gの利用が進展しています。たとえば、RPAによる定型業務の自動化やAlOps（AI技術を活用したIT運用支援）、リアルタイムBIによる顧客インサイト分析は、データ活用を次のレベルに引き上げ、企業の柔軟性や競争力を向上させます。
セキュリティとハイブリッドクラウドインフラの整備
クラウドやテレワーク環境の利用が進む中、セキュリティ強化とハイブリッドクラウドインフラの構築も重要です。特に、一元的な管理ツールと運用モデルでオンプレミスシステムとパブリッククラウドを統合するハイブリッドクラウドインフラは、柔軟で安全なデータ環境を提供します。
企業がデータ活用と自動化を促進するための基盤を整え、Domoのようなツールを適切に活用することで、より効率的かつ効果的な意思決定を実現し、成長に向けた一歩を踏み出すことが可能です。
データ変革を成功に導く準備はできていますか？
企業がデータドリブンな意思決定を行うためには、適切なツールとカルチャーが不可欠です。Tableauはその道のりをサポートします。まずは、同僚と本資料を共有し、Tableau Cloudの無料トライアルを開始してみてください。また、IT部門向けの詳細なリソースもご確認いただき、社内のデータ活用を促進するためのツールやベストプラクティスを導入しましょう。
Tableauのさらなるリソース
Tableau Blueprint: データドリブンな組織を築くための指針
Tableau Blueprintは、データを活用するためのプロセスを標準化し、組織全体のデータリテラシーを向上させるためのベストプラクティスを提供しています。数千社の実績に基づいた規範的なガイダンスが、データドリブンな組織へと進化するための各ステップをサポートします。このドキュメントは、データ戦略を社内で成功させるためのロードマップとなります。
Tableau Blueprintの詳細はこちら
Tableauコミュニティ: グローバルなデータ活用の場
Tableauコミュニティは、キャリアの様々な段階にいるユーザーで構成されたグローバルネットワークです。彼らは共通して、Tableauを愛用し、データを活用して組織の成功に貢献しています。このコミュニティを通じて、社内のTableauユーザーをサポートし、データの活用をさらに推進しましょう。
Tableauコミュニティの詳細はこちら
データリーダーシップコラボレーティブ (DLC): データ主導の未来を共に築く
データリーダーシップコラボレーティブ（DLC）は、データドリブンな組織を構築しようとするリーダーたちが集まり、知見を共有する場です。DLCでは、データカルチャーを促進するためのディスカッションが活発に行われており、データを意思決定の中心に据えるための洞察が提供されます。これにより、企業は競争力を強化し、変化に対応する力を得ることができます。
SalesforceとTableauの連携: 顧客中心のビジネス変革
SalesforceのCustomer 360は、マーケティング、セールス、コマース、サービス、IT部門を一体化し、顧客データを統合的に管理するCRMプラットフォームです。これにより、全部門が共通の顧客情報をもとに効果的な意思決定を行えます。さらに、Tableauの高度な分析機能が組み込まれており、リアルタイムのデータ可視化を通じて、生産性の向上とコスト削減が可能です。顧客関係を深化させ、持続的なビジネス成長を支えるためのデータ主導のアプローチを強化します。
まとめ
データ変革をリードするためには、適切なツールの選択とデータカルチャーの育成が不可欠です。Tableauとそのエコシステムを活用し、組織のデータ活用力を飛躍的に向上させ、データドリブンな未来へと進んでいきましょう。
概念の整理と明確化
企業がデータ分析やインテリジェンスをビジネスの中核としている場合、信頼できるプライマリー・プロバイダーを選択する傾向が見られます。このプライマリー・プロバイダーは、主にデータの保管や処理を行いますが、企業によっては分析や意思決定支援などの特定のワークロードを別のクラウドプロバイダーに依存する場合もあります。これにより、密結合されたクラウドアーキテクチャを活用して、複数のプラットフォームの強みを組み合わせることが可能です。
また、規制上の要件や特定地域のシステムにデータを保存する必要がある場合、オンプレミスとの統合が求められます。これにより、企業はデータ管理の柔軟性とコンプライアンスを両立させることができます。
データ主導のアプローチの提案
エンタープライズ・リソース・プランニング (ERP) のようなミッションクリティカルなワークロードをクラウドに移行する場合、企業はセカンダリー・クラウドプロバイダーの利用を選択する傾向にあります。ERPシステムは高度にカスタマイズされたビジネスルールや、ハイパフォーマンスなデータベースを要求するため、単一のクラウドプロバイダーではすべての要件に対応しきれないことがあります。
データ分析においても、特定の分析ツールやレポート作成は他のエンタープライズアプリケーションと密接に連携する必要があります。このため、企業はプライマリーとセカンダリーのクラウドプロバイダー間でデータを効率的に共有するためのアーキテクチャを構築する必要があります。
課題解決のための戦略的提言
ERPシステムやデータ分析のワークロードをクラウドに移行する際には、いくつかの重要な課題があります。これらの課題に対して、以下の解決策を提案します。
マルチクラウド戦略の活用
プライマリー・クラウドとセカンダリー・クラウドを組み合わせることで、各クラウドの強みを活かしながら、高度なカスタマイズとパフォーマンス要件に対応します。特に、ERPのような複雑なシステムでは、特定のワークロードに最適化されたクラウドを選定することが効果的です。
コストとパフォーマンスのバランスを考慮したアーキテクチャ設計
複数のクラウドやオンプレミスとのデータ連携には「egress charge」やレイテンシの問題が発生する可能性があります。これを最小限に抑えるため、データの流れを最適化し、各クラウド間の通信やデータ転送を効率化するアーキテクチャの設計が必要です。さらに、必要に応じてキャッシュサーバーやエッジコンピューティングの導入を検討することも有効です。
コンプライアンスと相互運用性の確保
規制要件に基づき、特定地域やオンプレミスにデータを保存する必要がある場合、クラウドプラットフォームの相互運用性を確保することが重要です。これにより、企業はコンプライアンスを維持しつつ、柔軟なデータ管理を実現できます。また、ソフトウェアのライセンスやセキュリティ要件を適切に管理することで、長期的な運用の安定性を向上させます。
このように、データ駆動型のクラウド戦略を導入することで、企業はコスト効率とパフォーマンスを両立しながら、ミッションクリティカルなワークロードを効果的に運用できるようになります。
課題の明確化と構造化 IT現場における「人材不足」と「運用スタッフのスキル不足」は、ITインフラ管理の主要な課題として浮き彫りになっています。複数回答可能なアンケートで最も多かった回答は、43%が「IT運用管理の人員不足」、次に37.7%が「IT運用スタッフのスキル不足」と回答しています。この他にも、25.2%が「ITインフラの監視・管理コストの高さ」、23.5%が「多拠点にわたるITインフラの監視や問題把握に時間がかかる」と回答しています。これらは、現場の監視や運用の効率化が課題であることを示しています。
また、22.8%は「複数のメーカーのITインフラを一元的に管理できていない」、19.9%は「ITインフラに問題が発生した際の対応方法が分からない」とし、システムの複雑化に伴う運用上の課題も浮き彫りとなっています。「特に課題はない」との回答は18.2%に留まり、多くの企業がITインフラ運用における課題を抱えていることがわかります。
データを活用した解決策の示唆
アンケート結果からは、特にITインフラの人材とスキルの不足が深刻であることが確認できます。この問題に対して、データ分析ツールや自動化ツールの導入は効果的な解決策となり得ます。具体的には、AIベースの監視ソリューションやインシデント管理システムを導入することで、少人数でも効率的にインフラを監視し、問題が発生した際には迅速な対応を行うことが可能です。また、リモート監視の強化やスタッフのスキルアップを支援するトレーニングプログラムの導入も課題解決に寄与するでしょう。
例えば、ITインフラに不具合が発生した際の対応手順を標準化し、ナレッジベースを構築することで、運用スタッフのスキルに依存しない迅速な対応が可能となります。
戦略的提言とアクションプラン
データを活用し、ITインフラ管理における人材・スキル不足を補うための具体的なアクションとして、以下の3点を提案します。
自動化ツールの導入と効率化: 監視業務やインシデント対応の自動化により、人的リソースを最適化し、運用効率を高めます。特に、AIベースの予測分析ツールを導入することで、問題発生前に予防的な対応が可能となり、トラブル発生時のダウンタイムを削減します。
リモート監視とアウトソーシングの検討: リモートでの監視・管理を強化することで、現地での対応が難しい状況にも柔軟に対応できます。さらに、アウトソーシングを利用して、専門家による運用管理を委託することで、社内リソースをより戦略的な業務に集中させることができます。
スタッフのスキルアップと教育プログラム: 社内のITスタッフに対する定期的なトレーニングプログラムの実施と、外部認定資格の取得を奨励することで、スキル不足を解消します。これにより、現場での即応力と問題解決能力が向上し、システムの安定稼働に寄与します。
このように、ITインフラ運用の現場では、「人の問題」を解決するためのテクノロジー導入とスタッフの能力強化が必要不可欠であり、データに基づく適切な戦略を実行することが成功のカギとなります。
明確な説明と業務視点の追加
BIツールの導入は、企業がさまざまな業務システム（ERP、CRMなど）から迅速にデータを抽出し、即座に分析を開始することを可能にします。これにより、Excelなどでは困難だった複数の業務システムを横断するデータ分析が容易になり、従来見えなかった課題やビジネスチャンスを発見できるようになります。また、定期的な分析業務は自動化ツールを用いることで、定期的なデータ抽出と状況の可視化を自動化することが可能です。
さらに、BIツールは、専門知識がなくても高度なデータマイニングや深堀り分析を実施できるため、組織全体の意思決定プロセスを加速し、価値あるインサイトの獲得が期待できます。特に、POSデータやEコマースの販売記録、アクセスログやIoTデータなどの自動取得データの活用が企業活動の中でますます広がっており、BIツールはこのトレンドに対応し、複雑なデータも効率的に処理します。
具体的なビジネス価値の提示
BIツールを導入することで、これまで手作業で行っていたデータ集計や分析作業が大幅に効率化され、現場の社員はより戦略的な業務に集中できるようになります。Excelなどに時間を取られることなく、より速く正確な分析結果を得ることが可能となり、迅速な意思決定に繋がります。このようなデジタルツールの導入は、競争が激化する市場環境で重要な競争優位性を企業に提供します。
データ分析のプロセス強調と推奨アクション
データ分析の効果を最大化するためには、正しいステップに従って進めることが重要です。BIツールを活用しても、分析サイクルの効率を高めるために、以下の3つのステップを推奨します。
課題設定と目的の明確化: 最初に何がビジネス上の課題であるのか、そしてその課題を解決するための目的を明確にすることが必要です。このステップが不十分だと、後の分析結果が有効に活用されません。
仮説設定: どのような要因がその課題に影響を与えているのか、仮説を立てる段階です。この仮説が後のデータ収集と分析の方向性を決定します。
データ収集&分析: 適切なデータを収集し、BIツールを活用して仮説の検証を行います。このプロセスを効率的に回すことで、データ分析の成果が最大化されます。
BIツールの早期導入は、組織がデータに基づいた意思決定を行い、業績の向上や市場での競争力を強化するための有力な手段となります。
ミッションクリティカルな分析環境の管理、保護、規模拡大
エンタープライズITリーダーに求められるのは、厳格なセキュリティ基準を満たしながら、ユーザーに最適な体験を提供することです。変化し続けるビジネスニーズに迅速に対応し、効率的な管理によってコストと時間を節約することが重要です。
コンテンツライフサイクル管理の強化
データの利用範囲が広がる中、Tableauはコンテンツの変換やアーカイブをシンプルに行える機能を提供し、堅牢なコンテンツライフサイクル管理を支援します。これにより、組織はデータ活用を最適化し、規模の拡大に合わせたコンテンツ管理が可能です。
多層防御によるデータ保護
顧客管理の暗号化キーと組み込まれた暗号化ストレージを活用することで、多層的なデータ防御を実現します。この防御戦略により、データの機密性と安全性が向上し、データ漏洩リスクを最小限に抑えます。
詳細なアクティビティログとパーミッション監査
活動ログに記録される詳細で構造化されたイベントデータは、変更不可の状態で保存され、セキュリティ監査に役立ちます。これにより、分析環境の導入後もパーミッションの適切な管理が保証されます。
セルフサービス分析による組織のアジリティ向上
ビジネスデータを最も理解している人々が、迅速かつ責任を持ってデータに基づいた意思決定を行える環境を整備することが、組織のアジリティを高めます。しかし、セルフサービス分析は無秩序にデータにアクセスすることを意味しません。安全に管理された信頼できるデータを従業員が自分で分析できる仕組みを提供することがポイントです。
セルフサービス分析の課題
セルフサービス分析を規模に応じて展開する際には、以下の課題に対処する必要があります。
セキュリティおよび品質リスク: データへのアクセスが増加することで、セキュリティ面のリスクも高まるため、適切な統制が不可欠です。
技術的負債: 長期的に維持可能なソリューションを選定し、技術的負債を最小化することが重要です。
コストと旧式運用の負担: 最新の技術基盤を導入し、運用効率を高めることで、旧式システムに伴うコストと非効率を削減します。
データコンサルタントとして、セキュリティとパフォーマンスを維持しながら、ビジネスニーズに合わせた柔軟でスケーラブルな分析環境を提案しています。また、コスト効率や技術負債の管理も重要な視点です。
Excelによる分析の課題：透明性と再現性の不足
Excelを使って多様なデータ分析を行い結果を導き出しても、その分析プロセスが明確に記録されないという問題があります。分析担当者が退社や異動する際、そのプロセスが引き継がれなければ、次の担当者は最初から分析をやり直す必要が生じることが少なくありません。たしかに、Excelにはマクロ機能があり、複雑な計算式を自動化することが可能ですが、複雑なマクロが埋め込まれたシートを第三者が理解することは非常に困難です。
また、過去に誰かが作成したExcelシートを使って現状のデータを更新しても、その結果がどうして導かれたのかを明確に説明できなければ、戦略的な意思決定に使用することはリスクが伴います。つまり、Excelは個人のスキルに依存するため、特に客観性と透明性が求められる企業のデータ分析現場では、使用の限界が顕著に現れるのです。
分析プロセスの共有・再利用の難しさ：
次に、組織全体でのデータ分析の共有や再利用の難しさに焦点を当てます。
組織内でのExcel共有の課題
さらに、Excelを使って作成された分析シートは、部門や組織全体で容易に共有することが難しいという欠点があります。少人数のチームであっても、他のメンバーが作成した過去のシートを再利用して新たな分析を行おうとすると、シートの場所が分からなかったり、内容を理解するのに時間がかかり、結果的に最初から分析をやり直すことがしばしば発生します。このような非効率性は、時間やリソースの無駄遣いを引き起こし、組織の生産性を低下させる要因となります。
BIツールの提案：
最後に、これらの課題を克服するために、BIツールの導入を提案し、そのメリットを強調します。
BIツールの導入：Excelの限界を克服し効率的な分析を実現
上述したExcelの弱点を補完し、データ分析のスピードや使い勝手を向上させる解決策として「BI（Business Intelligence）ツール」が挙げられます。BIツールは、データ分析に特化しており、多様な分析ニーズに対応することができます。
BIツールの大きな特徴は、業務に応じたテンプレートを提供している点です。よく使われる分析に関しては、あらかじめ設定されたテンプレートを活用することで、手間のかかるシート作成を省き、データを入力するだけで効率的な分析が可能です。また、複雑な因子を多数利用する高度な分析にも対応できるツールもあり、企業の多様なニーズに応じた柔軟な対応が可能です。
さらに、BIツールは強力なレポーティング機能を持っており、グラフィカルでわかりやすいレポートを簡単に作成することができます。豊富なグラフやビジュアル表現を活用することで、分析結果を視覚的に把握しやすくし、意思決定の精度を高めることが可能です。
IT人材不足が企業に与える影響と分析の内製化の重要性
企業が迅速かつ多角的にデータ分析を行おうとすると、どうしても分析担当者の数を増やす必要が生じます。特に、統計やIT活用の高度なスキルを持つデータサイエンティストの確保が求められますが、国内で雇用可能なデータサイエンティストの数は圧倒的に不足しています。
経済産業省が2019年3月に発表した「IT人材需給に関する調査」によると、2030年にはIT人材が最大約79万人不足するとの試算が出ています。この「IT人材」とは、AI（人工知能）やデータサイエンスに関する高度なスキルを持つ人材を指します。データサイエンティストは、需要が高く供給が追い付かないため、企業が雇用を試みてもそのコストは急速に上昇してしまう傾向にあります。
このような背景から、コスト削減を図るためにアウトソーシングサービスを利用し、専門会社にデータ分析を依頼するケースが増加しています。しかしながら、アウトソーシングが必ずしも期待通りのコストパフォーマンスを提供するとは限りません。
課題の整理と解決策の提案：
次に、具体的な解決策として「分析の内製化」に焦点を当て、そのメリットや課題を整理します。
分析の内製化：企業内リソースを活用する重要性
多くの企業がデータ活用の体制を強化しようとしていますが、人材不足とコストの壁に直面しています。このような状況下で、企業は自社内で分析業務を行う「分析の内製化」に注力し始めています。内製化することで、外部委託に依存せず、独自のビジネスニーズに即した迅速な分析が可能となります。
ツールの活用提案：
最後に、内製化を進めるための具体的なツール提案として、Excelの利用とその限界を説明し、さらに高度な分析ツールの必要性に言及します。
Excelの限界とさらなるツールの必要性
内製化を始める際、広く利用されているツールとしてMicrosoft Excelがあります。Excelは、日々の業務で使い慣れたツールであり、初期投資コストを低く抑えつつ、小規模の企業でも手軽に導入できるというメリットがあります。関数やマクロ、ピボットテーブルなどを活用すれば、少量のデータの集計やレポート作成も容易に行うことができます。
しかし、Excelはデータ量や複雑な分析に対応するには限界があり、特に大規模なデータセットや高度な分析を行う場合には、RやPythonなどのプログラミング言語、あるいはBIツール（Business Intelligence）の導入が検討されるべきです。
BIツールによるデータ分析の最適化と意思決定支援
BIツールは、お客様がデータを可視化し、直感的に理解できるよう支援します。強力なAI、データ管理、そしてコラボレーション機能を統合し、ビジュアル分析を提供することで、個人から大規模な企業まで、世界中のお客様がデータドリブンな意思決定を実現しています。Tableauを活用することで、企業はリアルタイムでビジネス上の課題に対応し、競争優位を築けます。
さらに、BIツールは他のソフトと連携すれば、各部門でワークフローにシームレスに組み込まれた分析機能を利用できます。これにより、顧客データを中心に据えた戦略的な意思決定が可能となり、顧客関係や従業員のエンゲージメントを強化します。
1. データの取得と管理
データ分析を効果的に行うためには、まずデータを迅速かつ効率的に取得することが重要です。特に「ビッグデータ」環境では、膨大な量のデータが日々生成されていますが、これを活用するためにはデータを整理し、特定のビジネスニーズに応じて適切に分類することが必要です。クラウドテクノロジーの進展により、データ保存コストは低下しており、大規模なデータセットの収集と分析がますます容易になっています。
ビジネスプロセスとデータ活用
今日のエンタープライズは、IoTセンサーなどのアプリケーションから大量のデータポイントをクラウドに送信し、リアルタイムでの分析や将来の意思決定のために保存することが可能です。また、動画、テキスト、音声といった多様なデータ形式も扱えるようになり、データの多様性が組織の洞察力を大きく高めています。こうしたビッグデータを活用することで、企業はより精緻な予測分析や新たなビジネス機会を創出できるようになります。
事例: 高等教育機関での活用
例えば、高等教育機関では、多様なメディア形式の学習データを取得し、効果的にカタログ化することで、学生に対して最適な学習リソースを適切なタイミングで提供できます。これにより、個々の学生の学習成果を最大化することが可能になります。
データコンサルタントの視点
データの収集、管理、分析は、単なる技術的なプロセスにとどまらず、ビジネス成果に直結する重要な要素です。BIツールは他のソフトとを活用することで、企業は顧客データを効率的に管理し、迅速な意思決定を下すためのインサイトを引き出すことができ、競争力をさらに強化できます。クラウドの利点を最大限に活かし、ビッグデータを活用することで、データドリブンな組織へと成長させることが可能です。
この改善では、データの取得から活用までのプロセスを段階的に示し、特にビジネスへの具体的な効果を強調しました。また、エンタープライズのデータ管理における現代的な課題とソリューションも視点に取り入れています。
BI(ビジネスインテリジェンス)（４）