製造業におけるDX推進の鍵は「データドリブン変革」
製造業を取り巻く環境変化とDX推進の必要性
日本の製造業は、グローバル市場の競争激化、労働力不足、急速な技術革新、さらにパンデミックやサプライチェーンの混乱といった外部要因により、これまでにない変革を迫られています。特に中堅・中小製造業においては、限られたリソースを最大限に活かし、データとデジタル技術を基盤に生産性と競争力を高める「製造DX」が急務となっています。
従来型の経験・勘に依存した経営やオペレーションでは、これらの変化に迅速に対応できず、持続的成長が困難になるリスクが高まっています。企業はデータドリブンな意思決定と業務プロセス最適化を推進し、変化に柔軟に対応できる体制の構築が求められています。
製造DX推進に必要なアプローチ
製造DXを成功に導くには、全体最適の視点から計画を立案することが不可欠です。
部分的・局所的なデジタル化にとどまると、生産性向上やコスト削減の効果は限定的であり、企業全体としての競争力強化にはつながりません。DX推進計画は、
業務全体のプロセスを可視化し、
各プロセスから収集されるデータを連携・統合し、
KPI（重要業績評価指標）を設定して効果測定と改善を繰り返す
というデータドリブンなマネジメントサイクルを基本とする必要があります。
参考ガイドラインとして、経済産業省・NEDO委託により株式会社日本能率協会コンサルティング（JMAC）が策定した「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」では、DX推進に向けた具体的手順と全体最適化の考え方が体系的に整理されています。
本ガイドラインを活用することで、自社に最適なロードマップの策定が可能になります。
製造DXのスタートポイント：IoTとデータ活用
製造DXを始める第一歩として有効なのが、IoT（Internet of Things）によるリアルタイムなデータ収集と分析基盤の整備です。現場の稼働データ、設備稼働率、品質データなどを可視化し、異常検知や予防保全、生産性分析に活用することが、DX推進の加速につながります。
ただし、IoT導入には
「どのデータを収集するか」
「どのように分析し、業務改善に繋げるか」 といった明確なゴール設計と段階的導入計画が重要です。
最初から全てを完璧に実施しようとせず、小さな成功（スモールサクセス）を積み重ねるアプローチが成功への近道です。
中堅・中小企業に特有の課題とその乗り越え方
DX推進に取り組む多くの中堅・中小製造業では、以下の課題が共通しています：
DXを推進する人材リソースが不足している
日常業務が忙しく、DXに割ける時間が限られている
IT・デジタルに対する知見が社内に蓄積されていない
この結果、DXの推進スピードが鈍化したり、期待通りの成果を上げられないケースが散見されます。また、社会的なIT人材不足により、外部採用によるリソース確保も困難な状況です。
これらの課題に対応するためには、
専門家による現状課題分析とロードマップ策定支援
リスキリング（社内人材育成）プログラムの提供
ギグワークス クロスアイティの「DXよろず相談サービス」などによる柔軟な支援体制
を活用し、社内外のリソースを効果的に組み合わせたDX推進体制の構築が重要となります。
まとめ
製造DXは単なるIT導入ではなく、「データを経営資源として活用し、持続的な競争力を生み出すビジネス変革」です。
全体最適の視点に立ったデータドリブンなアプローチこそが、製造業の未来を切り拓くカギとなります。
DX推進成功の鍵は「現場のデータリテラシーとマインドセット変革」
なぜDXが進まないのか？―現場意識とデータ活用のギャップ
DX推進に取り組む企業において、新しい技術や仕組みを導入しても効果が最大化されない背景には、現場で働く人々の意識の壁が存在します。
「今のままで十分」「新システムは面倒」といった現場の声が示す通り、デジタル技術活用を自分事化できないことが最大の課題です。
どれだけ高度なITツールを導入しても、業務プロセスに組み込まれず、データが収集・活用されなければDXは形骸化します。
このため、
DXの目的を具体化・可視化し、
どのプロセスで誰がどのように関わるのかを明確にし、
必要なスキル・知識を段階的に習得できる育成プログラムを構築する
ことが不可欠です。
現場起点で推進する「DX人材育成プログラム」の必要性
ピーシーアシスト株式会社では、ITリテラシー向上とDXマインド醸成を両立する独自の人材育成プログラムを提供しています。
プログラムの特長は以下です：
単なるツール操作研修ではなく、業務改善と結びつけたデータ活用思考の醸成
「ITが苦手」という現場社員向けに、基礎からステップアップできるカリキュラム設計
自社のDX課題に即した、モチベーションを高める学習設計
DX推進は単発の施策ではなく、「現場でデータを活かして意思決定・改善を行う」文化を根付かせる長期的取り組みです。
そのための教育・訓練が企業変革の成否を分けます。
基幹システム刷新にも「データ中心アーキテクチャ」の発想を
従来型基幹システム刷新の限界と課題
従来型の基幹システム（ERP等）の全面更改には、何億円もの莫大なコストと長期間の開発・移行プロジェクトが必要でした。
また、既存レガシーシステムの小規模改修を続けるだけでは、
小さな改善にも数ヶ月を要する
新たなビジネスモデルや市場変化に迅速対応できない
運用コスト・ベンダーロックインリスクが拡大する
といった問題が深刻化しています。
この状況では、企業の成長・競争力強化にとって重大な制約となります。
DX時代に求められる新しい基幹システムの在り方
DX推進において求められるのは、柔軟性と拡張性を持った「データ中心設計」の基幹システムです。
具体的には、
業務SaaSの特性（低コスト・迅速導入）を活かす
APIベースでシステム間データ連携を行う
クラウドPaaS基盤で柔軟に独自機能を拡張する
こうしたアプローチにより、従来型のシステム維持コストとリスクを最小化しながら、データ活用を前提とした俊敏な経営基盤を構築できます。
支援サービスでは、
業務プロセスとデータフローを可視化・再設計し、
企業固有の業務要件にも柔軟に対応できるハイブリッド型アーキテクチャを提案
します。
企業は、単なるシステム刷新ではなく、「データ活用を中心とした企業変革（DX）」を実現するためのシステム基盤を構築すべきフェーズに来ています。
企業の成長とともにIT環境の複雑性は指数関数的に増大しており、従来の人手中心の管理手法ではこの複雑性に対応できないことは、多くの調査データや実績からも明らかになっています。
この課題に対処するためには、AI（人工知能）、ML（機械学習）、およびビッグデータ分析を中核としたインテリジェントなITインフラ管理基盤が不可欠です。単なるストレージ管理を超え、フルスタックでシステム全体を監視・最適化できる仕組みを持つことが、効率性とコスト最適化を実現する鍵となります。
さらに、これらの技術を自動化・データライフサイクル管理と組み合わせることで、従来の手作業による運用を遥かに凌ぐ速度と精度で、アプリケーションサービスのリアルタイム配信が可能になります。特に、市場変化が激しい今日のビジネス環境では、リアルタイム対応力が競争優位性を左右する重要な要素となっています。
これらの背景を踏まえると、今後のITインフラストラクチャは、**「インテリジェントデータプラットフォーム」**を基盤とする方向へ進化することは必然です。
包括的なデータ監視機能、AI/MLによる自律的な最適化、データ分析に基づく意思決定支援、さらに必要に応じた人間による介入を組み合わせることで、企業はより高いレベルで自社のデータ資産とITインフラをコントロールできるようになります。
HPEが提供するインテリジェントデータプラットフォームは、データライフサイクル全体にわたるリアルタイム最適化機能を備え、モダナイズされたIT基盤に求められる複雑性管理を可能にします。DX推進に取り組む企業にとっては、こうしたインテリジェントプラットフォームの導入が、データ利活用による事業成果最大化への最短ルートとなります。
■調査概要
DXを推進する企業では、レガシーシステムからモダナイズされたITインフラへの移行が加速しています。新たなテクノロジーを導入することで、高い処理性能、可用性、スケーラビリティ、アジリティを実現する一方、環境は飛躍的に複雑化し、従来の人的リソースによる運用管理ではコスト増大と運用リスクの上昇を招いています。
このような背景から、データコンサルティングの視点では、次の2点が重要な転換点と捉えられます。
AI/MLとビッグデータ分析を組み込んだインテリジェントデータマネジメントの必要性
データドリブン経営を支えるリアルタイム最適化基盤の構築
本レポートでは、企業がモダナイズを進める中で直面する課題と、HPEのインテリジェントデータプラットフォームがそれらに対してどのようなソリューションを提供するかを解説しています。
■ビジネス変革とITの戦略的重要性
過去10年間でビジネスは大きく変容し、ITは単なるサポート機能から企業成長戦略の中核へと進化しました。特にビッグデータ分析、AI/MLといった技術の登場により、企業は膨大なデータ資産を活用して、以下のような戦略的施策を実行できるようになっています。
新製品・新サービスの迅速な開発
新市場の特定と事業展開
顧客体験（CX）の向上と個別最適化
オペレーションコストの削減と生産性向上
これらを実現するためには、社内プロセスやワークフローの単なるデジタル化に留まらず、ITインフラそのものをモダナイズし、部門間でデータとプロセスが連携・協調することが不可欠です。
DXを成功させる鍵は、データ中心型のビジネスおよび運用モデルへの移行にあり、その実現には、インテリジェントかつリアルタイムに最適化されたITインフラへのシフトが不可欠です。
生産性向上を目指す建設業界向け：データドリブンによる現場DXの第一歩
建設業界では、BIM/CIMの普及、モバイルデバイスを活用した日報管理、工程表や野帳の電子化といった現場DX（デジタルトランスフォーメーション）が進みつつあります。しかし、業界全体は依然として、人材不足、高齢化、資材価格高騰、残業規制など、複合的な課題に直面しています。このような環境下で、DX推進の必要性を感じているものの、「どこから着手すべきか分からない」「選択肢が多すぎて判断できない」と悩む企業は少なくありません。
本稿では、**大規模なIT投資に頼らず、手元のデータ資産を活用して始める“現実的なDXアプローチ”**をご提案します。
新たなシステム導入＝DXではない
DXは単なるITツール導入ではなく、既存の資源を活かして業務プロセスを継続的に改善する取り組みです。
特に建設業界では、すでに存在している日報、実績管理表、各種帳票など、膨大な量の“データ”が活用できる資産となっています。これらを時系列で整理し、可視化・分析するだけでも、十分に業務改善効果が得られます。
「少しだけ効率化できた」「少しだけ手間が減った」──こうした小さな成功体験の積み重ねが、組織全体のDX推進力を着実に高めます。
データドリブン型業務改革：情報共有課題をまとめて解決
建設現場では、複数の関係者が流動的に関わるため、情報の統一・共有が難しいという特性があります。この課題を放置すると、工期遅延やコスト超過といった重大リスクに直結します。
そこで、**統合型BIプラットフォーム「Domo」を活用し、現場のリアルタイムデータを一元的に把握できる環境の構築を推進します。さらに、「勘定奉行クラウド[建設業編]」と「C2EXECUTE」**とのシームレスな連携により、経理・工事管理データを統合し、経営と現場双方の意思決定スピードを高める具体策についても解説します。
DX推進を検討する建設業経営層・管理部門の皆様に最適な内容です。
日本企業のDXが欧米に比べて遅れる理由：データ連携と品質課題
世界的にAI活用が進み、データを中心としたビジネス変革が加速する中、日本企業のDXは遅れを取っています。その要因は主に次の2点です。
部門間データ連携の難しさ
各部門が独自にシステム・データ管理を行っているため、組織横断的なデータ活用が進まず、サイロ化が発生しています。
データ品質の低さ
不統一なデータ形式、入力ミス、更新遅延などが頻発し、正確な分析に耐えうるデータ基盤が構築できていない現状があります。
これらの課題を克服しなければ、真の意味でのデータドリブン経営は実現できません。
未来を見据えたデータ連携基盤構築のポイント
本セッションでは、インフォマティカ・ジャパン株式会社 森本氏を迎え、
**「将来にわたって持続可能なデータ連携基盤の設計・構築方法」**を、具体的事例とともに紹介します。
データ品質改善のための実践的手法
サイロ化を防ぐ横断的なデータ連携設計
AI/BI活用を見据えたデータ基盤アーキテクチャ
これらを学び、全社レベルでのデータ活用推進に向けた第一歩を確実に踏み出しましょう。
多店舗小売業におけるDX推進課題とデータ活用アプローチ
多店舗展開を行う小売業では、単一店舗とは異なり、DXを単なる効率化施策ではなく、全体最適視点での高度な統合管理として捉える必要があります。
特に以下の課題が顕在化しています。
店舗間でのサービス・商品品質の標準化
在庫・物流の最適化と効率化
地域別に異なる消費行動への対応
店舗運営における業務負荷の慢性的な増大
これらを解決するためには、店舗別・地域別の売上データ、在庫データ、顧客行動データをリアルタイムに収集・分析し、データドリブンな意思決定を行う体制が不可欠です。
単なる在庫管理や販売促進だけでなく、人材育成・オペレーション最適化までをデータに基づいて設計することが競争力強化に直結します。
しかし現場では、価格変更、棚割更新、店内POP作成といったオペレーション業務にリソースが取られ、戦略的なデータ活用に割く余力が不足しているのが現状です。
業務効率化と収益向上を支える「VusionGroup」ソリューション
こうした課題に対し、リアルタイム情報更新とAI活用による店舗DXを包括的に支援するのが「VusionGroup」のソリューションです。
主な特長は以下の通りです。
電子棚札（ESL）によるリアルタイム価格変更
頻繁な価格改定作業の工数を大幅削減し、ヒューマンエラーによる価格誤表示リスクを低減。
AIカメラによる棚管理と売上予測支援
商品陳列状況の可視化と、AIによる需要予測を組み合わせ、適切な棚割・補充判断をサポート。
→ 売上高・利益率の向上に直結します。
デジタルPOP・サイネージによる販促強化
顧客の購買意欲を高める動的コンテンツの運用が可能となり、プロモーション効果を最大化。
導入企業における実績からも、業務工数の削減と売上成長の両立が具体的な成果として確認されています。
DX投資の優先順位と、見落とされがちな「受付業務DX」
多くの企業では、売上・利益に直結する店舗運営・営業部門へのDX投資が優先されがちです。
一方で、オフィス環境や受付業務など、「間接業務領域」のDX推進は後回しにされる傾向があります。
しかし、受付業務の実態を見ると、
1件あたりは短時間でも、積み重なると相応の人件費がかかる
業務中断による生産性低下が確実に発生する
顧客・業者対応品質にもバラツキが生じやすい
といった課題が潜在しており、ここへの改善は間接的に企業全体の生産性向上に寄与します。
業務工数を可視化し、受付業務を効率化する「ラクネコ」
「ラクネコ」は、来訪者対応・業者対応を自動化することで、目に見えにくい業務負荷を削減するソリューションです。
来訪受付のセルフサービス化
来訪者・業者の入退管理の自動化・記録
初期導入・運用サポートの充実
これにより、社員の工数をコア業務に集中させると同時に、来訪者対応の品質向上も実現できます。
まとめ：DX推進は「目に見える成果」と「隠れた効率化」の両輪で
多店舗展開小売業におけるDX推進では、
店舗運営のデータドリブン最適化
オフィス環境の間接業務効率化
両面での取り組みが、持続可能な競争優位性の確立に直結します。
限られたリソースの中でも、「即効性のある改善」と「将来に向けた基盤構築」のバランスを取りながら、段階的なDX推進を目指しましょう。
DX推進における本質的課題と個人戦略
DX（デジタルトランスフォーメーション）は、単なるIT導入ではなく、組織の構造・価値観・業務プロセス全体を変革する本質的な改革です。
これに伴い、リーダー層には、関係各所への説明・説得・交渉を通じた**組織内合意形成力（社内政治力）**や、全体最適視点での戦略的思考が不可欠となります。
DX推進における現実的なハードルは、以下の通りです。
既存の権益構造や成功体験を変えることへの抵抗
部門間の利害対立
経営層・現場双方におけるDX理解度のばらつき
こうした障壁を乗り越えるためには、「企業のあるべき姿」を明確に描き、ブレずに推進し続ける意志力と、
万一プロジェクトが頓挫した場合にもキャリアを活かして生き延びる準備が必要です。
日本におけるDXの定着には、「変革への意志」を持つ人材が理不尽に潰されず、キャリアを活かせる場所で力を発揮できる仕組み作りが重要となります。
本質的DX推進に必要な視点
DXに取り組むにあたって、常に以下の3点を意識することが重要です。
ありたい姿から逆算して施策を設計する（バックキャスト思考）
信頼できる味方（変革推進者・支援者）を増やす
外部視点を取り入れ、組織内論理に閉じない判断を行う
これらを意識しながら、自己の生存確率を高めつつ、確実に成果を出すことが、現実的なDX推進とキャリア成長の両立につながります。
現在取り組んでいる／取り組みたいDXテーマ（整理）
□ 業務効率化による生産性向上
□ 既存製品・サービスの高付加価値化
□ 新規製品・サービスの創出
□ ビジネスモデルの抜本的変革
□ 企業文化・組織構造の根本的な変革
□ アナログ・物理データのデジタル化
□ 単一パブリッククラウドの活用
DX推進における主要な障壁（データ分析視点での整理）
| 障壁カテゴリ | 具体的課題 |
|---|---|
| リソース不足 | DX推進に充てる予算が少ない／推進人材が不足している |
| システム基盤の未整備 | 属人化システム、Excel中心のバラバラ管理、業務プロセスの不透明さ |
| 社内理解・協力不足 | 各部署責任者からの非協力、経営層のDX理解不足 |
| ITリテラシー不足 | 社内IT知見者の不足、システム運用・管理能力の欠如 |
これらの障壁をデータで可視化し、影響範囲と優先順位を定量的に把握した上で対策を講じることが、効果的な推進の鍵となります。
店舗DXの必要性とデータ活用アプローチ
近年、消費者の購買行動は加速度的に変化しています。
特に、
魅力的な顧客体験（CX）への期待
迅速でシームレスな購買体験への要求 が高まっています。
この変化に対応するためには、POS／ECデータ、来店者行動データ、顧客属性データ等をリアルタイムに取得・分析し、
消費者ニーズを事前に察知し、即座に施策へ反映できる店舗運営体制を構築することが求められます。
また、在庫管理データ販売パフォーマンスデータ を活用することで、在庫適正化・販売機会損失防止が可能となり、結果としてコスト削減・売上拡大につなげることができます。
まとめ
DXは単なるIT導入ではなく、組織変革そのものです。
その推進には、データを起点とした現状分析と課題設定、変革に必要な社内外リソースの戦略的活用、そして個人としてのキャリア戦略が不可欠です。
変革を志す者が生き残り、着実に成果を上げることこそが、日本全体のDX推進においても極めて重要な要素なのです。
データコンサルタント/データアナリスト視点での「外の視点」の重要性とデータ基盤選定
自社を客観視し、データに基づいた意思決定を行う上で不可欠な要素、それが「外の視点」、すなわち外部データや市場トレンド、そして多様なデータプロフェッショナルの知見に触れることです。データコンサルタントやデータアナリストの立場からは、この「外の視点」は単なる情報収集に留まらず、自社のデータ分析結果を相対化し、新たな示唆を獲得するための重要な手段となります。
データで捉える「外の視点」の意義
「外の視点を持つ」とは、データ活用の観点からは、自社が持つ内部データに加え、市場データ、競合データ、業界レポート、顧客行動データなど、外部の多様なデータソースに積極的に触れることを意味します。日々の業務に追われる中で、社内データ分析に終始しがちですが、外部データとの照合や比較を行わないと、以下のような重要な事実に気づくことができません。
データに基づいた市場との乖離の発見: 自社のデータ分析では「常識」とされていた傾向が、外部の市場データや顧客データと比較すると、実は市場全体から見て特異な「非常識」な状態であった、といったデータに基づいた現状認識のずれを発見できます。
外部評価に耐えうるデータ分析の深化: 社内では十分に評価されなかった分析プロジェクトやデータモデルが、外部のベンチマークデータや、他の企業のデータ活用の成功事例と比較することで、その潜在的な価値や市場における優位性が明らかになることがあります。同じ分析結果でも、それを評価する基準となるデータや、データ活用の成熟度によって評価は大きく変わります。
例えば、「失敗データを隠蔽することが是」とされていた組織文化も、近年のデータ分析に基づいたアジャイル開発やリーンスタートアップのアプローチにおいては、「早期にデータから学び、改善に繋げること」が新たなベストプラクティスとなりつつあります。この変化は、市場の要求や技術の進化といった外部要因によってデータがもたらす価値の定義が変化した結果です。新しいデータ活用の価値観のもとでは、データに基づいた仮説検証を果敢に行い、たとえそれが失敗データに繋がったとしても、そこから学びを得られる人材やプロジェクトが高く評価されます。一方で、データに基づかない従来の手法に固執し、変化に対応できない場合は、データに基づいた客観的な評価が低下する可能性があります。
業績が安定している企業では、新たなデータ活用や分析手法を取り入れた変革プロジェクトが、従来のデータに基づかない意思決定プロセスと衝突し、社内で十分に理解されないケースも少なくありません。しかし、そのようなデータに基づいた知見やアプローチは、データ活用が進んでいる他の企業や業界からは高く評価される可能性があります。そのため、自身が手掛けたデータ分析プロジェクトやそこから得られた知見は、積極的に外部に発信していくことが重要です。
データ知見の外部発信とプロフェッショナルネットワークの構築
普段からデータ分析の結果や考察をブログ、カンファレンス、SNSなどを通じて外部にアウトプットしていると、同業他社のデータサイエンティストやデータアナリスト、そして異なる業界のデータプロフェッショナルとのネットワークが構築されます。これは、データ活用の困難さや分析の課題感を共有できる貴重なネットワークであり、難易度の高いデータ分析プロジェクトや、新たなデータ活用の模索において大きな精神的な支えや、具体的な解決策への示唆を与えてくれます。
そもそも、専門性の高いデータ分析業務は、社内の非データ専門家にはその価値や難易度が十分に理解されない可能性があります。そのため、社外の同じ職種の人々からの、データ分析の質やアプローチに対する客観的な評価は非常に重要です。IT人材、特にデータ専門人材が不足し、副業やフリーランスとしての活動が一般的になってきている昨今では、外部からの評価が新たなキャリア機会に繋がることも増えています。多様なデータに触れ、新たな分析手法を学ぶ機会を得るためにも、外部との繋がりは不可欠です。
データ活用を支える基盤：ストレージ選定のデータコンサルティング視点
データコンサルタントやデータアナリストにとって、「外の視点」を持つことと同様に、データ活用の基盤となるデータストレージの選定は極めて重要です。しかし、クラウドストレージを選ぶ際のポイントがデータ活用の要件やリスク管理の視点から明確でない場合が多く、どの基準を重視すべきか悩ましい課題となります。
それぞれのストレージソリューションには、データの可用性、耐久性、パフォーマンス、セキュリティ、コストなど、データコンサルタントが評価すべき独自の強みと弱みがあります。これらの特性は、企業のデータ管理、データセキュリティ、そしてリスク回避戦略に大きな影響を与えるため、データ活用の目的とリスク許容度に基づいた慎重な選定が求められます。用途によって、データアクセス頻度、処理量、データの機密性、コンプライアンス要件など、様々なデータ関連の選定基準が存在し、自社に必要な観点は何かをデータに基づいて判断する必要があります。
データストレージの選定には、データ活用の目的、扱うデータの種類と量、アクセスパターン、そしてランサムウェア対策、データ主権の確保、さらにはクラウドとオンプレミスのハイブリッド環境によるデータ保護（バックアップ、アーカイブ）構築など、データコンサルタントが考慮すべき多角的な判断が求められます。これらの要件に対して最適なストレージを選ぶことは容易ではありません。特に、データセキュリティ面では、データの暗号化、アクセス制御、監査ログといった強固な対策を講じながらも、データ活用のパフォーマンスやコストとのバランスを取らなければならないため、データに基づいた明確な選定基準が曖昧になりやすいのが実情です。
データ主権とセキュリティを重視した国内ストレージ選定のデータコンサルティングアプローチ
データ主権の確保が企業にとって重要なデータガバナンス上の課題であることを踏まえ、データコンサルタントとしては、国内のストレージサービスをどのように選ぶべきかをデータセキュリティとコンプライアンスの観点から詳しく解説することが求められます。具体的には、保存データの暗号化方式と鍵管理、複数拠点でのバックアップデータの冗長性構成、既存のオンプレミスシステムや他のクラウド基盤との安全かつ効率的な接続性、そしてデータ量やアクセス頻度に応じたコスト最適性など、企業のデータ活用のニーズとリスク許容度に応じた複数の要素を統合的にデータに基づいて評価するポイントが重要です。
実際のユースケース（例：個人情報を含む顧客データの安全な保管、機密性の高い研究開発データの共有基盤、法的要件に基づく長期データアーカイブなど）を交え、これらのデータ関連の選定基準をどのように実践的に検討すべきか、具体的なデータ分析や評価のアプローチを紹介します。これにより、企業はデータコンサルタントの知見を活用し、データ活用の安全性と効率性を両立させる最適なデータストレージを選択することが可能となります。
データコンサルタントやデータアナリストは、「外の視点」として多様なデータを活用し、自身のデータ分析スキルを磨くとともに、データ活用の基盤となるITインフラ、特にデータストレージについても、データに基づいた専門的な知見をもって最適な選択を支援することが求められます。
データに基づいた業務プロセス変革とシステム最適化：DX推進を成功に導く視点
DX（デジタルトランスフォーメーション）が企業の競争力強化に不可欠となる中、依然として給与明細、賞与明細、源泉徴収票といった重要書類の作成・配付に多大な人的・物的リソースを費やしている企業は少なくありません。これらの手作業プロセスは、単に非効率であるだけでなく、データ収集・蓄積の障害となり、貴重な人事・労務関連データの分析・活用を妨げる要因ともなります。書類のチェックや受け渡しに伴うデータ入力ミス、紙媒体の保管コスト、そして紙での連絡による情報伝達の遅延は、データに基づいた迅速かつ正確な意思決定を阻害します。
このような非効率な状態をITの力で解消し、データに基づいた管理へと移行したいと検討される企業が増えています。しかし、既存の業務フローを大きく変更して電子化を進める際には、「どのようなデータ形式で扱うべきか」「既存の給与計算システムとのデータ連携はどう実現するか」「データ移行プロセスに必要な労力は」「電子化による書式変更がもたらす情報伝達効率への影響」「従業員へのデータ配布とその確認方法」といった、データ管理と利便性に関する様々な不安が伴います。
人事・労務データの電子化とその活用手順
これらの不安を解消し、データに基づいた人事・労務管理への第一歩を踏み出すために、給与明細などの書類電子化の具体的な手順をデータコンサルタントの視点からご説明します。データ電子化とは、単に紙をPDFに置き換えるだけでなく、給与、手当、勤怠、控除といった個別のデータ要素をデジタルデータとして構造化し、収集・蓄積・分析可能な状態にすることを意味します。
具体的には、まず現行の紙ベースのデータ収集・管理フローを詳細に分析し、電子化によって取得可能となるデータ項目を定義します。次に、既存の給与計算システムからこれらのデータをどのように抽出・変換し、電子配布システムへ連携させるかのデータ連携設計を行います。導入事例を交えながら、スムーズなデータ移行計画と、既存システムとのデータ連携を最小限の労力で実現する方法、さらには電子化によって可能になる従業員別、部門別の給与関連データの傾向分析やコスト効率分析といったデータ活用の可能性についてもご紹介します。電子化された明細書のフォーマット設計においては、単なる紙の再現ではなく、データ要素を分かりやすく配置し、必要に応じて過去データへのアクセスや集計機能を提供することで、従業員にとってのデータ利便性を向上させる視点が重要です。また、電子配布システムにおける配布ログや既読確認機能の活用により、データが従業員に確実に届いたかの確認をデータに基づいて行うことも可能になります。
レガシーシステムとデータ活用の壁
企業の中核を担う基幹システムにおいて、IBM i（旧AS/400）は、その信頼性や運用の容易さから長年にわたり多くの企業で利用され、大量の業務データを蓄積してきました。しかし一方で、保守要員の高齢化やスキルの属人化によるデータ構造や処理ロジックの不明瞭化、そしてレガシーシステムの老朽化に伴うデータ連携の困難さや業務処理速度の低下は、蓄積されたデータのリアルタイムな活用や、他システムとのデータ連携による高度なデータ分析を阻害する大きな課題となっています。
レガシーシステムの刷新は、データ移行の複雑性、コスト、時間といった大きなハードルを伴うため、多くの企業が踏み切れずにいます。また、システム全体を一新することは、長年培ってきたIBM i上の業務データや処理資産の優位性を損なうリスクも伴います。データ活用の観点から理想的なのは、IBM iが持つ信頼性の高いデータソースとしての強みを活かしつつ、データ連携や新しいデータ活用のためのインターフェース開発など、必要な部分だけを段階的にモダナイゼーションしていくアプローチです。しかし、そのための適切な方法論と、既存システムとのデータ連携を容易にする技術選定が課題となっています。
データ連携・活用を促進するローコード開発基盤
当社が提供する「楽々Framework3」は、このようなレガシーシステムをデータ活用の観点からモダナイズするための有効なローコード開発基盤です。基幹システムが保有するデータに容易にアクセスし、業務に必要なデータ入力・参照画面や、他システムとのデータ連携APIなどを迅速に開発するための部品がほぼ全て用意されています。業務ロジックに合わせた柔軟なデータ処理拡張も可能です。基本的にコーディング不要で開発できるため、特定の技術者に依存しない開発体制を構築し、システム知識の属人化によるデータ構造のブラックボックス化リスクを軽減しつつ、データ連携インターフェースの開発スピードと品質を担保できます。
楽々Framework3を活用することで、レガシーシステムに眠る貴重な業務データを、リアルタイムなデータ分析や、新しいデジタルサービスに活用可能な形で引き出すことが容易になります。レガシーシステムの課題を解決し、データ活用のためのモダナイゼーションを加速する「楽々Framework」の特長と活用方法を詳しく解説します。IBM iの信頼性を活かしつつ、データ連携とデータ活用能力を強化するための段階的なモダナイゼーションへの第一歩を踏み出す方法に興味をお持ちの方は、ぜひご参加ください。
DXプロジェクト成功のためのデータに基づいたプロジェクト管理
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が企業活動のあらゆる側面に影響を及ぼす中、各企業ではデータに基づいた意思決定や新しいビジネスモデル構築を目指す様々なプロジェクトが次々と進められています。しかし、複数の部門や外部パートナーが関与する複雑なプロジェクトでは、プロジェクトの目的や進捗に関する情報の整理不足、関係者間でのデータ共有の遅延、そしてデータに基づかない場当たり的な調整等が原因で計画に遅延が生じたり、最悪の場合、プロジェクトが中断してしまうことも少なくありません。データに基づいた円滑なプロジェクト遂行のためには、プロジェクト関連データ（タスク、進捗、リソース、課題、リスクなど）の管理方法を今一度見直す必要があります。
データ分散を招く従来のエクセル管理の限界
多くの企業でプロジェクトや業務管理にエクセルが依然として利用されています。手軽さや柔軟性は魅力ですが、データに基づいた効率的なプロジェクト管理ツールとしては限界があります。タスク、担当者、期日、進捗率といったプロジェクト関連データがファイルごとに分散しやすく、これらのデータの更新作業やメンバー間での共有が煩雑になり、最新情報の反映に遅れが出ることが頻繁に発生します。その結果、プロジェクト全体のリアルタイムな状況把握が困難になり、データに基づいた適切な意思決定やリスク対応が遅れ、プロジェクト全体の進行が遅れるリスクが生じます。
プロジェクト管理には、プロジェクト関連データを一元的に集約し、リアルタイムでデータに基づいた状況把握と分析が可能なツールの導入が欠かせません。
データに基づいた円滑なプロジェクト推進のコツ
プロジェクト管理の効率化により円滑なプロジェクト推進をするためには、単にツールを導入するだけでなく、データに基づいた管理手法を取り入れることが重要です。具体的には、プロジェクトの目標達成度を測るKPI（重要業績評価指標）を明確に定義し、これらの指標に関連するデータ（タスク完了率、期日遵守率、コスト消費率など）を継続的にモニタリングします。課題やリスクが発生した際には、その詳細をデータとして記録・共有し、影響度や優先度をデータに基づいて評価し、迅速な対応に繋げます。また、リソースの稼働状況や負荷に関するデータを収集・分析し、ボトルネックを特定して最適なリソース配分を行うことも重要です。
プロジェクト管理ツールには、これらのデータに基づいた管理を支援する機能が求められます。具体的には、タスクや課題のステータス、担当者、期日などのデータ入力・更新が容易であること、これらのデータがリアルタイムに集約・共有される機能、プロジェクト全体の進捗状況や主要なKPIをデータとして分かりやすく可視化するダッシュボード機能、過去データに基づいた進捗予測やリソース最適化のための分析機能、そして関係者へのレポーティング機能などです。
データコンサルタントとして、これらのデータに基づいたプロジェクト管理手法と、それを実現するツールの活用方法を、プロジェクトの成功確率を高めるための重要な要素として解説しました。
建設業界におけるデータ駆動型DX推進と人材育成
建設業界は、IoT、AI、ドローン、ロボット、遠隔操作、AR/VR、3Dプリンターといった先進技術の導入が加速していますが、これらの技術を単に導入するだけでは、期待されるDX（デジタルトランスフォーメーション）の効果を十分に引き出すことは困難です。長年の商習慣に根ざした情報共有や管理プロセスの煩雑さは、プロジェクト関連データの分断、リアルタイム性の欠如、データ形式の不統一といったデータ管理上の課題を生み、これが手戻り、遅延、コスト超過、品質問題といったトラブルの根本原因となることが少なくありません。国際競争が激化する中、データに基づいた意思決定による生産性向上、コスト削減、品質管理の高度化は、建設業界にとって喫緊の課題です。
DX推進組織の設立やデジタル技術の導入といった施策は進められていますが、真に重要なのは、これらのデジタル技術がどのようなデータを収集・生成し、そのデータをいかに分析・活用して建設プロセス全体の最適化を図るかというデータ活用の視点です。設計段階でのBIM/CIMデータ活用、施工段階でのIoTセンサーによる現場データ収集、ドローンによる進捗データの取得、ロボットや重機の稼働データ分析、AR/VRを用いた現場データの可視化、3Dプリンターによる製造データ管理など、これらの技術は膨大なプロジェクト関連データを生み出す源泉となります。そして、これらのデータを統合的に管理・分析することで、設計の最適化、施工方法の改善、進捗の正確な予測、リスクの早期発見、品質の定量的な評価、そして安全管理の強化といった、データに基づいたプロセス最適化が可能になります。
データ活用のメリットを現場に浸透させる人材育成
しかし、新しい技術や仕組みを導入しても、現場で働く人々がこれまでのデータに基づかないやり方に固執し、「今のままで問題ない」「余計なデータ入力作業が増えただけだ」「そのシステムを使うことで自分にデータ活用のメリットがあるのか」という姿勢を崩さない限り、データ駆動型DXの効果を最大化することはできません。従来型の業務に追われる現場社員にとって、新しいシステムへのデータ入力や操作は、自身の業務効率化に直結しない「余計な作業」と感じられがちです。
データ駆動型DXを推進するためには、まずDX推進の目的を、「データ活用によって〇〇（例：手戻り率〇%削減、報告業務時間〇%削減）を実現する」といった具体的なデータに基づいた目標として設定し、その目的達成のために各個人がどのようなデータに関わり、そのデータがどのように活用されるのかを明確に示す必要があります。これにより、自身の業務で入力・収集するデータがプロジェクト全体に貢献し、また新しいシステムから得られるデータが自身の業務効率化や意思決定に役立つことを理解してもらい、「自分事化」を進めることが重要です。
そのために必要な知識や経験を蓄積できる、データリテラシーとデータ活用思考の向上を目指した教育や訓練を計画的に実施することが不可欠となります。
データ駆動型DX思考を醸成する人材育成プログラムの構築
現場のデータ駆動型DX思考を実現するための人材育成・教育計画の考え方について、データコンサルタントとして提案します。「ITツールの操作が難しそうで怖い」といった現場社員のデジタル化・IT化に対するモチベーションの低さは、多くの場合、データ活用の具体的なメリットや、基本的なデータ管理・分析のスキルが不足していることに起因します。このような企業に対しては、単にツールの操作方法を教えるだけでなく、データに基づいた意思決定の重要性、プロジェクトにおけるデータの流れと自身の役割、そして収集されたデータがどのように分析され、業務改善や効率化に繋がるのかといった基礎的なITリテラシーやDXマインドを醸成するカリキュラムを組み合わせた人材育成プログラムを構築して提供しています。
具体的には、プロジェクトのデータ収集方法、簡単なデータ分析手法、データの可視化（グラフ作成など）、そして自身の業務から生まれるデータがプロジェクト全体のKPIにどう影響するか、といった実践的な内容を盛り込みます。現場社員が日々の業務で触れるデータに価値を見出し、データに基づいた改善提案ができるようになることを目指します。そこで培ったノウハウをもとに、データに基づいた目標設定を含む人材育成プログラムの構築から、実践的な研修の実施までをワンストップでご提供いたします。
自社の社員のITリテラシーとデータ活用思考の向上を図り、データに基づいた業務効率化の推進や、データ主導の組織改革の実現を目指している方にとって、このような人材育成プログラムはDX成功の鍵となります。
データ分断が招く情報共有の課題とデータ統合による解決
繰り返しになりますが、建設プロジェクトにおける情報共有や管理の煩雑さは、設計データ、施工データ、進捗データ、コストデータ、安全データなどが各プロセスや担当者間で分断され、リアルタイムでの統合的な把握が困難であることに起因し、これがデータに基づいた迅速な状況判断や意思決定を妨げ、トラブルの原因となることが少なくありません。国際競争が激化する中、デジタル技術を活用し、これらのプロジェクト関連データを一元管理・共有することで、データに基づいた効率性や生産性の向上を実現することが急務です。
IoTセンサー、ドローン、BIM/CIMといった技術を用いて設計、施工、管理の各プロセスからリアルタイムで収集されるデータを統合的に管理・可視化することで、プロジェクト全体の状況をデータに基づき正確に把握し、予実管理、リスク管理、品質管理を高度化できます。さらには、これらのデータに基づいた推進時の課題解決方法までを、初心者にも分かりやすく解説することで、データ活用の重要性を現場に浸透させることが可能です。
（元の文章にあった給与明細電子化に関する部分は、文脈が異なるため独立した項目として簡潔にデータ活用の観点から記述します。）
（補足）人事データ活用の第一歩としての給与明細電子化
データコンサルタントの視点からは、給与明細や社員へのお知らせなどの情報を現在紙で配付している状況は、単なるコストや負担が大きいだけでなく、重要な人事関連データのデジタル化・構造化が遅れている状態を意味します。これらの情報を電子化することは、紙のコスト削減や配布業務の効率化といったメリットに加え、給与、手当、控除、福利厚生といった人事データをデジタルデータとして一元管理し、人件費分析、手当の適正性評価、部門別コスト分析といったデータ活用を可能にする第一歩となります。紙媒体によるデータ入力・管理の非効率性を解消し、データに基づいた人事戦略を推進するためにも、これらの情報の電子化は重要なステップです。