目次
データドリブン経営を阻む「PoCの死の谷」と「実装力の壁」
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進において、多くのプロジェクトが直面している重大な課題と、それを解決するためのアプローチについて解説します。
1. PoC止まりによる「投資対効果」の欠如
近年、多くの企業がDXに着手していますが、実証実験（PoC）のみでプロジェクトが頓挫し、本番環境への実装や業務定着に至らない「PoCの死の谷」と呼ばれる現象が頻発しています。
PoCが目的化してしまうことで、現場では「成果が見えない検証作業」への疲弊（PoC疲れ）が蓄積します。これは単なるモチベーションの低下にとどまらず、経営層と現場の温度差を拡大させ、DX投資そのものの正当性が問われる事態を招きかねません。データ活用の本質は、検証ではなく「ビジネス価値の創出」にあります。
2. ボトルネックとなる「エンジニアリング実装力」の不足
なぜ、優れた構想やデータ分析の結果がシステム化されないのでしょうか。その背景には「開発実行力（デリバリー能力）の欠如」という構造的な課題が存在します。
データ活用やAIプロジェクトは不確実性が高く、従来のウォーターフォール型のような固定的な開発スタイルとは相性が良くありません。ベンダーへの丸投げや、限られた社内リソースのみでの対応では、試行錯誤のスピードが現場の要求に追いつかず、結果として「使えるシステム」になりません。仕様策定に時間をかけすぎた結果、市場や現場のニーズと乖離してしまうのが実情です。
3. 解としての「国内ラボ型開発」：アジャイルな価値創出へ
この課題に対し、検証から本番展開までをシームレスに接続するソリューションとして「国内ラボ型開発」をご提案します。これは単なる外部委託ではなく、お客様のビジネスゴールを共有した「準内製化チーム」を構築するアプローチです。
柔軟なリソース配分とスキルセット フェーズごとの変動要素（要件変更、仕様変更）に対し、必要なタイミングで必要なスキルを持った技術者をアサインします。これにより、固定費を抑えつつ開発スピードを維持することが可能です。
高コンテキストなコミュニケーション 国内拠点で運用するため、言語や文化の壁がなく、データ活用特有の「曖昧な要件」や「ニュアンス」を的確に汲み取ります。密なコミュニケーションにより、手戻りのリスクを最小化します。
AI・データ分析の実装知見 単にコードを書くだけでなく、AIモデルの構築からシステムへの組み込みまで、専門的な知見を有したスタッフが対応します。
「PoCを繰り返すだけのDX」から脱却し、確実にビジネスインパクトを生み出すためのリソース戦略として、ぜひご検討ください。
AI時代のデータ活用とIT運用最適化：レガシー資産の解放とプロセスの標準化
企業のDX推進において、現在、二つの大きなボトルネックが存在しています。一つは「過去のデータ資産がレガシーシステムに閉じ込められていること」、もう一つは「高度化するシステムに対し、運用体制が属人的な限界を迎えていること」です。
本講演では、Notes環境からのデータ解放と、ITSM（ITサービスマネジメント）による運用モデルの変革について、データ活用とガバナンスの観点から解説します。
1. 「データサイロ」の解消：Notes資産をAIの燃料に変える
2026年6月のNotes v11サポート終了を控える中、多くの企業が直面しているのは、単なるシステムの移行問題ではありません。「オンプレミスに蓄積された非構造化データが、クラウドベースの最新AI（CopilotやChatGPTなど）からアクセスできない」という構造的な機会損失です。
企業独自のノウハウが詰まった文書データが、AIから見えない場所に隔離（サイロ化）されている限り、どれほど高性能なAIを導入しても、実業務での回答精度は向上しません。
【アプローチ：移行か、抽出か】 ここで重要となるのが、ROI（投資対効果）を見極めた現実的なデータ戦略です。 すべてのアプリケーションを新環境へ再構築（リビルド）することは、コストと時間の観点で現実的ではないケースが多々あります。
そこで有効な選択肢となるのが、テンダが提供するソリューションを用いた「データ抽出（Extraction）」というアプローチです。
アセスメント： 現状の資産を定量的に可視化し、移行すべきものと廃棄すべきものを仕分けます。
データ抽出： 複雑なアプリ移行を避け、必要な「データ」のみを抽出してAI基盤と連携させます。
「システムは捨てるが、データは活かす」という判断軸を持つことで、短期間でのAI活用環境の整備が可能になります。
2. IT運用プロセスの標準化：属人化からの脱却とITILの実践
データ環境が整っても、それを支えるITインフラの運用が脆弱であっては安定したサービス提供は不可能です。 現在、クラウド化とシステムの分散により、運用現場の複雑性は限界に達しています。特定の熟練エンジニアの経験則に頼る「属人化（Zokujinka）」した運用は、サービス品質のばらつきや、セキュリティガバナンス上のリスク要因となります。
【ソリューション：LMISによるプロセスの自動化】 この課題に対し、ITILに準拠したITSMツール「LMIS（ユニリタ）」を活用した運用プロセスの標準化と自動化を提案します。
プロセスの可視化： 誰が対応しても一定の品質を担保できるフローを構築します。
ツール選定の適正化： 市場に溢れるツールの中から、自社の成熟度とガバナンス要件に合致した選定ポイントを提示します。
本講演で得られる知見
本セッションでは、データ抽出からAI連携への具体的な技術フロー、およびITSMツール導入による運用コスト削減の事例を提示します。
Notes移行・活用戦略： 移行とデータ抽出のコスト分岐点と、AI連携の実装パターン
IT運用高度化： 属人化を排除し、監査対応やセキュリティ要件を満たすための自動化アプローチ
【対象となる方】
情報システム部門やDX推進の責任者で、レガシーシステムのデータ活用に課題をお持ちの方
Copilot等の生成AI導入を検討中だが、社内データとの連携（RAG構築など）で躓いている方
IT運用が属人化しており、組織的なマネジメント体制（ITSM）への移行を模索している方
具体的なアーキテクチャやロードマップに関する個別相談も承ります。貴社のデータ戦略と運用体制の見直しに向け、ぜひご検討ください。
レガシー環境における「可視化」と「アクセス」のボトルネック解消
～物理制約からの解放とセキュアなリモート運用基盤の構築～
1. レガシー資産運用の課題：物理移動による「データ空白時間」とコスト
製造業の生産ラインや発電所・プラントといったミッションクリティカルな現場では、専用機器との互換性維持や、システム再構築に伴う膨大な検証コストへの懸念から、古いOSやBIOSレベルでの運用を継続せざるを得ないケースが散見されます。
データ運用の観点から見ると、こうしたレガシーシステムは、セキュリティポリシーや技術的制約により最新のエージェントやRDP（リモートデスクトップ）が適用できず、「データのブラックボックス化」を招いています。結果として、稼働状況や障害ログを確認するためだけにエンジニアが現地へ移動するという、非効率なプロセスが発生しています。これは人的リソースの浪費であるだけでなく、移動中は状況把握ができないという「タイムラグ」を生み、障害時の初動対応（MTTR）を遅らせる要因となっています。
2. KVMソリューションによる「操作とデータの分離」
この課題に対し、物理的なアプローチで解決を図るのが、KVM（Keyboard, Video, Mouse）ソリューション、特にIP-KVM技術です。
RDPのようなソフトウェアベースの転送とは異なり、KVMはキーボード、ビデオ、マウスの信号のみを物理層に近いレベルで遠隔送信します。データアナリストの視点では、以下の3点が大きなメリットとなります。
情報漏洩リスクの構造的排除: 操作信号と画面出力のみを転送し、ファイルデータそのものはネットワークを通過しないため、原理的にデータ持ち出しが不可能です。
完全な可観測性（Observability）: OSがクラッシュした状態（ブルースクリーン）やBIOS画面であっても、外部から状況を視認・操作可能です。システムが応答しない緊急時こそ、正確な状況データが必要です。
一元管理による効率化: ADDER Technology社製品のような高度なKVMは、複数のレガシーシステムを単一のコンソールに集約します。これにより、多拠点に散らばるシステムの稼働状況をリアルタイムにモニタリングし、データへのアクセス性を飛躍的に向上させます。
【推奨される導入領域】
製造・エネルギー分野: 閉域網での運用が必須とされる重要インフラの遠隔監視
ITインフラ管理: 物理的な現地対応工数を削減し、運用コストを最適化したい多拠点管理者
セキュリティ部門: 社内LANと管理系ネットワークを厳密に分離（エアギャップ環境）しつつ、統制を効かせたい組織
テスト工程における「データ品質」と「プロセス」の適正化
～脱Excelによるテスト管理の構造化と属人性の排除～
1. Excel管理の限界：非構造化データによる品質リスク
ERPやWebシステムの導入・改修プロジェクトにおいて、テスト工程はいまだにExcelベースの手動管理が主流です。しかし、コンサルタントの視点から見れば、Excelによる管理は「データのサイロ化」と「属人化」の温床であり、プロジェクト全体のボトルネックとなっています。
テスト計画、ケース記述、不具合記録が個々のExcelファイルに分散することで、以下のような弊害が生じています。
プロセスの不透明性: 進捗や品質状況がリアルタイムに可視化されず、集計作業に多大な工数が割かれる。
データの整合性欠如: バージョン管理の不徹底により、古い手順書でテストを実施してしまう、あるいは記録の二重入力が発生する。
ナレッジの断絶: 担当者の暗黙知に依存した記述となり、担当変更時にテスト品質が維持できない。
これらは単なる作業負担の問題ではなく、リリース後のシステム品質を脅かす重大なリスク要因です。
2. テスト自動化と管理プラットフォームによる「証跡の資産化」
テスト品質と生産性の壁を突破するためには、手動運用から脱却し、テストプロセス自体をシステム化・自動化する必要があります。
テスト設計から実行結果の記録までを専用プラットフォームで管理することで、以下の価値が生まれます。
高い網羅性と再現性: 人為的なミスやレビュー漏れを排除し、常に同一の品質でテストを実行可能です。
監査証跡（Audit Trail）の確立: 「いつ・誰が・何を」テストしたかが自動的にログとして残り、内部統制や監査対応における信頼性の高い証跡となります。
リソースの最適配置: 単純な繰り返し作業を自動化することで、担当者はより高度な探索的テストや分析業務に注力できます。
属人的な「職人芸」としてのテストから、データに基づいた「管理されたプロセス」としてのテストへ移行することが、システムライフサイクル全体のコスト削減と品質向上への最短ルートです。
EOL機器がもたらす事業継続リスクと戦略的資産管理の必要性
～「守り」の保守から「攻め」の投資最適化へ～
EOL（End-of-Life）機器の放置が招くデータ・業務リスク
機器のEOL（保守切れ・更新停止）を迎え、なお現役で稼働しているIT資産の存在は、事業継続計画（BCP）における重大な脆弱点となります。
データコンサルティングの視点から見ると、EOL機器が引き起こすリスクは以下の3点に集約されます。
| リスクカテゴリー | ビジネスインパクト | データへの影響 |
| 突発的な業務停止 | 機器故障時の業務プロセス停止、売上機会の損失 | 障害発生時のログ・稼働データの欠損、データ復旧の遅延 |
| 保守部材・技術の枯渇 | 部品調達不能による長期ダウンタイム、修理・復旧コストの増大 | 過去の故障ナレッジ（データ）の蓄積が利用できない |
| セキュリティ脆弱性 | パッチ未適用によるサイバー攻撃リスクの増大 | 機密情報や顧客データの漏洩リスク |
多くの企業では「安定稼働の継続」と「システム保守費用の削減」という相反するニーズが存在します。大規模システムを一度に刷新できない現実を踏まえれば、EOL対応は単なるリスク回避ではなく、「既存資産の寿命をデータに基づいて最適化する」戦略的な取り組みが必要です。
第三者保守と再生品活用による戦略的延命
この課題に対し、第三者保守サービスは、企業が持つICT資産のデータガバナンスを強化する有効な手段となります。
NetOne NEXTの延命保守サービスでは、長年の実績とナレッジ（過去の障害・保守データ）に基づき、高度な検査体制と広範な保守部材在庫を提供しています。これにより、以下の「攻めと守りの両立」を実現します。
データの担保と運用継続: メーカーサポート終了後も安定稼働を実現し、業務データの連続性を確保します。
コスト最適化と投資の再配分: 再生品の活用や効率的な多拠点保守網により、保守費用を抑制し、捻出した予算をDXなど将来投資へ振り分けることが可能になります。
EOL機器のリスクを適切に管理・定量化し、第三者保守を戦略的に組み込むことで、限られたリソースの中で最大のリターンを生み出すIT投資戦略を確立できます。
ERPプロジェクトにおけるテストプロセスの構造化とAI活用
～属人化された「手作業」から、データに基づく「標準化」されたプロセスへ～
旧来型テストプロセスがもたらす「工数リスク」と「品質のばらつき」
ERPシステムの導入や改修プロジェクトにおいて、テスト工程は全体の工数とコストの大部分を占める中心的なリスク要因です。
多くの現場に残るExcelベースの手動テストは、以下の観点からプロジェクト成功を阻害しています。
進捗・品質データの非可視化: 進捗管理が担当者の手作業に依存するため、リアルタイムな状況把握や問題の早期発見が遅れ、手戻りやプロジェクト遅延の最大の原因となります。
品質の属人化: テストケースの記述や実行が担当者の経験や暗黙知に依存し、実施者によって精度や網羅性にばらつきが生じ、システムの最終品質に影を落とします。
非効率なリソース配分: 手動テストは工数負担が非常に大きく、リソースが限られたプロジェクトにおいて、最も重要な分析や設計フェーズへの投資を圧迫しています。
AIとノーコードによるスマートテスト改革
この三重苦（属人化・手作業・非効率）を解消し、テストプロセスをデータ駆動型に変革するためには、AIとノーコード技術を活用した自動化プラットフォームへの移行が不可欠です。
テスト自動化プラットフォームを導入することで、以下のデータに基づいたプロセス最適化が実現します。
影響範囲の自動抽出: 変更箇所が既存機能に与える影響度をデータに基づいて分析・特定し、必要なテストケースのみに絞り込むことで、テスト工数を大幅に削減します。
テスト資産の標準化と再利用: ノーコード環境により、プログラミングスキルに依存せず、誰でもテストケースの作成と実行が可能です。これにより属人化が解消し、テスト資産を組織のナレッジとして蓄積できます。
エビデンスの自動収集と監査対応: テスト実行結果と証跡（エビデンス）を自動で取得・記録し、品質データの信頼性を担保します。これは、金融システムなどの高度な監査や規制対応が求められる領域において特に重要な要素です。
これらのアプローチにより、テスト工数を最大50%以上削減しつつ、システム全体の変化対応力と品質を向上させることが可能です。
1. プロジェクトデータ管理の課題：標準化の欠如が招く「経営判断の遅延」
～部門間の管理手法の差異がもたらす情報サイロ化の解消～
1.1 管理手法の多様性が生む「データの不均一性」
DX推進や事業改革が活発化する現代において、企業は複数の戦略的プロジェクトを並行して推進しています。しかし、部門や担当者ごとにプロジェクト管理手法や利用ツールが異なると、「データの不均一性」という問題が発生します。
データアナリストの視点では、この不均一性は以下の重大な影響を及ぼします。
横断的な状況把握の困難化: タスクや進捗報告の粒度がバラバラになり、複数のプロジェクトをまたいだ比較分析や全体像の迅速な把握が不可能になります。
経営層への報告遅延: 情報の集約と統合に手作業での加工が必要となり、経営層がタイムリーに進捗データを取得できず、的確な意思決定の遅れを招きます。
リスク兆候の隠蔽: プロジェクトデータがサイロ化することで、遅延や潜在的なリスクの早期検知が難しくなり、手遅れな対応となる可能性が高まります。
1.2 「標準化×可視化」によるガバナンス強化
組織横断的なプロジェクト成功には、全社共通のデータ基準（標準化）と、その集約・可視化が不可欠です。
モダンなワークマネジメントプラットフォームは、管理プロセスだけでなく、タスクの定義や進捗報告の粒度といった実務データまで含めた標準化を可能にします。
単一データソースの確立: 複数プロジェクトの進捗やタスク状況を共通のプラットフォームで一元管理することで、組織全体が同一のデータ・同一の視点で状況を確認できるようになり、判断のスピードと精度が向上します。
リアルタイムなリスク検知: 統一された基準で収集されたデータに基づき、プロジェクト全体のリソース配分やボトルネックを迅速に可視化し、リスクの早期介入を実現します。
この標準化と可視化は、プロジェクトの成功確度を高めるための実践的なガバナンス強化策となります。
2. ERP/Webシステムテストにおける「品質データ」の信頼性確保
～脱Excelによるテストプロセスの構造化と自動化～
2.1 Excel依存型テストが生む「品質リスク」と「工数膨張」
ERPやWebシステムの導入・アップグレードに伴うテスト工程は、プロジェクト全体の工数を大きく圧迫します。依然としてExcelに依存した手動管理が中心であるため、以下の点でデータ分析および品質保証上の限界に直面しています。
| 課題 | データコンサルタント視点での影響 |
| 手作業による工数増大 | テスト計画、実行、証跡記録の非効率化が、担当者の負担を増大させ、リソースの非戦略的投入を招きます。 |
| 品質リスクの増大 | テストケースの記述や進捗管理が担当者の経験や暗黙知に依存（属人化）し、品質にばらつきが生じます。 |
| 証跡データの信頼性不足 | 手動で作成・更新される設計書やチェックリストは最新化が困難で、レビュー漏れや二重入力が頻発し、内部監査や品質保証で求められる証跡の信頼性が担保できません。 |
属人的な運用が続く限り、テスト工数とコストは削減できず、システム品質の向上も頭打ちとなります。
2.2 テストプロセス構造化と自動化による品質データの最大化
この「属人化と非効率」の壁を打破するためには、テスト業務のExcel依存から脱却し、プロセスを構造化する必要があります。
1,100社以上の品質向上に貢献してきたベリサーブなどの知見を活用し、以下の3側面から効率化を推進します。
テストプロセスの最適化: テスト設計、実施、管理の各フェーズにおいて、標準的な手順と基準を確立し、属人化を解消します。
テスト自動化の戦略的導入: 手動テストの負荷を大幅に削減し、特に回帰テストなど繰り返し必要な作業を自動化することで、リソースを削減し、浮いた工数を分析や高度な探索的テストに再配分します。
手動テストの効率化: 構造化された管理ツールを用い、手動テストにおいても進捗・結果データをリアルタイムで収集・可視化し、監査対応が可能な信頼性の高い証跡を自動で生成します。
これらのアプローチは、テスト負荷を削減するだけでなく、金融システムなどで求められる厳格な監査基準や規制対応にも適用可能な、高品質なテストデータ管理を実現します。
1. レガシーシステム移行戦略：データ資産の継続性を確保する選定基準
～HCL Notes/DominoのEOLと次世代プラットフォームへのデータ移行～
1.1 Notes EOL後の事業継続リスクとデータ移行の必要性
HCL社によるNotes/Domino V9.0およびV10の延長サポート期限（2026年6月2日まで）が迫る中、企業は「アプリケーションの継続利用」と「過去のデータ資産の継承」という二重の課題に直面しています。
データコンサルタントの視点では、単なるシステムのリプレースではなく、Notes内に蓄積された貴重な業務データ（ドキュメント、ワークフロー履歴、顧客情報など）を、いかに次の戦略的なプラットフォーム（例えばMicrosoft製品群など）へ**「データの信頼性を維持しながら、構造化して移行するか」**が重要となります。
1.2 移行ツール選定における評価基準
数ある移行ツールやサービスから最適なものを選択するためには、以下のデータ資産管理の観点から評価基準を明確にする必要があります。
データマッピングの柔軟性: 旧Notesデータ構造を、新プラットフォームのデータモデルに正確にマッピングし、整合性を保てるか。
非構造化データの処理能力: Notesの特徴であるリッチテキストや添付ファイルなどの非構造化データを、効率的かつ損失なく移行し、検索性・活用性を維持できるか。
ワークフローロジックの再現性: 移行後のシステムで、従来の業務プロセスやロジックを再構築する際の、ツール側の支援機能の有無。
これらの基準に基づき、移行のノウハウと実績を有するベンダーを選定することが、事業継続性を担保する鍵となります。
2. 製造業におけるデータ統合戦略：デジタルツインの全体最適化
～OpenUSDを活用したシミュレーションデータ基盤の構築～
2.1 データサイロ化が妨げる開発プロセスの全体最適
VUCA時代において、製造業が目指すべきデジタルツインは、特定の工場内（現場作業のデジタル化、ライン生産の最適化など）の局所的な取り組みに留まるべきではありません。設計データ、生産設備データ、リアルタイムのIoTセンサーデータといった、企業の生産活動全体のプロセスに関わるデータ群を統合し、フィードバックループを構築することが不可欠です。
しかし、現状では3D CAD、シミュレーション、IoTセンサー、点群データなどが個別のシステムで分散管理されており、「データのサイロ化」が深刻です。このサイロ化は、品質傾向の分析や設計への迅速なフィードバックを妨げ、開発プロセスの全体最適を阻害しています。
2.2 OpenUSD（Universal Scene Description）によるデータ連携と統合シミュレーション
この課題を解決する革新的なアプローチが、OpenUSDのような共通データフォーマットを介したプラットフォーム上でのデータ統合です。
OpenUSDは、異なるソースから得られた様々なデータをシームレスに連携し、単一のプラットフォーム上で統合シミュレーション（コラボレーション）を可能にします。これにより、以下のデータ活用が促進されます。
データ統合の実現: 設計データや現場の不具合データといった分散情報が統合され、リモートでの共同作業が促進されます。
予測精度向上: AIや高度なシミュレーションモデルが統合データ上で稼働することで、リアルタイムのデータ解析や製造プロセスの予測精度が向上します。
2.3 実運用への展開におけるコンサルティングの役割
デジタルツインプラットフォームは、導入すればすぐに現場適用が可能な既成のソリューションではありません。各企業の既存システム環境に合わせた独自のデータ変換や連携ロジックの開発、特に「現場で発生した不具合」を設計部門へ詳細な可視化情報と共にフィードバックするためのシステム間コネクター開発が不可欠です。
この複雑なカスタマイズとPoC（概念実証）を成功させるためには、まず「何をやりたいか」「どのデータを連携するか」を明確にし、具体的かつ実現可能な目標（KPI）を設定することが不可欠です。
テクノプロ・デザイン社のような、製造業における豊富なドメイン知識とコネクター開発の実績を持つパートナーとの連携により、システム全体の整合性を考慮した段階的な導入計画と、導入後の伴走型開発支援を受けることが、実運用への展開を成功させる鍵となります。
1. IT運用現場の課題：データのブラックボックス化と人材リスクの深刻化
～属人化が招く運用データの欠損と品質低下～
1.1 複雑化・多様化が進むシステム環境と属人化リスク
企業システムの複雑化・多様化は、IT運用現場において深刻な「属人化」を引き起こしています。特定の担当者に依存する運用業務フローはブラックボックス化し、その結果、障害対応の遅延や、サービス提供品質（SLA）の不安定化を招いています。
データ分析の観点から見ると、属人化とは、運用業務のデータが構造化されず、個人の暗黙知として隔離されている状態を指します。このデータ欠損は、以下の重大なリスクにつながります。
対応プロセスの非標準化: 障害発生時の対応履歴（MTTR：平均復旧時間、対応ステップなど）が統一されたフォーマットで記録されず、改善のための分析データとして活用できません。
人材リスクの増大: IT人材不足が続く中、経験豊富な人材の離職や異動が発生すると、ナレッジの継承が途絶え、業務継続性そのものが危うくなります。
運用データの構造化と標準化なくして、サービスの継続性と品質確保は困難です。
1.2 ITSMツール導入の形骸化とデータの分断
多くの企業が属人化解消と効率化を目指しITSM（IT Service Management）ツールを導入していますが、現場では「ツールが使われない」「Excel台帳や独自のローカルルールが温存される」といった課題が頻発しています。
形式的にシステムを導入しても、実際の運用オペレーションに浸透しない場合、ツールは形骸化します。これは、「ツールのデータモデルと現場の業務フローが乖離している」ことを意味します。
その結果、以下の弊害が生じます。
真の運用データが収集されない: インシデントや変更管理のデータが複数の媒体（ITSM、Excel、チャットなど）に分断され、集約・分析が不可能になります。
管理コストの増加: ツールと独自ルールの両方を維持するための二重管理コストが発生し、期待していた運用効率化が実現しません。
ツールの導入効果を定着させるには、単にシステムを入れるだけでなく、現場の業務実態に寄り添ったデータ収集と改善の仕組みを組み込む必要があります。
2. 定量評価に基づくIT運用改革：パフォーマンススコアによる継続的改善
～知見の構造化とKPIによる「伸びしろ」の可視化～
2.1 現場知見の構造化と理想的な運用フローの定義
IT運用改革を成功させるためには、まず長年の運用実績から得られた「知見」を構造化し、理想的な運用フローやプロセスを定義する必要があります。これは、経験則をデータモデルに落とし込み、全社的な運用標準として確立する作業です。
この標準的なナレッジに基づき企画された新サービスは、現場の業務フローとITSMツールのデータ収集プロセスを整合させ、運用の継続性と品質を担保します。
2.2 NSSOL考案「IT運用パフォーマンススコア」による改善の可視化
改革の成果を確実にするためには、主観的な評価ではなく、定量的な評価指標（KPI）に基づいた測定とフィードバックが不可欠です。
NSSOL考案の「IT運用パフォーマンススコア」は、運用現場の状況を客観的に見える化する新しい改善手法です。このスコアは、以下の主要なKPIごとに現状を評価し、具体的な改善の「伸びしろ」を特定します。
監視最適化率: 監視対象の適切性とアラートの精度
定型化率: 対応プロセスが標準化され、例外処理が少ない割合
自動化率: 手動作業からシステムによる自動処理へ移行している割合
ツール導入に留まらず、このナレッジと定量評価を組み合わせることで、運用現場に「測定し、改善する文化」を定着させ、確実に成果を生むIT運用改革を実現できます。