Liferay DXPは、データコンサルタントの視点から、グローバルな情報共有におけるデータガバナンスとアクセス管理の複雑性に対応する重要な機能を提供します。認証ユーザーごとに細やかなデータアクセス制御を可能にし、本社が情報の一貫性を統制しながらも、各拠点が必要とする情報に迅速かつセキュアにアクセスできる仕組みを構築します。同一プラットフォーム上で拠点ごとのサイトを構築し、データ管理権限を委譲できる機能は、分散型の情報運用とデータ統制の最適なバランスを可能にします。データアナリストとしては、この機能により、各拠点やユーザーセグメントごとのデータ利用状況や情報ニーズを詳細に分析し、データに基づいたコンテンツ戦略やアクセス権限の最適化を継続的に行うことが可能です。Liferay DXPが備える多言語対応と強固なセキュリティ機能は、グローバル組織におけるデータ保護とコンプライアンス要件を満たす上で不可欠であり、多くのグローバル企業や政府機関での採用実績に繋がっています。複数の拠点システムを統合し、データ共有の課題を解決しようとする組織にとって、Liferay DXPは統合的なデータプラットフォーム基盤として有益な選択肢となります。
（小見出しとして）サービス安定稼働におけるデータパフォーマンス管理の重要性
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、ITサービスへの依存度は飛躍的に高まっています。サービスの安定稼働は、データ可用性およびリアルタイムなデータフローを維持する上で不可欠であり、一時的な停止やパフォーマンス劣化であっても、データ損失やビジネスプロセスの遅延に直結し、組織に深刻な損失をもたらす可能性があります。データコンサルタントは、サービスの安定性をビジネスレジリエンスの重要な要素と捉え、データ収集・活用の観点からインフラストラクチャおよびサービス設計の評価を行います。データアナリストの視点からは、エンドユーザー体験に影響を与えるサービス障害や品質劣化をいかに早期にデータとして検知し、その影響範囲と根本原因を迅速に特定・分析するかが、IT運用における重要な課題となっています。
従来のAPM（アプリケーション性能管理）ツールは、しばしば高額であり、導入や運用に専門的な技術知識が必要でした。これは、特に限られた予算を持つ部門にとって、必要な性能データを収集・分析するためのツール導入の障壁となり、アプリケーション層のパフォーマンスデータに基づく迅速な障害対応やサービス品質向上が遅れる原因となっていました。データコンサルタントは、投資対効果の観点から、性能監視データの収集・分析基盤への適切な投資の重要性を強調します。データアナリストは、収集される性能データの精度、粒度、および他の運用ログデータとの関連性を評価し、効果的なボトルネック分析や傾向分析を行うためのデータ処理・可視化戦略を検討します。
上記のようなAPMツールの課題に対し、簡単かつ低コストでの導入が可能なAPMソリューションとして「WhaTap Application Monitoring」が注目されています。データコンサルタントの視点からは、WhaTapは導入の容易さとコスト効率により、より広範なアプリケーション環境からの性能データ収集を促進し、監視カバレッジを拡大することを可能にします。データアナリストとしては、WhaTapが提供する秒単位のリアルタイム性能データやトランザクショントレースデータを活用することで、サービス障害発生時のデータに基づく迅速な原因調査や、日常的なパフォーマンス劣化の予兆検知、さらにはテスト段階での性能データ分析による問題点の早期発見が可能になります。これにより、サービス品質のデータに基づいた継続的な改善サイクルを構築できます。WhaTapの柔軟なモジュール構造は、既存のデータ分析基盤との連携による統合的な性能データ分析の可能性も提供します。
（製造業の文脈に関連して）製造業を取り巻く環境は、技術革新と市場変化による不確実性の増大に直面しており、製品ライフサイクルの短縮と市場投入スピードの加速が強く求められています。データコンサルタントの視点では、これは製品設計、開発、製造プロセス全体におけるデータフローの最適化、およびリアルタイムに近いデータに基づいた意思決定プロセスの確立が不可欠であることを示唆しています。データアナリストとしては、開発リードタイム、生産効率、品質データ、市場フィードバックなどの指標をリアルタイムで追跡・分析し、データに基づいた迅速なプロセス改善や戦略調整を支援するための分析基盤の構築が重要となります。これは、デジタルツイン技術（NVIDIA Omniverseなど）、高度な情報共有プラットフォーム（Liferay DXP）、そしてサービスの安定性を保証する性能監視ツール（WhaTap）など、多様なデータ関連技術の連携活用によって実現される領域です。
多くの組織が抱えるレガシーシステムの課題は、データコンサルタントの視点から見ると、仕様書や技術情報の陳腐化、担当者の異動・退職による知識喪失が招く「データとロジックのブラックボックス化」に集約されます。長年の運用を経て構築されたシステム（特にVB, 古いJava, Delphiなどで開発されたもの）は、内部のデータ構造、処理ロジック、システム間の連携仕様が不明瞭であることが多く、これが障害発生時のデータ影響範囲特定や、ビジネス要件変更に伴うデータモデル改修を極めて困難にしています。この状況は、モダナイゼーションや移行計画の停滞を招き、結果として運用コストの増加、データ活用の遅延、ビジネス成長の阻害といったデータ戦略上のリスクをもたらします。こうした課題に対処するためには、まずシステム内のデータ構造、ビジネスロジック、データフローを「見える化」し、現状の仕様をデータとして明確に定義することが不可欠です。データアナリストは、この見える化のプロセスを通じて、既存システム内のデータの種類、量、品質、および利用パターンを把握するための基礎データを得ます。
レガシーシステムの仕様を「見える化」するための重要な手法の一つがリバースエンジニアリングです。これにより、コードやデータベーススキーマからデータ構造、モジュール間の依存関係、基本的な処理ロジックといった技術情報を抽出できます。これはシステム全体像をデータとして把握する第一歩です。しかし、データコンサルタントの視点からは、リバースエンジニアリングで得られた技術情報だけでは、移行プロジェクトの成功は保証されません。得られた構造データやロジック情報を分析し、新たなターゲット環境へのデータ移行計画、データ変換・マッピング戦略、および段階的な移行パスを策定する必要があります。特に、VB6, VB.NET, Delphiといった特定言語の技術的な詳細を理解し、抽出されたデータ構造やロジックを正確に解釈する能力が、移行計画の精度と実行可能性を左右します。データアナリストは、リバースエンジニアリングによって明らかになった既存システム内のデータ構造とビジネスロジックを詳細に分析し、ターゲットシステムへのデータ移行や再構築に必要なデータマッピングルールや変換ロジックを定義する役割を担います。「見える化」で得られたデータ情報をいかに戦略的に活用し、現実的な移行計画に落とし込むかが、次の重要な課題となります。
Notes/Dominoは、長年にわたり企業の情報共有やワークフロー基盤として利用されてきましたが、リモートワークの普及によるクラウド・モバイル連携のニーズの高まりから、Microsoft 365への移行が多くの組織で加速しています。データコンサルタントの視点からは、Notes環境からの移行は、データ構造の多様性（リッチテキスト、添付ファイル、Viewデータなど）、アプリケーションごとのカスタマイズされたロジック、および膨大な量の非構造化データを含む、複雑なデータ移行プロジェクトです。特に、長年の運用でブラックボックス化したNotes環境では、実際にどのようなデータベースが存在し、どのようなデータが格納され、どのように利用されているのかを正確に分析・把握することが、移行対象データの選定とデータ移行方法の設計において非常に困難な課題となります。データアナリストは、Notes環境の利用ログやデータベース構造を分析し、移行すべきデータの種類、量、アクティビティレベルをデータに基づいて評価し、移行スコープの定義やデータマッピング計画策定を支援します。市場には多様なNotes移行ツールが存在しますが、それぞれのツールの特性は、扱えるデータタイプ、移行方式、パフォーマンス、およびコストが異なります。データコンサルタントは、これらのツールを、移行対象データの特性、移行要件（データの保全性、移行期間、ダウンタイム許容度など）に基づき、データ駆動で比較評価し、最適なツール戦略を立案することが求められます。
業務プロセスの自動化、特に給与明細や通知といった重要な企業情報の電子化は、データコンサルタントの視点から見て、紙媒体による非効率なデータ配布プロセスが引き起こすコスト増加や人的負担を削減するための重要な取り組みです。多くの組織では未だ紙媒体での配布が行われており、これはデータ配布の非効率性を示す定量的な指標となります。紙での作成、チェック、配布にかかる人的コストや紙媒体自体のコストは無視できません。DX推進の文脈において、これらのプロセスをデータとして電子化し、自動化することは、効率化とコスト削減の観点から不可欠です。しかし、既存の業務フローやシステムとのデータ連携、そして移行に伴うデータ整合性の維持、さらにはユーザー（社員）への影響といった課題が懸念されるケースも多いです。データコンサルタントは、電子化による具体的なコスト削減効果やプロセス効率化効果をデータに基づいて算出し、既存の給与計算システムなどとのデータ連携方法や移行戦略を設計します。データアナリストは、配布するデータの量や頻度を分析し、電子化による具体的な効率化効果を予測・測定するとともに、電子的なデータ配布におけるセキュリティ（データ漏洩防止）や配信確実性（データ到達確認）に関する懸念をデータ管理の観点から評価します。電子化後の明細データのフォーマット変更がユーザーのデータ解釈に与える影響も考慮し、円滑な導入のためのデータに基づいたコミュニケーション戦略も検討します。
データコンサルタントとしては、給与明細などの書類電子化における具体的な手順について、データフローの設計、既存システムからのデータ抽出・変換、電子配布システムへのデータ連携（API連携やファイル連携など）、そして導入後のデータ監視や検証プロセスを含めて解説します。成功事例を共有することで、データ統合やシステム連携における具体的な実装パターンと、それによって達成された効率化効果を示すデータポイントを提供します。データアナリストは、移行プロセスの各段階でデータが正しく処理・配布されていることを確認するためのデータ検証方法や、導入後のシステム利用状況および効率化効果を測定するためのデータ収集・分析計画について説明します。
ビジネス効率化および市場への迅速な対応のためには、データに基づいた迅速なIT化とシステム開発が不可欠です。しかし、システム開発を外部ベンダーに過度に依存することは、データコンサルタントの視点からは、ベンダーロックインによるデータ・システムコントロールの喪失リスクや、組織内部でのデータ活用やシステム改善能力の蓄積が遅れるといった課題を招きます。この課題に対する一つの解決策が、ローコード開発ツールの活用です。WebPerformerのようなローコードツールは、プログラミング知識が少ないユーザー部門やIT部門が、直感的な操作でデータ入力・管理、ビジネスロジック処理、データ表示といったアプリケーション機能を迅速に開発することを可能にします。データアナリストの視点からは、ローコードツールによる開発は、開発リードタイムの短縮、開発コストの削減といった定量的なメリットをもたらし、データに基づいたアジリティの高いシステム構築を支援します。特に、三井住友海上火災保険株式会社の事例のように、ユーザー部門自身が開発に関与することで、ビジネスニーズに合致したデータ収集・分析機能を持つアプリケーションを迅速に実現し、コスト削減に成功したケースは、データ駆動型の開発プロセスを推進する上での参考となります。WebPerformerがVB5/6, VB.NET, Java, Delphi, C#, PL/SQL, Oracle Formsといった言語に関連するシステムロジックやデータ構造を扱うアプリケーション開発に適用可能であることは、これらの技術で構築された既存システムからのデータ抽出や連携が必要な場面において、ローコードによる迅速な対応が可能であることを示唆しています。IT部門やアプリケーション開発に関心のある者にとって、ローコード開発がデータ活用の新たな可能性をどのように開くかを理解する機会となります。
IT技術者不足は、データコンサルタントの視点から見ると、特に産業分野におけるデバイスからのデータ収集や制御を伴うアプリケーション開発プロジェクトにおいて顕著な制約となっています。熟練した組み込み系エンジニアの確保は難しく、若手育成も容易ではありません。デバイス制御の複雑性は、端末ごとに異なるデータインターフェースやプロトコルへの対応が必要となる点にあります。産業用アプリケーションでは、現場のセンサーデータ収集やラベルプリンタなどのハードウェアデバイス制御が不可欠であり、これらのデバイスから得られるデータやデバイスへの指示データは、業務効率化や品質管理において重要な役割を果たします。こうした課題に対し、データコンサルタントとしては、多様なデバイス機能からのデータ取得やデバイスへの指示を抽象化・標準化できる開発プラットフォームの活用を提案します。これにより、特定のデバイス技術に関する深い専門知識がなくても、データフロー設計に基づいたアプリケーション開発が可能となり、限られたエンジニアリソースでも産業用IoTや現場データ活用アプリの開発を加速できます。豊富な導入事例は、このようなプラットフォーム導入が開発期間短縮やコスト削減に与えるデータに基づいた影響を示しています。
アプリケーション開発において、UI（ユーザーインターフェース）の見やすさ・使いやすさは、現場でのデータ入力効率や業務生産性に直結する重要な要素です。データコンサルタントの視点からは、ユーザーがシステムを介してデータを効率的に操作できるデザインは、データ品質の向上やデータ入力ミスの削減にも貢献します。デザインスキルは一朝一夕に習得できるものではありませんが、UIオブジェクトを持つ開発プラットフォームを利用することで、データ入力フォームやデータ表示画面といったUI要素をオブジェクトとして組み合わせ、直感的かつ一貫性のあるデザインを容易に実現できます。実際に表示される画面をプレビューしながらデータ入力フィールドやボタン配置を調整できる機能は、UI設計経験が浅い開発者でも、データ操作に適したユーザーインターフェースを迅速に構築するのに役立ちます。標準UIオブジェクトのカスタマイズや独自のUIオブジェクト作成機能は、特定の業務データ入力要件や表示ニーズに合わせた柔軟な対応を可能にします。データアナリストは、開発されたアプリケーションの利用状況データを分析することで、UI/UXがユーザーのデータ入力速度や操作ミス率に与える影響を定量的に評価できます。開発環境の解説を通じて、このようなデータ操作に特化したUIをいかに効率的に構築できるかを理解できます。
入退社や異動といった人事イベントは、データコンサルタントの視点から見ると、個人データの更新、アカウント権限の新規付与・変更・削除といった一連のデータ管理オペレーションを誘発するトリガーです。これらのオペレーションを適切かつタイムリーに実行することは、データセキュリティの確保、コンプライアンス遵守、および情報漏洩リスクの低減において極めて重要です。特に、退職時のデータ削除やアカウント権限の解除漏れは、重大なセキュリティインシデントに繋がりかねません。これらのオペレーションは、特定の時期に集中する傾向があり、人事部門だけでなく、関係部門の担当者やシステム管理者にも大きなデータ管理負荷をかけています。データアナリストの視点からは、こうしたオペレーションにかかる時間や発生するミスの率を分析することで、現在のプロセスにおける非効率性やリスクレベルを定量的に評価できます。
上記のようなデータ管理オペレーションの負荷増大の根本原因の一つは、人事データやアカウント権限管理に関連する情報が部門ごとに分散し、データサイロ化している点にあります。データコンサルタントの視点からは、組織が拡大するにつれて、一時的な効率性を優先して各部門で個別に人材関連データを管理する傾向が見られますが、これは全社レベルでの一貫した人事マスタデータが存在しない状況を生み出し、異動や出向といったイベント発生時に、異なるフォーマットやツール間でデータ連携や権限設定を行う際の大きな非効率性とデータ不整合リスクを招きます。また、分散したデータは、統合的なアカウント権限管理を極めて複雑にし、管理漏れによるセキュリティリスクを高めます。データアナリストは、部門間のデータフォーマットの違いやデータ更新頻度のばらつきを分析し、データ統合の難易度とそれに伴う運用コストを定量化できます。これらの課題に対する解決策として、データコンサルタントは「時系列人・組織マスタによる統合管理」を提案します。これは、人事および組織に関するマスターデータを一元的に管理し、かつ過去から現在、将来にわたる変更履歴をデータとして保持するMDM（マスターデータ管理）アプローチです。この統合された正確なマスターデータを基盤とすることで、入退社や異動に伴うデータ更新やアカウント権限管理オペレーションを自動化・標準化し、データガバナンス体制を強化すると同時に、関係部署のデータ管理負荷を大幅に軽減することが実現できます。データアナリストは、統合マスターデータの品質を監視し、MDM導入による業務効率化やリスク低減効果をデータに基づいて測定・報告する役割を担います。
データコンサルタントとして、RPA導入によるデータに基づいた省人化および生産性向上を実現するための具体的なアプローチを提案します。導入コンサルティングでは、現状業務のデータフローを分析し、RPA適用による自動化効果が最も高く見込めるプロセスを特定します。RPAの作成支援においては、自動化対象プロセスのデータ入力・処理・出力要件に基づいたRPAシナリオ設計をサポートし、データ処理の正確性を確保するための検証プロセスを定義します。導入後のサポートやトレーニングは、RPAボットの運用状況データの監視や、発生したエラーデータの分析に基づく継続的な改善活動を支援します。これらの手厚いサポートは、限られた人員でデータ処理の効率を最大化したい組織や、採用難に伴うデータ入力・処理業務のボトルネックを解消したい組織にとって特に有益であり、省人化成功までのデータに基づいた道筋を明確にします。
近年、製造業は、顧客ニーズの多様化、市場競争の激化に加え、IoTやAI技術の進展に伴う製品のソフトウェア化・高機能化により、扱うデータが飛躍的に複雑化しています。データコンサルタントの視点から、このような環境下で製品開発の効率と品質を向上させるためには、開発の初期段階からシステム全体のデータ構造と挙動を統合的にモデル化し、シミュレーションデータに基づいて性能を詳細に検討する「モデルベース開発（MBD）」が極めて有効なアプローチとなります。MBDは、設計データをモデルとして表現することで、開発プロセス全体におけるデータの一貫性を保ち、早期のデータ検証（フロントローディング）を可能にし、結果として製品開発のリードタイム短縮とコスト削減に貢献します。
MBDは、システム設計、ハードウェア設計、ソフトウェア設計といった異なる専門領域で生成される設計データをモデルとして統合し、システム全体の挙動をシミュレーションデータや解析データによって検証・最適化するプロセスです。データコンサルタントの視点からは、このプロセスを円滑に進めるには、部門間や取引先間でモデルデータを連携させる際のデータ変換互換性、インターフェースの統一といったデータ標準化が不可欠です。また、開発フェーズや検証目的に応じて、モデルのデータ精度（粒度）とシミュレーションにかかる計算コスト（データ処理量）のバランスを最適化するデータ戦略も重要となります。さらに、システム全体のモデルを機能別に分割し、再利用可能なデータコンポーネントとして適切に保管・管理するモジュール化およびモデルデータ管理体制の構築も求められます。したがって、MBDの効果的な導入・運用には、モデリングや数値解析に関する専門知識に加え、システム全体の構造をデータフローの観点から理解し、データ標準化、モジュール化、モデルデータ管理といったノウハウが不可欠です。データアナリストは、シミュレーションで生成される膨大な解析データを効率的に処理・分析し、設計の最適化に繋げるためのデータパイプライン設計や、モデルデータの変更管理・トレーサビリティ確保のためのデータガバナンスルールの設計に関与します。
長年の製造業における豊富な経験とドメイン知識に基づき、当社はデータコンサルタントとして、MBD領域における技術サービスを提供しています。特に、制御設計やプラントモデルのデータ作成、MILS, HILS, SILSといったシミュレーション環境構築、および1D/3D CAEによるデータ解析といったデータ集約的なプロセスにおいて豊富な実績を持ちます。製造現場におけるMBDプロセスの初期導入においては、既存の設計データやテストデータをMBDワークフローに組み込むためのデータ移行・変換計画を策定し、継続的な運用においては、生成されるモデルデータやシミュレーションデータの管理・活用に関するデータガバナンス体制構築を支援します。MathWorksやdSPACE Japanなど、MBD領域に強みを持つパートナー企業との連携により、データ連携やシミュレーション解析に最適なツールやプラットフォームを組み合わせたソリューション提案が可能です。これは、複雑なエンジニアリングデータを扱うMBD環境において、データに基づいた最適な開発・検証プロセスを構築するために重要です。
MBD手法を適用した具体的な開発事例を通じて、企業がMBD導入時に直面する技術的・組織的な課題、特に異なる部門やツール間でのデータ連携の課題、モデルデータの標準化に関する課題に対して、当社とお客様がデータ分析に基づきどのような対策を講じていったかを解説します。これは、MBD導入における現実的な課題とその解決アプローチをデータに基づいた文脈で示すものです。
社会全体で人手不足と高齢化が進行する中、製造業は特にこれらの課題の大きな影響を受けています。若年就業者の確保難や人件費の増加に加え、従業員の高齢化に伴う退職者の増加は、製造現場におけるデータ入力、設備オペレーション、品質検査といった業務の人手不足を加速させています。データコンサルタントの視点からは、こうした状況は、RPAによる定型業務の自動化や、MBDのような開発効率化手法を導入することで、限られた人的リソースでより高い生産性を達成するための強い動機付けとなります。労働力に関するデータ分析は、自動化や効率化投資のROIを算出し、データに基づいた戦略的な人員配置計画を支援するための重要な基盤となります。
生産管理システムにおいて、パッケージ本体への「アドオン開発」や「カスタマイズ」は、長年の運用においてシステムの核となるデータ構造やビジネスロジックに変更を加えることとなり、データコンサルタントの視点からは技術的負債の蓄積とデータ管理の複雑化を招く大きな課題です。特に、パッケージのバージョンアップ時には、アドオン部分とのデータ整合性の確認に多大なテスト工数が発生したり、予期せぬデータ不整合が生じたりするリスクが高まります。こうした課題に対し、データコンサルタントは、生産管理パッケージ本体に直接変更を加えるのではなく、外側に独立した「生産管理フロント」システムを構築し、企業の固有要件、特にデータアクセス、分析、レポーティングに関する要件をここで吸収するアーキテクチャを提案します。データアナリストの視点からは、このフロントシステム層は、パッケージ本体に格納された基幹データを安全かつ柔軟に引き出し、分析・可視化するための基盤となります。
近年、生産における原価高騰は、より高度な原価データ管理および損益データ管理を組織に求めています。こうした状況下、既存のレガシー生産管理システムが、変化するデータ管理要件に十分に対応できるか再検討が迫られています。限られた予算の中でデータを有効活用する手立てを模索する中で、生産管理システムの刷新やモダナイゼーションの動きが加速しています。日本企業の多くでは、過去に生産管理システム導入時に、自社の独自の業務フローやデータ管理ニーズに合わせてパッケージ本体に「アドオン開発」や「カスタマイズ」を施してきました。これは、パッケージの基本的なデータモデルや処理ロジックに変更を加える行為であり、結果としてシステム更新やバージョンアップの際に、これらのカスタマイズ部分が新しいパッケージのデータ構造と整合しないという深刻な課題を生み出しています。新システムにおいても同様のアプローチを取ることは可能ですが、データコンサルタントの視点からは、これは多大なコスト（データ移行、再カスタマイズ費用）と、パッケージ本体とのデータ整合性を検証するための膨大なテスト工数、および将来のバージョンアップ時のさらなるデータ不整合リスクを伴うため推奨されません。
このような課題へのデータ駆動型のアプローチとして、生産管理パッケージ本体への直接的なアドオン・カスタマイズを避け、外側に独立した「生産管理フロント」システムを構築し、企業の固有要件、特にデータ分析やレポーティング機能はこちらで実現する方式が有効です。これにより、パッケージ本体は標準的なデータ管理に専念させつつ、フロントシステムでパッケージ内のデータにアクセスし、ビジネス要件に合わせたデータ処理や可視化を行います。データ分析やレポーティング業務に特に適したノーコードBIツール「軽技Web」は、このフロントシステムにおけるデータ活用層として機能します。軽技Webを活用することで、既存の生産管理システムで出力されていた膨大な「定型帳票」について、元の帳票が参照していたデータ定義や集計ロジックを軽技Web上で再構築し、フォーマットを維持したまま新しい環境でデータ出力を行うことが可能になります。これは、従来のシステム刷新において定型帳票の再開発にかかっていた実装コストを大幅に削減できることをデータによって示しています。最新の導入事例では、このアプローチによりデータアクセスとレポーティングの柔軟性を高めつつ、システム移行にかかるコストとリスクを抑制した具体例を確認できます。
社会全体で進行する人手不足と高齢化は、特に製造業の現場に大きな影響を与えています。若年就業者の確保難や人件費の上昇に加え、熟練従業員の高齢化に伴う退職者の増加は、生産現場におけるデータ入力、設備オペレーション、品質検査といった業務の人手不足を加速させ、生産性の低下や事業停滞といった課題を引き起こしています。データコンサルタントの視点からは、これらの課題は、特定のデータ処理や分析業務の自動化・効率化によって緩和可能です。製造現場や管理部門で発生する時間のかかる定型的なレポート作成、手作業によるデータ抽出、単純なデータ集計といった反復性の高い作業は、人的ミスが発生する確率も高く、限られた人員リソースに大きな負荷をかけています。前述のような生産管理フロントシステムとBIツールを活用することで、これらのデータ関連業務を効率化・自動化し、担当者の負担を軽減するとともに、データの正確性を向上させることが、人手不足への対策および生産性向上に貢献します。データアナリストは、これらの定型業務にかかる時間を測定し、BIツール導入による効率化効果を定量的に評価することで、投資の正当性を示します。
ブラックボックス化したソフトウェア環境からの脱却は、データコンサルタントの視点から見て、システムの内部データ構造、処理ロジック、データフローが不明瞭である状況から脱し、データに基づいた意思決定とシステム改善を可能にするための重要なステップです。ビジネスと社会を支える次世代のシステム構築においては、透明性の高いデータ管理と柔軟なデータアクセスが不可欠であり、この実現に向けたヒントを提示します。
デジタル接客端末やリモート接客を実施している事業者への意識調査データからは、このアプローチの具体的なメリットと課題が浮き彫りになっています。メリットとしては、「業務プロセスのデータ効率化」「人件費のデータ削減効果」「サービス提供時間の拡大（常時対応）」といった、定量的なデータに基づいたリソース削減とサービスレベル向上への貢献が多く挙げられています。その反面、課題としては、システム故障発生時の対応データ収集と迅速な分析、初期投資および運用にかかる費用対効果（コストデータと効果データの比較）、大規模災害発生時のデータ継続性や対応体制への不安が指摘されています。データコンサルタントとしては、これらの調査データを分析し、デジタル接客導入のROIを算出し、課題解決のためのデータ収集・監視体制や災害対策（データバックアップ、冗長化など）の必要性を評価します。
上記調査で明らかになった課題に対処可能なリモート受付・接客システムとして、「InterPlay Elastic Framework」があります。このシステムは、タッチパネルからの入力データ、AI/アバターによる対話データ処理、多言語翻訳データ処理といった豊富なデータ関連機能を有しており、無人化・省人化による運用データ効率化、遠隔地からのデータ参照・応対支援、災害時における限定的なデータ提供・受付といった幅広い運用を可能にします。24時間365日のメールサポートやWeb会議サポート体制は、システム稼働データの安定性を保ち、トラブル発生時のダウンタイムを最小限に抑える上で重要です。
リモート受付・接客システムの安定稼働を支えるためには、基盤となるネットワークサービスの設計が不可欠です。これは、端末とバックエンドシステム間で発生する大量のデータ（音声、映像、操作ログ、AI処理データなど）の確実な伝送と、顧客データのセキュリティ確保に直結します。動作確認済みのモバイルサービスなどと組み合わせることで、データ通信の安定性とセキュリティリスクへの対処を同時に実現し、無人・リモート接客によるデータ収集およびサービス提供の成果を最大化するための最適なネットワーク環境構築を支援します。多店舗展開する小売業や、観光客向けサービスを提供する事業者においては、地理的に分散した多数の端末からのデータ収集と一元管理が必要となるため、スケーラブルでセキュアなネットワーク設計がデータコンサルタントの重要な役割となります。
近年、多くの組織で利用されてきた生産管理システム、特にSAPのような基幹システムの老朽化が進み、その刷新が喫緊の課題となっています。データコンサルタントの視点から特に注視すべきは、SAPの「2027年問題」のように、特定のバージョンのサポート終了に伴い、新しいバージョンへのデータ移行とシステム再構築が不可避となる状況です。多くの日本企業において、これらのシステム導入時に独自の業務要件に合わせて行われた「アドオン開発」や「カスタマイズ」は、パッケージ本体の標準的なデータ構造や処理ロジックから乖離を生じさせています。この状況が、システム更新や新しいバージョンへのデータ移行を極めて複雑かつ高コストにしています。なぜなら、既存のカスタマイズされたデータ構造やビジネスロジックを新しい環境に合わせてデータ移行・再構築する必要があり、これには膨大なデータマッピング作業と、新しい環境でのデータ整合性を確認するための綿密なテストプロセスが伴うからです。新しいシステムでも同様のアドオン・カスタマイズを行うアプローチは、さらなる技術的負債と将来のデータ管理・移行リスクを抱え込むことになります。データアナリストは、既存システム（SAP等）におけるカスタマイズ部分のデータ構造や利用状況を詳細に分析し、移行対象となるデータの種類、量、複雑性を評価するとともに、新しいシステムへのデータマッピングルールやデータ変換ロジックを定義する役割を担います。このデータ分析に基づくアプローチこそが、基幹システム刷新プロジェクトの成功に不可欠です。
近年のデジタルトランスフォーメーション（DX）加速とクラウドシフトは、データコンサルタントの視点から見て、市場や顧客ニーズの変化に迅速に対応するために、より高速でデータ駆動型のサービス提供が不可欠であることを意味します。クラウドネイティブなアプローチを取り入れたDevOpsは、このニーズに応えるための重要な手法です。DevOpsを導入することで、開発・運用の各プロセスにおける自動化が進み、手作業によるデータ処理ミスの削減、データに基づいた品質指標の向上、リリース頻度の増加、開発サイクルのデータ測定可能な短縮といったメリットが実現できます。
しかし、DevOps導入には組織的な課題も伴います。開発チームと運用チーム間のデータ共有や連携不足、新しいツールやプロセスに関するスキルギャップなどが挙げられます。技術的には、開発パイプラインのデータを自動化するCI/CDツールや、システム運用データを収集・分析するオブザーバビリティツールの適切な選定と、既存システムとのデータ連携をスムーズに行う設計が不可欠です。さらに、データセキュリティを開発ライフサイクルの早期から組み込むDevSecOpsのアプローチは、セキュリティリスクをデータで管理し、データ漏洩や侵害を防ぐ上で極めて重要です。最新のクラウドトレンドや具体的なDevOps導入事例をデータに基づく形で解説することで、導入を検討している組織が直面する可能性のある課題と、データ測定可能な形で期待できる効果を提示します。特に、クラウドネイティブ技術の専門家や、DevOps導入支援の実績を持つ提供者からの情報は、実践的なデータ活用戦略を策定する上で有益です。DevOps導入を計画中の組織、具体的な導入プロセスやデータ活用によるサービスレベル向上に関心がある組織、特に従業員数500名以上の企業や、製造業、運輸業といったデータ量が大きくシステムの安定稼働が求められる業界の導入責任者にとって、実装の「最初の1歩」を踏み出すための指針となります。
ブラックボックス化したソフトウェアコンポーネントからの脱却、すなわち「ソフトウェアの透明性」の確保は、データコンサルタントの視点から見て、今日の開発環境における最も重要なデータ管理課題の一つです。オープンソースソフトウェア（OSS）やサードパーティ製コンポーネントの活用拡大は開発効率を飛躍的に向上させた一方で、自社システムにどのようなコンポーネントが含まれているのか、そのライセンス情報、既知の脆弱性に関するデータが把握しきれない、いわゆる「ブラックボックス化」を招いています。この情報不足は深刻なリスクに繋がります。脆弱性データへの対応遅延によるセキュリティインシデント発生リスク、ライセンスデータ管理の不備による法的リスク（ライセンス違反訴訟）、そしてこれらが経営や社会的信用を揺るがす事態は、データセキュリティとコンプライアンス管理の失敗に起因します。
さらに、「EUサイバーレジリエンス法（CRA）」や「米国大統領令14028」といった国際的な規制が、ソフトウェアの構成要素に関する透明性（ソフトウェア部品表：SBOMなどのデータ生成・共有義務）やセキュリティに関する要求事項を厳格化しており、これはサプライヤーとしてグローバルにビジネスを展開する日本企業に大きな影響を与えています。金融、医療、交通といった社会の基幹インフラにソフトウェアが深く組み込まれる現代において、ソフトウェアのセキュリティ品質をデータによって保証するための「ソフトウェアの透明性」確保は、もはや技術的な課題に留まらず、企業の競争力維持やデータ侵害リスクによる信用の失墜を防ぐための経営の優先課題となっています。データアナリストは、ソフトウェアコンポーネントのスキャンデータ、脆弱性データベース、ライセンス情報といった多様なデータを統合的に分析し、潜在的なリスクを特定し、コンプライアンス遵守状況をデータで追跡する役割を担います。
先に述べたソフトウェアのブラックボックス化という課題に対し、データコンサルタントとして注目する実践的な解決策が、SCA（Software Composition Analysis: ソフトウェア構成分析）とその結果として得られるSBOM（Software Bill of Materials: ソフトウェア部品表）による「データの見える化」手法です。SCAはシステムに含まれるOSSやサードパーティコンポーネントに関する情報を収集・分析するプロセスであり、SBOMはその分析結果を標準化されたデータ形式でリスト化したものです。SBOMは、システム内のコンポーネント名、バージョン、ライセンス情報、既知の脆弱性といった詳細なデータを構造化して提供するため、ソフトウェアのサプライチェーンに含まれるリスクをデータとして正確に把握することを可能にします。特に、SPDXやOWASP CycloneDXといった主要なSBOMデータフォーマットの特性を理解することは、得られたデータをどのように管理・活用するかを決定する上で重要です。コンポーネントに関するこれらのデータを迅速に可視化・分析することで、脆弱性リスクやライセンスリスクへの対応をデータに基づき加速させることが可能となり、次世代のセキュリティ基盤の核となります。
システムのサプライチェーンリスクをデータとして可視化するための具体的な実践手段として、Checkmarx CxOneのような統合セキュリティプラットフォームが挙げられます。Checkmarx CxOneは、データコンサルタントの視点から、アプリケーション開発における様々なセキュリティ関連データを収集・分析・管理するための一元的なプラットフォームとして活用できます。このツールは、開発コード自体を静的に分析するSAST（Static Source Code Analysis）機能、システムコンポーネントを分析するSCA機能、そしてSBOM生成機能を統合しています。特にSCAによるリスク分析は、単に既知の脆弱性リスト（CVEデータ）を羅列するだけでなく、システムの利用状況や他の要素との関連性といったコンテキストデータも考慮することで、喫緊に対応すべきリスクデータを特定するためのインテリジェンスを含んでいます。これらのツールを活用してソフトウェアの構成や脆弱性、ライセンスに関するデータを収集・分析し、システムの透明性を高めることで、データに基づいたリスク管理が可能となり、セキュリティ強化と開発サイクルの短縮という開発効率の両立を目指す具体的な方法を、事例データや最新の規制動向データと交えながら提示します。
本講演は、システム開発におけるデータ管理とセキュリティに深く関わる以下の方々を主な対象としています。
システム開発責任者／プロジェクトマネージャー: 開発プロセスのデータ効率を維持・向上させつつ、ソフトウェアコンポーネントに関連するセキュリティリスクデータを効果的に管理・低減したいと考えている方。
セキュリティ／コンプライアンス担当者／OSPO（オープンソースプログラムオフィス）担当者: OSSライセンスデータ管理のベストプラクティスや、EUサイバーレジリエンス法（CRA）のような国際的な規制が求めるデータ（例: SBOM）の生成・管理・報告といったコンプライアンス対応の具体的な手段について知りたい方。
PSIRT担当／品質保証部門: ソフトウェアに含まれる脆弱性データを早期に発見し、そのリスクデータを正確に評価・優先順位付けし、データに基づいた効率的な対策プロセスを構築したい方。
ブラックボックス化を解消し、ソフトウェアの透明性に関するデータを確保することは、ビジネスの継続性と社会的信用の保護に不可欠な新しいセキュリティ戦略の中核です。SCAおよびSBOMというデータ生成・分析手段を活用したセキュアなソフトウェア開発へ、データに基づいた最初の一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。
ソフトウェア開発のスピード（開発サイクルデータ）と品質（セキュリティデータ、安定性データ）を両立させるためには、データコンサルタントの視点から見て、システムに含まれるOSSやサードパーティコンポーネントに関する「透明性の確保」、すなわち正確で網羅的なデータ把握が不可欠です。SCAによる分析と、その結果であるSBOM（SPDX、CycloneDXといった標準データフォーマット）の適切な活用は、この透明性を実現するための重要なデータ管理手法です。ブラックボックス化を解消し、これらのデータを戦略的に活用することが、今後のソフトウェア開発におけるリスク管理と効率化を進める鍵となります。