2024.12.19
システムの穴を運用でカバーしようとしてミス多発… バグが大量発生、決算が合わない状態から業務効率化を実現するまで
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古嶋十潤氏(以下、古嶋):かけ足になりましたが、以上が本日のウェビナーの中でお伝えしたかったことでした。いったんここまでにして、残りの時間はQ&Aのセッションにできればと思います。田中さん、お返ししたほうがよろしいでしょうか?
司会者:そのまま続けていただいて大丈夫です。
古嶋:ありがとうございます。では、事前にいただいていた質問について、いくつかご回答差し上げられたらと思います。
まず1点目です。「中小零細企業がDX推進するにあたり、コストも限られている中、どういった優先順位をつけて実施すべきでしょうか?」。いただいた質問文をそのまま使わせていただいています。この点については、「コストが限られているからといって、DXができないというわけでは、決してない」と思います。
先ほども申し上げましたとおり、DXはいきなり大きなことをやるよりも、まず小さいところから進めることが重要かと思います。
なので、まずそういったスモールサクセスを狙う。部分的な分析・部分的な可視化だけでも、DXとして功を奏するアプローチはたくさんあると思いますので、そこを狙い定めてやっていくことがまず重要です。
そこで無理に大きな予算を取って、大きなことをやろうとしても、初めてのことはだいたい失敗します。そういった失敗がないように、失敗してもそんなに痛みを伴わないレベルの取り組みからやっていくのが、実は重要だと思っています。
古嶋:2つ目の質問です。「ありがちな誤り、推進にあたっての注意点、躓いたときの仕切り直しなどお聞きしたいです」。
ありがちな誤りとしては、「膨大な変革スコープ」と「各種技術の理解・実装・運用・改善」、「DX人材への要求水準」の3つに、とてつもないハードルが課されていること。ここに尽きるかと思います。
いろんな企業・いろんなメディアがDXを賑わせているので、そもそも「取り組んだら、わりとできてしまうのではないか」という誤解がある気がしています。でもDXって、すごく息の長い取り組みですし、むしろつまずくのが当たり前だと思います。
私も過去に日本を代表するような企業のDX支援をしてきましたが、全てが順調に進んでいる企業は無いと言っても過言ではないと思います。
そういった大きな企業、先進的な企業も、たくさん失敗しているんです。しかし一方で、資本力のある企業は、失敗を繰り返す体力がある、という見方もできます。だから繰り返しているうちに大きな成果にたどり着くことが出来る。そういった景色を私は見てきました。
失敗して当たり前ですし、つまずいて当然だということを、経営の方から現場の方々まで一枚岩になって認識して、「さあ、みんなでまずは失敗しに行こう!」ぐらいの気概で取り組んだほうがいいのではないか、とすら思います。
とはいえ、向こう見ずにわかりきっている失敗をしにいくと、それはお金と時間がもったいないですよね。そうではなく、例えば本書で語られている方法論などをある程度理解して、熟議したうえで、「ここまで考えたんだから、さあ、やってみよう」みたいな心構えと行動が重要だと、個人的には思っています。
その辺りのマインドセットの部分が大きく変わると、もっとDXとして大きなチャレンジが生まれるのではないでしょうか。私自身も、普段からそういった心構えで実務に取り組んでいるつもりです。
司会者:ありがとうございます。もう1点質問をいただいています。
古嶋:ありがとうございます。「目次に即して、もう少し各章の項目のご説明をいただくと、今後、本書を読む際の理解が深まると思います」といただいていますので、目次を投影しながらご説明差し上げます。
本書は大きく「総論」と「各論」から分かれていまして、総論の部分では、「そもそもDXとは、こういう考え方で進めるものだ」という私なりのアプローチを示しています。
専門家によってDXの考え方はまちまちだと思いますが、私の中では、DXとは「データを利活用した経営改革だ」と言い切っています。データ活用とかAI活用というのは、そもそもすべて「データ」が源泉なので、データをいかに活用するかということがDXの本丸だと思っています。
加えて総論①のPart2では、DXが進まない理由について、今日のウェビナーで伝えた内容からさらに課題の深いところについて触れています。この部分はいろんな方から反響をいただいていて、「非常に共感する」と言っていただけているところです。まだお読みでない方は、ぜひお手に取って読んでいただけるとうれしいです。
続くPart3の総論②では、より具体的な話に踏み込んでいます。今日のウェビナーでは概要のみをお伝えしましたが、もっと具体的に「DX推進のフレームワークとはこういうものだ」というものをご提示しています。
古嶋:続くPart4・Part5・Part6については各論ということで、かなり踏み込んだ内容になっています。まずPart4では、KPIの設計を、技術を踏まえてどういうふうに進めていくか。さらに、KPIのPDCAサイクルをどう回していくかというところを、かなり実務目線で書き下しています。
さらに、データを活用するための各種技術を解説しています。データレイク・データウェアハウス・データマートのような考え方、密結合・疎結合、コラム的に情報検索技術の話やプロダクトの要件定義の話など、幅広くいろんなコンテンツを盛り込んでいます。
Part5は、ちょっと専門的な話になってくるんですけど、AIの仕組みを理解するために、数式を交えたレベルでの解説をしています。ここはもしかしたら敷居が高いかもしれませんが、そもそもAIがどういうふうに動いているのか興味をお持ちの方であれば、楽しんでもらえる内容かと思っています。
最後に、Part1からPart5までを総括して、「DXを進めるためには、どういった人材が必要か」というところに考察を深めている部分がpart6です。プロダクトの責任者・データサイエンス担当・データパイプライン担当の3者について、詳しめに要件定義をしています。ここも、これからDXを進められる企業、今まさに悩んでらっしゃる実務担当者の方にとって、何かしら有益な情報が提供できるパートかと思います。
あと、Appendixに付録が4つあります。例えば付録④では、本書以外にもDXを進める上でぜひ読んでいただきたいと思われる書籍が世の中にたくさんありますので、そういった参考文献のご紹介をしています。幅広いテーマに触れていただくきっかけになればと思っています。
司会者:ありがとうございます。ご質問をいただきましたみなさまも、ありがとうございました。それでは、最後に締めくくりの言葉を、古嶋さんよりよろしくお願いします。
古嶋:本日はご清聴ありがとうございました。本書『DXの実務』は、実はすでに大手広告代理店さま、不動産会社さま、コンサルティング会社さま等で、DX人材育成の教材コンテンツとして採用されています。例えば私自身が研修講師を担当し、本書をテキストとして研修等を実施しています。信頼を置いていただいている書籍ですので、まだお手元にない方は、ぜひお手に取って見ていただけると大変うれしいです。
本日は1時間という短い枠でしたが、ご清聴ありがとうございました。
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