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ビッグデータ活用を成功に導く

目的の明確化からお客様を支援

2017年3月1日 更新


ビッグデータ活用検討において、最も重要なポイントは「目的の明確化」

ビジネスにおいてビッグデータの活用を検討する場合、「データありき」ではなく、「データを活用し、どのように経営に貢献するか」といった目的の明確化が重要なポイントとなります。ビッグデータ活用の目的は、高度な分析を行うことではなく、分析結果から潜在するパターンや法則を発見し、次のアクションにつなげ、企業経営に新たな価値をもたらすことにあるからです。

また、調達、生産、物流、販売などの社内データに加え、センシングや位置情報、ソーシャル、気象、交通、行政など多様で膨大なデータから、経営上の目的や仮説もなく統計上の「新たな気づき」を見つけ出すことも意義がありますが、そこからさらにビジネス変革や改善といったアクションを創造する必要が出てきます。データ活用の経営視点での目的を明確にすることで、精度を高めるために必要なデータの選択や、最適な分析手法との組み合わせが可能となり効率的なビッグデータ活用が実現できます。

企業はこれまでもBI(Business Intelligence)などを使ってデータを分析してきましたが、ビッグデータ活用ではIoT(Internet of Things)時代の到来もありデータの規模、種類やスピードが大きく異なります。例えば、月次レポートだったものがリアルタイムに把握できたり、24時間365日、刻々と変わるセンサーのデータが利用できるなど、ICTの高度化により分析できなかったことが可能となります。また機械学習(注1)の進化により人間の思考では発見できなかった新たな気づきを得ることもできます。

では、企業はどのようにビッグデータを活用したいと考えているのでしょうか。富士通が受けた案件においてビッグデータ活用のテーマを分析した結果、最も件数の多いテーマがマーケティング、次に故障予測、新サービス創造、行動分析、需要予測と続きます。企業のマーケティング部門や工場などからの問い合わせも増えており、現場でのデータ活用ニーズが高まっています。現場がやりたいことを実現するために、現場部門の業務知識や課題に加えて、どのデータをどのように収集するかといったICTや、分析手法を組み合わせることが必要となります。

富士通は、ビッグデータを活用したい現場と情報システム部門を対象に仮説立案ワークショップを無償で行っています(図1のSTEP1)。ブレインストーミングによりニーズを抽出し、目的の明確化を図り、それを実現するための目標や効果のKPIの設定、仮説立案を行います。

STEP1の仮説立案ワークショップで目的などを設定してから、データの選定や分析手法を検討するSTEP2、お客様のサンプリングデータを使って分析し検証を行うSTEP3、実装フェーズに向けて企画構想や立案を実施するSTEP4へと、富士通はビッグデータ活用の検討段階からきめ細かくサポートしていくサービス商品も用意しています。ワークショップや実証検証は、富士通デジタル・トランスフォーメーション・センターで実施しています。

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[図1 ビッグデータ活用の目標・効果の設定から支援]

課題解決メニューからプラットフォームまで体系化して提供

お客様支援では、業種SE、コンサルタント(富士通総研)、要素技術・研究開発(富士通研究所)、データ分析の専門家キュレーター(注2)、BIのSEやビッグデータプラットフォームの技術者など、富士通グループのビッグデータに関する技術やサービスを統合し、お客様の課題を解決する提案を実施しています。

検討段階ではワークショップに加え、オファリング(注3)の活用も重要な取り組みとなります。約200件のモデル事例を通じて明確となった利用シーンを課題解決メニューとしてオファリング化し、富士通の商品やサービス、独自技術を組み合わせた実装モデルとして提供しています。

具体的には、業務プロセス改革(リアルタイム経営の実現/故障予測による設備メンテナンスの高度化など)、サプライチェーンの最適化(需要予測の高度化によるサプライチェーンマネジメントの最適化)、マーケティングの高度化(顧客需要分析による人的リソースの最適配置など)、商品・サービス強化(M2Mデータによる商品・サービスの高度化)の4テーマ、10種のメニューとなっています(図 2 のオファリング)。

お客様からは「ビッグデータは活用したいが、どこから手をつけていいのかわからない」といった声も非常に多く寄せられます。ビッグデータ活用は企業の競争力やノウハウに直結しており、扱うデータも機密性の高い情報が多いため、企業が参考にしたい事例数が少ないのが現状です。そのため、過去の商談をベースにしたオファリングメニューは自社でビッグデータを活用するイメージを抱きやすく、ビッグデータ導入の糸口として有効だと考えています。

富士通は、オファリングからアプリケーション、アナリティクス、エンジン、プラットフォームまで、ビッグデータ関連の商品やサービスを「FUJITSU Big Data Initiative」として体系化し(図2)、お客様のビッグデータ活用の最適化を実現していきます。

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[図2 「FUJITSU Big Data Initiative」商品・サービス体系]

データサイエンティスチームづくりも支援

ビッグデータ活用の可能性は先進のICT技術により大きく広がります。位置情報にSNSなどの情報を重ね合わせ、新たな価値を創出する位置情報活用基盤「SPATIOWL(スペーシオウル)」、世界中のデータ公開サイトのLinked Open Data(以下、LOD)を格納し高速な一括検索を提供するLOD活用基盤、音響データによる故障予知といった最先端音響技術、収集から活用まで様々な要素技術など、富士通はビッグデータ関連の技術開発に力を注いでいます。

ビッグデータを活用したイノベーションは社会全体を巻き込んで拡大していくため、各業界をリードする企業や団体とのパートナー連携強化を図っています。

ビッグデータ時代における競争力の強化では、データサイエンティスト(注4)の育成も必要となります。しかし、業務、分析技術、ICTのすべてを理解するデータサイエンティストの育成は容易ではありません。成果につなげていくためには組織として機能することも大切です。富士通では、自社内でも実践しているデータサイエンティスチームづくりを提案しています。チームは、ビジネス企画担当、データ分析担当、システム担当によって構成されますので、既存の人材を活用し迅速に対応できる利点が大きいのです。データサイエンティスチームづくりを支援するビッグデータ利活用研修も定期的に開催しています。

今後、富士通はビッグデータ活用により日本企業の競争力を高めるべく、技術・研究開発はもとより、オファリングの拡充などお客様支援を一層強化していきます。

(注1) 機械学習:人工知能(AI)における研究課題の一つ。人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現する技術。

(注2) キュレーター:従来の意味は、博物館や美術館における学芸員のこと。富士通では、統計、機械学習、ICTスキルをもつ新たなデータ活用の専門家を指します。

(注3) オファリング:申し出、提供の意味があるoffering。富士通ではお客様のニーズに応じた機能・パッケージ・機器を融合したサービスを指します。実績に基づき開発された具体的な課題や成果を明示しています。

(注4) データサイエンティスト:データ活用の専門家。統計解析や機械学習、分散処理技術などを用いてデータを分析し、企業の課題を的確に把握し、解決策を提案します。


河合 美香

富士通株式会社
グローバルマーケティング部門
エバンジェリスト

新たな未来の到来

あらゆるモノがつながっていく新たな世界では、どのようにテクノロジーを使ってイノベーションを生み出すかが鍵となります。富士通はICTを活用し、「ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ」の実現に向け様々な企業活動に取り組んでいます。

ビッグデータの活用で実現するスマートモビリティ社会

あらゆるモノがネットワークでつながるInternet of Things(IoT)の時代を迎える今、富士通は自動車・交通分野のビッグデータ活用により、世界中の都市交通課題を解決し、持続可能なモビリティの実現に寄与していきます。

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