匠の夏祭り2017 まとめ 第3部 コラボレーション事例

第3部は、匠Methodと企業のコラボレーション事例です。

it-takumi.connpass.com

デジタル化の成功率はこうやって上げろ

登壇者

株式会社ユニリタ 戌亥 稔 氏

事業・プロセス

• デジタル変革＝最新のITを使い、企業のビジネスに直接的に利益を産む仕組みを作り出す
• 最初から投資してもうまくいくかわからない：リーンスタートアップ

デジタル変革の３要素

• 企業内・企業間とのインフォメーションフロー（血液）
• インテリジェンスな素早いリアクション（神経）
• 継続的な学習（生涯学習し続けるシステム）

ビル・ゲイツの書籍：「ビル・ゲイツ@思考スピードの経営」 より

デジタル変革の成功率をあげる方法

• （１）データの価値を見極める

  • 自社の持つデータで何が出来るか？そのデータを加えると価値が上がるか
  • データの価値分析→価値分析モデルを使用

• （２） 継続的デリバリー

  • データの再利用をいろんなシーンで確かめる
  • どうすれば、意思決定のスピードを上げられるか
  • 自動化を進めることができないか
  • 可視化ができているか
  • 不足しているデータはないか
  • オープンデータとマージをすれば新しい知見が得られないか

• （３）継続的な学習

  • システムに学習させることができるデータとは？

匠Methodとユニリタのコラボ

• 情報流通

  • 匠Methodを使って価値分析をして、ユニリタのプラットフォームで素早くシステムを構築する

• リアクション

  • アジャイル開発とDevOpsのプラットフォームでシステムを成長させる

• 継続的な学習

  • 学習できるデータの価値を様座な角度で分析して、加工、プラットフォーム化する

介護☓IT（介護事業者向け） を匠ビジネスプレイスと取り組んでいる

感想

情報流通、リアクション、継続的な学習を循環させて、デジタルの力を増幅させるというアプローチは、インターネット・ITを使ったサービスを企画する時の考え方のひとつとして、思考の道具箱に入れておくと良いと思いました。特にプラットフォームのようなサービスを考える時に使うと良いのではと思いました。

また、匠Methodを使って、データの価値を分析していくというのも、人の行動、そして企業の活動の中から大量のデータが発生する、IoT/ビッグデータ/AIの時代において有用なアプローチです。

「データがあるけど、何かできない？」と目的がないところから、データによって知見を得ようとするアプローチは、コストもかかり、結局なにも結果を得られないリスクが高いアプローチといわれています。

しかし、匠Methodの価値分析モデルを使って、自社で持っているデータの価値を考えてみることは、短時間でリスクなく取り組むことができます。

そして複数のステークホルダー視点でデータについて考えることで、データ活用の新たな視点が得られることが期待できるでしょう。

セッション4へ

全体へ

匠Methodの書籍はこちら

匠Method: 〜新たな価値観でプロジェクトをデザインするために〜