タカハシノリアキ 
みなさん、こんにちは！ タカハシ(@ntakahashi0505)です。
「データサイエンス」と聞いて、いったい何をすることで、何を実現するものなのか、ぱっと思いつきますでしょうか？
また、「データサイエンティスト」という職種、みなさんの周りにいらっしゃいますでしょうか？
実はデータサイエンスとDXは大いに関係しています。
先日、「データサイエンティスト協会九州支部設立5周年記念セミナー」に参加してきました。
ということで、今回はそのレポートも兼ねて「DXの成功条件はこの3つ！ホームセンター「GooDay」の事例から学ぶ」と題してデータサイエンスとDXについて考えてきたいと思います。
では、行ってみましょう！
データサイエンティスト協会とは
まず、データサイエンティスト協会とはどんな組織かということについてお伝えします。
「データサイエンティストが活躍する場の確保、拡充を実現し、エンパワーメントする」ことを目的に、2013年に発足しました。
その背景は、新しい「データサイエンティスト」という職種への人材の期待役割とスキルセットのミスマッチにあります。
これによって、データサイエンティストが十分に活躍できない環境になってしまっていました。
そこで、データサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義し、育成のカリキュラムの作成、評価制度の構築などを通して、人材育成と業界発展に貢献するというのが、データサイエンティスト協会の活動となります。
九州支部はまさに5年前に設立されました。
その記念セミナー「九州支部 設立5周年記念セミナー DS・DX・生成AIについて語る」が先日開催されました。
残念ながら僕は後半しか参加できなかったのですが、レポートをさせていただきます。
データサイエンスとDXの関係そして生成AIの登場
レポートの前に、データサイエンスとDXの関係を整理しておきます。
DXの流れでいうと、データサイエンティストが活躍するのは、あとの方の段階になります。
そもそも、会社がデジタルをほとんど活用できていなかったり、データが集められている環境になかったりすると、データを用いた分析もできないし、予測モデルの構築もできません。
つまり、先にデジタル化、その後にデータサイエンスというのがざっくりとした流れになります。
少なくない企業、とくに中小企業でいうと、デジタル化の段階、それもスタート地点近辺にいるケースが少なくありません。
僕が注力している段階は、このDXの入口であるデジタル化の段階で、デジタル人材育成、越境学習、実践コミュニティ構築などでそれを支援しています。
生成AIは、2022年にChatGPTが登場してから急激に普及しはじめました。
それにより、DXの全てのステップ、デジタル化とデータサイエンスが両方ともブーストされた、あるいはできることが広がったために、生成AIの活用も重要になりました。
ホームセンター「GooDay」のDX成功事例
セミナーのプログラム「福岡・地方でのDS・DX・生成AIに見る未来」から、株式会社カホエンタープライズCTO宮田さんの発表を紹介したいと思います。
カホエンタープライズさんは、九州では誰もが知るホームセンター「GooDay」を運営されています。
DXではたいへん注目されている企業で、データ基盤整備、ツール導入、従業員のみなさんへのデータ利活用教育、そしてグループ外へのDX支援を開始まで、2~3年で実現されたそうです。
口コミへのAI活用
AIも積極的に活用されています。
ひとつの事例として「口コミへのAI活用」を紹介されていました。
星いくつ＋コメントという形式の口コミレビューコメントについて、店舗のことなのか、商品のことなのか、といったように項目別に分類し、その分類ごとにポジティブかネガティブかをスコアリングします。
さらにネガティブなものについては対策案を考えます。
ここまでをAIを活用して実施されているということでした。
人が担当するならたいへんな労力がかかる上に、人によって偏りが出てしまいますが、AIであれば効率的に、同じ基準で安定的にこなしてくれます。
DX成功の3つのポイント
どのような企業がDXに成功するのか、そしてどれほどかかるのか。
宮田さんは、経営に理解があること、推進できる力ある人材がいることがDX成功の条件であり、5~10年くらいはかかるとおっしゃってました。
どちらか一方では、進まないということもあり得るとも付け加えられていました。
さらに、意思決定プロセスも重要で、そこに課題があるとこれも進まないとのことでした。
価値が出やすいところからパッと進める
一方で、進め方のコツとして、部分的に価値が出やすいところからパッとやるというのも手と話されていました。
たとえば、データ基盤をつくって、Tablauでダッシュボードつくって、それを見て経営会議するというところまでは半年程度でいけるとのこと。
全体でデジタル化→データサイエンスと考えると長い道のりに見えますが、進めやすそうなところから進めて、成功を積み重ねるということですね。
まとめ
以上、「DXの成功条件はこの3つ！ホームセンター「GooDay」の事例から学ぶ」と題して、DXとデータサイエンスの関係、そしてGooDayの成功事例について紹介しました。
安宅和人さんによる「九州支部 設立5周年記念セミナー DS・DX・生成AIについて語る」基調講演のレポートはまた後日お伝えします。どうぞお楽しみに。
引き続き、みなさんがいきいきと学び・働くためのヒントをお届けしていきます。次回をお楽しみに！
この話を耳から聴きたい方はこちらからどうぞ！