データ活用とは？課題解決の意志決定をスピーディーにする方法
二ヶ月ほど前に、プラネタリウムに行きました。
小学生の時に行って以来でしたので、約半世紀ぶりでした。
最新のプラネタリウムは、美しい音楽の調べをBGMに、専門家のナレーションが流れ、映画を観るようでした。
広大な大宇宙、そして星々の誕生から死までの悠久の時間、日常の些細な悩み事など一瞬で吹き飛んでしまいました。
年に１回は、行った方がイイかなと思いました＾＾
意思決定にデータを用いるとは？
DX（デジタルトランスフォーメーション）の目的は、データドリブンな企業文化を築くことにあります。
データドリブンな企業文化とは、経済産業省の言葉を借りれば、「デジタルエンタープライズ」になることです。
しかし、多くの人にとっては、いったい何をどうすればよいのかわからないことが、最大の課題だったりします（笑）
データドリブンとは、データをフル活用することであり、「日々の業務やビジネスに存在する様々な課題に対し、入手可能なあらゆるデータを適切に分析し、解決策を編み出すのがデータ活用のあるべき姿である。」と言えます。
※「デジタルトランスフォーメーションの河を渡る」（経済産業省）より抜粋
データがデジタル化されていると、課題解決の意志決定をスピーディーに行なうことができるようになります。
上記の通り、原理原則はあまり難しいものではありません。
集めたデータの活用するイメージを明確にする
データ活用と聞いて、とにかくデータを集めればイイかというと、そうではありません。
まず、集めたデータを活用するイメージを明確にすることが重要です。
イメージを明確にすることで、どんなデータを集めればよいかが明確になり、そのデータを分析するためには、どのように加工すればよいかが明確になっていきます。
このデータ活用プロセス（活用イメージ→収集→加工→蓄積→利用）が重要となります。
データ活用は既存ビジネスの生産性向上に直結する
データ活用が、いきなり企業文化変革や新事業起ち上げを実現するわけではありません。
しかし、既存ビジネスの生産性向上（売上拡大、コスト削減）に直結することは確実です。
主な効果としては、業務効率化、生産性向上、需要最適化が可能となります。
① 業務効率化
データの見える化（例えば、設備に監視センサーを設置）により、予知保全に活用して、設備のメンテナンス作業の内容や頻度を最適化することが可能になります。
予知保全は、従来の予防保全（点検、修理、部品交換の保全計画を立てて、定期的に決められた内容のメンテナンスを実施）とは違って、部品の在庫や交換時期、作業員の人数を適正化することができます。
② 生産性向上
過去文書の蓄積・分類は、関連語句から類似文書を検索し、新規文書の作成時間短縮やノウハウの参照が可能となります。
③ 需要最適化
多くの変動要因がある需要予測は、いままでは困難でしたが、ＡＩ（機械学習）技術によって、予測モデルを構築できるようになりました。
「いつ」「どの製品に」投資するか、「いつ」「誰に」「いくらで」売るべきか、などの需要予測最適化は、利益率の向上を実現できます。
そして、上記効果の集大成が、新規価値創出と捉えれば良いでしょう。
データ活用におけるdbSheetClientの立ち位置
Excelが活用されている業務は、dbSheetClientを使ってシステム化することによって、データ収集の入り口とすることができます。
また、収集されたデータは、Excelの様々な関数やマクロなどを使って柔軟に加工することができます。
dbSheetClientは、MSSQLやORACLEなどの汎用データベースを使っているため、他システムとの相互の連携ができるデータ活用の基盤となり得ます。
皆さん本日もお疲れ様でした！
おやすみなさい（挙手）