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東大IFI西山教授と解く「AI・データ時代の競争戦略」、企業の明暗分ける「3つの能力」

経営とデータの距離が劇的に縮まった今、企業の競争力を左右する要素は何か。東京大学未来ビジョン研究センター（IFI）客員教授の西山圭太氏は、データ時代に求められる能力として3点を強調する。それが、「データ翻訳・抽象化の能力」「少数サンプルへの対応力」そして「課題設定と選択の能力」だ。データ活用で課題を抱えがちな日本企業は、データを価値に昇華させることができるのか。データの収集・検索・分析・可視化をするプラットフォームを提供しているSplunk Services Japan CTO 森玄理氏が、西山氏に話を聞いた。

経営とデータの距離は「すごく縮まった」

Splunk Services Japan CTO 森玄理氏（以下、森氏）：経営におけるデータの重要性が叫ばれながらも、活用がなかなか進まない現状があります。経営とデータの距離感をどう見ていますか。

東京大学未来ビジョン研究センター客員教授西山圭太氏（以下、西山氏）：一言で言うと、人間が持っている課題（ビジネス上の経営課題）とコンピューターの距離が、すごく縮まったということです。それを生かせるかどうかが、経営のクオリティを決めるようになっています。

　かつては、データと経営課題の距離を自分自身で縮めることができませんでした。たとえば現場で発生するログデータや業務データも、経営判断に活用されるまでに複数の部門を経由し、説明する必要がありました。

　意味ある説明に翻訳する作業も人手で行うので手間も時間もかかりますし、各段階で情報の劣化や遅延が発生し、「リアルタイムでもなく、それほど正確でもない」情報が経営層に届く状態でした。

　ですが今は、AI普及の後押しもあり、乱暴に言うとそうした作業も必要なくなって、距離感も縮まったと思います。

　ダイセルという化学会社で、20年以上前にプラントのオペレーションをパターン化してソフトウェアに実装する取り組みを行いました。プラントのセンサーから取得したデータを基に、熟練のオペレータはプラント内の状態を予測するのですが、それをケーススタディで形式知化し、熟練度の低い人が見ても「このデータがあると、こういう不具合が予測される」と分かるようにしました。

　今AIを使って実現可能になりつつあることを、先取りしたと言えます。また大変示唆的なのは、そこまでのものをつくると、他の同業者はもとより、鉄鋼などの他のプロセス産業でもそのまま使えるようになったことです。

森氏：まだAIが活用されていない時代に、専門家が翻訳のロジックを積み上げて基盤をつくったわけですね。

この記事の続き＞＞

・現場・経営層とデータをつなぐ「翻訳」のチカラ

・企業の競争力を決める「3つのポイント」

・ネットフリックスのような「脱・縦割り組織」を

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