データドリブンの概念
どうも、ものづくりFMパーソナリティのおたけです。技術営業兼、ものづくり大好きな人間です。
この番組は、製造業への思いや、ものづくりの楽しさを伝えていく番組です。
本日は、第3回、ものづくり系ポッドキャストの日に参加しております。
まず、ものづくり系ポッドキャストの日というものは、だいたい各月ごとに製造業に関係するポッドキャストの方が集まって、共通のテーマで話をしようという回になります。
本月の共通テーマが、駆動。2輪駆動とか4輪駆動の駆動ですね。
転じてドリブン、なので行動とかでもいいよという形のテーマになります。
というところで、今回のものづくりFMのテーマは、データドリブンについてです。
昨今、DXDXって叫ばれている中で、経営者のインタビューでよく出てくるような言葉、データドリブンというものがあります。
そんなことを今回は話していこうと思います。
まずデータドリブンという言葉ですが、なんか高尚な感じはしますけど、言ってしまえばデータに基づいて意思決定をしていこうということです。
例えば、僕大学時代に団子屋さんでバイトしてました。
飲食店のバイトとか経営って、次の日だったりその次の週だったりの在庫の発注とか仕込みっていうのをしていきますよね。
この時に何の意味もなしに10個20個で決めているかというと、おそらくほとんどの方がそうではないと僕は思っています。
実際にデータに基づいているかどうかっていうところはあるんですけれども、
経験則的に次の日の天気だったりその季節の気温、あとは曜日、土日なのか平日なのかっていうようなところから、
未来の日にちにどれぐらい商品が売れますか、どうやって発注したら、もしくは仕込みをしたら、
廃棄ロスを減らして売り上げを上げることができますか、ロスを減らすことができますかっていうようなところをやっていくと思います。
例えばこれをExcelにまとめていて、過去のデータと明日の変数予測データっていうものから、
次の日の仕込み量だったり在庫発注っていうのを変えていくことをデータで意思決定する、
データドリブンっていうような例になってくるのかなと思います。
製造業におけるデータの流れ
データの難しいところは、ちゃんと変数として予測したいデータが含まれているかというところになります。
例えばバイトの例でいくと、近隣で花火大会がありますよっていうものをデータのフラグに含んでいる場合と含んでいない場合、
もしデータにありますよというものが含まれていなかった場合、知ってたとしてもそのデータが数値として現れてこないので、
そのデータだけで需要予測発注してしまうと、そもそもお客さんがいっぱい来るのに商品がないよという形で、
本来取れた利益が出せませんということが起こります。
これを経験則的に、例えば明日は花火大会があるから、データはこう言ってるけど少し発注を増やすかみたいなものはデータドリブンとは言えなくて、
本来のデータドリブンに関して言うと、例えばイベントがあるっていうようなフラグを数字に入れていたり、
去年の花火大会は何人ぐらい動員をしていて、そのうちどれだけ売上がったみたいなものの相関をとって、
そのデータを元に売上予測、発注予測っていうのをするのが正しいデータドリブンになります。
つまり現実で起こることをすべて数字もしくはデータにちゃんと落とし込んで意思決定をすること、
それをデータドリブンというわけです。
じゃあ製造業というかビジネスの場において、データドリブンという言葉が使われるようになってきた流れっていうのがあって、
僕のあくまで主観的な流れではあるんですけれども、大きな流れをちょっと解説していこうかなと思います。
というかそもそもデータで意思決定していきましょうっていうのは当たり前なんですけれども、
このデータドリブンという言葉が若干ブランディングというか商業要素があるんですけれども、
それも踏まえて少し話していこうかなという形です。
ことの起こりは2011年頃にドイツで叫ばれたインダストリー4.0。
ここが起点だと思っています。厳密な定義とは異なるんですけれども、
インダストリー4.0が起きてから今の2025年に向けてどういうフェーズがあったかというと、
ざっくりとデータをためる、解析する、それが誰でも使えるようになるというような3段階が今起きているのかなというふうに感覚でいます。
まず一番の起こりが2011年頃に言われ始めたインダストリー4.0で、
IoTとビッグデータという言葉が展示会なんかに行くとやたらと叫ばれている時期がありました。
当時はとにかくIoTで言えば機械とかサービスすべてのものをネットワークにつなげてデータを取ろうというフェーズ。
それをまずデータベースとして構築しましょうというのが大体この時期にすごく言われていた記憶があります。
本当にこの時期はどこの展示会に行ってもIoTだ、ビッグデータだという言葉だけ出ていて、
じゃあこれってどういうふうに使うんですかみたいな話をしたときにきっと将来寿命予測とかできますとか売上予測ができるようになると思いますみたいな話が
本当に盛り上がっていた時期だったと認識しています。
そこから少し経つとデータを解析することに焦点が上がった時期が来たのかなと思っています。
この時によく出てきた言葉がビッグデータ解析とか、あとはデータサイエンティストなんて言葉もすごく焦点が当たった時期だと思っています。
具体的なソフト、僕も何個か触ったことあるんですけれども、有名なところでいくとTabularとか、
またマイクロソフトさんが出されているPower BIっていうようなBIツールっていうものが流行りました。
今も結構流行っているんですけど、このBIツールというものは何かというとビジネスインテリジェンスツールというもので、
データをものすごく簡単に解析できます。
ものすごく複雑なデータもフルダウンといって、詳細に詳細に詳細にデータを見ていけるというサービスが流行ったきっかけの時期ですね。
どうやって使うんですか、エクセルと何が違うんですかっていうのを何人かに聞かれたことがあるんですけど、
例えば製品の評価みたいなものの伝理打ちをものすごい細かい点、それこそ50ミリセックとかで1分2分データを取って、なおかつそれが100種類ぐらいデータがあります。
その仕様は15種類ぐらいありますってなったときに、それをエクセルでデータを整理しようってなると、ものすごくめんどくさいのは皆さん想像つくかなって思います。
ちょっと知識を得てくると、じゃあエクセルのマクロでやろうとか、もしくはコードを書いてプログラムで実行してグラフを作ろうっていう形になるんですけれども、
このBIツールっていうものを使えば、ノーコードで、例えば15種類ごとに色分けした相関図みたいなものが簡単に作れるっていうようなソフトです。
これ言葉で言うとなかなか伝わらないんですけど、そこからのデータ解析っていうのがすごく便利で、ぜひ皆さんにも使ってほしいソフトかなって個人的には思っています。
Excelドリブンの危険性
なんでそんなBIツールだけではないですけど、というところでビッグデータ解析っていうのが流行った時期が来ましたよ。
今現在が生成AIとかに代表されるように、データ群を使うっていうのが一般化してきているフェーズかなというふうに感じております。
最近は本当に生成AIというものが便利で、今まで大量に出てきたデータベースに対して、学習したAIを使うことで、誰でも大量のデータから欲しい情報を引き出せる時期が来ているっていう形ですね。
言葉で言うと、ん?と思うんですけども、簡単なところで言うとXでいうグロックですよね。
それこそXの中に大量なツイートがある中からどういうことですかという質問で、それに対してそれらを引用して、もしくはネットの中の情報を引用して、
あたかも調べてきたことを人が話しているかのようにチャットで返してくれるっていうようなところで、本当に生成AIができたことによって、我々はさまざまなデータを簡単に使うことができる環境に今あるというふうに捉えています。
しゃべっていてこれだけ言うと、データドリブンって今現在すごくできているんじゃないかなって思うんですけれども、多分皆さんの肌感的にも本当にデータドリブンできているとは思っていない。
僕はそう思っています。本当にこれらが全員活用できていますか。
もっと言うと、グロックにAtGlock、ファクトチェックって聞くだけ、ジブリ風画像を作ってくれってみんなAIを活用しているだけじゃないですか。
それを今一度ちょっと提起していきたいなって思っております。
最初の発注予想みたいな話に戻ると、これってExcelでもできると思うんですよ。すごくシンプルで簡単な例を挙げたので。
僕は今働いているので、実際の製造業において同じレベルのことがそんなシンプルにできるかっていうと、そんなシンプルかつ簡単なシチュエーションないでしょっていうところもあって、できないですよねっていうのが現状だと思います。
工場の一つとっても、新たな仕事のキャパがあるのかどうかとか、現在生産が正しく行われているのかとか、何か不具合が起きたときに過去のデータはどうなっていたのかっていうものを逐次知りたいはずです。
それは、例えば新たな仕事を取る営業もそうやし、生産技術として働いているディーラーの方もそうだし、例えば経営状況を知りたい社長、経営の方向を意思決定していくような経営者の人たちもすべてそういったものが逐次透明で見えてほしいと思っているはずです。
でも実際は、現場に行って、目で見て、人に聞いて、今どうなっているのかとか、なんとなくこうだったから、今なら仕事行けるだろうとか、それこそ数日かかって数日前のレポートをまとめられたExcelを見て判断するとか、そういったのが今の製造業の現状というか、ほとんどの業界の現状だと僕は勝手に推測しています。
皆さんもっとBIツールとか新しいツールを使っていきませんか?そんなことを力を込めて言いたくて、正直この回を喋っているに等しいです。
本当に僕が今一番イケるなと思っているところが、みんなExcelで何でもかんでもやろうとしすぎじゃないですか。もはやそれって世界がExcelドリブンなんですよってすごく思っています。
何か資料を作ろうとしたらExcelで作る人、僕はめちゃくちゃ減らしたいんです。実際自分もExcelはすごく便利だと思っていますし、いっぱい使うんですけど、それでもぜひ今世の中はいっぱい便利なツールが出てきていて、
クラウドとデータ管理の進化
さっき挙げたBIツールだけじゃないんですけど、いろんなものをみんな興味を持って触ってほしいんです。本当に世の中はすごく進化しているんですけど、じゃあ実際今仕事がどういう流れかというと、Excelを開いてそのデータを新規保存するときにサーバーとかPCのローカルデータを保存していると思います。
ここに関しても世の中にはクラウドというものが出てきています。こんな便利なものがあるんですよっていうのはもっと皆さんに知ってほしいと思っています。
わかりやすい例なんでExcelになるんですけども、例えばExcelもExcelオンラインという形でクラウド上にExcelを保存して共同編集するということもできたりします。
もともとローカル版でも共有という機能があって、ファイル共有をすれば共同編集とかできるんですけど、それすら必要なくてクラウドに保存するだけで複数の人が同時に共同編集できますということができたり、
エッジやChromeというようなWebブラウザから直接ファイルを開けたりするというような利点があります。もちろんデメリットもあって、割と簡単にデータが消せてしまうというか、バックアップというところがちゃんと意識しないとできなかったり、
あとはセキュリティの観点でサーバーよりもちょっとセキュリティ性に劣るというところはあります。でもいろんなところの会社さんの話聞いてても、クラウドとかそういうWebサービスになった瞬間にみんな心理的なハードルが高くなるというところを僕は今すごく感じていることがあって、
サーバーネットワークを介してどこか他社のデータサーバーにデータが保存してあるのと、ネットワークを介して仮想のデータサーバー上クラウドに保存してあるのと何が違うんだろうなってすごく心の中から思っていることがあるんですよ。
正直あんまり変わらないかなと思っていて、ただこの便利なクラウドとかっていうものが広がる速度が遅い一つの理由にこの違いがわからないなんとなく怖いっていう心理的なハードルがあると思っています。
そこにクラウドとか、あとはSaaSって言われるようなWeb上で動くものに関してなると、だいたいサブスクで月額でお金がかかってきます。
なんでいいものなんですけど、心理的に何か使うのあれだな、ちょっとセキュリティ不安だな、プラス現状よりもお金かかっちゃうから、それなら今のままでいいよねっていう現状維持が続いてるんじゃないかなっていうかそれが最近僕の中ですごく思うところがあるのもあってちょっとこの話をしています。
僕誰に向かって今話してるかわかんなくなってきましたけど、じゃあこれやっぱいいものっていうのは世の中にいっぱいあるんですけども、実際にお金がいりますってなったときにDXとかソフトウェアの世界の営業の対文句でよくあるんですけれども、
このデジタル化ツールみたいなものはボトムアップだけじゃなくてトップダウン、経営層が意識って押していかないと変わらないっていう世の中があります。なのでこのPodcastを通してこのクラウドとかDXとかデータドリブンっていうことを考えられている経営層の方々に向けてお伝えすると、
ぜひ皆さんお金と意思決定を協力してくださいっていうことが一番言いたいのかなと思います。あとはデータを使う側の人々にも言いたいのが、AIもアットグロックファクトチェックばっかり皆さんしていないでしょうか。ジブリ風の画像を作ってそればっかり投稿してないでしょうか。
やっぱり知ってほしいところとしては、AIってもっといろいろ使いどころがあります。例えば身近なところでいくとGoogleさんが出しているNotebook LMっていうサービスがあります。
これはNotebook LMのサービス上に任意のファイルをデータベースとして構築できて、それをデータを元にデータが検索できるっていうようなラグっていう機能になるんですけれども、そういったものが使えるサービスがあります。
例えばPDFのマニュアルとかドキュメントっていうものをNotebook LMに入れてあげて、そこから探したい情報をチャットケースで質問すると、そこからデータベースから回答を引っ張ってきてくれるっていうようなことができたりします。
こういった技術っていうのは今いろんなサービスとかソフトに載っているんですけれども、そういったことを個人ですることもできたりします。
別にこんなの知ってるよっていう話だと思うかもしれないんですけれども、僕の周りの人たちはそうじゃないです。
なので、ぜひ新しいツールを皆さん使って、Excelドリブンとか現状維持から抜けて、新しいツールを使ってデータドリブンを実現していきましょう。
はい、というところで最後クロージングしていきます。
誰に断っておくというわけではないですが、別に仕事の愚痴とかというわけではありません。そこは察してください。
本当に途中でも述べたんですけれども、世の中すごく便利なツールが増えています。
でもExcelバケツリレーなんていう言葉が世間では出てきたりする程度に日本人、皆さんExcel大好きだと勝手に思っているので、
そこをちょっと抜けていけるとまた見えてくる世界が変わっていくんじゃないかなっていうふうに思っています。
で、ちょっとここ最近仕事が忙しかったりで、ろくに台本も書かずにPodcastとかやってたんですけど、
久しぶりにものづくり系Podcastの日っていうものに参加する形で、ちょっとちゃんと話すことを整理して書いて、
久しぶりにちゃんと喋ったなっていう回を撮ることができました。
とはいつつ、ちょっと自分の本当に市場が入ったような回にはなってしまったんですけれども、
やっぱり改めてこうやっていろんな人が集まって同じようなことを話していくっていうのはすごくいいなと思っています。
僕も全然喋るの下手なんですけれども、Podcast編集すればそれなりに喋っている感じにもなりますし、
いろんなエンジニアが喋っていけるといいよねっていうのをちょっと前に話したので、
僕だけじゃなくて、これを聞いた人がやってくれるかっていうところほどのクオリティはないんですけれども、
自分もなんか気軽に喋ってみようかなって思う人がいたら、Podcastを始めたら嬉しいなと思っていますので、
ぜひ皆さんも思うことがあれば発信してみてはいかがでしょうか。
ものづくりFMはメーカー技術営業兼ものづくり大好きな僕をたけが製造業への思いやものづくりの楽しさを伝えていく番組です。
毎週金曜朝7時に最新話を更新していきます。
お手元のPodcasterぶりでフォローして最新話を聞いていただけると嬉しいです。
またPodcastのコメント欄やフォームからのメッセージお待ちしています。
僕もそれによってとてもモチベーションが上がるので、ぜひこれやってくれる人いたら嬉しいです。
またXでもオタケテックという名前で日々ものづくりについてつぶやいています。
フォローしていただけると嬉しいです。
最後に数ある番組の中、この配信を聞いていただきありがとうございました。
また次の配信でお待ちしております。
お相手はオタケでした。それでは。
