ビジネスとしてのデータサイエンス活用

2021/2/25
株式会社 日立製作所
Lumada Data Science Lab.
末吉 史弥
© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

0本日お伝えしたいこと

データサイエンティストの楽しさ・面白さ

ビジネス力の活用シーン

失敗から学ぶ© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

1

自己紹介

末吉史弥（すえよし ふみや）株式会社 日立製作所 サービスプラットフォームビジネスユニット
Lumada CoE AIビジネス推進部
Lumada Data Science Lab 所属

2016年

株式会社 日立製作所 入社

2016年～現在

データサイエンティストとして活動。お客さまの業務課題解決のためのデータ分析業務に従事。 主に、機械学習と数理最適化を活用して、工場の計画業務や操業の最適化に貢献。お客さまの業務理解を通じた業務全体の最適化を支援。

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

2

日立の目指す姿

社会イノベーション事業を通じて成長
人々のQoLの向上 ・ 顧客企業の価値の向上社会価値の向上

環境価値の向上

経済価値の向上

モビリティ
ソリューション

ライフソリューション

インダストリー
ソリューション

エネルギー
ソリューション

IT
ソリューション

プロダクト

プロダクト

プロダクト

プロダクト

プロダクト

QoL: Quality of Life

© Hitachi,Ltd. 2021.
All rights
reserved.
© Hitachi,Ltd. 2021.
All rights
reserved.

33

Lumada Data Science Lab. とはお客さまとともにワクワクする未来へ―
日立が有する幅広い業種・業務の専門的知見やノウハウ、人財、先端技術を集結。
より複雑で高度なお客さまの課題に応え、Lumadaによるデジタルイノベーションを加速させるAI・アナリティクス分野の中核組織です。

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

4

Lumada Data Science Lab. のミッション
Lumada Data Science Lab.（以降LDSL）は、データサイエンスのエキスパートがシームレスに連携し、デジタルイノベーションを加速します。
お客さまのビジネスへの新たな価値提供と、人々がより暮らしやすい社会を実現していきます。

OT: Operational Technology© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

5データサイエンスにおける３つのスキル データサイエンティスト協会では、３つのカテゴリのスキルを定義

 特にビジネス課題を数理問題に展開して解決し、その答えをビジネスに引き戻す力が必要です。
 すべてのスキルカテゴリに対応できる人財は稀有であり、チームとしての活動を提唱しています。
日立はチーム・組織の連携が強みのひとつである。

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

6顧客課題をビジネス力で解決
Let's Think！

データサイエンティストが、この分析プロジェクトをうまく進めるためには、どういったところに気を付けるべきでしょうか？
 業種：製造業
 業務内容：多品種多量の製品製造
 お客さまの特徴：
・国内に複数の工場を持つ
・納品先は世界各国お客さま
・一部の製造工程や製造部品を工場間で共有している
 課題：
工場側と営業側の要求を満たすように工場ごとの生産量を決定するのに時間がかかる。
さっそく分析を始めて,時間を算出しよう

お客さまの課題をすべて聞き出し、すべてAIで解決できるようにしよう

工場の意見をもとにシステム構築しよう© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

7顧客課題をビジネス力で解決
Answer！

データ分析力だけでなく、ビジネス力も必要です。ポイントは・・・
 業種：
製造業
①KPIを意識する
 業務内容：多品種多量の製品製造
 お客さまの特徴：
・国内に複数の工場を持つ②解決するスコープを絞る
・納品先は世界各国お客さま・一部の製造工程や製造部品を工場間で共有している
 課題：
工場側と営業側の要求を満たすように③最適な業務フローを設計する
工場ごとの生産量を決定するのに時間がかかる。
さっそく分析を始めて,時間を算出しよう

お客さまの課題をすべて聞き出し、すべてAIで解決できるようにしよう

工場の意見をもとにシステム構築しよう© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

8

①KPIを意識する■よくある失敗パターン

分析結果は○○時間です。

課題は時間がかかることです。
お客さま

データサイエンティスト

お客様のいう事を鵜呑みにして…

とにかくもらったデータで分析

分析結果に満足してもらえない■ビジネス力をプラスした成功パターン

課題は生産に時間がかかることですね。

目標値はどうしましょう。

データサイエンティスト

分析
現状●●時間だが、△△%短縮したい。

KPI
〇〇%減少

なるほど!!

KPIは〇〇%減少しそうです。

お客さま

お客さまにKPIと目標値を確認

分析結果をKPIで換算して評価分析結果に納得してもらえるKPIを明確にして、目標値を設定してからプロジェクトを開始する© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

9

②解決するスコープを絞る■よくある失敗パターン
ぜんぶ解決できそう!!

問題点A
問題点A
問題点B
問題点B
問題点C
問題点C
：：

B
良かれと思って…

お客さまからの課題や要望を、問題点としてすべて蓄積すべてを満足させようと、問題解決をめざす■ビジネス力をプラスした成功パターン

問題点A
問題点B
問題点C

データサイエンティスト

日立内で検討する・精度がでるのか・開発が長くならないか など

A

お客さま

解決すべき要望

C

業務上両立できないものや業務の理想像が未決定の要望が含まれていて、本来解決すべき問
題に悪い影響が出ることも…
A：

B

スコープ調整C

お客さまと交渉し、優先順位をつける
・KPIに影響するもの
・業務の理想像が決定しているか解決すべき問題の精度を上げられるお客さまと交渉を重ねて、分析スコープを合意してから、データ分析を実施する© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

③最適な業務フローを設計する■よくある失敗パターン
ここのプロセスはこうして…

業務フローはこうでしょうか？

データサイエンティスト

お客さま

目の前のお客さまにだけヒアリングをして業務フローを設計

こんなシステム使えないよ…
問題点A
問題点B
問題点C
：

お客さま

ヒアリング情報から、AIシステムの構築を検討

データサイエンティスト

他の部署や関係者にとっては使いづらいシステムに…

■ビジネス力をプラスした成功パターン
業務フローはこうでしょうか？

これも必要…
B部署

データサイエンティスト

うちの部署では…
A部署

お客さま

すべてのステークホルダーにヒアリングしながら業務フローを設計いいシステムになったよ！
問題点A
問題点B
問題点C
：

業務見直し

ヒアリング情報から、まずは課題解決の方法（AI導入or 業務見直し）を検討し、AIシステムの構築を検討

お客さま

データサイエンティスト

すべてのステークホルダーの業務が効率化できるAIシステムの導入を実現！

すべてのステークホルダーが納得する業務フローを設計し、システム化する© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

顧客課題をビジネス力で解決
Before：現行の業務フロー
工場A
工場B

生産量調整

再調整
生産量調整

工場C再調整

営業

工場C
営業
取り纏め

確認

仮確定

After：設計した業務フロー
工場B

確定

確認

取り纏め

工場A

生産

仮確定

AI導入による効率化

生産量データ作成
最適化
データ AI
確認
確認

負荷低減
生産生産量増加
確定
確認時間削減仮確定

業務見直しによる効率化

・工場ごとにあらかじめ生産希望データを作成して調整業務を削減。
・データ確認プロセスも追加。
© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

12

こんな失敗談や苦労話も実現性検証の中で、生産量最適化AIを利用し、実業務のシミュレーションを実施。
しかし、適切な生産量が算出できず。原因調査したところ、生産量について、工場間での考え方にズレがあり、インプットデータの不整合が発生。考え方統一と業務フロー見直しで解決。
余力を持ってデータサイエンティスト

AIのインプットデータの作成依頼

工場A工場B

工場間で考え方にズレあり

お客さま

データサイエンティスト

工場間の生産量の考え方を整理
業務フローの見直し

教訓 目的・背景・前提条件も含めてお客さま業務を理解することの重要性を再認識
AI導入でよくあるミスの危険察知能力の強化につながった© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

13成長曲線とモチベーション
業務を楽しめるようになりモチベーションUP

ビジネス力
データサイエンス

データサイエンス力を磨いたが、プロジェクトにインパクトを残せず
データサイエンティストとは何かを見つめ直す

データエンジニアリング

仕事量が増えてちょっと、疲労感

モチベーション

プロジェクトをうまく推進できず、ビジネス力の強化を決意。

入社(2016)

２年目

３年目…

４年目

５年目

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

14本日お伝えしたいこと
データサイエンティストの楽しさ・面白さ
 KPIを常に意識して、顧客課題解決に全力で取り組むことは、顧客と一体感があり楽しい。
 お客さまとKPI達成を共感できるのは、データサイエンティストならではであり、面白さを感じる。

ビジネス力の活用シーン
 ビジネス力は、プロジェクト全体で活用できる。業務フローの設計など活用シーンは多岐にわたる。
 顧客へ最適なソリューション提供するには欠かせない力がビジネス力。

失敗からの学び データサイエンティストの活動では、お客さま業務を理解することが極めて重要。
 よくあるミスのポイントは似ていることが多いため、事前に防止できるように訓練しておく。
© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

15

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.

16