経済産業省 『デジタル時代の人材政策に関する検討会』

AI時代だからこそ不可欠なデータマネジメントの重要性ならびに人材育成の必要性について

2024年6月6日（一社）日本データマネジメント・コンソーシアム[JDMC] 発起人 兼 事務局長（株）NTTデータバリュー・エンジニア 代表取締役社長
大西 浩史
2022 ValueNTT DATACorporation© 2024 NTT©DATAEngineerCorporation

INDEX
01 会社＆団体の紹介
02 なぜ、いま、データマネジメントが求められるのか？
03 データマネジメントを牽引する人材育成の必要性© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation2

01
会社＆団体の紹介© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

3

会社概要
☑ 創業者自らが体験した“データの品質が悪いと活用できない”という純粋な問題意識からスタート☑ NTTデータの社内ベンチャーとして1997年に創業（20年以上の事業活動実績）☑ 幅広い領域のお客様に対して“データをビジネスで活用可能にする取り組み＝データマネジメント”を支援し、企業・組織が保有するデータの実態を把握、どうすればデータを活用可能にできるかを熟知していることを強みとしています。

社名

株式会社 NTTデータバリュー・エンジニア（英文名： NTT DATA Value Engineer Corporation ）代表者

代表取締役社長 大西 浩史

設立

2001年（創業：1997年）

資本金1億円所在地

東京都江東区木場5-5-2CN-1ビル

従業員数約100名（協業者含む）

株主構成‣ 株式会社NTTデータ‣ アステリア株式会社

ミッション

NTTデータ バリュー・エンジニアは、データを通じてお客様に寄り添い、データ成功体験を共創します。

事業
コンセプト

HP URLhttps://www.nttdata-value.co.jp/

遠い将来の絵空事ではなく、ビジネスの現場の判断・意思決定をより良いものにする～『データで創る一歩先の未来』を企業理念に掲げ、お客様がデータをビジネスに活かすことに貢献します。

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation4

データマネジメントサービス全体像
お客様の現状データ（＝実際の値）の『健康状態』を診断・アセスメントし、「どう改善すれば、ビジネス上でうれしい活用ができるか」の『処方箋』を書きます。
さらにデータを健康な状態に『治療』し、良好な体調を維持する『運用』までトータルにサポートします。

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

5

主な実績
様々な業界/業種におけるトップクラスの企業様とともに、約1,500件ものデータマネジメント改善およびデータ活用促進のためのプロジェクト実績があり、お客様から高いご評価とご信頼をいただいております。
■Web・コマース事業者■製造業■通信・インフラ事業者■流通・小売業■サービス業■金融機関■官公庁・教育機関© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

6当社の歩み株式会社NTTデータバリュー・エンジニアは、1997年に創業以来、データマネジメント事業を一貫して手掛け、企業・組織の情報活用を支援しています。

2023
2011
データマネジメント実施プロジェクトが500案件を超える。

2007
2001

1997

独立会社化を図り、本格的なデータマネジメント事業の展開を開始。

データ活用の重要性が着目され、データコンサルティング事業を発足。

データマネジメントの重要性が認知され、実施プロジェクトが1500案件を超える。

データマネジメントの普及を目的として、JDMC（日本データマネジメントコンソー
シアム）を設立。

NTTデータの社内ベンチャー・プロジェクトとして始動。
© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation7

日本データマネジメント・コンソーシアム［JDMC］のご紹介
発起人としてデータマネジメントの普及・啓発・定着化団体の立ち上げに貢献しました。
正式名称

一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム

設立

2011年4月18日（月）設立
趣旨

情報システムがビジネス戦略の策定・実行に不可欠となっている中、データマネジメントの問題により、情報システムが経営の羅針盤として機能していないという状況が多く見られる。
本コンソーシアムは、データマネジメントの重要性の普及展開と、実践的なデータマネジメント手法の確立を通じ、日本企業・組織の国際競争力強化に寄与する。

主な活動① 研究会／コミュニティ② カンファレンス
③ データマネジメント表彰④ 書籍出版・育成動画配信等の各種情報発信［Japan Data Management Consortium：JDMC]

2011年設立時：22社

現在：300社の参加企業© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation8

02
なぜ、いま、データマネジメントが求められるのか？

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

9急激な変化の時代～オフィス用品の法人営業の場合～
これまでのノーマル
客先回り

ニーズ発掘・提案

見積・受注

コロナがもたらした
顧客行動の変容 リピートオーダー受注のために、お客様オフィスに訪問し、隠れたニーズや消耗品切れを察知→次の商談時に提案・見積の上で受注を獲得、といった一連の営業プロセスが確立

必ずしも出社が前提でなくなった
重要な会議以外はリモート／オンラインで済ませる

これからのニュー・ノーマル☑ 在宅ワークが一定範囲で定着化し、これまで定期的に発生していたオフィス消耗品等の需要が減少するため、なおさら既存顧客からの取りこぼしをなくしたい。
最も重要である『顧客ニーズの把握』がオンライン越しには難しい☑ 手厚い”御用聞き営業”がやりにくいため、顧客の購買特徴に合わせた営業タイミングを見極めなければならない。

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

10急激な変化の時代～小売エリアマネージャーの場合～
これまでのノーマル
販促

来店

コロナがもたらした
顧客行動の変容購買 「お客がいっぱいで賑わっているお店でショッピングを楽しむ」という日常習慣があり、売り場での対面による接客やPOP等の販促により一定の需要喚起ができるプロセスが確立

一定層は“密”を避ける購買行動で元に戻らない
ネットで買えるものは店に行かずに済ませる購買層の発生

これからのニュー・ノーマル
 サイト呼び込み
 品揃えの拡充
 検索しやすさ･･･

リアルな売り場で当たり前にできていたことをECサイト越しにやらねばならない

使い勝手が悪いな･･･
他を探そう
かしら･･･☑ 自社のお客様との良好なリレーションシップをこれまでよりもオンラインで、つまりデータを通じて維持しなければならない。
☑ WithコロナでEC化率がさらに高まり、お客様のお住まいと店舗との距離が関係なくなるため、激化する競争の中で他社に奪われないようにしたい。

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation11

これまでの“勘と経験”が通用しない時代に
コロナウィルスによる顧客の行動変容
ウクライナや中東、各地域で多発している国際紛争
労使協調した賃上げによる国内デフレ脱却の機運

エネルギーや原材料等の急激な価格高騰
歴史的な円安と反比例した日本株価の上昇“Chat-GPT”に代表される技術のブレークスルー

これまでの“経験則”や“現場の常識”がまったく通用しない時代に先の見通しにくいビジネス環境になればなるほど、『“勘と経験”といった属人的な判断ではなく、データドリブンな意思決定、データ活用を全社的に促進したい』という企業経営者のニーズが増えるのは必然といえる© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

12経営者は“第二のオイル”で自社のビジネスを強くしたい
IoT、モバイル等の普及・浸透によって、これまでは把握できなかった最終顧客の購買前後の行動やモノの動きなどのログデータが獲れるようになった。

生活＆ビジネスへのITの浸透により、把握可能なヒトやモノの“動き”のデータが爆発的に増大化している
正しいデータに基づいて、マネジメント層がグローバルでの戦略的な会話・対話を行う必要性が増えている
モノからコト消費へ～コモディティ化の時代に顧客から選び続けられるためには顧客をもっと知る必要がある
こうした膨大なヒトやモノの動きのデータを自社の業務で有効に活用したい、
さらには、それを自社の商品やサービスに組み込んで価値を高めていきたい、経営者が強く意識するのは当然© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation13

多くの組織がデータ活用の上で直面する現状の課題
しかし、「いざ、活用したい」という場面で何が起こるか。
活用対象となる“顧客”や“商品”、“部品”等に関わる基軸データが社内のあちこちに散在し、整合が取れていない、粒度が合わない、精度が悪い、どのシステムにどのデータが存在するのかすらわからない、といった現状に直面する。

メインフレーム、C/S、Web･･･ITの進化とともにシステムが分散化し、無秩序なデータも拡散・大量化した個別の業務部門ごとに紙処理を電子化するためのITが導入され、データのサイロ化・部分最適化が進行した
情報システム部門は「システム」を全社横断で見ているが、「データ」を全社的にケアする組織はこれまでなかった各部門の業務上では「回っているデータ」だが、活用するには問題があるデータ、特に部門を横断した新しいインサイトを得ようとすると重大な障害－“Conflict Data（＝矛盾したデータ）”が立ちふさがる© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

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“Conflict Data”の実態
個別部門の業務上は支障が見えにくいが、活用する際には“Conflict Data”が大きな阻害要因になる
問題タイプ
仕様に合致せず仕様に合致しても欠陥がある

法人名称

 ”NTTデータ 豊洲太郎様”⇒法人名称に個人の情報が混入
項目名と異なる  ”㈱あいうえお”値の混入⇒テスト時に使用したテストデータの残存
 ”NTTデータ”⇔”ＮＴＴデータ”
形式が違う値の ⇒全半角混在

混在
欠損がある
不要な情報の混入

生年月日

住所

 ”20歳”⇒年齢表記の混入
 ”9999/99/99”⇒ダミーデータの混入

 “Aさん担当”⇒営業マンの担当区域のメモ書きの混入

 ”2019/10/07”⇔”20191007”⇒”/”の有無の違い

 ”NTTデータ築地ビル”⇔ ”ＮＴＴデータ築地ビル”⇒全半角混在 ”コウトウクトヨス３－”⇒番地以降が欠損

 ”株式会社エヌティティデータエン”⇒"ジニアリング"が欠損

 ”10/07”⇒“年”が欠損 ”NTTデータ様”⇒”様”が混入

 ”2019年10月7日00時”  ” 江東区豊洲3-3-3内”⇒“00時”が混入⇒“内”が混入

 ”松下電器産業”⇔“Ｐａｎａ”⇒旧称や略称の混在
 ”ユニクロ”⇔“ファーストリテイリング”
異なる表現で⇒ブランド名称の混在
重複
 ”日本電気”⇔“日電”⇔“NEC”⇔“日本電気(ｶﾌﾞ)”⇒社内略語や英名等の混在

 ”2009年”⇔”平成21年”  ”埼玉県大宮市” ⇔”埼玉
⇒西暦、和暦の混在
県さいたま市”⇒旧称と新名称の混在
 ”京都府京都市中京区寺町通御池上る”⇒京都独特の俗称（通り名）表記© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

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なぜ、”Conflict Data”が生まれてくるのか

これらの原因は、全て「人がつくり出すデータ（中身）」。
システムや機能の改善だけでは決して解決されない。不適切なデータを生産し、流通させてしまうマネジメントの問題。
ITを経営に活かす、つまりはITの中の“血液”－データをどうビジネスに活用するか・・・同じく、マネジメントの問題。

データが意味する商品・部材、顧客／仕入先の企業・個人、組織等の情報（値）が一意性と整合性を保ち、分析や仮説・検証が可能な状態であることが必須。

フロントで業務処理を行うビジネス部門と、活用したい経営企画・商品開発部門やシステム利活用を促進したいIT部門
では、本質的に異なるニーズが存在する。
© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

16本質的に異なるニーズとは～注文処理でよく見かける光景～
事務担当者
受注登録

営業担当者A

営業担当者B

顧1000

顧1113

営業担当者・・・
顧1002

顧客選択
顧客ID

顧客名

業種区分

顧1000 Realize大阪支店サービス業
顧1002 ㈱リアライズ

その他業種

顧1113 カ）リアライズ

サービス業

受注管理システムマスタ登録◆顧客からの注文を早く処理したい◆自部門の業務上困らないので、登録は必須項目だけ

顧客マスタ

受注処理

業種区分

受注日

受注金額

情報処理

20220214

500万円

受003 C1002 ㈱リアライズ

その他業種

20220113

1,000万円

C1113 カ）リアライズ

その他業種

20220122

2,500万円

受注No 顧客ID
受001
受003

顧客名

C1000 Realize大阪支店◆一人の担当者が入れたデータのチェックを誰も行わない など「その他」だと分析
法人全体の取引量がわからない！

しようがない！

◆正確かつ詳細なデータで顧客の購買傾向を把握したい◆適切にセグメント化して効果的な販売戦略を立てたい◆クロスセルやアップセルの機会を分析したい など

営業企画スタッフ© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

マーケティング担当

17”Conflict Data”によってITは間違って動いてしまう

注文
画面（システム）

最安値で買いたい

結果：最高値のデータが出る
発注画面 –品目検索メーカ名
品名
材質
型式
売価

す
べて同一
品
目のデー
タ

発注画面 –品目検索-

トラスコ中山六角ボルト
SUS
B23-1030

メーカ名

型式

M10*30760円

売価

695円

戻る

材料品
目マス
タ（データ）

最安値を探したいのに！

品名

TRUSCOBOLT(SUS/J1180)

材質

戻る

購入

No.

メーカ名

1

トラスコ中山正栄販売㈱ロッカク(1180)

ステンレス

2

トラスコ中山

正栄販売

六角ボルト

SUS

3

トラスコ中山関東産業（カブ）

六角ボルト

4

トラスコ中山

KANTO

ロッカク(JIS1180)

5

TRUSCO

関東産業東京支社

6

TRUSCO中山

7

TRUSCO

取引先名

品名

購入

材質

型式

売価
760円

B23-1030760円

B23-1030

740円

SUS

M10*30740円

BOLT

ステンレス

B23-1030

740円

松葉商事（株）

六角ボルト

SUS

B23-1030

720円

中部通商 関東支部

BOLT(SUS/J1180)

M10*30695円（夕刊フジ、2019年1月19日）© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

18データマネジメントとは何か？
DAMA「DMBOK2」では、データマネジメントとは、ライフサイクル全体を通じてデータおよび情報資産の価値を提供、管理、保護、強化する計画、ポリシー、プログラムおよびプラクティスの開発、実行、監督である。
【原文】 Data Management is the development, execution, and supervision of plans, policies, programs, and practices
that deliver, control, protect, and enhance the value of data and information assets throughout their lifecycles.

JDMC「データマネジメント概説書」では、よりシンプルに、データをビジネスに活かすことができる状態で継続的に維持、さらに進化させていくための組織的な営みと「データマネジメント」を定義している。
DAMAとJDMC、いずれの定義においても共通する本質としては、ツールや基盤を導入すれば“終わり”ではなく、“これをやればよい”という都合の良い方法論でもない。それらはあくまで手段に過ぎない。
根絶が困難な”Conflict Data”と向き合い、『企業・組織にとって重要な資産であるデータの価値を適切かつ安全に統制・管理し、さらに持続的に向上させていくことを通じて目的であるビジネスでの成果を創出するための活動の総体』
が「データマネジメント」であると捉えるべき。
© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation19

データマネジメントの活動全体像～イメージ～「情報（データ）は、ヒト、モノ、カネと並ぶ第4の経営資源」といわれて久しく、近年では「データは次のオイル」といわれる存在になったが、データを真のオイルに製錬するためには、①活用に足る状態のデータに整備・運用するための戦略（＝目的）の策定、②実行体制の整備・人材育成・定着化、③ルール・プロセスなどの整備・実行・統制、つまり、データマネジメントの活動が不可欠となる。

①
データ戦略（＝目的）の定義②実行体制の整備（人材育成含む）

活用目的に合ったデータを整備・管理し、ビジネスの現場へ提供し続けることが可能に③
データ整備
・運用ルール
策定・実行④ パイプライン、プリパレーション、情報基盤、BI等のITが支える
データマネジメントとは、一度入れたら終わりの“プロジェクト”
ではなく 、“プログラム＝活動”であるという認識が重要© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

IT領域だけが先行するケースが多い
が、失敗する確率が高い
20

【参考】 AI時代においてより重要になるデータマネジメント
まったく同じAIのアルゴリズムを用いたとしても、インプットするデータの精度が高い
場合と低い場合では予測結果の精度に大きな違いが出てくる、つまり、AIに与えるデータ品質が高ければ高いほどアウトプットの精度が高くなる、といった検証結果が出てきている。
ノイズが混入していたにしても高い結果精度を導き出せるようなビッグデータを保持している“GAFAM”ではない日本企業が勝つのには、「スモールでもグッドデータ」を整備し、AIに活用していくことが肝要ではないか。
“Garbage In, Garbage Out～ゴミを入れたら、ゴミが出てくる～”はAI時代においても変わらない原理原則であることを忘れてならない。

～@IT記事（2022.2.10）より～
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2202/10/news037.htm
l© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation21

03
データマネジメントを牽引する人材育成の必要性© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation22

データマネジメント活動推進人材の育成に関する日本の現状“IT（器）の整備士”を育成・普及するための国家試験はあるが、“データ（中身）の整備士”の知識・リテラシーとスキルをもつプロフェッショナル育成のための国家試験は存在しない。
民間でも統計・解析の専門知識・スキルをもつデータサイエンティストの教育機関や検定制度等はあるが、データマネジメントを推進できる人材の育成プログラムや資格制度等は現状存在しない。

IPA「現行の試験制度（平成29年度春期から）」より（https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/list.html）© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation23

データマネジメント活動推進人材の圧倒的な不足
前述のとおり、“データ（中身）の整備士”を育てる国家試験や教育プログラムもなければ、データマネジメントの実践を担う人材はまだ社会から認知されていない。昨今でこそ「DMO（Data Management
Office」といったデータマネジメントの全社的推進組織を設置する先進的企業が現れてきているが、その推進を担う人材の育成をどうすればよいかはまったくの手探り、といった企業がほとんどである。
一過性の「システム開発のためのプロジェクト」ではなく、「データの整備と活用を社内に普及・定着化させていくための持続的プログラム（＝活動）」であるデータマネジメントを推進することができる知識・リテラシーとスキルをもった人材の育成が日本において急務と考える。
データマネジメント“データ”のエンジニアリング領域
この領域の人材が定義・認知されておらず、圧倒的に不足している“システム”のエンジニアリング領域© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation

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“データ整備士”－データエンジニアリング人材をどう定義すべきか？
巷間で言われはじめた“データエンジニア”は 『データの収集・整理・管理等を行うための基盤を構築するITエンジニア』 だが、従来のSEの仕事の範疇に留まるためそう定義すべきではない。
データマネジメント実践の中核を担うデータエンジニアリングには、『データの実態を掌握し、その価値を高めることを通じて、ビジネスでのデータ活用を牽引・活性化・定着化させるコンピテンシー・スキルを有するプロフェッショナル人材』が必要であり、その役割は組織的なデータマネジメント活動のリード役として上流工程を担う『データマネージャー』とデータの整備・価値向上の実務者として下流工程を担う『データエンジニア』の二種類と定義すべきである。
非ITのビジネスパーソンを社会全体でもっと巻き込んでいく必要があるデータエンジニアリング人材（データマネージャー＆データエンジニア）≒データを共通言語とした“橋渡し役”、ビジネスユーザーによるデータ活用を支援するプロフェッショナル人材 業務・ドメイン知識を持つビジネスユーザー≒データをビジネスでの意思決定に役立てる活用人材 データサイエンティスト
 データアーキテクト
 基盤エンジニア
 ITパートナー企業≒高度な予測・解析やデータ活用基盤の構築等を支えるIT人材© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation25

【背景①】 データエンジニアリングのプロフェッショナルを育てる必要性
これまで日本企業でデータサイエンティス
トという肩書の人は存在しなかったが、各大学にデータサイエンス学部が設置され、そうした人材が企業へ徐々に輩出され、データ分析の実務に関わっていく中で、「データサイエンティストの仕事の8割はデータの前処理」という定説が実感を籠めて語られるようになってきた。データサイエン
ティストは本来の2割の仕事に集中したいはずであり、ボリュームの大きい8割の方の仕事をどう的確かつスピーディに裁いていくことができるかを真剣に考えるべき時期に来ている。（＝日本企業のアジリティや”Time to Market”をそれだけ落としているともいえる）
データを活用したいビジネスユーザーと高度な統計的技術をもつデータサイエンティ
スト等の橋渡し役として、活用可能な状態のデータを整備・管理・高度化するデータエンジニアリングのプロフェッショナル人
材が今後より必要とされる。

～日経クロステック記事（2023.05.11）～
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02408/042000002/© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation26

【背景②】 データエンジニアリングのプロフェッショナルを育てる必要性“ERP”で業務変革を実現するビッグデータ”で経営を変革する“DX”で会社をデジタルに刷新する“AI”で。。。

“

このままでよいのか“ITの整備士”を増やすよりも、これからはビジネスの現場で意思決定に役立つ“データの整備士”を増やす方が、諸外国から劣後したデータ活用によるビジネス成果をより早く日本企業が享受できるようになるのではないか© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation27

【背景③】 データエンジニアリングのプロフェッショナルを育てる必要性
2023年6月9日に閣議決定された「デジタル社会の実現に向けた重点計画」では、“データ連携基盤”というキーワードが45件、“プラットフォーム”が35件といった状態で頻出しているが、“データマネジメント”については以下の記述しかない。
基盤やプラットフォームに流通する活用対象のデータが目的に適合した品質を保っているのか等についても対策が必要ではないか。
（３）当面重点的に取り組むべき事項⑥ データマネジメント
生活や企業のあらゆる活動でデータを活用するデジタル社会において、円滑なデータ連携において参照可能な標準群として政府相互運用性フレームワーク（GIF）を整備・公表している。AIでの利活用も念頭に置き、データ連携における設計・変換コストの低減、環境整備による、データ間の相互運用性を高めるため、デジタル庁で先行してGIFの導入を検討できるシステムを選定し、具体的なGIFの導入支援、利用促進を図る。

総務省「情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会（第9回）配布資料」より（https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/information_trust_function/02tsushin01_04000571.html）

データが市場で取引される社会を政府は後押ししているが、企業は信頼性のないデータを購入したいと思わない。
流通させるデータの品質を評価・担保できるデータエンジ
ニアリング人材が不在だと、データを対価性のある資産として取引を活性化させることが難しいのではないか。

国が公表、つまり国民に約束している計画や政策のいずれも、基盤やプラットフォームといったIT（器）にばかり視線が集まり、データ（中身）の品質や価値を高めることに着目していないと感じられる。
ITの“血液”であるデータが安心・安全に流通できること、相互運用性が確保されていることが重要なことは論を待たないが、“血液”そのものの信頼性（精度、鮮度、整合性、等）を確保し、向上させるためのデータマネジメント活動を並行して計画・実行しないと、「画に描いた餅」に終わることを危惧する。
© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation28

© 2024 NTT DATA Value Engineer Corporation