いまこの瞬間にも、あらゆる業界の新旧さまざまな企業が、ビジネスニーズに応えるためのシステム開発を企画、検討していることは、間違いありません。企業内でひとつしかプロジェクトがないはずもなく、同時に複数のプロジェクトが並行して進められていることでしょう。

そこにはきっと、レポートやダッシュボード、あるいは帳票といったアウトプットがあるはずです。もしかすると全体の構想の中では、操作やフロー、接続やデータベース設計に追われて、後回しにされているかもしれません。確かにシステムをドライブするコア機能とは言えませんが、ユーザーにとってはエクスペリエンスと使い勝手、ある場合にはシステムの利用価値を規定する重要な要素です。

適切なレポートがない?  さくっとダッシュボードで状況を確認できない?  顧客に届ける書類の変更に数か月かかる?

別途BIツールで分析する？ 仕様追加、変更? その分の負担、それができるまでのロスは、システムを実装した際の欠陥でしょう。と、ビジネスサイドは叫びたいはず。

いまどきレポートやダッシュボードがモバイルで確認できない? 顧客には印刷物しか届けられない? 日本語しかダメ? はあ?

まさかそんな仕様になっていたとは...。 素人か! ビジネスは、叫びたい。

大丈夫! ここさえ押さえれば!!

新システムのアーキテクチャを構想する際に、目的と用途に応じた帳票テクノロジー基盤を忘れずに組み込んでおけば、心配はご無用。たとえプロジェクトが終盤に差し掛かっても、きっちり実装することができます。

Magellan BI & Reporting : レポート/ダッシュボード基盤

オープンソースのBIRTが、含むエンタープライズ向けに拡張されたMagellan BI & Reportingなら、ダッシュボードもモバイルも、多言語対応も万全。ビジネスユーザーが納得する見える化を簡単に実現できます。

[caption id="attachment_30784" align="alignnone" width="1024"] ひとつのデザインで多言語に対応したレポートやビューティフルで直感的に把握できるダッシュボードも簡単に提供[/caption]

グローバルなステークホルダーがインサイトを活用するために、欠かせませんね。

Exstream : 顧客向け帳票基盤

パーソナライズされた文書を顧客に届けるなら、Exstream。多言語で、Eメールでも、モバイルアプリに組み込むHTMLでも同時に提供できます。

[caption id="attachment_30776" align="alignnone" width="1024"] Eメール、Web/モバイル、PDF。日本語でも英語でも。ひとつのデザインで。[/caption]

より広い顧客をターゲットにしてビジネスを成長するためには、欠かせませんね。

いまからでも2020に間に合いますよ

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デジタルトランスフォーメーションの競争は、かつてなく激しいものとなっています。企業は、売上の拡大と競争優位のために、ビジネスモデルとオペレーションを迅速に進化させる、新たなテクノロジを採用しています。IDCの新しいInfoBrief、Digital Transformation in Manufacturingでは、製造業がデジタルトランスフォーメーションのパーフェクトストームの中心にあることを示すとともに、明日のインテリジェント コネクテッドオペレーションを創造するために、製造業が高度なEIM (Enterprise Information Management)をどのように活用しているかを概説しています。

製造業がクラウド、モバイル、IoT (Internet of Things)、といった、より破壊的なテクノロジーを受け入れるにつれて、フォーカスがビジネスアプリケーションから、それを支えるデータに移りつつあります。データを価値ある情報に変えることが成功への鍵となります。競争力を維持するために、企業はインフォメーションマネジメントへの統合アプローチを追求する必要があるのです。

製造業でデジタルトランスフォーメーションを推進する要因

InfoBriefに含まれているIDCの調査によれば、データ ドリブンのビジネスへのシフトを、製造業者は理解し始めています。調査によれば、回答者は主要なビジネスアプリケーション群を最適化するために、高度な分析を組み合わせた、オペレーショナルやトランザクショナルなデータの活用を模索しています。予想されるように、ERPが最も重要なアプリケーション(59%)とされ、MES (Manufacturing Execution Systems) (39%)やサプライチェーン管理 (38%)、PLM (Product Lifecycle Management) (36%) がこれに続きます。

このようなアプリケーションの最適化を達成するためには、企業全体、そして、しばしばそれ以上に渡るすべての構造化データと非構造化データに対するエンタープライズビューが必要です。IDCはこのことを、情報の効果的なキャプチャ、管理、共有を可能とする統合データプラットフォームの必要性、を指すと言っています。

IDCは次のように述べています。「効果的なものとするためには、情報はさまざまな方向に流れる必要があります – トップダウン、ボトムアップ、インサイド アウト、アウトサイド イン、従業員間… ビジネス部門や、ビジネス ネットワークに渡っており、企業はデータ分析、トランザクショナルなコンテンツ、コンテンツ関連サービスを統合し、作成/受信されたコンテンツといったアクティビティについてのレポートを、簡単にアクセスできるダッシュボードで提供しなければなりません」

IDCが説明していることは、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションを容易にするEIMプラットフォームの役割であることは明らかです。しかし、調査をすると統合データプラットフォームへの進捗は遅い、と回答者は認識しているというのです。今日、エンタープライズに接続するデータプラットフォームを持つ企業は1/3に満たず、サプライヤーと顧客に接続するプラットフォームを持つのは、わずかに10%を超えるに過ぎません。

IDCは、製造業者がデジタルトランスフォーメーションを続けていけば、これは急速に変化すると確信しています。特にインテリジェント コネクティッド ファクトリーやインテリジェント コネクティッド サプライチェーンといった領域でそうなるでしょう。

「統一データプラットフォームを実現することは、より良いビジネスインサイトによって、ビジネスがよりスマートに情報を活用して働けるようにすることで、生産性、完全性、カスタマーエクスペリエンスを向上するために、中心的な役割を果たします」とIDCは述べています。

インテリジェント コネクティッド ファクトリーへ

工場は可能な限り自動化され、人々はイノベーションとビジネスの再発明にフォーカスできるようになりつつあります。効果的な自動化のためには、ITとOT(Operational Technology)の境目が、継続的に溶け合っていくことが必要です。IDCでは、ファクトリーテクノロジとエンタープライズシステムとの接続は、OTとITを別のドメインとして持つ従来の組織の境界を解体するIoTレイヤーに基づいています。

スムーズでシームレスな情報のフローが不可欠です。IDCは次のように述べています。「ERP/PLM/MESといったビジネスアプリケーションではなく、情報それ自身がセンターステージへとなっています」

「EIMは組織の境界を越えて透過的な情報の交換を簡単にするファシリテーターとなるでしょう。EIMは、より良いビジネス成果のためにOTとITの間でのデータの伝送をアシストするインフォメーションハイウェイとして機能します。」と同社は続けています。

インテリジェント コネクティッド サプライチェーンの創造

伝統的なサプライチェーンの直線的なモデルは消えつつあり、コラボレーションとイノベーションを促進するデジタルエコシステムに置き換えられています。このエコシステムの中心にあるのは、パートナー、サプライヤー、顧客の間で、情報を安全に共有し、また活用する能力です。統合データプラットフォームは、これらの拡張サプライエコシステムに関わる全員を包含するように、工場の壁を越えて動作しなければなりません。

IDCは、次のように指摘しています。「デジタルトランスフォーメーションには、単に工場内の統合プロセスだけではなく、顧客との密接な結びつき、仕掛品と原材料に渡るコントロールを改善するためには、サプライヤー、顧客、製造組織の間の接続の強化が必要です。しかし、エコシステム内の柔軟性とアジリティの向上が期待されているでしょう。」

繰り返しますが、EIMプラットフォームは、工場からサプライチェーンへの情報の移動の基礎となります。コンテンツ管理、プロセス管理、トランザクション管理、高度な分析、といったEIMのコア機能が、製造業従来のプロセスからインテリジェント コネクティッド ビジネスプロセスへと移行するために不可欠、とIDCは確信しています。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションのより詳細については、Digital Transformation in Manufacturing (英文).をダウンロードしてお読みください。OpenText™ がEIMを通して統合データプラットフォーム構築に貢献できることについて、ご関心があれば、ぜひご連絡をいただければと思います。

(当ブログは2019年1月11日に米国で発表された ブログ記事「Key factors driving digital transformation in manufacturing」 の抄訳です)

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昨年(2017年)のSIBOS(SWIFT International Banking Operations Seminar)での議論の多くは、わずか2年前にはほとんど興味を惹かなかったものが中心でした。 バンキングにおけるAPIの使用は、末梢的な課題から多くの銀行の思考の中心へと急速に移りました。 銀行がAPI関連ビジネスに向けてギアを上げ始めていることから、API投資からいかに価値を生み出すかが、多くのバンカーにとっての問題です。

銀行業界全体がオープンなAPIバンキングに真剣に取り組んでいることに疑う余地はありません。 SIBOSで公表された聴衆の投票結果によれば、すでに43％にAPI戦略があり、さらに42％がその開発を考えていました。 急速に近づくEUのPSD2規制といった立法環境を離れてみれば、銀行がAPIを受入れるべき真の理由はシンプルです。それは顧客が求めるものだからです。

業界のコメンテーターからは、顧客がその財務情報を共有することに痛痒を感じない傾向が強まっていることが示唆されました。 それが真実であろうとなかろうと、顧客は製品やサービスが要求や達成したいことによりマッチしていることを、より強く求め望んでいることは否定できません。 これには革新的な手段と、さらにもっと顧客中心的(Customer-Centric)となることが必要です。

オープンなAPIバンキングは、この進化を銀行業務にもたらす可能性を秘めています。 Fintechが銀行のデータと顧客すべてをはぎ取るという初期の恐れは過ぎ去ったかもしれませんが、オープンなAPIをどのように活用するのが最も良いか、銀行がまだ分かっていないことをSIBOSで露になりました。 同じアンケートで、半数以上の読者がオープンAPIに関連する最大の課題は価値の創出だと考えていることが判明しています。 APIは結局のところ、配信メカニズムにすぎません。 最も重要なのは、銀行のデータ、IP、そして最終的にはアルゴリズムです。 革新的な機能やサービス、銀行のデジタル資産を効果的にマネタイズすることを通して、価値は生まれるのです。

SIBOSで多くの人々が同意したのは、包括的なアプローチを取る必要があるということでした。 個別のAPI戦略をテクノロジーレベルで作成すべきではありません。 全体的なデジタルプランの一環とみなすべきです。 ビジネスレベルでは、組織でより緊密なコネクションとコラボレーションを実現することが不可欠です。 また外部とも同様であり、それは顧客とFintechを意味します。

常にオープンAPIを中心とする変化の最前線にいたのが決済業界です。 2015年から2017年の間の500を超える新しい金融サービスAPIのうち、160以上が決済のために設計されています。 決済におけるAPIの重要性を示す一例として、SWIFT gpi Challengeがあります。SWIFTは、APIを使って共同イノベーションを推進するよう、業界に求めています。銀行とFintechが、SWIFT gpi (global payments innovation)の最上位に乗るオーバーレイサービスを開発するために協力していることが、ここで再度強調されています。 銀行は、セキュアかつコンプライアンスに沿って決済APIを公開し、これを新しいタイプの商品やサービスの提供にどう活用するかを検討する必要があります。

OpenText™AnalyticsはAPIを開発してきましたが、今後さらに多くを提供します。 AIを決済業界に適用する可能性についての詳細は、こちら(英文) をご覧ください。これはSIBOSで議論された内容と一致しています。 API戦略の開発と実装を検討する銀行は、次の5つの重要な分野にフォーカスすべきであると考えられます。

API Center of Excellenceを確立

迅速かつ効果的なAPI開発に必要なスキルと知識は、簡単には得られません。 APIの作成、セキュリティ、管理、保守などの分野で、適切な能力を社内で開発するために時間を取ることをお勧めします。これがAPI採用とビジネスイノベーションの推進に役立ちます。 協力する多くのパートナーもまたAPIの理解と実装に苦労する可能性があることに注意してください。 自前のCenter of Excellenceは、コラボレーション促進、イノベーション強化、収益実現に至る時間の短縮を助けることができます。

API デベロッパーポータルを設置

オープンAPIの重要な特質は、自社のAPIを中心とする開発者のコミュニティを成長させることができることです。 大手銀行の多くは、できるだけ多くの優れた開発者を引き付けるためにオープンバンキングデベロッパーポータルをすでに設立しています。 ポータルはセキュアで適切に管理される必要がありますが、適切なスキルレベルをリクルートする時間とコストをかけずに、新しいAPIや興味深いAPIを開発するためのリーチと能力を広げることができます。 いくつかの銀行では、Fintechから才能を引き付ける手段としてもポータルを利用しています。

クラウドベースのサービスを活用

多くの銀行で重要な技術的課題は、レガシーシステムの取り扱いです。 オープンなAPIは、既存のインフラストラクチャと互換性がない可能性があります。 クラウドベースのサービスを活用することで、レガシーシステムをAPI戦略から切り離すことができます。 これには2つの利点があります。 まず、「APIファースト」アーキテクチャへの移行をより迅速に行うことができます。 第二に、戦うべきレガシーシステムを持つのは自行だけではありません。 クラウドベースのサービスを使用することが、パートナーや顧客とのコラボレーションと実装を助けてくれます。

APIインテグレーションに包括的なアプローチを取る

多くの金融サービス企業にとって、価値創造の秘訣は、より早く顧客ニーズを理解し、APIを開発/修正し、新しいサービスを実装することです。 これには、決済、会計システム、資金管理などの幅広い銀行システムにAPIを統合する機能が必要です。 ある大手銀行では、顧客のERPシステムから自行のERPシステムへのインテグレーションを実現するAPIを、既に開発済みです。これによって、顧客は当該銀行に関連する業務を自社のERPからすべて直接行うことが可能となり、銀行は新規顧客をより迅速に獲得できるようになりました。

APIの専門家を引き付ける

Center of Excellenceの構築には時間がかかりますが、いったんできたとしても、その革新と改善を継続するために必要なスキルと経験を必要なときに得ることは簡単ではありません。 信頼できるパートナーと協力することで、自行のオープンAPI戦略に合った正しい製品や技術、コンプライアンスの専門ノウハウを常に確保することができます。 オープンAPIのエキスパートからより多くのガイダンスとサポートを受けることができれば、より迅速に高品質のAPIを開発することができます。

オープンAPIバンキングは、今後数年間でバンキングと決済業の多くの部分を変えてしまう可能性があります。新しいチャンスを活用し、イノベーションと新たな価値のためにデザインされた、確かなAPI戦略を実行する組織が勝者となることは間違いありません。 一方でこれをすべて自行だけの力で達成することは、不可能ではないとしても困難です。 私たちはコラボレーションと共同作業の新しい時代に入っています。 今すぐ正しいステップに進むことで、製品やサービスを改善するだけでなく、新しいビジネスモデルにもオープンAPIを活用することが可能となります。

日本語脚注: SIBOS (SWIFT International Banking Operations Seminar) は、1978年から国際銀行間通信協会(SWIFT)が毎年開催している国際会議です。Sibos 2017は10月16～19日にカナダのトロントで開催されました。

(当ブログは2017年12月13日に米国で発表された The future of API banking dominates SIBOSブログ記事の抄訳です)

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IoT (Internet of Things)は、多くの業界で大きなインパクトを与え始めています。クラウド上でデータの通信、分析、共有できる、埋込型センサーを備えたコネクティッドデバイスのネットワークが IoTです。現時点では、流通・小売業界でのIoT活用はゆっくりとしたものですが、確実に起こり始めています。私がアップルウォッチを買った時、それが証明されたのでした。

少し説明させて頂くと、最近私は買い物へ行き、買った物をカウンターに置いて現金やクレジットカードを渡す代わりに、新しいApple Watchを「タップ」するだけで支払いが完了しました。シンプル。それは本当に素晴らしいカスタマーエクスペリエンスです。

そして2つのことに気付きました。一つ目は、今日こんなことができる店舗はほとんどありませんが、現代の破壊的なテクノロジーの進化と同様に、1年以内にこれが大勢を占めるようになるであろうと思いを巡らせたこと。二つ目は、私がちょうど体験したことは、いわば流通・小売業におけるIoTの氷山の一角であることに気付きました。POSシステムは、様々な“モノ”や“システム”と接続して、サプライチェーンの効率を高めるとともにカスタマーエクスペリエンスを引き上げることができるのです。

私はさらに好奇心をそそられて、IoTについて掘り下げてみると驚いたことに、Internet of Thingsという言葉は(想像したかもしれませんが)消費財と流通･小売業界の関係者が作り出したことが分かりました。当時Kevin Ashtonはプロクター・アンド・ギャンブル(P&G)に勤務し、IoTは流通・小売業務にとって重要である、物流、サプライチェーン管理、在庫管理すべての問題に対処することを意図していました。

IoTという語が流通･小売業から始まったのなら、なぜ業界はそのポテンシャルに気づくのが遅いのでしょうか？ 現在の調査からの回答は、実はそうではないということです。 流通･小売分野の最近の調査によると、世界の流通･小売業界の意思決定者の70％は、IoTの受入れ準備ができています。そこで挙げられていた主な理由は、カスタマーエクスペリエンスの向上でしたが、このテクノロジーがサプライチェーンを再構築し、まったく新しい収益源を創出する大きな可能性を秘めていることは明らかです。

IoT が流通･小売に革命を起こす5つの方法

IoTが流通･小売業界で直ぐに劇的な効果を発揮する重要な分野が5つあると思われます。

1. コネクティッド カスタマー

流通･小売業は、オムニチャネル カスタマーエクスペリエンスの提供に努めています。その担当者は、顧客が携帯電話で店舗の価格と在庫レベルをチェックすることを知っています。 iBeacon、デジタルサイネージ、スマートミラー、キオスクなどのコネクティッド デバイスは、物理デバイスとデジタル世界を結ぶエコシステムを作り、顧客との双方向のリアルタイムでのインタラクションを可能とします。 流通･小売業は収集されたデータを使って、個々の顧客が購入の意思決定を行う際の前後関係を理解できるようになり、顧客が最も受け入れやすい方法で率先的にアプローチして、顧客をサポートすることができます。

2. スマート ストア

2017年の調査によれば、2021年までに流通･小売業の4分の3は特定の顧客が店舗にいれば分かるようになり、79％は各個人に応じて来店をカスタマイズできると考えています。 IoTネットワーク上のコネクティッドデバイスは、ロケーションベースのターゲティングを可能とします。 顧客が店内のどこにいて、一番長く時間を過ごす場所がどこかが分かるようになります。 実際、ある小売業者は既に熱センサーを使って、店内の「ホットスポット」を追跡しています。 ビデオ、RFID、Wi-Fiデバイスを使って、お客様により良いサービスを提供できるだけでなく、例えば万引きを防止して店舗のセキュリティや在庫管理を改善することができます。

3. スマート倉庫

IoTは、顧客の購買行動にサプライチェーンオペレーションを統合する可能性を提供します。 オンラインと店舗内の購買データを使って、倉庫のロボットやオートメーションを動かすことができます。 RFIDは流通･小売業では決して新しいテクノロジーではありませんが、IoTネットワークの一環として使うことで、在庫管理を改善し、単なる「追跡とトレース」を超えたよりダイナミックな倉庫オペレーションを作り出します。通路や棚は、自動パレットや、あるいはドローンに置き換えられるかもしれません。

4. スマート ロジスティクス

ほとんどの流通･小売業者が、顧客への供給の方法にますます焦点を当てるようになっています。 調査によれば、流通･小売業業の65％が、現在革新的な配送サービスを模索しており、90％の企業は2021年までにオンラインでの購入と店舗での受取を実装すると言っています。GPSをロジスティクス実行のあらゆる部分を監視できるセンサーと組み合わせると、 車両の予測メンテナンス、気候および大気を踏まえた制御、完全なトレーサビリティおよび経路最適化を導入できるようになります。 重要なポイントとして、購入したものをリアルタイムで追跡できるように、このデータを顧客に提供することができます。

5. スマート ホーム

今日、スマートホームのコンセプトは、すべてIoTデバイスがドライブする、エンターテイメント、暖房、照明、セキュリティシステムの集中制御が中心となっています。 IoTは、すでに他の家電製品にもセンサーを追加しており、例えば冷蔵庫で製品の使用状況や有効期限を監視して自動補充するといったサービスを提供しています。 ビジョンに優れた流通･小売企業は、自宅のIoT対応デバイスと通信できる「スマートホームハブ」を既に開発しており、顧客に新しいレベルの利便性を提供しています。 IoTのパワーを理解する小売業者にとっては、新たな収益を生み出す広範な商品やサービスを作り出して提供する可能性が得られるのです。

実現のために今後必要となる3つのテクノロジー

流通･小売業でのIoTは、まだ採用の初期段階にあります。 しかしそのインパクトは、「成り行きを見守る(wait and see)」アプローチが小売業者にとって、到底賢明とは思われないほど破壊的な可能性があります。 IoTを迅速に活用する企業は、市場シェアを守り、競争優位を得られるでしょう。そのために必要となる3つのテクノロジーがあります。

高度なアナリティクス

ビッグデータとIoTは不可分です。 IoTネットワークでは、ますます急速に、さらにより多くのデータが作り出されます。 データの意味を理解し、アクションを起こせるようなインサイトに変えるには、洗練されたアナリティクスが必要です。 調査によれば、顧客の理解をより深めるために、2021年までに流通･小売業の75％が予測分析を実装することが示唆されています。 OpenText^™ Magellan^™のような、AIが強化されたアナリティクスの登場により、流通･小売業は顧客とその要求をより良く理解できるようになっています。

カスタマーエクスペリエンスマネジメント(CEM)

インサイトをアクションに変えるということは、データを取得して自動的にカスタマーエクスペリエンスに適用することを意味します。 顧客ごとの「いつ」「どこで」「なぜ」を把握すれば、これを高度にターゲティングされ、パーソナライズされた、マーケティングメッセージやプロモーションメッセージへと即座に変換し、顧客の携帯であれ戦略的に配置されたデジタルサイネージであれ、適切なチャネルを使用してフィードバックできるように、カスタマーエクスペリエンスマネジメント ソリューションが必要になります。

B2Bインテグレーション

カスタマーエクスペリエンスとサプライチェーン・オペレーションを効果的に結び付けるためには、エンドツーエンドのコントロールと可視化を提供する堅牢なB2B統合プラットフォームが必要となります。 IoTがロジスティクスと在庫管理の課題解決のために開発されたとすると、重要なビジネスプロセスに含まれるすべてのパートナーの接続とコラボレーションを確実にする、コアとなるコンポーネントがB2Bインテグレーションです。

すべての流通･小売業は今すぐIoT戦略に取り組む必要があります。 安価なコネクティッドデバイスの激増と、さらにより良いカスタマーエクスペリエンスを継続して提供することの必要性は、顧客が求めればいつでもどこでも、それぞれに特別なエクスペリエンスを創造するチャンスがあることを意味しています。 もしこれがまだSF小説のように聞こえるとしたら、食料品の支払いに時計を使うことを5年前ならどう思ったか、自問してみてください。

(当ブログは2017年11月16日に米国で発表されたHow my Apple Watch gave me a window into a world of IoT in Retail ブログ記事の抄訳です)

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ある調査会社では、「セルフサービスBI」をこのように定義しています。『セルフサービスBIは、エンドユーザーが、自身のためのレポート作成やデータ分析を、承認され、サポートされたアーキテクチャとツールの枠内で、設計し、実行することと定義できます。』

ここにきて、なぜ、エンドユーザーが自分自身で分析を行わなければならないのでしょう？20年以上、この業界にいますが、BIツールを導入したが、うまく活用されなかったという失敗談を時折耳にしました。理由は、操作が難しい、データが古い、自分が本当に欲しいデータや集計方法が無い、といったこと、また、パフォーマンスの問題も以前は、いや、現在もあるかも知れません。

3年前にオープンテキストは老舗のBIベンダーであるアクチュエイト社を約3億ドルで買収し手に入れました。そのアクチュエイト社が標榜していて現在も引き続き、その製品の特徴となっているのが『100%アダプション』というキーワードです。企業でアプリケーションを利用する100%の人が自らのポジションそれぞれで自らが必要とする情報を正しく、適切なタイミングで取得できるようにするというものです。それを実現するには、あたかもFacebookやYouTube、Googleといったソーシャルなサービスのメタファーを意識したゼロトレーニングで且つインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供できなければいけないと考え製品に実装しました。シンプルな操作ながらユーザー自らがブラウザでインタラクティブに操作を行いソートやグループ化、集計、グラフ化といった操作を行い、結果を保存し、他のユーザーにシェアすることができます。また、結果はデザインファイルという実行形式として保存し、IT部門の開発者へフィードバックを行うこともできます。このサイクルによって現場の知見を組織に広めるためのループが確立されるのです。実際、ご導入いただいた、日本で有数の化学メーカーさんでは、ごく基本的な60種類程度のレポートからスタートし、使いこむうちに200種類を超えるレポート形式を展開するまでになりました。現場のニーズに応えながら成長していくシステムになったのです。この、組み込み型BIプラットフォームがOpenText™ Information Hubという製品です。今ではOpenTextのほかの様々な製品に組み込まれています。

アクチュエイト社は、米国カリフォルニア州サンマテオに拠点を置く会社で20年以上にわたって当初のWeb帳票サーバー製品から、BIプラットフォームへ変遷し、近年ではデータマイニング分野の製品を開発販売してきました。現在は主に組み込み型BIプラットフォームである OpenText Information Hubと本日、後ほど、皆様にご紹介するOpenText™ Big Data Analyticsの2製品をOpenText™ Analytics製品群として販売しています。日本では、これまで500社以上に導入実績があります。

ビッグデータ分析

2020年までに、ビッグデータ分析はあらゆるところで利用されるようになり年間600億ドル、6.6兆円のコスト削減につながるだろうという識者の意見もあります。今から10年くらい前、話題となった本に日本でも結構売れた「ヤバい経済学」と「その数学が戦略を決める」がありました。膨大なデータを統計にかけて、常識や思い込みにとらわれない隠れた本質に迫るものでした。「ヤバイ経済学」の著者の2人はポッドキャストFreakonomics Radioを続けていて私も英語の勉強がてら時々聴いています。2016年には、彼らのブログをまとめた書籍「ヤバすぎる経済学」が10周年を記念して刊行されました。一方、私も昔夢中になって読んだビート文学のウィリアム・S・バロウズの紹介者として有名な山形浩生（ひろお）氏が翻訳した、「その数学が戦略を決める」では、統計学が大量データを扱えるようになったコンピュータのパワーによって専門家の知見を凌駕することさえ可能になったという実例が紹介されています。たとえば、葡萄がワインになる前からビンテージワインの将来価格を正確に予測することができたり、出会い系サービス大手は回帰分析を使ってうまくいきそうなカップルをマッチングしたり、カジノでは客の居住区の年収、人種、年齢、プレイ内容と勝敗を計算して、長期的にできるだけ多く金を使わせるよう対応する、あこぎな手口だったり、まだ監督も配役も決定していない脚本をニューラルネットにかけてその興行収入を誤差1億円程度で予測する、クレジットカードの使用状況と返済状況から離婚率や自動車の事故率を算出できるとか、かつてネット通販大手は客によって販売価格を変える実験を行っていた、といった例が紹介されています。そして、数年後、2010年代に入って「ビッグデータ」が、ある種のトレンドを示すキーワードとして、一般に広く取り上げられるようになってきました。ビッグデータの分析を行うことがウォルマートのような先端的な企業ではなくとも身近になりITの課題として現実化してきたのです。勘や経験ではなく、データに基づく科学的な分析によって意思決定を行うことの重要性がひろく認識されはじめました。さらに、オープンテキストのBig Data Analyticsのような、手軽なツールによってビッグデータ分析が身近になってきたといえます。

ん？セクシー？はぁ？

2009年、Google社のエコノミストがこういいました。「今後10年で最もセクシーな職業はStatisticianであると主張していきたい。本気で。」職業としてのスタティスティシャン、統計学者ではなく統計家、統計の専門家のことですね。外資系企業では統計分析を行うスタティスティシャンとういうポジションがあります。2014年の統計ですがアメリカでは26000人以上がスタティスティシャンとして働いてるそうです。かれらは、品質管理、技術部に所属しているケースが多いですが、データ解析のプロです。そして、2011年あたりから「データサイエンティスト」という職業の呼び名に関心が高まりだしました。米バブソン大学教授トーマスH.ダベンポート氏が「21世紀で最もセクシーな職業」はデータサイエンティストだと言ったのが2012年です。データサイエンティストに求められるものは、統計学のスキルにプラスしてビッグデータのハンドリング技術、さらにはビジネスの課題と分析の課題を結びつけるスキルが求められます。さて自分がスタティスティシャンでもデータサイエンティストでもないビジネスユーザーの立場として考えるとセクシーなスタティスティシャンやデータサイエンティストたちに、おいしいところを持っていかれたままでいいのでしょうか？ビジネスユーザーがセクシーじゃいけない理由なんてないですよねぇ？

セルフサービス+ビッグデータ

そういった流れをうけて当然、従来のBI（ビジネスインテリジェンス）からアナリティクス、BA（ビジネスアナリティクス）へ、一歩踏み込む流れが来ています。特に世間がAI、AI、AI、AI（おさーるさんだよー♪）言い始める前は特にそうでしたよね？今だって、まだまだとっても大きな課題ですよ。ある調査会社が2015年の時点でこんなプレスリリースを出しています。『2017年までに、ほとんどのビジネスユーザーとアナリストは分析のためのデータが用意されたセルフサービスツールにアクセスできているようになる』、これを書いている時点（2018年）では、もう過ぎてますけど。記事では、もはや、ITの手からビジネスの現場へシフトする時期だといっています。「データの収集」ですら現場に開放すべきとも言っています。多くの専門家が言うように、かつてのBI同様、現在、アナリティクスの世界でもビジネスユーザー、つまり現場の担当者が自ら分析を行うためのセルフサービスが求められています。

アナリティクスのセルフサービス化には2種類あります。「社内の専門家からの自分の手に分析を取り戻すこと」、もうひとつは、「社外の専門家からの自社の手に分析を取り戻すこと」。これは、あるリテール系のお客様から伺った話です。店頭在庫の最適化を行うサービスをコンサルファームにお願いしていて、いわゆる「デスクリプティブアナリティクス」（どうすればいいかといった具体的な処方箋を提供するアナリティクス）だと思いますが、ある商品をいくつどこの店からどこの店へ移動せよといった指示書がアウトプットされます。そのとおりに、お客様が実行するとコストがカットされ確かに効果がある。ただし、ロジックが完全にブラックボックスなのでお客様の自社内にノウハウが蓄積できない、とのことでした。

分析のノウハウというのは、顧客企業自体の重要な能力／資産だと考えられます。その積み上げによって自社のビジネスの重要な部分が形成されていくのではないでしょうか？と私は考えます。

オープンテキストが、ビッグデータビジネスアナリティクスを提供する製品がOpenText Big Data Analyticsです。製品名が、ストレートでなんのひねりも無いBig Data Analyticsです。簡単に言ってしまいますとOpenText Big Data Analyticsは、ビジネスユーザーを予測分析の達人に変身させるビッグデータ分析ソリューションです。データサイエンティストでなくてもすぐにデータ分析を行えるしくみを提供するものです。今、求められているのはこのようなツールではないでしょうか？

オープンテキスト株式会社
ソリューション部
シニアソリューションコンサルタント
落合 辰巳

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