【過去ウェビナーQA公開】2/18開催DXウェビナーを振り返る

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こんにちは。

データデザイン部でディレクターをしております福島です。

本日は弊社で定期開催しております3つのウェビナーから、2月18日(木)に開催した「なぜ貴社ではデータ/AIを使ったDXの実現が全く進まないのか」のQAまとめをお届けします。

今回で5回目の開催となります本ウェビナーでしたが、DXの推進にお悩みをお持ちのお客様に数多くご参加いただき、様々なご質問を頂きました。

「AIだ、データだといわれているけどそもそも何からすれば良いの?」という方に、本ウェビナーだけでなくQA内容もご参考になりますと幸いです。

弊社開催3つのウェビナーのご紹介はこちら

前回1/19開催ウェビナーのQAはこちら

DXウェビナー概要

「なぜ貴社ではデータを使ったAI/DXの実現が全く進まないのか?」
昨今、AIやDXという言葉が様々なメディアに取り上げられ、今まで以上にデジタル技術の活用が進んでいます。
一方、DX/AI推進を担当しているものの、AIやDXについてはよくわからない、何から手を付けていいか分からない、なぜか前に進まない……こんなお悩みをお持ちの方も多いかと思います。
そういった方に向けて、本ウェビナーでは”まず何から始めるべきか”を3つのポイントに絞ってご説明しております。

「AIだDXだ叫ばれているけど、そもそもそれらがどんな事を示す言葉か理解していない。」
「どのように課題を見つければいいかわからない、何から手を付けていいか分からない。」
という方に、ぜひご視聴いただきたい内容になっております。
2021年2月18日(木)開催分のオンデマンド配信視聴はこちら

QA振り返り

今回のウェビナーでは、DXの進め方に関連するご質問を多くいただきました。

いただいたご質問は、以下のように分類しています。

  • 社内への働きかけ・教育について
  • データ収集・活用方法について
  • プロジェクトの進め方について
  • その他

それではQA内容をご紹介していきます。

社内への働きかけ・教育について

Q1.DXを推進するために有効な教育方法、教育内容についてご教授いただけますか?

A1.「①DXが自社ごとに捉えられるよう導線を引くこと」「②課題ベースで話し合いをすること」の2点が重要だと考えます。
①に関しては、DXはステップ論で考えるべきで、デジタル化されていない会社がいきなりDXを行うことはできないので、まずは身の回りの業務をデジタル化していくことで慣れてもらい、自身の業務とDXが結びつくことを実感してもらいます。そして②で、実際に現場にはどんな課題があって、どこをDX化していくかの優先順位を話し合うと良いと思います。課題整理にはDIVAワークシートがおすすめです。

Q2.POC検証での投資、導入後の効果があるのかどうか、上層部へのアプローチに欠けるところがあり、なかなか進捗できない状況です。このような場合、どういう手順を踏めば有効でしょうか?

A2.「①まず動くものを作って成果としてのインパクトを与えること」「②費用対効果の試算」の2つが考えられます。
①では、これまで推進してきたプロジェクトでも、例えばスマホのアプリを実際に作って上層部に見せた途端、手のひら返しに上層部の反応が良くなったというケースを見てきています。動くもののインパクトは予想以上にあります。(画面設計の重要性についてのブログはこちら

②に関しては、AIの精度自体は実際にやってみないとわからないという性質はあれど、やはり数字で見せるというのはインパクトが大きいです。現状の業務にどれくらいの工数がかかっていて、その業務にAIを導入した結果どれくらいの削減効果や効率化が見込めそうなのか、一度整理してみると良いと思います。(費用対効果について詳しくはこちら

Q3.パソコン導入=DX と考える経営者をどうデータドリブンな発想にもっていけますでしょうか?

A3.DXはステップがあるという話をウェビナー内でしているとおり、まずはデジタル化していくというステップは良いと思います。パソコンを導入することでデータを蓄積することができる、その先に何ができるのか?データドリブンにした結果、どういう効用が生まれるのかというゴールのイメージを持ちつつ発想に変えていくというのが良いかと思います。

Q4.組織間の壁が厚すぎるため、組織全体的なDXは不可能な場合でも可能なDX(例えば部内、課内のみ)は行う価値はあるのでしょうか?

A4.他部署の成功体験が全社的なDX推進の起爆剤になり得ますし、充分価値はあると思います。DXではないですが、他社である部署だけがコミュニケーションツールとしてslackを使っていて、もともと全社的にはskypeを使っていたけれどslackの利便性に気づき、slackが浸透したというような事例もあります。

データ収集・活用法について

Q5.様々データが蓄積されているのに、そのデータを効果的かつスピーディーに活用できないという課題をどう解決すれば良いでしょうか?

A5.データが活用できないというのが活用できるかたちで保存されていないようであれば、まずはデータの貯め方から再構築するやり方であったり、活用の仕方がわからない、ということであれば、DIVAワークシートで課題から整理をしたりというやり方が良いかと思います。

Q6. DXを推進することを見越しているとき、データの作成や保管の段階で工夫すべきことはありますでしょうか?

A6.データの作成に関しては形式を揃えたり、一つのプラットフォームで管理したりと使える形で保存していくこと、また、将来的にデータを持ち出して他社ベンダーに依頼する可能性がある場合は、クラウド環境に保管すると扱いやすいです。

プロジェクト推進方法について

Q7.DXにおいて、ベンダー様のコンサルと事業会社の組織の関係性(技術力や企画力のバランス)に関して、ご示唆頂けますか?

A7.事業会社様とベンダーのバランスは半々くらいが理想であると思っています。技術力に関してはベンダーが得意とするところで、企画力、特にお客様のドメインを反映してプロジェクトは進んでいきますので、課題整理など事業会社様も積極的にかかわって頂くのが理想です。よくベンダーに丸投げしてしまってうまくいかなかったというようなプロジェクトの話がありますが、双方コミュニケーションをとりつつ、本当に使える意味のあるDXを推進していくのが良いかと思います。

Q8.スキルテクニックに走り過ぎて戦略がないのですが、どうすれば良いでしょうか?

A8.技術に走って中身が伴っていない、という意味であれば、技術スキルがあること自体はとても素晴らしいことだと思います。ただ、AI/DXが目的化してしまっているようであれば、そもそもそれで何がしたいのかを、先ほどもおすすめしたDIVAワークシートを用いて整理したり、全社的な戦略がないようであればまずはそちらを話し合うというのが先決かと思われます。

Q9.デザイン思考の基点と思考ループの回し方についてご教授いただけますか?

A9.こちらに関してはぜひstep3.のセミナーをご視聴頂きたいです。例えば異常検知をする画面を設計する際、「①判定画面だけを出す」「②似たような異常画像をレコメンドする」「③AIが見ている画面をGradCamで可視化している」の3つの画面があるとした際に、現場の人にとっては①が理想的ですが、クレームが発生した際には③も必要になります。そうであれば、現場向けには①の画面を適用するけれど、管理者向けには③も見られるようにしよう、などのデザイン設計方法があります。

Q10.「客の本当に今から必要なのか?」への回答はどうなりますでしょうか?

A10.おそらくベンダーさんからのご質問かと思いますが、これは弊社でも常々考えていることになります。どこの会社もいまビジネスモデルそのものを変えようと試行錯誤しているところで、今すぐに変えずともむこう3年くらいはどうにか存続すると思うんですよね。でも、それを続けてたら周りの会社にどんどん置いて行かれてしまう、いかにこのままでいると恐ろしい未来が待っているかを脅すわけではなくフラットにその実情をお伝えするようにしています。

ただ、事業会社様の視点で見ても、DXは自社の強みを強化していくことになるので、そこに時間を割くということは価値のあることだと思います。ですのでまずは自社内の課題を整理してみると、何かしらのとっかかりが掴めると思います。

おわりに

本日は過去ウェビナーQAをお届けいたしました。

3/17(水)に6回目の開催も決定しておりますので、ご都合のつく方はぜひご参加をお待ちしております。

また、随時個別ご相談会も受け付けておりますので、ご質問のある方、DIVAワークシートに興味のある方はお問合せよりご連絡頂けますと幸いです。

【無料ウェビナーのお知らせ】
「AI導入が進まない」「時間ばかりかかって実利用に至らない」方に最適なウェビナーを企画しました

事業会社がAIを導入するには、現場も経営層が一体となるとが重要ですが、「現場に納得してもらえず対立」「経営層に伝わらない」など、うまくいかないケースも。
その解決策として、「最初に皆で画面を作って、現場適用後の使用イメージを共有すると何が起きるのか?」を詳しくお伝えします。

<ウェビナータイトル>
AIは "使われ方" から逆算する~真っ先に実施すべきは画面設計~
<プログラム>
1.経営も現場もAIプロジェクトで皆が同じ方向を向くには
2.画面を作る時のポイント、操作フロー
3.画面を作るとどう変わるか?(before -> after)

日時:2021年4月22日(木) 13:15~14:15
参加方法:Zoomで参加(参加費無料)

お申し込みはこちら

WRITER
Yurina Fukushima

Yurina Fukushima

福島   ゆりな Yurina Fukushima

2020年度富士通クラウドテクノロジーズ入社。データデザイン部ディレクター。食品、インフラ業界や宇宙産業のAI、データ活用を支援。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3。

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