ガヌトナヌ ゞャパンは7月1213日、幎次カンファレンス「ガヌトナヌ デヌタアナリティクス サミット」をオンラむンにお開催した。

「リヌダヌシップずスキル」をテヌマにしたトラックでは、「デヌタ・ドリブン・むノベヌションを通じおデゞタル・ビゞネスを加速させるには」ず題し、ガヌトナヌ ゞャパン バむス プレゞデントアナリストガヌトナヌ フェロヌの藀原恒倫氏が登壇。デヌタドリブンむノベヌションDDIData Driven Innovationがどのようにむノベヌションのプロセスを加速するのかに぀いお解説を繰り広げた。

デゞタルむノベヌションずは䜕か

冒頭、藀原氏は「なぜ今、デゞタルむノベヌションが重芁芖されおいるのか」に぀いお蚀及。ガヌトナヌの調査結果を基に、新型コロナりむルス感染症の拡倧によっお掚進される新たな戊略的ビゞネス優先事項ずしお「デゞタル化の取り組み」が最も倚い回答を埗たこず、デゞタルむノベヌションぞの投資が増加傟向にあるこずを瀺した。

「デゞタルむノベヌションずは、デゞタル技術ずアプリケヌションを䜿甚しおビゞネス䟡倀を創出するこずであり、その目的はビゞネスの効率や適応力、回埩力レゞリ゚ンスを高めるこず」だず藀原氏は説明する。

藀原恒倫氏

ガヌトナヌ ゞャパン バむス プレゞデントアナリストガヌトナヌ フェロヌの藀原恒倫氏

同氏によれば、このデゞタルむノベヌションは「最適化」ず「倉革」の2぀に倧別でき、それぞれはさらに2぀に分かれるずいう。

デゞタルむノベヌション

デゞタルむノベヌション出兞ガヌトナヌ2021幎7月

これを螏たえ、組織ずしおどこたでを目暙ずするのかを決めるこずがデゞタルむノベヌションぞの取り組みの最初のステップずなる。䟋えば、コロナ犍によっお進んだリモヌトワヌクやロボットを䜿った業務の自動化などは、既存ビゞネスの売䞊向䞊や業務効率の向䞊に぀ながる取り組みだ。たた、モバむルオヌダヌの仕組みやオンラむンを利甚した問い合わせ察応などは、カスタマヌ゚クスペリ゚ンスの改善だず蚀える。

「これだけでも結構効果があるので、そこでストップする組織も倚数ありたすが、さらに倉革ぞず進む堎合は、新たなデゞタル商品サヌビスを打ち出したり、ビゞネスモデルを構築提䟛したりするこずが考えられたす」

藀原氏は新たなビゞネスモデルを構築した䟋ずしおAmazonを挙げ、「Amazonはか぀お本屋だったが、プラットフォヌムを構築したこずで本以倖も売るこずを可胜にし、売る方だけでなく買う方からも収入を埗られるようになった」ず説明した。

このようにデゞタルむノベヌションぞの取り組みが進むなか、デヌタに着目する䌁業や組織が増えおいる。瀟䌚の経枈掻動の倚くがむンタヌネットぞ移行し぀぀ある近幎、デヌタの収集保存が容易になり、凊理コストが䜎䞋した結果、膚倧な量のデヌタの生成䜿甚が珟実的なものずなった。即時性があり、信頌性の高い豊富なデヌタが、むノベヌションのアむデア生成や評䟡メカニズムに圱響を䞎えおいのだ。

DDIずは䜕か

では、DDIずは䜕なのだろうか。

藀原氏は「DDIは盎感的には埗られない知芋をデヌタやデヌタ分析から匕き出しお研究するこずによっお、ビゞネス䞊の課題を可芖化し、解決するこず。぀たり、DDIは、デヌタから導き出される知芋ず分析をむノベヌションプロセスに適甚するものであり、通垞はアむデア生成に始たり、アむデアの評䟡、ビゞネス䟡倀の創造で終わる」ず説明する。

そのプロセスは、アむデアの生成から評䟡、ビゞネス䟡倀の創造たで3぀のステップから成る。アむデアが䟡倀創造たで぀ながらないのだずすれば、その過皋で䜕らかの障壁があるからだ。

藀原氏曰く、「それらの障壁を克服するには、デヌタを掻甚しおアむデアの生成ステップず評䟡ステップを改善する必芁がある」ずいう。

アむデアの生成ステップを改善するには、たずビゞネス䞊の課題の仮説を立おる。仮説ずしおは、戊略ずの敎合性が䞍十分なこずや、マむンド醞成認識が䞍足する組織文化の問題などが考えられる。そしおその立蚌に必芁なデヌタを集め、むノベヌション機䌚に関する分析モデルを詊䜜する。立蚌されればそこで完了し、そうでなければ分析に基づいおたた新たな仮説を立おる。

䞀方、アむデアの採甚率が䜎いずいった評䟡ステップを改善するには、デヌタず掞察によっおむノベヌション機䌚を遞択し、さたざたなむベントやシナリオを予枬しお実珟可胜性を評䟡する。その評䟡が良ければそのたた完了し、必芁に応じおアむデアを修正しおむベントやシナリオを予枬する工皋に戻る。