企業変革には根強い誤解があり、私はそれがどんな技術的なギャップよりも企業の前進を妨げていると考えています。
それは、業務をデジタル化し、プロセスを自動化し、分析を拡大するには、まずすべてを技術専門家の手に一元化する必要があるという考え方です。
一見すると、理にかなっているように思えます。しかし実際には、業務を理解している人と、その業務の改善を担う人との間に溝が生じることがよくあります。
真にインテリジェントな企業を構築するには、既存のワークフローにテクノロジーを追加するだけでは不十分です。改善の進め方そのものを再設計する必要があります。つまり、より多くの人々、特にその分野について最も深い専門知識を持つ人々が問題を直接解決できるようにするということです。多くの場合、ボトルネックを最もよく理解しているのはIT部門の担当者ではありません。日々、そのボトルネックに直面している現場の人々です。
これは、Siemens Energyでの取り組みを通じて得た最も重要な教訓の1つです。
誰が構築するのかを見直す
私たちの考え方が変わったのは「どうすれば技術リソースをもっと確保できるか」と問うことをやめたときでした。そして、「ビジネスとそのプロセスを理解している人々に、どうすれば適切なデータを届けられるか」と考えるようになりました。
最初の問いは、分析を一元化し、専門家のチームから現場へインサイトを提供するプロセスを前提としています。2つ目の問いは、日々の業務上の課題を理解している人々、たとえばサプライヤーの遅延によるコストを把握している調達マネージャーや、生産指標が基準から外れている理由を理解している工場のアナリストこそが、解決策を構築するのに最も適した立場にいるという前提に基づいています。
私たちは、このアプローチを「市民開発」と呼んでいます。その基本的な考え方はシンプルです。従来のようなプログラマーではない人でも、ノーコード／ローコードツールを使って分析ソリューションを構築できるようにすることです。データへのアクセス、適切なプラットフォーム、そしてテクノロジーの専門家によるサポートを提供すれば、大きな成果につながります。
データアクセスの基盤を構築する
一般開発者が力を発揮できるようにするには、まず「データへのアクセス」という問題を解決する必要がありました。生データを確認するだけでも、リクエストを提出したり、膨大なレポートをエクスポートしたりする必要があるのでは、手間がかかりすぎます。それでは、誰も何も構築しません。結局、表計算ソフトを使った作業に戻ってしまいます。
そこで私たちはSEデータセンターを構築するとともに、Snowflakeに接続するAlteryxマクロを作成しました。Snowflakeには、当社のさまざまなSAPシステムの生データが20分ごとに同期（レプリケート）されます。これが、当社のデータ民主化という考え方の中核を成しています。
標準化されたワークフロー、再利用可能なテンプレート、一元管理されたパラメータレジスターを構築することで、データの整合性を維持しながら、チームが自由に構築できるようガードレールを設けました。自律性とガバナンスのバランスについては、どの組織も規模を拡大する前に十分に検討することをお勧めします。
セルフサービス分析の拡大とはどのようなものか
2018年に、まずは試験的に数ライセンスから始めましたが、すぐに取り組みが加速しました。2020年までにはAlteryxのライセンスが100件に達し、さまざまなユースケースで活用していました。最初の大きなプロジェクトは、週次の入金レポートの自動化でした。華やかなプロジェクトではありませんでしたが、確実に成果を上げ、アナリストが手作業に費やしていた何時間もの時間を削減できました。
この成功は調達部門にも広まりました。そこでは、現場のバイヤーの1人が、未回答の発注確認についてサプライヤーへのメールを手作業で作成するために、毎週数時間を費やしていました。そこで、工場のSAP生データを分析し、確認が取れていないすべての発注明細を特定して、各サプライヤーにさまざまな言語でメールを自動送信するワークフローを構築しました。
1つの成功が次の成功につながる好循環が続き、最終的に「Procurement Cockpit」が誕生しました。これは、Snowflake、Alteryx、Tableauを活用したエンドツーエンドの可視化スイートであり、現場のバイヤーや調達チームに、需要から入荷までの調達業務プロセス全体をリアルタイムで可視化します。
現在では9カ国の20以上の工場で稼働し、年間15万時間以上を削減しています。このソリューション、特にその基盤となる動的なワークフローアーキテクチャは、拡張性とガバナンスが求められる他のユースケースにも応用・展開できるひな型となりました。
AI時代にますます重要になるドメイン専門知識
AIが大きな注目を集める中、将来は現場に最も近いアナリストへの依存度が低くなると考えがちです。
私はそうは考えていません。
自動化やAIによって、ソリューションの構築、設定、拡張のハードルが下がるにつれ、ドメイン専門知識の価値はさらに高まります。低くなるのではありません。
なぜでしょうか？多くの場合、難しいのはワークフローを構築することではないからです。難しいのは、プロセス全体を通じてデータがどのようにつながっているのか、ワークフローで何を行うべきか、どのような例外が重要なのか、どのような意思決定を支援する必要があるのか、どのようなビジネスロジックでプロセスを管理すべきか、そして結果がその文脈で実際に何を意味するのかを理解することです。
こうした理解は、ビジネスとその業務プロセスを熟知している人々から得られます。また、生データにビジネスロジックが加わることで、AIユースケースの基盤も構築されます。
これも、ローコードプラットフォームとAIが大きな力を発揮する理由の1つです。これらは、単に技術的な実行を加速するだけではありません。より多くの人々が改善活動に参加し、ビジネス上の課題をデータに基づくソリューションへと変えることを可能にします。
これらのテクノロジーから最大限の価値を引き出せるのは、現場を最もよく理解している人々の判断力とテクノロジーを結びつけることができる組織です。Siemens Energyの歩みは、このことを明確に示しています。市民開発、より幅広い人々の参加、そして試行錯誤を推進する取り組みは、同社の分析と自動化の進展と切り離せないものでした。
リーダーが始めるための方法
リーダーにとって、インテリジェントエンタープライズへと変革する上での課題は、拡張性と信頼性を確保しながら、業務を最もよく理解している人々を中心にこの変革を進められるよう、組織が適切な環境を整えているかどうかです。
まずは、以下の実践的なステップから始めることをお勧めします。
- 概念実証ではなく、実際の課題から始める
- 初日からエンドユーザーを参加させる
- データへのアクセスを前提条件とする
- 早い段階でガバナンスとガードレールを整備する
- 単なる問題解決ではなく、再利用を前提に設計する
インテリジェントエンタープライズの未来を切り拓くのは、業務を熟知している人々に分析能力を提供する方法を見いだし、さらに、その人々がその能力を活用できるようにするための文化、インフラ、信頼を築く企業です。