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            DXってなに?②(コンピュータが苦手な方でもわかるDX入門)
            2022/01/14
            今日も前回に引き続き『DX』の話をいたします。

            前回は、経営資源のうち昨今重要性が増している『情報』に着目し、DXとは規模が膨大化している情報に対して、データ化してコンピュータにて人による処理の一部を代行することによって、高効率化することをお話ししました。

            DXにおいてコンピュータを活用するということで、「コンピュータが苦手な方には向いていないのでは?」と懸念されている方もいらっしゃるのではないでしょうか。今回はその懸念を振り払うお話をしたいと思います。

            最初にあらゆる『システム』と呼ばれているものは、『入力』⇒『処理』⇒『出力』の工程を必ず通っています。これは皆さまもご存知ですよね?

            実はDXも1枚目のスライドに示す通り、『システム』の基本概念に則って形成されているのです。DXだからといって特別なプロセスを踏む必要はないのです。通常の業務と基本的に変わりありません。

            ではDXを進めるために、何が必要となるでしょうか? 
            ① 分析の元情報のデータ化(例:データリストや属性付与(ラベリング)
            ② アウトプットイメージの明確化
            上記2つだけでいいのです。これならばコンピュータが苦手でも出来ますよね?

            一方、「処理はどうするの?」と疑問に思われるかもしれません。もちろん処理内容を要求⇒仕様に落とし込んでもかまいません。一方でブラックボックスとしてAIを活用する方法もございます。各企業様のスキル、予算、工数等加味して、内製にしても、取引先に委託しても問題ありません。

            2枚目のスライドにその一例を示しています。

            私は前職において、AEB(衝突被害軽減ブレーキ)における事故低減効果の調査を行ってきました。
            ITARDAという分析機関には国内の交通事故の情報が蓄積されています。このままでは情報量が膨大過ぎて分析処理が出来ません。

            ここで、2枚目の表に示すように、項目(属性)を与え、元情報をデータリストにして整理します。一つ目の『データ化』の処理です。項目(属性)は人間が決めることですので、コンピュータの力を借りることはありません。
            リストへのデータ挿入のみコンピュータの力を借ります。エクセルでも十分対応可能ですが、専用の検索ツールを利用すると、より効率的に作業を進めることができます。

            もう一つ『アウトプット』イメージの明確化です。スライドの右にある通り、各種分析結果と事故をさらに軽減するために必要な機能・性能予測を記載しています。こちらもコンピュータの力は必要ありませんね。

            そして、入力から出力までの処理については、内製にするか、委託するか、各企業様で選択すれば良いのです。

            DX推進による業務高効率化に関して、導入のきっかけは決して難しくないことをお話ししました。
            当然ながら、より高い成果を上げるためには、企業内でスキルを高める、もしくは取引先との情報共有を増やしていく必要があります。とはいえ、これらの工程は従来業務にも共通していえることなのです。
            DXってなに?②(コンピュータが苦手な方でもわかるDX入門)
            DXってなに?②(コンピュータが苦手な方でもわかるDX入門)
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