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IoT・AI以前に中小企業が取り組むべきデータ活用

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IoT・AI・VR・ブロックチェーン・ロボティクス・・etc

次々と新しい技術が生まれ、これらを活かした新しいビジネスを展開するのは、大企業でも大変なことです。
限られたリソース(人材・お金・時間・情報)で日々の業務に対応している中小企業は、言うまでもありません。

 

新しい技術を追い求めながら、足元を固める

「新規事業開発部」などが存在する大企業と異なり、中小企業は新しい技術を追い求めることだけにリソースを割くことは、なかなかできません。
とは言え、何もしなければ、会社は世の中の成長に着いていくことができません。

私はリソースの限られた中小企業にとって大切なことは、
「足元を固めつつ、新しい技術を追いかける」
ことだと感じています。

足元を固めるというのは、社内の数字を見える化して、データを活かす体制を整えることです。

 

数字を見える化し、改善する

例えば、これらの数字をいつでも把握できているでしょうか?
少なくとも先月末時点での、これらのデータはサッと出せるようにしておきたいものです。

  • 売上実績
  • 売上予算(目標)
  • 商談(受注金額、請求時期から売上予測を立てる)
  • 製造原価(製造業のみ)
  • 商品仕入
  • 給与(商品や顧客別の人件費算出に使う)
  • 勤務時間(商品や顧客別の人件費算出に使う)
  • 経費(商品や顧客別の人件費算出に使う)
  • 顧客リスト(顧客別売上、経費、利益)
  • 商品データ(商品別売上、経費、利益)

IoTやAIを活用するということは、これらのデータを活用するということです。
そもそもデータが蓄積できる仕組みがなければ、どんなに優秀なIoTやAIのシステムを取り入れたところで、その効果は発揮できません。

なお、PDCAサイクルで有名なデミング博士は、

「定義されていないものは管理できない。管理されていないものは測定できない。測定されていないものは改善できない」

と言っています。
まずは数字を取って、それを改善する仕組み(社内体制・運用ルール・システムなど)を構築することが重要です。

これらの数字をどのように取って、どのように活かすのか?は、この書籍が参考になります。
(私も関わらせていただいた本ですが、何かあるたびに参照しています)

 

IoT(センサー)データと、非IoTデータを融合させる

IoTというと最初に思いつくのが、工場の機械装置にセンサーを取り付けて、生産性を向上させようという取り組み。
最近の産業用ロボットには、最初からWiFiやEthernetなど、ネットにつなぐためのインターフェースが組み込まれていたり、データを蓄積し、外部に吐き出すソフトウェアも搭載されていることが多いです。
(当たり前じゃん、と思うかもしれませんが、機械装置の分野ではインターフェースの標準化が、なかなか進んでいなかったのです。)

IoTを実現して、ひたすらに生産性を向上させたらどうなるでしょうか?
商談(案件情報)もないのに、いたずらに多く作り過ぎたら、製造原価が上がり、売れない在庫が残るだけです。
適切な商談情報(非IoTデータ)があるからこそ、その情報に応じて柔軟に生産量をコントロールすることに意味があるのです。

つまり商談(非IoTデータ)と、IoTデータを融合して分析・管理することに、新たな価値が生まれてきます。
もちろん、今まで取っていなかったデータが取れるようになるIoTデータ単体にも価値があります。
ただ、せっかくIoTデータを取れるようになったのなら、企業としては、非IoTデータとの融合は是非考えたいところ。
先に非IoTデータを取得してPDCAを回すようになることが、データの取扱いのリテラシーを上げることにもつながります。

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【編集後記】
今日は終日、セミナーに参加です。
フォーカス・リーディング最終の3日目。
行ってきます~。

今日も素晴らしい1日になります。感謝!!
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