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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