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【既存のシステムに手を加えず導入できデータ活用を促進】部門毎のデータを横断的に素早く仮想的に統合しすぐにデータ活用が始まるDX推進ツール

ホワイトペーパー

DX推進に不可欠なデータ活用ツールのご紹介

<コロナ禍で重要度が増すデータ活用、DXを強力に後押しするBIプラスαのツールとは>
既存システムはそのままに顧客視点を軸に部門内に蓄積されたデータを仮想統合するアプローチ

経済産業省が「DX(デジタルトランスフォーメーション)レポート」を公開して3年が経とうとしているが、DXを実現できている企業は一部のみという状況だ。その原因として、ツールは揃っていても活用するデータが十分ではない、もしくは、何から着手していけばよいかわからないといった課題がある。またシステムを導入し、新たに仕組みを構築するとなると、それ相応の覚悟と体力が必要となる。では手間をかけず部門内に蓄積されたデータを統合し、活用できる状態にするには、どのようなソリューションが適切だろうか。トヨタ自動車が取り組んだ「問題の早期発見と解決」プロジェクトの事例などのも含めてご紹介。

このカタログについて

ドキュメント名 【既存のシステムに手を加えず導入できデータ活用を促進】部門毎のデータを横断的に素早く仮想的に統合しすぐにデータ活用が始まるDX推進ツール
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
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登録カテゴリ
取り扱い企業 スマートインサイト株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

このカタログの内容

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DX推進に不可欠なデータ活用を 強力に後押し! 既存のシステムに手を加えず導入でき データ活用を促進する 部門毎のデータを横断的に素早く仮想的に統合し すぐにデータ活用が始まるDX推進ツール DX実現に必要なものは...? 貴社にはスピードという、 DX実現のためのピースは揃っていますか?
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コロナ禍で重要度が増すデータ活用 DXを強力に後押しするBIプラスαのツールとは 既存システムはそのままに顧客視点を軸に部門内に蓄積されたデータを仮想統合するアプローチ  経済産業省が「DX(デジタルトランスフォーメーション)レポート」を公開して3年が経とうとしているが、DXを実現できている企業は 一部のみという状況だ。その原因として、ツールは揃っていても活用するデータが十分ではない、もしくは、何から着手していけばよい かわからないといった課題がある。またシステムを導入し、新たに仕組みを構築するとなると、それ相応の覚悟と体力が必要となる。 では手間をかけず部門内に蓄積されたデータを統合し、活用できる状態にするには、どのようなソリューションが適切だろうか。 コロナ禍で待ったなしの状況になったDX 推進 コト売りの時代に求められる適切なニーズ把握 データ活用の取り組み度合いが競争力の差になる 「三つの品質」と「顧客視点」の結び付けが必須に  企業が生き残っていくためには、DX推進が必須であるとい  製造業を例に考えると、外向きのDXと内向きのDXに大きく うのは言うまでもない。近年では、多くの企業がテレワークを 分けられる。外向きのDXは、製品にデジタルサービスを付加し 導入するなど、DXの必要性がコロナ禍をきっかけに広く認知 て利便性や顧客満足度を上げていくこと、内向きのDXは企業 されることに。しかし、本格的にDXを進めているのは一部の企 内にあるものをデジタル化し業務改革を進め利益創出を狙う 業に限られるのが現状だ。 ことになる。「顧客視点」と「三つの品質」を結び付けることで、  そもそもDXとは、データとデジタル技術を活用して、ビジネ 業務改革や製品品質の向上が可能になるだけでなく、企業活 スや業務を変革する抜本的な取り組みを指すが、とくに最近で 動を顧客志向にDXすることが可能になる。この三つの品質と はデジタル技術よりもデータ活用が重要なテーマになりつつ は、お客様の期待を満たす製品を提供する「市場品質」、製品 ある。事実、DXに取り組んでいる企業とそうでない企業では、 そのものが設計した通りの品質を満たしているかを示す「製造 競争力に大きな格差が生まれている。 品質」、製造の目標となる「設計品質」である。これを顧客視点  よく挙げられる課題として、部門ごとにデータを蓄積してい である市場品質を起点に関連づけてゆく必要がある。 るものの、企業全体で見たときにデータ活用がうまくできてい  従来では、設計品質と製造品質が重視されており、設計通り ないケースがある。また、データ統合や見える化自体が目的と の製品に仕上がっているかなど、製品そのものの品質を向上 なっている企業も多い。これでは、せっかく蓄積したデータを させることが目的であった。しかし現実には、壊れにくい製品 活かしきれず宝の持ち腐れになってしまう。つまり、全社的な でも使い勝手が悪ければ売れず、機能を盛り込みすぎて複雑 データ統合・見える化はもちろん、全従業員が効果的に必要な 化し、価格が高くなってしまうとユーザーは敬遠してしまう。 ときにデータを使える基盤を整備しなければならないのだ。 コロナ時代のDX 推進には上位に位置する「市場品質」の取り組みが鍵となる �
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これからは、単に良いモノを作るのではなく、顧客のニーズを く、オフィス文書やPDF、また画像や動画なども統合的に扱うこ 正確に把握し、製品に反映することが必要になる。このテーマ とができるのが大きな特徴だ。既存のシステムに手を加えず導 をDXの元で実現してゆくことが企業変革には大変重要だ。 入できるため、スピード感が求められるコロナ時代にも適して  これをスムーズに実現するためには、企業の部門内に蓄積 いる。このことから、Mµgenは、データ分析基盤構築の最初の された多様なデータを統合・活用し、顧客のニーズを知る必要 一歩としてふさわしい、いわば「入口」的な役割の製品と言えよ がある。そのためにも、ユーザーが誰でも簡単にデータ分析を う。さらに、Mµgenでは「データの統合=インテグレーション」 実施できる基盤を構築しなければならない。さらに、新たな仕 だけでなく、「データの自由な組み合せ=ブレンディング」をし 組みを構築するには、それ相応の作業負担とコストがかかる て分析・予測をスムーズに実現できる分析基盤の構築も提案 ため、既存のシステムをそのまま活かせるシステムが望ましい。 している。具体的にはMµgenを中核に一連のデータ活用サイ クルをサポートしている。これにより、AIツールやR言語などと 迅速かつ簡単にデータ分析基盤を構築可能 の連携が実現し、より高度な分析が可能になる。 見える化に留まらない高度な分析でニーズに  また、アジャイルなシステム構築で、スパイラルに小さく始 コミット めて拡張ができ、コストや時間を削減できる。全てがブラウザ ー経由で操作できる点はテレワークにも適している。  上述した課題を解決するツールとして、スマートインサイト  スモールスタートでデータ分析基盤を構築できるという利 では「Mµgen(ミュージェン)」を提供している。 点を持つMµgenだが、将来を見据えた高度化も可能なことか  これは、200種類以上のコネクターやエンタープライズデー ら業種業態、企業規模を問わず多くの企業に採用実績がある。 タグラフによる自動関連付けなどにより、企業内にあるデータ 例えば、トヨタ自動車では、グローバル規模の従業員が利用す ベースやファイルサーバー、各部署にあるExcelなどのファイル、 る新品質情報分析システムにMµgenを採用。「お客様目線で さらには外部にあるSNSデータなど、散在しているデータを仮 の品質」の徹底を経営課題とし、問題点の早期発見と解決に向 想的に統合し、ダッシュボードに見える化するBI ツールだ。 けた情報解析の強化によって、市場情報への迅速な対応がで  大きな特長は、スマートデータチェーンと呼ばれる独自機能 きる体制の構築を目指しているという。トヨタ自動車での「新品 を使用し、「データのなぜなぜ分析」を実現できる点だ。これに 質情報分析システム」事例が掲載されているので参考になる より、ダッシュボードからダッシュボードへと関係のあるデータ だろう。ちなみに、この中では「見える化」を「視える化」として言 を自動でつなぎ合わせ、追いかけていくことができる。例えば 葉を選んでいることはデータ活用の施策を考える上で大変示 製品不良の問い合わせを受けたときに、Mµgenのダッシュボ 唆的である。 ードから部品を特定し、その原因を示すことで、迅速かつ適切  このように、顧客の声を反映した市場品質から設計・製造品 な対処が可能になる。 質をマネジメントする仕組みづくりについて多くの導入事例が また、SNSを含む市場データ、CRMに蓄積されている販売デー あり、プロジェクト実績も幅広い。これらの実績があるMµgen タ、保全履歴、製造設備のログ、仕入先評価などの購買・調達デ は、DXのアジャイルなアプローチで多くの企業のDX推進プラ ータ、製品開発、設計データなど、多種多様なデータだけでな ットフォームになるだろう。   企業に散在するデータを仮想的に統合し、誰でもひと目でわかる形で各ダッシュボードに表示 �
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Mµミュgージeェンnの特徴 ・ ・ ・ ・ 迅速かつ簡単にデータ分析基盤を 構築可能。さらに短期導入の実現・ 導入コスト削減も可能! 仮想データ統合技術を元に、企業内にあるデータベースや データやドキュメント、画像・動画、さらには外部にあるSNS スマ ート・ア ナリティックス・ワ ー ク ベ ンチ データなど、多様で膨大なデータもスムーズに統合して「見 SMART Analytics Workbench® える化」を実現し、データとの接続や大容量データの格納な データの統合(インテグレーション)からデータの自由な組合 どデータ活用周辺のお悩みも一手に解決します。 せ(ブレンディング)で分析・予測を業務として実現するSMART そして社内のあらゆる部署の方が直感的に操作・分析が行 Analytics Workbench®の構築をご提案しています。高度なデ えるような快適なインターフェイスでご利用いただけます。 ータ分析や予測を進めるためには、仮説に基づいたデータを 収集し、モデル化して、可視化して分析や予測の確認検証を進 めてゆくことが求められています。Mµgenはこの一連のサイク ルをサポートします。 Mµgen Advanced Analytics Optionとして、オープンソースで 利用できるR言語との連携を実現するオプションをご用意しま ダッシュ ボ ード Dashboard した。またAIツールとの連携オプションも準備中です。 HTML5ベースのリッチなマルチメディアダッシュボードを作成 し、情報活用・共有することができます。多様なデータ分析グラ コ ネ クタ ー フだけでなく、オフィスドキュメント、PDF、画像、動画、イメー Connector �.� ジなどが連動して、ダイナミックに情報の可視化をサポートし 「Connector2.0」により200種類以上のデータソースに接続し、 ます。 またデータを探索して抽出したものをエクセルライクな Mµgenで取り扱うデータモデルとすることができます。Mµgen ウィジェットで簡単に操作することも可能になります。 上では、データモデルを通して、様々なデータリポジトリを同様 に扱うことができます。業務システムに格納されるビジネスデ ータ(構造化データ)、コールセンターの顧客の声(VoC)や外 スマ ート デ ー タチェーン Smart DataChain® 部SNS等のテキストデータ、IoTデータ(ビッグデータ)、ファイ ル/ドキュメント類や画像・動画でも、クラウドでもオンプレミ 「Smart DataChain®」は選択した項目を条件に他の情報を連 スでも環境を問わず、あらゆるデータに接続して可視化します。 携させて表示させる機能です。例えばコールセンタに入ってい る問い合わせ対象製品から製品データベースの該当する製品 情報に連携することが、ほぼ何の設定もなく実現することがで きます。 また、その製品名が含まれた他のデータやドキュメン 特許取得のMµgen独自技術 トなど発見し、異なるダッシュボード間で関連性をもった情報 Smart DataChain®を利用してデータモデルに対応したダッシ 探索をすることができます。 ュボードを連携させて一連の情報・データをあたかも1つのデ ータベースであるかのように「見える化」と「なぜなぜ分析」を 進める技術は特許を取得しております。 �
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Mµミュgージeェンnソリューション 製造業の課題となるデータ統合やIoTデータ活用、高度な解析ツールとの連携、 蓄積したノウハウやナレッジを共有する技術伝承ソリューションなど多様な Mµgenソリューションをご紹介します。  QRコードよりMµgenソリューションのデモ動画をご覧いただけます。  URL:https://smartinsight.jp/demo-videos 市場品質・設計情報トレース 社外からくる顧客の声(NHTSAクレーム情報)を始点にして、傾向や詳細を分 析するとともに、要因把握のために社内DBにデータチェーンして探索してゆき ます。社内外の情報を横断的に紐づけて、市場で発生した不具合状況の把握 および影響範囲を洗い出し、トラブルに対する迅速な判断と対応を行える環境 構築が可能になります。このデモでは探索のキーを適切に変えつつ、クレーム 情報、部品情報、部品マニュアル情報の迅速なトレースを実現しています。 IoTデータ活用 製造品質管理情報から製造工程で出力されるセンサー情報までを仮想統合し て可視化してゆきます。製造品質の傾向を俯瞰的に把握して、欠陥箇所に関す るIoT情報(マテハンロボットセンサー情報など)や画像までトレースし、迅速 な不具合原因追及やセンサー測定項目間の因果関係を分析可能とする環境 構築が可能になります。生産管理者と現場担当者が各々の視点で分析した結 果を共有し、生産プロセスの品質向上を実現します。 トレーサビリティ クレームや故障の原因追及は製造プロセスに関わる様々な種類のシステムに スピーディーにアクセスし、横断的にデータを追跡することが必要不可欠です。 Mµgenは様々な種類のデータや膨大な量のデータを迅速に可視化し、データ 間の共通キーを横断的に引き継いで絞り込みができ、トレーサビリティを容易 に実現することが可能です。 このデモでは、市場品質情報・製品のIoTログ情報・生産実績情報を仮想統合 して情報のトレーサビリティを行い、トラブルに対して迅速かつ適切な判断と 対応を行います。 �
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ノウハウ継承 コールセンターシステムに蓄積されている過去の問合せ内容をテキストマイ ニング(係り受け解析)し、問合せ内容に含まれる単語や係り受け表現を抽出 して結果をMµgenに登録します。 キーワードや係り受け表現の出現頻度を集計・可視化することで問合せ内容 をおおまかに分類したり、同時に出現しやすい単語同士を繋いで効果的に情 報を選別してゆきます。 問い合わせ内容を傾向分析することで、顧客のニーズや製品・サービスの改善 点を把握したり、FAQの作成や経験の浅いオペレータのマニュアルの作成等 の業務効率化に繋げます。経験値の継承という課題に効果的に対応できるソ リューションです。 R統計分析 Mµgenは統計解析ツール(R)と連携し、複雑かつ高度な数理計算や統計処理 を容易に行うことができます。様々なデータをMµgenにて分析フレームワーク に当てはめて、データの性質や規則性などを発見します。 単純なBIでは表現することが出来ない高度な統計分析機能やグラフを利用し、 より高度な視点で仮説・検証を可能とする基盤をご提供いたします。 ●変化点検出 ●相関マトリックス ●ワイブル専用ダッシュボード ●立体メッシュ表現 各社敬称略、ロゴや製品名は各社に商標、著作権など帰属します。 お問い合 わせ先 marketing@smartinsight.jp 〒101-0032 東京都千代田区岩本町二丁目11番2号イトーピア岩本町二丁目ビル2階 TEL:03-5823-4609 FAX:03-3861-4665 URL:https://smartinsight.jp/ ©2020 SMARTINSIGHT CORPORATION All rights reserved. �