DIコンサルティングの本質的価値とは。日常業務に馴染む「データ」を材料に、適切な判断を推進

3名の戦略コンサルタントによる起業からスタートしたギックス。創業時より、「データによって（自動的に）答えを見出す」のではなく、「人が主体となって物事を考える」ためのデータ活用「Data-Informed（以下、DI）」を軸にしたコンサルティングサービスを推進してきました。

今回のインタビューは、立ち上げ初期のギックスにジョインし、創業事業の流れを汲むサービス「DIコンサルティング」を提供する「Design & Science Division（D & S Div.）」を牽引してきた山田です。ギックスのデータ分析の特長や、これまで進めてきたプロジェクト、D & S Divの教育体制について聞きました。

「研究職×コンサルタント」のキャリアを活かすため、創業当初のギックスに飛び込む

ーまずは山田さんがギックスにジョインした経緯を聞かせて下さい。

私はもともと事業会社の技術部門に所属し、研究員として勤務していました。研究自体にはやりがいを感じていましたが、技術部門と営業部門は分業制。お客様のご要望や市場から求められているものに対して、自分の研究が役立っているのか実感が持てないジレンマがありました。

その後、お客様と直接やりとりができる技術営業として社内でのキャリアチェンジも考えましたが、より早く理想の仕事に就くために転職を考えるようになりました。

経営など、企業活動のより上流に携わりたいと思い、転職したのが戦略コンサルティングの会社でした。そこで、現在ギックスで管理本部長をしている加部東（かぶと）と知り合い、意気投合。会社を立ち上げるに至りました。

会社を経営する中、代表の網野と知り合いだった加部東を経由してギックスを知りました。データに向き合ってきた研究員として、また戦略コンサルタントとしてのキャリアが活かせると思い、加部東と同時期にギックスにジョインすることを決めました。

ー当時のギックスはどのような事業をしていたのでしょうか？

お客様からいただいたデータをもとに分析し、課題解決のためのコンサルティングを行う、現在の「DIコンサルティング」の原型となるようなサービスを提供していました。そこから徐々にデータを分析する方法論を蓄積し、分析結果の活用だけでなく「お客様がデータをもとに判断できるようにする」DIの実現に向けた今のサービスの形ができていきました。

解決したい課題と、解決するためのデータを持っていても、分析手法が分からない、日常業務に落とし込めないという企業は少なくありません。そのような企業に対して、データを活かした経営や業務の判断が可能な状態に導いていくのが、今の私たちの仕事です。

データ分析は手段。DIコンサルティングのゴールはお客様自身がデータを活用できること

ーデータ分析をする上で重視していることはありますか？

お客様の課題解決に主軸を置くことです。大量のデータを元にした分析からは、課題解決につながる”答え”が自動的に見つかると思いがちです。しかし、業界ならではの習慣や現場での知見などはデジタルな情報には含まれないことが多いです。こういった習慣や知見を分析結果と組み合わせていくことが、お客様の課題解決につなげるうえで重要です。

私たちは、データ分析は手段のひとつだととらえています。そのためデータアナリストが現場に訪問し、担当者の方からヒアリングした知識や経験をもとに分析方法を変更することも頻繁にあります。

ーお客様と一緒に解決策を考えていくのですね。

もちろんです。自社の課題や業界の知識（現場の状態）について一番理解しているのもお客様なので。「こういうデータの切り方がいいかもしれませんね」などとアイディアを出し合いながら、一緒に解決策を見つけていきます。

単に私たちの考えを押し付けるのではなく、一緒に考えた結果だからこそ実効性のある解決策になっていくのです。

ー1件のプロジェクトにあたり、どれくらいの期間がかかるのでしょうか？

プロジェクトによっても違いますが、2週間から2ヶ月ほどが多いですね。ただ、1つのプロジェクトで終わるということはあまりなく、多数の部署・部門の方が関わるプロジェクトでは、数年にわたって断続的に支援させていただくことがよくあります。できるだけ早く結果を出すのも大事ですが、それ以上に重要なのはお客様自身がデータを活用できるようにすることだと考えています。

プロジェクトが終わってから、業務に変化が生まれなければ意味がありません。そのため「DIプラットフォーム」と連携しながら、お客様が日常的にデータを活用できる仕組みやシステムを作っていくのです。また、私たちのノウハウをお客様に伝えるのも仕事の1つですね。

ーどんな相談が多いのか教えて下さい。

マーケティング領域から、IoTログを用いた業務改善など幅広くご相談いただいています。様々な業界の企業様とお取引させていただいており、仕事の幅も広がっています。過去に例のない業界についてのご相談は私たちにとってもチャレンジとなりますが、それでもご満足いただけるサービスを提供できるのは、メンバーひとりひとりの好奇心や行動力によるところが大きいですね。

単にお客様の話を聞いてデータをいただくだけでは、問題の本質は理解できません。実際にお店や工事現場などに足を運ぶからこそ、初めての業界でもお客様のニーズに応えることができるのです。

データ活用で車両の故障を検知。メンテナンスのコストを大幅に削減

ー過去に実施したプロジェクトについて聞かせて下さい。

業務提携をさせていただいているJR西日本様との事例をご紹介します。

ご相談いただいたのは、故障の有無に関係なく運行する車両のメンテナンスを定期的に行う「タイムベースドメンテナンス」という従来の手法から、車両や線路などの設備を監視し、個別の状態に合わせてメンテナンスする「コンディションベースドメンテナンス」へ取り組もうとされているタイミングでした。

これを実現することで、全車両への一律のメンテナンスが不要になり、故障の予兆を把握し、必要なメンテナンスだけを施せるためコストの削減につながります。

私たちが参加したプロジェクトでは、車両や線路に設置されたセンサーによって取得した大量のデータの中から、どのようなデータが故障の予兆として活用できるか見つけ出し、そのデータをもとに「メンテナンスの必要な種類や時期」を判断する仕組み作りを支援をさせていただいてます。これにより不要なメンテナンスを省き、コストを大幅に削減することが可能に。また、故障の予兆を検知することで、より安全な運行にもつながります。

このように大量のデータから日常業務の判断に役立つ情報を見つけて仕組み化することで、日々アップデートされるデータをお客様が定常的に活用できる状態まで整えていきます。

ー逆にお客様からのご相談の中で、解決が難しいご相談があれば教えて下さい。

解決したい課題が明確ではないケースです。データはあって、データ活用したいという要望もある。しかし「売上を上げたい」といった漠然としたご相談だと、まずはどこに課題があるのか特定する必要があります。そのため、課題が明確な場合に比べると、どうしても難易度は上がります。

しかしこのようなフェーズのご相談でも、「課題の特定」からお客様と議論できるのがギックスのDIコンサルティングの特長です。どのような場合でも、まずはデータを可視化するのがギックスのやり方です。データを見ていると、様々な仮説が浮かび上がり、お客様も気づいていなかった課題が見つかることもあります。この浮かんできた課題をもとにディスカッションを進める中で、よりお客様のことが理解でき、再び次の分析をして仮説を組み立てていきます。

ーギックスのコンサルティングならではの強みはあるのでしょうか。

大量のデータを扱えることです。正確性の高い分析をするには、元となるデータは多ければ多いほどいいのですが、多すぎるが故にどこから分析すればよいかわからない、というケースも発生します。私たちはこれまで大量にデータを分析してきた実績があるので、どのような切り口でデータを精査すれば、スピーディかつ適切に分析できるかというノウハウがあるんです。

さらに言えば、テクノロジー面も強みがあり、容量の大きなデータを扱えるクラウドを用いた最新技術を活用しています。具体的にはGoogle社の提供する「BigQuery（ビッグクエリ）」という大量のデータを高速で処理できるデータベースを採用し、過去にはデータ量が何千億行もあるようなデータを処理・分析したこともあります。また、ローカルでも量の多いデータを扱えるように、高いスペックのPCをチームメンバー全員が使用しています。このように蓄積したノウハウとテクノロジーの2つの面からビッグデータを扱えるのが私たちの強みとなります。

Data-Informedな仕事をスタンダードに。共に広げる仲間求む

ーDIプラットフォーム事業部では「データアナリスト」を募集しています。データアナリストとして入社した場合、どのような流れで現場に出るのでしょうか。

まずは約1ヶ月ほどかけてデータ分析のトレーニングを受けていただき、大量のデータを分析するとどんな示唆を得られるのか、体系的に学びます。基本的な知識を身に着けたらOJT。実際にプロジェクトに入って先輩と一緒にデータ分析をしながら、スキルを磨いていきます。

ー教育プログラムが確立されているんですね。

そうですね。私たちの教育プログラムは社内だけでなく、お客様に提供することもあります。私たちが目指すのは、お客様たちが自らデータを活用できるようにすること。そのため、人材を育成するためのプロジェクトではお客様にギックスへ出向してもらってトレーニングを受けていただくこともあります。このトレーニングを経験いただいた方は、お客様先に戻った後も協業関係が続くことが多く、ご活躍されているところを見るのは嬉しい限りです。

ーだからこそ未経験の方も活躍できているのですね。最後に今後のビジョンを教えて下さい。

データをもとに判断するという考え方をスタンダードにすることです。「データ活用」と聞くと、全てをデータ任せで判断するイメージを持たれる方もいますが、私たちはそれをよしとはしていません。人が持っている勘や経験というのも非常に重要だと思っているからです。

ただし、勘や経験だけでは再現性がありませんよね。だからこそデータで補強していく。テクノロジーで人の仕事を置き換えるのではなく、人の仕事をデータで補っていく文化をもっと広げるため、今後も仲間を増やしていきたいです。