DX推進を支える組織体制
ビジネスへの貢献を最大化するためには、事業活動の最前線である現場においてどれだけデータ活用が浸透しているかが重要です。高度なデータ分析スキルやIT専門要員しか扱えないデータ基盤ではありません。現場を中心に幅広くデータリテラシーを習得し、最前線でデータを武器として戦える装備を整え、データを必要とする人が、必要なデータを必要な時に、安全に利用できる環境を実現することこそ、データ活用によるビジネス貢献につながると考えています。
当社は、ビジネスの当事者が自律的に「目的を達成するためにデータをどのように活用するかを発想し、自ら実践していく」状態を「データ活用の民主化」と定義します。それを実現するため、本年度からスタートした第7次IT中期計画では人・仕組み・データそのものを包括的に取り込んだ施策を展開していきます。
「データ活用の民主化」という概念を中心に、人・仕組み・データそのものについて、成すべきことの全体像を整理しています。（図1）
図１：取組みの概念図（全体像）
データを安全・安心に活用するためにはテクノロジーの支えが必要不可欠です。最初にグランドデザインを描くことで部分最適化を回避し、段階的に開発を進めていきます。（図2）
（*1）Cognitive Service：開発者が直接的な人工知能（AI）またはデータサイエンスのスキルや知識がなくてもコグニティブかつインテリジェントなアプリケーションを構築できる、クラウドベースのAIサービス
図2：技術的概念図（全体像）
社内に存在するデータ資産を円滑かつ安全に利用するためのデータ基盤を整備しています。これによってシステム境界を越えるデータ流通に統一ルールを導入し、どこでどんなデータが利用されているのかをガラス張りにします。（図3）
データの扱いにおける統合データ基盤の主な役割は以下3点です。
図3：アーキテクチャ上の役割概念図
社内に存在するデータ資産の所在を明らかにし、データを必要とする人が、必要なデータの有無を知ることができる状態を目指しています。これによりデータ活用のスピード向上を図るとともに、現場からデータを活用した新たな発想が生まれる土壌をつくります。（図4）
図４：データカタログが実現する世界
「データ活用の民主化」を実現するひとつのアプローチとして、事業部門を主体としたデータ活用の実践に取り組んでいます。具体的には専門知識がなくても利用可能なデータ分析プラットフォームを展開し、事業部門と情報システム部門が1つのチームとなり、掲げたテーマに対してデータを活用した「仮説ー検証サイクル」を回しています。現時点ではまだ情報システム部門からのしっかりとした伴走支援が必要なレベルですが、段階的に伴走支援の関与度合いを減らしていき、最終的には事業部門のみで完全に自走できる状態を目指しています。
現場でのデータ活用において一部成果が見え始めているものの、現在取り組んでいる施策は総じて仕掛かり初期であるため、効果の測定と検証は今後の課題となります。
「データ活用の民主化」を実現することでビジネス貢献につなげるため、施策の効果検証としては最終的なビジネス指標（KGI）ではなく、その前提として動く中間指標（KPI）を評価していくことになります。現在推進している施策の一部は本年度中にKPIの計測を開始できる想定です。
現在計画している施策レベルでの次の展開は以下になります。
