大阪ガスのデータ分析専門組織である「ビジネスアナリシスセンター」は数々の失敗を経験しながら、「どうすればデータ分析結果を現場に使ってもらえるか」「現場の意思決定プロセスや業務プロセスを変えてもらえるか」を学んできた。
行き着いた答えは、分析結果を表示するシステムの開発に入る前に「プロトタイプ」を作り、現場で何度も試行錯誤することだった。プロトタイプはプログラミング言語で簡単なアプリケーションを作ることもあれば、エクセルのマクロ機能で簡易的に作るときもある。
プロトタイプを作るのは、データ分析結果を現場に使ってもらうためだ。この「使わせる力」をビジネスアナリシスセンターの河本薫所長は重視している。
データサイエンティストのなかには、高度な分析手法を駆使して問題を「解く」のが自分の役割だと考えている人が大勢いる。ITベンダーのデータサイエンティストならそれでいいかもしれない。しかし大阪ガスのような一般企業に身を置くデータサイエンティストは「データ分析で得られた結果を、現場に『使わせる』ところまでが仕事。そこまでできないと会社に貢献できない」と河本所長は説明する。
それではここで、プロトタイプ作りがプロジェクトを前進させる原動力となり、データ分析結果を現場に使ってもらえるようになった例を紹介しよう。テーマは「データ分析による業務用ガス機器の故障予知結果」を用いた、機器の点検・保守担当者の業務プロセス改革である。
具体的には、ガス機器の時系列データから、今後故障しそうな「予兆」をつかまえるロジックをビジネスアナリシスセンターが開発。しかも検知した予兆を現場担当者にメールで瞬時に通知できるプロトタイプまで作り、「それなら使ってみるか」と思わせることに成功した。
