私たちは、「誰もが必要な時に、必要なデータにアクセスし、意思決定に生かせる環境をつくること」を目指しています。2024年4月に立ち上げられた部署で、各部門の保有データやその活用状況、課題などを把握することから始めました。個別に上がってきた課題は、ノーコードプラットフォームやPythonなどを活用して簡易的な分析環境を準備し、データの見える化や活用を促進しています。

これまでも各部門でデータ分析を行ってきています。しかし、データ量の増加やツールの進化によって、従来の方法で十分なのか、新しい方法を取り入れることで分析の効率化や高度化を進めることができるかを確認する必要がありました。そこで、まずは各部門を訪問して、新たなデータ分析手法を体感してもらうことからスタートしました。

新たなやり方を身近に感じてもらえるよう気を配りました。新しいものが持ち込まれた際に「これ、本当に必要？」「そこまでしなくていいのでは？」といった疑問を感じるのは、ごく自然な反応と思っています。そのため、まずは非常にシンプルなサンプルツールを作成し、各部署の担当者の方と相談しながら徐々にツールを育てていくことで、少しずつ活用を促進しています。

各部署に新しい価値を実感してもらうために、簡単なモックアップを作成し、各部署に新しい価値を実感してもらう取り組みをしています。その過程で、各部署の業務を深く理解し、全体像を把握することが不可欠でした。業務に即した仮説を立てながら進めることで、各部署に最適な機能を見つけ出し、効果的な提案を行っています。

「面白そう」と関心は持たれても、実際のオペレーションに組み込んでもらうまではまだまだ距離があります。例えば、優秀な社員はこれまでの経験から様々な知見を持っていて、脳内のデータベースをもとに仕事ができてしまいます。エクセルの数字を見るだけで裏で起きている事象が予測できてしまうのです。その知見を得るためには膨大な経験を要しますが、ビジネスがかつてないスピードで変化する中で、経験の蓄積だけで不確実性に対処することはできません。情報を見える化し、未経験の領域であってもデータで補いながら意思決定していくことが必要です。

意見を率直に言い合える環境を魅力に感じています。議論を重ねて相手を理解しようとする姿勢がとても強いです。異なる視点を持ち寄る場面でも、Tさんが議論の流れをうまく導いてくれ、Oさんが冷静に対応をしてくれるおかげで、チーム内の調和が取れていると感じています。

年齢や職歴に関係なく、フラットな関係の中で議論が活発に行われているところです。「部としての方針はこうだから」とトップダウン的に進めるのではなく、都度メンバー内で議論を交わして答えを出しています。私としては、大学の研究室に近い雰囲気だと感じています。 情報共有のスピード感も速く、担当者が課題を握ったまま動けなくなるようなことはありません。チーム内で、まめにオンラインミーティングやチャットで情報共有をしています。

ポジションにかかわらず、自分で考えて行動し、自発的に仕事に取り組めるチームなので、私が細かく指示を出す必要がありません。また、日々新しい情報を取り入れながら方向性を調整する必要がありますが、状況に応じた方針転換にも素早く対応してくれるなど、柔軟性の高さに助かっています。

このチームでは、日々新しいインプットがありますし、私が今持っている視座では足りない部分を常に指摘してもらっています。新しい経験をしつつ、高い目標に向けて日々成長させてもらっていることに対して感謝しています。

私は技術や課題設定などは得意ですが、ステークホルダーを集めてプロジェクトを推進するのはまだまだ未熟です。しかし、TさんとMさんがその部分をカバーしてくれるので、自分の役割に集中できるのがありがたいですね。

データ分析には「高度な統計知識が必要」と思われがちですが、NSKはこれから本格的に仕組みを作り上げていくフェーズです。今大事なのは、それぞれの部署の業務を理解して、データをどう生かすかを考える力です。高度なテックスキルを身につけていなければならないということはないので、多様なスキルを持つ人に活躍の場が広がっています。

まだデータドリブンの取り組みはスタートしたばかりです。ですから、データ分析よりも手前の、データを集める基盤を作ったり、各部署の業務理解を深めたりと、様々な経験ができると思います。我々の部署としての業務や在り方も、一緒に考えていけると思います。データサイエンティストという職種以上の経験をできるのではないでしょうか。

お二人が言うように、NSKのデータドリブンはまだ始まったばかりです。だから、データから何かを発見する際にも、初歩的な気づきであっても価値創出の一歩に繋がっていきます。新しい組織なので、一緒に新しい価値を生み出していけたら嬉しいですね。