IoT時代の組織マネジメントで考えるべき「3タイプの移行モデル」：KeyConductors（1/3 ページ）

接続機能を持つスマート製品が登場してきたことで、企業には新たな組織形態が求められる。どのように対応すべきだろうか。

[西山 毅，レッドオウル]

　前編では「DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー」に掲載されたマイケル・ポーター教授／PTC社長兼CEO ジム・ヘプルマン氏共著の論文から、スマートコネクティッドプロダクツ（接続機能を持つスマート製品）が「企業間競争」にもたらす影響について紹介した。

　後編では接続機能を持つスマート製品が「企業内」に及ぼす影響について採り上げる。論文の解説は、PTCジャパン SLMセグメントセールス／事業開発担当バイスプレジデントのアシャー・ガッバイ氏だ。

データ分析前に「データレイク」を作ることで、データの利用価値はさらに高まる

　今回の論文では、現在収集できるデータを3つに分類して説明している。1つ目が従来通り企業内で生成されるもので、サービス履歴や保証のステータスなどが該当する。2つ目が天候やサプライヤーの在庫状況など社外から入ってくるもの、そして3つ目がユーザーの位置情報や利用状況など接続機能を持つスマート製品からリアルタイムで収集されるものだ。

　「IoTの時代には、社内、社外、接続機能を持つスマート製品の3つのデータ源から収集したデータを組み合わせ、「データレイク」という形で一元的に管理する仕組みが求められる。このデータレイクは、データ分析を行う前段階として作られるもので、いわば複数のフォーマットによる生データの集合体だ。ポーター氏は、データを解析する前にデータレイクという形でデータが組み合わさることで、データの利用価値はさらに高まると指摘している」

　さらにデータ解析には4つのタイプがあるという。順番に記述的解析、診断的解析、予測的解析、処方的解析だ。

　記述的解析とは、その製品の状態や運用状況が分かるもの、診断的解析とは、製品に何か問題が発生した時にその原因が分かるもの、予測的解析とは、過去のデータを分析することで、次にいつ、同じような問題が発生する可能性があるかが分かるもの、そして処方的解析とは、外部のナレッジデータベースとも組み合わせて、問題発生時にどんな対処をすればいいかを示してくれるものだ。「データレイクがあることで、これら4つの解析が可能になる」

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