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2022年11月に一般利用が開始されたChatGPTのユーザー数が前代未聞の速度で増加するなど、AIのビジネス利用が急速に進んでいます。ビジネスにおけるDX推進も、AIの技術進展で新たなフェーズに入ったと言えるかもしれません。本記事では「2023年1月～3月」の期間で読まれたDX記事のランキングを紹介します。
※2022年10月～12月のランキングはこちらからお読みいただけます。
データ分析における数理最適化、人材育成、マテリアルズ・インフォマティクスなど、多様な記事がナレッジランキングに入りました。DXに関する一般的な定義に飽き足らず、より専門的で実践的なナレッジを求める方が増えていると言えそうです。
数理最適化は機械学習と並ぶデータ分析の手法であり、記事中の言葉を借りると「明日の降水確率を算出するのが機械学習で、傘を持って行くかどうかを決めるのが数理最適化」と言えます。目的と制約条件を踏まえて、何かしらの「計画作成業務の自動化」をするのが数理最適化です。
配送計画や在庫計画など現場のオペレーションだけでなく、経営戦略における四半期や年間の予算計画、売上目標値の産出計画など、より上位層の経営計画にも使われるようになってきました。数理最適化は機械学習と相互補完的な位置づけにあり、ビジネスでの意思決定の精度を高めるツールなのです。
こちらの記事では、そんな数理最適化の可能性やビジネス活用の手順について前後編で解説しています。データからビジネス変革を目指したいビジネスパーソン必読です。
こちらは、ブレインパッド取締役 執行役員CGO（Chief Growth Officer）の関口朋宏による講演の内容を記事化したものです。データ活用人材の育成が叫ばれる中で、ブレインパッドが目にする課題と解決策について解説しています。
データ人材育成の課題について、本講演では以下の2点を取り上げています。
いずれの課題においても、「データ活用に長けた人材を育成したい」と目標設定した後の検討の不足によって、人材育成に対する理解の解像度が低い点が理由となっています。また、社内でデータ活用人材の必要性を全社的に啓蒙し切れていない可能性もあります。
ブレインパッドは、人材育成プロジェクトの課題設定からタスクの設計、実行に至るまで一気通貫で支援しています。人材育成の「間違い」を避けたいのであれば、本記事に加えDOORSの過去の人材育成に関する記事や事例紹介などをご参照いただければ幸いです。
マテリアルズ・インフォマティクスは、材料開発へのAI活用です。原材料の組み合わせや加工プロセスから合成材料の性能を予測したり、逆に目標性能を達成するのに必要な原材料や加工プロセスを発見したりすることができます。
材料開発に長く取り組んでいる企業であれば、過去からの実験データを豊富に保有していると考えられるためAI活用へのハードルは高くないと思われるかもしれません。しかし、実際には実験データに偏りがあるなどの課題があり、AI活用によって人間による分析をはるかに超えるような成果を出しづらいケースが少なくありません。
本記事では、そんなデータの課題解決に向けた戦略を「新たな実験による補完」「手持ちのデータでできる限りの傾向を捉える」という2つのアプローチから解説しています。専門性の高い内容ですが、ナレッジ記事の中でも安定的なアクセスを集めており、DXについて実践的な内容を知りたいというニーズが高いことがうかがえます。
特集カテゴリでは、ブレインパッドが関わらせていただいたお客様の事例がよく読まれています。また、2位の記事は「マーケティングDX」をテーマとしたシリーズ記事のひとつです。いずれもボリュームの大きなものばかりですので、ぜひ自社の課題を念頭に時間をかけて読んでいただければ幸いです。
SMBCグループ様は、データに基づいたソリューションの提供を「情報産業化」と名付け、データを活用した価値創出に取り組んでいます。データドリブンな企業への変革を目指した各種の取り組みに、ブレインパッドはパートナーとして関わらせていただいています。
SMBCグループ様の取り組みの一環として、人材育成が挙げられます。2016年からデータマネジメントに関わる施策を開始するとともに、外部企業からデータサイエンティストに出向してもらい、スキルトランスファーを受けるところから始まり、現在では約300人のデータサイエンス人材を自前で抱えるまでになりました。
また、データ収集と基盤開発に取り組むに当たって、事前にROIを算出できないという課題がありましたが、トップダウンでIT予算について検討する方法を取り入れたことで、大きな額の投資が可能となりました。
このように、人材・投資の両面からSMBCグループ様の取り組みは広く他社にも参考になる点が多くあると思われます。ぜひ参考にしていただきたい記事です。
こちらは、業界のトップマーケターによる対談シリーズ記事の2本目にあたります。「マーケティングDX」をテーマとして、マーケティングの生産性向上に向けたデータ分析のあり方と課題、今後の展望について取り上げました。
マーケティング施策にデータは必要不可欠という前提のもと、単なるPOSデータやログデータなどといった単体のデータだけでは不十分であり、顧客分析のためにもいくつかのデータをかけ合わせて見ることが重要と述べられています。
また、データ分析自体が目的化・形骸化することを防ぐために、データ分析の前に結果についての仮説を立てること、目的を明確化すること、あくまで施策とのつながりを意識して分析に取り組むことなどの心がけが語られています。
データ分析のための作業量は多く、スコープは広くなりがちであるため、ついツールの活用に溺れて顧客視点が抜け落ち、企業都合のプロモーションやマーケティングコミュニケーションが行われるケースも少なくありません。本記事では、データ分析に取り組む・取り組もうとする企業に向けて、改めて念頭に置くべき考え方を提示しています。
2022年7月～9月のランキングにも登場したこちらの対談記事が、再び特集カテゴリの3位に入ってきました。トヨタ自動車様の取り組みに加えて、材料開発×AI/DXという領域への注目度の高さもうかがえる結果です。
トヨタ自動車様は昔から自動車の素材開発を素材メーカーだけに依存するのではなく、自ら素材をつくる文化が根付いていました。ナレッジランキングにも入ったマテリアルズ・インフォマティクスは、そんな素材開発にイノベーションを促す取り組みとして、2014年頃からトヨタ自動車様の中で情報収集が進められていました。
取り組みの中で、材料の精度に対するフィードバックや製品能力の予想などにAIや機械学習が利用されるようになり、2018年にはプレスリリースを出せるまでに至りました。2019年には、こうしたマテリアルズ・インフォマティクスの取り組みを社内のみならず社外でも広められるよう、外販を開始しています。
本対談は、マテリアルズ・インフォマティクスの最前線にあるトヨタ自動車様の新事業について主に語られています。マテリアルズ・インフォマティクスの他社事例として参考になるだけでなく、AI活用やDXによる価値創出と社会課題の解決という観点からも学びの深い記事となっています。
DXや2024年問題のように、注目度の高いトピックが変わらずアクセスを集める傾向となっています。また、今回は、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説した記事が3位に入りました。この分野に関心のある方は、3位の記事で基本を押さえつつ、その他の関連記事で活用事例の情報を収集することがおすすめです。
DXの概要解説記事が相変わらず1位となりました。これさえ読めばDXの全体像を大まかに把握できるような内容となっており、基本知識を求める多くのユーザーに支持されているようです。
また単なる一般論だけではなく、実際にブレインパッドが支援したお客様の事例も含まれています。DX推進の具体的なイメージがわきやすいことも、こちらの記事が人気を集めている要因かもしれません。
DXは、企業の人手不足解決にもつながりうるものですが、本記事はそんな人手不足が深刻化する運送業界の解説記事です。一般ユーザー向けのニュースでも頻繁に取り上げられるようになった「2024年問題」とその要因、業界の取り組みなどを簡潔に整理しており、前回ランキングに引き続いて2位に入りました。
人手不足は、運送業界に限らず多くの業界・企業が苦しめられる課題でもあり、2024年問題への取り組みは広くそうした業界・企業の参考になるのではないでしょうか。
ナレッジランキングや特集ランキングにも入っていたマテリアルズ・インフォマティクスの記事が、ここでもランクインしています。こちらの記事は、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説したものであり、より初心者向けの内容です。
マテリアルズ・インフォマティクスの歴史や現状、今後の課題に加えて日本の大企業における事例もまとめていますので、基本をつかむのに最適と言えます。
ナレッジランキングや特集ランキングにも入っていたマテリアルズ・インフォマティクスの記事が、ここでもランクインしています。こちらの記事は、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説したものであり、より初心者向けの内容です。
マテリアルズ・インフォマティクスの歴史や現状、今後の課題に加えて日本の大企業における事例もまとめていますので、基本をつかむのに最適と言えます。
2023年1月～3月は、定番の人気記事の中にマテリアルズ・インフォマティクス関連の記事が複数ランクインしたのが特徴的でした。DXという言葉が単なる流行語から一般的なビジネスワードとなりつつある中で、より業界・業種に特化したDXやAI活用に注目が移ってきているのかもしれません。
ブレインパッドは、多種多様な会社規模・業界・業種のお客様におけるDX推進やAI活用、データ分析、データ人材の育成などを支援させていただいております。これらの領域で課題意識をお持ちの場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
