ビッグデータ利活用の導入計画

企画・計画力

目的

ビッグデータ利活用を組織に導入する際に必須となる企画立案方法を理解する

目標

ビッグデータ利活用の成功事例から目的・効果・プロセス・技術的な手段を説明できる

課題解決のためのビッグデータ利活用方針を組織戦略と紐付け説明できる

有効活用できるデータの特定方法を説明できる

ビッグデータ利活用に関する企画に含める要素を説明できる

前提

データ利活用が自社のビジネスに貢献するものであるべきことを理解していること

データ利活用推進者の役割が全体的な企画立案・実施に関わるべきであることを理解していること

事業戦略立案業務の経験があることが望ましい

目次（ビッグデータ利活用の導入計画）

1. ビッグデータ利活用の流れ

2. データの棚卸し

3. ビッグデータ利活用での体制と役割

4. ビッグデータ利活用事例の読み解き

5. まとめ

6. その他、参考

目標

1.ビッグデータ利活用の流れ

ビッグデータ利活用の企画に含める項目を挙げられる

ビッグデータ利活用の一般的なプロセスの名称と活動を説明できる

1.ビッグデータ利活用の流れ

1.1. ビッグデータ利活用のプロセス

1.2. 目的の明確化

1.3. シナリオ立案

1.4. シナリオの有効性評価

1.5. 実行判断に必要な要素

1.6. 環境準備

ビジネス展開（運用）

ビジネスでの実行

ビジネスへのデータ利活用の導入（企画・計画）

目的の明確化

シナリオの立案

シナリオの有効性評価

環境準備

オペレーションの設計

実行判断

ICT

データの収集

データの蓄積

データの分析

データの棚卸

施策の検討

結果の確認

業務の実施

施策の実行

データの収集

データの蓄積

データの分析

施策判断

1.1. ビッグデータ利活用のプロセス

ビジネスへのデータ利活用の導入

1.1.1. ビジネスへのデータ利活用の導入

目的の明確化

シナリオ立案シナリオの有効性評価

環境準備

課題の抽出

実行判断

経営方針と課題の整合性確認

目的の明確化

課題の要因分析 検証方法の計画 ICT環境の準備

検証実施・評価

導入計画（コスト・効果・体制・工程等）

シナリオ作成

解決策の検討

1.2. 目的の明確化

目的の明確化（解決すべき課題の特定）

1.事業領域の拡大2.アジア市場強化

市場シェア低下利益の低下新ジャンルの開拓

新商品開発がしたい在庫を少なくしたいクレームを少なくしたい

経営課題 現場課題

経営方針

1.2.1. （参考）課題の優先順位付け

緊急度

重要度

低い 高い

低い

高い 緊急度は低いが

重要度は高い緊急度も高く重要度も高い

緊急度は高いが重要度は低い

緊急度も低く重要度も低い

あのデータとあのデータを組み合わせれば・・

1.3. シナリオ立案

新しい技術（Hadoopを使え

ば・・・）

分析手法（あの分析手法を使えば・・・）

データの理解

シナリオ作成

課題の要因分析

ICT技術の理解

データ分析手法の理解

データ利活用リーダー

解決策の検討

シナリオ

保守部門コールセンター

1.3.1. シナリオの例

修理依頼の受付

住宅総合機器メーカーでの顧客満足度向上

修理

課題

「対応が遅い！」とクレームが増加 所要時間を短縮

所要時間を短縮

データ活用のICT基盤

問合せ実績データ メンテナンス

実績データ

事象別の部品表の出力

メンテナンス実績データの分析

1.3.2. 課題の要因分析と、活用するデータの検討

在庫切れが発生→機会損失

倉庫が小さい

販売見込みが甘い

課題

原因

①原因の推論

②原因の特定

近隣のイベントデータ

過去の販売データ

天気予報データ

・・・・・・・・

社内・社外等のデータ

④有効性の高いデータの特定

③原因解消の関連性

売上げシェアデータ

1.3.3. データ分析とICT技術適用の検討

自社に適用できる分析手法

自社に適用できるICT技術

自社の課題解決とリンクした！

ICT技術展示会

事例調査

ICT技術関連の展示会への参加

1.3.4. （参考）シナリオの優先順位付け

評価項目 重み 説明

シナリオの難易度 1 その課題を解決する際の難易度

シナリオの効果 3 その課題が解決した時の組織へのプラスの影響

シナリオに係るコスト 2 その課題を解決する際に係る想定コスト

シナリオに係る時間 1 その課題を解決するまでに要する想定期間

シナリオ 難易度 効果 コスト 時間 総合評価

シナリオA 2 5 2 2 23

シナリオB 4 2 2 5 19

シナリオC 3 3 5 4 26

シナリオD 2 1 4 3 16

■評価項目と重みの設定

■シナリオごとの評点と総合評価

1.4. シナリオの有効性評価

検証方法の計画

検証範囲の設定

検証実施者の設定

検証期間の設定

検証実施・評価

検証の実施

検証結果の取得

検証結果の分析

シナリオの効果算出

データ利活用リーダー

シナリオ

データ活用のICT基盤

保守部門コールセンター

修理依頼の受付

問合せ実績データ メンテナンス

実績データ

住宅総合機器メーカーでの顧客満足度向上

修理

課題「対応が遅い！」とクレームが増加

事象別の部品表の出力

メンテナンス実績データの分析

所要時間を短縮

データ品質が担保されているか

想定した精度で分析結果がでるか

役に立つか

1.4.1. シナリオの有効性評価の例

1.5. 実行判断に必要な要素

シナリオ

ツール

コストと効果

有効なデータ

体制

1.5.1. 企画時の考慮事項

スケジュール

予算（費用）

実現性の難易度

事業戦略等の適合性

効果

データ利活用のICT基盤

1.6. 環境準備

データ収集・蓄積環境 データ分析環境

ツールクラウド

適用検討

1.6.1. 考えてみましょう

ビッグデータ利活用の導入プロセスで一番最初に行うものは何でしょうか？

目標

2. データの棚卸し

データの棚卸しの必要性、方法を説明できる

2. データの棚卸し

2.1. データの棚卸し（存在場所）

2.2. データの棚卸し項目

2.3. データの質的評価

2.1. データの棚卸し（存在場所）

自組織

取引先や異業種企業公共機関 データ提供事業者

基幹システムのデータ

オープンデータ 取引データ

人事、財務、販売、・・・

顧客、営業、・・・

目的に適したデータ

組織外

2.2. データの棚卸し項目

自組織

基幹システムのデータ

人事、財務、販売、・・・

顧客、営業、・・・

棚卸し項目 説明

種類・内容 どのようなデータを取り扱っているのかを明らかにする。例えば、顧客データ、Webのアクセスログなど

保管場所 物理的にそのデータが格納されているのかを明らかにする

保管形式 データがどのようなフォーマットで保管されるかを明らかにする

保管方法 どのような手順で保管されるかを明らかにする。顧客が直接データを入力するやシステムが自動で記録するなど

所管（オーナー）

どの部署が管理・所有しているのかを明らかにする。例えば、購買部、マーケティング部など

情報量 どの位の量なのか、件数やデータ容量、期間を明らかにする

品質 保持しているデータの品質（欠損の有無や整合性等）を明らかにする

2.3. データの質的評価

データの質？

有効性

正確性 完全性

一貫性

適時性

参照整合性 妥当性

プライバシー

最新性一意性

精度

2.1.3. 考えてみましょう

自組織のデータを整理する際の棚卸項目（整理の観点）を３つ以上挙げましょう。

目標

3. ビッグデータ利活用での体制と役割

ビッグデータを利活用する体制内に必要な役割を挙げられる

3. ビッグデータ利活用での体制と役割

3.1. データ利活用に関わる人材の役割

3.1. データ利活用に関わる人材の役割

目的の明確化

シナリオの立案

シナリオの有効性評価

環境準備ビジネス

展開（運用）

業務担当者

業務責任者

事業責任者

データ利活用リーダー（バリュークリエーター）

データ分析者（データアナリスト）

データ/ICT技術者（データエクストラクター・データエンジニア）

自組織

【事業部門B】

3.1.1. 体制の例（各部門に分析担当を配置）

【経営部門】

データ分析者

事業責任者

支援

【事業部門A】

業務担当者

支援 支援

連携 連携

データ分析者 データ分析者

業務責任者業務担当者

業務責任者データ利活用リーダー

組織横断的な機能 データ利活用リーダー

データ/ICT技術者

自組織

【分析専門部署】

3.1.2. 体制の例（分析専門部署に分析担当を配置）

【事業部門B】

【経営部門】

事業責任者

【事業部門A】

業務担当者業務責任者

業務担当者業務責任者

データ利活用リーダー

組織横断的な機能 データ利活用リーダー

データ分析者

データ/ICT技術者

3.1.3. 体制の例（組織外のデータ分析サービスの利用）

組織外自組織

【事業部門B】

【分析サービス提供者】【経営部門】

事業責任者

【事業部門A】

業務担当者業務責任者

業務担当者業務責任者

データ利活用リーダー

組織横断的な機能

データ分析者

データ利活用リーダー

データ/ICT技術者

3.1.4. 考えてみましょう

ビッグデータを利活用しようとしたときに、自組織に適した体制を考えてみましょう。

目標

4.ビッグデータ利活用事例の読み解き

提示された成功事例の目的を課題解決の視点から説明できる

提示された成功事例からコスト削減・新たな利益創造の視点から効果を説明できる

提示された成功事例からビッグデータ利活用の導入・実施プロセスを説明できる

4. ビッグデータ利活用事例の読み解き

4.1. ビッグデータ利活用事例の読み解き

4.1. ビッグデータ利活用事例の読み解き

•効果的な利活用•自組織への応用

インターネット書籍 事例発表

•活用の目的（課題）•活用するデータ・技術• ICT技術•シナリオ•活用の効果

読み解きポイント

ビッグデータ利活用事例

4.1.1. 事例の読み解き演習

具体的な事例をもとに読み解きをします

事例を読み込み、演習用紙に記載していきます

事例に載っていない項目は想像して記載してください

5. まとめ（1/2）

ビッグデータ利活用の流れ

データの棚卸し

ビッグデータ利活用での体制と役割

ビッグデータ利活用の事例読み解き

5. まとめ（2/2）

発展学習への誘い

世の中に出ている事例を見て、今回学んだプロセスに当てはめて分析してみてください

自社でのビッグデータ利活用の企画を作ってみましょう

6. その他、参考（1/2）

ビッグデータ活用事例（インターネット）分類 情報公開元 名称／URL

ベンダー NEC 導入事例：NECのビッグデータソリューション、HP「NEC(Japan)」http://jpn.nec.com/bigdata/jirei/index.html

ベンダー 日立製作所 活用事例：ビッグデータ利活用：日立、HP「日立製作所」http://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/case/

ベンダー IBM IBM Big data：事例、HP「IBM - Japan」http://www-06.ibm.com/software/jp/data/bigdata/casestudies.html

ベンダー 日本情報通信株式会社 ビッグデータの導入事例のめとめ｜MERITひろば、HP「MERITひろば」https://www.merihiro.com/bao/instance/index.html

メディア ZDNet Japan 事例と解説で理解する「ビッグデータ」、HP「ZDNet」http://japan.zdnet.com/cio/sp_bigdata2011/35026259/

メディア Computerworld ビッグ・データ／情報活用／事例、HP「Computerworld」http://www.computerworld.jp/topics/1468/case

公共 総務省 平成24年度版情報通信白書第1部特集 ICTが導く震災復興・日本再生の道筋第1節 「スマート革命」－ICTのパラダイム転換－（３）ビッグデータの活用事例、HP「総務省」http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121430.html

公共 総務省 情報通信審議会 情報通信政策部会 新事業創出政策部会・研究開発戦略委員会（第9回）（合同開催）会議資料、HP「総務省」http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/policyreports/joho_tsusin/shinjigyo/02tsushin01_03000104.html

6. その他、参考（2/2）

ビッグデータ活用事例（雑誌・書籍）分類 出版社 タイトル／著作者

雑誌 日経ＢＰ社 日経コンピュータ1月10日号 特集「ビッグデータで挑め」2013/1/10

雑誌 日経ＢＰ社 特別編集版 ビッグデータ革命が変える企業経営日経ビジネス 2012年12月24日号 日経コンピュータ2012年12月20日号 日経情報ストラテジー 2013年2月号

雑誌 一般社団法人情報処理学会

情報処理学会デジタルプラクティスVol.4 No.1（通巻第１３号）特集：ビッグデータに備える2013/1/15

雑誌 独立行政法人情報処理推進機構

つながるＩＴがもたらす豊かなくらしと経済 ～ ビッグデータの価値と信頼 ～独立行政法人 情報処理推進機構（著、編集）2012/4/27http://www.ipa.go.jp/about/research/2011bigdata/pdf/120330_bigdata.pdf

ムック 日経ＢＰ社 1冊でわかるビッグデータ日経コンピュータほか（編集）2012/6/12

書籍 東洋経済新報社 ビッグデータの衝撃 －巨大なデータが戦略をきめる城田 真琴（著）2012/6/29

書籍 翔泳社 ビッグデータビジネスの時代 堅実にイノベーションを生み出すポスト・クラウドの実践鈴木 良介（著）2011/11/9

書籍 エヌティティ出版 BI（ビジネスインテリジェンス）革命NTTデータ技術開発本部ビジネスインテリジェンス推進センタ（著）2009/11/26

1.6.1 考えてみましょう（回答例）

ビッグデータ利活用の導入プロセスで一番最初に行うものは何でしょうか？

・例）ビジネス上の課題の洗い出し

2.1.3. 考えてみましょう（回答例）

自組織のデータを整理する際の棚卸項目（整理の観点）を３つ以上挙げましょう。

・ 種類・内容

・ 保管場所

・ 保管形式

・ 保管方法

・ 所管

・ 情報量

3.1.4. 考えてみましょう（回答例）

ビッグデータを利活用しようとしたときに、自組織に適した体制を考えてみましょう。

・例）データ分析者は外部から調達する体制にする

参考文献

Copyright (c) 2014 Ministry of Internal Affairs and Communications All Rights Reserved

このテキスト（又はカリキュラム）は、総務省の『高度ICT利活用テキスト（実践編科目ビッグデータ利活用の導入計画）』に改変を加えたものです。