2023春講演③三菱自動車工業株式会社 五安城 貴博様、伴 俊広 様 社員総Explorer化大作戦 ～データデモクラシーの推進～

2023/5/19に開催されたSPSS 春のオンラインユーザーイベントのご講演
三菱自動車工業株式会社　五安城 貴博様、伴 俊広 様
「社員総Explorer化大作戦　～データデモクラシーの推進～」
のスライド資料（公開版）です。

Transcript

2. 2 IBM #05 https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/int-spss-05/
4. 4 24,581億円 28,438億円 1,905億円 2022 2023/5/9 前年比 +21% 前年比 +118% 2021 2021
6. 6 200 PHEV 2021 PHEV 2023 3 28 243 PHEV 1500W Vehiecle to Home(V2H)
8. 3 100 Challenge 8 2023 3 10 https://www.mitsubishi-motors.com/jp/investors/corpmanage/plan.html
10. 10 IT
12. 12 • 人々の生活や価値観は、 大きく、そして早く変化し、 自動車との関わり方もシフトしている 自動車業界の変化 ～100年に一度の大変革期～ • 従来の“車で稼ぐ”事業だけでなく、 “車以外で稼ぐ” 新たな事業を 創造していく必要がある • GIT戦略は、ITの専門性を活かし、 全領域で事業発展に貢献する 業界変化に対応するGIT戦略 ～15年後の事業貢献を見据えた実行計画～ • データデモクラシーを推進し、 「業務部門が自立して データ利活用できる組織」を目指す • データ利活用の推進には課題がある データデモクラシーの推進 ～自立したデータ利活用組織の実現～ 各生活活動の “移動”のみで関わり 生活全体での “移動”+αの関わり 車の価値の再定義・ バリューチェーン変革 新しい価値の創造・ 新規バリューチェーン構築 収益増に向けた 既存バリューチェーン強化 車の周辺価値の提供・ バリューチェーン拡張 既存事業 新規事業 Technology・ Data 経営管理基盤改革など5つ データデモクラシー 自走化 できていない 分析するデータ・ 環境がない データ利活用 ニーズが出てこない データ利活用の レベルが低い 人材がいない データデモクラシー 3つの柱 分析テーマ推進 データ活用人材 育成 データ分析基盤 整備 可視化 現状分析 将来予測 評価・推奨 認知・最適化 可視化 現状分析 将来予測 評価・推奨 認知・最適化 可視化 現状分析 将来予測 評価・推奨 認知・最適化 品質 販売 調達 業務部門が 自立して データ利活用 できる組織 GIT戦略 6つの施策 GIT:グローバルIT本部
13. 進めるべきポイント 13 データ サイエンティスト 業務部門 噛み合わない 何か分析のお手伝いしましょうか？ データは沢山あるから何かできるでしょう？ データ サイエンティスト 業務部門 ・ビジネスの問題・課題を明確にする(深堀りが重要) ・具体的にどんな人の何を解決したいのかを明確にする ビジネス トランスレーター ※ビジネストランスレーター <参考文献> ・木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田絋史「データ分析人材になる。」 ・木田浩理 ,石原一志 ,佐藤祐規,神山貴弘,山田紘史,伊藤 豪 「ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術」 データサイエンスプロジェクトの成功は ビジネス課題から分析テーマを設定する段階で大きく決まる Before After ※ 強化スキル
14. データデモクラシーの進め方 14 データサイエンスGr駆動 GIT本部の教育を行い、 特定の領域で成功体験を持つ 現場駆動に向けた助走期間 現場とデータサイエンスGrの共創 現場が自走するための人材育成、 GIT本部との役割を明確にし、分析テーマを増やす 現場駆動 現場自走。データサイエンスGrは 現場の自走を支援し、 高度な分析案件・課題対応を行う 現在 Explorer化 Exploit
15. 1 Data Analytics 15 e-learning ( + )
16. 2 GIT → YES100%
17. データデモクラシーの進め方：まとめ 17 STEP1 分析テーマプロジェク トを体験する STEP2 部門レベルで成 功体験を増やす STEP3 データデモクラ シー達成 GIT本部各部への教育を行い、 プロジェクトチームを作って成 功体験を持つ ・データがサイロ化されている ・手法や進め方を確立する データサイエンスGr駆動 現場駆動に向けた助走期間 現場とデータサイエンスGrの共創 現場駆動 4-5テーマ 20名規模 10-20テーマ 現場含め 30－50名規模 社内50テーマ以上 分析実務者： 100名以上規模 現場自走にむけた人材育成、 社内の様々な課題に適用 ・ツール整備 ・データマネジメント検討 現場自走。CoEは現場の自走 を支援し高度な分析案件・課 題対応を行う ・ツール完備 ・データマネジメント整備 GIT本部教育 全社教育・経営層教育
19. SPSS modeler 19
20. SPSS modeler 20 • • • GUI • • • • • 1 SPSS modeler
21. SPSS modeler 21 • • • • • • • • / • • • / • • • / ” ”
22. SPSS modeler 22 IoT • DWH • •
24. 24 https://www.mitsubishi-motors.com/jp/recruit/career/digital/ 新しい挑戦を一緒にやりましょう!! 採用募集サイト