現場の感覚を数値化する

データ分析というとあらかじめ与えられた数式があり、機械的に計算できると思われるかもしれません。しかし、データ分析は現場での判断を支えるための道具なので、現場の感覚をいかに数字として再現するかが問われてきます。一般的な指標ではなく、それぞれの現場の人間が持っている感覚をデータとして表現する手助けを致します。

生データの取得

会計数値のように集計された数値では現場の判断には使えません。 営業であれば営業日報や売上、回収などの営業スタッフのそれぞれの活動データ、生産であれば 機械の稼働時間や段取替え時間、生産量や歩留まりなどの生産活動の個々のデータを元に集計します。

通常、経理・営業・生産でそれぞれ異なるシステムを使っているので、これらのデータを整形し データベースに取り込むところから始めます。ときには手書きのデータもあるので、これらは Excel等によってデータ化して取り込みます。

一旦データベースに格納されれば、現場の感覚に合致するまでデータの集計方法の試行錯誤をします。 集計方法が確立すれば、未来予測、改善点発見、改善の効果測定など、あらゆる経営改善に役立ちます。

Excelによる現場での改善

データ分析によって作成された指標だけではよりより改善はできません。 経営の外部環境や内部環境は常に変化し続けるので、過去に作った指標に頼っていては判断を間違えます。 そのため現場で判断する人間が、試行錯誤しながら指標を作成できるようにする必要があります。

当社では、Excelに必要な生データと指標をExcelの関数として表現します。 これにより、現場でいくらでも関数を修正して試行錯誤することができます。 ツールに動かされるのではなく、現場でツールを使いこなすことが重要だと考えているからです。

統計解析や機械学習

大量のデータを扱う場合には、Excelでの計算では遅い場合がありますので、その時は統計解析などのツールを 使用します。現在はオープンソースの解析ツールが揃っていますので、費用をそれほどかけることなく 最新の統計解析や機械学習などの計算を行うことができます。

当社ではRなどの統計解析ツールや、GoogleやAWSで提供されている機械学習ライブラリなども扱うことが できますので、必要に応じて技術の提供を致します。 ただし、これまでの経験から現場での感覚をExcel上で再現させるだけで多くの課題が解決できることを 見てきました。統計解析などに頼る前に、まずは現場の感覚を数式化することを優先してください。