講演レポート:第17回 IoT・AIで飛躍的に変化する「データ利活用」とビジネスモデルの変革|Prowise Business Forum|株式会社日立ソリューションズ

株式会社 日立ソリューションズ

Prowise Business Forum in NAGOYA 第17回

IoT・AIで飛躍的に変化する「データ利活用」とビジネスモデルの変革
~スポーツ戦略からサービタイゼーションまで。活用事例をご紹介~

 2019年11月19日(火)に、「Prowise Business Forum in NAGOYA 第17回」が愛知県名古屋市のJPタワー名古屋ホール&カンファレンスで開催され、多くの方々にご参加いただき、盛況のうちに終了しました。
 今回は、基調講演に、一般社団法人日本スポーツアナリスト協会の渡辺 啓太氏をお迎えし、スポーツ界でのICT活用とデータ分析の実践例について語っていただきました。また、特別に設けましたウイングアーク1stセッションでは、同社CTOの島澤 甲氏にご登壇いただき、データの価値化やデータを効率的に利活用する方法を、ユニークな事例とともにご紹介いただきました。
 後半の日立ソリューションズセッションでは、業務支援と業務自動化につながるデータ利活用の事例や、サービタイゼーションを実現する顧客管理・課金・請求ソリューションの適用事例などをご紹介いたしました。

会場
ご挨拶
会場

開催概要

日時 2019年11月19日(火)13:30~16:40(13:00受付開始)
会場 〒450-6303 愛知県名古屋市中村区名駅一丁目1番1号
KITTE名古屋3階 JPタワー名古屋ホール&カンファレンス ホール1~2
主催 株式会社日立ソリューションズ

【基調講演】
ICTを活用したスポーツ情報戦略

渡辺啓太氏
一般社団法人日本スポーツアナリスト協会
代表理事 渡辺 啓太 氏
【講師プロフィール】

「ITをスポーツに活用すること」を志して専修大学ネットワーク情報学部に入学し、独学でバレーボールのデータ分析を始め、在学中の2004年からバレーボール女子日本代表チームに抜擢される。卒業後は日本初の日本代表チーム専属アナリストを務める。世界で初めてiPadを用いた情報分析システムを考案・導入し2012年のロンドン五輪では28年ぶりとなる銅メダル獲得に貢献した。2014年には競技の枠組みを超えたスポーツアナリストの連携強化及び価値向上を目指して日本スポーツアナリスト協会を設立。現在は桐蔭横浜大学で日本初のスポーツアナリスト養成カリキュラムの構築に取り組みながら、バレーボール女子日本代表チームディレクターを務める。主な著作に『データを武器にする』(ダイヤモンド社)『なぜ全日本女子バレーは世界と互角に戦えるのか』(東邦出版2012)などがある。

 基調講演では、女子バレーボールを中心に、スポーツ界におけるテクノロジーとデータ分析の活用事例について紹介した。

iPadを駆使する「IDバレー」で全日本女子バレーが復活

 渡辺氏は、2014年に競技の枠組みを超えたスポーツアナリストの連携強化および価値向上をめざして日本スポーツアナリスト協会(JSAA)を設立。長年全日本女子バレーボールチームのアナリストとして活躍し、現在もチームディレクターとして2020年の東京オリンピック・パラリンピックに向けて鋭意準備中だ。

 スポーツアナリストとは、競技の試合中にデータを収集・分析して選手が有利に競技を進められるようサポートするデータ分析者のこと。試合経過は全てデータ化され、さまざまな分析を実施して、戦術立案や試合管理に役立てるという。

 日本の女子バレーボールは1964年の東京五輪の際に正式種目となって以降、常に表彰台に立ち続ける強豪だったが、80年代から次第にメダル圏内から離れ、2000年のシドニーオリンピック最終予選で初めてオリンピック出場権を逃してからは低迷を続けた。

 一方、世界ではバレーボール分析ソフトウェア「データバレー」が普及し、有力チームでは複数のデータアナリストを大会に帯同するまでになっていた。日本でも2003年頃からデータバレーを取り入れて、データアナリストを育成する改革をスタート。2008年に真鍋政義氏が代表監督に就任すると、2010年からiPadでデータを駆使する「IDバレー」を取り入れるようになった。その改革を15年間支援し続けてきたのが渡辺氏だった。そこから全日本女子バレーは次第に復活し、2011年のワールドカップは4位、2012年のロンドン五輪では28年ぶりの銅メダルを獲得するなど調子を上げていった。

 渡辺氏がデータアナリストとして全日本女子バレーチームから伝えられたミッションは大きく2つあった。1つは日本代表チームを表彰台に上らせるためのデータ分析による支援と、もう1つは日本におけるスポーツデータアナリストの育成および価値向上だったという。

 「ロンドン五輪以降、メダル有望種目についてはデータ分析系スタッフの配置が急増したことから、データアナリストが定着していきました。しかし、コーチやトレーナーと違って、アナリストには10年先のキャリアパスやロールモデルも明確ではなかったため、競技の垣根を超えて情報共有や勉強会などの支援をおこない、スポーツアナリストの未来を作っていく目的でJSAAを立ち上げました」と渡辺氏は振り返る。

 次世代の選手の育成や、競技運営、コンディショニング、メディア、エンターテインメントなどさまざまな領域でスポーツ×テクノロジーが発展していく可能性があるため、ハイパフォーマンススポーツ領域(チームの強化)と、スポーツビジネス領域(収益を得るためのスポーツデータの活用)の2軸でスポーツアナリスト育成のプログラムを構築。そこに蓄積した属性データを活用したフィールドワークでの学生コンペティションや、年次カンファレンス(スポーツアナリティクスジャパン)などもJSAAでは主催している。

勝つために必要なことは過去のデータよりもこれから起こる予測

 次に渡辺氏は、データやテクノロジー活用の事例をいくつか紹介した。バレーボールやテニスのテレビ映像では、CGでボールの弾道が再現され、インなのかアウトなのか、微妙な判定に疑義が生じた時にはチャレンジ(「ホークアイ」という複数のカメラによる異なるアングルからの映像を元にボールの軌道計算・解析をおこなうトラッキングシステム)を発動させて、迅速に検証するシーンが増えている。

 現在では、収集したデータをメディアに提供することでスポンサーが付くようになり、導入コストの一部を回収したり、試合中の選手にデータをフィードバックしたりするマルチユースなエコシステム化もおこなわれているという。

 バレーボールの世界では、2010年にiPadが発売されたことで、日本が世界で初めて監督がタブレットを持って試合中にデータを活用するシステムを開発し導入。世界選手権で銅メダルを獲得した直後から、このシステムは注目されて他国も導入する流れになった。今では、選手もタブレットやスマホで映像を見て振り返ることが習慣化されている。

 「データバレーでは、過去のプレーを数値化してグラフ化し、それを監督が見て、選手交代のタイミングに活用していましたが、勝つために必要なことは過去のデータよりもこれから起こる予測であり、膨大なデータから機械学習で予測するシステムをSI企業と共同で開発に取り組んだ」と渡辺氏は打ち明けた。また、深層学習技術応用で相手の癖から、未来のプレーを予測する研究も進行中だという。

 しかし、情報の組織的・戦略的活用においては、データは蓄積するだけでなく、いかに選手に使うかが難しい命題となる。外部からの情報伝達を禁止している競技も多い中で、バレーボールは情報伝達に関する規制やルールが比較的少なく、スポーツ情報戦略活動がしやすい種目だ。また、アタックに移行するまでにレシーブやトスで守るという時間的猶予があり、試合時間の8割はボールが動いていない(プレーが止まっている)ため戦術を組み立てやすく分析もしやすいという特徴もある。それを有効活用することで、日本は世界との体格の差を埋めることができるという。

選手に信頼されることがスポーツアナリストとしての条件

 一方で、選手を数字で評価することは難しいと渡辺氏は指摘する。そのため、適切な評価指標を用いて目標設定や基準値を明確にし、その目標への達成度を細かいサイクルでチェックすることがポイントとなる。スポーツ情報戦略の活動は、スポーツの現場で意思決定者が適切な判断や決断をするために情報を収集・加工・分析・評価して組織的に活用していくことだが、注意しなければならないのが、自分の経験や勘、信念によって解釈を誤ってしまうことだという。「経験豊富なアスリートには特に、サンクコストバイアス(投資した埋没費用を切り捨てられずに生じる誤った判断)や、現状維持バイアス(変化よりも現状維持を望む心理作用)が働いていないかを常にチェックし、ゼロベースで立ち返ることが重要です」と渡辺氏はアドバイスする。

 また、いくら分析してもフィールドで選手がそのデータを活かしてくれなければ意味がない。データは選手の弱みを突きつけることになるため、分析結果を伝えるだけではなく、それを選手が噛み砕いて吸収してくれるよう、ディスカッションしたり、選手自ら分析したりすることが必要となる。日常的にコミュニケーションを欠かさず、些細な情報でもフィードバックしていく貢献を継続することが、選手との信頼関係を構築していくこと秘訣だという。

 最後に、「2012年ロンドン五輪の表彰式の後、選手たちは私たちスタッフにもメダルをかけてくれ、その瞬間の喜びを分かち合うことができました。テクノロジーは発達しても人間だからこそできることがあるはずで、その価値を信じて、日々選手をサポートすることが大事だと考えています」と語り、基調講演を終了した。

【ウイングアーク1stセッション】
データの価値化と重要性。
~IoTの効果的な活用が、人の意思決定と未来のアクションを変える!~

島澤 甲氏
ウイングアーク1st株式会社 執行役員CTO 島澤 甲 氏

 ウイングアーク1stセッションでは、IoTをテーマにデータの重要性やデータの価値化、データを効率的に利活用する方法を、同社のソリューションを用いた事例とデモストレーションを交えて解説した。

課題を解決するためには目的を持ってデータを扱うことが重要

 島澤氏はウイングアーク1stでBIダッシュボード「MotionBoard」や、集計データベース「Dr.Sum」の開発総指揮を務め、現在はCTO(最高技術責任者)として技術部門全体の責任者として日々活躍している。

 「今回は、データの利活用を“データの力”という切り口でお伝えしたいと思います」と語る島澤氏は、データの力とは、主に3つの変数があり、それぞれの“かけ算”で成り立っていると話す。

 1つ目は、「データそのもの」。課題とデータの関係には、1)課題からデータを見つけるという方法と、2)データから課題を見つける方法の2つのアプローチがあるが、一般的には1)の方法が自然な形であり、仮説を立て、求めたい答えを探り、そのためにどのような機能が必要かというステップで情報を整理すれば、適切なデータ活用が可能になるという。

 変数の2つ目は、「データの価値化」。人がデータの利便性を享受できるよう、ウイングアーク1stではさまざまな角度からデータの魅力を引き出すことをしている。

 センサーデータはコンピュータと相性は良いものの、人には分かりづらい情報となっているため、人間が扱いやすいように加工することが必要となる。その例として紹介したのが、ゴルフにセンサーデータを活用することを想定したデモだ。島澤氏自身がゴルフクラブのドライバーヘッドを加工してIoTセンサー(3軸加速度、ジャイロなど)を埋め込み、それを遠隔地でスイングすると、データがDr.Sumに連携し、MotionBoardに可視化するという非常に凝った内容を披露した。各センサーからは合計1000個ほどのデータがミリ秒単位で送信されたが、それを人が扱可視化できるようにしているのがポイントだ。

人の手がかかるものは自動化し、意思決定に集中すれば生産性は向上する

 3つ目の変数が、「動いた人数」。どんなにすばらしいデータでも誰かが活用しなければ意味がない。そのため、データの価値をどうやって人に伝え、活用していくかを実現する新製品を開発中だという。それが、「DEJIREN」(デジレン)というアプリケーションだ。DEJIRENは、企業向けメッセージアプリとシームレスに協調動作するアクションフローサービスで、ノンプログラミングによる設定と自動化が可能。イベント発生時に人の意思決定をスキップして自動化し、意思決定を情報の流れからいかに引き出すかを支援するツールだという。

 また、「人の手がかかるものは自動化し、意思決定に集中すれば、さらに生産性は向上します」と島澤氏は述べる。それをモデル化したのが、島澤氏考案の「自宅の猫におやつを自動で与えるマシン」。チューブ式おやつが複数実装でき、チューブを切断するカッターや、半液状のエサを絞り出すアーム、使用済みチューブの回収箱などが装備されている。

 デモでは、紙で用意した「猫給餌許可証」を読み取りデータ化。DEJIRENがアクションを自動化することで、決定権者(島澤氏)が意思決定したら、マシンにチューブ式おやつ1本が装填されるというビジネスプロセスに沿って実施された。

 最後に島澤氏は、「ウイングアーク1stにおけるIoTとデータの活用が、皆さまのビジネスにお役立ていただければ幸いに思います」と語りセッションを締めくくった。

【日立ソリューションズセッション1】
事例で読み解くデータ利活用の今
~コスト削減から売上拡大、ビジネスモデル変革まで~

松本 俊子
株式会社日立ソリューションズ
研究開発部 部長 松本 俊子

 日立ソリューションズセッション1では、出荷物流、製造、マーケティング・販売、サービスの各分野における業務支援や業務自動化につながるデータ利活用の事例を紹介した。

インボイスとパッキングリストの自動入力により業務負荷とコストを大幅に低減

 松本は、「『購買物流』『製造』『出荷物流』『マーケティング・販売』『サービス』のバリューチェーンの各フェーズでデータ利活用が普及期に入り、新たな事業価値創造や、ビジネスモデル変革の原動力になっています」と話す。そこで、その各フェーズにおけるデータ利活用事例を7つほど紹介した。

 1つ目は、購買物流と出荷物流におけるデータエントリー業務の効率化。ある企業では、海外との国際取引に伴うインボイスとパッキングリストの情報を業務システムに手入力し、それを複数人でチェックしていたため、人的業務とコストが重い負担となっていたほか、入庫情報を厳密に把握できず、在庫差異が発生していたという。そこで、「活文Intelligent Data Extractor」を導入。帳票のフォーマットを自動的に判別・仕分けし、必要なデータを自動抽出するため、データエントリー業務が大幅に効率化。業務負荷とコストの大幅低減を実現したほか、入庫情報の正確性が向上し、棚卸し時の在庫差異も低減した。

 2つ目は、製造における外観検査。日立ソリューションズでは、デジタルカメラ開発や自動車の物体認識機能などで培った技術、ビッグデータ解析などで蓄積した機械学習技術などを組み合わせた「画像判定ソリューション」を提案。これを導入したある製造業は、カスケード分類器やヒストグラムによるカラー判定、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)による形状判定を組み合わせることによって、精密機器部品の外観検査の精度を大幅に向上させているという。

データ利活用はビジネスモデルの変革や新たな価値創造をもたらす

 3つ目は、マーケティング・販売における業務効率化(営業員支援)。「AIアシスタントサービス」は、1)AIによる自然言語理解による質問理解と回答、2)AIによるユーザー特性を機械学習し、検索や提示方法をパーソナライズ、3)既存システムと連携した情報検索が可能という特徴を持つチャットボット型アシスタントだ。日立ソリューションズでは、2017年4月から社内の営業部員約100名に、企業情報・社員情報・商品情報検索で実践したところ、移動中や商談中での情報検索時間が、5~30分から約1分にまで短縮。また、2018年2月からは社内の人事・総務及び情報システム部門向けのFAQで全社活用を開始し、問い合わせ件数が200件/月から40件/月にまで削減することが可能になったという。

 そのほか、スマートデバイス活用したサービスにおけるフィールド業務支援や、「設備効率向上ソリューション」による設備効率向上、RPA(Robotic Process Automation)を活用した業務自動化などの事例も紹介した。

 最後に、松本は、「データ利活用は、業務の効率化・付加価値拡大の原動力として効果を発揮しており、新規の顧客価値創出、新しい事業分野への進出など、ビジネスモデルの変革や新たな価値創造をもたらしています」と語り、セッションのまとめとした。

【日立ソリューションズセッション2】
サービス化時代における課金・決済システムの適用事例

東常 竜也
株式会社日立ソリューションズ 通信サービス本部
ビリングサービス部 グループマネージャ 東常 竜也

 日立ソリューションズセッション2では、サービタイゼーションにおけるサービスモデルの具体例を紹介するとともに、顧客管理・課金・請求ソリューションの適用事例を紹介した。

「製品販売」から「継続課金」への移行がサービタイゼーション最大のメリット

 現在、サービスビジネスが必要とされている背景には、売ってから始まる関係(顧客との継続的な関係性)を作ることによって、1)顧客の囲い込み、2)定期的な収入、3)データ利活用による新しい価値の提供などが可能になるという期待がある。「コモディティ化で低価格競争を余儀なくされる『製品販売モデル』から、LTV(顧客生涯価値)を高めて安定して収入を確保できる『継続課金モデル』へと移行可能にすることがサービタイゼーションのメリットです」と東常は語る。

 日本の製造業は製品の品質を重視しているが、海外企業はサービタイゼーションで製品価値を高める戦略をとる。その具体例が、海外大手製造業の航空機エンジンビジネスだ。これまではエンジンを航空会社に売り切りで販売していたが、エンジンをレンタルするサービスモデルへと転換し、レンタルしたエンジンから稼働データを収集・活用することで新しい価値創出(例えば燃費効率アップなど)に役立てている。また、売り切りの時代は製造業側が飛行機を用意し、エンジン性能計測をおこなう必要があったが、サービスモデル(データ活用モデル)に移行することで、航空会社の飛行機から膨大な稼働データを無料で収集することができ、莫大なコストが不要になるというメリットも生まれている。

サービスビジネスで必要な運用基盤をワンストップで提供

 「しかし」と東常は続ける。「サービタイゼーションに踏み切るにはいくつかの課題に直面します。新たなサービスモデルを考えて、それにシフトする難しさや、新たな価値を提案し、お客様の認識を変える難しさ、さらには新たなサービスを提供するための社内の組織作りの難しさなどです」。

 日立ソリューションズでは、それらの課題を解決するために、顧客管理・課金・請求ソリューション「BSSsymphony」の活用を提案している。サービスビジネスで必要な、1)受付業務 → 2)会員・契約登録 → 3)サービスの提供 → 4)課金計算 → 5)請求・入金管理といった業務を幅広くカバーし、継続課金をおこなうためのサービス運用基盤をワンストップで提供する。多彩な料金プランや割引設定を作成したり、料金・税率・割引条件などをマスタ設定で柔軟に変更したりできるのが特徴だ。

 東常は「パッケージによる導入でスピーディなサービス開始に貢献し、さまざまな業種での実績や課金・請求業務のノウハウも豊富です。継続課金のサービス基盤が必要な際は、日立ソリューションズとBSSsymphonyにお任せください」と呼びかけ、結びの言葉とした。

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株式会社日立ソリューションズ Prowise Business Forum 事務局
〒140-0002 東京都品川区東品川4-12-6(日立ソリューションズタワーB)
E-mail : pbf@hitachi-solutions.com

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