資本効率・経営価値を高めるにはERPを基点にしたデータ活用が重要に【第4回】

データは目的を定めて可視化し常に最新状態に保ち正しく整理する

　データ活用における留意点にも触れたい。データ活用にも種類があり、大きく「モニタリング」「探索分析」「シミュレーション」などに分類できる。ERPシステムを基盤にしたデータ活用では一般に、KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）を設定しビジネス全体を俯瞰してモニタリングすることで、課題を発見し原因究明のための探索分析を実施するという流れになる。

　モニタリングにおいて気をつけたいのは、「そもそも何を判断するためにKPIをどのように設計するのか」を明確にすることだ。言い換えれば、目的を定めてデータを可視化する必要があるということである。

　例えば、多くの企業が問題意識として「どうすればキャッシュフローや運転資金が改善されるのか」「売掛金をより早く回収するにはどうすればいいのか」「経費削減のポイントはどこなのか」「人員構成とサプライチェーンをどのように改善すれば収益性が高まるか」といったテーマを持っているだろう。KPIは、これらのテーマに沿ってタイムリーにトレンドを把握できるように設定する必要ある。

　主要KPIが未達の場合、バリューチェーンを分解して探索分析し、ボトルネックを把握する。調達なのか、生産なのか、販売なのか、データをつなげて分析すれば、どこに問題があるのか特定しやすい（図2）。

図2：ERPシステムを基盤にしたデータ活用における問題把握の例

　ERPシステムを活用すれば、投資のPDCAも基本的には同じ流れで回すことができる。トレンドをモニタリングしながら、投資パフォーマンスが悪ければ探索分析で問題を特定し、改善できる問題なら改善策を講じ、改善できない問題であればその領域への投資自体をやめて別の領域に投資する。そうしたアクションにスピーディーにつなげられるだろう。

　効果的なデータ活用という観点では、データ品質の重要性も認識すべきである。例えばデータ分析のためにDWH（Data Warehouse）を構築し、在庫状況や発注状況、製品別売り上げといったデータを、各自が自由に抽出しExcelにまとめて報告書を作成したらどうなるだろうか。データを抽出したタイミングや集計基準が異なる報告書を複数人が持ち寄り会議をしても、正確な現状認識ができない可能性がある。

　こうした事態を防ぐためには、データを常に最新状態に保ちながら、正しく整理して管理する必要がある。具体的には、共通基盤にデータを集約し、データの重複やエラーの排除はもちろん、項目集計基準や命名規則を統一したうえで正確にマッピングして管理し、必要な人が常に最新かつ質の高いデータにアクセスできる環境を整える。

　データ品質を担保する基礎的な条件としては、ソースに正確なデータが入力されていることや、データがきちんと蓄積されていることが非常に重要である。事業環境は変化していくので、蓄積されたデータと新しいデータを関連づけ経営管理の視点で整理すれば、KPIの因果関係を継続的に見直していくための土台にもなる。

データドリブンな製品／サービスの評価がマネタイズに貢献する

　経営へのデータ活用を巡っては、過去の情報がベースになるため「イノベーションにつながらない」「非連続な成長を生み出せない」という意見を耳にすることもある。だが本当にそうだろうか。新しい製品やサービスの芽は、フィジカルな経験などから生まれるかもしれない。だが、生まれたアイデアを事業として大きく育てるには、小さな試行錯誤を連続かつ高速で回してみることが重要なはずだ。

　ERPシステムのような統合基盤を活用し、さまざまなパラメーターを考慮しながらデータドリブンで製品／サービスを評価していくことが、イノベーションのマネタイズに貢献する場面は多いのではないだろうか。

　次回は生成AI（人工知能）技術などを取り込んで進化しているERPのシステム開発の最前線について解説する。