現場に眠る「暗黙知」をどう活かすか

現場に眠る「暗黙知」をどう活かすか--日本企業のAI活用のこれから

Statistics and Data Science

「AIを使っても便利にならない」。そんな声が今、ビジネス現場では飛び交っています。真に価値のあるAI活用の在り方とは--。人財サービスに精通するアデコ株式会社会長でAKKODiSコンサルティング株式会社社長の川崎健一郎氏が、日本企業のDXを成功へと導く秘訣を語ります。

デジタル化の常識
「Fit to Standard」。
日本では……?

ビジネスの現場に新しいシステムを導入する際、パッケージ化されたシステムに合わせて業務フローを変化させることを「Fit to Standard」と呼ぶ。世界各国ではこうした手法でDXを進める企業が多い一方、日本では問題をはらんでいるようだ。ある調査では「DXに成功しているか」という問いに対し、「成功している」と答える企業の割合が日本は極めて低いと分かった。なぜAIやデータの活用がうまくいかないのだろうか。

人財サービスのグローバルリーダー、Adecco Groupの日本法人であるアデコ株式会社の会長で、AKKODiSコンサルティング株式会社の社長も務める川崎氏は、ビジネス現場に眠る「暗黙知」がDXの壁になっていたと話す。

「暗黙知」とは個人の経験や勘、センスなどに基づく知見を意味する。「1を言われたら10できるようになりなさい」。そう言われて育った日本のビジネスパーソンはマルチタスクを得意とし、独自の感覚で業務を進める。結果、当の本人にしか対処できないタスクが山積みとなっているのだ。

一方、「Fit to Standard」のような方法でプロセスをシステム化するためには、暗黙知を形式知に変え、誰がやっても同じ結果が得られる状態にする必要がある。比較的、形式知が業務の多くを占めていた海外企業は「Fit to Standard」を容易に実現できたのである。

日本企業のDXの行方について、川崎氏は「これからは、暗黙知こそが企業の武器となり得る」と話す。昨今の自律的にコーディングを行うAIの登場により、アプリケーションやソフトウェア開発のハードルが格段に低くなった。つまり、業務をシステムに合わせる「Fit to Standard」ではなく、業務に合わせた柔軟なシステム設計が可能になったのだ。職人・ベテランの知恵や勘といった暗黙知はそのままに、AIによる最適なシステムのもと現場の効率化が進められるとも言える。

こうしたパラダイムシフト、つまり時代に合ったものの見方や考え方の変化を前に、データサイエンス人財に求められるものとは何か。それは自社の優位性の源泉はどこで、何をAI化していくべきかを判断し、デザインする力だと川崎氏は語る。現場の声に耳を傾け、現場が求めるシステムの開発から導入までを一手に引き受ける。もはやデータサイエンティストは統計分析やプログラミングだけではなく、ディシジョン・メイキング(意思決定)が役割の中心となるだろう。そうしたスキルを伴う人財が、今後の企業のDXを成功へと導くキーパーソンとなるに違いない。

「暗黙知」の理解を深める
統計データサイエンス学環の学び

企業の「暗黙知」を浮かび上がらせ、優位性を見極めるためには、業界固有のドメイン知識が必要不可欠だ。統計データサイエンス学環(設置届出中)では、既存の5学部*との連係により、経済学、法学、理工学といった幅広い分野の専門知識を養う。数理の専門性にとどまらず、データサイエンスの多様な応用領域にアプローチできる環境で、社会で活躍するデータサイエンス人財へと成長しよう。

*連係協力学部:教育人間科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部