リージョンという枠を超えてDr.Sum EAが"共通言語"に
Quality Reportの運用開始後、その効果は如実に表れた。データをExcelへ取り込む作業が自動化されたことで、これまで作業に要していた多くの手間と時間が大幅に削減。データ分析に関する属人化の解消に加え、自動化によりヒューマンエラーが削減できたのもポイントだ。
そしてなにより、削減された工数をさまざまな切り口での分析や、生データに遡った原因追及などへ割けるようになったのは効果として大きい。Dr.Sum EAには過去10年分におよぶデータが蓄積されており、任意の期間で比較することも容易だ。グローバルにビジネスを展開している同社としては、各リージョンの営業部門が独自判断で集めたデータを各地のロジックで加工・分析するなど、Dr.Sum EAが全世界の“共通言語”として使えるようになったのも極めて重要だという。
いつでも、どこからでも、誰でも、同じデータを簡単に見えるようになった
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IoTデータの集計に活用
同社内におけるDr.Sum EAの活用は、さらに加速を続けている。欧米のホームシアター市場を中心に人気を集める「AVR（AVサラウンドレシーバー）シリーズ」は、ユーザーの合意を得てインターネット経由でセッティング・操作ログが収集できる機能を備えた製品群だ。この機能の目的は、既存モデルの使われ方から潜在的なニーズを見つけ出し、新規ユーザー層の開拓に結び付けるというもの。しかし、こちらも不具合データと同じく膨大な量のセッティング・操作ログデータが集まってくる。その数は150～200項目にわたり、月間のデータ量は約10万件。従来はExcel処理のためにフィルタリングで対象を絞り込んだり、仮説に基づいたシナリオを設定してマクロを組んでいたが、これでは工数がかかる上に、狙い通りの結果へ辿り着くまで試行錯誤を繰り返す必要があった。加えて、年度初めに各国のアナリストから提示される要求が不明確で、苦労して得たアウトプットにも視点やレイアウトの変更が発生。毎年約1ヶ月半もの期間を要した後、さらなるメンテナンスも必要不可欠な状況になっていたそうだ。
こうした状況の打開に向けて2015年4月よりDr.Sum EAを導入した結果、約1ヶ月半かかっていたマクロの再作成作業がなくなり、毎月のレポーティング作業も1～2時間程度まで削減。工数換算で数百分の一に圧縮されたという。近年は「IoT」関連の分野が注目を集めているが、同社の取り組みはまさにその先駆け的な事例だ。同時に、各種センサーやデバイスから得た大量のデータを高速に自動集計・分析できるDr.Sum EAのパフォーマンスは、IoT時代の集計・分析プラットフォームとして十分な能力を発揮できることが分かるだろう。
同社ではその後も、IT部門主導で現場を巻き込んだBIツール活用を目指すべく、積極的な啓蒙活動を実施。さまざまな現場の取り組みや要望への支援を行っている。そして中核を担うDr.Sum EAは、その高い自由度・柔軟性・操作性で現場部門主体のBIを実現すると同時に、IT部門の役割としてガバナンスが効いた全社BIを構築できる、BIのあるべき姿を実現する集計・分析プラットフォームといえる。
