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データ分析を業務プロセスに組み込む
――意思決定の自動化が適合する領域とは

内山悟志 [ITR代表取締役/プリンシパル・アナリスト]
【第43回】 2015年6月5日
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 この基準により意思決定の自動化の度合いを、意思決定の自動化が適する領域、標準的な自動化と例外的な人間による意思決定を組み合わせる半自動化が適する領域、自動化せずに意思決定の支援にとどめるべき領域の3つに振り分けることができる(図1)

意思決定の自動化が
適合する度合い

自動化が適する領域:すぐに陳腐化しない反復的な業務で、電子的に供給される情報の割合が大きい業務が意思決定の自動化に適した業務といえる。このような業務は、使用する知識やルールが明確に構造化されている、考慮すべき条件や決定因子が厳密に定義されている、基本的に例外がないといった特徴をもっている。

 また、リアルタイムな意思決定を行うことが競争優位の源泉となる業務は、まさに自動化が求められている領域といえ、顧客を目の前にしたフロント系の意思決定業務やWeb上でカスタマー・エクスペリエンスを提供する業務がこれにあたる。

 具体的には、ホテルや航空会社の価格最適化、金融業界におけるローンや保険の引き受け審査、取引やアクセスにおける不正の検出、購買履歴に基づくレコメンデーション、配送ルートの最適化、動作制御、在庫補充や受注引当などの業務分野があげられる。

半自動化が適する領域:業務の反復性および普遍性と、電子的に供給される情報の割合のいずれかが小さい領域は、完全な自動化は適しておらず、一部を自動化し、残りの部分を人間による意思決定に委ねる半自動化が適している。活用するデータのほとんどが電子化されているものの、業務の反復性や普遍性が低い場合(図1の左上)は、さまざまな集計軸で分析したレポートやアドホックな分析を基に人が総合的な判断を下す方法が適している。

 新商品のテスト・マーケティング、再現性のないシステム障害の分析、新規事業の市場性分析などはこれにあたる。また、例外が多い場合もこの領域にあてはまる。その場合は、標準的なケースに対する意思決定プロセスのみを自動化し、例外ケースを人が判断するという切り分けを行うことが有効となろう。

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内山悟志
[ITR会長/エグゼクティブ・アナリスト]

うちやま・さとし/大手外資系企業の情報システム部門などを経て、1989年からデータクエスト・ジャパンでIT分野のシニア・アナリストととして国内外の主要ベンダーの戦略策定に参画。1994年に情報技術研究所(現アイ・ティ・アール)を設立し、代表取締役に就任。2019年2月より現職。


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日々進化するIT技術をどうやって経営にいかしていくか。この課題を、独立系ITアナリストが事例を交えて再検証する。クラウド、セキュリティ、仮想化、ビッグデータ、デジタルマーケティング、グローバル業務基盤…。毎回テーマを決め、技術視点でなく経営者の視点で解き明かす。

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