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フェーズ 1: ビジネス目標の特定
The business case for the digital investment report
ビジネスケースは、製造、エネルギー、自動車、ヘルスケア、ライフサイエンス、農業などの産業分野によって異なる場合があることに注意してください。製造業に対するビジネス上の影響の例については、Hitachi Vantara Solution Brief
このフェーズでは、以下のことを行います。
このフェーズの成果として、すべてのステークホルダーが目標に向かって足並みを揃え、期待値を理解し、成功の測定方法を把握できるようになります。
ビジネス上の課題の特定
ビジネス目標を定義する最初のステップは、解決したい現在のビジネス上の課題と、IIoT デジタルトランスフォーメーションソリューションを環境に実装することで直面する可能性のある新しいビジネス課題のリストを作成することです。
IIoT デジタルトランスフォーメーションジャーニーの初期段階にある製造会社や工業会社でよく見られる、ビジネス上の課題を以下に示します。
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従来の産業用機械や設備のスマート化を図ること
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閉じ込められた生産データを抽出して新たな知見を得ること
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無秩序な運用と根本原因分析のプロセスの遅れによる生産性の低下とダウンタイムの増加
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データサイロと資産のデジタル追跡の欠如による資産管理の課題
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プラント、ライン、機械レベルでの設備総合効率 (OEE)、スループット、サイクルタイムのモニタリングなど、さまざまな運用レベルにおけるほぼリアルタイムでのモニタリングの欠如
測定可能な KPI を特定
特定したビジネス上の課題に基づいて、この問題をうまく解決できたかどうか、どのように評価すればよいのか? と自問するところから始めます。この質問に答えることで、データ主導型のアプローチでソリューションの成功を評価できるようになります。
ジャーニーの成功を測るために使用する KPI を決定し、それが測定可能なものであることを確認します。以下は、さまざまな産業分野に適用されている KPI の例です。
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設備総合効率 (OEE) または類似する KPI の改善率 (%)
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運用コストの削減率 (%)
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オンプレミスと比較して、クラウドのストレージとコンピューティングのコスト削減率 (%)
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プロアクティブなモニタリングとメンテナンスによる、予定外のダウンタイムの削減率 (%)
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需要予測と在庫管理における精度 (%)
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ビジネスユーザーがビジネスインテリジェンス (BI) レポートを作成する際に確認したレイテンシーの削減率 (%)
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履歴データを機械学習などの高度な分析に利用できるようになるまでの時間の短縮率 (%)
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コンピューティングとストレージのスケーリングに要する時間の削減率 (%)
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システム稼働時間の増加率 (%)
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生産性の向上率 (%)
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ダウンタイムの削減率 (%)
ビジネス目標の特定
解決したいビジネス上の課題を特定し、成功を測定する方法を決定したら、次はビジネス目標を定義できます。こうした目標を立てることで、なぜこの問題は解決する価値があるのか? この問題を解決することで利益を得るのは誰か? といった質問に答えられるようになります。現在の状態の KPI を、特定のビジネス目標に対するターゲット状態の KPI と比較するなど、成功を測定するためのデータ主導型の戦略を決定します。
使用したい各指標や KPI について、ビジネス目標を測定可能なターゲット値で言い換えます。例えば、ビジネス上の課題が、手動の検出プロセスにより製品 1 は頻繁に在庫切れになる、というもので、測定基準が、問題を検出するまでのレイテンシー短縮率であるとすると、ビジネス目標としては、製品 1 の在庫切れの可能性を特定する際のレイテンシーを 95% 削減する、というものになるかもしれません。
ビジネス目標に優先順位を付けることで、チームがリソース割り当ての優先順位を決める方法を明確に理解できるようになります。
ユースケースの特定
ビジネス目標を定義したら、次はユースケースに集中できます。ユースケースはエンドユーザーとシステムとのやりとりを正確に定義し、それに基づいて期待されるビジネス成果を自動的に生み出す方法を決定します。ブループリントを構築する際には、ユースケースが主な要件となります。
それぞれのユースケースは、次に挙げる 4 つの重要な要素で構成されている必要があります。
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システムと対話する 1 人以上のエンドユーザーペルソナ
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各ペルソナの目標
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ペルソナが経験したとおりに、実装したいシステムアクション
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ペルソナが経験したシステムアクションの期待される結果
製品 1 の在庫切れの状況を特定するためのレイテンシーを 95% 削減する、というビジネス目標の例を使用すると、この目標のユースケースの例は以下のようになります。
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ペルソナ — ビジネスアナリスト
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ゴール — トレンド分析を使用して、製品 1 の在庫切れ状況を数分以内に推定します。
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アクション — BI レポートツールを使用して、傾向を示すレポートを生成します。
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結果 — 新しいソリューションでは、以前の手動プロセスと比較して、在庫切れの状況を特定する際のレイテンシーが 95% 短縮されているはずです。
ユースケースのリストを作成したら、各ユースケースの重要性と実現可能性に基づいてステークホルダーと評価します。重要性とは、投資収益率 (ROI) など、ユースケースから得られると予想される価値のことで、実現可能性とは、実装のしやすさのことです。次のようなテーブルを作成し、各ユースケースの重要性と実現可能性についてステークホルダーに投票してもらいます。例えば、次のテーブルのユースケース 1 は、重要度が高い 4 票、重要度が低い 3 票を獲得しています。過半数の投票は、このユースケースの重要性が高いことを示しています。
重要性 | 実現可能性 | 多数決票 | ||||
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高い | 低 | 高い | 低 | 重要性 | 実現可能性 | |
ユースケース 1 | 4 | 3 | 5 | 2 | 高い | 高 |
ユースケース 2 | 5 | 2 | 1 | 6 | 高 | 低 |
ユースケース 3 | 1 | 6 | 3 | 4 | 低 | 低 |
次に、投票結果を使用してユースケースに優先順位を付けます。2 つとも高評価を獲得したユースケースは、クイックウィンとみなされます。高評価と低評価が 1 つずつあるユースケースを評価カテゴリに、2 つとも低評価だったユースケースを検討カテゴリに分類します。次のテーブルは、この分類を視覚化するために使用できるクアドラントチャートを示しています。

クイックウィンのユースケースに優先順位を付け、依存関係を確認します。ジャーニーを完了したらクイックウィンから始め、進行するにつれて、予算とスケジュールに基づいて、評価カテゴリと検討カテゴリにユースケースを追加できます。