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あらゆる判断を、Data-Informed(データインフォームド)に。

AUTHOR :  網野 知博

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ギックスで代表取締役をやっている網野です。
2012年12月に3名でギックスを立ち上げ、遂に10年目を迎えました。
「あらゆる判断を、Data-Informedに。」をパーパスに掲げ、日々経営を営んでいます。
この記事はGiXo アドベントカレンダーの25日目の記事になります。
そう、遂にアドベントカレンダー最終日になります。
今まで記事にお付き合い頂いて完走した皆様ありがとうございました。本日が初めての方はようこそいらっしゃいました。
興味関心を持って頂き、今年の記事、そして去年のアドベントカレンダー記事なども読んで頂けると幸いです。

ギックス創業

私は事業会社で企画業務に携わった後、アクセンチュアに転職し、戦略コンサルタントを7年ほど経験しました。当時はビッグデータという言葉すらない時代ですが、顧客の購買データ、行動データ、移動データ、ライフログデータなどを分析し、マーケティング高度化に活用していくことや、データを用いた新規事業の企画・事業立ち上げを支援を経験しました。
アナリティクスの世界に片足を突っ込み始めた時期に「分析力を武器とする企業」の著者、ダベンポート氏(当時アクセンチュア在籍)が来日した際に話をする機会もあり、私自身がアナリティクスの魅力にすっかり虜になりました。
その後IBMのビッグデータ/アナリティクス組織に転じました。2011年の事です。
当時はビッグデータ利活用に対する期待がどんどん高まっていましたが、その実現には多大なる時間・人手・お金が必要な時代で、効果的な利活用がなかなか進んで行きません。
クライアントが欲しているのはハードウェア/ソフトウェアなのか?
アナリティクスにより生み出されたデータなのか?
そのデータを用いて検討した施策提言なのか?
当時IBMの同僚であった創業経営者3名(網野・花谷・田中)は、戦略コンサルティング出身で、データを用いて判断しようとする姿勢が叩き込まれていました。
その判断に用いるデータを、Excelなどではなく、全件・全量・全粒度のビッグデータを用いて、高度なアナリティクス、データサイエンスを組み合わせ生み出されるデータを用いていく事で、世界中の判断の質を劇的にupgradeできるのではないか?と仮説を立て、データによる判断のupgradeを目指し起業しました。

データインフォームド推進に向けて

データインフォームドと言う言葉を当たり前に使っていますが、改めてここでデータインフォームドに関して説明します。
データドリブンと言う言葉の方が耳馴染みがあるかもしれません。我々はデータ分析を生業にしている企業ですが、「そもそも判断をデータに駆動されちゃって良いのだっけ?」と思っています。
「データに判断をゆだねる世界ではなくて、人間の判断にデータを加える事で判断業務をupgradeさせたい」と考えています。
その判断に用いるデータは、
①ビッグデータと言われる全件全量全粒度の過去データを網羅的かつ体系的に切り刻み、過去の事象を詳細に把握・理解するデータであり、
②過去データから機械学習で予測モデルを作り、その推察値のデータであり、
③数理最適化を用いたシミュレーション結果のような最適解のデータであり、
高度なアナリティクスも用いて(当然初歩的な分析も用いて)生み出されたデータを用いて、人間が行う判断業務のupgradeを目指すのがデータインフォームドです。

日常的な業務判断のupgrade

このような精緻なデータを用いた判断は、比較的時間をかけられるビッグディシジョンに使われることが多いと思います。
当社はあらゆる業務を対象に、”即時性が求められる日常業務の判断”こそデータインフォームドにしていきたいと考えています。
現場レベルの日常業務の小さな判断において、データを用いて判断の質を高め成功確率を高める積重ねこそが、真に企業を強くすると信じています。
小さな正しい判断の積み重ねにより、販売増、在庫削減、物流最適化、作業負荷軽減や作業平準化などなど、塵も積もれば山となり、大きな事業インパクト(売上増/利益増/コスト削減)につながってきます。
同時に、データによる判断業務をビッグディシジョンから日常業務に対象を広げることで、市場としてとてつもなく大きく広がり(スタートアップ企業が大好きなTAMですね)、当社は日常業務の判断をupgradeする分野のデータインフォームド市場を狙っています。

クライアントをデータインフォームドな状態に変革

当社は「クライアントをデータインフォームドな状態に変革する」と言う”コト”を売っている、コト売り企業になります。
クライアント毎の個別課題解決のデータインフォームド推進には「DIコンサルティング」「DIプラットフォーム」の2つのサービスを展開しています。
また、共通課題解決に向けては、DIプロダクト事業として、「マイグル」「トチカチ」を展開しています。

DIコンサルティング

「そもそも対象となる判断業務をデータインフォームドにすることで、判断業務がupgradeされるのか?」を検討していくコンサルティングです。
検討過程において、クライアントの全件全量全粒度データをお預かりして、当社のデータ分析基盤を用いて、当社のデータサイエンティスト(コンサルタント)が生み出したデータを用いて、新たな判断業務を設計したり、それを試す過程でプロトタイプを作り業務パイロット展開したり、データ使いこなし人材の育成なども同時並行で実施しています。
当社は創業以来500以上のデータインフォームドプロジェクトを実施してきたこともあり、データを受領してから4週間で、DIにより価値が出るか否かを判断できる目利きのスピード感が売りになっています。

DIプラットフォーム

DIコンサルティングサービスでプロトタイプのツールを用いた業務を試し、「これ良いよね、使い続けたいよね」となれば、それを実務で耐えられるレベルのデータ処理基盤として構築して提供するサービスです。
”言われたシステムを何でも作ります!のSIer”とは異なり、当社はクラウドネイティブテクノロジーを使いこなし、当社が提供すべきと考えるデータ基盤の提供に特化しています。
データ発生側のレガシーシステムに大きな影響を与える事なく、レガシーシステムからリアルタイムにデータを抜きだし、データを清流化させ蓄積し、その後の判断業務に活用できる目的別のカセットを追加できるデータ基盤を作るのが当社の特徴です。

DIプロダクト事業(主にマイグル紹介)

DIプロダクトは、DIコンサルやDIプラットフォームを実施してきた中で、業界を横断した共通の課題解決になりそうなものをプロダクト化しています。
クライアントから見ると、自社単独の投資で仕組みを構築するよりも、ギックスが開発したSaaSサービスを利用した方がリスク無く使い始められるなどメリットもあります。
DIプロダクト事業の中で、本日はマイグルを紹介します。
マイグルはスタンプラリーサービスになります。
スタンプラリー参加者に対して、行きそうな場所(観光地やエンタメ)や買いそうなお店の候補をAIがおススメして、おススメを受けた参加者が自ら選択して自らのスタンプラリーシートを完成させ、そして実際に回遊(購買や入場や利用)していくスタンプラリーサービスです。
もともとは商業施設内のテナント回遊からサービスが始まりました。
今年の春にJR西日本のMaaSアプリWESTERと連携されたこともあり、最近では観光エリアの観光回遊促進ツールとしても利用される機会が非常に増えました。

ユーザーから見たマイグルのメリットとして、商業施設の回遊にしても、観光地の回遊にしても、各個人に候補が提示され、自ら選択して、各個人に最適化された場を回遊できる事にあると思っています。
回遊促進策を行う主催者から見たメリットは、参加者の選択結果や行動結果のデータをリアルタイムに確認できて、その結果を確認しながら機動的に効果最大化に向けて手を打って行ける事にあります。また、回遊策終了後にも結果を分析し、次回に向けた改善策を検討していく事もでき、実施中も実施後にも、まさにデータインフォームドな判断を行う事ができます。
エリア価値の可視化を行うトチカチも、不動産業界や流通業界、地方自治体などのデータインフォームドを微力ながら支えており、今後もデータインフォームドを促進するプロダクトを開発していきたいと考えています。

求む!データインフォームドを促進する仲間達!

ここまで、ギックスの理念と照らし合わせながら、事業内容をご紹介してきました。
DIコンサルティングを促進するデータサイエンティスト/コンサルタントを求めています。
DIプラットフォーム事業を促進するエンジニアを求めています。
エンジニアは最新のクラウドネイティブテクノロジーを使いこなして、早く・安く・柔軟で・手間のかからないシステムを作る事をチャレンジしたい方々にジョイン頂きご支援頂きたいです。
プロダクト事業のマイグルは伸び盛りなので色々職種があります。
マイグルそのものを開発していくエンジニアを求めています。今後も機能追加が山積みです。
マイグルを用いて地域活性化を促進していくカスタマーサクセスとしての企画マンも求めています。
マイグルの引き合いが好調な事もあり、マイグルのセールスも求めています。

本日の記事をお読み頂いたみなさんの中で、ギックスで働いてみたい!
興味関心を持ってくださった方は、まずはお問い合わせください。
「あらゆる判断を、Data-Informedに。」と言うパーパス実現に向けて、協力してくれる仲間を心待ちにしています。

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