楽水

人々の創造が自由に表現できる舞台づくり

DX

DXによる企業変革の進め方【耕して肥やす】

投稿日:


記事「DXを成功させる3つの鍵」を踏まえて、ここでは、DXによる企業変革の進め方について、以下の観点で解説します。

関連する記事
DXを成功させる3つの鍵

DXによって企業が目指すべき姿

「DXを成功させる3つの鍵」では、DXを成功させるためには次の3つを実現する必要があると説明しました。

  • 仮説検証の仕組み
  • 変化に強い構造
  • 価値創出の企業文化


一つ一つ見ていきましょう。

仮説検証の仕組み

事業基盤の中の仮説検証基盤によって仮説検証の仕組みを実現します。
仮説検証基盤は、次のような構造になっています。

仮説検証基盤では、確立された思考法と表記法の上で仮説検証プロセスが働きます。
まず、思考法ですが、これは、ビジネスを行う上で必要な基本的な考え方で主に次の3つから構成されます。

  • デザイン思考
  • システム思考
  • ロジカル思考

ロジカル思考の一つである帰納法の応用として統計やデータサイエンスも含まれます。
次に、表記法ですが、これは、頭の中の概念を表現する手法で、UMLやマインドマップ、データ表現手法などがあります。
最後に、企業全体で統一された思考法や表記法をベースに仮説検証プロセスが実行されます。
仮説検証プロセスでは、社員の気づきからアイデアを起こし、仮説を立案し、実験計画を組み立てて実験を行い、検証結果から学びを得るというサイクルを繰り返すことで体系的に組織ナレッジを蓄積していき、ビジネスの成功の確率を上げていきます。

なお、仮説検証基盤は、アプリケーション基盤の共通アプリであるオンライン会議システムやメール、チャット、BIツールなどをコミュニケーション基盤として活用します。

変化に強い構造


DXを成功させる3つの鍵の「変化に強い構造」を実現するのが企業基盤(エンタープライズプラットフォーム)です。

企業基盤は、次にような構造になっています。

  • IT基盤
    アプリケーションやデータを支える部分で、ハードウェア、ネットワーク、OS、ミドルウェア(DBMSなど)から構成されます。
  • データ基盤
    まず、データストアとしては、
    構造化データであるトランザクションデータ、マスターデータ、参照データと、そのリポジトリ(貯蔵庫)としてのDWH(データウェアハウス)、
    動画、画像、音声など非構造化データや半構造化データであるNoSQLも含めたリポジトリとしてのデータレイク
    があります。
    また、企業個別のプライベートブロックチェーンを構築する場合、あるいは、産業のコンソーシアムブロックチェーンに参画する場合、分散型台帳としてのブロックチェーンがデータ基盤に位置付けられます。
    そして、データを管理するためのデータ、メタデータがあります。
  • アプリケーション基盤
    アプリケーション基盤としては、分散型のマイクロサービス、あるいは、集中型でモノリシック(monolithic)な業務パッケージと、オンライン会議システムやメール、チャットのような企業全体のコミュニケーション基盤があります。
  • 事業基盤
    事業基盤は、事業のバリューチェーンを支援する支援活動により構築されます。

企業基盤は、業務やシステムの生産性、保守性を高め変化に強い構造を実現するのです。

価値創出の企業文化

業務やシステムの仕組みは整っていても、それを運用する人が動かなければ絵に描いたもちで終わってしまいます。
仮説検証の仕組みができていても、社員の気づきやアイデアが次から次へでてこなければサイクルが回転しません。
企業の構造や仕組み(身体)は、魂を吹き込んで初めて動き始めるのです。
ここでは、社員のモチベーションの源泉は、

  • 会社と共に成長できるという成長の喜び
  • 会社の目的に貢献できるという貢献の喜び

ではないかと考えます。
社員が貢献と成長の喜びを得られる企業文化を構築するためにどうすればよいか。
そのためには、経営や評価をオープンにしガラス張りにする必要があるのではないかと考えます(ホワイトボックス経営)。
社員の行動の動機となる価値観である事業目的(パーパス)
事業目的を実現するためのビジネスモデル
会社が向かうべき先としてのビジョン
ビジョンを実現するための事業戦略
が社員に共有されており、
自分の作業が事業戦略のどの部分を担っているか把握できる
ことで、社員は、会社の目的に貢献できるという貢献の喜びを得ることができます。

これは、業務とシステムを構成する要素を5W1H(モジュール)×抽象度(レイヤ)で企業の構造を表したEAのフレームワークです。
これを見ると、なぜ(Why?)である事業のパーパスやビジョンをベースに、どのように(How?)であるビジネスプロセスやアクションプランが組み立てられることがわかります。
一人一人の社員は、アクションプランの作業を実行するわけですが、EAを設計することによって、自分の今の作業は「何のために」「どこにいくために」行っているのかを把握することができます。
また、EAでは、ビジネスプロセスの一環として事業を変革・創出するための仮説検証プロセスも設計するので、社員が、仮説検証によって蓄積されるナレッジを活用することで会社と共に成長することができます。

以上より、DXによって企業を表面的ではなく抜本的に変革するためには、EAをベースに企業基盤を構築し、その上で各種ビジネスが展開される構造に企業をトランスフォームする必要があるのです。

DXによる企業変革の進め方

それでは、DXによる企業変革どのように進めればよいでしょうか。
ここでは、既存の事業を運営しながら、
企業基盤の構築
事業の深化と探索
仮説検証基盤の構築
というプロセスを並行させて企業を再構築する方法を紹介します。

企業基盤の構築は、先に紹介した企業基盤を構築するプロセスで、収益を上げるための土壌をつくるCultivation(耕す)プロセスです。
仮説検証基盤の構築は、事業の深化と探索が効率的かつ効果的に進むための滋養(動植物が成長する糧)をつくるNourishment(肥やす)プロセスです。
事業の深化と探索は、企業基盤という土壌の上で、既存事業を深化させたり、新規事業を探索しながら収益を上げ、企業をさらに拡大していくプロセスです。
DXは、事業を変革、創出できる土壌を耕して、肥やす作業なのです。
事業の深化と探索の詳細については、記事「DXを成功させる3つの鍵」を参照してください。
さて、企業基盤の構築プロセス、仮説検証基盤の構築プロセスは、それぞれ、

  • 設計フェーズ
    設計フェーズのタスクは次のようになります。

    • 目的の定義
    • 資産の設計
    • ジョブの設計
    • 場所の設計
    • ビジネスプロセスの設計
  • 戦略フェーズ
    戦略フェーズのタスクは次のようになります。

    • ビジョンの設定
    • 資産の分類
    • 部門の設計
    • 場所の分類
    • アクションプランの策定
  • 構築フェーズ
    構築フェーズのタスクは次のようになります。

    • 資産の獲得
    • 部門の構築
    • 拠点の構築
  • 運用フェーズ
    運用フェーズのタスクは次のようになります。

    • 資産の運用
    • アクションプランの実行(PDCA)

に分けて進めます。
まず、設計フェーズでは、企業全体の型(EA)を設計します。
次に、戦略フェーズで、型を分類して、集中すべき活動と資産を選択します。
次に、構築フェーズで、リソースを獲得し、戦略に従って企業基盤を構築し(Cultivation)、事業の探索を通して仮説検証基盤を構築します(Nourishment)。
最後に、運用フェーズで、構築された企業基盤、および、仮説検証基盤を活用して、事業の深化と探索を進めます。

戦略フェーズで資産を分類、選択するとき、既存の資産のムダ、ムリ、ムラをなくし、資産を最適化します。

資産の最適化には次の4つのパターンがあります。

  • 統合
    同じ資産の型に同じ種類の資産が複数割当てられている場合、ムダが生じているので、それらを統合します。

    部門の統合
    業務の機能であるジョブに複数の部門が割当てられている場合、部門を統合します。
    データの統合
    あるデータタイプ(データの型)に複数のデータカテゴリ(データの種類)が割当てられている場合、データカテゴリを統合します。
    アプリケーションの統合
    あるアプリケーションタイプ(アプリケーションの型)に複数のアプリケーションカテゴリ(アプリケーションの種類)が割当てられている場合、アプリケーションカテゴリを統合します。
  • 分割
    異なる資産の型に一つの種類の資産割当てられている場合、ムリが生じているので、それを分割します。

    部門の分割
    複数のジョブに一つの部門が割当てられている場合、部門を分割します。
    データの分割
    複数のデータタイプに一つのデータカテゴリが割当てられている場合、データカテゴリを分割します。
    アプリケーションの分割
    複数のアプリケーションタイプに一つのアプリケーションカテゴリが割当てられている場合、アプリケーションカテゴリを分割します。
  • 追加
    必要な資産の型に資産が割当てられていない場合、資産を追加します。

    部門の追加
    必要なジョブに部門が割当てられていない場合、部門を追加します。
    データの追加
    必要なデータタイプにデータカテゴリが割当てられていない場合、データカテゴリを追加します。
    アプリケーションの追加
    必要なアプリケーションタイプにアプリケーションカテゴリが割当てられていない場合、アプリケーションカテゴリを追加します。
  • 削除
    必要のない資産の型に資産が割当てられている場合、それを削除します。

    部門の削除
    必要のないジョブに部門が割当てられている場合、部門を削除します。
    データの削除
    また、必要のないデータタイプにデータカテゴリが割当てられている場合、データカテゴリを削除します。
    アプリケーションの削除
    また、必要のないアプリケーションタイプにアプリケーションカテゴリが割当てられている場合、アプリケーションカテゴリを削除します。

なお、企業基盤の構築プロセスは、

に分解することができます。
例えば、データマネジメント導入プロセスにおけるフェーズごとのタスクは次のようになります。

なお、データマネジメントのビジョンは、状態(CMMI)×範囲(スコープ)でフェーズを分けて設定します。
また、データ戦略を策定する一環としてデータの最適化方針(上記統合、分割、追加、削除)を立案します。
また、アプリケーションマネジメント導入プロセスにおけるフェーズごとのタスクは次のようになります。

なお、アプリケーションマネジメントのビジョンは、状態(CMMI)×範囲(スコープ)でフェーズを分けて設定します。
また、アプリケーション戦略を策定する一環としてアプリケーションの最適化方針(上記統合、分割、追加、削除)を立案します。
次の図は、データ基盤とアプリケーション基盤を設計したイメージです。

DXの成功の因果関係

新しいビジネスを迅速に展開するには、経営環境の変化に柔軟に適応できるよう、業務とシステムを変化に強い構造にする必要があります。
ただ、業務やシステムの仕組みは整っていても、それを運用する人が動かなければ絵に描いたもちで終わってしまいます。
業を構成するメンバー一人一人が環境の変化に気づき、アイデアを出し、仮説を立てて行動する企業文化を醸成する必要があります。
DXを成功させるための成功要因は次のような関係になります。

  • 事業を構成するメンバー一人一人が価値を創出する企業文化を醸成するためには、企業の存在意義である企業パーパスと、それを実現するためのビジネスの仕組、ビジネスアーキテクチャが明確になっている必要があります。
    企業パーパスは、企業に参画するメンバーの価値観の拠り所であり行動基準になります。
  • そして、ビジネスアーキテクチャをベースに、既存の事業のビジョンや戦略、アクションプランを再定義することで、企業パーパスから各メンバーひとりひとりの日々の活動まで一貫性を持ってつなげることができます。
    それによって、各メンバーが「何のためにこの作業をやっているのか」、その事由を認識でき、自分が企業パーパスに貢献による喜びを実感することができるようになります。
    貢献による喜びは、一人ひとりの創造力の源泉になり、価値創出の企業文化が育まれるのです。
  • そこで、メンバーの気づきをアイデアにし、仮説検証を通して新規事業を成功に導くまでの過程を体系化し、組織の最も重要な資産であるナレッジが蓄積される仕組を構築します。
    さらに、
    メンバーの仮説検証の結果を透明化し、公平に評価すること
    仮説検証の結果、蓄積されるナレッジをメンバーが自由に実践できるようにすること
    でメンバーが成長し、その喜びを感じることができるようになります。
    成長による喜びは、一人ひとりの創造力の源泉になり、価値創出の企業文化を強化します。
  • 最後に、変化に強い構造ですが、
    これは、
    環境に変化応じて、データやデジタル技術を柔軟に適用できるよう
    データマネジメント、
    アプリケーションマネジメント、
    ITサービスマネジメント
    を導入し、バリューチェーンを支える支援事業(事業基盤)を仕組化することで構築します。

この因果関係を企業の構造として表すと次のようになります。

DXによって企業を、表面的ではなく、抜本的に変革するためには、企業をこのような構造に再構築する必要があります。

DXのプロセス

さて、上記成功要因に従うと、具体的なDXのプロセスは次のようになります。

企業パーパスの明確化

企業を価値創造の企業文化に変換するためには、企業の存在意義である企業パーパスを明確にする必要があります。
企業パーパスは、企業に参画するメンバーの価値観の拠り所であり行動基準になります。
企業パーパスの詳細は、記事「ビジネスアーキテクチャの設計・事業パーパスの定義」を参照してください。

ビジネスアーキテクチャの明確化

企業パーパスを明確にし、メンバーに共有できたら、企業を構成する各事業のビジネスアーキテクチャを明確にする必要があります。
ビジネスアーキテクチャは、事業のあるべき姿(型)を表し、企業を変化に強い構造にするための根幹になります。
企業パーパスの詳細は、記事「ビジネスアーキテクチャの設計」を参照してください。

既存事業の再定義

事業のビジネスアーキテクチャが明確化になったら、それをベースに事業のビジョンや戦略を再定義します。
これによって、企業パーパスから各メンバーひとりひとりの日々の活動まで一貫性を持って確認することができます。
なので、メンバーが「何のためにこの作業をやっているのか」、その事由を認識でき、貢献による喜びを作業の動機づけにすることができます。

仮説検証基盤の構築

メンバーの気づきをアイデアにし、仮説検証を通して新規事業を成功に導くまでの過程を体系化し、組織の最も重要な資産であるナレッジが蓄積される仕組を構築します。
仮説検証基盤の構築は、Nourishment(肥やす)プロセスです。
このナレッジ(知的資産)こそ、企業を成長に導く肥やしなのです。
次の図は、事業戦略を実現すべくアクションプランをベースに仮説検証を繰り返す流れを表したものです。

事業基盤の構築

バリューチェーンの主要活動を支援する支援活動をモジュール化することで変化に強い構造を実現します。
バリューチェーンに関しては、記事「ビジネスアーキテクチャの設計・バリューチェーンの設計」を参照してください。

データマネジメントの導入

5Gが普及すると、ますます、IoTなどにより発生するビッグデータを、AIを活用してビジネスに活かすことが当たり前になってきます。
データは21世紀の石油と言われています。
「稼ぐ力を持つ資産としてのデータをどうマネジメントしていくか」ということが、会社を発展させるための重要な課題になってきました。
データマネジメントとは、データという資産の価値を提供し、管理し、守り、高めるために、それらのライフサイクルを通して計画、方針、スケジュール、手順などを開発、実施、監督することです。
DXといえばビッグデータをAIで解析してビジネス活動に活かすという印象を持たれる方が多いと思いますが、元となるデータが信頼できなければ適切な意思決定をすることができません。
Garbage in, garbage outです。
DXを成功に導くためには、データマネジメントの導入が欠かせないのです。
データマネジメントの詳細は、記事「【DMBOKで学ぶ】データマネジメントの導入方法」を参照してください。

アプリケーションマネジメントの導入

変化が激しく、不透明で先行きが予測できない昨今の経営環境を、

  • Volatility(変動性)
  • Uncertainty(不確実性)
  • Complexity(複雑性)
  • Ambiguity(不透明性)

の頭文字をとってVUCA(ブーカ)という言葉で表すことがあります。
それは、SNSやモバイル技術によって人と人がつながる時間や距離が短くなったことで、
個人の欲望や考えが、複雑なネットワークを介してすぐに世界中に広がり、
いつどこで、どんな需要が生まれるか読みづらく、欲求の新陳代謝も激しくなっているからではないでしょうか。
このような時代、環境の変化にアジャイルに対応しながらビジネスを展開していく必要がありますが、複雑化、ブラックボックス化した既存の業務やシステムが足かせとなってスムーズに適応できない会社が多々あるようです。

多くの会社が、
ビジネスの変化が加速し、ビジネスとITが密接化する中、全体の設計図もなく、必要に応じてシステムを導入してきた結果、

  • 大規模で複雑なシステムがサイロのように乱立している
  • 重複して整合していないデータが散在している
  • 個別の業務やシステムは詳しいが全体を理解できる人や資料がない

というカオスで雁字搦めな状況に陥っています。
経済産業省が2018年に出したDXレポート ~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開~ではでは、企業がDXに対応できない現状を、

  • 既存システムが、事業部門ごとに構築されて、全社横断的なデータ活用ができなかったり、過剰なカスタマイズがなされているなどにより、複雑化・ブラックボックス化している
  • 経営者がDXを望んでも、データ活用のために上記のような既存システムの問題を解決し、そのためには業務自体の見直しも求められる中(=経営改革そのもの)、現場サイドの抵抗も大きく、いかにこれを実行するかが課題となっている

と分析した上で、このような状況を改善できない場合、

  • データを活用しきれず、DXを実現できないため、市場の変化に対応して、ビジネス・モデルを柔軟・迅速に変更することができずデジタル競争の敗者になる
  • 多くの技術的負債を抱え、業務基盤その ものの維持・継承が困難になる
  • 保守運用の担い手不在で、サイバーセキュリティや事故・災害によるシステムトラブルやデータ滅失等のリスクの高まる

という状況に陥り、DXが実現できないのみでなく、2025年以降、全体で最大12兆円/年(現在の約3倍)の経済損失が生じる可能性(2025年の崖)と予想しています。
※技術的負債(Technical debt)とは、短期的な観点でシステムを開発し、結果として、長期的に保守費や運用費が高騰している状態のことです。
アプリケーションマネジメントは、既存の基幹システムをマイクロサービスとしてモジュール化することによって、このような問題を解決します。
マイクロサービスとは、ビジネス機能を一つのサービスとして提供したソフトウェア部品のことです。

この例では、画面まわりを処理するフロントエンドアプリケーションが、ビジネスロジックとデータアクセスを制御するマイクロサービスを使う構造になっています。
これによって、新しいフロントエンドアプリケーションを開発するとき、すでに在るマイクロサービスを部品として再利用することができるので、開発の生産性が上がり、企業を変化に強い構造にすることができます。
また、データ構造が変わった場合、関連するマイクロサービスは影響を受けますが、そのマイクロサービスを利用するフロントエンドアプリケーションは一切影響受けないので、高い保守性を実現することができ、企業を変化に強い構造にすることができます。
マイクロサービスという技術を活用して企業全体のアプリケーションをモジュール化(部品化)し一元管理することで、システムの保守性、安全性など品質を向上させ、企業を「変化に強い構造」にすることができます。

ITサービスマネジメントの導入

ITサービスマネジメントは、企業のデータやアプリケーション(処理)を支えるIT基盤を効率的、かつ、効果的に管理する方法です。

ITサービスマネジメントの詳細は、記事「【ITILで学ぶ】ITサービスマネジメント」を参照してください。

以上、今回は、DXによる企業変革の概要について解説しました。
動画視聴もできます!

-DX

執筆者:


  1. […] DXによる企業変革の進め方では、DXを実現する企業の構造を次のように表しました。 この企業構造の最下層がエンタープライズアーキテクチャ(EA)になっていますが、データアーキテ […]

関連記事

エンタープライズアーキテクチャ(EA)とは【わかりやすく解説】

ここでは、以下の観点で、エンタープライズアーキテクチャ(EA)について解説します。 エンタープライズアーキテクチャ(EA)とは エンタープライズアーキテクチャ(EA)の重要性 エンタープライズアーキテ …

【実践!DX】データアーキテクチャの設計方法

前回、データマネジメントについて解説しましたが、データマネジメントを進める上で欠かせないのがデータアーキテクチャです。 今回は、データアーキテクチャについて次の観点で解説します。 データアーキテクチャ …

ビジネスアーキテクチャ(BA)とは【わかりやすく解説】

ここでは、以下の観点で、ビジネスアーキテクチャ(BA)について解説します。 ビジネスアーキテクチャとは DXとビジネスアーキテクチャ ビジネスアーキテクチャ設計の進め方 ビジネスアーキテクチャ(BA) …

【DMBOKで学ぶ】データ品質

ビジネスインテリジェンスやデータサイエンスでデータを利活用しようとしても、元となるデータの品質が悪いと、データ解析の信頼性が担保できません。 データ品質とは、データがどれだけ信頼できるかを表すもので、 …

データマネジメント知識体系【DMBOK】とは

5Gが普及すると、ますます、IoTなどにより発生するビッグデータを、AIを活用してビジネスに活かすことが当たり前になってきます。 データは21世紀の石油と言われています。 「稼ぐ力を持つ資産としてのデ …