ヤマハ、データによる意思決定・行動の高度化に「Domo」を活用
2024/12/3
~全社展開を見据えたデータ戦略で意思決定プロセスを変革~
Contents
■Domo導入の背景
■Domoを活用した「意思決定・行動のためのデータ戦略」
1)意思決定に必要なデータの定義・統合
意思決定は社内のデータに加えて、社内データの妥当性を測るエビデンスとして社外のデータもDomoに統合した。特に市場環境が急速に変化する中、その変化を捉えるデータの重要度が高まり、WebやSNSで得られるものも含めた人を起点としたリアルタイムデータを誰でも理解しやすいようにDomoで可視化した。さらに、市場把握、競合把握、財務状況把握、非財務状況把握などの目的別に、膨大なデータ群をDomoのダッシュボードで体系化し、ビジネス環境が激変する中でも迅速に意思決定ができるように整備した。
2)意思決定に至る思考プロセスをDomoのダッシュボードで再現
意思決定における思考の3つのプロセスである、1) ロジカルシンキング(論理的に物事をブレークダウンすること) 2) ラテラルシンキング(結果に至るプロセスを多角的に考えること)3) クリティカルシンキング(前提条件、状況を疑うこと)を、Domoのさまざまな機能を使って3つの思考の切り替えをシームレスに実現した。例えば、ロジカルシンキングにはフィルターの条件の絞り込みやプルダウンを使ったブレークダウンを活用し、ラテラルシンキングにはグラフやテーブルを横にレイアウトして異なるデータの比較が容易にできるように配置した。
そして、Domoの同一ページ内に関連する前提条件を集約させ、即時に確認できるように内包したため、視線を変えることなく視点を瞬時に切り替えることができ、思考を止めずに意思決定を行える。
3)意思決定の最適化(BI/AI連携)
意思決定の種類と最適なソリューションを区分して、BI化に適しているものと、適していないものに分類した。可視化して判断しやすくなるものや統合して判断しやすくなるものはBI化に適している。一方で、膨大なデータの収集を伴うものや複雑なデータ加工を伴うもの、情報の収集が目的ではなく要約した情報が欲しい場合には生成AIを活用した。具体的には、Domoで出した競合分析結果をより掘り下げたいときに、同社内のビジネスアナリストの知見を活かした生成AIプロンプトをDomoのタブに用意し、そこからダイレクトに要約を得られるように構築した。
このようにBIとAIを掛け合わせることで、ビジネス環境が急速に変化する状況の中でも、より迅速に、より簡単に課題を把握できる仕組みを整えた。
上記の「データによる認識合わせ」以外にもデータ戦略として、「DX教育による視点合わせ」や「組織を超えて意識を合わせるコミュニティ活動」を連携して行っている。そして、今後の新たな課題に対しても、3つを連動させて持続可能な意思決定の仕組みとして定着化を図る。