2022年3月16日水曜日

DXとは?Googleの無料サービスを使う事です。



まず必須条件はクラウドサービスにする事。

システムの安全性は問題は殆ど無く、むしろ人為ミスによる情報漏洩やセキュリティの問題が憂慮されます。その為には扱う全ての人はクラウドやセキュリティの知識は教育が必要です。

国内の有料クラウドサービスのサイボーズやkintounはカスタマイズが出来るとはいえ費用は可成り掛かります。

その点Google Workspaceは無料で必要なサービスは網羅されており必要に応じて簡単なプログラムを追加する事が出来有料サービスの部分もカバーが可能です。

海外の有料クラウドサービスもありますが資料がオンラインで使うにもプログラマーとしてのスキルも必要になります。

有料サービスはいずれにしてもリスクがあります。サービスが突然中止される事もあります。

その点Googleがなくなる事はリスクとしては低く、サービスの中止や変更もありますが、基本使われない機能のサービスが中止される事が殆どです。

マイクロソフトもクラウドサービスがありますがofficeや過去の商品の連携で時代にあっていないのが現状です。outlookなどの単体サービスを有料で使う方が現実的です。


さて具体的にGoogleサービスを使う理由はスプレッドシート(エクセル)、 ドキュメント(ワード)、スライド(パワーポイント)とオフィスの機能は網羅されておりそれぞればオンライン上で連携出来ます。それぞれの資料はGoogleドライブ(オンラインストーレッジ)にセキュアーな状態で保存されて必要な人がアクセスできる様になっています。しかも無料です。

G mailやその他オンラインミーティングのアプリもあります。

例えば表計算ソフトの中のセルやドキュメントの特定の部分にコメントをつけて適宜担当者に修正を依頼すると担当者にメールでそれぞれの資料の特定の部分にコメントがついた状態で確認出来ます。担当者が必要な修正を加えてチェックをつければ依頼者に完了のメールが行きます。また期日の設定はGoogleカレンダーに反映されて必要に応じてリマインドされます。

印刷物にチェックをいれて人が管理するとミスや失念される事は避けられません。

その意味ではGoogleのサービスは常に改良や機能追加があるので使わない手はないです。

DXについて下記の様な問題がありますが、抽象的です。なので便利なサービスを使いながら理解していくのが良いと思います。


「DXとは、私たちが顧客へのより高い・新しい価値提供を行うための手段です」

  • IT・制度の壁
    • データインフラの壁
    • 組織の壁
  • 人の壁
    • ケイパビリティ(能力)の壁
    • マインドセットの壁

社内のデータインフラにはDXを推進する上でいくつか重大な設計・運用上の問題がありました。
一言で言えば、データ活用できる形でデータが溜まっていない、かつ接続できない状態でした。

IT担当者や利用者に色々とヒアリングしてみた結果として分かったことは、「データ活用するという意識もリテラシーも無いまま、短期的なニーズベースでデータインフラを作ってきた」ことが原因ということでした。
これは後述の人材育成にも関わってくる問題で、個人的には今年の最優先課題でした。


例えば、自動化が進めば工数が減る、というのは費用対効果として数字で算出できますが、その空いた時間(デジタル化によって生まれた”余力”)でできること(デジタルを前提とした新規ビジネスの検討等)の定量的な評価はできません。
一方で、DXは単なるデジタル化や自動化ではないので、目指したいのはそういう後者の取り組みになるはずですが、そこで費用対効果を突き詰めてしまうと足元のデータインフラ改善は全く進まなくなってしまいます。


2022年3月8日火曜日

機械学習の実践。



実践的な事を考えていますが中々社内でも理解されているか分かりません。

どう言う事か理解してもらえないと社内データの収集もままならない感じです。

来年の売上予測や来月の予測をしても役に立つのか?

物流の最適化もあります。

例えば客先、客先担当者、容量別、納品場所等で問題自身を確率で予測すれば対策の役に立つかもしれません。また在庫の日数や連絡の状況で費用が掛かっています。それも予測出来れば対策の役に立つかもしれません。コストを削減出来れば当社及び客先にも貢献出来る筈。

それぞれの項目の因果関係をヒートマップで分析さたら分かりやすいか?



必要なデータは欠損やデータをダミー(平均値や中央値)で補ってそれを機械学習にかけてどの様に出るかをご覧頂いてデータの意味を理解する必要があります。

どの予測器が良いかも分かりませんので、基本にかえってタイタニック乗員の生存率から進めて行きます。欠損値やダミー変数の扱いも含めて進めて行きます。 

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
機械学習の教科書問題なのでインターンが来てくれる様になればkaggleに参加する事とその経緯をブログに纏めて貰う事を最初の問題にしたいと思います。