データドリブン経営　－PDCAサイクルからの昇華－

1点目は、収集すべきデータの広がりや、多くの利用者への展開を見据えて、柔軟に拡張・対応できる仕組みが必要である点です。昨今はSAAS環境で提供され、ユーザーが比較的柔軟にウェブブラウザー上でオペレーションできるパッケージソフトも増えており、こうしたデジタルツールの利用が可能です。

2点目は、企業内に存在する複数のシステムや社外に存在するデータソースを含め、データ連携を容易にするために同一のプラットフォームでデータ収集を行うことが望ましい点です。これについても、WEB-API等の活用を通じた、リアルタイムでのデータ一元収集が可能になりつつあります。

次に「データ蓄積」については、データ量が重要になります。昨今収集可能なデータは指数関数的に増加しており、こうしたデータを複数のシナリオシミュレーション等に余すことなく活用するためには、一昔前のようにデータ容量を事前に見積もってその制約の中でシステム運用するのではなく、データの増加に柔軟に拡張できる仕組みが必要です。

そのためには、SAASを中心としたクラウドシステムを利用するとともに、企業内の複数のシステムでのデータの散在や重複を可能な限り解消するために、グローバルデータベースを設計し、データを一元化する取組みも必要です。

「処理」では、柔軟性と高速化に対応する必要があります。

将来予測やシナリオシミュレーションの算出モデルは固定されたものではなく、環境変化に合わせ、また仮説・検証を繰り返して、頻繁に見直す必要があります。その際に、都度、IT部門に開発依頼をしなくても、ユーザー側でモデル式等を柔軟に変更できる仕組みである点が重要で、前出のSAAS型のアプリケーションは、そうした要求にも対応できつつあります。

また、大規模なデータモデルを扱う場合には、高速な演算処理が必要であり、これもインメモリーデータベース等の技術の活用が見込まれています。

「報告」では、報告を受けるユーザー自身が、例えばWhat-If分析などの追加分析を行える機能を備えたダッシュボードツールが求められます。近年では、こうしたBI・ダッシュボードツールの価格が下落傾向にあり、本格的な導入を推進する企業も増えています。

総括すると、OODAループの実現を支援するためには、さまざまな社内システムや社外ソースからデータを収集し、これらの大量データを一元的に蓄積した上で、将来発生する状況パターンをAIや統計情報を活用して、大量データ解析を短時間で演算処理できるよう、備えておく必要があり、昨今のデジタルツールはこうした要求を満たしつつあります。

V　ピープルの備え

企業経営、事業運営におけるファイナンス部門の役割が、PDCAサイクルのCheck／Action役からOODAループの推進役に変化することに伴い、ファイナンス部門に求められるケイパビリティも、従来の管理会計部門が求められていたものから大きく広がります。

＜図4＞はOODAループ実現のためにファイナンス部門が具備しておくべきケイパビリティを、縦軸にビジネスリテラシーとデジタルリテラシー、横軸に実務家と戦略家に分け、2軸4象限で網羅したもの

実績情報の収集や定常的な予実分析、管理レポーティングを行う「オペレーター」に相当する人材はこれまでも存在しました。一方で、今後OODAループを推進するに当たっては、より広範囲なデータソースから高度な分析を行える「アナリティクスエキスパート」や、分析の元となるデータをガバナンスする「データエキスパート」として、ケイパビリティを拡張する必要があります。

さらに、ビジネスそのものへの深い理解と知見に基づき、予測モデルや統計モデルに落とし込む「モデリングエキスパート」や、分析結果から意思決定に真に役立つ洞察を見いだす「インサイトインタープリター」といったケイパビリティも新たに必要となります。また、事業の現場の意思決定や合意形成、および着実な実行を推進するために、周囲の人を巻き込むソフトスキルを兼ね備えた、「カタリスト」というケイパビリティも求められます。

このように、OODAループを推進するために必要なケイパビリティには多様なものがあり、これらの性質の異なるケイパビリティを一人の個人が持つことはほぼ不可能です。したがって、組織、チームとしてこれらを具備できるよう、人材の育成・強化に取り組む必要があります。

OODAループを推進するためにファイナンス部門が具備すべきケイパビリティとその人数を計画し、不足分について戦略的に補っていく取組みが重要です。その際には、どのケイパビリティは社内で持つべきか、逆にどのケイパビリティは外部専門家に頼るべきか。あるいは、社内で持つとしてもCenter of Excellenceに集中的に人材と知見を蓄積すべきか、それとも意思決定の現場に近いローカルファイナンスに分散配置すべきか、といった観点での検討が重要です。

Ⅵ　カルチャーの備え

BPRなどの一般的な業務変革プロジェクトにおけるチェンジマネジメントでは、「トップダウンの強い要請」「業績評価への反映による行動促進」「新業務に対する入念なトレーニング」が重視されます。こうした変革の対象は現場レベルのメンバーであることが多く、変革後の新たな業務プロセスの浸透が重要なポイントとなります。

一方で、OODAループの導入においては、変革すべき相手がミドルマネジメントやトップマネジメントとなる点や、変革の対象が業務プロセスではなく意思決定の考え方そのものである点が、通常の業務変革プロジェクトとは根本的に異なります。

そのため従来のチェンジマネジメントの手法のみでは、OODAループによるデータドリブン経営の実現は困難であり、「カルチャーの備え」として次の2点に取り組む必要があります。

1点目は、経験則に基づく意思決定を重視しがちなミドルマネジメントやトップマネジメントに対して、AIや統計予測情報の特性を理解してもらい、デジタルリテラシーを向上させることです。これにより、デジタルを意思決定に活用することの優位性と限界について腹落ちさせることが重要です。

2点目はPoC（Proof of Concept）により小さな成功例を社内に積み上げていくことで、デジタルを活用した経営スタイルを志向する文化を社内に伝搬させることです。このように、新しいカルチャーを押し付けるのではなく、新しいカルチャーに取り込むことの利点や重要性を、社内に徐々に浸透させていくことが、変革の成功要因となります。

Ⅶ　おわりに

OODAループによる意思決定や、データドリブン経営といった考え方は決して新しいものではありませんが、これまではそれを実現するためのデジタル技術が追い付いていなかったため、コンセプトレベルで議論が止まっていました。しかし、昨今のデジタル技術の急速な進化により、「デジタルの備え」の側面では実現のためのハードルが大きく下がりました。

一方で「ピープルの備え」や「カルチャーへの備え」は、人材のケイパビリティやマインドが関わってくるものであり、十分な備えを行うには非常に時間がかかるものと想定します。

したがって、「デジタル」での実現性が見えてきた今の時点から、「ピープル」や「カルチャー」の備えに正面から取り組む企業と取り組まない企業では、数年先の成果が大きく異なるのではないかと考えます。ファイナンス部門がOODAループの推進役となり自社のビジネスのさらなる飛躍に寄与するのか、PDCAのチェック役にとどまりビジネスの縮小均衡を招くのか、今がその重大な岐路であるといえます。