産業向けDataOpsを利用する準備は万全ですか

デジタル成熟度はデジタルの成功を示す重要指標

産業向けDataOpsを採用し、その利点を享受しようという組織は、自社のデジタル成熟度の状態を考慮する必要があります。デジタル投資から並外れたROIを獲得するには、わずか1つまたは2つの四半期に集中した取り組みではなく、持続的なイノベーションと長期的なデジタル戦略が必要であることは明らかです。これは、多くのユースケースを導入することが重要ではないということでも、短期的な価値が見込み薄ということでもありません。デジタルプログラムを開始して運用を勢いづけることは難しく、さまざまな理由ですぐに失敗する可能性があるという意味です。

現在非常に多くの組織が失望しているのは、まさにこうした理由からです。このような組織は短期的に莫大な利益を期待しており、長期的な取引を十分に理解していません。公平に言えば、広範なデジタルトランスフォーメーション市場は価値の即時性を過大に約束していましたが、高度なデジタルテクノロジーの大きな潜在的可能性に関してソリューション市場の正確性は失われていません。これは「もし」ではなく「いつ」の典型的な例です。

McKinseyによる証拠(図1)が説得力を持って示すように、この断絶はデジタルトランスフォーメーションの停滞という形で表面化しています。

産業全体で、進展が停滞するのはスケーリング段階が最も多く、根本原因の62%は組織の短中期的な管理の範囲内にある要因です。たとえば、運用の概念実証(PoC)の開発は、ここ2、3年ではるかにシンプルになっていますが、その反面、スケーリングには依然として課題が残っています。

しかし、これは非常に重要な類似点を示しています。PoCが短期的なプロジェクトであるのに対して、スケーリングは長期的です。現在のこうしたパラダイムに欠けているのは、さまざまな局面でデジタルの勢いを前進させ、構築するためのしかるべき人、プロセス、プラットフォームのフライホイールです。

デジタル投資から並外れたROIを獲得するには、わずか1つまたは2つの四半期に集中した取り組みではなく、持続的なイノベーションと長期的なデジタル戦略が必要です。

今日の意思決定で使用される尺度およびKPIは、短期的な価値を示すことに固執するあまり、スケーリングとその先をサポートするデジタルトランスフォーメーションの次の段階を奨励することを怠っているのです。

ここでは、運用上の採用、分析コスト、およびオペレーションの手数料としてのデジタル支出に関する新しい長期的な指標が、問題のはるかに重要な部分になります。これらの指標は、おそらくもっと重要な、新しい尺度であるデジタル成熟度に一体化できます。

デジタル成熟度は、手法として体系化され、指標として定量化されることで、全体の進捗を測定する持続可能な方法、および産業のデジタルトランスフォーメーション全体の健全性に対する優れた尺度を表します。

デジタル成熟度の定義

最初に起こるべき変化に伴って必要なのは、デジタル成熟度の曲線が指数関数的であり、線形ではないと理解することです。大まかに言うと、初期の成熟度はリンクされたデータまたはリンクされていないデータの多くの「ピース」つまり構成要素から成り、高コストの内部またはサードパーティのサービスと組み合わせることで、機会のサイロが生じ、小規模なプロジェクトとPoCが促進されます。組織が成熟するにつれて、内部またはベンダー提供のアプリケーションの枠組みによって、ある程度の再現性が生み出され始めます。特に、データ分析プラットフォームと組み合わせたときにその傾向が見られます。

このプラットフォームは高い成熟度への橋渡しをします。というのも、勢いとインフラストラクチャを前進させることによって、少ないサービスと低い限界費用で導入可能なデータ分析のカタログとライブラリが作成されるからです。この移り変わりの時期に、並外れたROIが展開し始めます。

高いデジタル成熟度とはどのようなものか

デジタル成熟度をサポートした組織の構築は、企業レベルまたは個々の事業部門内で異なって見える可能性があります。しかしその一方で、成熟度の高い組織には、内部要因と外部要因の比較によって区分される共通の属性がいくつかあります(図3)。

個々の組織が戦略としてデジタル成熟度の達成を目指し、そこに投資することで、組織のパフォーマンスが向上します。

Deloitteの最近の調査により、デジタル成熟度の高い組織は、業界平均を上回る優れた効率性、収益成長率、純利益に加え、高品質の製品とサービス、優れた顧客満足度、強化された従業員エンゲージメントと明確な関係があることがわかりました。4

したがって、デジタル成熟度は組織の成功を可能にしますが、ある部門のデジタル能力が会社の他の部門よりも著しく進化している場合には、この可能性は現実のものとならないことがあります。

この状態を、デジタル成熟度に投資するという全社的な指令と比較すると、結果的な勢いは、すべてのデジタルプロジェクト(成否は問わない)の微妙な差異およびノイズへの対応から、根本原因の解決に移行します。

避けるべきデジタルの落とし穴

デジタル成熟度を追求するときに組織が陥る可能性のある落とし穴の例をいくつかご紹介します。

デジタルの落とし穴1:スカンクワークスプロジェクト

成熟度の低い組織であっても、ビジネスの問題または機会は最終的に対処されます。一般に、かなりイライラしたり、潜在的な知覚価値を無視するのが不可能になったりすると、この落とし穴がその場限りの形で発生します。ここで、この機に便乗した従業員がイニシアチブを取り、持ち合わせたスキルとツールで問題を解決しようとします。

たとえば、あるオペレーターが履歴イベントを特定のアセットの時系列データと簡単に比較できないためイライラしているとします。アセットの履歴およびタイムスタンプの付いたイベントの記録にアクセスできていれば、スプレッドシートを利用したレポートを作成してデータをリンクし、シンプルな表に表示することができたでしょう。

こうしたスカンクワークス(非公式のイノベーション)プロジェクトを利用して解決されている問題の多くは、極めて貴重です。しかし、アプリケーションを本番適用するための意図的で摩擦の少ない経路を組織のデジタル成熟度がサポートしていない限り、レポートが独立したサイロ内にとどまるため、わずかな価値しか実現されない可能性があります。これは、デジタルのプロセスとプラットフォームを改善する機会を示しています。

デジタルの落とし穴2:無意味なプロジェクト

もう1つの側面として、一見、斬新かつ革新的であるものの決して実体のある追跡可能なビジネス価値へと具体化することのないプロジェクトに、関わり合いになる可能性があります。提供される価値をプロジェクトのコストが著しく上回るか、プロジェクトで導入した新しいテクノロジーによってワークフローに下流の問題が追加で生じることで、重要な利点が無になります。

拡張現実や産業用ロボット工学といった新しいテクノロジーが運用環境にますます導入されるにつれて、両者のバランス確保の課題がよく目につくようになります。一方で、実世界のユースケースは実体があるとともに有益で、人間のオペレーターにリモートアクセス、可視性、安全をもたらします。もう一方で、このユースケースは、企業がデジタル化を積極的に追求していることを示す、顧客、市場、投資家、競合他社にとっての明確なシンボルとなります。

「こうした無意味なプロジェクトを長期的な価値へと変えるには何が必要か」という問いの答えになるのが、成熟度の高い組織なのです。この場合、リーダーシップとプロセスの周辺に機会が存在します。リーダーは、情報伝達のためのニーズと、特定の運用目標とKPIに対する投資および進捗を推進する、厳密で体系的な価値の評価および獲得のプロセスとのバランスを取ることができなければなりません。

デジタルの落とし穴3:厄介なプロジェクト

3つ目の状況では、非常に洗練された、実際のビジネスの問題を解決するプロジェクトを伴いますが、ライフサイクル全体で大量のリソースとメンテナンスを維持する必要があります。特定の人工知能(AI)と機械学習(ML)のプロジェクトがこのカテゴリーに分類されます。というのも、MLベースの予測分析を完全に本番適用するのにかかる労力を多くのデジタルチームが軽視しているからです。

重要な産業アセットに対する予測メンテナンスは、間違いなく解決する価値のあるインパクトの大きいビジネスの問題です。熟練したデータサイエンティストにとって、初期モデルを作成して予測結果を示すプロセスはさらに単純明快になりつつあります。しかし、モデルが本番環境に近付くにつれて、別の問題が生じます。導入後も、モデルのメンテナンス、トレーニング、統合が継続的に必要です。

チームが長期的なオーバーヘッドを考慮していない限り、プロジェクトのコストを低下させる必要があります。ここで、成熟度の高い組織は、プラットフォーム、人、プロセスへの投資を通じ、データモデリングレベルで規模の経済を組み込むことができます。複数の導入済みプロジェクトから残りのオーバーヘッドを繰り越す負担が大幅に軽減され、価値の高い次のプロジェクトに向けてリソースを移動できます。

デジタル成熟度が不十分な場合のリスク

2020年には、石油・ガスベンダー100社以上が破産しました。この原因としては、原油価格、需要の落ち込み、埋蔵量の記録的な余剰など多くの要因があります。これは変動要素の多い、明らかに極端な例ですが、隠れた機会の特定、ビジネスモデルの変更、急速に変化しつつある経済シナリオへの適応にデータが十分に活用されないリスクを証明しています。

カリフォルニア州最大の電力・ガス会社であるPacific Gas and Electric (PG&E)社のケースは、組織がデータを十分に活用しなかった場合に何が起こり得るのかを示す良い教訓です。2018年、送電線故障により致命的な大規模火災が発生し、そのうち1つはこの会社の設備が原因であるとされました。

優れたデータとデジタルのシステムがあれば、リスクについてエンジニアに警戒させ、人命の損失と数10億ドルにも上る損害を防げたはずです。

PG&E社はイノベーションの採用と新しいテクノロジーの最前線にいることで有名でしたが、その動機付けとデジタルインフラストラクチャは、必ずしもこうした種類の運用変更を必要なペースで可能にするためのものではなかったのです。高いレベルのデジタル成熟度(および優れたシミュレーションと状態監視の後に続く価値)が、データの可用性が高い地域での山火事のリスク軽減に必要なデジタルシステムの実装に役立ったはずです。

非常に実践的なレベルで、これらはデジタル成熟度を高める戦略の採用を怠ったことに関連する主要なリスクです。

そのうえ、これらのリスクは相互に組み合わさり、理想的とは言い難い戦略および意思決定を引き起こし、デジタルプログラムから得られた勢いをさらに破壊します。

高いデジタル成熟度の見返り

では、デジタル成熟度を追求すると、どのような見返りがあるのでしょうか。前述のリスクの相殺に加え、デジタル的に成熟した組織には具体的な恩恵が多数あります。

デジタル成熟度の恩恵を受けている組織

デジタル成熟度向上への取り組みを採用し、恩恵を受けている産業組織の例は数多くあります。エネルギー分野のBP社は、リーダーシップから個々の事業単位に至るまでを対象とする強力なデジタルプログラムを使用して、電光石火の速さで動き続けています。

BP社は、情報を活用した戦略的な賭けを行い、早い段階で失敗を確認し、すばやく反復し、チーム全体で共有可能なソリューションを開発する能力を増強し続けています。

「さらに高度なテクノロジーを追加できるように基盤を構築する必要があります。解決したい問題を定義してから、そういったテクノロジーを実装する必要があります」

3M社、シニアエンジニアリングスペシャリスト、Robert Sentz氏

製造業では、3M社がデジタル成熟度への現実的な態度で先頭に立ち、この分野での課題をうまくまとめています。3M社のシニアエンジニアリングスペシャリストであるRobert Sentz氏が述べているように、「デジタルトランスフォーメーションにただ飛び込むのは非常に困難」です。変革には、強固な基盤の整備が必要なのです。

「取り組みを開始するための最初の一歩は、現在持っているものと将来どこに行きたいのかの評価、つまりロードマップです。次に、さらに高度なテクノロジーを追加できるように基盤を構築する必要があります。解決したい問題を定義してから、そういったテクノロジーを実装する必要があります」

3つ目は電力・ユーティリティの例です。この産業分野は慎重であることで知られており、そのビジネスの性質上、賭けの要素が強いことから、テクノロジーの導入が遅れています。しかし、ニューヨーク州電力公社(NYPA)はデジタルイノベーションのモデルとして広く知られています。NYPAは、戦略としてITとOT(運用技術)の両方でイノベーションを積極的に追求しており、小さな失敗でリスクを冒すことを恐れず、次世代の思考とテクノロジーの実装をサポートする文化を発展させています。全体的な目標は「カスタマーパートナーシップや革新的なエネルギーソリューションを通じて、さらには手頃な価格のクリーンで信頼性ある電気の供給に責任を持つことによって、経済活動の活発な、カーボンフリーのニューヨークへの転換を先導する」ことです。

測定の方法

この時点で、理論を実践に移すことを始める必要があります。前述したデジタル成熟度の5つの主要な要因を振り返ってみましょう(図3)。これらの要因は、重厚長大産業の多数の組織を評価し、その結果をサードパーティの調査と組み合わせた後に生成されたものであり、議論と評価の高度な枠組みを形成します。

ここで我々は、デジタル成熟度に影響する主要な要因を追加のパラメーターにさらに分割することができます。これらのパラメーターを一緒に測定および重み付けすることで、デジタル成熟度の概念を診断の枠組みに変換できます。

最善の結果を達成し、このデジタル成熟度への取り組みの結果として真に生きた測定値を得るために、1年に少なくとも2回はさまざまな関連分野の利害関係者と質問を確認することをお勧めします。このように、成熟度スペクトルの全域にわたって、時間とともに変化するイニシアチブと進捗を追跡できます(図4)。

産業におけるデジタル成熟度の実践

戦術と実行

ほとんどすべての主要産業にわたる自明の理が1つあるとするなら、産業の現実は表面上よりもはるかに複雑であるということです。このことが特に当てはまるのは、データの未来、そしてデジタル成熟度において急速に進化し続けるデータの役割です。

この章では、皆様の取り組みの全期間にわたって進捗を評価および測定するための新たな手段について解説しました。デジタル成熟度を真剣に検討することは、産業向けDataOpsを実装し、その利点を獲得する途上で絶対に必要な段階です。

以降の章では、DataOpsそのものの範囲に移り、最初に、分野としてのDataOpsについてご説明します。