これなんかよくあるフェイクニュースに近いな。
カテゴリー: AI
よくある言葉遊びで、DXだのビッグデータだのAIなどの言葉が流行語になっているけど、全く内容を理解していないところが日本企業の大半なんが結構さびしい。まあ、流行に乗って売り込もうとするIT企業の底の薄さが露見してるんだろうけど、本質的な改革に進めないと、いつまでも流行語に反応してわかりも新ところに金を使って、結果それが成果を上げられないということになる。まあ、業務改革の一環で経費やコストダウンということで導入するのならまだマシだけど、それで勝ち抜けるかどうかはまた次元お違う話だと思う。そういえな大昔POS入れれば勝てますといってた詐欺みたいなPOSメーカーがいっぱいあったけどな。それで今どうなったかんて考えると、システム導入しても当面は業務改革ができるかもしらんけど、そんなもんどこもすぐに追いつくもんだよな。。。それぐらい経営者なからわかってるやろうはずやけどね。。。でもわかってないんだな。自分が理解してないとブラックボックスのIT事業部の言葉に乗ってしまう。情けない話だ。
という事ですよね。
もちろんそのうちの何種類かは実際のコンサルティングでも活用しているけど、データ分析なんてデータ分析で出た数式やグラフからどう日本語にするかで大きく解釈の幅が変わる。そこに分析対象の情報を理解できるかどうかも相当大きい。理解してる人が喋ると相手に通じる言葉になるが、理解していないと単なる分析結果を棒読みすることになる。よくデータサイエンティストが名前ばかりで使えないと言うのと同じだ。データ分析結果をどう翻訳できるのかさらにはそこからアクションプランに持っていくことができるかどうかで、これまた全く次元の違う話になる。
平たく言うと統計分析力を熟知しているなんてことは大したことではないと言うのと同じだ。。。。
この時代今までのその業界の論理と言うものをが全く通じないと言うことが表面化した年だった。でもその時に論理の代わりにベースになるのがデータ分析だ。そのデータの分析方法と使い方がわかるコンサルや研修講師はこの時代だから逆に仕事も多数来てるだろうけど、そうでないコンサルや研修講師は結構苦労した年だったと思うね。
データが読めるか読めないかは、自分で継続して諦めないで本当にさまざま手法で分析してみることが最低条件だ。さらに分析をしてもて何種類もの仮説を出して、それをベースにまた分析し直し、それを何回か繰り返してアクションプランを出せるかどうかによる。このサイクルを何千回繰り返すことができるかどうかによるだろうね。できない人はコンサルとか研修講師は諦めた方がいいかもしれないね。だからデータ分析ができる人材が少ないのは仕方がないことだね。
所詮AIで認識技術と統計分析だよなみたいなことを言うと、元も子もない味気ない話になってしまうのかも知らんけど、実際はそうなんだよな。
統計という言葉が色々かわて最近は二文字言葉になっておしゃれで最先端ちっくになった気がするが、実戦でなかなか活用できないのは昔から一緒だ。
まあ、AI関係者？？？が壮大なこと言いすぎて一般ユーザーにはさらに手の届かないような気分にさせたり、気がついてれば自然と使っててそれほど恩恵を認識してないみたいなこともあったりする。まあ、データサイエンティストみたいな何ができるのかわからん職業分野を作ったりした方が悪いんだろうけど。。。
再度統計に目を移すと最近の話ではなくって大昔から統計はある。パソコンが普及する前からかもしれない。それが何回も波を超えて最近はAIとかビッグデータの言葉で再浮上しようとしてまた失速状態になるという輪廻を繰り返している。
まあ、経営は理論だ感覚だデータだという三つ巴のトレンドがぐるぐるまわってるから仕方がない。その3個の要素を組み合わせた提言をすればいいんだけど、そういうところが少ないのと、トレンドが変わることで儲かるところが多いんだといういつものどこかの策略にハマっているのかもしれない。まあええけどね。と、取り留めのないことをぶつぶつ書いてみた。。。
みんな知ってるけど何かわからんという意味ではそうかもだ。
統計分析をやる人も結構いるけど、実戦で使えない分析は全く意味がない。マーケティングでこんなん出ましたということは簡単なんが、そこからアクションプランにつながらなければこれまた全く意味がない。
ビッグデータでもそうだ。最近なぜか流行語になってるようだけど、ほとんどのプロジェクトは公共的に役に立つとかいうのはいいんだけど、このレベルでは企業的には使えるかどうかというレベルのものはなかなかお目にかからない。ビッグデータという割には庶民には関係ないような感じだ。こんなんでいいんかな。。。。
大昔はデータ分析、その次は統計分析、その次はビッグデータ、その次はAI？？？
データをいろいろ遊び使い倒せば、こんなことが予測できるのかということが見えてくる。普通にピボットで数値を整理したりするだけでもなく、グラフ化して見えた気になるだけでもなく、実際にデータをブーンブーンふりまわしてそこから面白いことや今まで気が付かなかったことを発見する。。。。これがこれからの最も使える大きくて画期的な手法だと思う。。。。というのは自分だけかな。。。数字を過去のデータですからなんていう輩は問題外だし、グラフを見て何となくわかりますなんて数分で片づける輩も問題外だな。
データはわかりやすくグラフ化したりするところが多いけど、これは確実に騙しの方法が潜んでいると思った方がいい。まあ、視覚でどこかの結論に誘導しようという魂胆だ。せっかく大量のデータを分析するのだったら、とことん細部に拘って分析するべきで、誰でも一目で分かるような出し方をすれば、山ほどデータ解析しているので、このグラフの表す方向のように一目瞭然。文句言うなよと言うようになるのがデータ分析にとっては全く意味を帳消しにすることぐらい悪いことだと思う。
もちろん世の中には経営者でも経営企画やマーケティングの人でも全く数字が読めない人が多いことは事実だ。責任は読めない方にある。読めないでそんな役職になるなよと言いたい。せっかくデータがあるのだから普通以上にあらゆる角度から分析することが大事であって、中にはグラフを加工してみやすくしようなどとしているところもあるみたいだけど、そんな子供騙し的な方法は取らないで、ガチで読み会をやってほしいものだ。
流通業でもアパレル以外ではしっかりERPを他の業界並みにやっているところもちらほらあるけど、とはいいながらもほとんどのところは分散したシステムを何とかつなげるようにしているぐらいのところが多い。ましてやアパレルなんかはほとんどのところがERPといえるほど統合しているところはないだろう。いくらECだとかオムニチャネルだといたところで基幹がしっかりしていなければ、そんなもん完全なつけやいばだ。いままで店舗展開だとかトレンドだとかECだとかフランチャイズだとかいろいろその都度いろいろ営業戦略を立ててきたのだろうけど、その根幹はどいう言った戦略を立てようが様々な部署での様々な情報が関連付けて見えるようになっているか、そこから問題が課題になって改善できて強みになれるかどうかのサイクルができているかどうかである。
例えば多店舗のところで店舗運営部がいくら何やろうが、販売力が上がったということであろうが、在庫が全体的に減ったということであろうが、EC比率が上がったところで、経営はもっと財務的なことから商品・人一つ一つまで最適化だけではなく次の手が打てるような配分にまでもっていかなければならない。それは商品や人や店舗などの分析以外に、経営分析＋財務分析などを数字でロジックで計画として大中小・長中短で示せなければならない。それにはやっぱり統合ERPが必須なんだとつくづく思う。本当ならそのERPを活用したうえでさらに応用統計などをつかった分析や予測をして、、、ということなんだと思うね。
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2007/29/news025.html
プログラムは特定の技能と考える人も多いけど、ほとんどのソフトやソリューションはプログラムが動かしている。その事例は山ほどあり、実際にはプロマネがいるとしてもコーダーが書いているケースが多いだろう。つまり、業務の仕組みを十分知らなくてもその業務を動かすプログラムを書いているわけで、それがすごく特殊な仕事とならないのが本来正しいはず。相当前からどうプログラムを動かすのかということが明確になれば、それをそう動かすためのプログラムができるというのが正しい論理で、プログラムを書いたらそういうような形に動かすことができましたという論理ではないはずではないかと思う。目的はどう動かすかなのでどう書けば動くのかではないはず。どんどんコードをAIが自動で作っていくことが早急に望ましいことは確かだ。どういった言語を学べばいいとかJAVAだのPYTHONだというのは、プログラムを使っている側からすればどうでもいい話だと思う。システムだのDXだのと言って世の中を革新するぞと言っている中でコードを書くところがマンパワー全開というのはどう考えてもおかしい。
DX業界の流行語大賞のように出てくるけど、ほとんどの人は説明ができない。こまったらAIみたいな落ちのつけ方をしてくる。こういのはほとんどまやかしでしかない。
知らん使ってるのも話にならんが、それで取引先を煙に巻くのはもっと悪質だ。まあ、こっちとしてはどれほどその提案者や企業が真剣にやってののか理解してしゃべっているのかが一目瞭然のようにわかるリトマス試験紙としては最高なんで、必ず聞いてみることにしてるんだけどね。統計を長年やっている立場として。。。。
DXね。この手の話はどんどんキーワードが変わってきますが中身は一緒？
で、まあとにかくこれからの世の中IT化で乗り切れ！！！ということで、SI屋も導入する側もけしかけているんだけど、そのSI屋が取引先のことを知らないで何とかフォースだの何とかコードなどなんとかRPとか導入しても、ほとんどの場合は使う側の理解不足？導入する側のノウハウ不足？で使えない代物が多数できることになるわけなんだわ。
本来ならね、導入する前にその会社のビジネスモデルとか、現状将来の立つ位置とか、そのための考える力とかまあ基本的なところの考える力と理解力がなければ、要は三文字熟語のとくいなSI屋に何とかシステムを導入させられて、結果使いこなせないまま、その時のシステムに企業の工程が固定されて、気が付いたら時代遅れなんてことになるわけなんだな。
で、またどこかの政府が新しいキーワードで中身は一緒で外見の違うシステムの導入みたいなのをけしかけるということになる。
世の中はグルグル回るということだ。
いいね、この予言というのがいかにも外れそうで。。。
コロナウイルスでわかったことは、それほど会社に行かなくても営業のできるところはできるし、それによってコストのかけ方が全く変わった。さらにはお取引先や消費者へのアプローチ方法が、今までの方法でなくてもよくなったということがわかったということである。
極端な話をいうと、完全非接触で仕事ができる可能性がわかったということになる。例えば、今までの営業とかミーティングは面と向かって、、、ということであったが、それがZOOMとチャットワークなどで済むということである。
その先には、ZOOMやチャットワークなんかでも時代遅れになって、営業側も買い手側もアプリで取引が完全にできる可能性が見えてきたということであろう。そのアプリの開発方法によっては、営業自体バックオフィス自体（もちろん販促やマーケティングなども）いらなくなる可能性が見えてきたことである。
さらには、AI（この言葉は大嫌いで、正確には応用統計学といった方が正しいと思うが）で、経営判断・営業判断も相当な確率で出せるようになりそうだということである。
まあ、社内には、統計の達人やビジネスモデルのプロや仕事のプロセスを何とでも作れる巨人や天才プログラマーがいれば、それで充分。本社なんて物流がしっかりしていれば、どこにあっても構わない。。。。。というような究極のビジネスモデルが現実になりそうだということだ。
今までの会社形態は遅かれ早かれ大きく変わるといえそうだ。
有名大学の学者はあかんね。世間と大きくづれている。。。。
社内のシステム担当に社内の業務がよくわかってAI？（本当は統計処理）することによって活用できるようにというけど。システム担当が社内業務を理解して統計分析できるようにしてそれが活用できることは統計わからないんでまず無理だと思った方がいい。よう出てくるデータサイエンティストも業務のこと知らんしな。