テスラが示す本当の価値、DXに必要な「データ」とは、これまでと何が違う？
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言わんとすることはわかるのですが、観念的で理解しにくい部分がある気がします。データを用いたアプリケーションは、推論・可視化・意思決定・制御・予測・探索などのモデルを用いた出口が通常設計されます。この出口を設定せずにデータを集めようとしても後から価値あるものに変換できない場合も多いのです。なので、データは石油だから闇雲に集めようではなく、価値から逆算していくことが必要ということかと思います。
目的あってのデータ活用というコメントに同意。テスラの「ゼロエミッション社会への移行を加速すること」というVisionにすべてのデータ活用のアクションがつながっているということは参考になります。日本企業は自社でどう実行に移せるかを考えることに時間を使うべきだと思います。
"まず「目的」を設定し、それに沿って収集したデータをAIなどで分析する。そこから、事業の可能性を見いだして「仮説」を組み立てます。
その仮説に基づいて「プロトタイプ」をつくり、早いサイクルでビジネスを回しながら、顧客に関するデータを収集します。収集したデータが別の新しい可能性を示唆した場合は、ビジネスモデルの修正や戦略の転換によって、柔軟に変化していかなければならないのです。"テスラに限らず、トヨタでも似たような取り組みを行っている様な気がします。
トヨタの場合は燃費や速度、走行路面状況を収集してナビの案内に反映したり、オイル交換などの案内時期を最適化したり、より顧客にダイレクトに届きやすい形で収集できていると思います。そして何より、災害発生時や豪雪時などに使用可能な「通れた道ナビ」といったサービス。収集したデータをクローズドにせずオープンに使用しているトヨタの方が個人的には好きかな、という感情論です。
また、テスラのデータを集めた先に何があるのか、イマイチパッとしない部分をどうにかしたいです。
