PoCを単に「とりあえず費用/リソースをかけずトライアルするプロジェクト」という定義で運用している企業を多数見ますが、本来はProof of Conceptの語義通り「仮説や概念を検証すること」が目的です。つまり検証すべき仮説とその仮説を検証するKPIをきちんと設計してから始めることが極めて重要となります。

仮にPoC自体は失敗してもそこからの学びが次のプロジェクトに活かせればPoCとしては十分機能したといえますが、事前の仮説構築やKPI設計ができていない企業が多いこそ、次につながらずお蔵入りになってしまうのでしょう。PoCの結果を評価できないまま終わってしまうのです。そういった意味でマッキンゼーやBCGのような戦略コンサルファームが価値を出しやすい領域なんだろうと感じます。

「本当に売り上げが立つかどうか分からないものにメンバーは割けない」。これはサービスや仕組みの導入全般に言えると思います。企業価値をあげるため今の仕組みのまま頑張る以外の取り組みの意義に目を向け、導入するための組織的仕組みが必要。役割分けないとできないことは多い。人間誰しも違うスポーツや役割は同時にやるのは苦手です。


以下、メモ

データ活用が成功するかどうかは組織の要因が大きいです。特に日本企業の場合、データを活用したPoCに力を入れてそれなりの結果も出ているのに、それを事業部が引き取らないケースが非常に多いことが挙げられます。

　面白い結果が出ても、現在の事業で忙しく人員も限られているので、本当に売り上げが立つかどうか分からないものにメンバーは割けないといわれ、PoCの成果が“お蔵入り”になるケースが、日本企業には特に多いと感じます。

　こうした残念な事態が起きるのは、事前にどの事業部が引き取るのかのコミットメントがないからだという点も、繰り返しになりますが強調しておきます。PoCの成果が得られたとき、データ以外の点でどの事業部が責任を持って引き取り、事業化し、運用するのかという最初の設計が欠けているのです。

どこの企業も保有している「データ」そのものに価値がある訳ではなく、「データ」を活用できる様に変える必要があります。
ただ、目的をはっきりしないとデータを使える様にするにしてもコストが膨大にかかってしまいます。
まずは、「何をやりたいのか」の言語化、具体化が必要不可欠です。

たとえば弊社の場合ですと、それぞれのクラウドサービス（たとえば仮想マシン、PaaS、検索エンジン、セキュリティサービス、オンラインゲームなどなど）が膨大な量のテレメトリ、ログ情報を中央ビッグデータ基盤に半リアルタイムに貯めこみます。目的はサービスの稼働監視、安定性管理、キャパシティ管理、顧客サポートなど様々ですが、このようなデータインジェスチョン機能は、弊社で製品、サービスをリリースするうえでのマスト項目です。大手のテックプラットフォーム企業で新しいデータ基盤技術が出てくるのは、これらの企業が通常では想像もつかない規模のビッグデータをもっている背景があると思います。

ビッグデータ分析の成功のカギですが、トップダウンアプローチのもと、あらゆるデータが同一の基盤と技術のうえに生成され保管されることにまずはあるのではないでしょうか。（その後データを消費、利用する側も重要かもしれませんが。）

まずはデータがあり、かつそれらが巨大でないと、データサイエンティストも ML も AI も宝の持ち腐れになってしまいます。

PoC はどうしてもボトムアップで局所的な試みになってしまいますよね。大手のコンサルティングファームさんが全社的取り組みとしてけん引する方が成功すると思いますが、いかがでしょうかね。

失敗から何を学べるか、その質が高く無いことが日本企業の敗因と語られています。

スペースXのスターシップが相次いで着陸に失敗した時、イーロン・マスクが「チームはよくやった、今回も良いデータが収集できた」と語り、最後には成功させていました。
次回のためのデータ収集が目的になっているので、失敗でも次に繋がればOKというのは見習うべきポイントですね。

まだ日本ではアナログからデジタル化することをDXと勘違いして止まっている会社が多い印象です。
私はHR領域のDXに関わってますが、人事のデータ化は出来ていても、データそのものが分散しており、それらを統合、分析、プロセス変換まで行って、人事の仕事そのもののを変えること、更には企業文化まで変えようという会社はほとんどありません。
先進的な会社はCHROや人事トップの方が、DXの重要性を真に理解し、自らが主体者となって進めている会社です。
HR領域では「2030年問題」と言われている、労働人口が650万人減るという目前に迫った危機にも関わらず、HRDXを本気で取り組んだ会社に対して、取り組まなかった会社では、採用が出来ず、転職が増え、結果成長出来ないという結果になると思います。
やはりトップのリーダーシップが鍵になると思います。

PoCやってDXやった気になるのが一番問題だと感じる。
本番導入までに力尽きてるイメージが強い。

PoC実施後どこが投資してどう回収するのか設計されてないことも
確かに多々あると思う。
本番導入までこぎつける粘り強さが必要ですね

IoTなどのデータを活かすためには、ファクトデータだけでなく、業務データや設計データを時系列で、組み合わせ、きちんとビジネスインパクトやシミュレーションまでやれるようにしなければならないと思う。
そこまでやるためには経営層の覚悟が必要だと思うし、それがやれている企業が日本には多くないということだと思う。