事例：Johnson＆Johnsonはデータ分析でどう製品検査コストを削っているのか？

Johnson＆Johnsonの研究チームは、ナレッジマネジメントシステムのデータを活用して、製品検査に掛かるコスト削減や、共同研究の支援を試みている。

公開 2015年09月18日 15時00分

著者

Lauren Horwitz

[TechTarget]

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Johnson＆Johnsonが導入した「Sophia」のWebサイト《クリックで拡大》

　大量のデータを持つ企業にとって、過去の実績の中から意思決定に有効活用できるパターンを掘り起こすのは難しいこともある。データはあっても、それを読み解いて行動の変化に結び付ける時間がない場合もある。

　消費者向けの衛生用品を手掛ける米Johnson＆Johnson（J＆J）の場合、例えば皮膚の刺激試験など、製品の検査に関する何十年分ものデータを持っている。適切なツールと人間の分析力があれば、時間と経費の削減につながる検査についての情報を研究員が掘り起こすことも可能だ。だがまずは、そうしたデータのパターンを見極めて活用できなければならない。

問題がない製法を捨てていた？

　ここでは米ソフトウェア企業Wellspringのナレッジマネジメントシステム「Sophia」を例に取る。J＆Jの研究員、ラッセル・ウォルターズ氏によると、30年分の製品検査のデータからは、時間と経費の節約につながる情報を発見できるという。同社は発売予定の全製品について刺激試験を実施する。だが何十年分ものデータから、アレルギーシーズンが始まる4月には、被験者の反応が高まることが判明した。同チームは長年の間、アレルギーシーズンに偽陽性反応が出た製法を捨てていた公算が大きいという。

　「これについてはコントロールすべきだった。だがわれわれはそのことを知らなかった。そのために恐らく、問題はない製法を捨てていた」とウォルターズ氏は話す。

　別のケースとして、J＆Jは乳児用シャンプーのために効果実証済みの低刺激製品「No More Tears」の検査法を開発していた。だが、この製品の検査には使われていない別の検査の方が、精度が高いことが分かった。J&Jがそれを突き止めることができたのは、Sophiaにあるデータのおかげだった。

　「われわれはこの検査の方が優れていることを証明でき、古い検査法から新しい方法へ切り替えることができた。その検証のためには通常であれば100万ドルの経費が掛かるが、われわれは既にこのデータを持っていた。より精度の高い検査のおかげで、多くの偽陽性を除外せずに済んでいる」（ウォルターズ氏）

ソーシャルネットワークのマッピング

　ウォルターズ氏によると、SophiaのおかげでJ＆Jは、ソーシャルメディアを経営効率改善のチャンスと見なすこともできるようにもなった。ウォルターズ氏のような研究員は、契約や特許関連の業務および研究論文での協力関係を通じて、他の何百人もの関係者と接触する。しかし、そうした協力関係は1つとして、正式な文書化はされていなかった。

　「ダンバー数」理論によれば、われわれが1度に維持できる社会的に実のある関係は150のみ。従って研究者は、自分が持つプロフェッショナルのネットワークをどう活用するかを慎重に考える必要があり、恐らくは、組織内の同僚よりも、社外の関係者との協力関係の方に重点を置く必要がある。

　Sophiaのナレッジマネジメントシステムにある、特定の研究者と共同で手掛けた論文の数や、さまざまな研究者と手掛けた特許といったデータを通じて、そうした協力関係を見通すことができるかもしれない。

　そこでJ＆Jでは、共著論文といった共同作業に関するデータを使い、最も頻度が高く実のある協力関係をSophiaで精密に描き出すための研究員支援プロジェクトに着手したい意向だという。

　ウォルターズ氏は「ネットワークは存在しており、可視化は可能だ。組織は、その協力関係ネットワークの在り方を最適化する必要がある」と指摘する。

　だが、Sophiaのデータの活用に当たって人的要素が入り込む可能性があることは、ウォルターズ氏も認めている。研究員に透明性を高めさせ、つながりを最適化するために行動を変えることについて考えさせるのは一仕事かもしれない。研究員には、製品開発者としての中心的な役割に重点を置いたソーシャルネットワーキングに価値を見いだしてもらう必要がある。

　「そのことが広く認識されているとも、考慮されているとも思えない。研究開発の中核部分が見過ごされているようだ」とウォルターズ氏は話している。

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