予測が難しい時代で求められる新たなデータプラットフォームの姿とは：ますます重要性の高まるデータとAIの活用

企業はデジタル化で得られたデータを施策へとつなげ、ビジネス課題を解決しなければならない。だが、データがサイロ化したり、分析ツールに柔軟性が欠けていて実行しにくかったりする場合が少なくない。どのような解決策があるのだろうか。

[ITmedia]

　コロナ禍の影響で生活や仕事の進め方が大きく変化した。対面を避けるために買い物ではECサイトの利用が広がり、契約や手続きなどもオンラインに移行しつつある。デジタル化が加速する中で注目されるのはそこで得られるデータだ。不確実性が増す時代を乗り越えるためには、データを分析して施策に生かすなど、得られた知見に基づくデータドリブン経営に重きを置かなければならない。しかも短期間に実施できなければタイムリーな対応が取れず、企業として生き残れない。

　以前から何らかのデータ活用をしていた企業もあるものの、一部の部門だけの取り組みで経営全般がデータドリブンではないケースも少なくない。部門ごとばらばらにデータを活用していて、データに偏りが出たり、企業全体で整合性が取れなかったりするケースもある。

　予測精度を向上させるために、ML（機械学習）などのAI（人工知能）技術に取り組んでいる企業もあるだろう。PoC（概念実証）を実施して予測モデルを導き出しても、MLがブラックボックスになって、得られた結果を十分に説明できず、本番ビジネスに適用できないケースもある。ビジネス課題の解決にデータ活用を役立てるにはどうすればよいのだろうか。