データ活用の民主化を推し進めるための一つの解 －Microsoft Fabric－

単発的なデータ活用の案件が減り、全社的な活用の相談が増加している

株式会社ブレインパッド・安良岡 史行（以下、安良岡）　ソリューションユニットを統括している安良岡です。今回ファシリテーターを務めます。参加者から簡単に自己紹介をお願いできますか。

株式会社ブレインパッド・粟井 優介（以下、粟井）　セールス＆マーケティングユニットで、特にGoogle Cloud、Microsoft、AWSなどクラウドベンダーとのアライアンスを推進する責任者を務めている粟井です。もはや明白ですが、データ活用におけるスケーラビリティを実現するためにクラウドが重要であり、そちらにフォーカスした仕事をしております。

株式会社ブレインパッド・櫻井 洸平（以下、櫻井）　アカウントユニットであるフィナンシャルインダストリーユニット副統括を拝命し、ブレインパッドの金融分野ビジネスの責任を担っている櫻井です。一方でアナリティクスコンサルティングユニットにも1コンサルタントとして所属しており、企業のデータ活用推進とそのための組織組成やデータガバナンス、システム構成のコンサルティングをしています。

安良岡　データ活用が日々進んでいる中、お客様側の活用の仕方も変化していますし、課題感や相談内容も変わってきていますよね。そこで今回は、こうした変化に対して私たちブレインパッドとアライアンス先がどのように対応しているか、今後どう対応していくべきかをディスカッションできればと思います。

櫻井さんは、この2、3年の変化をどう捉えていますか。

櫻井　数年前までは、データ分析でこういうことをやりたいといった技術的な要素を中心とした単発的な相談が多かったと思います。一方最近は、全社的にデータ活用をやりたい、データ活用組織を作りたい、データ活用を推進する人材を育成したいといった相談が増えてきています。

お客様の知見もすいぶん積み重なってきて、取り組んできたからこその悩みが増えていると感じますね。

安良岡　粟井さん。アライアンス・パートナーと一緒に客先に行く立場・視点から見た、ここ2、3年のお客様の変化を教えてください。

粟井　前職では製造業を担当していました。その当時は画像検査の自動化や機器の故障予知など部分的な仕組み化や自動化の話が多かったです。ブレインパッドに入社した当初も、たとえば需要予測だけといった単一テーマの案件が大半でした。

しかしこの数年はデータ基盤だけを作りたいとか、分析できる仕組みだけを作りたいといった要望は減っています。増えたのは、意思決定につながるデータ活用やビジネスインパクトを生み出すためのデータ活用といった案件です。

安良岡　最近アライアンス・パートナーから相談されること、あるいはアライアンス・パートナーがお客様から相談されることを具体的に教えてください。

粟井　日本企業の生産性が低いと言われる中、生成AIを活用して生産性を上げたいというご相談を頻繁にいただきます。ただその手前で、そもそもデータが整っていなかったり、業務が整理されていなかったりするケースが多いですね。

安良岡　私たちはもう何年もデータ分析基盤の構築をご支援してきましたが、まだその悩みが解決していないのですね。

櫻井　5年前ぐらいからデータ基盤の構築が進み、蓄積されたデータの量が飛躍的に増え得たことや、活用方法も多岐にわたってきていることで、データ整備の課題は続いていますし、どうすれば最善な活用ができるのかという悩みもでてきているのだと思います。

安良岡　現場部門はどんなことで悩んでいるのでしょうか。

櫻井　事業部門からは、持っているデータを使って業務の効率化をしたいという相談が多いです。一方でDX部門のような全社的な組織からは、集まったデータをもっと全社で有効活用したい、たとえばある部署のデータを別の部署にも使わせることで相場効果をねらいたいがどうすればいいかという相談が多いですね。

安良岡　経営側からはどんな相談が多いですか。

粟井　バリューチェーンをデータでつなげて可視化し、それに基づいて意思決定したいというお話と、データ活用に関して各部署が本当に連携できているのかわからないというお悩みが多いですね。

たとえばマーケティングのデータであれば顧客IDでつながるのでわかりやすいのですが、サプライチェーンのデータは組織も業務もシステムもデータもばらばらなのでひも付けるのが難しい。複雑なExcelの表とマクロをいくつも使って管理しているのが現状です。そこから脱却したいという相談が最近増えてきているのです。

安良岡　金融業界だと、また違う悩みがあるのでしょうか。

櫻井　金融のお客様ですと、全社的なデータ活用を目指す一環としてデータ分析組織を立ち上げたいというご相談をよくいただきます。ブレインパッドが関わった事例もすでにいくつかありますが、相談件数はますます増えていますね。

また、金融商品は非耐久消費財のようにいつでも何回でも売れるようなものではなく、お客様のライフステージに合わせて、的確なタイミングに適切なチャネルから提案できるようパーソナライズ化が求められています。その実現のために営業にデジタルを活用したいという思いがあります。

安良岡　業種・業態に関係なく、データが足りないとかデータがバラバラで紐づいていないといった課題感はあるのでしょうか。

櫻井・粟井　あると思います。

安良岡　そんな中、データが足りないにしても、ある程度活用できるデータはあるが、組織やスキル等の問題で活用しきれていないといった課題や相談はあるのでしょうか。

櫻井　金融業界の話をすると、そもそも金融機関の社員のみなさまは、有価証券報告書などからお客様の財務状況を見ているため数字から検討することは行われています。
ただ、自社で保有しているデータを業務改善につなげられていません。数字から的確なアクションを取ったり、お客様から得られた知見を他の営業担当と連携したり、他部署につなげたりといったことはできていない状況だと捉えています。

粟井　先ほどマーケティング系のデータはかなり整っているという話をしましたが、それを売上や利益増大に実際につなげるためにはどうしたらいいかという相談が増えています。これがなかなか難しくて、データはいくらでも掘り下げることができるのですが、掘りすぎても意味がないのですね。適切な境界があるのですが、それがわからないという悩みをよく聞きます。

たとえば、あるお客様で「ダッシュボードが800本あって全部移行したい」と言われたことがあって、「800本も全部必要ですか」とお尋ねしたところ、「実は使われていないものも多い」と言われました。そもそも選別をしないといけないわけです。
ダッシュボードも可視化という言葉に集約されますが、visualizationではなく、Identificationと解釈しております。そのため、目的や KPIツリーを整理するなどして必要なものを見極めていくことが重要になってきているのですが、なかなかできていません。

内製化と民主化は表裏一体だが違うもの

安良岡　私たちが提唱している「DXピラミッド」で言えば、「意思決定のデジタル化」で可視化（BI）という項目が出てきます。BI、言い換えるとダッシュボードはもちろん意思決定には役立っているけれど、では今あるものが全部必要なのかというのが1つの問いとしてあるということですね。

さらにその先の「新規デジタルビジネスの創出」に行こうとすると、データが足りなかったり、データが紐づいていなかったり、人材やスキルが足りなかったりとさまざまな問題が出てくるのでしょう。

いったんこのように整理した上で、データ活用の民主化と内製化について考えていきたいと思います。民主化と内製化の文脈は似て非なるものですし、お客様からはおそらく両方を求められているのではないでしょうか。

櫻井　その前に内製化についておさらいしておきます。データ活用に関しては、まずデータを集めて、集めたデータから実施したいことを企画し、分析結果を出し、業務に適用させていくというプロセスを踏みます。これを自社内で運営するために内製化をするわけですね。

一方民主化は、一部の人だけができれば良いのではなく、全社員がデータを活用できるようにすることです。それによって、全事業部・全部門が同じ指標で自組織の状況が把握でき、最終的に会社全体の成果につなげられようになります。

安良岡　とはいえ、民主化も社員にスキルを求めますし、また全社員がデータを活用できる環境を作るには内製化が必要と、表裏一体という側面がありますよね。

櫻井　データを見たいけれども中央にしか集まっておらず、担当者はそこから抽出したデータしか見えないとか、環境があっても権限やライセンスが足りなかったり、そもそもスキルがなくて、一般社員は見られないといった障壁も現時点ではあると思います。

安良岡　粟井さんは、内製化や民主化の文脈でアライアンス・パートナーやお客様から相談されることはありますか。

粟井　日本は技術系が強いので、課題を解くという技術的な部分、たとえばアルゴリズムを作るといったことにフォーカスしがちでした。しかし最近では、解くべき課題を設定するためにはどうしたらいいかというご相談を受けるようになりました。また、アルゴリズムを作るのはできるようになったが、みんなに使わせていくことができていないという相談も増えています。

あとは、生成AIのチャットボットがわかりやすい民主化の例だと思っていまして、進んでいる会社はチャットボットを使って民主化も進めています。一方でチャットボット以上に誰でも使えるアプリケーションを作ってほしいという相談も多く、その中にはまずどの業務に適用するかから一緒に考えてほしいという話もあります。

安良岡　確かに生成AIが進歩してきて、それで解決できる課題もかなり増えてきたと感じますね。

粟井　あとアライアンス・パートナーからは、「お客様がテクノロジーの進化が早すぎて混乱しているから、ブレインパッドの観点で整理して、お客様の現在地を示してほしい」という相談もけっこうあります。

仕組み作りでも営業でもインフルエンサー作りが肝要

安良岡　さまざまな課題や相談がある中で、ブレインパッドとしてはどのような対応や提案をしているのでしょうか。

櫻井　民主化の仕組みを作っていく上で、まずは人材の育成が必要かと思います。私たちも研修コンテンツを持っていますが、全社的にデータ理解の底上げを図るとなると、各事業部にスキルを持って業務適用していける、活用を広めていけるようなインフルエンサーを配置していくことが必要です。

技術的な面では、データサイエンティストだけがデータに触れられればいいのではなくて、現場の人たちが使いたいときに使いたいデータに触れられる環境の提供が求められています。それを実現できるシステム構成やアーキテクチャーの採用など、技術の進歩に合わせてデータ活用を進めていく体制が必要です。

粟井　私は10年以上前に専門商社で水産物を売買していました。そのときに私１人でExcelを使って、買い付け、在庫管理、船積み計画、生産計画および販売計画のデータを管理していたことがありました。ビジネス規模はそれほど大きくなかったのですが、現状把握はもちろん、1カ月先、2カ月先、3カ月後、半年先のシミュレーションも実現していたのです。

お客様への営業トークとして、文系大卒の私でもこんなことができたという話から入っていくのですね。「なら、自分でもできそうだ」といううれしい反応がけっこうあったりします。これも一つのインフルエンサーの役回りとも思えます。

あと私は外資のIT大手とアライアンスを組んでいるので、目まぐるしい技術の進歩にキャッチアップするための情報を非常に得やすくなっています。できることとできないことなどもとにかく早くお客様に話が出来るポジションなのはありがたいです。

特にありがたいのは、グローバルの事例を教えてもらえることですね。グローバルの事例をお客様に話すと中にはモチベートされる方がいて、その方がインフルエンサー的な形で社内に働きかけてくれるのです。営業アプローチとして、そのような方々を養成していくことも心がけています。

複雑な仕組み作りの門戸を一般ユーザーに開くMicrosoft Fabric

安良岡　Microsoftは、かなり前から民主化というキーワードを使っていますよね。具体的な製品による取り組みはありますか。

粟井　MicrosoftはCopilotを推していて、“Copilot for ××”という形でほぼ全製品にCopilotが搭載されているような状態になっています。Microsoft 365への搭載は誰もが知っていますが、WindowsセキュリティにもCopilotが載っています。インシデントが発生したらチャットでやり取りして、原因の特定や洗い出しが素早くできるようになっているのですね。
このようにあらゆる製品にCopilotが載っているのですが、その中でもMicrosoft Fabric（以下、単にFabric）のCopilot機能はかなり使い道があると思います。

Fabricは仮想的にデータを統合できるサービスで、対話型の分析機能も備えています。対話的言語でPowerBIを使えたり、データを抽出できたりするのです。
データの統合に関しては、以前はガバナンスを効かせた上でETLやELTを使って実施しなければなりませんでした。しかしFabricは仮想的に統合できるので、アドホックにデータを抽出したり、Excelと簡単に連携できたりと非技術者でも使いやすくなっています。民主化をすでにかなり実現しているのではないかと思うのですね。

安良岡　今ポイントとして2つあったと思います。データがサイロ化されている企業が多い中、1からデータ基盤を作るとなると手間も時間もかかります。それをFabricで仮想的に統合化できるのですぐに簡単にできるというのが1つ。もう1つは、データ基盤を作ってもスキルがないので使えないという課題に対して、対話型でアクセスできるのでユーザーの敷居がかなり下がるということです。

粟井　実際かなり敷居が下がると思います。たとえば私は昔、半導体も売っていたのですが、半導体の製品名は英数字の羅列でわかりにくく、しかも在庫数が膨大なので在庫管理がたいへんでした。そのような複雑な管理の仕組みを営業職や事務職が自分で作れて、さらにPowerBIのダッシュボードも自分で作れるという世界が実現しつつあるのですね。

安良岡　櫻井さんはデータ基盤構築の経験が豊富ですが、データ統合に関しては難しいことがけっこうあるのでしょうか。

櫻井　データを集めてデータレイクを作るといったことに関しては実現しやすくなってきたと思います。ただデータを構造化して分析できる状態にするためには、さまざまなデータを集めてきてデータマートを作らないといけません。ここがエンジニアリングとしては一番難しいところです。

Fabricを使えば、「OneLake」という仮想的なデータレイクから欲しいデータを引っ張ってこられます。これは一番難しい部分を自動化していることになります。高い技術がなくてもデータを抽出できるということで、民主化を進める上での大きな技術の進歩です。

安良岡　今でもExcelデータはたくさんありますよね。

櫻井　部門単位で言えばほとんどがExcelだと思います。非技術者でも管理しやすいというのと、部門単位ならデータ量は大して多くはなく、Excelのデータ上限に十分収まってしまうからです。

安良岡　つまり現場ではExcelデータのようにデータベースに格納されていないデータが多いわけで、それらも含めてFabricでOneLake として統合できるのはかなりのメリットでだと思いますね。

櫻井　さらに現在クラウドの多様化の流れで、マルチクラウドを採用している企業が多くなっています。SaaSも含めたさまざまなクラウドサービスにデータが点在しているわけですが、FabricはAzure外のデータもOneLake に取り込めるので、マルチクラウド対応が簡単にできます。

マルチクラウド環境だと、いったんローカルに必要なデータを集めて、それをまたクラウドにアップロードして分析するデータサイエンティストがいます。しかしローカルにいったん置くことで漏えいなどセキュリティのリスクが発生します。Fabric経由ならばそのようなリスクがなくなるのですね。

Fabricで提供できるブレインパッドの付加価値とは

安良岡　Fabricのような製品が出てきている中で、私たちブレインパッドはどのような付加価値を生み出せるのでしょうか。

櫻井　私たちの最も本質的な業務はデータの活用であり、それに今まで以上に集中できるようになってきたということです。これまでは検証で終わってしまった案件がけっこう多かったですよね。その理由はデータが足りないとか、データを集めるための時間がかかりすぎるなど、前処理に時間を取られてしまったことでした。
そこがFabricですぐにできてしまうのであれば、私たちが最もやりたいことである「データ活用と業務適用に注力したご支援」の実現につながっていくのではないでしょうか。

安良岡　1からデータ構築基盤を作って分析用にデータを蓄積するとなると1、2年はかかるから、そこをショートカットできるのはかなり大きいですね。経営者から「データを活用しろ」とか「DXを推進しろ」と言われて、すぐに取り組めるというだけでもかなりのセールスポイントだと言えるでしょう。

ところでFabricに関して、Microsoftが私たちに期待していることはありますか。

粟井　「データ活用の内製化と民主化を本気で進めてほしい」という期待を受けています。とっかかりとしては、次のような話が多いです。

• 「大量にデータを持っていても何に使えばいいかわからない」「やりたいビジネスに対してデータの過不足がわからない」といったお客様に、ひも解きをしてほしい
• たとえばダッシュボードをどうやって作るかといった、アクションにつなげるための手法を教えて欲しい
• 人材育成も含めて支援してほしい

要するに、私たちがお客様の横で伴走支援をして、最終的には自走できる状態を作るためのソリューションがFabricということなのですね。

安良岡　FabricとCopilotを組み合わせることで、私たちのデータ活用支援にもメリットがあり、お客様にはさらに大きなメリットがあるということですね。

粟井　お客様にとってはデータ活用の敷居が下がるので、以前であれば私たちに相談が来なかったような課題についてMicrosoftから相談が来るようになっています。

安良岡　そうですね。まずデータを集めるための基盤を作ろうという案件であれば、MicrosoftとしてはSIerに話をするほうが自然ですからね。

粟井　実際問題としては、活用の目的に沿ってデータ基盤を構築するのが筋なので、基盤を作る段階からアライアンス・パートナーから相談をもらえるのであれば、今まで以上にデータ活用支援がやりやすくなるわけです。

既存資産をリプレースせず、適材適所で活用できる時代に

安良岡　Fabricは、どのようなお客様に向いているのでしょうか。

粟井　データベースが分散しているお客様、特にマルチクラウドでデータ統合が難しいお客様には大きなメリットがあるのでお勧めしたいですね。わかりやすい例だと、先ほども話に出てきたサプライチェーンのデータ統合でしょうか。

櫻井　Microsoft 365やAzureを採用されているお客様には、いち早くFabricを利用しながらデータ活用を推進していくことを提案したいですね。
逆にAWSやGoogle Cloud環境にて利活用を進めているお客様であれば、無理に勧めません。

マルチクラウド環境であれば、Azure上のFabric環境から他のクラウドに接続し、Fabric上でBIを実現することを提案します。レポートをExcel等のOffice製品で作るといったことも容易にできるからです。

安良岡　ここまでの話は、下図で言う「1 可視化」の話だと思うのですが、「2 予測」から先についてはどうでしょうか。これらこそまさにデータサイエンスの世界であり、私たちブレインパッドが強みを持つ領域だと思うのですが。

粟井　確かにそうですね。そもそも「2 予測」以降の相談ができるパートナーだからこそMicrosoftからも相談が来ているわけです。たとえば「4 生成」で言えば、レポート生成も生成AIにやらせられないかという相談が実際に来ています。それもFabric上でという話ですね。また「5 最適化」が最も難しいわけで、その部分について語れるからブレインパッドに相談が来ているという実感はありますね。

安良岡　最後に、他のソリューションとFabricの使い分けはどのように考えたらよいのでしょうか。

粟井　各社各様の強みを適材適所で組み合わせることがより重要になってきているのだと考えます。
Google Analyticsに見られるような高度な解析技術や機械学習によるエンハンスを求められるのであればGoogle Cloud、基幹システムのインフラとして強く、例えばERPデータの活用であれば実績の多いAWS、シビアなスケーラビリティが求められるのであればSnowflakeでマルチクラウドを統合――という感じですね。
その中で特に民主化に重点を置くのであれば、WindowsやMicrosoft 365、Copilotとの連携が容易なFabricが有力な選択肢になるということです。

櫻井　Fabricを基盤にすることで、今までの資産がそのまま活用できるということも付け加えておきたいですね。これまではけっこう古い基盤を捨ててリプレースするという行為をし続けてきました。しかしFabricをベースにすることで、既存資産を捨てずに適材適所で組み合わせることが可能になったわけです。
リプレースの時間をショートカットして、すぐにデータ活用に入れるところがFabricの最大のメリットということです。

つまり、私たちブレインパッドが得意とするデータサイエンスの世界にすぐに入れるということでもあり、それこそが私たちがFabricを推す理由なのかもしれません。

安良岡　きれいにまとまった気がします。櫻井さん、粟井さん、今日はお忙しい中、貴重なお話をありがとうございました。