DAMA日本支部 公式ブログ

昨今、ESG（環境（Environment）、社会（Social）、ガバナンス（Governance））への取り組みを強化する企業が増えてきています。

今まで、ESGとデータマネジメントはあまりつなげて捉えていなかったのですが、先日、ESGへの取り組みはデータ活用とも言える、という話を耳にする機会があり、認識を新たにしました。ということで、今回はESGとデータマネジメントについて書いてみたいと思います。

まず、ESGへの取り組みが強化されている背景ですが、機関投資家にESG投資という考え方が浸透してきたことがあります。これは、財務情報だけでなく、ESGへの取り組みも考慮した投資の方法で、企業の財務利益とESG活動を相反するものとして捉えていないことが特徴です。ESGに取り組んでいる企業の方が、中長期的な業績が良くなる＆リスクが低いという考え方をとっています。

では、こうしたESG投資の際に、投資家はどのようなデータを活用しているのか。ここでは、投資家へのデータ公開の媒体の一つである統合報告書を見てみたいと思います。

統合報告書は、企業が、財務資本だけでなく、知的資本、人間資本、社会関係資本、自然資本といった非財務の資本も含めて、どのように長期的に価値を創造していくかを説明するもので、非財務の指標の例としては、下記のようなものがあります。

上記はごくごく一部ですが、すぐにデータとしてとれそうなものと、そうでないものがあるのではないでしょうか。さらに、すぐにデータがとれそうな部門とそうでない部門があるかもしれません。

CO２排出量について考えると、物流、工場の生産、拠点の電力消費、グリーン調達など、企業全体で出そうとすると、多くの部門に関連する指標になります。

実態を表す、一貫性のある品質の高いデータを元にすることで、投資家もさることながら、自社の長期的な価値創造のためによりよい意思決定ができるようになるはずです。

部門横断でデータを収集・統合し、品質の高いデータをアウトプットする、、、データマネジメントの知識、技術が多いに役立つのではないかと思います。

最後に、従来、環境に関する活動は、利益とは反するが、企業の責任として実施すべき、という考えが一般的だったと思います。今更ですが、大分様相が変わってきており、良い方に動いているなと感じています。一過性のブームではなく、定着した考え方になっていくことを期待しています。

　品質分科会は2013年から開催されていて、DAMA-Jでは最も古い分科会です。よくもまぁ飽きもせず７年もやってきたものだと我ながら感心しています。

　ただ、参加されている方は一部の方ですし、新規入会の方も多くなってきましたので、期変わりのこの時期に改めてこれまでの経緯を含めて、ご紹介をしたいと思います。

　品質分科会は、もともとは第４分科会「意思決定に寄与するデータモデル研究会」の派生分科会として発足しました。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　第４分科会は、経営層が意思決定をするに当たってデータを活用するために必要なデータモデルとは何か？ということを議論・研究する分科会でしたが、そもそも経営層がデータを活用して意思決定をすることが少ない、データ活用するためのデータモデル整備に投資をすることに理解を示さないなどの点が問題で、どのように理解してもらうかというような議論をしていました。

　それはそれで重要な議論ですが、そこに一足飛びに進むことは日本の現状では難しいだろうとの思いもあり、それならまずは経営層にデータ品質問題の認知をしてもらい、品質改善マネジメントからデータマネジメントの機運を作っていけないかということで、データ品質分科会を発足させていただきました。

　品質分科会で、まず最初に取り組んだのは、DMBOKのデータ品質の章を読み込んで、具体的な内容と対比して理解することでした。 DMBOK１のたかだか60ページの読み込みでしたが、抽象的な表現が多いDMBOKの記述は難解で、参加者に一定の理解が得られるのに実に丸３年かかってしまいました。その頃は成果物を産まない地味な分科会ということで不人気分科会でして、２－３名の参加での開催も少なくありませんでした。

　しかし、それでも続けたおかげで記載内容の意味が整理され、各アクティビティで実施すべきことがはっきり見えてきたのだと思いますし、その後のＤＱワークシートのまとめにも大いに役に立ちました。

　ＤＱワークシートについては、2020-08-03の井桁さんの記事に概要が記載されていますのでここでは割愛しますが、DMBOK2の内容反映まで含めてやはり４年かかってしまったもののデータ品質マネジメントを行う上では初めての具体的資料ができたのではないかと思っています。今後は、このワークシートの使い方を平易にまとめた資料が作れれば良いなと考えています。

　と、これまでの分科会活動を振り返って思うところは、DMBOKはさらっと読めば答えが得られるというものではなくて、活用するには十分な理解や解釈が必要だ、ということです。

　DMBOKで使われる用語やレトリックに含まれる意味は多岐に渡り、具体的な事例でどうしたら良いかと考えた時に有識者でさえ「ケース・バイ・ケース」という回答になることも多いようです。 しかし、それでガッカリしてはいけません。DMBOKで語られていることの本質的でシンプルな意味を解釈し理解できていれば、具体的な課題にぶち当たった時に、その理解を軸にどうすれば良いかの応用が効くと思います。

　このスピードが求められる時代、すぐに役に立つ何かを求められがちですが、しっかりとした知識体系をわが物とするためには「急がば回れ」でDMBOKをしっかり読まれること、読んだ解釈を多くの方と議論して理解することが重要なことだと思います。 DAMAの分科会は、今後もそういったことができる数少ない場でありたいと考えています。

令和2年12月25日に閣議決定された「デジタル・ガバメント実行計画」では、行政機関がデータマネジメントを推進すべきことについて明確に言及されました。
政府関係者の皆さんやCIO補佐官の皆さんに対して、10年以上長きにわたって何度も何度も行政におけるデータマネジメントの必要性を訴え続けてきた私としては、「うれしい」という素直な気持ちと「やっとか」という忸怩たる思いが交錯する複雑な心境です。

実行計画では以下のように記されています。

※「デジタル・ガバメント実行計画」（令和２年12月25日 閣議決定）より該当箇所抜粋

（6）データマネジメントの推進（◎環境省、内閣官房）
4.8.7 行政データ連携の推進
行政データ連携の推進、行政保有データの100％オープン化を効率的・効果的に進めるためには、各府省において保有するデータの全体像を把握し、連携・オープン化するデータの優先付けを行った上で、必要な情報システム・体制を確保し、データの標準化や品質管理等を組織全体で進めていくことが必要である。
そのためには、そうした一連のプロセスを体系的に進めるための戦略を定め、取り組んでいくことが重要である。
環境省では、政府におけるデータマネジメントの試行的な取組が進められており、今年度中に「環境省データマネジメントポリシー（仮称）」を策定し、 2021 年度（令和３年度）以降同ポリシーに基づき行政データ連携の推進や、環境省保有データのオープン化の取組を進める。
こうした取組の実施状況も参考にしつつ、政府におけるデータマネジメントの在り方を検討する。

これまでも「デジタルガバメント基本方針」や「官民データ活用推進基本法」などの公式な取り組みの方針等もあったのですが、「データマネジメントの推進」や「各省庁において保有するデータの全体像の把握」、「データの品質管理」といった表現が入ったのはこれが初めてではないかと思います。

データマネジメントを適切に行い、縦割りの行政サービス統合化により国民の利便性向上や行政事務の非効率の排除のために徹底的にデータを活用していかない限り、日本の国力の低下を招くことは火を見るよりも明らかです。
行政データが各府省、各手続き単位でまったくつながっていないことがコロナによって白日の下にさらされ、様々な不都合や無駄な支出が税金で賄われたことを国民が目の当たりにしました。
今回の「デジタル・ガバメント実行計画」がこの惨状を少しでも改善し、今度こそ、データマネジメントに対して政府が本気で取り組む契機となることを切に願っています。

DAMA日本支部　企画担当理事
JDMC事務局長 兼 理事
株式会社リアライズ　代表取締役社長
大西　浩史

データ管理は何のためにやるのでしょうか？
企業であれば，競争に打ち勝つため，極論をいうと生き抜くためのマネジメントの一環だと私は思っています。

であれば，データに携わる我々はもっと経営について関心をもつべきかと思います。ということで，今年のお正月は、復刻版の「マネジメントへの挑戦（一倉定）」を読んでみました。私にとっては遠縁かつ高校（旧制中学）の先輩にあたる方ですが，これまで著作は読んだことはなく，名前のみ知っていました。

基本的に読みやすい本なのですが，目から鱗の個所が多々あり，今年はいいスタートが切れた感じです。その中で，いくつか内容を紹介したいと思います。

① バランスのとれた組織ではダメ
「すぐれた会社，成長する企業は，組織面だけでなく，いろいろな面でつねにバランスをやぶって前進している。アンバランスが成長途次の姿なのである。」

組織のアンバランスさを大事にする，組織がどんどん変化する。こうしたことに情報システムはポジティブに反応できていないのではないか。組織変更するとシステム改修が発生して大変とか，時間がかかるとかはよく聞く話ですよね。要件定義の要素として可変性分析がありますが，組織については可変であるという前提で，データモデリングしておきたいところです。

② 二つの原価計算
全部原価計算と直接原価計算
すごく乱暴な言い方をすると，全部原価計算とは，間接費も案分・配賦して製品ごとの原価を算出する財務会計としての原価，直接原価計算は直接費と間接費に分けて管理する管理会計としての原価

本書では，どの製品を捨て，どの製品を伸ばしていくかは直接原価計算でなければ判定できないということを主張しているわけです。詳細は省きますが，全部原価計算の場合，配賦ということが経営判断を誤らせる元凶ではないかと思います。

企業が大きく，複雑になってくると，この配賦コストの仕組みも複雑になり，これを取り去った直接費を取り出して分析することが困難になってきます。これは，情報システムが全てのデータを最小粒度で保持していれば，直接費と間接費を分離できるかもしれませんが，事業部門，子会社，関連会社を通して原価を正しく分析しようとしても，データフローの途中でデータが合算され分離できなくなっているケースが多々あります。トランザクションデータを加工前の状態で保持していれば，集計軸を変えれば良いだけですが，合算されてしまうとどうにもなりません。

他にも企業レベルで情報システムとそのデータモデルを考えるうえで，多くの示唆を得られる個所が多々あります。機会あれば，他の個所もデータ管理やデータモデルと絡めて紹介したいと思います。

前回までの私のブログ「標準の作成と定着化について」、「標準化の進め方について」に続き、標準化に関する最後のブログになります。

今回は、標準化における、計画時や標準文書作成時、適用・運用時のポイント・コツを記載します。

大きく以下の３つの分類毎に記載することにしました。

①計画段階
②作成段階
③適用・運用段階

標準化の進め方との関係は以下です。青色部分が、標準化のステップです。
今回記載するポイント・コツは、オレンジ色部分になります。

①計画段階の【５つ】のポイント・コツ

ここは、 これまでのブログ「標準の作成と定着化について」の最後に記載した、 「今後、標準化・標準文書作成を検討するにあたって・・・。」部分も参考にして頂けたらと思います。
また、プロジェクトと同様、きちんと計画書を作成し、関係者と合意した上で進める必要があります。

• 【 ポイント・コツ その１】
  標準化もプロジェクトと同様、目的、範囲等を明文化し、標準化の計画書を作成、計画書を基に関係者と合意した上で進める。
• 【 ポイント・コツ その２】
  標準文書は、会社、組織で遵守しなければいけないものと、参考文書の位置付けのものとで、内容や用途が変わってくるため、計画時に標準文書の取り扱い方針を明確にする。
• 【 ポイント・コツ その３】
  誰のための標準文書であるかが重要。最初に方針を決めて、関係者に周知、合意してから進める。
• 【 ポイント・コツ その４】
  ビジネス、業務において、どこの、どの部分の位置付けかを常に意識、明確化し、計画書にも記載し、実施する。
• 【 ポイント・コツ その５】
  いつの間にか勝手に作ったと思われ抵抗感をもたれることのないよう、現場を巻き込み、本取組みに参加してもらうよう現場を巻き込んだ体制を検討、計画をする。
  これにより、現場からの参加者が標準文書の伝道師となってくれる効果も見込めます。

②作成段階の【５つ】のポイント・コツ

• 【 ポイント・コツ その１】
  標準文書のはじめに、標準文書策定の責任者（もしくは経営層）のメッセージを記述し、会社全体の取り組みであることをアピールする。
• 【 ポイント・コツ その２】
  プロセスとインプット／アウトプットが明確で、そのフェーズ・タスクで何をやらなければいけないか、どの役割の人がやるか、どういった承認行為があるかが分かるものにする。
• 【 ポイント・コツ その３】
  標準文書は、知識や経験の少ない人のレベルに合わせて作成するが、それでも細かい技法や手法まで行き過ぎず、書き過ぎない。
• 【 ポイント・コツ その４】
  標準文書はページ数が膨大になると読まれなくなるため、適切な量とする。
• 【 ポイント・コツ その５】
  作成する標準文書は、要約版（説明会、上層部用）と詳細版（現場用）に分けると活用しやすい。

③適用・運用段階の【５つ】のポイント・コツ

• 【 ポイント・コツ その１】
  本格適用アナウンスや現場への説明会に経営層が参加し、会社全体の取り組みであることをアピールする。
• 【 ポイント・コツ その２】
  本格適用アナウンスや現場への説明会では、「どのようなものか」「何をするか」「どのようにするか」といった標準文書の説明だけでなく、「なぜ必要か」「どのようなメリットがあるか」といった動機付けをするための説明を欠かさないようにする。
• 【 ポイント・コツ その３】
  定着化するために、教育、啓蒙活動、定着状況の把握をする。
  会社の研修カリキュラムに標準文書の教育を組み込むと、認知・啓蒙につながり、転入者も勉強できる。
• 【 ポイント・コツ その４】
  標準文書の改善要望の反映や、組織・外部環境（法令等）の変化への対応ができずに実態と乖離して使われなくなるのを防ぐため、標準文書の管理者を明確にし、定期的にブラッシュアップする。
• 【 ポイント・コツ その５】
  標準文書はいつでも活用・閲覧できるように会社のポータルサイトに掲載し、バージョンアップ情報もタイムリーに分かるようにする。

今回で標準化は最後です。

以上、３回にわたり記載させて頂きました「標準化」に関する内容は、今回で終わりになります。これはデータマネジメントの標準に限らず、他の標準文書にも共通的に言えることと思います。 標準化を検討・実施する際の参考にして頂ければ幸いです。

蛇足になりすが、標準文書の構成要素をメタモデルとしてＥＲ図に表すことも過去実施したことがあります。標準文書に記載すべき構成要素について、議論・明確にするといった観点・方法としても面白く、有意義な取組みでした。

以上

　データマネジメントを始めるのに、「データモデリングから始めませんか？」というお話をし、その次に「データモデラーのお噺」と続けました。

　では、 データモデラーが居れば、或いは獲得すれば、すぐにデータマネジメントが始められるのでしょうか？その前にもう少しやっておきたいことがあります。
　データマネジメント自体が、業務部門の人とIT部門の人が一緒になって行う企業活動であることはDMBOKに記載されています。

　ここでは、データマネジメントに始まり、情報システムの開発（もちろん再構築を含みます）に至る話を書いていきます。

企業とITベンダー（古いスタイル）

　 これまで少なくない企業で、情報システム部門、或いは情報システム子会社が次のような形での発注を行い、システムを構築して来ました。ITベンダーも様々ですが、こちらでは主にシステムインテグレータ（SIer）を指しています。

• 企業内では、業務部門からの要望を情報システム部門が取りまとめ、これらを要求事項としてITベンダーに発注を行っていました。
• ITベンダーでは、これらから対象となる業務の単位を一つの機能として設計し、機能ごとにプログラムを作成します。
• この際、主に「業務フロー」が用いられ、ビジネスレベルでのデータモデリングが行われることは稀なようです。
• ITベンダーから、二次受け、三次受け、など多重請負が様々な問題を起こしてきたことは知られています。
• 発注した企業側は、完成したシステムの納品を受け、受け入れテストとして、実際の業務が行えるかという視点で検証を行います。この時点で、データがどうなるかという点においては、過去のデータが継続して使えるか以上の関心が持たれることは少なかったようです。
• 実際には、納品時点で機能が足りない、仕様に齟齬がある、移行したはずのデータに問題が発生するなどの不具合を沢山見てきました。

実際には、このようにIT部門が要望を纏めて発注を行ってくる形態の場合でも、データモデリングを行い、既存システムがあるならデータプロファイリングを行うなど、業務上の情報の構造と実際のデータによる可視化を進めれば問題は相当に小さくなり、いわゆる凝集度が高く結合度が低い、改修が容易なシステム構築を行うことは可能です。しかしながら、その場合でもIT部門だけではなく、業務部門の方の協力が必要です。
　それでも、複数のシステム間の問題を解決するためには、データマネジメントによる全体の調整が必要です。

企業とITベンダー（新しいスタイル）

　企業内でデータマナジメントを実践するには、何らかの形でそれを推進する組織が必要です。

専任かバーチャルかなど、その形は企業により、その段階により様々になると思いますが、業務部門の人、つまり業務のエキスパートの方と、情報システム部門の人からなる組織を形成します。
　ここでデータ要件の定義やアーキテクチャの定義から、データ品質のマネジメントや、データ統合やBIなどを担っていきます。これまでITベンダーに依存してきた多くのことを自社内で担っていくことになります。
　これまでに持っていなかったスキルが必要になる部分や、先ずは組織化を行っていく部分については、外部コンサルからの支援を受けて実現するのが有効です。プログラム開発のパワーが不足する部分は、外部プログラマを利用する形になります。
　既存のシステムの維持なども含めて、もちろん一気にこの形に変更するのは難しいと思います。しかしながら、一部からでもこちらの形に変えていかないと、これまでと状況が変わりません。
　まずは、現在依頼しているITベンダーに対して、このような形に変革していくこと、この外部パワー部分を担えるなら役割を変えていくことを検討してみましょう。現行のITベンダーでは、特に組織化の支援が担えないような場合は、その部分に別途専門のコンサルを導入することが必要となります。
　データの発生源となる部署、データを利用する部署、情報部門システムから人を出して検討を始めるグループを作るような形で始めても良いでしょう。最初は、情報システムが主導する形になることが多いでしょう。或いは利活用の要求が先行する場合なら、その対象の業務部門が中心となって進めた方が良いかも知れません。

　ともかく、実際に活動を始めるにはどうしたら良いのか、自社でできていることは何で、何が必要なのかわからないという方、DAMA日本支部に参加して、いろいろな分科会に参加してみてはいかがでしょうか？

毎年刊行されている情報通信白書の令和2年版が8月から公開されています。

今回は、その概要について特にデータとの関連を中心に紹介します。

―　目次　 ―

第1部  5Gが促すデジタル変革と新たな日常の構築

はじめに

第1章　令和時代における基盤としての5G

第1節    新たな価値を創出する移動通信システム

第2節    5Gの実現・普及に向けて

第3節    5Gをめぐる各国の動向

第4節    5Gが変えるICT産業の構造

第2章　5Gがもたらす社会全体のデジタル化

第1節    我が国が抱える課題と課題解決手段としてのICT

第2節    2020年に向けたデジタル化の動き

第3節    新型コロナウイルス感染症が社会にもたらす影響

第4節    5Gが促す産業のワイヤレス化

第3章　5G時代を支えるデータ流通とセキュリティ

第1節    5Gが加速させるデータ流通

第2節    デジタルデータ活用の現状と課題

第3節    パーソナルデータ活用の今後

第4節    5G時代のサイバーセキュリティ

第4章　5Gのその先へ

第1節    2030年代の我が国のデジタル経済・社会の将来像

第2節    Beyond　5G の実現に向けて

（第2部は、基本データと政策動向なので省きます。下記をご覧ください。）

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/index.html）

昨年度は、「Society 5.0」がメインテーマでしたが、今年度版は、ご覧の通り５Gを中心にその浸透とデジタル化の進展が並行して説明されています。

「はじめに」では、今年のCOVID19の感染拡大下でデジタル環境を利用せざるを得ない状況となり否応なくデジタルインフラに移行していく実態が描かれています。

デジタル化が進むのは一見良さそうに見えますが、システム化計画の無い中での局所的なデジタル化によってっ将来的な情報インフラに悪影響を及ぼしかねないことが無ければよいのですが。

第3章は、「5G時代を支えるデータ流通とセキュリティ」と題してデータとの関連で俯瞰しているので覗いてみました。

「第2節 デジタルデータ活用の現状と課題」の「1 日本におけるデジタルデータ活用の現状」では、

ア 「データ活用の現状」で、『図表3-2-1-1分析に活用しているデータ』を参照し、『5年前に実施した調査と比較して、POS やeコマースによる販売記録、MtoM データを含む自動取得データの活用が大きく進展しており、各企業におけるIoTの導入が進んでいることがうかがえる』としています。

また、データ活用の割合はやはり中小企業と比べて大企業の方が大きく、データ活用は資本規模の小さい中小企業にとって有利という見方は、そうでもなかったということでしょうか？

イ 「デジタル・トランスフォーメーションの取組」では、『ICT化に関連する業務慣行の改善について尋ねたところ、「社内業務のペーパーレス化」が最も選択された。一方で直近3年以内に実施した取組を尋ねると「テレワーク、Web会議などを活用した柔軟な働き方の促進」が最も多かった。』と記されており、DXの本格的な取り組みはまだこれからというところのようです。

興味深いのは、「データに基づく経営」図でCDOを設置している企業が30%以上もあることです。また、『「データ分析人材の採用」、「データ活用戦略の策定」、「データ分析に基づいた経営判断の実施」を挙げた企業が4割程度あり』、総じて経営戦略・判断にデータを活かしていこうという意識は高まっているようです。

その一方、ウ 『今後のデータ活用の見通し』では、『今後もデータを活用していきたい』という領域が3割程度ある一方で、『今後もデータを活用していく予定はない』、という領域が35.7％～51.4％もある、という結果が出ています。この辺の意識についてはもう少し深く掘り下げてほしいところです。

データ活用という観点では、GAFAといわれるいわゆる情報プラットフォーム企業に大きく市場を奪われている現状で、今後日本企業がどう巻き返していくのか期待したいものです。

本情報通信白書は、日本の情報通信産業の現状を幅広く俯瞰的に捉えたものであり、ハード/通信よりの色合いが強いとも思えますが、日本の情報産業全般を鳥瞰するには良い資料と思えます。既にご覧の方もおられるでしょうが、大部ではありますがご興味があれば一読してみてください。