「データ分析サービス」の運用最適化により、
経営判断や戦略構築を支援するレポート作成時間が6割弱も短縮！

——山田様が所属する情報機器 カスタマーサポート統括部 CS企画部 データマネジメントグループは、どのような業務をされているのでしょうか。

山田様：CS企画部では、当社が販売する複合機、デジタル印刷システム、産業用インクジェット機器のアフターセールスサービスビジネス（以下、サービスビジネス）のグローバルサービスデリバリー・サービスオペレーションの戦略企画、立案とWW展開を担当しています。サービスビジネスとは、お客様に当社の機器やソフトウェアを快適にご使用いただくためのサービスを提供するビジネスです。
例えば、複合機では、お客様の使用したプリントボリュームに応じて料金をお支払いいただき、当社はお客様の複合機を常に最適な稼働状態を維持するメインテナンスを提供するビジネスです。お客様の複合機を常に最適な状態に保つためには、適切なサービス戦略に基づいたサービス提供が必要なのです。
私たちデータマネジメントグループの業務は、顧客先の各複合機のプリントボリュームやメインテナンスのためのカスタマーエンジニアの訪問頻度、作業時間や作業内容、など多岐に渡るデータを管理、分析し、分析結果を見える化することで、サービスビジネスの意思決定やサービス戦略の企画・立案に役立てられるようにすることです。

—— 御社はワールドワイドに展開していらっしゃいますので、データ量も相当なものになるのでは？

山田様：はい、非常に大量です。サービスビジネスの損益性を明らかにする必要がありますので、売上、コスト、粗利といった財務データだけでは不十分で、コストの内訳を要因関係まで踏み込んで分析しています。そのため、先ほどお話ししたようにお客様のプリントボリュームや機器のメインテナンスにより発生する資材・部品コストやカスタマーエンジニアの活動に関わるコストも管理する必要があります。

—— データ総研にサポートのご依頼をいただく前は、どのような課題があったのでしょうか。

山田様：私たちの分析に必要なデータは、売上、粗利など財務データ、機器の稼働データ、販売会社のカスタマーエンジニアのサービス活動データなどデータソースが異なり、社内での格納場所も分散していました。担当者は、分析のテーマに応じて必要なデータを各格納場所から取得・結合して、分析を行っていました。分析に必要なデータの収集は、各担当者の裁量に任せていましたので、分析結果レポートのデータに対して質問を受けて、データソースの確認が必要になった場合、担当者がいないとわからないという状況でした。
そのため抜本的な改善が必要であると感じていました。

—— なぜそこまで分析業務が属人化していたのでしょうか。

山田様：私たちの部署で担当する領域が変わったことが大きな要因のひとつです。以前は、コスト分析や製品のパフォーマンス分析に特化していたのですが、損益分析まで担当することになり、一気に業務領域が広がりました。そのため、業務効率を考えて、担当者毎に得意分野に特化してしまったということがあります。

—— データ総研にご依頼をいただいたきっかけは何だったのでしょうか。

山田様：我々より先にデータ総研さんにコンサルティングを依頼していた部署があり、その打ち合わせに参加させていただいたところ、課題をしっかりと把握した上で、状況に合わせて最適な改善案を提案してくださっていました。それなら我々の抱えている課題に関しても最適な解決策を提示していただけるであろうと判断し、データ総研さんにご依頼をさせていただきました。

—— プロジェクトを進めるにあたって、どのようなご要望があったのでしょうか？

山田様：データマネジメントグループは少人数体制です。データ分析環境の構築から実際にデータを分析するまでの多岐に渡る業務の中で、最も重要な戦略構築のためのデータ分析業務に工数をかけたいので、管理業務には工数をかけたくないのが本音です。
一方で、ルールに基づいてしっかりした管理ができる体制でなくてはデータや分析結果の品質にも影響が出てしまい意味がありません。管理工数をかけずにしっかり管理したいという難しい注文だったと思います。

——その難題をデータ総研はどのようにクリアしたのでしょうか。

山田様：まず本来ITサービスを運用する上で必要となる管理ルールを提案していただきました。ITILに準拠したものになるようお願いしたのですが、そのままでは業務部門である我々にとっては管理工数が掛かり過ぎてしまい運用が回らなくなってしまう恐れがあることを見抜き、指摘していただきました。
“べき”論に走らず、我々の実態に即した運用ルールとなるように検討・提案していただけました。

——管理の簡略化ということでしょうか。

山田様：はい、最低限抑えるべきポイントは残したまま簡略化可能な部分は簡略化できるよう検討を重ね、管理工数を抑えつつサービス品質を保てるような運用ルールをご提案いただきました。ただし、実際のサービス運用を鑑みて、抑えるべきポイントは外さないようにしてくれました。私たちは「これは手間がかかるから……」と難色を示した部分も多々あるのですが（笑）、必要なところでは「いえ、ここは絶対に外せません」といった具合で、うまくポイントを押さえたコンサルティングをしてくれました。

実際の運用を開始してみて、もし全てを厳密に管理しようとしていたら、管理工数の負荷が増大し、パンクしてしまっていたことが容易に想像できますので、データ総研さんの”眼力”に感謝しています。

——ここまでで、管理ルールが最適化され、業務効率が向上したわけですが、それをさらに向上するための提案はありましたか。

山田様：これまでは、分析の依頼に対して毎回データ収集から行っていたのですが、「報告内容が類似するレポートもあるのだから、毎回おおもとのデータ処理から実施する必要はないのでは」とデータ総研さんにご指摘いただきました。

そこで分析レポートに使用するデータの中で汎用性の高いものは、汎化・標準化された形式にクレンジングしたデータである「基本要約」としてあらかじめ準備しておくということをご提案いただきました。

——基本要約を汎用データソースとして分析レポートを組み立てるイメージでしょうか。

山田様：まさにそういう感覚です。データを一から収集する必要が無くなったので効率が圧倒的に向上し、もともと約17.6時間かかっていたレポート作成時間が、基本要約作成後は約8.1時間と半分以下に減らすことができました。また、分析に必要なデータが予め用意されたことで特定の担当者に頼ることなく分析依頼に対応することが可能となり、属人化解消の効果も現れています。

——そのほか、解決できた課題がありましたら教えてください。

山田様：評価ルールを体系化できたのは、大きな変化です。以前は、レポート作成者が個人の裁量で評価を実施していたのですが、それだと評価項目が不足していたり、逆に冗長になっていたりと、工数を掛けた割にインシデントが発生して利用者から不具合指摘を受けることが多々ありました。

——結果的に、利用者側と管理側の双方に負担がかかっている形ですね。

山田様：はい。そこでデータ総研さんに依頼して、レポートの新規開発・不具合改修・機能拡張など様々なシチュエーション毎に評価すべき項目をパターン化し、誰でも状況に応じた最適な評価を実施出来るようにしていただきました。これにより、評価に掛ける工数は削減しつつも、レポート発行前の不具合検知率は41％から83％に向上しています。

※コニカミノルタ 情報機器 カスタマーサポート統括部 CS企画部では、開発時のテストを評価と呼んでいる。