データ活用は日常業務化（運用化）しないと意味はない。その秘密は、業務プロセスの「Before & After」。データ分析している側から見ると、何かしらデータ分析をしたり、予測モデルを構築したりすると、データ活用した気分になったりします。データ活用するビジネスの現場から見ると、どうでしょうか？データでビジネス成果を出すときの、最大の壁が日常業務化（運用化）です。定着化といってもよいでしょう。
1. データ分析:予測精度よりも定着化
例えば、予測モデルを作るとき、データ分析側は大きな過ちを犯しがちです。
高度な技術を使い、過度に予測精度を求めたりします。予測精度を求める以上に、現場でいかに使てもらえるかを考える必要があります。なぜならば、現場で活用されなければ、どんなに予測精度が高くても無意味だからです。
予測だけではなく、要因分析や異常検知などでも同様です。現実感のない小難しいロジックを使うと、現場では敬遠されます。リアリティが無いからです。要するに、予測精度を求める以上に、現場で使ってもらうことを考えなければなりません。ビジネスの世界であれば、仕事でデータ分析をするのであって、趣味でデータ分析をしているわけではないからです。
単に一度や二度、現場で使ってもらうのではなく、定着化することが非常に重要です。データ分析や予測モデルを活用することが、日常の業務の中で当たり前になる、ということです。このことは、予測精度を求める以上に重要なことです。活用されて初めてビジネス成果が生まれるわけですから、当然と言えば当然なのですが、油断すると忘れてしまうことが多々あります。
2. データ分析:使いどころはどこか？
例えば、予測モデルを活用してもらうためには、何が必要でしょうか？
答えは明白で、その予測モデルを活用してもらうための「使いどころ」を明確にすることです。どんなに高精度な予測モデルでも、どこで活用すればよいのかわからないと、活用しようがありません。
それは単に、「この場面で使う」という感じに「使...
