デジタル変革成功の戦略的青写真：失敗を避け、確実なROIを実現する

デジタル変革プロジェクトへの投資が増え続ける中、失敗するイニシアチブの数も増えています。企業はどうすれば成功確率を最大化できるか？

ここ数年、よりスマートで生産的な働き方を約束するテクノロジーの組み合わせにより、デジタル変革プロジェクトの波が産業界を席巻しました。英国、米国、フランス、ドイツの企業を対象とした大規模調査¹によると、デジタル変革の取り組みは加速しています。回答者は、今後12ヶ月で前年比10%以上多くをデジタル変革プロジェクトに支出する計画です。

しかし、デジタルの恩恵を得ようとするこの慌ただしさの中で、多くの企業が実質的な改善を示すことに苦労しています。2018年9月のMcKinsey調査²で、ビジネスエグゼクティブのわずか14%しか、デジタル変革の取り組みが持続的なパフォーマンス改善につながったと答えていません。完全な成功で変革を持続できたと答えたのはわずか3%でした。

これにより、デジタル変革プロジェクトはかなり悪い賭けに見えます。しかし、本当にそうでしょうか？ なぜこれほど多くのデジタル変革プロジェクトが失敗し、企業が成功のオッズを有利に傾ける最善の方法は何でしょうか？

良いニュースは、最も一般的なアンダーパフォーマンス理由は比較的容易に特定できることです。解決策も、何に注意すべきか知っていれば提供可能です。

目標を定義する

多くの人々が「デジタル変革」と言うときの意味の広さが、「デジタル変革の恩恵を受けたい」という願望と、それを実践で達成することの間に大きな障害を生んでいます。

クラウド配信、機械学習、産業用IoT（IIoT）、データ分析、人工知能など、当惑するほど多様なスマートテクノロジーが、ビジネスのほぼあらゆる側面に適用可能です。適切なテクノロジー選択は成功確率に影響する重要な要素です。McKinseyの研究では、より成功した変革を遂げた組織は、他より多くのデジタルテクノロジーを導入している傾向があります。例えば、成功企業の回答者45%がIIoTを使用。失敗企業では33%でした。

テクノロジー選択が混乱しているなら、どこにどう適用し、成功をどう測るかはさらに特定が困難です。往々にして焦点不在、明確な価値提案なし、明確なエンドポイントなしに陥ります。

これにより、デジタル変革はC-suite（経営幹部）への売り込みが難しくなります。主要な時間とリソース投資を要求する長期プロジェクトの提案を見せられ、予測可能で測定容易な方法で迅速なROIを「保証」できないからです。CIOが取締役会の他メンバーからスポンサーシップを得るのに苦労するのも無理はありません。

答えは、デジタル変革の概念を管理可能なチャンクに分解することです。一度に多くを扱おうとすれば、ミッションクリープとプロジェクト疲弊は避けられません。

代わりに、慎重に定義された領域で、迅速に測定可能なメリットを提供する、より小さな自己完結型プロジェクトのシリーズへの支持を構築します。一つの領域で成功し、教訓を学び、次のイテレーションへ適用します。これは、『アジャイル』デリバリーに関わる誰にとっても馴染みのあるアプローチです。より大きなプロジェクトを、短いチャンクや『スプリント』のシリーズに分解し、それぞれが次のステップへ進む前にメリットの一包みを届けます。

Senseyeの予知保全ソリューション「Senseye PdM」がこれらすべてに応える

• 明確に定義された測定可能なメリットを提供します：大幅なダウンタイム削減（典型的に50%）、メンテナンスコスト削減、効率改善。
• 平均的なペイバック期間は3ヶ月未満です。
• Senseye PdMはカスタマイズを必要とするプラットフォームではなく『完成品』製品であり、導入が速く、使用開始14日以内に結果が見えます。

ユーザーが究極の判断者

企業リーダーシップだけでなく、提案された新しいデジタルソリューションを実際に使う人員も同様に重要です。ユーザーレベルでの適切な賛同なしでは、最も洗練されたソリューションでも決して受け入れられ、適切に使用されることはありません。つまり、期待されたメリットを決して提供できません。

答えは、ユーザーを早期に巻き込み、提案ソリューションが彼らの仕事を楽にする主要属性を含むか確認してもらうことです。例えば、計画保全から予知保全への移行を支援するソリューションを探しているなら、メンテナンス担当者が使いやすく便利と感じるものでなければなりません。すべては、人々がより良い意思決定できるよう支援することです。

独りでやるのは大きなリスク

社内でやりすぎようとするのは、もう一つのよくあるつまずきです。

多くの組織が独自のデータアナリストを持っています。メンテナンス体制に焦点を当てたスキームの場合、これら社内エキスパートが資産の振る舞いをモデリングできる場合さえあります。企業が幸運にも堅牢なカスタマイズデータモデル構築のリソースを持っていたとしても、多様な潜在ユーザーに適したフロントエンドを作ろうとすると、すぐに導入課題に直面します。最終的に、許容できる社内ソリューションを作るのに必要なリソースと時間は、法外になりがちです。

答えは、Senseye PdMのような実証済みの汎用モデルへアクセスできるプロバイダーと契約することです。選ばれたパートナーは、データ分析の専門知識に加え、強力な産業理解を持つべきです。これにより、選ばれたソリューションがユーザビリティのような実用的考慮事項でつまずかないことが保証されます。

Senseye PdMが予知保全の究極の実用的ソリューションを提供

• アルゴリズムは良質なデータが提示されたときのみ良い結果を出せます。Senseyeのさまざまな業界・資産との産業経験と強力なパートナーネットワークにより、各資産や資産クラスの振る舞いを監視する最適な計装について企業へ助言できます。
• Senseye PdMの使いやすいインターフェースは、ユーザーの優先順位に合わせて調整された明確なメンテナンス助言を提供します。トレーニングは通常1時間未満です。

デジタル変革の課題は非常に現実的です。しかし、最大の潜在的落とし穴を認識し、それらを回避する措置を取ることで、企業は犠牲者ではなく成功事例になる最高のチャンスを得られます。

さらに知りたい方は、データサイエンスから真のビジネス価値を導き出す方法についてのブログをお読みいただくか、Senseye PdMのデモを予約し、真のビジネスメリットと迅速なROIをもたらすデジタル変革を開始してください。

1. https://www.helpnetsecurity.com/2019/04/08/companies-high-returns-on-digital-investment/
2. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/five-moves-to-make-during-a-digital-transformation