データから何を可視化すべきか
分析の目的と経営ビジョンから再定義せよ

ビッグデータ分析を軸に、
AIやIoTまでワンストップで提供

データセクションは2000年に設立され、SNSで日々交わされる大量のデータを高速に処理するビッグデータ分析の技術とプロダクトで注目を集めた。これを土台に、AIの画像分析、IoT（モノのインターネット）、システムインテグレーションなどに事業を広げてきた。「ビジネスを理解し、経営目標を実現に導くデータ分析基盤の設計と構築から、最終的にお客様が内製化できるところまでを、ワンストップで提供できます」と岩田氏は話す。

主なソリューションは4つある。1つ目は、「コンサルティング」だ。起業を経験したり、事業方針の運用を経験したメンバーが多く、顧客の悩みから真の課題を抽出する能力が高い。論理だけでなく体験をベースにして、効果の高い可視化経営をアドバイスできる。

2つ目は「データ分析とモデルの提案」だ。業務の自動化と省力化を目指す分析ニーズが増えている。多くの業界や業種で多数のPoC（概念実証）を経験し、自動化に関する幅広い経験とノウハウを持つ。3つ目は「基盤構築」だ。データ分析を恒常的に行えるインフラを構築する。4つ目は「人材育成」だ。データ分析基盤を納品した後、顧客が分析を内製化し、活用していくための人材育成を支援している。

あるメーカーは、データセクションの支援によって生産ラインを省力化した。同社の生産ラインでは、長年その業務を行ってきたベテラン技術者の経験とスキルに頼り、特定の工程のパラメータを設定していた。ここにAIモデルを導入し、「原材料の特性判断」や「パラメータ設定のタイミング」に代表されるベテラン技術者の匠の技を、AIによる分析で再現可能にした。

「1つのポイントは、言語化です。ベテランの方の経験値や暗黙知を丹念に言語化し、データ分析に置き換えました。もう1つは、パラメータ設定や製造プロセスにおける意思決定基準をデータ分析で深掘りしたことです」「日本の社会課題でもある事業承継問題への一助にもなり得るなど、最新の技術を活用する社会的意義も大きい」（岩田氏）。最適なアルゴリズムを選んでデータを学習させ、継続的に評価して精度を上げた。生産ラインの一部自動化と、属人的な業務の標準化を同時に実現した事例だ。

可視化経営の本質は「経営を科学すること」

2024年4月、データセクションはAIやデータ領域の一層の発展を目指して先端AIデータイノベーション研究所（通称：AIDI）を設立した。LLM（大規模言語モデル）や生成AIをはじめとする先端技術の研究から、同社の事業へのスピーディな還元を目的としている。

「主な目的は3つあります」（岩田氏）。1つは「成長性が高い領域への投資と強化」だ。研究所と称しているが、実装や実用化を含めたスピード感のあるビジネスの実現を目指している。2つ目は「技術革新によるオーガニックな中長期的な成長」だ。アカデミアや他社とのコラボレーションも積極的に進め、人材の採用や強化など、企業としての骨格を強くする狙いがある。

3つ目は「創業者たちのパワーの活用」だ。創業者の橋本大也氏を研究員に迎え、生成AIによるビジネス領域への啓蒙普及と当社グループ事業への還元を目指す。橋本氏は現在、デジタルハリウッド大学教授兼メディアライブラリー館長を務め、ビッグデータとAIの専門家として名高い。もう1人の研究員は、酒巻隆治氏だ。データセクションが2023年7月に事業買収したThe ROOM4Dの創業者であり、日本の統計分析AIの第一人者として知られる。文化芸術的な要素に至る回帰分析的なAI分析を得意としている。

今年6月3日には、シャープ、KDDI、米スーパーマイクロコンピューターとの4者共同事業として、AIデータセンター構築に向けた協議を始めた。大規模なAI計算基盤を持つデータセンターを構築する計画だ。

データセクションはSNSのビッグデータ分析に始まり、AIの画像解析、IoTやデータサイエンスへの進出と、一貫して可視化経営につながるデジタル技術の分野で成長してきた。フィンテックやセキュリティの分野にも進出している。

「可視化の本質は、『経営を科学すること』にあります。データ分析を軸に、当社はたくさんの引き出しを持っています。スピードを最大に意識しながら、お客様の多様化するニーズに応えていきます」と岩田氏は語った。