非エンジニア・非プログラマによる
経営ダッシュボード／生成AI基盤構築　
老舗製造業が挑む全社DX推進と
内製化の成功要因とは

　多様なシステムをクラウド化しただけでなく、AWSを活用し業務DXも積極的に推進している。ITを特別なものと考えず、手段の1つとして現場の活用を促すのが同社の特徴である。それを象徴する取り組みの1つが「経営ダッシュボード」の実現だ。

　以前は経営会議や目標進捗確認の際、各部が抽出・加工したデータをPowerPointでグラフや表にしたものの説明を受けるだけだった。これでは会議の途中で別の指標との相関を見たいと思っても、データを掘り下げることができない。

　10年以上前、情シス専任になって間もない頃から経営ダッシュボードの必要性を感じていた高山氏は「船でも車でも、運転するには速度計などのメーターが不可欠です。それがない状態で、どうやって会社を運転しますか」と上申していたという。

　AWS導入前の2016年頃に一度ダッシュボードツールを導入したが、経営が求めるレベルでデータを見せることができなかった。自社の業務特性を反映した経営ダッシュボードが必要だったが、環境もマンパワーも足りず、なかなか実現には至らなかった。

　そうした中で、2024年に経営資料作りのエキスパート人材が情報企画部に入社した。「非エンジニアでしたが、経営判断にはどんなデータが必要で、どういう見せ方をすべきかを実務で経験しています。この知見とスキルを生かせば『実現できる！』と確信しました」と高山氏は振り返る。

　2024年4月、同じく執行役員である経営企画部の部長主導により、彼女と、経営企画部のもう1名の非エンジニアを加えた3名体制にて、経営ダッシュボード構築のプロジェクトがスタートした。開発の2人にシステム開発・AWS利用の経験はなかった。情報企画部の人材はSQLは使えるレベル、経営企画部の人材はExcelのマクロを使えるレベルだったという。

　経営ダッシュボードはデータに基づいた経営・各事業部の判断や活動を支援するためのもの。どういうデータや指標が必要で、それをどう見せれば分かりやすいか。経営企画部部長の指導のもと、最初の2カ月は経営ダッシュボードの目的やコンセプトをじっくり詰めていった。

　データの可視化にはBIクラウドサービス「Amazon QuickSight」を採用した。手作業による集計で発生する手間やミスを減らし情報鮮度を上げるために、ダッシュボードに利用する社内データについて原本の所在を明らかにし、散在させないよう一元管理する仕組みの構築にも取り組んだ。前年に基幹システムをAWSにクラウドリフトするプロジェクトが完了していたため、このデータベースを中心に各システムのデータ連携を進めていった。

　具体的には就労系、人材管理系、会計系など各種SaaSのデータ、インターネット上の市場情報や競合他社情報などをオンラインストレージに集約。それを「AWS Lambda」による日次バッチ処理で「Amazon S3」にコピー。さらに「AWS Glue DataBrew」でデータを整形し、Amazon QuickSightに取り込むという流れだ。

　この経営ダッシュボードは2カ月の検討時期を含め、非エンジニア2名だけで、ほかの業務と並行しながら約7カ月で開発した。経営指標、人事情報、エンジン製造情報、労働災害、市場情報などダッシュボードは7つ、可視化した指標数は230以上となった。

　「例えば、損益計算書（PL）や貸借対照表（BS）などの財務諸表、各部の残業時間や目標進捗率、生産性指標、エンジンや機種ごとの原価比較、現場の安全指標なども確認可能です。可視化された指標をドリルダウンし、データの深掘りや相関分析も行えます」と高山氏は説明する。

　統合的な情報の可視化に加え、複数の指標を掛け合わせた分析や深掘りなどが可能になった。例えば損益計算書（PL）に関するダッシュボードの場合、コントロール機能を使って年度や比較対象（予算・前年度など）を選択することで、該当年度の状況を一目で把握可能だ。また、科目別の過去実績推移の確認やワンクリックで年度別から月別へと表示を切り替えるなど、データの深掘りも直感的に行える（図1）。