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プロセス
「DX / デジタル変⾰」ビッグピクチャー
1
対象とする顧客
提供する顧客価値
収益モデル
デジタルケイパビリティ
セグメンテーション
ターゲティング
体験価値 (CX: 顧客体験)
使⽤価値
中核価値 (must have)
実体価値 (nice to have)
付随価値 (may have)知覚価値
交換価値
コストリーダーシップ戦略
差別化戦略
替刃モデル / 逆替刃モデル
広告モデル
従量制課⾦モデル
サブスクリプションモデル
フリーミアムモデル
研究開発調達⽣産物流
顧客戦略
オペレーショナルプロセス / SCM
コマーシャルプロセス / CRM
会計・財務 事業管理 知財・法務⼈事・労務
バックオフィスプロセス
組織
マーケティング営業サービス 顧客イン
サイト
アジャイル問題解決プロセス データ駆動型意思決定プロセス
バリューチェーン
資源 / リソース
ヒトヒト以外のアナログリソース デジタルリソース
チャネル
ポジショニング
DXとは、デジタル技術とデータを武器に、スピード感があり適応⼒の⾼いビジネスを⾏える組織であり続けること。
Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.
「DXの科学®」ビッグピクチャー
2
“BEFORE DX” “AFTER DX” & “WITH DX”
DX
DXの要諦は “ケイパビリティの持続的⾃⼰変⾰”
ケイパビリティ
プロセス
イノベーションプロセス
バリューチェーン
オペレーショナルプロセス
コマーシャルプロセス
バックオフィスプロセス 汎⽤プロセス
問題解決プロセス
意思決定プロセス
組織 資源 / リソース
ヒト / ⼈材 ヒト以外のリソース
アナログリソース
デジタルリソース
「DXの科学®」では、「仮説形成→検証」という科学的⼿法に則り、以下の⼿順でDXを実践。①-1 DXアセスメント: ケイパビリティの「いま」と「理想」の⾃⼰診断。
①-2 DXレシピデザイン: 「いま」と「理想」のギャップを埋めるための処⽅箋を設計。
② DXブートキャンプ: データ分析⼒、データ利活⽤⼒、AI⼒の3つの⼒を備えたDX⼈材を養成。
③ DXラボ: アジャイル問題解決プロセスおよびデータ駆動型意思決定プロセスを確⽴。
DXブートキャンプ
DXラボ
Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.
ステップ① DXアセスメント + DXレシピデザイン
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DXチャレンジャー企業
“DXの科学®”の⽅法論に則り、まず“DXアセスメント” でDXチャレンジャー企業の「いま」を診断します。そして、DXで⽬指す「理想 = なりたい姿 (will be)」を定めます。その上で、「いま」から「理想」に向けてどうDXを実践するか、“DXレシピ” (処⽅箋/調理法) を “DXの科学®”の⽅法論でデザインします。
何が⽬的か?• ⽬的1: DXを成功させる!• ⽬的2: そのために実効性 & 実⾏性の⾼いDXレシピを作る!
• ⽬的3: そのためにまず、御社の「いま」と「理想」を⾒える化する!
何が⽬的でないか?• DX推進の度合い、進捗度、体制等の評価• 例: 経済産業省「DX推進指標」
• 他社との⽐較、ベンチマーク
Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.
ステップ② DXブートキャンプ
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DX概論「DXの科学」
データ分析⼒養成プログラム
データ利活⽤⼒養成プログラム
AI⼒養成プログラム
⽬標
3つのD
データ 右記プログラム受講前に受講し、以下を説明できるようになる。• DXとは何か?• DXの“5W1H”• デジタルビジネスの設計法• 失敗しないDX実践法
どんなデータを対象に どんなデータを⽤いて どのデータを⼊⼒に
デジタル どんな分析⼿法で どんなプロダクトに どんなAIモデルを作成し
デザイン 何を⽬的に分析して 何を価値と定めて プロセスのどこで
3つのI知⾒ (Insights) として何を得るか?
どんなアイデア (Ideas) を実装するか?
何を⼈⼯知能(Intelligence) で置き換えるか?
上記を定め、実⾏できるようになる。
摘要
実施形態座学 座学 + ハンズオンセミナー
対⾯ / ウェビナー 対⾯ / ウェブミーティング
所要時間 半⽇ 3⽇ 3⽇ 3⽇
想定受講者数 条件なし 3〜20名 3〜20名 3〜20名
カリキュラム概要
1.DXとは?2.DXのフレームワーク
“5W1H”3.デジタルビジネスプロセスの設計法
4.データ駆動型意思決定プロセスの設計法
5.失敗しないDX実践法
1.データ分析とは?2.確率と統計の基礎3.データ収集4.仮説形成5.相関分析6.回帰分析7.課題設定
1.データ利活⽤とは?2.データビジネス事例研究
3.データ収集4.データ利活⽤アイデア
5.データアクセスのAPI化
6.データ利活⽤アプリ開発
1.AIとは?2.機械学習の基礎3.データ収集4.データクレンジング5.変数選択6.前処理7.AIモデル⽣成 (機械学習)
8.AIモデルのAPI化
DXチャレンジャー企業のDXの担い⼿「DX⼈材」を当社独⾃に開発した「“3つのD” から “3つのI” を⽣む “3つの⼒”」養成プログラムで育成します。プログラムは、DXアセスメントで作成したDXレシピに基づいてカスタマイズします。また、DXサポーター企業への変⾝を⽬指すIT企業等においても、「DX⽀援⼈材」の育成に本 “DXブートキャンプ”を活⽤いただけます。
DXチャレンジャー/サポーター企業Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.
ステップ③ DXラボ
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“オープンDX”の精神でDXチャレンジャー企業とDXサポーター企業とで、ほぼ10名程度のチーム “DXラボ”を編成します。そして、“DXの科学®”の⽅法論に基づき、“DXキャンバス” をツールにDXをアジャイル実践 (“アジャイルDX”) します。3ヶ⽉を⽬処に「DXのMVP (Minimum Viable Product / 必要最⼩限の機能を備えた製品/サービス)」を完成させ、経営層の評価を受けます。
DXチャレンジャー&サポーター企業
DXラボ
“アジャイルDX” = DXの “3つのF (Fits)” をアジャイル実践
1. CPF(Customer-Problem Fit)
2. PSF(Problem-Solution Fit)
3. PMF(Product-Market Fit)
課題仮説の形成&検証 解決法仮説の形成&検証 価値仮説の検証
顧客 / Customers
課題 解決法 MVP
解決法仮説形成
解決法仮説検証 価値
問題検証結果
アジャイルループ
次ステップに進むか否か判断
アジャイルループ
問題発⾒
課題仮説検証
課題仮説形成
MVP(Minimum Viable Product) 構築
価値仮説検証
DXキャンバス
Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.
「アジャイル問題解決」のためのDXキャンバス1. CPF 2. PSF 3. PMF
顧客 理想 問題 (理想と現状のギャップ)
課題 (問題解消のために⾏うこと)
解決法 (課題の達成⽅法)
価値 収益モデル
現状 ケイパビリティ [解決法以外]
データ分析で得たい知⾒ (Insight) データ利活⽤のアイデア (Idea) AIで代替する知能 (Intelligence)
分析対象のデータ 利活⽤するデータ AIで⽤いるデータ
必要なデジタルリソース / DXリソース
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「データ駆動型意思決定プロセス」構築のためのDXキャンバス1. CPF 2. PSF 3. PMF
意思決定者 理想の意思決定⽅法
問題 (理想と現状のギャップ)
課題 (問題解消のために⾏うこと)
解決法 (課題の達成⽅法)
データに基づく予測の⽅法
意思決定事項 現状の意思決定⽅法
データに基づく判断の⽅法
データ分析で得たい知⾒ (Insight) データ利活⽤のアイデア (Idea) AIで代替する知能 (Intelligence)
分析対象のデータ 利活⽤するデータ AIで⽤いるデータ
必要なデジタルリソース / DXリソース
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