数理モデルを活用し、
過去の膨大なデータから
お客様の傾向を分析

保守サービスは、お客様の複合機の品質を保ち、故障から守るためのサービスです。コニカミノルタの保守サービスは、お客様が複合機について悩まされる時間をゼロにすることを目指しています。そのためには、個々のお客様を分析し、それぞれのお客様にあったサービスを行うことが必要不可欠です。

当社のサービスマンは、一人あたり数百台のマシンを担当しており、人の手で個々のお客様の情報、マシンの情報を細部まで把握することは困難です。一方で、お客様の視点に立つと、「マシンの不調」や「買替の時期が近い」等、サービスマンに来てほしいと思うタイミングがあるはずです。本プロジェクトでは、数理モデルを活用し、過去の膨大なデータからお客様の傾向を分析することで、現状のお客様の状態を導き出し、お客様が来てほしいと思った時に、サービスマンが訪問することができる仕組みを研究しています。

データサイエンスというと、理系大学院出身者でないとできないと思われている方もいるかもしれませんが、必ずしもそうではありません。実際、私は、文系出身、未経験、転職３年目で、このプロジェクトを任されています。私は、データサイエンスにとって大切なことは、「数字を扱うことが好きなこと」と「人とのコミュニケーションが好きなこと」であると思います。

当社のデータサイエンティストは、もちろん分析も行いますが、プロジェクトマネージャーとしての活動も行います。私も、現在のプロジェクトでは、経営幹部へのプレゼン、予算の獲得、プロジェクトの立ち上げ、ビジネス現場への落とし込みといったマネージメント業務を任されています。業務を遂行するためには、経営幹部、サービス部門の企画担当者、ビジネス現場の責任者、サービスマンといった様々な人とうまくコミュニケーションをとることが求められます。私は前職が銀行員でしたが、銀行の窓口で様々なお客さまの対応をしていたことが、今の仕事で非常に役に立っています。

ビジネス現場を調査し、
現実の課題を解決する

プロジェクト開始当時、転職して間もなかった私は、実際のサービス現場についての詳細を知らなかったため、サービスマンに対する理解を深めることからプロジェクトがスタートしました。はじめは、手元にある様々なデータから、サービスマンの行動を分析しましたが、どれだけ時間をかけても、「サービスマンが何を必要としているのか」がわかりませんでした。

そこで、サービスマンの許可を得て、同行調査を行うことにしました。朝の出勤、朝礼から、日中帯の訪問活動、夕方の事務作業まで、一緒に行動を行い、一つ一つの行動のメモをとって、そこからサービスマンが抱えている課題を導き出します。同行調査が進むにつれ、同行しているサービスマンも、日ごろ抱えている悩みを話してくれるようになりました。データを見ているだけでは、どうしても机上の空論になりがちです。ビジネス現場を調査して、現実の課題を解決することこそ、プロジェクトにおいて大切なことであると思います。

プロジェクトは、現在も進行中です。今までのサービス業務を変革する全く新しい試みのため、「フェーズ１：数人のサービスマンでテスト」「フェーズ2：人数を増やしてテスト」「フェーズ3：実務展開」と、段階を踏んで効果を確認しながら進めています。フェーズ１は昨年度に完了し、現在はフェーズ2の研究を進めています。

昨年度実施したフェーズ1のテストでは、様々な角度から効果を検証しました。例えば、まだテスト段階ですが、サービスマンの移動効率が平均３割程度向上する等、目に見える成果を得ることができました。何より嬉しいことは、現在は、多くの人がこのプロジェクトに関心を持ち、協力的に活動してくれることです。最初は、なかなか理解されず、賛同してくれる人もほとんどいませんでしたが、着実な積み重ねでここまでプロジェクトを進めることができました。今後も引き続き、フェーズ3における実務展開に向け、サービス業務変革と顧客価値最大化の両方の実現を進めていきます。

前提となる知識を身に付け
相手の言葉に耳を傾ける

プロジェクト成功のポイントは、やはり他部門の関係者とのコミュニケーションを十分に取ることだと思います。そのために最も重要なことは、「相手の話を聴く」能力です。目の前の相手をお客様として接客を行う態度で話を聴くこと、また、相手が話す上で前提としている知識を身に付けることも重要です。例えば、経営幹部が相手の場合、経営、経済、会計の知識を持っていないと、会話についていくことができません。データサイエンティストには専門的なIT・統計スキルさえあればよいと思われがちですが、他部署とのコミュニケーションを円滑に行うためには、幅広いビジネス知識が必要です。

最初から最後までプロジェクトマネジメントに携わっていることは、自分自身にとってかけがえのない経験です。どうしても、技術者は目の前のことに集中してしまい（決してそれ自体、悪いことではありませんが）視野が狭くなりがちですが、企画者として、経営陣へのプレゼンからビジネス現場への業務説明まですべてを担当すると、否が応でも、会社全体の課題を総合的にとらえて物事を考える重要性に気づかされます。まだまだ、私自身、覚えるべきことは多いですが、最終的には、個々の問題を分析する技術者ではなく、会社の経営課題を解決できる企画者になりたいと思っています。

データサイエンティストは、知識がある技術者として見られがちですが、会社がデータ分析・解析を必要としている今だからこそ、会社をリードする企画者として働くチャンスがあると思います。ぜひみなさんの就職活動の参考にしていただけたら幸いです。