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PROJECT STORY 08

保守サービスにおける
データサイエンスプロジェクト

オフィス事業

コーポレートスタッフ2016年度入社

経済学研究科 経済理論・経済統計専攻 卒

STEP01

プロジェクトの概要

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。

STEP02

困難を乗り越えて得られた成果

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。

STEP03

プロジェクト成功のポイント

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。

Voice/プロジェクトメンバーの声

オフィス事業

カスタマーエンジニア2008年度入社

電気科 卒

このプロジェクトでの私の役割は、サービス部門内の調整、現場のサービスマンの現状把握、データサイエンス推進室とサービス現場、その他関連部門とのパイプ役です。
サービス部門ではプロジェクトが立ち上がる以前から、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した。現場のサービスマンは、誰よりもお客様に近い立場で、各々の経験値や考えを持って保守対応を行っており、そのことにプライドも持っています。そのためデータサイエンス推進室が開発した、数理モデルを活用した今までのサービス業務を変革する試みについて、理解を得ることは簡単ではありませんでした。
そこで、自分が元サービスマンだった事も踏まえて同じ目線に立ち、サービスマン一人一人の想いに寄り添い、要望や現状の不満など細かくヒアリングを実施。実現の可能性について関連部門への調整、現場の意見を開発に反映して頂けるように調整を行ったことで、「フェーズ1」の検証を実施し、成果に繋げることができました。
自部門に留まらず他部門との調整を行う中で、自身の担当分野外の課題にぶつかることも多いですが、その都度周りの方にもフォローいただきながらプロジェクトを進める事ができています。私個人での力量には限界があり、プロジェクトメンバーや関連部門の方々と協力し合ってゴールを目指す事の大切さを痛感しています。
コニカミノルタの6バリューの中にも「Inclusive and collaborative」とありますが、このような環境で仕事が出来ることは、元々現場でサービスマンを経験し今の部署に異動してきた私にとってはありがたく、働きがいに繋がっています。また、今回のような全社的なプロジェクトを通して、今ある業務のやり方を大幅に変更する事がとても難しい事と合わせて、その重要さも感じています。

現場で活躍するサービスマンがよりよいサービスを提供出来るように働きやすい環境を作っていくには、今後もこういった大胆なチャレンジを繰り返し行うことが重要だと思います。その中で私自身もチャレンジし、成長していきたいと思います。

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