データ活用は外注か、内製か？最適解は「作りながら育てる」伴走型アジャイル開発にあった

外部に依頼して構築されたシステムは、導入初期こそ順調に機能するかもしれません。しかし、ビジネス環境が激しく変化する中で、システムの修正や機能追加が必要になった際、社内にそのノウハウが蓄積されていなければ、再び外部に頼らざるを得なくなります。結果的に継続的な外注コストが発生し続けるだけでなく、変化への対応が遅れるという経営上のリスクも高まることになると言います。

「システムは作れば終わりではなく、活用しなくてはいけません。メンテナンスも必要になりますから、実際に運用を担う自社の社員の方ができないと、後々困ることになります」（増田氏）

高額なシステムだけを構築し、導入しても宝の持ち腐れになってしまうということです。導入する場合はシステム導入の目的を明確にしたうえで、担当者が扱えるものであるかどうかも見極める必要が出てきます。

事務の効率化は内製がベスト

外注する場合は発注の仕方が重要になってきます。どのような作業を効率化させたいのか、また、何のために効率化させたいのかという目的がはっきりしていれば、システム開発者に頼んだ時に使いやすいものが出来上がりやすくなります。外注にする場合は内部の事情をよく分かっている人がパイプ役として立つことが大切です。

しかし、簡単な事務の効率化については外注しなくても、社内でできる場合もあります。

「今は生成AIなども出てきているので、そういったものをうまく使っていくと、エンジニアでなくともある程度のシステムは作れるようになっています」と増田氏。

AIに具体的な指示を出すことで、コードを生成したり、簡単なアプリケーションを作成したりできるようになってきたことが大きいと話します。
ただし、内部にしっかりと入り込み伴走してくれる場合はより早く実装できるため、専門家に頼むのもよいと言います。

例えば、単純な事務作業の効率化の場合は「アジャイル方式」が有効なため、内部の人間とすり合わせながら進めることが必要となります。アジャイル方式とは、最初から完璧なシステムを目指して一気に導入するのではなく、まずは基本機能だけを作り、現場で使いながら仕様を改善していく手法です。

「自社の業務を理解している社員がAIなどの最新ツールを武器に『作りながら育てる』ことができる場合もあります。また、全く知識が無い場合や、『安定的に運用したい』、『領域を広げたい』といった価値を高める発展をさせる場合であれば外注先として伴走型の支援をしてくれるものを選ぶとよいです」（増田氏）

高度なデータ活用で、経営判断の精度を高める

一方で、膨大なデータから高度な戦略判断が求められる局面では、外部の専門家を頼る方が賢明であると言われています。例えば、新規店舗の出店場所を検討する際に、人流に関する「ビッグデータ」を活用する場合がこれに該当します。こうしたデータは膨大な情報量を持つため、一般的な企業が保有する標準的なパソコンの処理能力では、解析自体が困難なケースが多いためです。

携帯電話会社は、スマートフォンなどのユーザーの位置情報をデータとして蓄積し、統計情報として外部へ販売しています。こうしたデータは企業の出店計画の判断材料などに活用されています。膨大なデータを経営に活かす場合は、買い取った膨大なローデータ（生のデータ）の中から、自社に必要な情報を的確に抽出し、分析可能な形に整理し直す高度な技術が必要となります。

このような専門性の高い領域については、データサイエンスの知見を持つ専門家へ外注する方が、結果として迅速かつ的確な情報を手にすることができ、投資対効果の高い意思決定へとつながります。

自社で取り組むべき「事務の効率化」と、外部の力を借りるべき「高度なデータ活用」を冷静に見極めることが、これからの経営者に求められています。