Auckland Tableau User Group

「データドリブン型の企業文化」を確立するためTableauを導入


データから新たな気づきや発見を得ることが容易になった

情報共有を瞬時に行うことも可能になった

1909 年に英国ダンロップ社の工場を誘致し、日本初の近代的ゴム工場として創業した住友ゴム工業。独自のゴム技術を活かし、タイヤ事業やスポーツ事業、産業品事業を展開しています。なかでもタイヤ事業は、1913 年に自動車用の国産第1 号タイヤ、1954 年に国産初のチューブレスタイヤ、1966 年に国産初のラジアルタイヤを開発・生産するなど、常にタイヤ市場をリードする存在であり続けてきました。そして現在も、安全性と環境性を追求するパイオニアブランド「DUNLOP」や、走りを楽しむ人に向けたグローバルブランド「FALKEN」のもと、乗用車用、トラック・バス用、産業車両用など、さまざまな用途向けのタイヤ製品を提供しています。

そのタイヤ事業の生産本部の中で、製造IoT 推進を担うメンバーの一人である金子 秀一氏は、タイヤ製造工程について次のように説明します。

「タイヤは一見するとシンプルな製品に見えますが、その製造工程ではさまざまな材料を作って貼り合わせ、タイヤの形にしています。数多くの工程があるため、そこから取れるデータも膨大に存在します。そのデータを上手く活用していくことが、当社にとっての重要課題となっています」。

これまでは工場同士が競争することで成長を続けていましたが、これからの時代は全社が同じ方向に向けて進んでいかないと、生き残れないという危機感があるとも説明。AI やIoT を積極的に活用した「データドリブン型の企業文化」の確立は、そのためにも不可欠なのだと語ります。この目的のため、2017 年4 月に製造IoT 推進室を新設。ビッグデータ活用のサイクルを素早く回せる仕組みを構築し、生産工程の効率を高めていくことが目指されたと言います。

「しかし社内ではIT システムが乱立しており、データもシステムごとにバラバラに管理されていました。その結果、IT 部門の負担は大きくなり、スピーディな分析も難しい状況だったのです。このような問題を解決するにはどうすればいいのか。いろいろと考えた結果、柱の一つとしてセルフBI ツールを導入することになりました」(金子氏)。

分かりやすいビジュアルが、簡単な操作ですぐに見られることです。工場の現場で使ってもらうには、“難しくない” 操作で“分かりやすい” 画面が見られることが必要です。Tableau はマウス操作で直感的に理解できる画面が作成できます

Tableau の導入・運用環境について

ここで採用されたのがTableauです。2018 年3 月に「Tableau 推進チーム」を結成し、導入・展開に向けた取り組みに着手。まずは社内工場のシステム部門メンバーを中心に、推進内容の協議や実施、工場現場の利用者サポートが進められていきました。その後、工場で積極的にTableau を使うユーザーもチームに参加。協力者は徐々に増えていったと金子氏は振り返ります。

これと並行してOKR(Objectives and Key Results)という目標管理手法も導入。何を目指すのか、そのために何をすべきか、定性的/ 定量的の両面から明確化していったのです。2019 年には「アクティブユーザー数」「教育プログラム受講者」「Viz 閲覧回数」「現場改善効果」という4 つのKR(Key Result)を設定。Tableau の活用状況はTableau Server から取得したデータを分析するViz を作成し、その内容をレビューした上で次のアクションが決められていると言います。

ユーザー教育に関しては、学習コンテンツ整備と社内勉強会開催が行われています。学習コンテンツは「入門」「初級」「中級」「上級」の4 レイヤーで構成された階層型カリキュラムとなっており、これをもとにした勉強会が開催されているのです。またTableau に慣れてもらうため、工場に特化したハンズオンも積極的に導入。さらに教育のフォローアップとして、現場のサンプルデータを預かってサンプルViz を作ってみせる「プロトタイピング」や、現場の困りごとや疑問などを解決する「Tableau Doctor」という活動も行われています。

社内のユーザーコミュニティ活動も、オンラインとオフラインの両面で展開されています。オンラインコミュニティとしては、Microsoft SharePoint Server 上にポータルサイトを作成し、ここにTableau に関する情報を集約。オフラインでは「Tableau Day」という社内イベントを開催しています。2019 年11 月に開催されたイベントには、リモート参加も含め約300 名が参加しました。

Tableau 活用のプロジェクト構造にも工夫を凝らしています。工場毎にTableau サーバーのサイトを設定し、その直下に「作成中」「公開中」という2 つのプロジェクトエリアを用意しているのです。「作成中」は特に厳しいルールを設けずに誰でも自由にViz を作成できる場所、「公開中」はサイト管理者のみがパブリッシュ可能な場所です。「作成中」のViz の中で広く活用できると認定されたViz が、「公開中」へと格上げされることになっています。

データソースの準備は、基本的にシステム部門が担当することになっています。「Tableau 推進チーム」の主要メンバーはシステム部門に所属しているため、このメンバーが中心になって活動を行っています。データソースをそのままの形で提供するだけではなく、必要な場合には目的に応じたデータマートも作成。「活用したいときにすぐ手が届く」ことを目的に、データソースの整備が行われています。

Tableau 選定の理由について

「弊社がTableau を採用した理由はいくつかありますが、その中でいちばん大きかったのは、簡単な操作で画面が作れることです」と金子氏。数多くのセルフBI ツールを比較検討した結果、Tableau のビジュアライゼーションは非常に優れていると感じたと言います。

「当初から工場での活用を想定していましたが、工場の現場の人に使ってもらうには、“難しくない” 操作で“わかりやすい” 画面が見られることが必須です。その点Tableau は、マウス操作で直感的に画面作成ができます。これなら工場の現場でも使ってもらえると考えました」。

Tableau の導入効果について

Tableau 活用によるメリットは、大きく3 つの領域に分類できると金子氏は説明します。

1 つ目は、これまで手作業で行われていたExcel へのデータ入力が不要になりました。以前はこの作業に毎朝30 分程度かかっていましたが、これがTableau 活用によってゼロになったのです。このような作業が不要になったことで、データをより深掘りし、次のアクションを考えることに注力できるようになりました。

2 つ目は、データを深掘りする余裕ができたことで、新たな気づきも得られやすくなりました。複数のデータを組み合わせて可視化する、これまで見ていなかった長期間のデータを見る、といったことで、以前は気がつかなかった傾向がわかるようになったのです。このような成功体験から、データを見て次のアクションを考える、という習慣も定着しつつあります。

3 つ目は、意思決定に必要なデータがすべてTableau に集約されているため、情報共有を瞬時に行うことが可能になりました。以前は1 時間の会議で30 ~ 40 分は報告(数値の読み上げ)に費やされていましたが、いまではその必要もありません。またTableau のアラート機能を活用することで、異常発生の前にその兆候を把握することも容易になりました。

今後の展開について

「導入からまだ2 年しか経過していませんが、Tableau による可視化や傾向管理はかなり定着してきたと感じています」と金子氏。最近では要因分析などのニーズが出てきているため、今後はセルフBI にAI をかけ合わせた活用も推進したいと語ります。

「とはいえ、データドリブン文化の実現を登山にたとえると、弊社の状況はまだ3 ~ 4 合目に過ぎません。自律的な改善を継続できるようになってはじめて、データドリブン文化の山頂に近づけるのだと思います。ここまでの道のりも決して楽なものではありませんでしたが、これからも一歩一歩を積み重ねながら、山頂に向けて歩んでいきたいと考えています」。