【DB勉強会】01_勉強会のコンセプトとデータビジネスの全体像

【製造業データビジネス勉強会】01 勉強会のコンセプトと データビジネスの全体像 2026/04/07 @shimitaka 清水 隆史

勉強会の コンセプト

この勉強会でやりたいこと データビジネスを世に送りだすために必要な 実践的な学びを深めたい ✓データビジネスとはそもそも何か？ ✓データビジネスはどのように進めればよいのか？ ✓データビジネスにはどのような人財・体制が必要か？ ✓データビジネスにはどのようなマインドセットが必要か？ ✓データビジネスをどのようにマーケティングすればよいか？ ✓データビジネスを進める上でどのような地雷（リスク）があるのか？ ✓その地雷（リスク）を回避するにはどうすればよいのか？ 自分の経験談をベースに一緒に考えていきたい

この勉強会でやりたいこと まずは「製造業」に絞りたい ✓少人数で機敏に対応可能なスタートアップ・ベンチャー系の企業と、 重厚長大で大勢の人が動く製造業とでは、そもそもビジネスの形態も 規模も進め方もまったく異なりそう ✓使用する・使用したいデータも異なりそう • （例）製造業では機器データ、センサデータ、保守データ等を使いたい ✓自分は製造業のことしか語れないし、今のところ製造業のことを考え ていきたいので、ターゲットはいったん製造業とする ✓とはいえ、製造業以外のことを考えないわけではない。まずは製造業 について優先順位を高くして考えていきたい、ぐらいの感じ ✓また、製造業に絞って考えたことが他の業態に全く役に立たないかと いうとそんなことはない

この勉強会でやりたいこと まずは「データビジネス」に絞りたい ✓まずは「データ」が関係する「ビジネス」に絞って考えていきたい ✓イメージとしては、製造業において「イノベーション」と呼ばれる類 のもの（発明、新規事業、新規プロダクト、新規サービス等々）*が大 きなくくりとしてあり、その中に「データビジネス」があるイメージ ✓とはいえ、データビジネスにはイノベーティブな要素が含まれるので、 このあたりは定義にこだわらず、ゆるくスコープを定めておきたい、 ぐらいの感じ *そもそも「イノベーション」とは何か、みたいな議論もありそうだが、あまりそういう話をしたいわけではない

つまりこう イノベーション データビジネス 製造業における データビジネス まずはここ

つまりこう イノベーション 別にこのへんを やらないわけ じゃない データビジネス 製造業における データビジネス むしろ全然 やっていい 定義にこだわりすぎて 前に進めない、という ことは避けたい、 というだけ

学びのスタイル 自分の経験談＋体系化された知識＋他の人の経験談 自分の経験談 ✓自分がこれまでの人生で実践して考えた”生きた”経験則をシェアする 体系化された知識 ✓PMBOKやMLOpsなど世の中的に汎化・体系化されてきた知識 他の人の経験談 ✓自分の少ない経験則では補えない他の人の”生きた”経験則も聞きたい ✓イベントやセミナーなどの登壇スライドや動画も参考にしたい

つまりこう 製造業の経験談 ある組織の経験談 体系化された 知識 自分（清水）の 経験談 このへんを やりたい

学びのスタイル できるだけ一般化・汎用化を目指す ただし、会社によっては組織体制やマインドが全く異な るため、まずは大手製造業をテーマとする 現時点では個人の経験則＋αに過ぎないため、ある特定の 会社や組織のものではない 出来るだけ多くの人にフィードバックをもらいたい よって、このように個人のドクセルで一般公開する形と した

目標は「良くしたい」 将来的にはこのスライド群がアップデートされていき、 日本の会社（特に製造業）においてデータビジネスを進め る際の「よりどころ」となると嬉しい 私（清水）の究極の目標は日本が良くなること そのために日本の製造業が良くなること そのために日本の製造業におけるデータビジネスを良く したい

つまりこう 日本が良くなる 日本の製造業が良くなる 日本の製造業における データビジネスが良くなる まずはここ

「良くなる」には学び続けること 「良くなる」には学び続けることが大切と考える 学習する組織とSECIモデルを意識したい この勉強会をきっかけとして学び続ける組織ができてい くと嬉しい！ 「学習する組織」に ついてはこのへん 【出典】「学習する組織」を読み解くー自らの経験と考察も添えてー https://www.docswell.com/s/shimitaka/KWM611-learning-organization/1

• https://www.docswell.com/s/shimitaka/KWM611-learning-organization/1

（参考）SECIモデル 【出典】【図解】SECIモデルとは？具体例や導入事例をもとにわかりやすく解説 | ITトレンド https://it-trend.jp/knowledge_management/article/25-0019

• https://it-trend.jp/knowledge_management/article/25-0019

コンセプト スライドは対話誘発装置 ✓スライドでは自分（清水）の経験談や体系化された知識をまとめる ✓しかしそれは「唯一の正解」ではない ✓それを基にして「自分ならこう考える！」「私はこういう良いやり方を 知っている！」などの対話が生まれると嬉しい ✓それが他の人の経験談として整理され、自分の経験談や体系化された知識 と合わさってより実践的な学びが進む ✓よって、コメント・リアクション大歓迎！ 1つのスライドではまとめきれないためシリーズ化する

勉強したいキーワード ✓新規事業創出 ✓プロジェクトマネジメント ✓ビジネスモデル ✓エンジニアリングマネジメント ✓事業とプロダクトの違い ✓アジャイル・スクラム・XP ✓モノ売りからコト売りへ ✓品質保証・セキュリティ ✓リカーリングとサブスクリプション ✓人財育成・PBL ✓サービスとソリューション ✓オープンデータ ✓プロダクトマネジメント ✓業務効率化 ✓PoC（Proof of Concept） ✓投資対効果（ROI） ✓ステージゲート ✓課題整理・要件定義 ✓リーンスタートアップ ✓ナレッジマネジメント ✓自己組織化 ✓コミュニティ・オブ・プラクティス ✓UI/UX・サービスデザイン・カスタマージャーニー

自己紹介

自己紹介 清水隆史（shimitaka） 製造業・小売業を中心に大小あまたのデータビジネス プロジェクトをリード データビジネス系の新規事業開発にも従事 ✓代表プロダクト：ショッパー行動解析サービス「Go Insight」 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」講師 電気通信大学 非常勤講師/DEFP講義等 【資格】情報処理技術者試験プロジェクトマネージャ、 PMP®、CSP-SM、A-CSPO等

自己紹介（価値観など） 現場大好き人間 うまくいかなかったこと、悩んだこと、試行錯誤した こと、その過程ひとつひとつを大切にしたい そういったことを共有しあって学びを深めていきたい そんなコミュニティをつくりたい 学びを深めるだけじゃもったいないから、事業や価値 創出（要はビジネス）に繋げていきたい （「お勉強」だけで終わらせない）

データビジネス の全体像

データビジネスの階層構造 プロセス 現時点の 個人的な感触 新規事業創出 プロジェクトマネジメント ビジネスモデル 要求分析・要件定義 プロダクトマネジメント リスクマネジメント プラクティ ス マインドセット 人財育成 ビジネス力 データサイエンス力 データエンジニアリング 力

データビジネスの進め方 現時点の 個人的な感触 ① 事業設計 ⑧ マ ③ データ準備 ー ④ 探索的データ分析 ケ テ ⑤ モデル構築 ィ ン ⑥ 社会実装 グ ⑦ 保守・運用 ② サービス設計 • いずれも単方向ではなく、行ったり 来たりを繰り返す • 全てを行うわけではなく、途中から 始まったり途中で終わったりするこ ともある • 初期の段階で後期の要素を考えてお く必要がある

Thank You !!