AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手が「FAIRにしないと」と騒いでましてね、正直どう反応すればいいかわからないのです。実務を止めずにデータを整備する価値があるのか、経営的に教えてくださいませんか。
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素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、データをFAIRに近づける構造化は、問い合わせへの応答速度と再利用性を劇的に上げ、長期的なコスト削減につながるんですよ。今回はNovo Nordiskが採ったオントロジーに基づく手法を例に、投資対効果と導入の段取りをわかりやすく説明しますよ。
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専門用語が多いのは困ります。まず「オントロジー」って要するに何ですか。うちの工場で言えば図面や部品表に当たるものですか。
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素晴らしい問いですね！簡単に言うと、オントロジーはデータの“辞書”であり“図面”のような存在です。部品表と工程表がどのように繋がるかを定義する設計図で、これにより異なるシステム間で意味が通じるようになるんですよ。つまり工場の図面に非常に似ていると言えますよ。
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それなら本当に社内の全員が理解する必要があるのでは。現場は忙しいし、誰も新しい帳票を作りたがらないんですが、現場負担を減らす工夫はありますか。
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いい視点ですね。ここでの肝は三つです。第一に、既存データを無理に変えるのではなくオントロジー側で橋渡しをすること、第二に、現場の入力手間を増やさない自動変換やマッピングを導入すること、第三に段階的に価値が出るフェーズで運用を始めることです。これなら現場負担を抑えつつ効果を出せるんですよ。
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コストの話をしましょう。初期投資はどうしてもかかるでしょうが、回収シナリオはどのように考えればいいですか。これって要するに投資は将来の問い合せや研究を早く解けるようにするための保険ということ？
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素晴らしい着眼点ですね！その理解は非常に本質的です。投資はまさにデータの再利用と意思決定速度の確保に対する保険であり、具体的には問い合わせの回答時間短縮、データサイエンス作業の効率化、ヒューマンエラーの低減という形で回収されます。これらを現金収益に結び付けるケースでROIが見えてくるんですよ。
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なるほど。具体的導入の最初の一歩は何をすればいいですか。小さく始めて成果を示す方法を教えてください。
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素晴らしい問いですね！小さく始めるなら、まずはコアとなる業務問い合わせを1つ選び、その問い合わせに必要なデータとオントロジーの最小モデルを作ることです。これで応答時間や手戻りが減れば成功事例となり、横展開の予算確保につながるんですよ。
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外部のベンダーに任せれば早いのでしょうが、ベンダー選定で注意すべき点は何でしょうか。内製と外注の線引きも悩ましいのです。
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素晴らしい着眼点ですね！ベンダー選定では三点を見てください。第一に、現場の既存資産を壊さずに接続できるか、第二にオントロジーのメンテナンスや拡張が可能か、第三に導入後の運用支援があるかです。内製は知識蓄積に優れるため長期的には有利ですが、初期は外部の経験を借りて短期で回すのが現実的にできるんですよ。
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分かりました。最後に一つ。これって要するに、うちの“データの辞書”を作っておけば、将来どんな問いが来てもすぐに答えられるようになる、ということですか。
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素晴らしい着眼点ですね！その通りです。正確には、オントロジーは問いに対する“共通言語”を与え、問い合わせのたびに現場が都度説明する手間を無くします。その結果、意思決定は速くなり、同じデータで何度も価値を生み出せるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
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分かりました。私の言葉で整理しますと、まず小さな問い合わせから始めて、オントロジーで社内の共通言語を作り、現場負担を増やさずにデータの再利用性を高める。これで投資は時間短縮と品質向上として回収される、ということですね。
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