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目指すのは常に120点。高度なデータ解析とコンサルティングアプローチで、リアルデータ経営を実現する

sponsored by 有限責任監査法人トーマツ

デロイトアナリティクスは、デロイトがグローバルに提供するサービスの一つ。ビジネス課題の特定からデータの分析、洞察の抽出、戦略・戦術の検討・策定まで、アナリティクスを成果につなげるための一連のプロセスを提供している。日本では、2012年に有限責任監査法人トーマツ内に創設され、グループ横断の組織として活動中だ。今回話を聞いたのは、シニアマネジャーの金英子氏と、データ分析コンサルタントの福元梓氏。膨大なデータに基づいたリアルデータ経営の実現に向けて、クライアントの介護事業を1段階も2段階も進化させたプロジェクトの裏側に迫る。

〈Profile〉
写真左/金英子(きん・えいこ)
シニアマネジャー。
東京大学大学院 情報理工学研究科修了。8年間のアカデミー経歴の中で、日本学術振興会の特別研究員(DC-2、PD)に採択され、大学院や海外研究所に研究員として在籍していた。専門は人工知能、機械学習、自然言語処理、社会ネットワーク分析など多岐にわたる。現在は、幅広い業界・業種のクライアントにデータ分析コンサルティングサービスを提供している。
 
同右/福元梓(ふくもと・あずさ)
データ分析コンサルタント、データサイエンティスト。
東京大学大学院 医学系研究科修了。ヘルスケアIT企業でのデータ分析を経て、有限責任監査法人トーマツに入社。現在はヘルスケアを中心に、公共、製造、電力などの領域において、様々なビジネス課題・社会課題の解決に向けたデータ分析およびコンサルティングに多数従事している。

 
【今回のプロジェクトに関するニュースリリースはこちら(PDFファイルが開きます)】

複数領域のデータを連携して解析。利用者にとってのより“良い介護”を定義する

――おふたりの手掛けたSOMPOケアさまのプロジェクトについて教えてください。

:きっかけはグループ会社であるデロイト トーマツ コンサルティング合同会社(以下DTC)からの相談です。クライアントの「介護事業をデータドリブン経営に変革する支援を一緒にしたい」という依頼を受けて、プロジェクトが始動しました。デロイトアナリティクスはグループ横断の組織なので、DTCや他のグループ会社とワンチームで動くことが多い点も特徴です。

まずはスモールスタートで、クライアントの持つ膨大なデータをお預かりし、何が課題でどう活用していけるかを解析していきました。これまで複数のサービス統合と会社合併を行ってきた組織ということもあって、業態別・部門別のデータの整備状況が異なり、データの種類や質が均一でないので、横ぐしの分析が難しい状況でした。

データをアセスメントしながら、このデータはここに使えるのではないか、これを分析すればこんな可能性がありそうだと、将来に向けた活用方法をご提案しました。データアナリティクスというとかっこいいモデリングのイメージが強いかもしれませんが、最初に泥臭くデータ理解を深めることが最も重要です。

福元:日々の介護業務の中でさまざまなリアルデータが蓄積していることが分かりましたので、まずは、優先的に分析するべき領域をクライアントと検討することから始めました。利用者の健康状態や栄養管理などのデータを可視化しながら品質課題や活用案を洗い出し、今後必要なアクションを検討しました。

:次のステップでおこなったのが、これまで断片的にしか見られなかったデータを横ぐしでつないで分析するモデリング構築の支援です。今福元が言った重点領域のデータを個別に見ていくのではなく、複数の領域のデータを紐づけて、より“良い介護”のモデルを定義しました。

これまでは現場の皆さんの経験からくる仮説しかなかったわけですが、そうした仮説にプラスしてデータ探索的アプローチで “良い介護”につながる大量の仮説を導いたことで、先方のグループ内でもかなり注目されたようです。プロジェクトが進むにつれて、かなり多くの現場の方々にも入っていただきました。

福元:従来は、部門ごとにデータを管理して自部門の中で分析されている状況でしたので、異なる領域のデータを紐づけるには複数部門のご協力が必要でした。しかし今回のクライアントの目指す姿を実現するためには多様な領域のデータを連携して分析することをご提案しました。

というのも、やはり利用者にとっての“良い介護”は、身体状態だけで定義されるものではなく、様々な条件が合わさって決定されるからです。リアルな介護の世界で起きる複雑な事象を捉え、介護現場のアクションにつながるような有用な示唆を導くためには、多角的な要素をモデルに取り入れて分析することが重要だと考えています。

 

データドリブン経営で、身体状態が悪化するリスクを予測

――3つめのステップではどのような支援をおこなったのでしょうか。

:“良い介護”を実現するためのアクションプランの策定です。先ほど従来は現場の仮説しかなかったと申し上げましたが、実はこれも非常に大切な要素です。私たちはそこにあるデータを客観的に分析することはできますが、モデルのインプットになる観点を現場でない外部の人間が網羅的に作ることは難しいためです。

現場の皆さんからたくさんの仮説を事前にいただいて、データから見えてきたものも追加した上でどんな状態でどのような介入をすれば状態が良くなるかを検討していきました。コンピュータからは膨大な数のアクション案が提示されました。そこから今度は、現場の皆さんとディスカッションしたりワークショップをおこなったりしながら、絞り込んでいくという流れです。

最終的に、誰もが納得できるアクションプランを導き出しました。多くのケースでは、このように一度網羅的に探索して仮説を膨らませてから絞り込んでいきます。そうすると、元々の仮説にはなかったけれども意義のあるアクションを生み出すことができるわけです。

――プロジェクトの今後の展望についてお聞かせください。

福元:現在は利用者に寄り添ったケアの実現に向けた取り組みを進めています。そのファーストステップとして、身体状態を表すアウトカム指標の作成に着手しました。

一般的に介護業界では自治体が認定する要介護度という指標を使用しています。介護が必要な方の自立度を大きく7つに分類した指標です。ただ、こちらの指標では一人ひとりの身体状態の変化を細かく把握することが難しいので、悪化の兆候に気づけず、対応が遅れてしまうリスクがあります。

そこで複数の観点からスコア形式で身体状態を捉えられる指標を定義しました。介護現場で運用いただく指標ですので、納得感があり有用性の高い指標となるように、モデリングから得られた示唆と介護専門家の知見を交えてロジックを作るように工夫しました。

現在はその指標を用いて、身体状態の悪化リスクを早めに検知することを目的とした予測モデルの構築を推進しています。

:中長期的な目標でいうと、データドリブン経営の導入による効果・効率的な自立支援ですね。利用者の身体状態を把握した上で将来を予測し、それに対してどういった介入をすればいいかを導き出すというケアサイクルを高度化させようという取り組みにチャレンジしています。

今後さらに有効なデータを蓄積し、精緻化していく必要があります。データが増えてコンピュータが学習すればするほど統計的に正確な指標になっていくことも、データに基づくソリューションの特徴です。

 

データを分析して終わりでは意味がない。クライアントの課題解決に直結するアウトプットを

――クライアントとは長くお付き合いが続いていくのですね。

:その通りですが、SOMPOケアさんからは「デロイトにしかできないことに先にチャレンジしてほしい」という言葉をいただいています。

ある程度ソリューションができて定常化していける段階になれば、その部分はクライアント自身にお任せして、私たちはさらに先のソリューションを作っていく。それがデロイトアナリティクスの存在意義です。もちろん大変なこともありますが、それこそがやりがいでもあります。

――仕事の中で大切にしていることがあれば教えてください。

福元:私たちがご提供するアウトプットがしっかりとクライアントの課題解決につながっているのか。カウンターパートの方たちに理解していただける形で分析結果をお伝えできているのか。そういった点は特に大切にしています。

データを分析したうえで、そこからクライアントのアクションにつながるようにご支援していくことが大事です。

:この仕事は、データアナリティクスの専門家という役割と、クライアントと向き合うコンサルタントという2つの側面があります。データ分析の緻密さが求められるのは言うまでもありませんが、クライアントのビジネスに使い続けてもらえるアウトプットに仕上げることは何よりも重要です。

福元:プロジェクトを進めるにあたり、常にクライアントの期待を超えることを意識しています。「どうやったら120点をとれるだろう」と、プロジェクトメンバーとよく議論しています。

:「ここまでだったら100点だね、この分析も実現できれば120点じゃない?」と、よく話し合っていますね。顧客からは「品質が高い」と評価していただくことも多いのですが、クライアントのビジネスに貢献し続けることを目指すスタンスが、その高品質さにつながっているのだと理解しています。

――どんな人がこの仕事に向いていると思いますか。

福元:まず前提として多様性を大切にしている組織なので、ぜひ色々な方に来ていただきたいと考えています。その上で、ポイントを挙げるとするなら、2つです。

まずは丁寧さ。「Garbage In Garbage Out」という言葉の通り、不正確なデータを入れてしまうと不正確な情報が出てきてしまいます。分析の前処理はもちろん、結果解釈や資料作成など、物事に丁寧に向き合えるマインドが大切です。

もう一つは、目の前の事象に対して常に疑問を持てることだと思います。議論の俎上(そじょう)に載せているものが本当に本質的な課題なのか、なぜこのような結果になったのか、自分ならどのように仕事を進めるのか。いろいろなことに疑問や興味を持って考えながら進めていける方であれば、楽しみながら成長できる環境だと思います。

:私が思うポイントも2つです。1つは学びに努力を惜しまないこと。データアナリティクスは新しい領域でどんどん新たな手法が生み出されているので、ハングリー精神を忘れずに努力を続けて学んでいく姿勢が必要です。

2つ目はクリエイティビティー。案件の中では誰も解を持っていない課題に取り組むことが多いので、過去の経験や分析の典型手法にこだわらず、自分なりのアプローチ方法を柔軟に考えるためのクリエイティビティーは重要だと感じています。ただ、これは福元が言った通り「なんでだろう」と考えながら経験を積むことで、自然と身につけられるスキルです。

組織やチームの壁もなく何でも教え合えるカルチャーですし、女性の働きやすさといった点でも進んでいる組織だと思います。私自身、小学校低学年の子供がいますが、上司やチームメンバーの協力で仕事と育児のバランスが取れています。

データを基にした経営改善という最新の手法に少しでも興味があるなら、ぜひ一度私たちに会いに来てください。


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