IoTやDXという言葉がメールマガジンなどに数多く登場している。いずれもIT技術で業務の自動化をすることだと思っている。自動化と言っても、小さな自動化に視点が向いていないか心配である。むやみにデータばかり取得しても、何か新しい発見があるかと言えば、科学的、論理的に説明のできないことが表現されるばかりではないだろうか。いかなる発見も仮説に基づいてなされるものと思う。

　したがって、何を知りたいのかを明確にし、その為に、どんなデータを取得すべきかを考えることが必要である。データを取得するセンサーはどこに配置すべきか、どんなサイクルで取得すべきかそれを他のどんなデータと処理を行うのかなどを考える組織とそうではない組織とでは、成果が全く異なるのは当然だと思う。

　もう一つはwhyだ。なぜそれを行う必要があるのか、本当に効果はあるのか、どれだけの工数削減になるのか、企業の生産性は30％以上向上するのかを考えるべきだ。まずやってみるということに反対はしない。しかし、やる前に分かることが多くあるはずで、なぜやってみようとするのかを問いたい。

　まずやってみようとというならば、何のためにまずやるのかと言う理由を明確にすべき。チームの意見が纏められない時にリーダーはこの言葉を良く使う。そんな時、リーダーには自分の金と工数でもやってみようとするのかと確認することにしている。この行動は、一種のマネージメントからの逃避である。

　なぜIoTがマネージメントの話になるのかと言えば、IoTの指標は工数低減であるからだ。工数と投資とタイミングの責任はマネジメントにある。IoTが進まないのはマネジメントの意識が希薄であるのではないか。それを担当に任せていても進むものではない。担当は自分の守備範囲を決めて仕事をするしかないからだ。マネジメントは組織や守備範囲を超えて仕事をするものであるからだ。

　IoTは組織横断的テーマを持たなければならない。組織と組織との間の考え方のつながりが属人的である。ベテランにより正しかろう判断で組織間の問題解決を行なっているのが現実である。

　IoTが自動化を組織間の問題解決に適応させようとすると、このベテランの判定を自動化する必要が出てくる。実際に行っていることが本当に価値があるのかを考え、価値が無いならやめればいい。価値があるなら、その方法の良否を分析することが必要である。重箱の隅のようなデータがばかりを比較していないだろうか、もっと大きな観点でデータを見ることで十分な結論に至ることもある。

　IoTは目的ではないのであるから、何を解決したいのかをしっかりと共有し、無駄な工数や投資を減らすことが必要だ。そして、この議論は一企業だけ進めることができないこともある。サプライチェーンの中での生産性向上を目指さなければ、目的が達成できないこともあり、実は、この達成できない目的が企業の生産性を低下させていることもある。例えば、品質の確保と維持がそれであろう。