IIBA日本支部BABOK-WG発表会「ビッグデータ時代のビジネスアナリシス～RFIDを題材に」発表資料(2014年4月24日)

ビッグデータ時代の
ビジネスアナリシス
～RFIDを題材に
IIBA日本支部BABOK-WG発表会
林光一郎
2014-04-24

自己紹介
45歳・A型・うお
座
会社員
好きなもの
猫探しの散歩
美味しいもの

RFIDの自己紹介
RFIDの導入事例を1990年代から調査
ブログ「RFID a GoGo!」(2006年1月~)
http://rfid-a-gogo.cocolog-nifty.com/
“RFID BLOG”でのGoogle検索結果、
全言語1200万件中で第一位
「林光一郎のRFID World Watch」
日経ITPro Webで連載(2008年～2009年)

ビジネスアナリシスの自己紹介
ビジネスアナリシスの啓蒙を行う国際
的な非営利団体・IIBAに、2008年の日
本支部創立より参加。
IIBAのいう「ビジネスアナリシス」は、要
求を取り扱う作業を幅広く含む概念で、要
件定義だけを指すものではありません。
IIBA日本支部研究担当理事(2013年～)
BABOK-WG幹事(2010年～)
BABOK®ガイド 2.0 第1章レビュー協
力

本日の構成
この発表の目的
RFIDとは
RFID導入の歴史
RFID導入とビジネスアナリシスの役割
ビジネスアナリシスとは
ビジネスアナリシス上の注意点３つ
まとめ

「ビッグデータ」を使えば、サプラ
イチェーンの中で滞留している商品
を発見できます！
10年前は「RFIDを使ったビジビリテ
ィで」だったぞ。
その10年前は「データマイニング」
だったなぁ…

新しいデータ分析技術が出てくると
、「今まで分からなかった何かを見
つけられそうだ」という話が出てく
る。
でも、目的はデータ分析技術を導入
することではなく、それを使って新
たにビジネス価値を創造することだ
よね。

データ分析技術からビジネス価値を
引き出す際のビジネスアナリシスの
課題を、RFID業界の実例を元に説明
します。
導入全体を網羅的に説明するのでは
なく、注意すべきポイントについて
の説明になります。

RFIDとは？
無線(RF)を用いて識別番号(ID)などを
読み書きする技術。

身近にあるRFIDの利用例
回転寿司の皿
図書館の自動貸し出し機
NFC(スマホとBT機器とのペアリング)

RFID用語の基礎知識
RFIDタグ
識別の対象に取り付ける小型の通信機。
RFIDチップ
RFIDタグの通信・データ処理の本体。
これにアンテナを付けたものがRFIDタ
グ。
RFIDリーダー
RFIDタグと通信し、データの読み書き
を行う機械。

RFIDの種類
アクティブRFID
電池を搭載して動作する
読み取り距離：数十m～数百m
タグ単価: 500円～
パッシブRFID
受信した電波を電力に変換して動作する
読み取り距離：数cm～数m
タグ単価: 5円～
→本日の発表で扱う技術

バーコードに対するメリット
同時に複数個を読み取ることができ
る
読み取ることができるデータ量が多
い
商品コードだけでは無くシリアル番号も
読み取れる
タグを「見る」ことができなくても
読み取ることができる
書き込みができる

RFIDの使い道
バーコードと違い「タグが見えるよ
うに対象を動かす」という作業が発
生しない。
人間の介入を必要としない全自動で
の読み取りが可能になる。
一方、これは読み取り率が100%にな
らないことの裏返しでもある。

RFIDの使い道
精度が100%ではないが極めて低コス
トで読み取りデータを生成できる。
読み取りデータを統計的に処理する
ことで精度が低くても使い道が出て
くる。
ビッグデータ！

事例：あきんどスシロー
回転寿司の皿にRFIDタグを貼付し、
廻っている皿と取られた皿を監視。
従来は勘に頼っていた製造・廃棄作
業だけでなく、ビッグデータ分析に
より企画にも応用。
年間取得データ10億件。

RFIDの黎明期
RFIDの歴史はかなり長い
第２次世界大戦中の航空機の敵味方
識別装置が概念が生まれた最初
1980年代には貨車の識別などで現在
のタグに近いものの普及が始まる

一般分野への普及の始まり
特定業務でのクローズドな用法につ
いては着実に普及が進む。
一般企業のソリューションとして認
知され始めたのは21世紀に入ってか
ら。

ウォルマートでの利用義務付け
世界最大手の小売業、ウォルマート
が2003年6月にサプライヤーへの
RFIDタグ貼付義務付けを発表。
世界的なRFIDブームの火付け役に。
日本でも多くの実証実験が行われた
。

ウォルマートのRFIDの使い方
納品される全ての品物に対しパレット
・ケースに貼付。単品は対象外。
ゲート通過時などに自動的に読み取っ
たデータ(ビジビリティデータ)を分析
して様々な分野で利用。他企業とも共
有。
ビジビリティデータは業務データとリ
ンクさせない。

他企業へのインパクト
ウォルマートはサプライヤーにとっ
て取引を断れない超大手企業。
そこが導入を義務化する一方、取得
した情報を共有する姿勢を打ち出し
たことにより、RFIDやビジビリティ
データ分析への期待が一気に高まっ
た。

ウォルマートの迷走
鳴り物入りで始まった導入だが、一向
にRFIDタグ取り付けが広がらず
各企業ごと1品目で開始としたため、出荷
の尐ない商品で様子を見る企業が続出。
事例が集まらない→ますます様子見という
悪循環。
サプライヤーへの締め付け・支援の施
策を打ったが、結局RFIDタグ取り付け
は進まず、フェードアウト。

導入分野の変化
その後しばらく小売分野での利用は
低迷。
輸送機材管理(パレットなど)を中心に
利用方法の模索が続く。
従来は管理ができておらず、どこで紛失
・盗難があったか分からない。
単品管理を行うことで、いつ誰に貸した
かが明らかになり、紛失が大幅に減尐す
る。

アメリカンアパレルの挑戦
2008年にアメリカンアパレルが店舗
へのRFID導入を発表。
製造から小売りまで一貫で行うSPA
店頭での棚卸による在庫切れ販売機
会損失の防止が目的。
途中に景気低迷や技術トラブル(シス
テム入れ替え)があったが、2012年末
に全店舗への導入が終了。

ウォルマートでの再採用
2010年にウォルマートが男性用アパ
レルでRFIDの個品タグ付けを開始。
その後アメリカのアパレル企業大手
が多数追従し、RFIDルネッサンスと
もいうべき状態に。
ビームス、ユナイテッドアローズな
ど、日本でも大手が2012年に導入を
発表。

問題は技術ではなかった
振り返ってみると、上手くいかなかっ
た事例は決して技術的な未成熟が問題
ではなかった。
「タグが高い」「読み取り率が低い」
といった技術的な制約が当時は問題に
されていたが、後から出てきた案件は
その状況でもやり抜くことができた。
その一方で、技術が成熟し制約が消え
ても導入しない企業は導入していない
。

ならば失敗の理由は？
なぜ、当初ブーム時の導入は失敗し
たのか？
なぜ、失敗が技術的な制約によるも
のでは無いと気付けなかったのか？

本質はビジネスの分析
失敗の理由は
どういうデータを取得し、どのように分
析してどのように利益を得るかという部
分
そのようなプロジェクトをどのように関
係者の合意を取って進めていくかという
部分
という点にあったのではないか？

比較のためのフレームワーク
失敗の理由が共有されなかったのは
、ビジネス分析全体をカバーし、漏
れや過ちを見つけ出すフレームワー
クが無かったからではないか？
→ならば、そういうフレームワークを
使って議論をしよう！

BABOK®とは
IIBAが作成・公開するビジネスアナ
リシス(BA)の知識体系(BOK)
現在のバージョンは
2.0。5月12日からバ
ージョン3.0ドラフ
トがプレビュー開始
。

BABOK®の構成
要求を取り扱うタスクやテクニック
が中核となっている。
タスクはアウトプットを生成する完
結した作業の単位。
タスクの実行順は定義されない(標準
的なプロセスが存在しない)。

要求とは
IEEE 610.12-1990による定義
問題解決や目標達成のためにステークホ
ルダーが必要とする条件または能力
契約、規格、仕様、規制などを満たすた
めにソリューションやソリューションコ
ンポーネントが満たしていなければなら
ない条件または能力
上記1.または2.にあるような条件または
能力を文書化したもの

BABOK®における要求の分類
ビジネス要求
組織全体としてのビジネス目標、ビジネ
スニーズを達成するための条件。
ステークホルダー要求
ビジネス要求を達成するために各ステー
クホルダーが持つべき能力
ソリューション要求
ステークホルダー要求を実現するために
ソリューションが提供すべき能力。

ステークホルダーとは
ステークホルダーはプロジェクトに利
害関係を持つすべての人
プロジェクトメンバー、ユーザー、顧客…
BABOK®ではステークホルダーも重要
な管理の対象になる。
ステークホルダーの把握はプロジェク
トの外側で行う。

BABOK®の知識エリア
BABOKではビジネスアナリシスのタス
クを7つの知識エリアに分類している。
知識エリアには４つの種類がある。

知識エリアの種類
単一プロジェクトの中で要求を取り
扱う部分(中央の濃い青の部分)
プロジェクトの枠を超え組織で要求
をメンテナンスしていく部分(オレン
ジの部分)
そしてビジネスアナリシス活動をモ
ニタリンクしていく部分
全ての活動の基礎となる能力
に分けられている。

BABOK®の特徴
単一プロジェクトの枠を超え、組織と
しての要求の取り扱いをカバーしてい
る。
特定のプロセスに依存せず、適用範囲
が広い。
ステークホルダーなど、他の方法論で
扱いが尐ない分野もカバーされている
。
→事例比較のフレームワークとして応用

テーマ１：ビジネス要求の把握
明確な導入目的が先にあり、新技術
をその実現手段として評価する。
新技術の利用実績が増えベンダーか
ら統合ソリューションが出るまで待
つことができる。
これらの場合には「新技術をどう使
えば効果が出せるか」について悩む
必要はあまりない。

シーズ先行での導入
一方で、シーズ主導型のソリューシ
ョン導入では「新技術をどう使えば
効果が出せるか」がカギになる。
シーズをうまく生かすことができれ
ば競争優位を得ることができるのも
本当。

新技術導入のステップ
この種の新規技術ではトライアルを
行って技術の有用性を確認すること
になる。
トライアルを受け、次のステップを
考えることになるが、トライアル対
象の業務では使えなかったが他の業
務では使えそう、という結果が出る
こともある。

Low Hanging Fruits
導入難易度が低くて効果の高いソリ
ューションのこと。
ここから導入し、次のステップへの
ノウハウを蓄積していくのが定石。

分析系ソリューションの課題
得られるデータが業務プロセスと切
り離されている
分析結果の有用性を事前に予測しき
ることが難しい
このため、効果の事前予測、設計過
程での作りこみが難しい。

事例：Hannah Candles etc
ウォルマートにキャンドルを納入す
るサプライヤー。ブームの時代に
RFID対応。
年末繁忙期にウォルマートに商品が
未着。RFIDデータを分析し、商品を
積んだトレーラーが物流センターの
駐車場で放置されていたことを発見
。無事に納品が間に合った！

事例：Hannah Candles etc
・・・でも、そんな話って、例外ケ
ース過ぎない？ちゃんと投資対効果
あったの？

効果の事前予測が困難なら…
効果を期待できる用途のタネ(ビジネ
ス要求)を多数持っておくしかない。
得られた運用ノウハウが別の用途で
利用可能、ということを判断するた
めにもビジネス要求を多数仕込んで
おくことは重要。

組織の力で能力の限界を超える
ビジネス要求を組織の中から幅広く
集めて常に把握しておくことは個人
の力だけでは限界。
組織としてビジネス要求を収集・保
守する体制が必要。
→BABOK®の知識エリア「要求マネジ
メントとコミュニケーション」

テーマ２ステークホルダー分析
ビジネス要求が存在し、それを解決
する方法があるとしても、ソリュー
ションがすんなり導入できるとは限
らない。
「誰が実行する/誰に影響する」と
いう点に強い影響を受ける。

分析系ソリューションの課題・
続
どのようなビジネス要求に取り組む
ことになるかが事前に分からないの
なら、どのようなステークホルダー
が関係するかも事前には分からない
。

分析系ソリューションの課題・
続
業務系のソリューションでは、デー
タを作る人と使う人が重なるため、
インセンティブを提供して落としど
ころを作りやすい。
分析系のソリューションではデータ
を作る人、分析する人、分析結果を
元に行動する人が重ならないため、
そのような落としどころが難しい。

事例：ウォルマート・販促展示
アメリカの小売では販促イベントに
合わせ飾り付けまでをパレット上で
行った商品を売場に並べる慣習があ
る。
オペレーション能力が低い店舗では
、そのパレットを販促期間中に店頭
に出せない、あるいは勝手にばらし
て通常の商品補充に使ってしまうこ
とがある。

事例：ウォルマート・販促展示
ウォルマート社はパレットの店舗倉
庫から売場への移動をRFIDで監視す
ることを計画。
確かに本社で「店舗倉庫に残ってい
ること」は発見できたが、それを店
舗への適切な指示に落とし込むこと
ができず、導入は挫折。

ステークホルダー把握の重要性
ソリューション関係者について
どのようなステークホルダーがいて、
どのような能力を持ち、
どのようなインセンティブで動くか
といったことを、組織的に調査し、
情報を蓄積する必要がある。
→BABOK®のタスク「ステークホルダ
ーの分析を主導する」

事例：三越・婦人靴部門
10年前のRFIDブーム時、実証実験が
多くの業界で行われた。
その一つが百貨店での婦人靴管理。
展示された靴に他のサイズがあるか
どうかを、靴に貼られたRFIDタグを
読み取ることで検索できる。
当時の技術で費用対効果を満たし、
導入可能と言われていた。

事例：三越・婦人靴部門
だが、この用途での導入は広がらな
かった。
リスクの感じ方はステークホルダー
ごとに違う。
採用技術が標準から外れるリスク
人材の育成・維持に関するリスク
導入コストに関するリスク

テーマ３要求の追跡
ソリューションで達成すべき最上位
のビジネス目標が決まったら、より
下位のステークホルダー要求、ソリ
ューション要求を作っていく必要が
ある。

下位要求への展開
上位要求を下位要求に展開していく
ときに、本来は上位要求に基づかな
い要求が入ってくる。
「プロセスが普通に回っていればこ
うなる」という経験的なノウハウは
、一概には否定されるべきものでは
ない。

経験とイノベーションとの衝突
だが、経験的なノウハウは、イノベ
ーションと衝突することがある。
データの統計的利用のような、予測
が難しい、結果をプロセスで作りこ
めないものについては特にそう。

事例：アメリカンアパレル
RFIDを利用した棚卸しでは電波の制
限による読み落としが発生し(5年前
で2～3%)、バーコードを使うよりも
精度が低下する。
このため、当初は「精度が低くて利
用できない」という意見が多かった
。

事例：アメリカンアパレル
だが、そもそものビジネス要求は「
欠品による販売機会損失防止」であ
った。
この目的のためには精度の低下は許
容でき、逆に実施回数を増やすため
には大幅な省力化(半日→30分)が必須
だった。

要求間の追跡可能性
ある要求がどの要求を満たすために
存在するのかを把握しておくことで
、要求間の矛盾を上位の要求に立ち
戻って検証することが可能になる。
そのためには個人の能力ではなく、
要求を管理する組織的な仕組みが重
要。
→BABOK®のタスク「要求のトレーサ
ビリティーをマネジメントする」

本日の構成
RFIDとは
RFID導入の歴史
RFID導入とビジネスアナリシスの役
割
ビジネスアナリシスとは
ビジネスアナリシス上の注意点３つ
まとめ

まとめ
RFIDデータは自動的に取得される業
務プロセスとリンクしないデータで
あるため、ビッグデータの一種であ
る。
ビッグデータを使ったソリューショ
ンでは、分析結果をどのようにビジ
ネス改善に結びつけるかというビジ
ネスアナリシスの部分が導入の鍵に
なる。

まとめ
データ分析系の不確実性が高いソ
リューションでは、多くのビジネス
要求を体系的に把握しておくべき。
ステークホルダーとその属性の体系
的な把握も同様に必要。
上位要求への追跡可能性は、下位要
求が不合理でないかを確認する役に
立つ。

ありがとうございました！
IIBA日本支部
http://www.iiba-japan.org/
BABOK-WG(Facebookページ)
https://www.facebook.com/babokwg
林光一郎
hmitsu@ga2.so-net.ne.jp

IIBA日本支部BABOK-WG発表会「ビッグデータ時代のビジネスアナリシス～RFIDを題材に」発表資料(2014年4月24日)

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