データ駆動型経営の新基盤「Liberty DSP」の信頼性機能とは

データ駆動型経営の要となる「Liberty DSP」の新機能

データを駆使した経営スタイルが浸透する中、企業にとって重要なのはデータの質です。成果志向のコンサルティングを手掛けるLiberty Dataが提供するデータ活用基盤「Liberty DSP」は、企業の業務をデータ駆動型に改革することを目的としています。このプラットフォームに新たに支援機能、信頼性評価・データ補正機能が追加されたことが発表されました。これにより、データの品質を向上させることが可能となり、経営判断の質を飛躍的に改善することが期待されています。

データの品質向上がもたらす効果

業務で使用するデータの品質が低いと、当然のことながら判断の精度も低下します。特に営業部門では、各担当者が予測した売上額を基に上長が業務判断を行いますが、営業マンの能力や製品特性によって予測の正確性にばらつきが生じやすいという課題があります。そのため、見込利益と実際の利益との間に大きなギャップが生じ、最適な判断ができなくなるのです。

使用するデータの品質を向上させることは難しい場合があります。例えば、営業担当者の教育を強化することで予測精度を上げるという取り組みは有効ですが、日常業務が忙しい中で新たなスキルを身につけるのは容易ではありません。また、データ入力の工数が増加することも現場にとっては大きな負担となります。このような現実から、根本的なデータ品質改善には高いハードルが存在するのです。

従来のデータ補正方法の課題

現実的な解決策として、既存のデータを補正する方法が考えられます。例えば、実力のない営業マンが出した見込売上額を経験豊富な上長が感覚を頼りに修正する場合もありますが、この方法もまた精度にムラがあり、工数が限られた中では最適解を見出すのが難しいのが実情です。

新たな機能「信頼性評価・データ補正」

今回導入された「信頼性評価・データ補正機能」は、これまでの課題を解消するために設計されました。この機能では、過去の実績データを基に各担当者の予測精度を解析し、信頼性を定量化します。その結果をもとに、将来の予測データに対して担当者ごとに自動的に補正が行われます。この仕組みによって、見込利益の精度を高めることが可能となります。

具体的な適用業務

1. 販売見込予測データの統合
複数の営業担当による見込売上データを集約する際には、単に合計するだけではなく、営業担当ごとの予測精度を考慮する必要があります。これにより、実績と見込合計値の乖離を小さくします。

2. 測定データの適切な取り扱い
研究開発部門での測定データも同様で、測定誤差を考慮せずに平均を取ると、真の数値とのズレが生じることがあります。この機能は正確なデータ解析を支援します。

デモ動画の紹介

実際の機能については、こちらのデモ動画からご覧いただけます。製品販売の営業マンが予測した見込利益と実際の利益の差が重要な意思決定に及ぼす影響を解説しています。

Liberty DSPについて

「Liberty DSP（Data Science Platform）」は、Liberty Dataが提供するデータ活用基盤です。データの蓄積から分析、可視化、事象予測、事業の最適化までを一貫して自動で実行できることを目指しています。このプラットフォームは、製造業を中心に多くの企業に導入されており、正式な情報はこちらのサービスサイトでご確認いただけます。