わたしがお客さまの前でよく使う言葉で、通じないことが多いもののひとつが、「因数分解」です。

しかし、この因数分解、デジタル化においては極めて重要なスキルだとわたしは思っていますので、めげずに使っています。

ここでいう「因数」というのは、かみ砕いた言い方になっているかどうか自信はありませんが、対象になるものを構成する要素、というような意味です。物事の本質を見極め、課題解決の糸口を見つけ、課題を突破する新しい方法論や構想を構築しようとするとき、ぼやっとして捉えられている対象物を、根幹を構成している要素にどうにかして分解し骨組みを見極めることが必要になります。それを「因数分解する」と言っています。

因数分解する試みというのは、その対象に対する一種の研究のようなものであり、またある意味では、その対象の全体像を知り尽くそうとするこだわりが表れることではないかと思います。

例えば、ある食品製造業の場合。品質にこだわるその会社が、自分たちが納得のいく商品だけを作りたいと考えたら、どうするでしょうか。

製品出荷前に官能検査をするのは当然でしょうが、その検査が属人的では、テイスティングする専任の担当者の「勘」がすべてになってしまいます。その勘がどのように機能しているのか見えるようにしなければ、社内で納得感が共有されませんし、その人以外に優れたテイスターも育ちません。

そこで、検査に合格となる味の要素を因数分解するわけです。因数分解するなら、科学的に測定できる要素に分解したいものです。成分を分析し、合格品に備わる特性を導き出します。おそらくこうした調査は、専門機関などに依頼すればそれほど難しくはないでしょう。

本当の問題は、ここからです。では、そうした合格品を製造するには、どういう条件がそろっている必要があるのか。それがわかれば、安定的に合格品を製造することができます。合格品を生み出す特性が生産過程でどのように生み出されるのかを調べ、その要素をまた因数分解します。食品ならば、水分量、原材料の配合や重量、調合や加工のタイミング、場合によっては工場内の室温や湿度も影響するかもしれません。

その因数分解に成功できれば、それらの要素をモニターする仕組みをつくりこむという道筋が見えてきます。因数分解できているのなら、一連の仕組みを仕様として表現するのは、比較的容易です。品質のつくり込みに必要な要素が管理できるなら、品質検査で合格できなかった場合は原因を分析し、その対応策を製造現場に数字ですばやくフィードバックすることができるでしょう。現場はその数字を基に、即座に改善対応が取れることになります。勘に頼った改善対応よりも、はるかに精度の高い改善が、誰でもすぐに打てるようになります。

このようにして仕組みが完成して稼働すれば、それはまさしくシステムです。

先月のコラムでも、データは自分で作らなければ存在しないと述べました。データを生み出すために必要なスキルが、上記のような「因数分解」なのです。

仮に、既に使えそうなデータがすでにある場合でも、そのままでは用を満たさないことが往々にして起こります。そうした時にも「因数分解」が必要になります。

例えば、建設業では最近BIMを活用するケースが増えています。BIMによれば、建設物の設計データが余すところなく保存されており、それが3Dモデルとして利用可能です。これを用いれば完成後の建築物の施設管理にも使えそうだ、という発想が容易にできます。

しかし、実際はそうは簡単に行きません。設計時に構成したデータと、施設管理に使いたいデータでは、中身が大きく異なるのです。設計データは、主に建物の構造に着目したデータセットになっているわけですが、施設管理ではそんな細かい寸法などが知りたいわけではありません。一方で、施設内で使われている設備や装備のメーカーや品番といった保守に必要な情報は細かく知りたいわけです。

では、施設管理にはどんな情報が必要なのか。それを因数分解する必要があります。そのうえで、持ち合わせているデータがどのくらい流用できるか、流用できない情報はどこから引っ張ってくるか、という取組みができなければいけません。それがうまく行かなければ、大量にあるけれど用はなさないデータが壁になって、施設管理はままならないでしょう。

このコラムでは端的な話しかできないのですが、業務改革やデジタル化の取組みにおいて「因数分解」が大事であることが、少しでもご理解いただければ嬉しいです。引き続き、この言葉は多用させていただこうと思っています。