DX「2025年の崖」克服にETL/EAIツールが役立てること

こんにちは！アシストの田中です。
アシストでデータ連携製品（ITの3文字略語ではETL/EAIと呼ばれる分野）を主管しています。

今回の記事では、経済産業省が昨年9月（2018年9月7日）に発表して以来話題となり続けている

「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」

について、データ連携（ETL/EAI）の視点で綴ってみようと思います。

ITシステム「2025年の崖」とは？

この「DXレポート」では、サマリー・簡易版・本文と内容粒度に応じた3つのレポートが公開されています。

その中から「2025年の崖」についてそのまま引用すると、

"多くの経営者が、将来の成長、競争力強化のために、
　新たなデジタル技術を活用して新たなビジネス・モデルを創出・柔軟に改変する
　デジタルトランスフォーメーション（＝DX）の必要性について理解しているが・・・

　　・既存システムが、事業部門ごとに構築されて、全社横断的なデータ活用ができなかったり、
　　　過剰なカスタマイズがなされているなどにより、複雑化・ブラックボックス化

　　・経営者がDXを望んでも、データ活用のために上記のような既存システムの問題を解決し、
　　　そのためには業務自体の見直しも求められる中（＝経営改革そのもの）、
　　　現場サイドの抵抗も大きく、いかにこれを実行するかが課題となっている

　この課題を克服できない場合、DXが実現できないのみでなく、
　2025年以降、最大12兆円/年（現在の約3倍）の経済損失が生じる可能性"

　（引用：DXレポート～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～）

と記載されています。

「最大12兆円/年という経済損失」と言われるとあまりピンと来ませんが、
私も日々利用しているセブン-イレブンやファミリーマートなどなど、
国内すべてのコンビニの市場規模が11.8兆円(※)です。
これが喪失してしまうことを考えると如何に大きい損失かイメージできます。
（※出典：ユニーファミリーマートホールディングス統合レポート2018）

このDXレポートは2018年9月に発表されて以来、多くの反響を呼んでいます。
インターネットで「2025年の崖」と検索するとさまざまな考察が多くの記事やブログでなされていますので、
DXレポートを読むに併せてそれらを見てみるとおもしろいです。

DXレポートの内容の仔細についてはこの記事では割愛しますが、
先日、このDXレポートを発表した経済産業省のご担当者が講演されるセミナーに参加して参りました。
そこで改めての発見がありましたのでご紹介します。

内容をまとめますと、

日本企業がグローバルで戦っていくためにはDXへの取り組みは不可欠

DXに取り組めていない原因を突き詰めると高コスト構造のレガシーシステムの存在がある

レガシーシステム化の要因は
　－技術面の老朽化
　－肥大化・複雑化
　－ブラックボックス化

ブラックボックス化を解消しデータをフル活用した本格的なDXを実行するには、
既存システムの現状を認識した上でどのように見直し、デジタル技術を活用してビジネスをどのように変革するかという経営戦略と経営層の号令・判断が不可欠

企業の経営層による判断を後押しするためにも、経済産業省からDXレポートを発信

DXレポートの発信元から、その意図や真意を聞くことで、
　－経営層に向けたメッセージでありDXの現状理解と舵取りの判断が期待されている
　－必ずしもシステムの刷新ではなくデータを活用するためのブラックボックス化の解消が求められている
この２点をよく理解できました。

2025年の崖の克服とDX実現にETL/EAIツールが役立てること

データ連携製品に携わっていることで、

既存システムの刷新（モダナイゼーション）や
レガシーシステムのダウンサイジング（レガシーマイグレーション）を背景としたデータ処理基盤の構築
既存システムをはじめとして、SaaSやIoTなど新しいデータソースからのデータレイク構築
既存システムのAPI化
オンプレの基幹システムとクラウドサービスとのデータ連携
RPA推進を背景した高度な業務自動化
機械学習やAIへの教師データやセルフサービスBIの活用を見据えたデータプレップ観点でのデータ連携

などなど、昨今のDXの動きを背景とするようなご相談を多くいただきます。

これらのご相談に共通することは、

　「データを活用できるようすること」を前提としたデータマネジメントを如何に実践できるか？

にあるよう感じます。

この実践に必要な要素として、次のようなものが挙げられます。

　－SORについては、これまで通り信頼性高く安定したデータ処理を実施できること
　－また、活用に向けた連携もできること
　－SOEについては、活用に向けたインターフェースが容易にとれること
　－ビジネスの変化と共に将来的な機能拡張ができること
　－データ量やデータソースの増加に耐えられること
　－それらデータ処理を生産性高く開発できること
　－特定の技術者に属人化せず継承可能な実装および開発方式であること
　－ランニングコストが抑えられること

これらの多くはETL/EAIツールなど適材適所なソフトウェア・パッケージの採用により
達成できる点が多くあります。

私自身、このDXレポートを多くの企業の経営層の方々にぜひ認知いただきたい！
また、IT業界の端くれとして2025年までにお客様にDXの実現のお役に立ちたい！
と切に思いますので、お客様のご要件に真摯に耳を傾け、
「2025年の崖」解消の一助となるべく活動していきたいと思います。

データ連携について何かお困りのことがあれば、弊社アシストまでぜひご相談ください。
適材適所のツール選定から、導入や各種支援サービスまで幅広くお手伝いさせていただきます！

オススメ資料のご紹介

適材適所なデータ連携ツールの選定をしていただくために、
「自分たちに合っているのは（必要なのは）EAI？ETL？」
というポイントを整理しながら見極めていただくことができます。

自社要件を整理するためのワークシートも付いていますので、
よかったらこちらもぜひご活用くださいませ。

執筆者情報：

田中貴之　（たなかたかゆき）
東日本技術本部　情報基盤技術統括部

1998年株式会社アシストに入社。
メインフレーム製品やBI製品、SFA製品などのフィールドエンジニアを経験し、
情報系製品のプリセールスチームの立ち上げを行う。
2014年からは、DataSpiderやDMExpressなどデータインテグレーション製品の
ビジネスマネージャとして活動中。