楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ

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近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。

チーフ・データ・オフィサーとチーフ・デジタル・オフィサーの違いとは？

──企業のデータ活用戦略を担うCDOの存在がクローズアップされていますが、同様にデジタル戦略を担当する「チーフ・デジタル・オフィサー（CDO）」の役割も注目されています。どちらも同じ「CDO」という呼び名で混同されることも多いのですが、そもそも両者の違いは一体どこにあるのでしょうか？

北川氏：企業によってビジネス戦略は異なりますから、自ずとデータに期待する役割や、データを活用する戦略も異なります。これはデジタル戦略でも同様です。チーフ・データ・オフィサーや、チーフ・デジタル・オフィサーの職務の定義も企業ごとにまちまちであり、両者の違いを一概に説明するのは難しいと思います。

楽天
常務執行役員
CDO（チーフ・データ・オフィサー）
グローバルデータ統括部ディレクター
北川拓也氏

ハーバード大学で数学と物理学を専攻し、同大学院物理学科博士課程を修了。物性物理の理論物理学者として、『Science』、『Nature Physics』、『Physical Review Letters』などの学術雑誌へ20本以上の論文を出版。その後、楽天でデータサイエンスの組織を立ち上げ、現在、CDO（チーフデータオフィサー）としてグループ全体のデータ戦略と実行を担い、インドやアメリカを含む海外拠点の組織も統括する。2017年に設立された楽天データマーケティング株式会社では取締役を兼任。データ基盤作りや科学的な理解に基づく顧客体験の提供、広告事業の立ち上げ、データによるビジネスイノベーションなどを推進している。

バンダーリ氏：そうですね。ただ大まかに分類すると、企業が取り組むべきトランスフォーメーション（変革）には、「テクノロジー・トランスフォーメーション」「デジタル・トランスフォーメーション」「データ・トランスフォーメーション」の3種類があり、それぞれに責任者を割り当てた上で、互いに協力しながら変革を進めていくことになります。

　ちなみにIBMには、デジタル・トランスフォーメーションを担当するチーフ・デジタル・オフィサー、データ・トランスフォーメーションを担当するチーフ・データ・オフィサーがいます。

　チーフ・テクノロジー・オフィサー（CTO）の役職は明示的には設けていないのですが、IBM Researchのトップが実質的にCTOを兼ねています。これに加えてチーフ・インフォメーション・オフィサー（CIO）がいて、この4者が密に連携を取りながら会社全体の変革をグローバルで進めています。

IBM
Global Chief Data Officer
Inderpal Bhandari(インダーパル・バンダーリ)氏

2015年12月にIBMに再入社、新設されたグローバル・チーフ・データ・オフィサーに就任。これまでの豊富な経験をもとに、IBMのデータ戦略策定、IBM自身のコグニティブ・エンタープライズへの変革をリードし、コグニティブ・エンタープライズへの道のり、つまり、お客様がコグニティブになるためのロードマップを作り上げた。2017年にはCDO Clubにより米国Chief Data Officer of the Yearに選ばれた。

──お二人とも現在、膨大な量のデータの中から隠れた価値を見いだす取り組みを日々進められているわけですが、どのような点に着目することでデータから価値を抽出できるようになるのでしょうか？

北川氏：楽天では大きく分けて、3つの切り口でデータを活用しています。

　まず1つ目としては、経営指標のコスト面に着目します。ここを精緻に分析することで、どの事業領域でどれだけのコストを削減でき、その結果どの程度の収益改善が見込めるか分かるようになります。

　2つ目が、売上高関連の指標です。ここに着目することで、特定の事業領域の売り上げを一定数伸ばすためにどの程度の投資が必要で、どれぐらいのリターンが見込めるかが見えていきます。

この記事の続き＞＞
・なぜCDOに「非協力的」なのか
・常につきまとう「データのサイロ化」の克服法
・本格的なデータ活用を実現するために最も重要なことは