製造業D社 様
生成AIやAIエージェントの業務活用が本格化するなか、その成果を左右する「データの品質と一貫性」に企業の関心が集まっています。基幹システムに蓄積された数値データから、文書・図面・画像といった非構造化データまで、社内に散在するデータを整備し、信頼できる形で活用できるようにするデータマネジメントは、AI時代の経営基盤として需要が急速に拡大しています。しかし多くの企業では、データを提供する部門と、データを利用して部門が必ずしも一致しないため、データ整備の責任の所在が曖昧になり、整備が進みにくいのが実情です。さらに、データは日々追加・更新されるため、一度きりのデータクレンジングでは品質を維持することができません。データマネジメント組織の立ち上げは、責任の所在を明確にし、整備を継続する常設の体制を築く有効な一手です。
シグマクシスは、データマネジメント領域におけるプロジェクト実績に基づく実践知と、組織や人に変化を定着させるチェンジマネジメントの強みを活かし、大手製造業D社様の開発・生産部門におけるデータマネジメント組織の立ち上げを支援しました。
同社の開発・生産部門は、製品や製造工程の設計情報をはじめとする複雑かつ大量のデジタルドキュメントを保有する一方、データの構造化やシステム化が十分に進んでいないためデータが探しにくく活用されないという課題を抱えていました。加えてデータの提供部門と、そこから便益を得る利用部門が必ずしも一致しないことから、提供部門がデータ整備へのモチベーションを維持しにくく、整備が後回しになっていました。こうした状況のなか、データ利活用の促進にむけた計画立案に参画したシグマクシスは、データマネジメントに責任を持つ新組織の立ち上げを提言し、設立まで伴走しました。
具体的には、これまでのプロジェクト実績から類型化したベンチマーク指標を用いて、まず現状の課題と解決の方向性やアクションアイテムを可視化しました。さらに新組織設立に向け、提供側・利用側双方のモチベーション向上につながるKPI設定や、事業本部長直轄の組織としての組成など、最適な組織設計を支援しました。
新組織は、データ整備の責任者として部門間の調整役を担い、ルール整備や標準化、事例やノウハウの共有を行います。また、データの利用状況や活用成果を提供部門にフィードバックして整備の優先順位づけに活かすとともに、成果や期待に応じて予算や人員を調整します。こうした仕組みにより、データ活用の成果を全社で継続的に生み出せるようになり、組織横断的なデータ利活用が可能になりました。
シグマクシスはデータマネジメント領域において、「データ・分析基盤構築」から、「データガバナンス標準化」、「データ利活用・分析推進」、そして「データ組織立上げ・人財育成」まで、幅広いサービスを提供し、支援実績を有しています。今後も、生成AIやAIエージェントの普及によって重要性がさらに高まるデータから、より多くの日本企業が新たな価値を創出できるよう提案から実行まで支援してまいります。
（公開日：2026年11月）