私は、データ・ドリブン経営の中でDX推進を担当しており、YAMATO NEXT100にある5つのデータ戦略を進めています。

データ戦略では、初めにデジタル基盤である「Yamato Digital Platform」の構築から始めました。その基盤の中で顧客からの出荷データや荷物を運ぶリソースデータなど3つのデータセットを整備し、それらを用いてデータ分析や業務量予測を行うなど、データ・ドリブン経営を推進しています。

現在は、そのためのチームビルディングや環境構築も含めて、データ整備、※ML Ops提供を進めています。

その上で、データが正しく効率的に使われるよう整理するデータマネジメントの階層があります。この階層では細分化されていたデータを綺麗にし、より分析しやすいデータに整え、必要なデータをデータサイエンティストに提供するコンシェルジュ機能も備えています。

最後にデータサイエンティストチームです。このチームは2階層になっていて、1つ目は、EC事業統括や輸配送統括など、各統括に対応するチームを作っています。統括ごとに特色、特徴が違うため、それぞれの課題に対してデータを使ってどう解決するかアイデア出しを行います。

2つ目では、データサイエンスのCoE（Center of Excellence）チームがあります。このチームでは、ML Opsのモデル構築やML Ops環境を使用した機械学習モデルの構築、Tableauなどを使ったデータの可視化を行うチームがあります。

この4階層の組織で5つのデータ戦略を進めています。

ブランディングの観点では、ヤマトグループのDX戦略を紹介するオウンドメディア「YDX（Yamato Digital Transformation Project）」を立ち上げ、講演などで使用する資料は専門のプレゼンテーションデザイナーに作成してもらいました。

その上で、データ戦略自体も明確化しました。データサイエンスやDXは目的ではなく、手段です。YAMATO NEXT100の中に組み込み、しっかりデザインすることで、チームメンバーや社外にも明確にストーリーを説明できます。

また、当社のデータ戦略に興味を持ってくれる人材を意識して、DXやデータサイエンス、データドリブンを組み込み、発表できたことがよかったと思います。

あとは、人事制度もキーポイントだと思います。

データサイエンティストやデータエンジニア、クラウドアーキテクトなど、役割ごとに専門性を持った職種を定義して、そこに対して必要なスキル要素をジュニア、ミドル、シニアという形で大きく３段階にランク分けすることでキャリアアップできるような形にしました。

報酬も日系企業で同じような取り組みをしているところをエージェントにリサーチしてもらい、競えるような報酬に設計しています。

メンバーシップ型やジョブ型と言われている従来の雇用方法に加え、入ってきたメンバーを戦略に基づいてアサインし、事業にどう貢献するのか、ということも含めて意識付けして動いてもらえているところです。

受講内容の方向性や枠踏みは社内で内製化するようにしており、コンテンツ作成はパートナー企業にお願いしています。ただし、内製・外製で線引きをせず、社内外の人がうまく混ざり合うようなチームアップで活動してもらっています。

BS（貸借対照表）やPL（損益計算書）にも貢献できるようにしたいです。短期的には、売り上げと利益にどう貢献していくのか、長期的にはサステナブル経営にも価値提供できる領域だと考えています。