製造業のデータって、ほんとはDXに向いていないのかもしれないね | タイム・コンサルタントの日誌から
（前回のあらすじ）あなたは、ある製造業の工場に勤める若手のエンジニアだ。案外パソコンに詳しい、などとおだてられて手製のツールなどを作っているうちに、いつのまにか工場長から『製造IT担当』なる係にされてしまった。なんだか技術者というよりも便利屋みたいだな、などと思いながら、それでも製造ラインのデータを取得するIoTなどの仕組みを工夫したり、生産管理システムの改修要件をとりまとめたりしてきた。 そんなある日、本社から突然、「全社DXチーム」のメンバーに任命されたから会議に来い、と命じられる。専務が委員長で、情報システム部の次長が事務局長だ。社内の主な部署から、若手中堅メンバーが集められている。だが、参加してみたものの、皆、何をすればいいのか思案顔であった。最近のデジタル技術は、従来のサーバとPCの中のITより、現実世界とインタラクションが強い、だからそれを利用すればいい、という意見もでた。だが
新型コロナ 感染者情報一元的に管理 新システムの運用開始へ | NHKニュース
新型コロナウイルスの感染者の情報を、関係機関がオンラインで速やかに共有する新たなシステムの運用が、今週から始まります。 これまで感染者が確認された場合、担当の医師が手書きで「発生届」を作成し保健所に送っていましたが、新しいシステムでは、タブレットなどで必要な情報を入力し、直ちに関係機関で情報を共有できるようになります。 また、自宅で療養している軽症患者の健康状態は、保健所の職員が電話で確認していましたが、患者本人がスマートフォンの専用のアプリで報告できるようにするということです。 このほか、ＰＣＲ検査の実施件数なども管理することにしています。 厚生労働省は、今週から21の自治体で試験的な運用を始め、今月中に全国に広げる方針で、業務過多が指摘されている保健所などの負担軽減につなげたいとしています。
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
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