AI活用を見据えデータ品質管理フレームワークの運用を開始
日揮HD
高品質なデータ基盤を構築し、プロジェクトごとにデータドリブンな意思決定を図る
日揮ホールディングス株式会社(代表取締役会長兼社長CEO 佐藤 雅之)は、海外EPC事業会社である日揮グローバル株式会社（代表取締役社長執行役員 山田 昇司、以下「日揮グローバル」）が、AI活用を見据えプラント設計・調達・建設工事（EPC）役務に係るデータ品質管理フレームワークの運用を本年4月より開始したことをお知らせします。本フレームワークの運用を通じて、EPC役務に関するデータ品質の向上を図り、業務効率化とデータドリブンな意思決定の実現を目指します。
本フレームワークは、データ品質の継続的な改善を目的として、株式会社日立製作所（以下「日立製作所」）と共同で構築しました。「PDCA※1×OODA※2」のハイブリッド型アプローチを採用し、長期的に見直しや改善が図れるPDCAサイクルに、迅速な状況把握と対応を可能にするOODAを組み込むことで、データ品質管理プロセス全体の高度化と、日常業務における品質向上の両立を実現します。
※1 PDCA：Plan(計画)、Do(実行)、Check(評価)、Action(改善)を繰り返し、業務の継続的な改善・効率化を図るプロセス
※2 OODA：Observe(観察)、Orient(状況判断)、Decide(意思決定)、Act(行動)を高速に回し、状況の変化に応じて迅速に意思決定・行動するプロセス
[画像:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/65135/324/65135-324-3457a644aa2e16f57aa709f0334521f6-377x267.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
PDCAとOODAを組み合わせたデータ品質改善プロセスのイメージ
日揮グローバルでは、現在EPCプロジェクトにおけるデータドリブンな意思決定を推進するため、EPC役務に関するデータを独自の基盤「DATABOX」で一元管理しています。一般的に、これらのデータは分野ごとの個別のデータベースで管理されることが多い中、当社では、それらを横断的に統合する基盤として「DATABOX」を構築し運用してきました。これにより、EPCプロジェクト全体のデータ統合を進めてきましたが、大規模化・複雑化するプロジェクトにおいて、こうした基盤をより有効に活用するため、データ品質をより体系的に管理する仕組みの重要性が高まっていました。
本フレームワークの活用により、データの完全性・適時性・有効性などを担保することが可能になり、設計や部材調達、施工といったEPCプロジェクト上の重要な状況を、部門横断で共有できるようになります。これにより、役員をはじめとする意思決定層が同じ情報にもとづいて判断でき、プロジェクト運営の高度化につながります。
AIを有効活用できるかは入力データに大きく依存するため、高品質なデータを維持していくことが求められています。日揮グローバルは、2023年より日立製作所と共同で、DMBOK※3や、ISO8000※4など国際的なデータマネジメントの標準フレームワークをもとに、現状のデータ品質に関する課題抽出や、目指す品質像の明確化、データ品質改善プロセスの設計などデータ品質管理フレームワークの構築を進めてきました。
※3 DMBOK : Data Management Body of Knowledge(データマネジメント知識体系ガイド)
※4 ISO8000 : データ品質に関する国際標準規格
日揮グループは今後、品質が管理されたデータを活用することで、確実なプロジェクト遂行管理を実現し、高度化・複雑化する世界のさまざまな課題解決に貢献してまいります。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
