1.データ分析の背景

1-5.DATA分析に必要な技能とツール

1. データ分析に求められる「5つのスキルセット」

精度の高い物流データ分析を行い、実効性のあるシステム提案に繋げるためには、単なるパソコン操作にとどまらない多角的なスキルが必要となります。

• ある程度の統計知識・理論演算に関する知識: 膨大なデータから傾向や異常値を読み解き、論理的な裏付けを持った計算を行うための基礎学力。
• 物流の運用知識: 計算結果が現場のオペレーションとして本当に実現可能かを判断するための実務知識。
• 物流機器の特性・性能に関する知識: マテハン機器(コンベヤ・ソーター・ラック等)の処理能力や制約を理解し、分析結果とすり合わせる力。
• ITツール・プログラミングスキル: Excel、Access、VBAなどを駆使し、簡単な集計ソフトを自作・操作して大容量データを高速処理する技能。
  ※当研究所が提供する「Tera計算」について
  大容量データの高速処理を実現するため、データベースにAccessを採用し、VB.NETとSQLを高度に駆使して分析・集計を行っています。
• 提案に組み込む為の表現力: 分析結果をグラフや図解(Visio、CADソフト等)で視覚化し、顧客や関係者に分かりやすくプレゼンテーションする力。

2. チーム編成と外部専門家の活用

上記のように、データ分析には「統計」「物流現場」「IT」「プレゼン」という幅広い高度な専門性が求められます。これを一人の担当者がすべて網羅することは非常に困難です。

【解説】チームでの対応とアウトソーシングの判断

図では、これらの技能について「複数の人で構成されてもよい」と明記されています。営業、ITエンジニア、現場担当者がチームを組んで補完し合うことが現実的なアプローチです。

一方で、「社内で分析しようとすると時間がかかる」「技術的に可能であっても、日々の業務に追われて時間が確保できない」といったリソース不足の壁に直面することが多くあります。その解決策として、「専門家に依頼することが(結果的に)コスト安である」という結論が提示されています。ただし、長期的な競争力を維持するためには、外部に丸投げするだけでなく「社内技術者の育成も必要」であると、両輪での対応が促されています。