清⽔建設株式会社

⼀般論でいえば、⼤規模BtoBである建設業は、（BtoCに⽐べると）データ分析が活⽤しにくい業態といえます。BtoCには、「⼤量⽣産（または仕⼊れ）と⼤量販売」、「顧客は不特定多数」、「⽐較的に安価、リピート頻度も⾼い」という特徴があります。
⼀⽅、建設業は、「注⽂⽣産、⼀品⼀様（⼀つ⼀つの建物がすべて違う）」、「顧客は特定少数」、「きわめて⾼価」という業態です。このように顧客の⺟数が少ないため、BtoC、たとえば⼤規模ECサイトがするようにデータ分析を行うのは困難です。
しかし、この前提を踏まえてなお、私たちデジタル戦略推進室は思考停⽌することなく、建設業におけるデータ分析の⽅法論を模索していきたいと考えています。何か⽅法があるはずです。

これら災害事象については、ヒヤリハットも含め、詳細なデータが社内に蓄積されています。このデータを分析して、災害防⽌につなげたいと考えています。
これまでも「暑い夏場は⾼齢者が倒れることが多い」などの傾向が知られていました。しかし、そうした「常識的な因果関係」「ふつうに考えてもわかること」のほかに、もっと意外な要因があるのではないか、と思うわけです。この視点で、災害が起きた現場の、湿度・温度・天候など気候条件、被災者の年齢・性別・経験年数などの属性、場所・⼯期・⼯法・建築物の種類などの現場情報など、あらゆるデータを分析し、災害の原因となる「未知要因」を発⾒したいと考えています。

建設の、特に現場は「あらゆる点で属⼈性の⾼い場所」です。各現場の統括管理者を「⼯事⻑」と呼びますが、トップクラスの⼯事⻑になると個性豊かな⼈が多く、何か困難が起きたときでも、それぞれ独⾃の、時には⼀⾒、⾮常識にすら⾒える⽅法を使って、難局をしのいでしまいます。同じ設計図、同じ課題に取り組む場合でも、着⽬するポイントや発想法が、⼯事⻑ごとにまったく異なることも少なくありません。
⾒積もりの世界にもスーパーマンがいます。図⾯を少し⾒ただけで、「⼯期は○ヶ⽉、⼯費は○億円ぐらいかな」とボソっとつぶやく。そして、最終的に、ほぼその⾦額に落ち着いてしまうのです。このように、建設現場は仕事の属⼈性が極めて⾼いため、あまり「⼀般化・標準化」という発想になじみません。とはいえ、そのようなスーパー社員もいずれは退職します。従って、彼らが持つ暗黙知を、⾔語化・データ化し、次世代に承継する必要があります。ここでデータ分析を活⽤したいわけです。
弊社では年間で数百に及ぶ建設案件があり、各現場のデジタルデータは過去20年分にわたり社内に蓄積されています。データの内容は、「⼯事⽇報データ（何年何⽉何⽇に、誰がどんな作業をしたか）」、「購買調達データ（どんな資材を、いつ、いくらで発注して、いつ納⼊されたか）」、「事故・災害データ（どんな状況で、どんな事故・災害が発⽣したか）」などです。この他、設計図、⾒積書、⼯事計画書も網羅的に保管しています。
これら社内に蓄積してきた膨⼤なデータを分析して、「成功した⼯事に共通する傾向」、あるいは「苦戦した⼯事に共通する傾向」を割り出せないかと考えています。
おそらくネガティブ情報の解析の⽅が、先に結果がでやすいと考えています。ネガティブ情報とは、「この条件が揃ったとき、その⼯事は、⾼確率で難航する」、「品質事故は、なぜか○⽉に起こることが多い」などです。失敗や事故の「予兆」が分かれば、回避するための準備⾏動を起こすことが可能です。
なお、こうした分析は「スーパー⼯事⻑」ではなく、平均レベルの⼯事⻑や担当者に特に役⽴つでしょう。平均値を底上げできれば、会社全体のレベル向上につなげられます。

実は、建設業でいちばんデータ分析を適⽤しにくいのが、この営業分析かもしれません。というのも建設業の営業は⾮常に期間が⻑いからです。営業開始から受注に要する時間は、3年、5年はあたりまえ、10年も珍しくありませんし、20年かかった案件さえ過去には存在します。
ここまで期間が⻑いと、案件の途中で、「客先の⼈事異動」「事業環境の変化」「会社の⽅針の変更」など、さまざまな不確定要素が発⽣します。案件は⼀つ⼀つ違い、不確定要素によりさらに分岐が多くなる。今までは「建設業の営業をデータ分析するのは困難」という考えに陥りがちでした。
しかし、今は別の⾒⽅を変えて、「⼀⾒、データ分析が不向きに⾒える分野だからこそ、データ活⽤できれば、受注要因や失注要因について⼤きな発⾒があるはずだ」と思っています。決めつけず、予断を⼊れず、良い意味で無機質に分析していきます。

これら3点の他にも、「原価計算分析」「調達⾒積もり（購買データの傾向分析）」「技能労働者へのアンケートの結果分析」「災害発⽣分析（ヒヤリハット）」「⼈事系データ分析」「セキュリティインシデント分析」などの分野でも、データ分析が課題解決のカギを握ると考えています。