LeanIXで可能性を解き放つ
エンタープライズアーキテクチャ管理（EAM）は、ビジネスとテクノロジーをつなぎ、組織の成功を導く極めて重要な役割を果たします。データドリブンなEAMの導入を進めるには、その基本概念、課題、戦略をしっかりと理解する必要があります。
データドリブンなEAMツール
各種EAMツールの中核にあるのがメタモデルです。これは、ビジネスとテクノロジーをつなぐ共通言語として機能します。戦略からテクノロジーまでを包括的にカバーし、企業内のさまざまな要素がどのように関連し合っているかを可視化します。
弊社が推奨するEAMツールLeanIXは、標準搭載のメタモデルが統合的なフレームワークを提供します。あらゆる関心領域を専用のファクトシートタイプで管理し、全体を俯瞰できる構造になっています。変化がもたらす影響を戦略的に議論しつつ、ビジネス価値の創出という目的を見失わないよう、EWMツールを効果的に活用しましょう。
データドリブンEAM導入成功の秘訣
EAM導入で重要となる5つのポイントをご紹介します。
- 目標 – LeanIXはエンタープライズアーキテクトのための新しいツールであると同時に、すべての関係者が協力し合い、より良いコミュニケーションを図るためのハブとしても機能します。エンタープライズアーキテクトだけでなく、ビジネスサイドとも連携し、組織全体の目標を確認して歩調を合わせる必要があります。EAMをエンタープライズアーキテクト専用のツールとするか、組織全体の経営基盤としてアプローチするか、その位置付けを明確にしなければなりません。
- ツールの役割 – EAMツールは非常に有能ですが、組織の他のツールや情報源を置き換えるものではなく、補完する存在であるべきです。建設的なコラボレーションを実現するには、各ツールの役割を明らかにする必要があります。LeanIXは、部門横断での意思決定や透明性の向上に役立ちます。
- 計画 – 優先順位付けも重要です。まずは価値を実感できるユースケースに焦点を当て、成功の定義、前提条件、成果指標を明確にすることで、効果的な計画と円滑なコミュニケーションを実現できます。
- ガイドライン – アーキテクチャのあらゆる側面を文書化するためのガイドラインを示すことで、関係者からの信頼が高まります。また、LeanIXに対してデータを提供する側と、インサイトや意思決定支援を得る側の役割と責任を決めることも重要です。
- 信頼性 – EAMが提供するインサイトの信頼性を確保するには、知識だけでなく、データ品質や関係者の行動など、実効性と測定基準を兼ね備えたパラメータを定義する必要があります。具体的なガイドラインと堅牢な仕組みを整えることが、情報に基づく意思決定を支える基盤となります。
データドリブンEAMとLeanIX
弊社は、さまざまな業界・組織においてデータドリブンEAMの導入を支援してきた経験から、LeanIXを活用することで得られる大きな可能性とビジネス価値を実感しています。
データドリブンEAMの導入を成功させるには、これまで述べたポイントすべてにおいて、目指すべき将来像を描き、組織全体の歩調を合わせる必要があります。そして、テクノロジーの可能性を最大限に引き出すには、実践面の変革も同時に進める必要があります。
成功の鍵
データドリブンEAMがゲームチェンジャーとなる理由は、大きく分けて2つあります。
- データ品質 – データドリブンEAMでは、実態をデータで可視化し、それを基に意思決定を行うため、質の高いデータが不可欠です。良いデータの定義を明確にし、それを維持・保証する仕組みも必要です。LeanIXにおけるデータ品質の最適化および自動化については、関連記事「LeanIXによるデータ品質の最適化・自動化」をぜひお読みください。
- ビジネスとテクノロジーの架け橋 – エンタープライズアーキテクチャがビジネス目標の達成を支援します。データドリブンEAMの導入により、ビジネス部門とIT部門の知識やコミュニケーションのギャップを埋めるという長年の課題を解決できます。
ビジネスとテクノロジーの架け橋：データドリブンEAMの課題と可能性
ビジネス部門とIT部門の間にある溝をエンタープライズアーキテクチャで埋めようとする取り組みは、これまでも行われてきました。しかし、多くの組織にとってそれは容易ではなく、成果も必ずしも十分とは言えませんでした。その原因は、決して努力や知識、意欲の欠如ではなく、実現のために必要なツールが存在しなかったためです。
この課題をデータドリブンEAMがどう解決するのかを、特にLeanIXのメタモデルの観点から見ていきます。
- ビジネス目標の定義 – 最初のステップとして、LeanIXでビジネス目標を定義します。目標ファクトシートを使い、上位のビジネス目標を階層化して具体的な目標に落とし込みます。そのディスカッションを通じて、これらの目標がビジネス、そしてビジネスケイパビリティマップにどのような影響を与えるかを検討できます。
- アーキテクチャ目標とイニシアチブ – 先ほどのビジネス目標を反映する形で、測定可能なアーキテクチャ目標を設定します。ただし、アーキテクチャへの変更をすべて一度に詳細化して実行することはできません。そこで鍵となるのが「イニシアチブ」という考え方です。イニシアチブを設定することで、アーキテクチャへの変更を整理し、ロードマップ上で計画的に進めることができます。こうしたイニシアチブにより、ビジネスアーキテクチャ、アプリケーション・データアーキテクチャ、テクニカルアーキテクチャなど、メタモデルのあらゆる側面の変更を実施、記録します。
データドリブンEAMツールの利点
データドリブンEAMツールを導入することで、次のような即効性のあるメリットが得られます。
- 効率性 – 最新のアーキテクチャデータを関連するトピックで再利用できます。
- ナレッジの共有 – ユーザーが情報を閲覧・更新・検証できるようにし、特定の担当者に依存しない体制を作ります。
- コラボレーション – レポート機能で定義されるメタモデルとビジュアル表現が、部門を超えて共通理解を生み出します。
- データに基づく意思決定 – データを多面的に分析し、関係者ごとの視点で洞察を得ることができます。
進捗の見える化
目標とアーキテクチャ変更をデータとして管理することで、ビジネス目標に対する進捗を数値で捉えることができます。また、ダッシュボードにより、誰もが理解しやすい形で成果を共有し、ディスカッションにつなげることができます。
おわりに
本記事では、データドリブンEAMの可能性を最大限に引き出す方法を紹介しました。その中で、ツールを計画的に使用すること、関係者へ明確なガイドラインを提供すること、高いデータ品質を維持することの重要性を強調しました。
データドリブンEAMは、エンタープライズアーキテクチャに関する議論をより高度なレベルへと引き上げ、組織全体の連携と意欲を高めてくれます。データの品質および信頼性の確保に関する詳細は、「LeanIXによるデータ品質の最適化・自動化」をお読みください。
さらに、弊社の「データドリブンEAM導入：戦略から実行へ」マスタークラスでは、架空のB2B企業を題材とし、実践的なケーススタディを通じて本記事の内容をより深く解説します。
新たにEAMを導入する方も、現在のEAMイニシアチブを強化したい方も、この機会にLeanIXを活用し、EAMの価値を再定義してみませんか。
