【易しく解説】IT化におけるデータ活用とは？｜業界別の事例や押さえるべき4つのポイントも一気に分かる

働き方改革や業務効率化のニーズが拡大していくにつれて「データ活用」を急務とする声が広がっています。

とはいえ、、、
『どんなデータをどう活用するといいの？』
『そもそもどんなデータが手元にあればいいの？』
と悩み、具体的な施策に落とし込めていない企業は意外と多いものです。

今回は、IT化におけるデータ活用について解説します。業界別の事例や抑えるべき4つのポイントにも触れるので、参考にしてみましょう。

1.データ活用とは？データ分析との違い

データ活用とは、組織や企業が保有するデータを分析しながら洞察を得て、意思決定の助けとしていく手段のことを指します。

ビジネス戦略や運営の最適化、顧客サービスの向上などさまざまな目的で行われることが多く、用途は限定されていません。たとえば、過去のデータを分析して将来の出来事や傾向を予測する「予測分析」や、顧客からのフィードバックや行動データを分析してサポートに反映する「カスタマーサポート分析」などが挙げられます。

また、似ている言葉として「データ分析」が挙げられますが、どちらも意思決定の根拠となる情報を集めるという点では同一です。しかし「データ分析」は、データのクレンジング、変換、モデリング、解釈を行うステップなど、実際の分析手法を指すことが多いことが特徴です。データ分析で得られた内容をもとに企業戦略に落とし込むのが「データ活用」であり、フェーズの違いごとに用語も使い分けられています。

2.データ活用の必要性

データ活用が必要とされる要因のひとつに、意思決定の円滑化が挙げられます。データ活用が最適化されることで、在庫適正数や、仕入れ量の管理が容易になり、コスト削減などのメリットに繋げることが可能です。

結果、経営者が誰であっても有効な意思決定ができるようになり、客観的で合理的な判断のもとでリスクを最小限に減らすことができます。さらに属人的な経営からの脱却にもつながり、ビジネスチャンスの最大化を狙うこともできます。

また、自社の競争力を向上することにもデータ活用が役立ちます。効果的なデータ活用ができていると市場動向や顧客のニーズに迅速に対応できるようになり、市場における競争力を獲得、維持することが可能です。

グローバル社会となって競争が激化している今の時代だからこそ、データ活用による意思決定および競争力の獲得が必要だとわかります。

データ活用を行う4つのメリット

データ活用を行うメリットとして、以下の4点が挙げられます。

ひとつずつ確認していきましょう。

①売上の向上に繋がる

データ分析により、顧客のニーズや消費傾向を把握することで、売上の向上に繋がります。

消費者の傾向が分かれば、必要な量を必要な分だけ仕入れることができます。そうすることで、店舗側は無駄なコストをかけずに商品を仕入れることが可能になり、消費者側は欲しいものを欲しいときに手に入れることができるようになるのです。

結果的に、データ分析を行うことで店舗の売り上げ向上に繋げることができるでしょう。

②業務の効率化やコスト削減に繋げることができる

データ分析の活用により、どの作業が無駄なのか、部署をまたいで重複している業務がないかなど、個別に可視化することが可能なため、業務効率化や改善にも繋げることができます。

結果、ワークライフバランスが整うようになって従業員満足度が上がるなど、副次的なメリットも多くなります。

③戦略策定と検証制度の向上

データ分析のノウハウがあると、過去に実施した施策による効果がどの程度であったのか、個別に検証することができます。正確性、完全性、一貫性、信頼性などを評価した結果、正確性の高いデータ分析であると判断できれば、意思決定に役立てることも可能です。

なお、正確性の高いデータ分析は、効果的にPDCAサイクルを回すときの材料にもしやすいと言えます。業務プロセスや取り組みの効果をモニタリングし、実施計画の実行状況を把握することもできます。そのため、問題点や改善のポイントを特定し、改善施策を立案するなど工夫すればさらに活用の幅も増えるでしょう。

また、便利なデータ分析ツールを使うことで集中的に営業するべきターゲット像が見えてくるなど、実務面でのメリットも多いです。

④意思決定の補足

データ活用をすることで、思い込みや自社のノウハウにある客観的な情報を参照することができます。経験や直観に頼ることのない意思決定ができるようになるため、説得力が増すほか、不要なリスクを取ることを避けられます。より合理的かつ効果的な意思決定ができるため、検討から意思決定までのスピードを上げることもできるでしょう。

市場の変動やトレンドの推移が激しい今の時代からこそ、スピーディーな意思決定でビジネスチャンスをつかむことが大切です。

データ活用に使用するデータの種類を解説

データ活用に使用するデータの種類は、主に以下の4つに細分化されています。

組織内データには、「顧客情報」、「売上データ」、「在庫情報」、「生産データ」、「従業員データ」などが含まれます。上手に活用することで、組織の業務やプロセスに関する分析、業務効率化や人的資本経営のきっかけにすることができるでしょう。

外部データには、「市場データ」、「競合他社の情報」、「マーケティングデータ」、「経済指標」、「気象データ」などが含まれます。市場トレンドや競合状況などの外部要因を分析するときに役立つため、自社を取り巻く環境を可視化したいときに役立てましょう。

Webデータには、「機械や設備のセンサーデータ」、「地理情報システム（GIS）データ」、「モバイルデバイスからのデータ」などが含まれます。様々なデータを収集、分析し、製造工程時の問題点をデータ化して解決することができるため、製造業やエネルギー業界などで利用されることが多いことが特徴です。また、近年では、リード獲得やコンバージョン数の分析が必要とされるマーケティングなどに利用されることも増えています。

公的データには、「国勢調査データ」、「統計データ」、「公衆衛生データ」、「気象データ」などが含まれます。自社の業務内容と関連性の深い法律、法案の改正や市区町村ごとの政策も取り入れて戦略決定したいときに役立つでしょう。

どのデータをどんなシーンで活用するかは、データ活用の目的や狙いにより異なります。適切なデータの選択と正確な分析を意識し、使い分けていきましょう。

データ活用における課題と注意点

データ活用における課題と注意点として、下記が挙げられます。

データ活用の主要な課題として、データ品質の低さがあります。データの欠損、誤り、重複、不整合などの問題がある場合、分析結果の信頼性が損なわれるので注意しましょう。個人情報や機密情報を含むデータを適切に保護しないと情報が流出してしまい、社会的な信用を損ねるなどメリットに比べてデメリットの方が上回ってしまうのも課題です。

また、手作業でデータ分析するのは現実的でないため、適切なツールを導入することも不可欠です。データを解釈して分析するためのスキルや知識も必要となるので、自社にノウハウがないと最初は上手くいかないかもしれません。

組織全体でのデータガバナンスの確立やデータ活用に関するトレーニングを重ね、適切なプロセスを踏めるよう配慮していきましょう。

6.【業界別】企業のデータ活用の事例

業界別でのデータ活用事例として、下記が挙げられます。

小売業：Amazonにおける購買履歴活用

たとえば、Amazonの場合、顧客の購買履歴や検索履歴などのデータを活用して、パーソナライズされた商品のリコメンドを実施しています。在庫管理や物流最適化のためのデータ分析にも紐づけているので過剰在庫を抱える必要がなく、機会損失にならない程度の在庫確保ができています。

ヘルスケア事業：ウォルグリーンによる健康データ活用

ヘルスケア事業では、ウォルグリーン社による健康管理サービスが有名です。たとえば「あなただけの」お買い得商品を提供してくれたり、健康アドバイスや、予防接種の検索など、様々な健康サービスを利用することができます。このような、顧客の健康データを参考にした効果的な販売戦略を構築し、マーケティングにも役立てながらビジネスチャンスの最大化を図りました。

製造業：ゼネラルエレクトリックにおけるセンサーデータ活用

製造業におけるゼネラルエレクトリック社の事例では、工場のセンサーデータや製品の稼働データを活用して、予防保全やメンテナンスの最適化をしています。非効率的な業務や無駄なエネルギーを省くための施策として行っており、コスト削減と生産性向上を同時に叶えています。

7.データ活用で価値を創出するための4つのポイント

データ活用で価値を創出するためには、下記のポイントを意識します。

それぞれ解説していきます。

①信頼できるデータを準備する

データ活用には、信頼できるデータの収集が欠かせません。データの重複、欠損、誤りがあると、当然ながら分析後の情報も狂ってしまいます。信頼性の高いデータソースや信頼できるデータプロバイダを選択し、データの収集プロセスを適切に管理しましょう。

②社内にデータ活用の推進チームを作る

社内にデータ活用の推進チームを作り、プロジェクトを立ち上げる方法もあります。データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど、データ活用に関連する様々なスキルセットを持つメンバーを含めることが重要です。

なお、ビジョンや目標の達成に向けた方向性の共有もできれば、社員の目的意識も定まり、企業の業績を追うことができるでしょう。必要に応じてデータ分析やデータマネジメントに関するトレーニングや教育プログラムを実施しながら、チームの能力を向上させることが重要です。

③目的を明確化する

データ活用では、目的を明確化にしておくことも大切です。企業の戦略的目標や業績向上、顧客満足度の向上、コスト削減、市場シェアの拡大など、具体的なビジネス目標を明確にしておきましょう。データ活用によって期待される具体的な成果や効果も見据えておけば、社員のモチベーションUPにもつながります。

反対に、目的が分からないままデータ活用を進めると手あたり次第にデータを収集して非効率な動きになったり、分析の手法もバラバラになったりなどデメリットが多くなります。成果を追求するための取り組みとして、事前に目的を明確にしておきましょう。

④CoEを導入する

CoE（＝Center of Excellence、中核的研究拠点）は、特定の分野や機能において最高水準の知識とスキルを持つ人（または部署）を指す言葉です。データ分析、ITインフラストラクチャ、プロジェクト管理などの分野で導入されることが多く、専門性の高い分野だからこそプロフェッショナルなチームを作ります。

データ活用においてCoEを導入すると、組織のビジョンや戦略に基づいてデータ活用の戦略を策定しやすくなります。データ分析やデータサイエンスの専門知識もあるため実務でも貢献してくれるなど、メリットが大きくなるでしょう。

社内に適切な人材がいない初期の頃は外部に委託するなど、工夫して乗り切ることも大切です。少しずつノウハウを学びながら内製化し、データを組織の戦略的資産として活用していきましょう。

データ活用を行う手順

データ活用を行う手順は、下記の通りです。

まずはデータ活用の目的を可視化し「何のために」「どんなデータがほしいか」を明確にしておきます。データ収集、整理とデータ分析、評価を経て、正しいデータを欲しいボリューム分だけ集めましょう。

その後は目的に合わせて戦略や行動計画を策定し、実行します。「やりっぱなし」にならないよう評価、改善を繰り返しながら、必要に応じて戦略やアクションを調整していくことも大切です。

まとめ

データに基づいた意思決定は、直感や経験に依存するよりも客観的かつ正確になりやすく、属人的な判断から脱却するきっかけとなります。その他にも、市場や顧客の動向を把握して競合他社との差別化を図るなど、多様な使い方があるので試してみましょう。

まずは「何のためにデータ活用したいのか」を可視化しておき、目的の軸をぶらさないことが大切です。

とはいえ、データ分析は知識がないと実行は難しいです。やみくもに行ってしまうと、結果が出る前に失敗に終わる可能性も十分考えられます。

そこで、おすすめなのが外部のプロ人材登用です。解決したい課題に合わせて、必要な時に必要な人数のプロフェッショナルを活用することで、データ分析、活用に多大な成果をあげることができるようになることでしょう。

なお、みらいワークスは国内最大級のプロフェッショナルデータベース運営企業です。
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（株式会社みらいワークス　Freeconsultant.jp編集部）