デジタル化が進む現代において、企業や組織が競争力を維持し、成長を遂げるためには、データの活用が欠かせません。しかし、「データ活用」と一口に言っても、その意味や具体的な方法は初心者にとってはなかなか理解しにくいものです。本コラムでは、「データ活用とは何か？」から始め、そのメリットや手順、さらには実際の事例まで、初心者でも理解しやすいようにわかりやすく解説していきます。データを活用してビジネスの成果を最大化したい方、データの力をもっと知りたい方にとって、このコラムが一助となれば幸いです。
データ活用とは
データ活用とは、収集したデータを分析し、その結果をもとに意思決定を行い、ビジネス戦略の策定や業務改善、新たな価値創造につなげるプロセスを指します。このプロセスには、大量のデータから有益な情報を抽出し、それを活用して具体的なアクションを起こすことが含まれます。データ活用の目的は、企業や組織が直面する課題を解決し、競争優位を確立することにあります。
データ活用は、顧客データ、市場データ、内部業務データなど、様々な種類のデータを対象に行われます。これにより、顧客のニーズや行動パターンの理解、市場のトレンド分析、業務プロセスの最適化など、多岐にわたる分野での改善やイノベーションが可能になります。データ活用の成功は、適切なデータの選定、高度な分析技術、そして得られた洞察を実行に移す能力に依存します。
データ活用とデータ分析との違い
データ活用とデータ分析は、目的において大きな違いがあります。データ活用は、データから得られた情報をビジネスに役立てることを目的としています。これに対して、データ分析の目的は、データから特定の知見を獲得することです。つまり、データ分析は知見を得るためのプロセスであり、その結果得られた知見をビジネスに活かしていくのがデータ活用というわけです。
データ活用では、実務経験をもとにデータから得られた知見を業務に適用するスキルが求められます。一方で、データ分析では、データの加工や統計的な判断を行うスキルが必要です。ビッグデータの活用により、認知、判断、実行の精度向上が見込まれ、新たなビジネスモデルの創出や業務効率化、的確な経営判断が可能になるとされています。
データ活用のメリット
データ活用には、企業運営において無視できない多くのメリットがあります。これらのメリットを通じて、企業は市場での競争力を高め、持続可能な成長を達成することができます。ここでは、データ活用がもたらす具体的なメリットについて詳しく見ていきましょう。
業務効率化
データ活用による業務効率化は、時間とコストの削減に直結します。データを分析することで、業務プロセスの無駄やボトルネックを特定し、改善策を講じることが可能になります。例えば、データを用いて顧客サービスの応答時間を短縮したり、在庫管理を最適化したりすることができます。
提案の質の向上
顧客データや市場データの分析を通じて、顧客のニーズや市場のトレンドを正確に把握することができます。このような洞察は、顧客に対する提案の質を大幅に向上させることにつながり、結果として顧客満足度の向上や売上の増加に貢献します。
効果検証の精度の向上
データ活用は、施策やキャンペーンの効果を正確に測定することを可能にします。実施前後のデータを比較分析することで、施策の成果を定量的に評価でき、何が効果的で何がそうでなかったかを明確にすることができます。これにより、将来の施策の方向性をより科学的に決定することが可能になります。
迅速な意思決定
データをリアルタイムで分析することで、迅速な意思決定が可能になります。市場の変化や顧客の動向を即座に把握し、それに基づいて素早く行動を起こすことができるため、ビジネスチャンスを逃さず、リスクを最小限に抑えることができます。
活用するデータの種類
データ活用において、さまざまな種類のデータがビジネスの成長やイノベーションに貢献します。これらのデータは、業務効率化、顧客理解の深化、新サービスの開発など、多岐にわたる用途で活用されます。ここでは主なデータの種類を見ていきましょう。
オープンデータ
オープンデータは、政府や地方自治体、公共機関が提供するデータで、誰でも自由にアクセスし利用することができます。気象情報、人口統計、交通流動データなどが含まれ、これらのデータは市場分析や新サービス開発、社会問題の解決策を見出すために活用されます。
M2Mデータ
M2M（Machine to Machine）データは、機器やセンサーから自動的に収集されるデータです。製造業での生産ラインの最適化、物流業での在庫管理、農業での作物管理など、効率的な運用を実現するために重要な役割を果たします。
暗黙知データ
暗黙知データは、従業員の経験やノウハウといった、形式化されていない知識のデジタル化された形です。このデータを活用することで、業務プロセスの改善や新たなアイデアの創出につながり、組織全体の知識共有とイノベーションを促進します。
パーソナルデータ
パーソナルデータは、個人の属性情報や行動履歴など、個人に関連するデータです。顧客の購買行動の分析、パーソナライズされたマーケティング戦略の策定、顧客体験の向上などに活用され、企業と顧客との関係強化に貢献します。
データ活用の手順
データ活用は、単にデータを収集し分析するだけではなく、その結果をもとに実際のビジネス改善や成長につなげる一連のプロセスです。このプロセスを効果的に進めるためには、以下の手順を踏むことが重要です。
データ活用の目的・ゴールを決める
データ活用を成功させるためには、まず何を達成したいのか、どのような問題を解決したいのかを明確にすることが不可欠です。この目的とゴールが、後続のデータ収集や分析の方向性を決定づけ、どのようなデータが必要で、どのように分析すべきかを明確にします。目的が明確でないと、無関係なデータに時間を費やすことになり、効率的なデータ活用は難しくなります。
データを収集する
目的達成のために必要なデータを収集する段階では、どのデータがその目的に対して有効かを考え、適切なデータソースを選定します。このとき、社内データだけでなく、外部のデータソースも視野に入れることが大切です。データ収集は、分析の基盤となるため、収集するデータの質と量が分析の精度を大きく左右します。適切なデータを収集することで、分析の信頼性が高まり、より有効な洞察を得ることができます。
データを加工・整理する
収集したデータは、そのままでは分析に適さないことが多いため、加工・整理が必要になります。このプロセスでは、データのクリーニング、統合、変換を行い、分析に適した形にします。データの加工・整理を適切に行うことで、分析の精度を高めることができ、より信頼性の高い結果を得ることが可能になります。加工・整理されたデータは、分析の効率を大きく向上させ、分析作業をスムーズに進めることを可能にします。
データ分析を行う
加工・整理されたデータに対して、統計分析や機械学習などの手法を用いて分析を行います。この段階で、データから有益な洞察や知見を抽出し、目的達成に向けたアクションのヒントを得ることが目的です。データ分析を通じて、問題の原因を特定したり、新たなビジネスチャンスを発見したりすることができます。分析結果は、アクションプランの策定に直接的な影響を与え、データに基づいた意思決定を可能にします。
アクションプランを策定・実行する
分析結果をもとに、具体的なアクションプランを策定し、実行に移します。ここでは、分析結果をどのようにビジネスプロセスに組み込むか、どのような施策を実行するかが大切です。
そして、計画に基づいて具体的な行動を起こし、目的達成に向けて進めます。このプロセスは、組織内の関係者の協力を得ながら進めることが多く、計画の実行とその管理は、データ活用の成功を左右します。
効果検証を行う
実施したアクションの効果を検証し、目的が達成されたかを評価します。効果検証は、アクションの成果を測定し、その結果を分析することで、取り組みの成功度を判断します。
このフィードバックをもとに、さらなる改善や次のアクションへとつなげていきます。効果検証を行うことで、データ活用のプロセスを継続的に最適化し、より効果的なデータ活用を目指すことができます。
データ活用の事例
データ活用は、理論だけでなく実践においてもその価値を発揮します。多くの企業や組織がデータを活用して、業務効率の向上、新サービスの開発、顧客満足度の向上など、様々な成果を上げています。
ここでは、具体的なデータ活用の事例を紹介します。これらの事例からは、データをどのように活用すればビジネスや社会に価値をもたらせるかのヒントを得ることができます。
野村證券のデータ活用事例
野村證券では、金融市場の分析と予測を目的として、データサイエンスと新しい金融工学の進展を背景に、ビッグデータやオルタナティブデータの活用に取り組んでいます。特に、AI技術とSNSデータを組み合わせた統計の活用に焦点を当てています。
分析の内容
この取り組みの一環として、「SNS × AI 景況感指数」と「SNS × AI 鉱工業生産予測指数」が開発されました。これらの指数は、SNS上のテキストデータから景況感や鉱工業生産の予測を行うもので、AIを用いてテキストデータから経済や金融に関する有益な情報を抽出し、それを基に指数を作成しています。
分析の成果
分析により、非伝統的なデータソースからの新たな知見の獲得が可能になりました。従来に比べて非常に高い精度の分析が可能になり、金融市場の理解を深め、より精確な経済予測を行うことが可能になっています。
福岡県 糸島市のデータ活用事例
福岡県糸島市では、「糸島マーケティングモデル推進事業」を通じて、地域特化型の産業振興と生産性向上を目的としています。この取り組みは、地元の零細企業が直面するマーケティング力の不足と生産性の低さを克服することを目指しています。
分析の内容
公的データ（e-Stat、RESAS、経済センサスなど）と市のアンケート結果を組み合わせて地域の課題と政策ターゲットを特定し、小売業などの生産性向上策を策定しました。地場企業から募集した商品を福岡市内の消費者やバイヤー目線でブラッシュアップし、販路開拓や宣伝活動を行いました。
分析の成果
この事業により、ふともずく、真鯛だし、博多バリメンなどの商品化されたものはすべて売上が伸び、事業者にとって高い効果があったことが示されました。また、事業者間でのマーケティング支援業務契約の締結や自主的な活動が促進され、継続的な取り組みが行われるようになりました。
ぐるなびのデータ活用事例
ぐるなびは、飲食店の経営や自治体等の支援を目的として、飲食店データ、Googleトレンドなどのオープンデータ、日本経済新聞社のPOSデータを組み合わせた分析を行い、食業界における新たな知見を得ることに成功しました。
分析の内容
ぐるなびの飲食店データに、GoogleトレンドやPOSデータを掛け合わせ、アジャイルな分析を実施しました。これにより、外食から内食、中食へと流行が広がるパターンなど、食に関する様々なトレンドをデータに基づいて解析しました。
分析の成果
この分析により、食業界におけるトレンドの予測やフードロス削減に向けた取り組みが可能になることが示されました。また、ぐるなびはこれらのデータを活用して、食品メーカーや自治体と連携し、食業界全体の活性化を図るマーケティングやプロモーション事業を行っています。
データ活用をするためのポイント
データ活用を成功させるためには、いくつかの重要なポイントがあります。これらのポイントを押さえることで、データを効果的にビジネスに活かし、業績向上や業務効率化を実現することが可能になります。
データ活用の目的とゴールを明確にする
データ活用を始める前に、何を達成したいのか、どのような問題を解決したいのかを明確に定義することが重要です。目的が明確であればあるほど、必要なデータや分析方法が見えてきます。この明確化は、データ活用の方向性を決定し、関連するステークホルダー間での合意形成を促進するためにも不可欠です。
信頼できるデータを利用する
データの品質は分析結果の信頼性に直結します。そのため、データの収集から加工、分析に至るまで、データの正確性や一貫性を保つことが極めて重要です。信頼できるデータを基に分析を行うことで、誤った判断を避け、より確実な意思決定を支援します。
データ活用の専門人材を採用・育成する
データサイエンティストやデータアナリストなど、データを理解し分析できる専門人材を確保することが成功の鍵です。また、既存の従業員に対するデータリテラシーの向上も重要であり、組織全体でデータを活用する文化を育むことが、長期的な成功につながります。
データ収集やデータ分析に役立つツールを導入する
効率的なデータ活用のためには、適切なツールやシステムの導入が不可欠です。データの収集、保存、分析、可視化を支援するツールを活用することで、データからの洞察を迅速に得ることができます。
これにより、データドリブンな意思決定プロセスを組織内に確立し、ビジネスの成長を加速させることが可能になります。
まとめ
データ活用は、企業が競争力を高め、効率的な意思決定を行うために不可欠です。成功の鍵は、明確な目的設定、信頼性の高いデータの利用、専門人材の確保、そして適切なツールの導入にあります。これらを通じて、企業はデータから価値ある洞察を引き出し、ビジネス成果を最大化することができます。データ活用は継続的な取り組みであり、組織文化として根付かせることが重要です。
