コトラ（広報チーム） 
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DXの推進を任されたものの、実際に成功するためにはどのようにデータを活用すれば良いのか悩んでいませんか？
実は、多くの企業がDXにおけるデータ活用でつまずいています。しかし、成功している企業が特別な手法を使っているわけではありません。成功の鍵は、データ活用を進めるための正しい進め方を知っているかどうかにあります。
この記事では、DXにおけるデータ活用の重要性から具体的な実践方法、さらには直面する課題とその対策まで、包括的にご紹介します。
この記事を読み終えると、自社のDX戦略に自信を持って取り組むための知識を習得できます。実際にDXを推進するためには、いくつもの壁を乗り越えていく必要がありますが、成功までのステップを知っていることで、自信を持って取り組んでいただけるでしょう。
ぜひデータ活用によって自社のDXを成功に導いてください。
DXにおけるデータ活用の重要性
データ活用の重要性
デジタルトランスフォーメーション（DX）の成功の鍵として、データ活用の重要性が注目されています。
単なるIT化の推進も重要ですが、ビジネス環境の急速な変化への対応や競争力強化の鍵として、データを活用した企業の新しいサービス創出がさらに重要となっています。
データ活用がDXに不可欠な理由
データ活用がDXに不可欠な理由は、客観的な事実に基づく意思決定と先端技術の活用にあります。
DXは「企業全体の変革を目指す包括的な取り組み」であり、データ活用はその中で重要な手段の一つです。DXを推進する中で、データ活用は重要な役割を果たします。企業が競争力を維持し、革新的なビジネスモデルを創出するためには、仮説思考だけでは限界があり、情報に基づいて企画を行う能力が求められます。
近年、ビジネス環境は急速に変化しており、顧客ニーズの多様化や市場動向の変化が加速しています。このような状況では、直感や経験だけで適切な意思決定を行うことに限界があります。一方で、データを適切に活用することで、客観的な事実に基づいた戦略立案や迅速な意思決定が可能となり、ビジネスリスクを最小限に抑え、新たな機会を捉えることができます。
さらに、AIや機械学習などの先端技術を活用する際にも、質の高いデータの取り扱いが重要となります。これらの技術を用いて業務プロセスの最適化や顧客体験の向上を図るためには、適切なデータの収集と分析が不可欠です。
データ活用によって得られるメリット
データ活用を進めることで、DXを推進する企業には多くのメリットがあります。
- 意思決定の質と速度の向上：リアルタイムでデータを分析し、市場動向や顧客ニーズの変化を迅速に把握することで、的確な戦略立案と迅速な意思決定が可能となります。
- 顧客体験の向上：顧客データを詳細に分析することで、個々の顧客ニーズを深く理解し、最適なサービスや製品を提供することができます。これにより、顧客満足度と顧客ロイヤリティの向上が期待され、最終的には売上や利益の増加に貢献します。
- 業務効率の改善：データ分析を行うことで、業務プロセスの非効率な部分を特定し、それを改善することでコスト削減と生産性向上が実現します。
DXとデータ活用との考え方の違い
DXとデータ活用は密接に関連していますが、その本質的な考え方には違いがあります。この違いを理解することで、効果的なDX戦略を立案する上で役立ちます。
DXは、デジタル技術を活用して企業の事業モデルや組織文化を根本的に変革し、競争力を強化することを目指す包括的な取り組みです。一方、データ活用は、DXを実現するための重要な手段の一つであり、収集したデータを分析し、ビジネス価値を創出するプロセスにすぎません。
DXの目的は顧客価値の創造や業務プロセスの革新を通じて、企業全体の変革を実現することにあります。データ活用の目的は、ビジネス上の意思決定や戦略立案を支援し、効率性や効果性を向上させることにあります。DXはより広義な概念であり、データ活用はその重要な要素の一つです。
経済産業省が考える日本企業のDXにおけるデータ活用
経済産業省は、日本企業のDX推進におけるデータ活用の重要性を強く認識しており、さまざまな施策を展開しています。
具体的には、2020年に策定し、2022年に改訂した「デジタルガバナンス・コード2.0」では、DXについて「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」と定義しています。
この定義からも、データ活用がDXの中核を成す要素であることが明確に示されています。経済産業省は、日本企業がデータ活用を通じてDXを推進するために次のような施策を重視しています。
- データ戦略の策定：企業がデータを戦略的資産と位置づけ、活用するための明確な方針を立てること。
- データガバナンスの確立：データの品質管理、セキュリティ、プライバシー保護などを適切に行うための体制を整えること。
- データ人材の育成：データサイエンティストやデータアナリストなど、データ活用に必要な専門人材を育成・確保すること。
- データ基盤の整備：データの収集、蓄積、分析、活用を効率的に行うためのIT基盤を構築すること。
経済産業省のこれらの取り組みを通じて、日本企業がデータ駆動型の経営を実現し、グローバル競争力を強化することが期待されています。データ活用を軸としたDXの推進は、日本経済の持続的成長と国際競争力の向上に不可欠です。
www.kotora.jpDXでデータ活用を成功させる6つのステップ
DXを推進するうえで、データ活用を成功させるためには、次の6つのステップを実行することがおすすめです。実際に社内でデータ活用を検討している際には、ぜひこの6つのステップを参考にしてみてください。
ステップ1: 現状とゴールを設定する
DXにおけるデータ活用を成功させるための第一歩は、現状の正確な把握とゴールの明確な設定です。現状の把握とゴール設定は、DXに限らずビジネスにおいて非常に重要な要素です。
現状分析
現状分析では、社内で現在どの程度のデータ活用ができているか、データ管理方法や組織の体制、技術的基盤について詳細に調査を行い、資料にまとめます。これにより、データ活用を推進するための改善が必要な領域や潜在的な課題を見つけることができます。さらに、業界動向や競合他社の状況も考慮し、自社のデータ活用やDXの進捗についての位置づけを明確にします。
ゴール設定
ゴール設定では、SMART（Specific：具体的、Measurable：測定可能、Achievable：達成可能、Relevant：関連性がある、Time-bound：期限がある）という手法を用いると効果的に設定できます。例えば、「1年以内に顧客満足度を20%向上させる」や「3年以内に新規事業からの売上を全体の30%に増加させる」といった具体的かつ測定可能な目標を設定します。目標設定する際には、経営層の関与が不可欠です。経営戦略と整合性のある目標を設定し、全社的な取り組みとして進めることが成功への鍵となります。
ステップ2: 対象となるデータを決める
ゴール達成に必要なデータを特定し、優先順位をつけていきます。このステップでは、何のデータを活用するかが後のデータ加工や分析の効率や効果を大きく左右します。
まず、ゴールに到達するために必要な情報としてどんなデータがあるのかを洗い出します。たとえば、顧客満足度の向上が目標であれば、顧客の購買履歴や問い合わせ内容、サービスの利用状況などが重要なデータとなります。
次に、洗い出したデータの中から価値のあるデータを選別し、その質や量、アクセスの可能性、更新頻度などを確認します。内部データだけでなく、外部データ（SNSデータや公開されている統計データなど）も積極的に活用します。また、法的・倫理的な観点から適切なデータの利用も確認する必要があります。
最後に、得られたデータの優先順位を決定し、ゴール達成への貢献度やデータ取得の容易さ、コストなどを総合的に判断して、段階的にアプローチを行う計画を立てます。
ステップ3: データを収集して蓄積する
対象と決めたデータを効率的かつ効果的に収集し、適切に蓄積するプロセスを構築します。内部データの場合、社内の既存システムやデータベースからの抽出、業務プロセスの中にデータ収集ポイントを組み込む方法などを検討します。外部データの場合、APIデータ取得やウェブスクレイピング、データ購入などが考えられます。
データ収集後は、適切なデータベースに蓄積します。この際、将来的なデータ量の増加に対応できるスケーラビリティ、不正アクセスやデータ漏洩を防ぐセキュリティ、データの正確性と完全性を確保するチェック機能、アクセスの容易さなどを考慮することが必要です。加えて、リアルタイムデータ収集や定期的な更新プロセスの構築も競争優位性の向上に寄与します。
ステップ4: データを修正・加工する
収集したデータを分析に適した形に修正・加工します。このステップはデータクレンジングやデータ前処理とも呼ばれ、分析結果の質を大きく左右する重要な段階です。
具体的な修正・加工作業
- データクリーニング: 誤入力、重複、欠損値などを修正し、データの正確性を高めます。
- データ統合: 異なるソースから収集したデータを統合し、一貫性のあるデータセットを作成します。
- データ変換: 分析に適した形式にデータを変換します。例えば、カテゴリカルデータの数値化や日付形式の統一などです。
- データ削減: 不要なデータを削除し、処理効率を向上させます。
- データ正規化: 異なるスケールのデータを統一し、比較可能にします。
これらの作業を効率的に行うために、効果的なアプリケーションの導入やプロセスの自動化を検討します。また、メタデータを整備しておくことで、データの出所や更新日、定義などを明確にし、後続の分析や活用がスムーズに進むようにします。
ステップ5: データを分析する
修正・加工したデータを分析し、有益な情報を導き出します。データ分析の手法は目的や対象データによって異なりますが、一般的に以下のアプローチが用いられます：
- 記述統計: データの基本的な特徴を把握するための分析。平均、中央値、標準偏差などを算出します。
- 探索的データ分析: データの傾向や関係性を視覚化して探索する手法。グラフや図表を用いてデータの全体像を把握します。
- 予測分析: 過去のデータから将来の傾向を予測する手法。機械学習アルゴリズムを用いて売上予測や需要予測などを行います。
- テキストマイニング: 非構造化テキストデータから有用な情報を抽出する手法。顧客の声や市場トレンドの分析に活用できます。
- ネットワーク分析: データ間の関係性を分析する手法。顧客の購買パターンや社内のコミュニケーション構造の分析などに利用されます。
データ分析を行う際は、技術的な手法を適用するだけでなく、ビジネスの文脈を理解し、意味のある結果を導き出すことが重要です。データサイエンティストや業務部門の専門家の協力を得て、分析結果の解釈と検証を繰り返し行い、精度を高めましょう。また、分析プロセスを明確にし、再現性を確保することも重要です。使用したデータセットや手法を記録し、必要に応じて第三者が検証できるようにします。
ステップ6: 分析結果を基にDXを推進する
データ分析から得られた結果をビジネスに活用し、DXを推進していきます。このステップがデータ活用の真の価値を確認する重要なポイントとなります。
分析結果の活用方法
- 意思決定の改善: データに基づいた客観的な意思決定を行い、ビジネスリスクを低減します。例えば、市場動向の分析結果を基に新製品の開発方針を決定します。
- 業務プロセスの最適化: 分析結果を基に、非効率な業務プロセスを特定し、改善や自動化を図ります。例えば、生産ラインのデータ分析結果を基に生産効率を向上させます。
- 顧客体験の向上: 顧客データの分析結果を活用し、パーソナライズされたサービスを提供します。例えば、顧客の購買履歴を分析し、個々のニーズに合わせた商品レコメンデーションを行います。
- 新規ビジネスモデルの創出: データ分析から得られた洞察を基に、新たな収益源となるビジネスモデルを開発します。例えば、IoTデータの分析結果を基に予防保全サービスを展開します。
- リアルタイム対応の実現: データのリアルタイム分析を活用し、迅速な対応を可能にします。例えば、SNSデータのリアルタイム分析を基にクライシス管理を行います。
分析結果を効果的に活用するためには、結果を分かりやすく可視化し、関係者間で共有することが重要です。また、活用の効果を定期的に測定し、必要に応じて戦略の修正を行うPDCAサイクルを確立することも大切です。さらに、データ活用の成功事例を社内で共有し、データドリブンな文化を醸成することで、DXの取り組みを全社的に加速させることができます。
DXでデータ活用をする際の課題と対策
データ活用の課題と解決策
DX（デジタルトランスフォーメーション）でデータを活用する際には、いくつかの課題に直面します。その際に考慮すべき内容として、データの品質や信憑性を確保することや個人情報の取り扱いなどが挙げられます。
データ活用がDX推進において重要な手段の一つであることは理解いただけるでしょう。しかし、間違ったデータを使用したり、法的ルールを守らずに個人情報を扱ったりすると、せっかくのDX自体が無効化されてしまう恐れがあります。以下では、データ活用の前提として注力すべき点を確認します。
1. データの品質や信憑性
データの品質や信憑性を確保することは、DXでデータを活用する際の基本かつ重要な課題です。低品質なデータや信頼性の低いデータに依存すると、間違った分析結果が生じ、それが誤った意思決定に繋がる可能性が高まります。
この問題を解決するためには、まずデータの収集方法に注意を払います。データの出所や入力者を確認し、品質が担保できるデータを扱っているか確かめる必要があります。例えば、社内で入力されるデータの場合、入力ミスを減らすためにチェック機能を設けたり、定期的にデータの正確さを確認するルールを設けたりすることが有効です。
また、複数の情報源からデータを収集する場合は、データの定義や形式を統一し、更新頻度や保存期間も確認する必要があります。古いデータや更新されていないデータを使うと、現在の状況を正確に反映した分析が難しくなります。信頼性の高いデータを持ち、適切に作成されているかどうかを確認することで、高品質なデータを確保しましょう。
2. 個人情報の取り扱い
個人情報の取り扱いは、DXでデータを活用する際に特に注意が必要です。顧客や社員の個人情報を適切に保護しないと、法的違反になるだけでなく、企業の信頼を大きく損なう恐れがあります。
この課題を解決するためには、まず関連法規（例：個人情報保護法）を理解し遵守することが重要です。個人情報の収集目的を明確にし、必要以上の情報を集めないことが求められます。また、収集した個人情報は適切に保管し、アクセス権限を厳密に設定して管理します。データ分析の際には、個人を特定できないように匿名化（マスキング）することも必要です。
さらに、従業員に対して個人情報保護に関わる教育を実施し、リスク対応についての意識を高めることも重要です。これらの対策を通じて、顧客のプライバシーを守りながらデータを有効活用することで、高い効果を得ることができます。
3. データ活用の効果の見える化
データ活用の効果を見える化することは、DXを推進する上で非常に重要です。データ活用がどのような効果を発揮したのかが見えにくいと、データ活用の価値を示すことができません。
この問題を解決するためには、まずデータ活用の目的を明確にし、具体的な成果指標（KPI）を設定します。例えば、顧客満足度の向上や業務効率の改善など、数値で表せる目標を立てます。次に、データ活用前後の変化を定期的に測定し、その結果をグラフや図表で可視化し、経営陣や従業員に分かりやすく共有します。
具体的な成功事例を社内で共有することも重要です。小さな成功でも積極的に取り上げ、データ活用の効果を実感できるようにすることで、DX推進のための支援が得られやすくなります。これにより、データ活用の価値を組織全体で認識し、DXの推進力を高めることができます。
4. データを取り扱う組織体制の整備
データを効果的に活用するためには、データ活用を推進できる組織体制を整備することが必要です。多くの企業では、部門ごとにデータが分散しているため、全社横断的なデータ活用が難しいケースが多々あります。
この問題を解決するためには、まずデータ管理の責任者（例：チーフデータオフィサー）を任命し、データ戦略を立てることが重要です。次に、各部門に散在するデータを一元管理するためのデータ基盤を構築します。これにより、必要なデータに社内の誰でもアクセスできるようになります。
また、データ品質やセキュリティ管理を行う専門チームを設置し、データの品質を担保し、情報漏洩を防ぐ体制を整備することも必要です。さらに、各部門にデータ分析の責任者を配置し、現場のニーズに応じたデータ活用を支援する体制を作ります。これらの取り組みにより、組織全体でデータを有効活用できる環境を整えることができます。
5. 組織文化の変革とデータ活用の浸透
データ活用を成功させるためには、データの整備や品質向上だけではなく、組織文化の変革も必要です。企業全体がデータ重視の経営や業務遂行を行う文化を浸透させることが課題となります。
多くの企業では、これまでの経験や勘に頼った意思決定が習慣化しているため、データに基づく経営への変革が困難です。この課題を解決するためには、まず経営層がデータ活用の重要性を明確に示し、率先して実践することが必要です。
次に、成功事例を社内で積極的に共有し、その効果を実感できるようにします。また、全従業員を対象としたデータリテラシー教育を実施し、データの基本的な見方や活用方法を学ぶ機会を提供します。さらに、データを活用した提案や意思決定を評価する仕組みを導入し、データ活用を促進する環境を整えます。これらの取り組みにより、組織全体でデータ活用を重視する文化を醸成し、DX推進力を高めることができます。
6. デジタル人材の育成
DXを成功させるためには、デジタル技術やデータ分析のスキルを持つ人材の育成が不可欠です。多くの企業では、DX推進やデータ活用に必要なスキルを持つ人材が不足しており、DX推進自体に支障をきたしています。
この問題を解決するためには、まず外部の支援機関に協力を求めて社内教育プログラムを充実させ、従業員のデジタルスキル向上を図ることが重要です。例えば、データ分析の基礎やAIの活用方法、セキュリティ対策などを学ぶ研修を定期的に実施します。また、外部専門家を招いてセミナーを開催したり、オンライン学習プラットフォームを活用したりすることも効果的です。
さらに、実際のプロジェクトを通じて学ぶOJTの機会を設け、外部からOJT支援を提供できる人材を派遣してもらうことも重要です。加えて、デジタル人材のキャリアパスを明確にし、スキルアップの動機付けを行うことも大切です。これらの取り組みを通じて、組織全体のデジタル能力を高め、DX推進力を強化することが可能です。
データ分析に役立つツール
DXを推進していくためのデータ活用をおこなうにあたり、社内の体制やデータがある程度まで揃ってくると、データ分析を助けてくれるツールの導入を検討することでさらに推進することができます。
データ分析に役立つ5つのツールについてご紹介します。
BIツール｜企業のデータ収集や分析、意思決定する際に利用
BIツールとは、ビジネス・インテリジェンス・ツールの略で、企業のデータ収集や分析、意思決定をする際に活用するソフトウェアです。
BIツールの主な特徴と機能は以下の通りです。
BIツールの強みであるデータの可視化機能は、複雑なデータセットを直感的に理解しやすいグラフやチャートに変換し、データの傾向や異常値を素早く把握することに役立ちます。これにより、経営者や管理者は迅速かつ的確な意思決定を行うことが可能になります。
また、多くのBIツールはリアルタイムのデータ分析機能を備えています。よって、社内のさまざまなデータとリアルタイムで連携することで、最新のデータに基づいた分析が常に可能となり、市場の変化や顧客の行動パターンの変化などにタイムリーに対応することができます。
さらに、近年は高度な予測分析機能を持つBIツールも増えています。過去のデータから将来のトレンドを予測し、潜在的なリスクや機会を特定することができます。
以上から、BIツールの活用により、企業はデータを見える化し、データに基づいた意思決定を行っていく体制が整いますので、業務効率の向上や競争力の強化にデータを活用することができるようになります。
RPA｜定型的なPC操作等をロボットが代行するソフトウェア
RPAとは、ロボティック・プロセス・オートメーションの略で、人間が行う定型的なPC操作等をソフトウェアのロボットが代行して実施する技術です。
RPAの主な特徴と機能は以下の通りです。
反復的で定型的な業務を自動化できることです。データ入力をはじめとしてファイル操作やメール送信など、人間がおこなう単純な作業をロボットが代行することで、大幅な業務効率化に役立ちます。
また、RPAは理論上は24時間365日稼働が可能で、人間のように疲労や集中力の低下がないため、作業の正確性が担保されます。もちろん判断を伴うような業務や複雑な業務はできませんが、単純作業を正確に繰り返すことができますので、人為的ミスの削減にもつながります。
さらに、RPAは既存のシステムやアプリケーションと連携しやすいという特徴がありますので、データ連携や処理のために新たな大規模システム投資をおこなわず業務プロセスの自動化を実現できます。
RPAの活用により、従業員は単純作業から解放され、より創造的で付加価値の高い業務に集中することができます。これは、企業の生産性向上と競争力強化につながります。
CRM｜顧客情報や販売履歴などを一元管理するツール
CRMとは、カスタマ・リレーションシップ・マネジメントの略で、お客さまとのやり取りや販売履歴などを管理し、関係性を最適化するためのツールです。
CRMの主な特徴と機能は以下の通りです。
顧客情報の一元管理です。先に記載していますが、お客さまの基本情報や購買履歴、問い合わせ履歴など、お客さまに関するあらゆる情報をCRMに集約していきます。これにより営業だけでなく、カスタマサポートの部門もサービス提供部門なども、組織全体で同じ情報が共有されていきますので、データ活用が可能となっていきます。こういった顧客情報の一元化により、お客さま対応の質が向上し、顧客満足度の向上につながっていきます。
また、多くのCRMツールは営業支援機能を備えていますので、商談の進捗管理やタスク管理、スケジュール管理などの機能を活用することで、営業活動の効率化と可視化も可能になります。
さらに、顧客分析機能がついているツールもあります。それぞれのお客さまのデータだけでなく、顧客データを横断的に分析することで、顧客のニーズや行動パターンを把握し、効果的なマーケティング戦略の立案や商品開発にも活用できます。
CRMの活用により、企業は顧客との長期的な関係構築が可能となり、顧客ロイヤリティの向上や売上の増加につながります。
SFA｜営業活動を支援し効率化するツール
SFAとは、セールス・フォース・オートメーションの略で、営業活動を支援し、効率化するためのツールです。
SFAの主な特徴と機能は以下の通りです。
営業プロセスの管理と可視化となります。商談の進捗状況や顧客とのコンタクト履歴、商談の成約確率など、営業活動に関する情報を一元管理し、リアルタイムで把握するだけでなく他のメンバーとも共有することができます。
CRMにも営業管理機能はありますが、契約前のお客さまの営業情報を管理するのがSFAです。
また、多くのSFAツールは営業予測機能を備えています。過去のデータや現在の商談状況から、将来の売上を予測することができます。これにより、より正確な事業計画の立案が可能になります。
さらに、SFAは営業活動の分析機能も付属していることが多く、営業パイプラインの分析や、成約率の分析、営業担当者のパフォーマンス分析などを通じて、営業戦略の改善につなげることができます。
SFAの活用により、企業は営業活動の効率化と精度向上を図ることができ、結果として売上の増加と顧客満足度の向上につながります。
MA｜マーケティング活動を自動化するツール
MAツールとは、マーケティング・オートメーション・ツールの略で、マーケティング活動を自動化し、効率化するためのツールです。
MAツールの主な特徴と機能は以下の通りです。
リード獲得から育成までのプロセスを自動化することです。自社のウェブサイトへ訪問した方の行動を追跡し、適切なタイミングで広告を表示したり、問い合わせフォームを表示させるなど、相手のニーズを推測して最適なコンテンツを提供することにより、問い合わせに繋げていきます。
また、多くのMAツールはメール配信の自動化機能を備えていますので、顧客のセグメントや行動に基づいて顧客を分類し、顧客のニーズに合わせた、つまりパーソナライズされたメールを自動で配信することもできます。これにより、単純なメルマガの受信では行動しなかった顧客からのエンゲージメントの向上が期待できます。
さらに、MAツールはマーケティング活動の効果測定機能を備えているケースもあります。各マーケティング施策に対して、データに基づいた効果的な戦略の立案や実績の評価に活用できます。
MAツールの活用により、企業はマーケティング活動の効率化と効果の最大化を図ることができ、結果として売上の増加につながります。
まとめ
この記事では、DXにおけるデータ活用の重要性から具体的な実践方法、さらには直面する課題とその対策まで、包括的にご紹介しました。
DXの推進を任され、その中でデータ活用が必要だと理解しても、実際に成功するためにはどのようにデータ活用を進めれば良いのか悩まれることが多いと思います。
今回ご紹介したDXでデータ活用を成功させるための6つのステップを参考に、ぜひデータ活用によって自社のDXを成功に導いていただければと思います。