近年、多くの企業でデータ活用に関するさまざまな取り組みが実践されています。本記事では、企業がデータ活用を進めるうえで大切なポイントをまとめました。データ活用の概要・目的やレベルをはじめ、ビジネスに活用しやすいデータの種類、実際に活かすための手順・方法などを解説するとともに、具体的な活用事例もご紹介しますので、自社で取り組む際はぜひ参考にしてみてください。
データ活用とはデータを業務改善や売上向上に役立てること
昨今、「データ活用」の重要性が認識されるようになりました。そもそもデータ活用とは、企業が収集したり外部から取得したりした「データ」を、マーケティング活動に活かし、さらなる事業発展を目指していく営みのことを指します。
もしもデータがなければ、経営者は自身の勘や経験に頼ってさまざまな判断をするしかありません。たとえば、商品の在庫データを日々管理することで、今後の入荷数を決められると無駄がなくなります。顧客データの中でも購買履歴を収集すれば、顧客が何を求めているのかが分かり、一人ひとりのニーズに合ったおすすめの商品を提案することも可能です。
また、データを収集してビジネスに活かせば、これまでよりも迅速かつ確実に、営業活動を進められるといったメリットがあります。
データ活用が重要視されている背景
データ活用が企業に重視されるようになったのには、さまざまな要因があります。
経済産業省は、2018年12月に制定した「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン）」を見直し、2022年9月に「デジタルガバナンス・コード2.0」を公表しました。その中でDXは、以下のように定義づけられています。
「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。」
2018年9月に、同省発足の「デジタルトランスフォーメーションに向けた研究会」が公表した「DXレポート～ITシステム『2025年の崖』の克服とDXの本格的な展開～」も、注目すべき資料です。本資料では、企業がDXの重要性を認識せず放置していると、「2025年の崖」と呼ばれる甚大な損害が生じかねないと警鐘を鳴らしています。
このような政府の後押しもあり、近年、ICT（Information and Communication Technology：情報通信技術）を活用した多様なサービスが誕生したことも、データ活用が推進されるようになった一因です。企業がDXを進めていくためには、デジタル技術と併せて、データ活用も重要な要素となっています。
データ活用の目的
データ活用の目的としては、主に以下の3つが挙げられます。
- データマーケティングによる売上向上
- 業務の改善・効率化
- 新しいビジネスの創出
データマーケティングによる売上向上
データマーケティングとは、顧客にまつわるデータを活用し、商品やサービスの訴求や販売に活かす手法のことです。たとえば、「LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）が高いユーザーと低いユーザーには、どのような違いがあるのか」をデータで客観的に分析し、サービスの新しい機能開発に役立てる、といった活用方法が挙げられます。
もしも顧客データがない、あるいは不足している場合、顧客が真に何を求めているのかを汲み取れず、推測の範囲でしかマーケティング活動を行えません。データを活用することで、誰の目にも確実な、根拠に基づいたマーケティングを行えるようになり、ひいては売上の向上にもつながります。
業務の改善・効率化
データ活用は顧客に対するもののみならず、社内の働き方改革にも役立ちます。たとえば勤怠管理においては、従業員が今月に何日・何時間働いたか、何日休んだか、残業は何時間行ったか、といったデータが必要です。とくに残業時間を可視化することは、労働環境を改善するためにも重要であり、多様な働き方を可能にしてくれます。
また、業務の属人化が課題となっているなら、マニュアルを整理し、データを社内にオープンにするのもおすすめです。仕事の標準化に効果を発揮できれば、人的リソースをこれまでよりも有効に使えるようになります。
新しいビジネスの創出
企業にデータという武器がなければ、どこに問題があるのか、改善すべき点を見出すことが難しくなります。しかし、商品やサービスを提供するうえでは、改善を繰り返し、新しいものを創り出すことが不可欠です。
データを用いてさまざまな問題を可視化すれば、これまで見つけられなかった顧客のニーズも見えてくるようになります。ひいては、新規事業の計画を立てるにあたり、仮説や予測を立てやすくなるといったメリットがあります。
データ活用における3段階のレベル
データ活用の重要性を認識し、積極的に取り組んでいたとしても、それが一体どの程度のレベルであるかはなかなか客観的に測りにくいものです。
データ活用のレベルには、3つの段階が設けられています。このモデルを使えば、自社のデータ活用状況を適切に評価することが可能です。自社のデータ活用がどれほどのレベルに達しているか立ち位置を確認したり、次のアクションをどう打てばよいのか、といった対策も検討したりできます。
レベル1：データ活用ができる環境がある
現在、日本の企業で最も多い段階であり、「データ活用の地盤はとりあえずある」といった初期の状態です。レベル1では、必要になれば適宜データ活用が可能であり、進捗などの確認にデータを見ている、といった例が挙げられます。
DXの推進によって環境自体は整っているものの、データをまだ完全に活かしきれていないフェーズともいえます。この段階では、難しいことは考えずに、まずは自社の現状や前年度売上との比較といったような、ざっくりとしたビジネスの基本となる現状認識をしておくのがおすすめです。
また、これからレベルを進めるにあたって必要となる業務間のデータ連携なども、可能ならレベル1の段階で先に済ませておくようにしましょう。
レベル2：データ分析で仮説・検証をしている
レベル2になると、データサイエンティストなどデータ分析・活用の専門家に協力を仰ぎ、本格的な「データ分析」を行います。過去から蓄積された膨大なデータの中から、顧客の特徴などを把握できるのがポイントです。
ただ、データ分析とデータ活用は同じような意味合いと捉えられることがあるものの、前者はデータ活用の前段階に過ぎないことを理解しておかなければなりません。つまり、データをビジネスへ活用していく前に、まず徹底したデータ分析の段階を踏んでおくことが大切です。
レベル2では、BI（Business Intelligence）ツールなどのITシステムを導入し、分析結果を可視化して仮説と検証を繰り返していきます。
レベル3：結果をもとに高度なマネジメント・ビジネス優位性を確立している
レベル2までは、対象として過去のデータに注目して分析するフェーズでした。しかし、最終的な目標は、過去からのデータを分析することにとどまりません。事業を大胆に変革したり、よりよいビジネスモデルを創造したりできることこそが、データ活用の魅力です。
つまりレベル3では、将来予測といった「未来」に焦点を当てているのがポイントです。「データドリブン経営」という用語もあるように、データ分析の結果を用いて経営方針を決めたり、新規事業の企画を考えたりすることが可能になります。
ただ、こうしたレベルに達するためには、社内で取得したデータだけでは足りず、広く公表されたオープンデータを活用するシーンが増えるのも特徴です。
ビジネスに活用できるデータの種類
一口にデータと言っても、さまざまな種類が存在します。ここでは、ビジネスシーンで活用できる代表的なデータの種類をご紹介します。
企業データ
近年はIoT技術が発達し、そこからさまざまなデータを収集できるようになっています。たとえば、顧客データや販売・取引に関わるデータ、SNSで取得したデータ、Webサイトへのアクセスログなどは、企業データとして活用できます。
オープンデータ
先に述べた企業データは、あくまでその企業内で取得し、活用も企業内で行われるのが基本です。一方、オープンデータは二次利用できる点が大きく異なります。主に国や政府、独立行政法人、地方公共団体などの公の組織から、利用ルールの範囲内なら自由に使えるデータとして公開されています。
具体例としては、労働力調査や就業構造基本調査、医療施設調査などが挙げられます。オープンデータを取得してビジネスに活かしたい場合は、ぜひ下記のURLをご覧ください。
e-stat 政府統計の総合窓口
パーソナルデータ
ビジネスに活かす目的なら、顧客にまつわるデータも欠かせません。パーソナルデータは、顧客自身の性別や年齢、住所、メールアドレスなどの属性や連絡先のほか、過去に商品やサービスを購入・利用した履歴や、デバイス機器から取得した位置情報などが幅広く該当します。
企業としてパーソナルデータを取り扱う場合は、個人情報保護法で定められたルールに則り、その旨について顧客に周知することが大切です。すると顧客も、安心して商品やサービスを購入・利用できるようになります。
データ活用の手順
データ活用は一見すると簡単そうに思えるものの、適切な手順を進めなければうまくいかなかったり、結果が出るまでに大幅な時間や手間がかかったりすることもよくあります。そこで以下では、企業がデータを活用していくにはどのようなプロセスを踏んでいけばよいのか、具体的に解説します。
データの収集
まず、なぜ自社がデータ活用をするのか、といった目的を明確化することが重要です。目的がはっきりしない限り、どのようなデータを取得すればよいのかは見えてきません。
また、目的やビジョンは経営層がしっかり定め、全従業員に周知する必要があります。社外からのデータを収集する際には、それが真に信頼できる正しい情報かどうか、常にファクトチェックを行うことが欠かせません。その点、オープンデータは基本的に公的機関からの提供が多いため、安心して使えるメリットがあります。
データを加工
収集したデータは多くの場合、数字や記号の羅列で構成されています。ただ眺めていても、何らインサイトは得られず、ましてやそこからビジネスへの活用は困難です。そのため、まずデータを分析しやすいように成形するとともに、BIツールなどを使ってグラフにするなど、可視化へ向けて工夫します。
誰もが分かりやすく、分析しやすい形に整えられれば、次からの工程をスムーズに進められます。少々面倒に思ったとしても、しっかりと加工するようにしましょう。
データを分析
データの加工までできたら、次はデータに規則性がないか、あるいはデータ同士で因果関係がないかなどを丁寧に調べていきます。この段階で用いられる分析手法としては、主に以下のようなものが挙げられます。
- クロス集計
- ロジスティック回帰分析
- アソシエーション分析
まずクロス集計とは、複数の設問をかけ合わせることで集計する方法です。たとえば、利用者アンケートの結果、「満足している」と回答した人を年代や性別などでさらに分けて分析したい場合は、クロス集計が適しています。
ロジスティック回帰分析は、いくつかある要因が2つの結果に分かれるとして、それが起きうる確率を示します。たとえば、「睡眠時間」「スマートフォンを見ている時間」「塾に通っているかどうかの有無」が受験結果（合格・不合格）に及ぼしている影響を調べたい場合などに便利な手法です。
アソシエーション分析は、データそのものではなく、複数のデータ間で関わりが強いか弱いかなど、相関関係に注目しているのが大きな特徴です。
こうしたさまざまな分析手法を駆使していくことで、ビジネスにどう活かせばよいのかが見えてきます。
活用プランを設定
分析結果が出たら、それをもとに戦略を練り、ビジネスへ活かしていく方法を検討していきます。データがなければ経験や勘に頼るしかありません。しかし、目的に沿って必要なデータを収集し、適切な加工のうえ分析されていれば、どのような顧客にどうアプローチするのが最も効果的か、おのずと見えてくるのは大きなメリットです。
また、プロジェクトをまとめて経営陣へ説明する際などにも、客観的なデータを根拠とすることで説得力が大幅に増します。
効果検証
データ活用の取り組みは、一度きりで終わるものではありません。自社の事業で実行したあと、計画段階で想定していた効果が実際に出たかどうかを検証することも重要です。
具体的な方法としては、実行前と実行後の実績を数値化し、どのような変化があったのかを比較するなどが挙げられます。思っていたような実績が出ていないなら、どこをどう改善すればよいのかを検討し、次の取り組みに活かしていくようにしましょう。
データ活用の身近な例
ここからは、近年よく見られるようになったデータ活用事例についてご紹介します。自社でデータ活用に取り組む際は、ぜひ参考にしてみてください。
販売データから需要予測
自社の商品やサービスがどれほど売れたかといった販売実績や、出荷実績などのデータは、顧客ニーズの大きさを測るうえで有用です。販売数が多いことは需要が大きいことを意味し、出荷を増やすことも検討できる一方で、販売が伸び悩んでいれば少し抑える、といった対応も可能です。
また、販売データから需要を予測すれば、適正価格を設定しやすくなります。つまり、在庫過多などの無駄が減るとともに、販売機会を逃さず、より顧客のニーズに合わせた営業体制を確立できます。
SNSを利用したコスト削減
自社で運営しているSNSがあれば、そこでアンケート調査を実施できます。通常、顧客へのアンケートを取ろうとすれば、調査会社に依頼しなければならないなど、多額のコストがかかりがちです。一方、SNSは手軽な広告ツールであり、多くの潜在顧客の目に留まりやすい特徴があります。条件にあまりこだわりがない調査であれば、スピーディーに大量のアンケートデータを取得できます。
昨今は、SNS分析といった手法も浸透しつつあり、調査コスト全体の削減に役立つうえ、分析の手間も省けるため注目を集めています。
商品陳列の改善
「視線」は重要な非言語的コミュニケーションの手がかりのひとつで、人間の意図に関する豊富な情報を含んでいるのが特徴です。これをデータとして取り込むことで、販売促進につなげる営みも行われつつあります。
たとえばスーパーマーケットにおいて、商品をどのエリアのどの棚に陳列するかは、販売につながる重要なポイントです。「顧客が、ある商品を購入する際にどこを見ているのか」といった視線の動きについてトラッキングデータを取得し、購入履歴と紐づけられれば、最適な陳列方法を検討しやすくなります。棚にある商品の見られ方や選ばれ方を把握できるのも、データ活用がもたらすひとつのメリットです。
データの可視化による業務効率化
昨今では「業務プロセス改革」という言葉をよく耳にするようになりました。企業が抱える人手不足の課題を解決するために、限りある人的リソースで、より効率よく業務をこなせる体制が重視されています。つい惰性になりがちな業務プロセスを棚卸して可視化することで、業務上の無駄を省き、業務の偏りも解消できるはずです。ひいては、企業全体の生産性を上げられるほか、従業員が働きやすい快適な労働環境も実現します。
パーソナライズされたマーケティング
かつては、一律したマーケティング活動であっても苦もなく売れるような、大量生産・大量消費の時代がありました。しかし、消費者の価値観が多様化した現在の社会では、顧客一人ひとりのニーズが異なるため、よりパーソナライズされたマーケティングが求められています。
そこでキーとなるのが、企業が取得するパーソナルデータです。顧客にまつわるデータをうまく活用すれば、それぞれの顧客が真に望んでいる商品やサービスを、必要なタイミングで提供できるようになります。
また、スマートフォンのニュースアプリで顧客がよく見ているジャンルを収集・分析し、配信する記事を好みに合わせて最適化する方法もよくある事例です。顧客は気になるジャンルの記事を提案してもらえるため満足度が上がり、ニュースアプリの利用頻度の向上も期待できます。
データ活用の注意点
データ活用にはさまざまなメリットがあるものの、あらかじめ気をつけておかなければならないポイントも存在します。ここでは、データ活用に際して押さえておきたい注意点を3つ解説します。
DXでデータ活用が必要な理由とは？ データを活用する方法と注意点
データは慎重に扱う
まず、データは取得すれば何でも自由に使えるものではありません。とくに、パーソナルデータは大切な個人情報が含まれているため、セキュリティ面に留意する必要があります。個人情報のみならず、個人の識別が不可能な情報であっても、企業として情報セキュリティを守り、慎重に取り扱うようにしましょう。
データによって分析結果が異なる
前述したように、データを取得する際は、分析する目的をしっかりと確認したうえで、適切なものを選ばなければなりません。目的にそぐわないデータを選んでしまうと、正しい分析結果を得られないおそれがあります。
さらに、取得したデータは、表記ゆれや重複が見られるものを見落とさず、分析しやすい形に加工することが大切です。
常に正しい結果とは限らない
データは客観的な数値であり、ビジネスへの活用時には成功を裏づける根拠となりうるものです。ただし、データ分析も決して穴がないわけではありません。
過去から蓄積されてきたデータの中には、偏りや外れ値などが含まれている可能性もあります。そうしたデータはミスリードにつながるため、表層的な数値を鵜呑みにして判断するようなことは避け、多角的に分析することが重要です。
また需要予測に関しても、あくまで「予測」に過ぎないことから、将来完全にそうなるとは言い切れません。そのため、データ分析の結果だけに依存せず、常に幅広い視点で判断するようにしましょう。
データ活用を効率的にするならクラウドサービス!
総務省が2021年8月に実施した「令和3年 通信利用動向調査」によると、クラウドサービスを利用している企業は全体で70.2％にのぼり、そのうち「全社的に利用している」と回答した企業は42.6％、「一部の事業所または部門で利用している」と回答した企業は27.6％とのことです。とくに前者は前年比3.3ポイント上昇しており、こうしたクラウドサービス普及の流れは今後も続いていくものと考えられます。
令和3年 通信利用動向調査 報告書（企業編）
クラウドサービスがデータ活用に与えるメリット
データ活用をスムーズに進めるためには、クラウドサービスをうまく利用することがおすすめです。最後に、データ活用においてクラウドサービスを活用するメリットを3つご紹介します。
拡張性が高い
ICT機器が続々と登場している現代においては、企業が取り扱うデータ量も膨大になっています。そのため、データを適切に取り扱い、保管するためのセキュアな場所を確保するのも困難です。
その点、クラウドサービスであれば、保管場所はあくまで仮想空間のため、リアルな場所を拡張する必要はありません。扱うデータ量は企業規模や事業形態などによっても異なるものの、それぞれに合った柔軟な対応が可能なので無駄がありません。
データを共有しやすい
クラウドサービスの特徴として、社内外のどこからでもクラウドにアクセスできる点が挙げられます。とくにリモートワークが広く普及しつつある昨今では、クラウド上にアップされているデータを社外からでも閲覧・共有・編集できるのは大きなメリットです。仕事をする場所にかかわらず、従業員同士のスムーズな連携が実現し、業務効率化にも寄与します。
データ保有時のリスクを軽減する
オンプレミスでシステムやサーバーを構築している場合、データのバックアップは不可欠です。しかし、手間や時間がかかったり、保管場所のために拡張するコストも負担になったりと、課題はつきものです。
その点、クラウドサービスならクラウド上にデータが保管されているため、自社が独自でバックアップする必要がなくなります。災害などの有事の際にもデータが滅失するリスクを減らせるため、BCP対策の観点からもおすすめです。
まとめ
データ活用は、データ収集や加工、分析のあとのフェーズであり、企業のマーケティング活動を効率化するために不可欠なものです。適切な手順を踏み、活用レベルを徐々に上げていけば、売上の向上や業務改善、新しいビジネスの創出も夢ではありません。
本記事でご紹介した活用事例を参考にしながら、クラウドサービスもうまく利用し、ぜひ自社にとって最適なデータ活用を進めてみてください。
