2025/12/23
近年、多くの企業がビジネスにおけるデータ活用に取り組んでいます。企業がデータ活用に注力しているのは、それだけのメリットを見出せるからでしょう。
本記事では、ビジネスにおけるデータ活用の効果を解説します。
また、データ活用に成功した具体的な事例も解説しますので、これから取り組みたいと考えている方はぜひ参考にしてください。
データ活用を阻む要因から理解するデータ活用に失敗しないためのポイント
データ活用の重要性は理解しつつも、実際には様々な阻害要因によって成果に結びつけられない企業が多いのが現状です。
下記の資料では、データ活用に失敗しないためのポイントをご紹介ししています。
ビジネスにおいて重要とされるデータ活用とは
「データ活用」とは、企業が事業活動を通じて取得・蓄積したさまざまな情報を、ビジネスに活かすことを指します。企業が扱うデータは、顧客データや収支データなど多岐に渡ります。これらを分析した結果を基に意思決定をすることで、業務効率化・生産性向上施策、効果的なマーケティング戦略など、さまざまなビジネス展開が実現していくのです。
変化が激しく、多様化している昨今の市場競争を勝ち抜くには、IT環境の発展によって爆発的に増えた「データ」の活用が企業にとっては欠かせない取り組みとなっています。実際、本記事で紹介するように、現在ではさまざまな企業がデータ活用に取り組んでいます。
データ活用に取り組むうえで大切なのは、業務運営上のプロセスの中に組み込むことです。データ活用を一過性の取り組みに終わらせることなく、運用、改善などを含めたPDCAサイクルを継続することこそ、データ活用を成功させるポイントとなります。
データ活用の効果・メリット
企業がデータ活用を行う上では、「どのようなメリットを得られるのか」を正しく理解しておくことが大切です。データ活用は、迅速な経営判断の実現やビジネスにつながるヒントの発見など、さまざまな効果が期待できます。以下で詳しく見ていきましょう。
迅速な経営判断ができるようになる
経営においては、迅速な判断を求められるシーンが少なくありません。経営に関わる人物は、現状を素早く把握し、その時々に応じてもっとも適切な判断を下す必要があります。データ活用に取り組むことで、社内で取得したデータに基づき、スピーディーな現状把握が可能となります。確かなデータが手元にあれば漠然とした迷いもなくなり、素早い現状把握・判断を実行に移せるようになるのです。
また、経験や勘に頼った判断は不確実な要素が多く、ときには判断ミスや遅れにもつながります。データ活用によるスピーディーな意思決定を導入することで、経験や勘などに頼った、主観的な考えを排除できるのもメリットと言えるでしょう。
ビジネスのヒントが得られる
企業が利益を拡大させ、成長と発展を続けるには、常に新たなビジネスチャンスにアンテナを張る必要があります。データ活用に取り組むことで、新たなビジネスのヒントやチャンスを発見できる可能性が高まります。
収集したデータを可視化すれば、今まで見えてこなかったものが傾向として見えてくることがありますし、さらにデータ同士のつながりや因果関係などを正確に分析すれば、そこから現状における課題の抽出や改善策の立案にもつながるのです。
このような取り組みを通して、市場や顧客が真に求めるものを把握できれば、新たなビジネスにつながる可能性を発見し、数値データの根拠に基づいた的確な戦略立案を行うこともできるでしょう。
データ活用でビジネスに成功した事例10選
「データ活用でビジネスを成功に導く」と言われても、今一つイメージしにくいかもしれません。そこで以下では、実際にデータ活用で成功を収めた企業事例を紹介します。ぜひ自社のデータ活用に役立つ事例見つけ、参考にしてみてください。
スシロー｜需要予測による売り上げ向上
スシローは、いわずと知れた人気回転寿司チェーンです。スシローは兼ねてよりビジネスにデータを活用しており、需要予測による売り上げ向上に成功しています。
スシローが実践したのは、寿司皿へのICタグ取付によるデータ収集です。ICタグの取付により、「どのテーブルでどのような寿司が食べられたか」「どのネタがどのようなタイミングで流されたか」といったさまざまな情報を蓄積できるようになりました。
スシローがこれまで蓄積したデータは、なんと10億件に上るとのことです。この途方もないビッグデータを活用して需要予測し、握る寿司の数やレーンへ投入する量などを調整しているのです。その結果、無駄なコストを減らし、顧客満足度を向上させることにも成功しました。
ダイドードリンコ｜売り上げが前年比1.2%増
飲料メーカーであるダイドードリンコは、消費者の行動データを分析し、その結果を自動販売機の商品陳列に反映させました。この施策により、同社は前年に比べ大幅な売り上げ増を実現したのです。
同社が分析に用いたのはアンケートデータと、消費者が自動販売機で商品を買う際の視線データです。従来では「左上からZの字を描くように視線が動く」が定説でしたが、分析の結果は異なるものでした。
そこで同社は、さっそく自動販売機の商品陳列順をデータに基づき変更します。その結果、大幅な売り上げ増につながりました。
野村証券｜景況感指数の調査を高速化＆コスト削減
野村証券はAIとSNSを活用し、景況感指数調査の高速化およびコスト削減を実現しています。具体的には、Twitter APIを用いてツイート内容を指数化しました。これは、抽出AIがTwitterの投稿内容からデータを抽出し、評価AIが景況感を評価する仕組みです。
この施策が成功したことで、同社は大幅な調査コストの削減に成功しました。また、月間15,000件ものサンプルデータを取得できたうえに、スピーディーな情報発信も実現したのです。
富士通｜農業におけるベストプラクティスの共有
富士通がリリースした農業経営支援サービスをご存じでしょうか。2012年にリリースされて以来、各地の自治体やJA、農業生産者などへの導入実績がある経営支援サービスです。
サービスの特徴としては、ベストプラクティスの共有が挙げられます。農業における作業実績や環境などのデータを収集・分析し、もっともよい成果を達成した実績を次に活かしているのです。
また、施設園芸においてはコスト削減も実現しています。気象データをはじめ、センサーから取得した複数のデータを組み合わせて分析を行い、収穫量などを予測して無駄のない温室運営を実現しました。
Panasonic｜営業活動の見える化＆業務効率化
Panasonicは外部のデータ分析ツールを導入し、営業部門のDXに成功しました。従来、同社では「案件の状況をスムーズに把握できない」「情報共有に時間がかかる」「顧客情報を正確に管理できない」などの課題がありました。これらの課題を解決するため、ツールを導入しデータ活用に取り組んだのです。
ツール導入の効果はてきめんに表れ、営業活動の可視化が実現しました。従来は他部門の動向が見えづらく、連携もうまくいかなかったのですが、情報共有をしやすくなった結果、融合型の提案をしやすくなったとのことです。
また、ツールのタイムライン機能を用いることで、気さくなコミュニケーションも実現しています。気軽にコミュニケーションを取れる環境が構築でき、情報共有の円滑化に貢献。さらに、案件の情報をリアルタイムで把握可能となったことで、業務効率化にもつながっています。
大阪ガス｜修理作業の自動化
修理作業の自動化に成功したのが、ガス事業を営む大阪ガスです。同社では、これまで修理に携わってきた中で取得した、数百万件におよぶ修理履歴や型番データ、修理依頼内容などのデータを蓄積しています。この膨大な数のデータを複合的に組み合わせ、修理依頼の内容に合わせたベストな部品を抽出できる仕組みを構築しました。
従来では、その時々に合わせて作業員が部品を抽出していましたが、これでは時間も手間もかかります。複合的に組み合わせたデータの活用により、これらの手間や時間の大幅な削減を実現しました。作業員は、部品の割り出しに用いていた時間を主力業務に割けるようになり、リソースの有効活用にもつながっています。
城崎温泉｜観光客のニーズを把握し売り上げ増
温泉地として高い人気を誇る城崎温泉も、データ活用によって売り上げ増に成功しています。スマートフォンのICカード機能を利用したデータ収集を行い、蓄積したデータを街の活性化に活用したのです。
収集したデータを用いて、人気の高い外湯や訪れている観光客の属性などを分析し、それらの結果をサービスに活かしました。「この時間帯は親子連れが多いからこの施策を」「Aの外湯が人気だからあの施策を」といった具合に、分析結果に基づく効果的な施策を実施しています。
こうしたデータ活用により、城崎温泉は着実にイノベーションを進行させています。科学的な根拠に基づくデータは、意思決定のスピード化を実現し、「よりよいサービスを提供したい」とモチベーションを高める効果も期待できます。
ワークマン｜22ヶ月連続の2ケタ成長
ワークマンは、自社でデータ分析や活用を行っていることで有名です。しかも、高度な専門ツールではなく、Excelを利用した分析・活用を行っていることで知られています。
同業他社が苦戦を強いられている中、なんとワークマンは22ヶ月連続の2ケタ成長を遂げています。いまだに右肩上がりの成長を続けているのは、従業員が一丸となってデータ分析や活用を行っているからでしょう。
また、同社ではこれまで2時間もかかっていた発注業務を、10秒にまで短縮した実績があります。取引先へのデータ開示により、無駄な仕入れを回避しているのも特徴です。
ベネッセ｜教材の最適化＆改善
教育事業を営むベネッセは従来、手作業でデータを収集していました。しかし近年では、ビッグデータを活用した教育研究の取り組みを積極的に進めています。
同社はデータ活用による教材の最適化や、改善を目指していることが特徴です。収集した学習データの解析により、子どもの学習支援にも役立てています。具体的には、小学6年・中学3年・高校3年の学習記録を教材設計に役立てようとしています。また、蓄積したデータから子どもの将来的なゴールを予測する、といった取り組みも始めているそうです。
さらに同社は、データを自社だけで独占することなく、広く公開していく方針を打ち出しています。これは、さまざまな教育関係者が子どもの学習プロセスをデータで確認できるように、との考えに基づいています。
Facebook｜投稿コンテンツの監視&レコメンド
Facebookには日々100億枚もの写真が投稿されていますが、中には性的なものや暴力的なものなど、不適切な投稿も数多くあります。しかし、量が量なだけに、人の目視による監視は現実的ではありません。
そこで同社は、プラットフォームの健全性を保つため、コンテンツの監視に高度なデータ分析AIを導入しています。学習させた画像・テキスト・音声データなどを基に、AIが自動で不適切な投稿を検知・抽出してくれるため、迅速な対応が可能となっています。
また、ユーザーが「いいね！」したりよく閲覧したりしているコンテンツを分析し、それに近いコンテンツの自動レコメンドを行っているのもポイントです。これにより、ユーザーが気になるコンテンツと素早くマッチングしやすくなり、ユーザビリティの向上につながっています。
まとめ
データ活用とは、企業が日々蓄積している多様なデータを有効活用し、自社の成長と発展につなげていく取り組みをいいます。迅速な経営判断の一助となるだけでなく、新たなビジネスチャンスの創出にもつながるため、時代の変化とともにその重要性が増しています。
今回紹介した事例に見られるように、今やあらゆる業界でデータの分析・活用が進められています。今後、ますます激しくなると予想される市場競争を勝ち抜くためにも、この機会にデータ活用を導入してみてはいかがでしょうか。
データ活用を阻む要因から理解するデータ活用に失敗しないためのポイント
データ活用の重要性は理解しつつも、実際には様々な阻害要因によって成果に結びつけられない企業が多いのが現状です。
下記の資料では、データ活用に失敗しないためのポイントをご紹介ししています。
