【事例あり】データ活用とは？データ分析との違いやメリットを紹介

本記事では、データ活用の概要やデータ分析との違い、導入するメリットなどについて解説しています。成功事例も紹介しているので、データ活用の具体的なイメージをつかめるでしょう。社内のデータ活用について悩んでいる経営者・担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

データ活用とは

業務プロセスの中にデータを組み込んで継続的に活かし、ビジネスの成功につなげていくことを「データ活用」といいます。

対象となるデータの種類は多岐に渡ります。取引データ・売上・顧客情報などデジタル保存できるものから、アンケート・問い合わせ・窓口に届く声といったアナログデータまで、分析対象です。社内に蓄積・分析されたこれらのデータは、適切な施策を考えるうえでの判断材料になります。

データ活用とは

事業活動を通じて取得・蓄積したさまざまなデータを分解・分析し、
ビジネスに活用することを「データ活用」といいます。

逆にデータを活用しない従来のケースとは、過去の例や経験などを頼りに物事を判断し、データによる裏付けを取らないため、施策の成否が不確かになりやすいという問題を抱えています。

ビジネス業界にIT変革の波が押し寄せ、IoTやビッグデータ活用が叫ばれる昨今、こうしたデータ活用を施策に取り入れていくことは、これからのビジネスに不可欠な要素と言えます。

データ活用の必要性

収集したデータは、マーケティング施策など実際の業務に効果的に反映させることで、売上や顧客満足度によい影響をもたらします。しかし、データ自体はただの事実を示すものにすぎないので、データから何かの関係性を見出し、業務への活用につなげていく必要があります。
例えば、「各ユーザーの購入履歴からおすすめ商品を自動でピックアップし、メールやアプリなどを通して個別に通知すること」はデータ活用の一例です。顧客の購買データを収集・分析することで、「一人ひとりのニーズに応じた商品の紹介」が可能になるという訳です。

こうしたビジネスにデータ活用を取り入れる動きは今、より活発化する流れにあります。
「令和2年版 情報通信白書」によれば、ITの社会インフラ化やスマートフォン普及の結果、国内のデータ流通量やトラフィックは年々増加傾向にあります。これは、消費者がインターネット利用に費やす時間が増えていること、言い換えるなら「生活におけるデータ利用シーンが増加していること」を意味します。
そして、2015～2020年の期間で、音声データなどさまざまなデータの活用を進める企業が増えていることも確認できています。つまり「消費者・企業の双方が扱うデータ量が、毎年増えている」ということです。

こうした流れの中でも、未だにデータ活用の取り組みを見送っている企業も、少なくはありません。上記のような今後のITの在り方に鑑みつつ、ビジネス上のメリットを理解し、データ活用の導入をぜひ検討していきましょう。

参照：「令和2年版 情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd131120.html
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd132110.html

データ分析のニーズの高まり

企業によるデータ活用の取り組みが進んでいくと同時に「データ分析」のニーズも高まってきました。データを活用するということは、この「データ分析」を前提に考えなければなりません。というのも、データは収集しただけではただの数値や文字列であり、活用するためにはデータが示す傾向から意味や仮説を発見するための分析が必要となるからです。
収集したデータを比較し、「規則性・相関関係・因果関係・異常値・数字の変化」などを軸として細かく要素を分解しつつ、全体の関係性を理解していくのです。これがデータ分析です。

こうしたデータ分析を担当するスタッフは、統計学や分析手法、分析作業の方法について詳しく知っている必要があります。
また、そうした分析を次の企業戦略へ活かすのがデータ活用です。そのためデータ活用に臨むなら、主に経営やマーケティングといったビジネススキルが求められます。

データ活用の現状

実際のところ、企業間ではどの程度データ活用が進んでいるのでしょうか。先述時に参照した総務省による「令和2年版 情報通信白書」内で、ICTに関する調査研究を見てみると、大企業で特にデータ活用進んでいることがわかります。中小企業での活用も進んではいますが、大企業と比べると割合は低めで、データ分析を専門とする人材も不足している傾向にあると言えるでしょう。

データの種類別で現状を見てみると、2015年と比較してPOSデータやeコマースによる販売記録、MtoMを含む自動取得データの活用・発展が進んでいます。
MtoMとは「機械同士が相互に情報を収集しあう技術」のことで、例えば渋滞情報データや気象データ、遠隔監視カメラデータなどが該当します。これらのIoT技術が普及したことが、ビジネスにおけるデータ活用を強く後押しする要因となっています。

今後もデータ活用が加速する流れがあるのは確かです。しかし、ビッグデータ活用時代ならではの課題も存在しています。課題の内容は企業によりけりですが、多くの場合「そもそもデータを有効活用できる人材が不足している」「個人データの取り扱いや線引きの判断に悩んでいる」「費用対効果が明確でない」などが挙げられます。
これからデータ活用に取り組もうとしている、あるいはすでに取り組んでいるどの企業にも、これらの課題に直面する可能性はあります。そのため組織でデータ活用を推進するには、これらの課題への対応が求められるでしょう。

データ活用のメリット

企業によって取り組みが進みつつあるデータ活用が必要とされる背景や取り組みの現状をご紹介してきましたが、ここではデータ活用で得られる主なメリットを紹介します。

迅速な経営判断ができるようになる

データは企業の現状を客観的に把握するうえで役立ちます。経験・勘といった主観的な考えを取り除き、より根拠に基づいた意思決定がしやすいでしょう。また、データという客観的な根拠があるため、組織としての意思統一がしやすく、経営判断の迅速化も期待できます。

ビジネスのヒントが得られる

社内に蓄積されたビッグデータを分析することで、データ同士の関係性やパターンを発見でき、ビジネスのヒントの発見や課題解決に役立つことがあります。例えば、「データを見て消費者の潜在ニーズを発見し、それを基にビジネスの新規戦略を立てていく」など、状況に沿って的確・柔軟な判断ができるようになります。

ただ、データは組み合わせや切り取り方によって見方が変わってしまうため、ヒントが得られるレベルまで分析を進めるのは簡単ではありません。それでも、データという具体的根拠から得られる実践的なアイデアは、ビジネスに大きなメリットをもたらすものです。

ほかにも、データ活用により数字の変化などが可視化されるため、見通しが立ちやすくなるという利点も存在します。例えば在庫管理などの需要予測がしやすくなります。今まで経験に頼っていた部分に「数字」という明確な指標が加わるため、在庫の動き方を予測したり、先を見越して施策を講じたりすることも可能となっていくのです。

データ活用の事例

金融業

銀行は、データ活用が早期に進んだ業種でもあります。活用場所は多様で、主にインターネットバンキングの顧客データ管理や顧客サポート目的などで活用されています。また、各地にある支店の情報を一元管理することで、顧客対応の迅速化や顧客満足度の向上につなげることが可能です。

銀行では投資商品を扱っており、顧客が運用アドバイスを聞きに来ることがあります。今後の経済動向をデータ分析で予測し、それを基にしたアドバイス内容を検討することで、顧客へ有意義な情報を提供できます。信頼関係で成り立つ金融業は特に、データ活用をする意味が大きい業種です。

製造業

数ある業種の中でも、製造業はIoTの導入が盛んな分野です。多くの現場では、熟練技術者の経験や勘を頼りに生産管理・製造管理が行われていました。しかしこれらの方法は、IoT・DX・AIの波が迫る現代では、古いやり方になりつつあります。
もちろん、熟練者が蓄積している経験・勘は重要な企業資産ではあり続けます。しかし、その資産を継承することも難易度が高いことと言えるでしょう。今後はデータ活用をはじめとして、熟練者以外でも高い成果を上げられるような業務遂行方法に移っていくでしょう。例えばすでに多くの製造業者は、「スケジュール管理・ECM・品質管理・ノウハウ蓄積・トラブルの早期発見・作業効率の向上」などを目的に、積極的にデータ活用を導入しています。

一例を挙げると、ヤマハの工場では生産能率をデータ分析し、作業の最適化を図った結果、年1,000万円のコスト削減に成功しています。
具体的には、作業の進捗度や不良品の発生率をすぐに把握できるようデータ化したり、記録作業のデジタル化により工数削減を図ったりするなどの変革を行っています。その結果、合計月130時間ほどの工数削減が実現しました。新しいシステムの導入にはコストがつきものですが、投資分が十分に返ってくる結果を出しているのです。

人材管理・人事労務

データ活用は人材管理や従業員の能力開発にも効果を発揮します。活用方法はさまざまですが、まず人物情報が社内に点在している状態では、有効なデータ活用は望めません。したがって「散らばっている情報をまとめ、可視化すること」で初めていろいろなデータ活用方法が見えてきます。整理した情報を分析することで、例えば「従業員の離職理由に気づく・人材を確保し維持していく方法を見出す」など、データの有用性が発揮されます。下の事例のように、こうした分析は新たな人材活用の施策にもつながっていくでしょう。

京王プラザホテルでは、人材情報を分析するBIツールの導入により、人事労務管理の品質を向上させています。BIツールでは人事労務関連のデータ抽出や、レポートの作成・出力などが可能です。これにより、資料作成などの作業効率化や業務の属人化防止、分析力の向上が実現し、人事労務管理・人材育成の高精度化が期待できるのです。

負担をかけずにデータ活用するならITコミュニケーションズへ

データ活用は、軌道に乗れば多くのメリットを企業にもたらしますが、システム導入などのさまざまな準備が必要です。導入費用がかかるのはもちろん、運用に慣れるまで時間がかかるため、すぐに実現するものでもありません。そこで、一つの手段としておすすめなのが、データ活用の外部委託です。

外部委託する主なメリットは、「自前で用意するよりも成果を迅速に上げられる」「経済的コストの負担が少ない」「組織のリソースを節約できる」などです。自社で準備すると、成果が出ない期間も費用や人材といった資源を割き続ける必要があり、もともとの業務に悪影響を及ぼす恐れがあります。

ITコミュニケーションズでは、データ活用などさまざまなサービスを提供しています。例えば、データ分析のスペシャリストによるデータ統合・解析の支援や、プロの知見を活かしたマーケティング支援などがあります。

「データ活用を始めたいけれど、何から手をつければよいかわからない」「蓄積したデータの分析方法がわからない」「データ活用にかかる運用コストを抑えたい」といったことでお悩みの方は、ぜひITコミュニケーションズのサービスの利用をご検討ください。