ビジネスにおけるデータ活用とは？メリットや導入手順を解説します！

DXの推進などによりビッグデータ、データ活用に注目する企業が増えています。ただし、これまでデータ活用に着手してこなかった企業からすると、データ活用をどのように活用すればいいのかわからないというケースもあるでしょう。では、ビジネスにおいてデータ活用をするには、どのようなステップを踏む必要があるのでしょうか。そこで本記事では、データ活用の意味、メリット、手順を解説していきます。

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ビジネスでのデータ活用とは？

ビジネスにおけるデータ活用や、データ分析との違いについて内容を見ていきましょう。

データ活用とは？

ビジネスにおけるデータ活用とは、企業に蓄積されている様々なデータを、業務効率化、生産性向上を目的として継続的に活用することです。総務省が発表した『デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究（2020）』によると、大企業は9割、中小企業でも半数以上がデータ活用に取り組んでいるとの報告があります。

データ分析との違い

データ分析は、情報の中から知見を獲得することです。データ活用とデータ分析では、目的において違いがあります。それぞれの目的は、以下の通りとなります。

• データ活用　データから得た情報を活用しビジネスに役立てる。
• データ分析　データから知りたい知見を獲得する。

データ分析した結果、得られた情報を元に知見をビジネスに役立てるのがデータ活用といえます。

データ活用を行うメリット

ビジネスにおけるデータ活用のメリットについて、それぞれご紹介します。

売上の向上に繋がる

数値の変動や傾向など自社に蓄積されたデータを分析、活用することにより、クライアントに寄り添った提案や消費者に支持される企画を立案ができるようになり、売上の向上が期待できます。

コストの削減ができる

データ活用を行うことによって、業務の無駄やボトルネックを見つけ出すことができるようになり、コストの削減が可能となります。また、データ活用により長年の経験や勘では見つけられないような問題点に気付くこともできるはずです。

戦略の策定や検証が行える

データを用いて分析することで社内の状況が明確となり、ビジネスにおける課題発見、戦略の策定、検証などができるようになります。さらに、見つかった課題を元に戦略や施策を導入した際にも、データを元に効果検証を行えるようになるため、次の施策に役立てられます。

ビジネスで活用できるデータの種類

ビジネスで活用するには、目的に合わせてデータを選ぶ必要があります。ビジネスで活用できるデータの種類について、それぞれ解説していきます。

オープンデータ

オープンデータは、国、地方公共団体、事業者が保有している官民データの中でも、国民全員がインターネットなどを通じて簡単に利用できるように公開されているデータのことです。誰でも無料で利用できることから、個人、企業などで広く利用されています。

企業データ

企業データは、産業や企業が持っているデータのことです。企業データには、以下の2種類があります。

• M2Mデータ：IoT機器など機械から収集されるデータ。
• 暗黙知データ：パーソナルデータ以外の産業や企業が持っているデータ。

パーソナルデータ

パーソナルデータは、個人情報や個人との関係性が見出されるデータのことです。パーソナルデータは、個人の属性情報や移動、行動、購買履歴など端末により収集された情報から、特定の個人であると分からないように加工された情報まで様々な種類があります。

データ活用における2つの方向性

ビジネスにおけるデータ活用は、エクスターナルフォーカスと呼ばれる攻めのデータ活用と、インターナルフォーカスと呼ばれる守りの活用による2つの方向性があります。それぞれの意味について、今から見ていきましょう。

エクスターナルフォーカス

エクスターナルフォーカスは、攻めのデータ活用とも呼ばれており、顧客体験価値の向上や新規ビジネスモデルを創出するものとなります。行動データ等を用いて顧客を分析し、顧客満足度向上に役立つ、または売上や利益を増やすことを目指します。エクスターナルフォーカスの活用シーンは、他にも需要等の予測を通じた意思決定の最適化等があります。

インターナルフォーカス

インターナルフォーカスは、業務オペレーションを改善したり、業務効率を向上させるものです。インターナルフォーカスの活用シーンとして、リモート監視・操作、運用保守の自動化、故障予知等があります。

ビジネスにおけるデータ活用のポイント

ここではデータを活用する時に踏まえておきたいポイントをご紹介します。データ活用を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

活用できるデータを把握する

データ活用をするためには、どのようなデータが活用可能で、どのように活用できるのかを把握することが重要です。活用可能なデータの種類と活用方法をあらかじめ知ることにより、売り上げアップや業務効率化に役立てることができます。

データを活用できる業種や職種を把握する

ビジネスでデータを活用したい場合は、データ活用が実行しやすい業種や職種、領域を把握しておきましょう。データ活用できる、もしくは実行しやすい業種や領域について知ることにより、データを使ってどのように業務効率化をすればいいかなど、目標を立てやすくなります。

データ分析を扱える人材を確保する

データ分析を行うためには、データ分析ができる人材の確保が必要不可欠ではあるものの、日本ではデータ分析を行う人材が不足している傾向にあります。もし、データを扱える人材が不足している、社内のリソース不足などの問題を抱えているならば、生産管理システムやBIツールの導入なども検討しておくこともオススメです。

データ活用をするための手順

データ活用を行うには、順序よく手順を踏む必要があります。データ活用をするための基本的な手順について紹介します。

1.データ分析の目的を決める

データ活用には、分析を行うための目的を決めることが重要です。まずは、データ分析を行う目的の設定を行いましょう。目的の具体例としては、以下の例があります。

• 顧客満足度の向上
• 生産コストの削減
• 業務に最適な機材の選定

2.分析課題を設定する

データ分析の目的を決めたら、次に分析課題を決めていきます。分析課題の決め方は、たとえば顧客満足度を向上させたいという目的ならば、顧客満足度が増減する要因を特定するという課題が考えられます。さらに、分析課題を設定した時には、目的を達成するために何を分析すれば良いのかについても考えておくといいでしょう。

3.データ収集や設定を行う

決定した目的と課題を元に、必要なデータ収集、設定を行っていきます。目的や分析課題を元にデータ収集を行うことにより、効率的な分析作業になる可能性が高くなる上に、不足データの入手や設定が検討できるようになります。

4.データ加工をする

データ収集、設定が終わったら、必要項目の追加や入力ミスの訂正といったデータの加工を行います。複雑化しているデータを加工、整理することによって、関連や要因を探りやすくなります。

5.データの可視化をする

数字や文字のままのデータでは状況がわかりづらいため、データの可視化が必要です。ツールなどを用いてグラフや表にして可視化することにより、作業がしやすくなります。

6.データ分析をする

データを可視化したら、そのデータを元に全体像や外れ値を中心に分析を行います。突出した外れ値はエラーである可能性もありますが、活用できる要素が隠れているケースもあるため、読み解いていく必要があります。

7.アクションプランの策定・効果検証をする

データ分析が終わったら、得られた知見を基に、アクションプランを策定します。ただし、データ分析が上手くいっていたとしても、アクションプランが上手くいっていなければ目的は達成できません。実行した後に効果検証をすることによって、目的の達成ができるようになります。

ビジネスでのデータ活用事例

データ活用によって、企業や組織にもたらされるメリットにはどのようなものがあるのでしょうか。ビジネスでのデータ活用事例について、それぞれみていきます。

動画配信サービスの事例

動画配信サービスを手掛ける米Netflixでは、積極的にデータ活用をしています。動画コンテンツをデジタルプラットフォームで配信することにより、ユーザーがどの作品をよく観ているのか、その作品にたどり着くまでにどのような操作を行ったのかといったデータを取得しています。Netflixは、そのデータを基にユーザーに対して「どのような動画を推薦すべきか」「どのようなサムネイルにすれば動画視聴を促せるか」といった顧客体験に直結する機能を実現しています。

運送会社の事例

ホンダ運送では、ユーザー自身でデータ活用が行える統合データベース構築のためBIツールを導入して、データ活用に役立てています。ツール導入により、社員であるユーザー自身で必要な時に必要なデータを引き出せるようになっただけでなく、各部署で類似した書類を作成する工数を削減するためにデータの一元管理などに役立っています。

不動産会社の事例

東急不動産ホールディングスでは、名古屋大学発AIベンチャー企業であるTRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTを採用。ゴルフ場の来客予測の結果をシフト作成に活用することで、現場環境の改善や収益最大化、サービス向上を図っています。

自動システムでシームレスにデータ活用をしよう！

膨大なデータから分析を行うには、データ活用システムの導入が必要です。しかし、システムを1から構築するとなると、開発外注費がかかり、更にはその後のメンテナンスも必要です。

そこでおすすめなツールが、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウドUMWELTです。前述の東急不動産ホールディングス様の事例のように、データ分析だけでなく、分析したデータを各現場に有効活用するためのAIアルゴリズムが数多く搭載されています。さらに、クラウド型であるため、現場に即時導入可能。分析したデータを普段使いなれているEXCELファイルに落とし込むことも可能です。

まとめ

大量にあるデータを分析し活用することは、今後の企業活動における競合優位性や収益最大化に役立ちます。現場にデータ活用の仕組みを素早く構築したいと考えている企業様は、ぜひノーコードAIクラウドUMWELTの導入をご検討ください。

参照文献

デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究｜総務省
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/r02_05_houkoku.pdf

Here’s How AI-Powered Recommendation Engines Are Boosting Engagement For Netflix, Uber Eats, Twitter, And More｜CBINSIGHTS

Here’s How AI-Powered Recommendation Engines Are Boosting Engagement For Netflix, Uber Eats, Twitter, And More

ホンダ運送がユーザー自らデータ活用が行える統合データベース構築の為「LaKeel BI」を採用 ～ 基幹システムで眠っていたデータを集約し横断的活用を目指す ～｜ラキール
https://www.value-press.com/pressrelease/212700

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