経営課題を解決するためのデータ活用方法とは？データドリブンの重要性も解説

デジタル時代となった現代、データ活用は企業成長のカギを握る重要な要素となっています。データ活用をすることで経営課題の解決に向けて大きく前進することが可能です。本記事では、どのようにデータ活用をすれば経営課題を解決できるのか、またデータドリブンの重要性はどのようなところにあるのかを解説します。

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データ活用による経営課題の解決

経営管理、勤怠管理、調達、会計、人事などのデータを横断的に収集、統合し、統計解析や機械学習によるモデルを構築することで、経営課題の解決や意思決定の高度化に繋がります。データ活用による成果として以下の4つが挙げられます。

• 将来予測の精度向上　年間着地予測（売上、利益）に役立ちます
• 問題の早期発見　不採算などの兆候を早期に発見できます
• 働き方改革　ワークインサイト（※データ分析で見出した働き方改革のポイント）を発見できます
• ブランド価値の向上　顧客満足度を分析し、ブランドの価値向上に繋げます

データ活用によって社内環境の最適化、将来起こるであろうトラブルの回避を実現することが可能です。

予測・予兆検知モデルの事例

将来起こるであろうことを予測・予兆するためにはどのようにデータ活用をすればいいのでしょうか。実際の予測・予兆検知モデルの事例を紹介します。事例を知ることでデータ活用への理解が深まれば幸いです。経営課題を解決するためのデータ活用の方法の1つとして参考にしてください。

ネットワーク機器故障前の予兆検知

データ活用ができていないと、予兆を見逃してしまいます。多数あるIT機器の不調状態を見逃し、事前回避することができないと、業務に影響が出てしまうことがあるでしょう。そこでデータ活用が役立ちます。既存のデータを活用することができていれば、影響が生じることを回避できます。また、データ活用をすることで、人的リソース（※会社で働く従業員）を効率的に運用することができます。

売上・粗利の着地予測

過去のデータを参照することで、社内の年間売上を年度上期の時点で高精度に予測することが可能です。年間売上が早い時点で予測できることで、対応するべき課題の発見に繋がります。売上を予測することは人間では難しく、データの蓄積を基に産出することが有効な方法といえます。在庫過多や回避することのできる損失をいち早く発見することもできるでしょう。

不採算案件の抑止

不採算案件の大きな原因は要件定義の甘さにあるとされています。曖昧な案件で追加開発が発生したり、やり直しが発生したりして追加コストが発生することにより、赤字となってしまうことが多いです。データ活用をすることで不採算案件を抑止することができます。社内のデータをAIに学習させることで、不採算が予測でき、回避することが可能です。

データドリブンはなぜ重要？

データドリブンとはデータを収集・分析し、ビジネス上の様々な課題に対して、判断や意思決定を行うことです。直訳すると「データ駆動」となります。経営に関しての意思決定は、従来、人間の経験や勘によって行われてきました。しかし、デジタル時代となった現代では、データ分析の結果を基に意思決定を行うデータドリブンが主流となっています。

データドリブンの概要

近年、消費者の購買行動はデジタル上でも行われています。データドリブンを用いることで、ユーザーの特徴や動向を正確に分析し、施策に役立てることが可能です。確実に施策に対しての効果が期待できるため、無駄なコストの削減に繋がります。デジタル技術を用いて、ビッグデータの一元管理を可能にすることで、地理的制約を実現したり、時間を有効に使うことができるようになります。

客観的根拠を基に意思決定ができる

データドリブンは経営に関しての意思決定に役立ちます。データという客観的根拠に基づいているため、周囲からの理解が得やすいと考えられます。顧客理解を得ることで、経営課題解決に繋がります。従来は人間の勘や経験、度胸に判断を委ねていましたが、信用性は不確かでした。データには一定の信用性があり、意思決定の際には重要なものとなるでしょう。

新たな価値を生み出す源泉になる

既存のデータを用いて新たな分野に活用することが可能です。例えば東京都杉並区では、ETC2.0のデータを用いて、急ブレーキや走行速度データを交通安全対策や都市計画に活用しています。

また、収集したデータを組み合わせることによって新たな価値を生み出すことも可能です。日本気象協会とTwitter Japanは、2019年に気象データとツイッターのつぶやきデータを組み合わせた商品の需要予測サービスの活用事例を紹介しています。今は存在しているだけのデータも、活用すれば大きな利益をもたらす可能性を秘めています。

データを活用する準備

データを活用する準備として、「使えるデータ」を得ることから始めなければなりません。また、データを蓄積する環境も整えておく必要もあります。メンテナンスしやすいようなシステムにしたり、セキュリティーの面では管理する人を配置しておくことがデータ活用には欠かせないのです。

利用可能なデータを作成する

データの活用イメージを明確にし、分析、活用するために必要な種類のデータを収集することが重要です。収集したデータに加工や精製を行うケースが一般的で、異常値を除去するデータクレンジングや複数のデータの紐付け、誤植の修正などを行い、精度の高い分析をできるようにすることも欠かせません。

データを資産としてマネジメントする

データは新たな価値やビジネスを生み出す源泉であり、会社の資産です。データを守るためにはデータガバナンス（※データをサポートすること）を強化しなければなりません。将来の資産を形成するデータの定義やルールを決め、それぞれチェックできる仕組みを構築することが重要です。

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市場の変化が大きい昨今、経営課題解決にはデータ活用が必要不可欠です。AIを活用し、より精度の高いデータ分析・活用を行いたいと考えている企業様には、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTは、貴社内に眠る過去の販促データや在庫データを取り込み、AIによるデータ分析を瞬時に行い、それらのデータから需要予測や生産管理、在庫管理の自動化を実現します。また多数のアルゴリズムをプログラミングをすることなく使用できます。

まとめ

経営課題を解決するためのデータ活用方法を紹介しました。また、データドリブンの重要性についても解説をしました。データ活用で、将来起こるであろうことを予測したり、不採算案件を抑止することが可能です。データドリブンはデータから判断するため、一定の信用性があり、現代には欠かせないものです。

TRYETINGが提供するサービス「UMWELT」であればAIによるデータ活用を短期間で実現可能です。AIを活用してデータ活用をしたいと考えている企業担当者様は、UMWELTをぜひご検討ください。

参照文献

令和2年度 統計データ利活用事例集 ETC2.0 データを用いた交通安全対策｜データスタート
https://www.stat.go.jp/dstart/case/pdf/r2/r2_case05.pdf

日本気象協会、商品の需要予測にツイッター活用｜日本経済新聞（2019）
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO51885220X01C19A1000000/

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