DXを成功させるデータ活用とは？成功事例や分析手法を紹介

現在経産省が推進しているDX（デジタルトランスフォーション）は、業界業種問わず多くの経営意思決定に影響しています。中でもデータ分析の業務は、企業が自社に眠るデータを経営資産に変える施策の1つとして、多くの企業が取り組みをはじめています。この記事では、実際にどのような成功事例があるのかを踏まえた上で、その分析手法について解説していきます。

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DXとは？

DXはデジタル・トランスフォーメーションと呼ばれ、「IT化を手段として業務に係るすべてを変革し、ビジネス環境の変化に対応できる競争力をつけること」と経済産業省で定義されています。「業務に係るすべて」にはサービスだけでなく、組織や風土などの仕組みや文化も含まれます。デジタル化はあくまでも手段であり、目的はビジネス環境の変化に対応できる競争力をつけることにあるのです。

DXにおけるデータ活用の重要性

IT化により、データを収集することは容易となってきていますが、収集したデータを活用しなければデータ自体が無意味となってしまいます。データ活用をすることで必要な変革点を可視化することは、DXにとって重要です。また、企業に蓄積されたデータを活用することも、ビジネスを成功へ導いていくことに繋がります。経済産業省の報告では「IT人材不足」と「現状のままの基幹システム」による経済損失が予測されています。IT人材の育成を行い、データ活用をできる環境を構築することが重要です。

データの扱い方に対する意識

IT化が進みつつありますが、データの扱い方を理解している人は少ないのではないでしょうか。そこで、DXを成功させるためにはどのようにデータを扱えばいいのか紹介します。また、データを扱う際の注意点も解説していきます。

対象データを整理する

データを活用するための土台づくりとして、まずはデータの整理が必要となります。収集したデータを会社の資産として活用できるように整理し、滞りなくデータを活用できるようにする必要があるのです。単にストレージにデータを保存するだけでは、DXには繋がりません。

データを可視化して分析する

データをグラフやレポートとして可視化するだけでなく、具体的な行動につながるような分析をすることも重要です。グラフ化したデータから「AよりもBの方が良い」といった傾向を見つけ、ビジネスに繋げることで、DXを推進できます。

データの安全性の担保

DX推進に伴い、活用するデータの中には個人情報が含まれていることも多いため、セキュリティへの意識を高める必要があります。法律の遵守や顧客の信頼獲得といった観点からも、データの安全性の担保は不可欠です。個人情報保護法に違反してしまうことのないようにデータを扱わなければなりません。

DXにおけるデータ分析の注意点

データ分析と聞くと、複雑なイメージをもたれる方が多いかと思います。しかし、データ分析は集めたデータを正確に分析する作業のことであり、実はシンプルなものといえます。ただし、間違ったデータを使ってしまうとデータ分析は無意味になります。そうなることのないように、どのような点に注意すればいいのか解説します。

使用するデータに統一性を持たせる

データを扱う際には、扱うデータのデータ形式や入力方式を揃える必要があります。例えば、データ形式が部署ごとに最適化されていて、全体で扱うことのできるデータ形式になっていないケースがあるのではないでしょうか。入力形式に関しても、個人単位で異なる場合があります。データ形式や入力形式は、仕組みやシステムで統一するようにしましょう。

精度の高いデータを利用する

データ分析には「正しいデータ」が必要です。しかし、どんなデータにも誤差は生じてしまいます。その誤差を最小限にするには、多くのサンプルが必要です。サンプルが600を超えると誤差が1%となるため、統計学では誤差が安定する最低サンプル数は600と定義されています。データ分析をする際は最低600のサンプルを集めるといいでしょう。また、どれだけ大量のサンプルがあっても、正しくなければ無意味になります。データが正しく作られているかを確認することも重要です。

DXの成功事例

では実際に、DXの成功事例を見てみましょう。ここでは4つの企業のDX成功事例を紹介します。それぞれの成功事例を知ることで、企業に生かすポイントを発見できるかもしれません。是非参考にしてください。

Netflix

Netflixは動画配信サービスを行う会社です。元々は映画や音楽のDVDを顧客の自宅へ郵送するサービスを行っていましたが、将来を見据えて、独自のプラットフォームを構築し、動画配信サービスを始めました。従来の顧客のデータを生かしたおすすめ機能を設置するなど、データ分析を駆使して、新たなビジネスモデルで躍進を遂げています。

メルカリ

メルカリが登場する以前からインターネット上のフリマサービスは存在していました。しかしメルカリのDXといえる点は、匿名のままアプリ上で気軽に中古・新品の売り買いができる仕組みを生み出したことにあります。また、メルペイを提供し、決済方法にも新たな価値を生み出しました。メルペイはインターネット上での売り買いの敷居を下げ、顧客の体験価値に繋がっています。

家庭教師のトライ

テレビCMでお馴染みの家庭教師のトライは、リモートで授業が受けられる映像事業サービス「Try IT」の開発により、DXを実現しました。家庭教師のトライには30年もの学習ノウハウがあり、現代のようにオンライン学習が浸透していなかったときから、映像授業の導入に着目し開発を進めてきました。そして過去の生徒の学習傾向を分析し、効率よく学習できる仕組みを作ったり、オンライン授業中にスマホを振ると生徒が講師に質問できる画期的なサービスを提供したのです。その結果、会員登録が増え、「Try IT」は広く利用されるようになっています。

ソニー損害保険

ソニー損害保険は自動車保険にAIを活用して、DXを実現しました。これまで、自動車保険においては運転技能や運転傾向が把握できず、事故リスクを予測が困難なことが課題でした。そこで、ソニー損害保険はAIを活用したスマホアプリを開発し、運転特性連動型自動車保険「GOOD DRIVE」の提供を始めました。スマホアプリを経由し、運転データを分析することで、事故リスクを予測することが可能になったのです。また、AIが安全運転であると判断した運転手に対して、保険料のキャッシュバックを行うサービスも提供しています。

データ分析の手法

データ分析はどのように行えばいいのでしょうか。近年は、従来使われていなかった音声やテキスト、画像などの非構造データを活用することで、これまでにないビジネスモデルを生み出すことが可能になりました。この項で、データ分析の有効性を知っていただければ幸いです。

顧客情報をチェックする

市場の急激な変化に対応するためには、顧客データの分析が欠かせません。顧客情報に基づいてマーケティングの方向性を決めることで、事業の成長の加速に繋がるのです。例えば、顧客情報を分析すれば、ニーズがある地域や時間を割り出すことができます。このように、データから顧客を理解することで、誰がいつ何を求めているのかが明らかになるでしょう。

ロイヤルカスタマーを把握する

ロイヤルカスタマーとは、自社のサービスに高い愛着を持っている顧客のことです。特徴としては「他社サービスを利用しない」「サービスを繰り返し利用してくれる」「サービスを周りに広めてくれる」ことが挙げられます。ロイヤルカスタマーは顧客の20%を占め、売上で全体の80%を占めているとされています。そのため、ロイヤルカスタマーを特定することで、効果的なマーケティングに繋げることができます。

業務の効率化を図る

近年、働き方改革によって労働時間は削減されていますが、実際には「サービス残業」や「業務への支障発生」などの影響が出ています。本質的な改革を行うためには、情報共有ツールや各種申請書などの時間や手間がかかる業務をデジタル化することが重要です。それにより本当の意味での労働時間削減に繋がり、社員一人ひとりの生産性も向上します。

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まとめ

今回は各企業のDXの成功事例を紹介しました。実際の成功事例を見ると、データ活用の可能性や重要性を実感していただけると思います。ただデータを集めただけでは、分析はしていない状態ではDXには繋がりません。この記事を参考に、DXに繋がるデータ分析を実現していただけたら幸いです。TRYETINGが提供するノーコードAIクラウドサービス「UMWELT」があれば、データ活用をし、DXを成功させることができます。データを有効活用してDXを推進したい方や、AIを活用して正確なデータ分析をしたい企業担当者様は、UMWELTを是非ご検討ください。

参照文献

時価総額2000億ドル…Netflix創業者、リード・ヘイスティングスの意外な素顔｜BUSINESS INSIDER（2020）
https://www.businessinsider.jp/post-218614

900万DLのフリマアプリ『メルカリ』はなぜ成功したか？山田進太郎代表インタビュー｜アスキー（2015）
https://weekly.ascii.jp/elem/000/002/629/2629754/

「Try IT」はなぜ無料で利用できるのか？　塾より、家庭教師より安い？｜マネーの達人（2015）

「Try IT」はなぜ無料で利用できるのか？　塾より、家庭教師より安い？

最大30％安く　ソニー損保のAI自動車保険が画期的なワケ｜日経XTREND（2020）
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00316/00009/

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