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DXで必要なデータとは?収集方法や有効活用の流れを解説

DXで必要なデータとは?収集方法や有効活用の流れを解説

経済産業省がDX推進をしている背景から、多くの企業がDX推進に注力しています。DXは業務効率化やデータの利活用によるビジネスモデルの変革など、多くのメリットを得られる取り組みです。しかし、データを活用しようと思っても、必要なデータの種類や収集方法が分からないという方も多いでしょう。そこで今回は、DXによってデータ活用をしたい方に向けて、データの種類や収集方法を解説します。

▼更にDXについて詳しく知るには?
DXとはどのようなもの?導入が求められる理由やメリット・デメリットを解説

▼社内のデータをAI化するには?
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

DXにおけるデータ活用とは


DXとデータにはどのような関係があるのでしょうか。ここでは、DXとデータについて解説していきます。

DXとは

DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、人々の生活を豊かにする目的でデジタルツールの導入や活用を進めることです。現在、我々の生活のさまざまなところで、ITの仕組みが導入されています。たとえば、普段連絡を取り合うメールシステムやLINE、TwitterなどのSNSもデジタルツールを活用した仕組みとされています。他にも、DXはビジネスにおいて、業務効率化の促進や新たなビジネスモデルの形成を行っていくのが特徴です。

デジタルビジネス時代の到来

最近、スマートフォンの普及やIoT化によって、我々の生活にさまざまなテクノロジーを活用した仕組みが登場しています。また、すぐにインターネットへアクセスできる環境になってきたからこそ、データの利活用が求められる時代となっているのです。データを活用することで、企業では、今までになかった新たな経営戦略を立案したり、今までになかった新たなビジネスモデルを変革したりしています。こうした活動は、企業の優位性を保つために必要な取り組みとなります。ビジネス競争が激化している時代だからこそ、積極的に取り組んでいかなければなりません。

データ活用でできること

企業では、大量に蓄積したデータを活用することで下記のことが実現できます。

  • 現状の把握
  • 企業での意思決定の助け
  • 将来の予測
  • 業務効率化
  • ビジネスモデルの創出

まずは、今までのデータから現状を把握することからスタートしましょう。現状を把握することで、目標と比較したときのギャップが明らかになるためです。ギャップが明確化されると、今後の活動すべき内容も自然と決まっていきます。そこからさらに、データに基づいた判断をしていくのが重要です。今までは、長年働いた経験や勘で物事の判断をするケースが多く見られました。しかし、情報があふれる現代では、データの重要性が増しているのです。こうしたデータドリブンな企業に成長することで、社会の変化にも適応できるようになります。

DXに必要なデータの種類


DXに必要なデータとしては、下記の3つがあげられます。

  • 顧客データ
  • 商品データ
  • 社員データ

顧客データ

顧客データには、年齢・性別・氏名・住所といった基本情報だけではなく、商品やサービスの購入履歴や企業で運営するサイトへの訪問履歴なども含まれます。購入履歴や訪問履歴は、顧客が自社に対してどのような状態であるのかが見えてくるため、営業活動やマーケティング活動をするときの判断基準となります。また、履歴による行動履歴と基本情報を組み合わせることで、年齢別の傾向や性別による差も見えてくるのです。

商品データ

商品データには対象商品の名前・価格・概要などの基本情報に加えて、商品の画像や動画、企業が公開しているマニュアル、ユーザーの口コミなどが含まれます。特に、ユーザーの口コミをデータとして蓄積することで、今後のマーケティング活動や商品開発時の参考となるでしょう。商品データは、企業の売上を担う重要な役割を持っているため、マスタデータとして適切なデータ管理が求められます。

社員データ

社員データには、従業員の年齢・性別・氏名・生年月日・住所・役職・入社年月日などの基本情報が含まれます。社員データを管理することで、企業での人材活用に活かしていけるのです。たとえば、企業内で人事評価を実施するときには、社員データを活用して評価者などの情報を設定し、適切な人物に適性な評価を得る必要があります。

DXに必要なデータを集められるテクノロジー


DXに必要なデータを収集するときには、以下のテクノロジーの活用がおすすめです。

  • RPA
  • IoT
  • AI

RPA

RPAとは「Robotic Process Automation」の略で、人がおこなっている事務処理を自動化できる技術のことです。RPAの導入により、毎日行っている定期的な作業を自動化できるため、業務効率化につながります。RPAはデータ収集を得意としており、事前に設定しておけば、定期的に実行してくれます。たとえば、企業内で運営する特定のファイルサーバーに日々システムからCSVが出力されるとしましょう。RPAでは、そのファイルサーバーとファイル名を指定し、データベースへ書き込むという処理を自動で実行できます。RPAは、効率的にデータ収集のできるテクノロジーの1つです。

IoT

IoTとは「Internet of Things」の略で、インターネット経由でセンサーと通信機能を持ったものを指します。IoTを活用することで、さまざまな情報を収集できます。IoTを活用する前は、エアコンなどの電子機器の電源を付ける際に、リモコン操作が必要でした。しかし、IoTを活用することで、インターネットを介しての電源の切り替えが可能となったのです。また、さまざまなものから情報を出力するのも可能なため、今までにはなかった情報の利活用が可能となります。

AI

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」とも呼ばれています。AIは人間の知的行動をプログラム化し、コンピュータが物事を判断して行動をしていく技術です。ビジネスにおいては、データ分析や定常業務の自動化などの業務効率化の手法として、多くの場面で用いられています。最近ではデータ収集や分析を行えるAIツールも登場しており、専門知識が不要で独自のアルゴリズムの構築が可能となっています。

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DX推進のためのデータ活用法

DX推進でデータ活用を実施するためには、下記の手順で進める必要があります。

  • 目的を明確にする
  • データを収集する
  • データを分析する
  • データを活用する

目的を明確にする

まずは、データ活用の目的を明確にしましょう。現状の課題や将来の理想像をイメージし、実現に向けた全体計画を立てる必要があります。もし、目的を設定せずに進めてしまうと、データを収集するだけになってしまい、活用ができません。目的を設定し、正しい手順でデータ分析を進めるのが大切です。

データを収集する

続いて、RPAやAIなどのテクノロジーでデータ収集をしていきます。収集するデータは、分析業務で成果を上げるためにも、多種多様な情報を集めるのが重要です。しかし、さまざまな情報が発信されているため、その中から最適な情報を入手していくのは、大きな労力がかかってしまいます。そこで、情報収集を自動化できるシステムを導入することで、正しい情報だけを入手できる体制が整い、データ収集の習慣化にもつながります。

データを分析する

データ分析は、事象・文字・数値などの収集されたデータを分類・整理・整形・選択することで、共通した傾向や結果を導き出すことです。データ分析により、現状の把握や経営戦略の立案に活用していけます。データ分析では、精度の高い良質なデータを対象にしたり、適切な分析手法を利用したりするのが大切です。

データを活用する

データの活用とは、収集して分析したデータを企業活動のなかで活用し、業務効率化や生産性向上などの事業に役立てることです。たとえば、今後の企業としての経営戦略を立案していくとしましょう。データを活用しない場合、経営者の経験や勘で経営戦略を立案することが多いため、運に頼ってしまうことになります。しかし、データを活用したデータドリブンな経営を目指すことで、根拠を持った判断が可能になるでしょう。

TRYETINGがDX推進を支援します!

DXの導入によりデータ活用の基盤ができることで、企業の業務効率化や新たな価値の創出につながります。しかし、一からデータ基盤を構築するためには、専門人材の確保や大きなコストが発生します。そこでおすすめなのが、TRYETINGが提供する「UMWELT」と「HRBEST」の活用です。それぞれAIで業務改善を実施できるツールとなっています。

ノーコードAIツール「UMWELT」

UMWELTは、プログラミング不要で、AIを利用することができるツールです。AIを活用し、業務効率化や需要予測を行うことで社内のDX化に繋がります。社内でAIを利用するための特別な環境を準備する必要なく、費用や工数などの準備コストを最小限に抑えたうえでAI活用ができます。

シフト自動作成ツール「HRBEST」

HRBESTは、「組み合わせ最適化」の技術により、複雑なシフト作成を自動化するツールです。労働基準法や業界のルールに合わせたシフト作成ができるため、属人化しがちな管理職のシフト作成作業を簡単に自動化できます。クラウドサービスであるため、急なシフト変更や法改正にも常時対応可能です。

まとめ

DXにおけるデータ活用は、収集・分析・活用のサイクルを繰り返すことにより、業務効率化やビジネスモデルの変革につながり、企業としての優位性が向上していきます。しかし、データ基盤を構築するためにはデータ活用人材の確保や、時間的なコストが発生してしまいます。TRYETINGでは、気軽にAIで業務効率化を図れるツールを提供しています。AIを活用して業務効率化を図りたいとお考えの方は、ぜひTRYETINGまでお気軽にお問い合わせください。

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