DX戦略を支えるデータドリブン思考

データドリブン思考の基本概念

データドリブン思考とは何か

データドリブン思考とは、企業が意思決定を行う際に、個人の経験や直感に頼るのではなく、収集したデータに基づいて判断する考え方です。このデータドリブン思考により、戦略の立案や施策の決定、日々の活動において、客観的で根拠のある判断が可能となります。

データドリブン思考の導入は、企業の経営効率を向上させるだけでなく、業務改善を継続的に行い、顧客ニーズの変化に迅速に対応する能力を強化するためにも重要です。

例えば、ある商品の売上が低迷している場合、過去の売上データや購入者からのフィードバックを分析することで、低迷している原因を特定し、効果的な改善策を打ち出すことができます。

データドリブン思考のメリットとデメリット

近年注目されているデータドリブン思考にはメリットもありますが、実践する上ではデメリットともいえる側面も持ち合わせています。メリットとデメリットを理解した上で、データドリブン思考の活用を行いましょう。

メリット

• 意思決定の精度の向上

データに基づく意思決定を行うことができるため、主観に左右されず正確な判断が可能です。例えば、新製品の投入時に、どのような属性をもつ顧客に提案すると購入されやすいのかを、過去の類似商品の販売データを元に推測し、成功確率を高めることができます。

• 意思決定の再現

データに基づく意思決定を行いその結果を残していけば、組織として適切な意思決定を行えるノウハウが蓄積されます。例えば、経験の浅い営業担当でも、顧客企業の業種や規模、抱えている課題などから、過去の提案内容を参考にして適切な提案を行うことができるようになります。

• 透明性の向上

意思決定のプロセスが明確になり、組織全体の透明性が高まります。例えば、根拠が乏しい感覚的な意思決定では、指示を受けた担当者が納得して行動を起こしづらいこともあります。一方、データに基づく根拠が示されていれば、指示を受けた側の納得感も高まり、具体的な行動に向けたモチベーションが向上します。

• パフォーマンスの向上

データを基にした業務改善策により、業務効率や成果が向上します。例えば、営業活動において、顧客分析や販売分析を行うことで、最適なアプローチ先やアプローチ法を見つけ出し、受注率を向上させることが可能です。

デメリット

• データの量や精度に依存

データが不十分または不正確である場合、誤った意思決定を導くリスクがあります。誤ったデータからは誤った意思決定が生まれるため、適切な量と質のデータを蓄積し、活用できるようにする必要があります。

データ収集や分析のための各業務のデジタル化やツールの導入、データ活用に適した人材採用への投資が必要です。また、データを活用するためには、データに基づく意思決定を行うための社員のトレーニングや教育も欠かせません。

IT技術の発達やクラウド化によるシステム導入コストの低下により、企業はさまざまなデータを蓄積できるようになりました。しかし、蓄積されるデータが多すぎると、どのデータを重視すべきかの判断が難しくなることがあります。このため、データ活用の目的に応じたデータの整理と重要な指標の選定などのスキルや知見が求められます。

• データを活用する文化の醸成が必要

これまでデータに基づく意思決定を行って来なかった組織で、急に「データを活用せよ」と号令をかけても、すべての関係者が急に考え方を変えることはできません。データに基づく意思決定が当たり前になるように時間をかけて組織文化を作り上げていく必要があります。

データドリブン思考とDXの関係性

DXの成功には、データドリブン思考が不可欠です。DXの目的は、デジタル技術を活用してビジネスプロセスやビジネスモデルを革新することですが、このプロセスにおいて、データは重要な役割を果たします。

例えば、社内の業務改善を行う際に、個人個人の意見や課題だと考えていることを収集することは非常に大事です。しかし、個人の意見は、個人が経験したことや見えている範囲、考え方・価値観に影響を受けるため、どうしても偏った情報になりがちです。

現状の業務プロセスを客観的に捉えて、改善すべきポイントや改善の方向性を検討するためには、業務のプロセスを明らかにし、その業務プロセスの問題点を関係者がデータとして理解できる環境を作る必要があります。

このプロセス自体がまさに、DXのデジタイゼーションやデジタライゼーションに該当するため、DXの推進とデータドリブン思考は切っても切れない関係にあるといえます。

単に業務をデジタル化するのではなく、データドリブン思考を取り入れて、データに基づく意思決定を行うために、DXの取り組みを行う意識を持ちましょう。そうすることで、DXがより効果的に進行し、組織としての競争優位性を確保することが可能になります。

データとは何か

ここまでデータドリブン思考について説明してきましたが、データドリブン思考に欠かせないデータとは何かについて整理していきます。

データはファクト（事実）

データに基づく意思決定に必要となるデータは、単なる数字や文字情報ではなく、事実を示す情報です。

組織が収集可能なデータには、数値データやテキストデータ、画像データなどさまざまな種類がありますが、いずれも現実で起こったことを反映したものであり、主観的な意見や推測とは異なります。

データドリブン思考に必要なデータの種類

データには多くの種類があり、それぞれ異なる方法で利用されます。ここではデータドリブン思考を実現するために、必要なデータの種類とその利用方法について詳しく説明します。

定量データと定性データ

• 定量データ

数値で表されるデータで、売上高、顧客数、アクセス数などが含まれます。定量データは、具体的な数値として測定可能であり、統計分析や数値比較に利用されます。例えば、売上高の増減を月別に比較したり、顧客数の推移をグラフ化したりすることができます。

• 定性データ

言葉やテキストで表されるデータで、顧客のフィードバック、従業員の意見、製品レビューなどが含まれます。定性データは、数値では表せない感情や意見、行動の背景を理解するために重要です。例えば、顧客の不満点を分析し、製品の改善に役立てることができます。

マスタデータとトランザクションデータ

• マスタデータ

企業の基礎情報を含むデータで、顧客情報、商品情報、従業員情報などが該当します。マスタデータは、企業の活動の基盤となる重要なデータであり、正確な管理が求められます。例えば、顧客の連絡先情報や変化の激しい商品情報などは、日々の業務遂行に欠かせないデータです。

• トランザクションデータ

日々の業務で発生するデータで、販売履歴、購買履歴、アクセスログなどが含まれます。トランザクションデータは、業務プロセスの記録として重要であり、業績分析やマーケティング戦略の立案に利用されます。例えば、特定の商品がどの時期に多く売れたかを分析することで、販売戦略の改善が図れます。

指標と分析視点

• 指標

データはさまざまな形で集計・計算することで指標として利用され、企業のパフォーマンスを評価するための基準となります。主要な指標には、売上高、利益率、顧客満足度、従業員の生産性などがあります。これらの指標を定期的にモニタリングすることで、企業の健康状態を把握し、必要な対策を講じることができます。

• 分析視点

データを分析・活用する際には、さまざまな視点からデータを検討することが重要です。例えば、時間軸での変化を追う時系列分析、地域別のパフォーマンスを比較する地理分析、特定のセグメントに焦点を当てる顧客分析などがあります。これらの分析視点と指標を組み合わせることで、より深い洞察が得られます。

意思決定のためのデータ収集

中小企業においてデータドリブン思考を実践するためには、まずはデータを収集することから始める必要があります。しかし、業務に関連するあらゆるデータを収集しようとすると膨大な手間がかかり、正確なデータを集めることができなくなります。

そのため、データドリブン思考を実践するためには、データの利用目的に応じて、必要最低限のデータ収集から始める必要があり、目的に沿って収集するデータを決めることが求められます。

データ収集と活用の基本ステップ

目的に応じて必要なデータを効率よく収集し、活用し続けるためには、以下の基本ステップに従ってデータ収集・活用を行います。

• 目的の明確化: まず、何を達成したいのか、その目的を達成するためにはどのような情報が必要かを明確にします。例えば、顧客満足度を向上させるためには、顧客ごとの顧客の購買履歴や満足度調査の結果データなどが必要です。
• データの収集: 目的に応じて、必要なデータを収集します。これは、社内にバラバラに管理されているExcelや各種データベース、業務システムからの抽出、アンケート調査、ウェブサイトのアクセスログの収集など、さまざまな方法があります。
• データの整理: 収集したデータを整理し、分析しやすい形に整えます。データの重複を除去し、必要な項目を選定します。この際、顧客や商品などのマスタデータがシステムによって異なる場合には、統合するプロセスが必要となります。
• データの分析: 整理されたデータを基に、集計や指標計算、可視化（グラフ化）などを行います。分析結果を基に、課題の特定や改善策の検討を行います。
• 意思決定: 分析結果を基に、具体的なアクションプランを立てて実行します。

中小企業が収集できるデータの具体例

中小企業でも、さまざまなデータを収集し活用することが可能です。以下はその一例となるため、自社にどんなデータがあり、どのように活用できそうかを整理しておきましょう。

• 財務会計のデータ

売上高、経費、利益率などの財務データを収集し、経営状況の把握や財務計画の策定に利用します。財務データは企業であればかならず保持しているため、活用しやすいデータといえます。ただしさまざまな企業活動の最終的な結果を表している情報であるため、単体では業務プロセスの改善には向かないデータです。顧客データや商品データが連携されていないと分析すらままならないことがあるので、注意が必要です。

• 顧客データ

顧客の基本情報（名前、連絡先、住所など）を収集し、顧客ニーズの把握やマーケティング戦略の立案に利用します。顧客データも、基本情報だけでは活用しづらいデータであるため、顧客の属性情報（企業規模や業種、抱えている課題など）や顧客の行動データ（購買履歴など）も保持することで、より活用しやすくなります。

• 営業活動データ

営業担当者の活動履歴や商談の進捗状況を記録し、営業パフォーマンスの評価や改善点の特定に役立てることができます。活動データの収集には、営業担当者が日々のデータを入力する必要があるため、データがリアルタイムに確実に入力されるような仕組みを考えないと、不正確なデータが蓄積されてしまうリスクがあります。

• Webのアクセスデータ

ウェブサイトの訪問者数やページビュー、滞在時間などを分析し、サイトの改善やコンテンツ戦略の最適化に活用します。アクセスデータを収集するツールを導入すれば自動でデータが収集されますが、サイトの改善などの具体的な目的がないと、具体的なアクションには繋がらないデータとなります。また、個人を特定する情報を組み合わせることで、マーケティングや営業活動に役立つ知見を得られることもありますが、必要なツールの導入や法的な問題をクリアする必要があります。

• 人事・勤怠系のデータ

従業員の勤怠データや評価データを管理し、労務管理や人材育成の施策に活用します。勤怠管理ツールの導入等を行っていれば、勤怠データは比較的収集しやすいですが、人事評価データなどは定性データとして蓄積されていることも多く、活用が難しいデータです。

• 仕入れ・在庫データ

仕入れ先情報や在庫状況を記録し、在庫管理や調達戦略の見直しに利用します。在庫情報を蓄積して一定数を下回ったら発注を行うといった効率化はしやすいデータですが、販売予測と組み合わせたり、仕入コストを抑えることを目的とすると、さまざまなデータを組わせた意思決定が必要となります。

• 生産のデータ

生産ラインの稼働状況や生産量をモニタリングし、生産効率の向上や品質管理に役立てます。

データ分析の基本スキル

データが収集できるようになったら、今度はデータを分析して意思決定に活かすことが求められます。データに基づく意思決定を行うためには、最低限のデータ分析のスキルを身に着けておく必要があるため、基本的な考え方を説明していきます。

データ分析の基礎

データ分析の基本は、データを分けて比較することです。

例えば、売上データを月別に分けて過去のデータと比較することで、季節ごと・月ごとの売上傾向を把握することができます。また、商品別に売上を分析することで、どの商品が最も売れているのか、どの商品の売れ行きが悪いのかを明らかにすることができます。

具体例として、売上が昨年より落ちている場合を考えてみましょう。単純化した売上分析の図を作成したので、ご覧ください。

まず、年度別の売上が落ちていることを確認するには、昨年度の売上データを比較することで必要です。2023年と2024年を比較すると、800万円売上が減少していることが分かります。

これだけではどこに原因がありそうかが分からないため、次に、商品ごとの売上データを比較してみます。商品ごとに売上を見ると、商品Aは横ばい、商品Bが大幅減、商品Cは売上が増加していることが分かります。

ここからさらに原因を探るとすると、商品Bの売上を顧客や地域といった視点で分割して分析する誰やどこで商品Bが売れていないのかが分かるはずです。

このように、データの分析・活用を行うには、定量データを顧客属性や期間、商品などの分析視点で分割し、比較することが有効であることが分かります。

データを活用する際の注意点

基本的なデータ分析の方法を説明しましたが、データをより効果的に活用するためには、いくつかの注意点があります。

定量データだけでは課題の解決は行えない

定量データは数値に基づくため、客観的な判断に欠かせませんが、具体的な状況や背景・原因を把握しにくいことがあります。

例えば、売上が減少していることは定量データで判断できますが、なぜ売上が減少しているのかを定量データだけで説明することは困難です。このため、定量データを使い問題が起こっている箇所を特定し、定性データを併用して、顧客のフィードバックなどからその原因を探っていくといった活用法が求められます。

定性データの収集と仮説の構築が欠かせない

現場のスタッフや顧客から直接ヒアリングすることで、数値データでは見えない課題やニーズを把握することができます。例えば、営業担当者からのフィードバックや顧客インタビューを通じて、製品の改良点や新たなサービスの可能性を見つけ出すことができます。定性データを基に仮説を立て、施策を実行し、定量データでその結果を検証するプロセスが重要です。

まとめ

データドリブン思考は、企業の意思決定を客観的かつ効率的に行うための重要な考え方です。特に、中小企業においては、限られたリソースを最大限に活用するために、データに基づく適切な意思決定が求められます。データの収集、分析、活用を通じて、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争力を強化することができます。

データドリブン文化の醸成やデータ管理の体制整備、セキュリティ対策の実施など、データを効果的に活用するための取り組みを推進することが重要です。これにより、企業は持続的な成長を実現し、DXの成功に向けて着実な一歩を踏み出すことができるでしょう。