データ活用って？メリットや方法、事例についても解説

限られたリソースを使って最大限の効果を上げることは、企業活動の命題とも言えます。
慢性的な人手不足がつづき、マンパワーや経営資源の活用に限界が見え始めた日本社会で今、注目されているのが「データ活用」です。
様々なデータをうまく整理し、適したシーンで活用することができれば、様々な企業の課題をクリアすることができるのです。
本稿ではそんなデータ活用をテーマに、基礎知識や上手なデータ活用のポイントをお伝えしていきます。
最後までお読みいただければ、貴社に眠る「データ」の見方がちょっと変わるかもしれません。

データ活用とは？

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収支データ、取引データ、顧客データ、社員データ…などなど、企業にはアナログかデジタルかを問わず無数のデータが蓄積されています。
企業におけるデータ活用とは、言うまでもなくこれらのデータをビジネス成功のために活用することを言います。
ただし、単に何かの業務で1度だけデータを参照した…といった使い方は、本当の意味でのデータ活用とは言えません。
データ活用のポイントは継続性です。
ほとんどのデータは生き物であり、常に推移して形を変えていきます。
その変化を広い視野でとらえながら傾向をつかんで対策し、PDCAサイクルを回すことこそが真のデータ活用です。
業務のIT化・ネットワーク化が進み、「IoT（モノのIT化）」「ビッグデータの活用」といったキーワードも取りざたされる現在、データ活用はあらゆる企業に求められる基本的なビジネス戦略となっています。

データ分析との違い

データ活用とよく似た「データ分析」という言葉もビジネスシーンでよく使われます。
似てはいますが両者には明確な違いがあるので、混同するとビジネス上の失敗にもつながりかねません。
ここで、その違いを具体的に解説しておきます。
結論から行ってしまえば、両者の違いはその「目的」にあります。
データ分析の目的は、データから知りたい情報を抽出し、分析することです。
多くの場合、何も手が加えられていない状態のデータは、機械的な文字や数字の羅列に過ぎません。
データ分析ではまずそれをグラフ化したり、特定の規則で並べ変えたりすることで、欲しい情報を見えやすくします。
その上でデータの持つ特性を明らかにし、分析につなげるわけです。
統計学を学んだ人やデータを加工する知識・スキルを持った人はさらに詳細なデータ分析ができるでしょう。
また近年、「BIツール」と呼ばれるデジタルツールを用いてこうした分析を自動で行なえるようになりました。
一方で「データ活用」ですが、その目的はデータをビジネスに役立て、成果を上げることです。
前述のデータ分析を元にして、では誰がどんな動きをすれば成果が見込めるのかを予測し、実践することがデータ活用と言えます。
実際にデータ活用を行なう際は「顧客の動向を探る」「新商品の売上を予測する」など、より詳細にデータ活用の目的を定めておくことをおすすめします。
これにより、目的を達成するために必要なアクションが明確になるためです。
分析→戦略立案→実践→見直し…といったPDCAサイクルを回すことを意識しながら、データの活用方法を見いだすようにしましょう。
データ活用では知識も大切であることに加え、経験や実績の蓄積が求められる点もデータ分析との違いです。
さて、両者の違いがそれぞれの「目的」にあることはご理解いただけたでしょうか。
まとめると、データ分析の目的は必要なデータの抽出であるため、商行為とは直接的に関係しません。
一方でデータ活用の目的は文字通りデータをビジネスのために活用することであり、商行為としての戦略立案やアクションに直接的に影響しているわけです。
データ分析とデータ活用は密接に関わっており、データ分析を行なった結果を元にしてデータ活用を行なう…という関係性があります。
両者の違いと役割をよく理解した上で、貴社の販売戦略にもデータ分析とデータ活用を取り入れてみてはいかがでしょうか。

データ活用やデータ分析の必要性が上がっている

データの分析や活用を企業活動に組み込むことの必要性は、年々増していると言われています。
通信環境の整備や、スマートフォンの普及により、人々が生活の中でインターネットを閲覧する時間が年々増えているためです。
これは年々多くの消費者データが蓄積されているということでもあり、それを活用しようとする企業も年々増えています。
例えば本稿をお読みのあなたもインターネットでニュースを閲覧している最中に、数日前に検索した「自転車」に関する広告がふいに表示された…といった経験をお持ちではないでしょうか。
これはあなたの検索ワードというデータを元に興味のありそうな広告をピンポイントで表示しているわけで、まさにデータ活用の王道であり、近年ごく一般的に見られる広告の手法です。
こうしたデータ活用を求める企業が増える結果、データ分析を求める企業も増えています。
前述の通り、両者は不可分のものであるためです。
「ビッグデータ」という言葉がよく聞かれるようになったことからも分かるように、分析すべきデータも年々幅広く、膨大に膨れ上がっており、分析に要するリソースも増えています。
その結果、人の手による分析には限界が見え始めており、データ分析のニーズの高まりに合わせて、それを自動で行なうツールにもニーズが高まっています。
そしてニーズの高まりに応じてツールも大きく進化していますので、貴社でデータ活用をお考えの際は、併せてデータ分析ツールの導入も考えてみてはいかがでしょうか。

実際のデータ活用の現状について

では実際、日本の企業ではどの程度データ活用が浸透しているのでしょうか。
総務省による調査によれば、近年大企業においてはかなり積極的にデータ活用が行なわれており、中小企業においてはその割合が低めの傾向にあるそうです。
これには前述の通り膨大なデータを分析するためのリソースが不足しているという原因が考えられます。
ちなみに、具体的に多くの企業で活用されているデータに、POSデータやインターネット広告を介した販売記録などが挙げられます。
特にBtoCビジネスにおいて、データ活用が行なわれる傾向にあると言えるかもしれません。
また近年、「MtoM」というキーワードも取り沙汰されています。
「MtoM」とは「Machine-to-Machine」の略で、人間を介さずコンピュータ同士でデータがやりとりされることを言います。
例えば自動車に搭載されているカーナビが、配信されている渋滞情報を自動で取得するようなケースがMtoMに当たります。
他にもスマートフォンが現在地付近の地図情報や気象情報を自動で取得するようなケースもMtoMに当たり、ここ数年で大きな発展を遂げています。
前述のとおりデータの分析や活用には多くのリソースが必要となるため、こうしたMtoMの発展が企業のデータ活用を促進しているのです。
データ分析リソースの問題は、今後もデータ活用において重要なテーマとなりつづけることが見込まれています。

企業で活用できるデータ

飲食店や小売業に従事される方々であれば、仕入れに関するデータやPOSデータなどを毎日のように取り扱っておられるでしょうが、そうでない方々は単に「データ」と言われても具体的なものが思い浮かばないかもしれません。
実際に企業で活用されるデータにはどのようなものがあるのでしょうか？
データ活用の基本イメージを形作るために、その一部をご紹介します。

営業部門で活用できるデータ例
・（顧客データ）顧客の年齢や性別、職業、生活スタイルなど
・（売上データ）商品別、販売地域別、営業所別など
・（商談データ）件数や回数、会話の内容など

マーケティング部門で活用できるデータ例
・（広告データ）コスト管理やネット広告の流入数、メールマガジンの反応など
・（イベントデータ）集客数やアンケート集計など

カスタマーサポート部門で活用できるデータ例
・（問い合わせデータ）件数や通話時間、問い合わせ内容の種別など

人事部門で活用できるデータ例
・（社員データ）社員名簿や勤怠データ、給与データなど
・（求人データ）求人コスト管理、応募数、応募者の属性など

製造部門で活用できるデータ例
・（製品データ）生産数、作業工数、原価率など

データ活用のメリット

データ活用を実践したとして、それによって具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか？
多くの企業がデータ活用を実践し、そして実績を残している事実には、それなりの理由があります。
一般的にデータ活用を行なうことによって、企業や組織は下記のようなメリットを享受することができると言われています。
自社でどのようなメリットをどのような形で活かすか、シミュレートしてみましょう。

●現状把握

データを元に、企業や組織の現在地を明確にすることができます。
なんとなくの「最近業績が良い・悪い」「新商品の評判が良さそう・悪そう」という主観や印象から脱却し、これらを数値やグラフで見える化することにより、方針決定の迅速化や意思統一につながります。
潜在化していた顧客のニーズや不満も、データによって顕在化できるかもしれません。

●ビジネス戦略の立案

ビジネスにおいて戦略を立てる際、何もない所から生み出すのはなかなか難しいものです。
データに立脚することで戦略の立案や実行がスムーズになり、また的確なものになります。

●戦略の検証

ビジネス戦略には検証がつきものです。
今回の戦略はどの程度の効果を上げることができたのか、改善の余地があるとすればどんなポイントなのか…といった検証や、今後の予測もデータを活用することで正確に行なうことができます。

データ活用の手順

では、実際にデータ活用を行なうという場合に、どのように行なえばいいのか、その手順についてご説明しましょう。
データ活用の手順は、大まかに下記4つのステップに分類されます。

（1）数値を表やグラフで表す

ほとんどのデータは最初、膨大な数字の集合体に過ぎません。
これを一目で理解し、活用しようとするのは無理があります。
まずは数値を表やグラフ、図などで表し、誰の目にも理解しやすい形に変換する作業から始めましょう。
そもそも持っているデータを「読める」ものにしなければ、以降のステップはスムーズに進行していきません。

（2）データを読み解く

分かりやすい表やグラフになったデータから、傾向を読み取ってみましょう。
以下のような項目を観察すると、データの持つ特性に気づくことができます。

・規則性
例えば「売上が一定周期で上昇・下降を繰り返す」など、規則性があるかどうか。

・異常値
時期や地域などにおいて、あるポイントだけ突出して成果が出た・出ないといった現象はあるかどうか。

・因果関係
例えば「突然の大雨が降ったので傘が売れた」など、特定の原因によってもたらされた結果があるかどうか。

・相関関係
例えば朝早い時間はよく売れて、夜遅くなるにつれて売れなくなる…など、条件と結果に相関関係があるかどうか。

（3）戦略を立てる

上記のようなデータ分析に基づき、何らかの傾向や現象などをつかんだら、それが戦略立案のきっかけとなります。
傾向を元にして、それならばいつ、どんな顧客にどんなアプローチをすれば成果が出せるのか、考えてみましょう。

（4）効果検証を行う

検証なくして戦略の成功はありません。
事前の思惑どおりの成果を出せたのかどうか、これもまたデータを元に検証してみましょう。
また失敗・成功に関わらず経緯は記録して、自分や組織が後の知見として活用できるようにしておきましょう。

社内でデータ活用を推進する方法

データ活用は、いち個人で実践していても大きな成果は上がりません。
組織や会社全体で協力して行ない、より多くのデータからより大きな成果を目指すのが本来の姿です。
しかし、データを本当に活用しようという意欲があまり見られない企業もまだまだ多いようです。
特に本稿をお読みのあなたが経営者や管理職、情報システム担当者であれば、下記のような方法で組織を巻き込み、効果的なデータ活用を実践されることをおすすめします。

●経営層が積極的にデータ活用する

データ活用は長期的に取り組むべき施策であり、部署同士の連携も必要になります。
ある意味、トップダウンで強力な推進力をもって押し進めなければ、うまく機能しないのです。
そのためには経営層の立場にいる人々がデータ活用を実践する意味や目的を充分に理解し、自ら積極的にデータ活用を行ないながらそれを波及させていく必要があります。

●データの正確性を保つ

組織の意思を統一するには、データ活用というやり方が信用に足るものであることを全員に理解してもらわなければなりません。
さらにそのためには、データそのものが信用に足るものでなければなりません。
出自がはっきりしており、数値のミスや誤字脱字がなく、充分な分量があるデータを常に用意し、データをブランド化するように心がけましょう。

●データ活用のためのスタッフを確保する

長期的な施策となるデータ活用は、可能であればそれ専任のスタッフを用意するべきです。
データの収集と分析を専門に行ない、社内にあるデータの全体像を把握できているような人物が1人いると、より高度なデータ活用が可能になります。
また専任スタッフが着任することで、データ活用に本気で取り組む姿勢を組織全体に見せることができるかもしれません。

●データ活用のためのチームを結成する

さらに言えば個人ではなく、データ活用を専任で行なうチームを結成することができれば理想的です。
より大きな規模でのデータ活用が可能になり、多くのノウハウが蓄積・継承されることで、自社独自のデータ活用の方法が確立されていくことでしょう。
また「辞めてしまったら終わり」の個人ではなく、組織として存在することでデータ活用施策の存続性を高めることができます。

データ活用を外部へ委託するメリット

前章では自社でデータ活用を推進する際のポイントをお知らせしましたが、データ活用は外部企業へ委託するのも1つの有効な手段です。
データ活用の専門知識を持つ受託企業も年々増えています。
アウトソーシングすることによって、具体的に下記のようなメリットを得ることができます。

●迅速に成果を上げることができる

初めてのデータ活用の場合は、仕組み作りやノウハウの蓄積にどうしても時間がかかり、目に見える成果が上がるまでには長期間を要してしまいます。
データ活用のプロである専門企業に委託すればそうしたタイムラグを解消し、比較的短期間で成果を上げることができるでしょう。

●コストが低減されるケースも

上記の”迅速な成果”にも関係することですが、外部へ委託することで経済的コストも削減されるケースが多くあります。
データ活用に必要な環境の構築、人員の確保、社員教育…と様々なコストを計算し、外部委託した場合のコストと比較してみてください。

●リソースを大きく消費しない

どの企業もリソースには限りがあります。
データ活用に割く手間をアウトソーシングしてしまえば、社員のリソースは他の様々な業務に充てることができます。
「日夜データの分析にばかり追われてしまい、戦略の立案やその実践ができない」などという本末転倒は避けたいものです。

委託会社を選ぶ際の注意点

上記のようなメリットを得るために外部企業への委託を決めた場合、委託する会社選びにも注意しなければなりません。
データ活用は組織の命運を左右しかねない重要な施策であり、長期間にわたり苦楽を共にするパートナーを選定するわけですから、値段や企業規模だけで決めてしまうのは危険です。
以下のようなポイントに注意し、慎重に検討を重ねましょう。

●自社の目標や理念に共感してもらえるか

長い付き合いになる委託会社が充分な協力体制になければ、高い成果を上げることは難しいでしょう。
まずは自社の業務内容や特性、目標設定、また企業理念や文化までもしっかりと理解し、共感してくれる会社を選びたいものです。

●同業種に関する知見を持っているか

同じデータ活用でも、業種や企業規模が違えば最適なやり方も変わってきます。
なるべく自社と近い業種、規模の企業でデータ活用を受託した経験が多くある会社を選ぶようにすると、短期間で成果が出るでしょう。

●具体的・現実的な提案をしてくれるか

自社の状況を説明した上で、自社に対してどのようなアプローチをすることができるか、またどのようなアルゴリズム（手順・算段）で成果を上げることができるかを大まかに聞いてみましょう。
それがどこまで具体的で理にかなっており、現実に実行できそうかという視点で測ることも1つの方法です。
例えば上記のように自社に似た企業から受託した経験が多くある企業なら、かゆい所に手が届く提案をしてくれるはずです。

データ活用の具体例

ではここで、どのような業界・業務でどのようなデータ活用がなされているのか、その具体的な例をお見せしましょう。 代表的なものとして、「製造業」「人材管理・人事労務」の２件をピックアップします。

製造業

製造業では、「IoT」の活用が盛んです。
IoTとは「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」と訳されます。
つまりモノがインターネットを通じて情報を発信・受信することで、製造業においては製造機械がインターネット経由で自動的に取得した生産計画を元に稼働するようなケースを言います。
こうした製造業のIoTでも、データ活用が行なわれています。
例えば生産工程におけるムダや効率化をデータ分析し、作業の見直しや製造機械の稼働状況の改善を図り、コスト削減につなげる…などのやり方です。
製造に関わるベテラン社員が持っている知恵や技術も非常に大切なものですが、その継承や蓄積にもコストが発生するため、IoTとの併用が求められているのです。

人材管理・人事労務

製造業では、「IoT」の活用が盛んです。
IoTとは「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」と訳されます。
つまりモノがインターネットを通じて情報を発信・受信することで、製造業においては製造機械がインターネット経由で自動的に取得した生産計画を元に稼働するようなケースを言います。
こうした製造業のIoTでも、データ活用が行なわれています。
例えば生産工程におけるムダや効率化をデータ分析し、作業の見直しや製造機械の稼働状況の改善を図り、コスト削減につなげる…などのやり方です。
製造に関わるベテラン社員が持っている知恵や技術も非常に大切なものですが、その継承や蓄積にもコストが発生するため、IoTとの併用が求められているのです。

データ活用のサポートツールなら『Knowledge Suite』

データ活用は膨大な数字との戦いであり、すべてを人力でこなすのは少々大変です。
多くの企業はデータ活用に伴い、ビジネス用アプリケーションを導入しています。
最後にご紹介したいのはそんなアプリケーションの1つであり、私たちブルーテック株式会社が提供する『Knowledge Suite』です。
『Knowledge Suite』は企業活動において必要とされる3大アプリケーション…グループウェア、SFA（営業支援システム）、CRM（顧客管理システム）がワンセットになった総合ビジネスアプリケーションです。
顧客の詳細なデータや商談の履歴、営業活動や営業マンの成果…といった多彩なビジネスシーンで発生する様々なデータを一元管理し、それらを可視化・分析することがカンタンにできます。
特に初めてデータ分析に挑戦するという企業様に、その第一歩としておすすめできる使いやすさが自慢です。
以下に『Knowledge Suite』ならではの特長をまとめさせていただきますので、ご参照ください。

誰でも使いこなせるシンプル設計

PC作業に慣れていない方、またはビジネスアプリケーションを初めて使うという方でも必ず使いこなしていただけるシンプルな画面と操作性が『Knowledge Suite』の特長です。
人を問わず使いこなせるからこそ、導入企業への定着力が違います。

3つのアプリケーションが1本で利用可能

グループウェア、SFA、CRMの3大ビジネスアプリケーションが、ワンパッケージでお使いいただけます。
導入コストを抑えられる他、入力したデータがアプリケーション間で連携するため、幅広いデータ活用が可能となります。

ユーザー数無制限だから何人で使っても低コスト

ビジネス用アプリケーションは「ユーザー1人につき〇〇円／月」という「ID課金制」を採用するものがほとんどです。一方で『Knowledge Suite』なら何名でお使いいただいても月額料金は50,000円～で固定となります。
ユーザー数が多い、またはユーザー数が変動しやすい企業様でも、低コストで安心してお使いいただくことができます。

データ活用に強いクラウドサービス

『Knowledge Suite』はいわゆるクラウドサービスです。
全機能がインターネットブラウザを通じて提供され、あらゆるデータが組織内で共有可能です。
データは組織全体で可視化することで、より高度に活用することができるのです。
他にもデータ更新のリアルタイム性の確保や、テレワークにも対応できるなど、クラウドサービスのメリットが存分に活かされています。

スマホ／タブレットでも利用可能

『Knowledge Suite』はPCの他、スマートフォンやタブレットなどの携帯端末でもご利用いただけます。
移動中や外出先でもリアルタイムにデータにアクセスすることができ、またちょっとした時間にも業務を処理できるため、生産性が向上します。

本稿ではデータ活用を主題として、その概念や実践時の注意点をご紹介してきました。
データ活用のメリットを充分に理解したうえで、本稿で例示した手順に基づいて実践してみてはいかがでしょうか。
条件が見合えば、外部企業に委託する選択もしてみてください。
またデータ活用のためのツールとして、『Knowledge Suite』の導入もご検討いただけると幸いです。

『Knowledge Suite』は無料のトライアル版もご提供中です。
トライアル版では「グループウェア」のみがご利用いただけますが、クラウドサービスの特性や『Knowledge Suite』の機能の一端は充分にご体感いただけます。
トライアル版のお申込みは下記の『Knowledge Suite』サービスサイトから。最後までお読みいただき、誠にありがとうございました。
【『Knowledge Suite』サービスサイト】https://bluetec.co.jp/knowledgesuite/service/crm.html