データドリブンとは?実現するプロセスやツール、成功事例を解説

データドリブンとは、データを収集・分析し、ビジネス上のさまざまな課題に対して判断・意思決定を行うことです。

インターネットの普及に伴う情報化社会の発展により、顧客の価値観や購買行動の多様化が進んでいます。そのため、膨大な顧客情報を蓄積するビッグデータを分析して精緻な意思決定を行うことが、様々な企業において重要視され始めました。

この記事では、データドリブンの意味や、企業の経営やマーケティングにおいて重視される理由、実際に利活用する方法まで、わかりやすく解説します。

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データドリブンとは?

データドリブンとは、ビッグデータ(膨大かつさまざまな種類の情報)を活用した分析結果をもとに、ビジネス上の課題解決のための施策立案や意思決定を行うことです。

データドリブンは、直訳すると「データ駆動」という意味になります。具体的には、「データをビジネスに活用できる状態に分析し、データに基づいて行動や意思決定を行うこと」を表します。

経営上の意思決定は従来、経営者の経験や勘に基づいて行われてきました。しかし、会社や事業の多様化・グローバル化、情報化社会の発展といった社会の変化を背景に、データ分析の結果をもとに意思決定を行うデータドリブンの考え方が主流となりつつあります。

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データドリブンが必要とされている理由

データドリブンが様々な企業において重要視されている理由は大きく分けて3つあります。それぞれ詳しく説明していきます。

デジタル技術の発展

従来、人の手で収集できる情報量には限界がありましたが、デジタル技術の発展により膨大なデータの収集・分析が可能になりました。これによりデータ活用の幅が広がったことは、データドリブンが注目を集めた大きなきっかけです。

またDX(デジタルトランスフォーメーション)を実現する上でも、データドリブンは欠かせない要素とされています。DXとは、デジタル技術を用いて業務フローの改善や旧来の企業風土の変革を行う取り組みです。近年DX推進は企業にとって急務とされており、データドリブンの重要性も高まっています。

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顧客行動の複雑化・多様化

近年、消費者の購買行動はリアルとデジタルを行き来し、複雑化・多様化し続けています。企業が消費者の幅広いニーズを正確に把握して価値提供するには、従来の人の経験や勘に基づく判断では困難です。そのため、消費者の購買データや行動データに基づいた判断基準が求められています。

AIへの活用

データドリブンな状態にすることで、AIを活用した業務改善やサービスの品質向上を図ることができます。

収集したデータをAIに分析させることで、「予測」「自動化」「最適化」ができるようになり、人間が行っていた単純作業を減らすことが可能です。同時に、人為的なミスを防ぎ、転記・再入力・照合などの手間を省略できます。

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データドリブンのメリット

では、企業がデータドリブンな状態を実現することで得られる具体的なメリットについて見ていきましょう。

データドリブンマーケティング、データドリブン経営の実現

データドリブンマーケティングとは、データ活用に重点を置いたマーケティング手法です。

データという客観的な根拠に基づいた施策立案が可能なため、周囲からの理解が得やすいことが特徴です。また、効果検証もデータに基づいて行えるため、細かくPDCAを回しやすいという利点もあります。より確実に効果が期待できるマーケティング施策を実行することで、無駄なコストの削減にもつながります。

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データドリブンは経営の観点からも注目されています。旧来、経営判断は経営者の経験や勘によって実行されてきました。一方で、データドリブン経営は客観的根拠となるデータに基づいた意思決定が特徴です。客観的根拠に基づいた経営判断は、顧客理解の促進にもつながります。

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生産性向上・収益率改善

データドリブンな状態にすることで、データに基づいた効率的な施策立案や意思決定までの時間短縮が可能になります。これにより従業員の労働負荷軽減や、市場の変化に応じたスピーディなアクションにつながり、生産性向上や競合他社との差別化による収益率の改善も期待できます。

新たな価値の創出

保有したデータを用いて新たな分野に活用できることもデータドリブンのメリットです。例えば、交通事故や潜在的な危険性を示唆するデータ(急ブレーキ・速度超過など)を都市計画のために活用するなど、まったく異なる用途で集めたデータが、他の分野で重要視されることもあります。

また、収集したデータを組み合わせることにより、新たな価値を創出することも可能。例えば、小売業において、気象データとtweetデータを組み合わせて販売数を予測するなどの活用方法があります。

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データドリブンを実現する4つのプロセス

データドリブンな状態を実現するための4つのプロセスについて詳しく解説していきます。

①データの収集と蓄積

データドリブンを導入するには、データを収集し蓄積する基盤が必須です。また、収集するデータは目的ごとに異なります。課題解決や意思決定に必要なデータを収集し、ビッグデータとして蓄積します。これらのデータは企業の業務システムや基幹システム、Webサーバ、IoTデバイス、外部サービス、他社ツールなどから収集するのが一般的です。

データ収集をこれから始める場合は、企業のデータドリブンの目的に応じて、データ収集のためのシステムを構築・導入する必要があります。

②データの可視化

データを収集した後はいきなり分析を行うのではなく、膨大なデータの中にどんな内容が含まれているのかを客観的に把握しなければなりません。情報を整理し、わかりやすく可視化する工程が必要になります。

その際、膨大な量のデータを人力で整理するのは非効率的です。よって、Web解析ツールやBIツールなどを用いてデータを加工し、可視化します。

③データの分析

加工したデータをもとに、それぞれ解決したい問題に応じて分析・解析を行います。ここでは、順位や最大最小値といった定量的なデータにとどまらず、変化や傾向といった定性的なデータも導き出すのがポイントです。結果をもとに、解決すべき課題に対する仮説を立て、施策を打ち出します。

膨大な量の情報を持つビッグデータの分析作業には、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門家のスキルやノウハウが必須です。これらの職種はIPA「DX推進に向けた企業とIT人材の実態調査」において、企業がDX推進を実現するために必要な「DX人材」としても紹介されています。

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④意思決定・実行

分析フェーズで決定した施策結果をもとに意思決定を行い、実行に移します。ここでようやく、ビッグデータの分析によって得られたデータをマーケティングや経営に活用することが可能となります。また、施策を行った後に効果測定を実施し、細かなサイクルでPDCAを回すことにより、効果的な改善ができます。

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データドリブンを実現するための課題と注意点

データドリブンの実現は企業活動に大きなメリットをもたらしますが、一方で課題や注意点も存在します。

データ人材の確保

データドリブンを実現するには、データを扱うスキルを持つ以下のようなデータ人材が必要です。

・CDO(Chief Digital Officer)
・データエンジニア
・データスチュワード
・データアナリスト
・データサイエンティスト
・機械学習エンジニア

しかし、これらのデータ人材は市場全体で不足している状況です。現状で確保が難しい場合は、社内での人材育成やリスキリング、もしくはデータドリブンの知見を持つ外部企業へのアウトソースも検討しましょう。

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組織的な理解・実行力が必要

データ人材がデータを活用できる状況を整えても、業務に活かせなければデータドリブンは実現しません。各部署がデータを集約して共通指標を作り、組織全体でデータドリブンを実行していくことが重要です。

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データドリブンの対象となるデータとは?

データドリブンは、ただ大量にデータを集めるだけでは実現しません。具体的な目的を設定し、達成するために必要なデータを探索する必要があります。

まずは社内で取得・保有可能なデータが存在するかを検討します。社内に存在しない・取得できないデータは新たな取得方法を模索するか、他社から取得する必要があるでしょう。

例えばEコマースの小売業を展開する企業において、消費者ニーズをとらえた製品開発のためにさまざまなメーカーが集まるラボを設立している事例があります。ラボに参加するメーカーはそれぞれの顧客データや購買データ、分析結果などを提供します。各メーカーはお互いにこれらのデータを活用して、データドリブンなプロモーション施策や製品開発などを実現しています。

出典:経済産業省「データ利活用のポイント集」

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データドリブンを支援するツール

データドリブンを導入するにあたって、ツールの活用は必要不可欠です。データドリブンを支援する代表的なツールを紹介します。

★データドリブンを支援するツール

ツール 役割
BI
ビジネスインテリジェンス
企業に蓄積されたビッグデータを分析・可視化するソフトウェア。レポーティング、データマイニング、シミュレーションといった機能を備えており、データドリブンを導入する上で最も重要なツールのひとつ。
CDP
カスタマーデータプラットフォーム
顧客データの収集・集約・蓄積を担うツール。
CRM
カスタマーリレーションシップマネジメント
顧客のパーソナルデータや、購買履歴やクレームなどの情報を管理し、分析を行うツール。プライオリティの高い顧客を優先し、関係を維持するための施策を行うために用いられる。
DMP
データマネジメントプラットフォーム
顧客データや、ユーザーのインターネット上のログなどのデータから、顧客の興味関心や嗜好をリアルタイムで分析できるプラットフォーム。マーケティングで活用されているケースが多い。
MA
マーケティングオートメーション
獲得したリード(潜在顧客)の情報を管理し、ダイレクトメールやSNS、ウェブサイトによるマーケティング活動の実行フローを自動で行うツール。
Web解析ツール 自社のWebサイトの検索順位やPV・UU数などのアクセス状況や、サイト上でのユーザーの行動を可視化するツール。自社サイトやLPにおける広告や宣伝の効果測定に用いられる。
SFA
セールスフォースオートメーション
顧客情報や営業プロセス、営業の進捗状況をデータとして蓄積し共有できる業務支援システム。

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データドリブン導入事例

様々な企業がデータドリブンの重要性を理解している一方で、実際にデータドリブンを十分に活用できている企業は多くないのが現状です。また、データの活用には、データ収集の基盤が必須となります。すでにデータを収集している場合も、データを使えるように加工しなければなりません。

ここでは、事例をもとにデータドリブンの導入・活用方法について紹介します。

AIの導入でデータドリブンを促進した事例/ユニメイト

AIの導入がデータドリブンにつながった事例

AIの導入がデータドリブンにつながった事例

ユニメイト社のレンタルユニフォーム事業で活用されている『AI×R Tailor(エアテイラー)』は、AI画像認識を活用し、撮影した画像から適切なユニフォームのサイズを導き出すサービスです。

同社は人の作業によるサイズ申請ミスから発生する、多大な返品・交換コストや労力を課題としていました。そこで、これまでの採寸データを用いて検証を繰り返し、AIの画像認識を活用した自動採寸アプリを開発。ヒューマンエラーを減らし、コストや労力の削減にも成功しました。

AI活用により、誤採寸による手間や運送コストのが削減

AI活用により、誤採寸による手間や運送コストのが削減

さらに、コロナ禍の影響で手作業による採寸ができていない現場からの問い合わせがあったりと、新たなニーズの発掘にもつながっています。

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スモールスタートでデータを取得する仕組みから作る/アイビー化粧品

化粧品、美容補助商品、化粧雑貨品等を製造・販売するアイビー化粧品は、AIによる画像認識を活用した肌解析システムを開発しました。

この開発プロジェクトの特徴は、データが十分ではない状況からのスモールスタートである点。初期コストを抑え、投入までの時間を短縮して開発をスタートしました。いち早くデータを集めるループを回すことで、データを育てながら開発を進めるという手法が用いられています。

必要なデータ収集を行いつつ、徐々に精度を高めていく“データを育てる”という考え方を軸に、データドリブンなサービスを実現しました。

★詳しくはこちら:アイビー化粧品IR情報

ビジネスに活用できるデータ収集の仕組みを構築/キャッシュビーデータ

キャッシュビーデータ

キャッシュビーデータはGoogleのOCRを活用し、レシート画像から購買データを収集するビジネスにいち早く着目。しかし、画像データをビジネスに活用できるように加工するためのデータ収集の仕組みを課題としていました。

そこでAIの画像認識精度を向上させるため、画像処理技術のリサーチ・改善に着手します。その結果、精度の高い文字認識を実現し、業務効率化に成功しました。データを活用する仕組みを構築することで、データをより有益なものにし、ビジネスに活かしています。

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まとめ:データドリブンはデータの蓄積がなくても導入できる

データドリブンは、データを収集・分析し、ビジネス上のさまざまな課題に対して判断・意思決定を行うことです。マーケティングや経営、プロダクト開発など様々な領域において注目を集めています。

様々な企業がデータドリブンの重要性を理解している一方で、実際にデータドリブンを十分に活用できている企業は多くないのが現状です。

データドリブンを活用するには、データ収集・蓄積の基盤が必須です。すでにデータを収集している場合も、データを使えるように加工していく必要があります。しかし、自社にデータの蓄積がないからといってデータドリブンを導入できないわけではありません

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記事の作成者・監修者

平田 大祐(株式会社モンスターラボ 常務執行役員)

平田 大祐(株式会社モンスターラボ 常務執行役員)

2004年IBMグループに入社し、IBM ITスペシャリストとしてシステム開発に従事。 2009年からベンチャー企業にて受託開発、コンテナ型無人データセンターの管理システム、ドローン開発などソフトウェアからハードウェア開発まで幅広く関わる。チーフテクノロジストとして2015年にモンスターラボへ入社し、2018年4月より最高技術責任者であるCTOに就任。 プロフィールはこちら