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DXで重要なデータ活用とは？必要な理由や効果・活用方法を解説
DXとは「デジタルトランスフォーメーション」の略で、デジタル技術を用いて物事を改善することを指します。このDXには、デジタル技術を活用したさまざまな改革が含まれますが、その中でも、事業の発展において重要視されているのが「データ活用」です。本記事では、DXで重要なデータ活用が求められる理由から得られる効果や活用方法まで解説します。
目次
なぜDXにおいて「データ活用」が重要なのか
近年、政府も経済産業省を旗振り役として、その必要性の啓発と推進に注力しているDXですが、なぜ今、DXが必要なのかについては、正しく認識できていないという方も多いのではないでしょうか。
DXの取り組みには、デジタル技術を利用した業務改善や効率化など、さまざまな要素が含まれますが、その中でも、企業の競争力を高める取り組みとして重要なのが、デジタル技術を活用した新規事業の開拓です。そして、そのような事業創出の鍵を握るのが、「データの活用」であるとされているのです。
そこでここでは、DXとは一体どういった取り組みなのかをご説明しつつ、DXにおいてデータ活用が重要視される背景などをお伝えします。まずはDXを理解するための基礎知識として、確認していきましょう。
そもそもDXとは？
「デジタルトランスフォーメーション」の略称であるDXは、もともと、スウェーデンの大学教授だったエリック・ストルターマン氏が、2004年に提唱したとされる概念であり、その趣旨は「進化し続けるデジタル技術は、いずれ人々の生活にあらゆる影響を与え豊かにしていくであろう」というものでした。
実際に、2000年代におけるデジタル技術の革新は目覚ましく、身近な例としては、携帯電話の普及・多機能化、インターネットの普及などが挙げられます。これら通信技術の進化は、確かに人々の生活に大きな変化を与えたといえるでしょう。
このようなコミュニケーション手段の変遷は、日常の生活様式に大きな変化を与えただけでなく、ビジネスにおいても大きな影響を与えています。その結果、企業には、市場ニーズの迅速な移り変わりに対応できるアジャイルな事業の転換や、新しいビジネスモデルの創出が求められるようになったのです。
そして、そのような企業体制を構築するための取り組みの一つがDXであり、DXとは、デジタル技術やデータを用いて、業務や事業に変革をもたらし、企業の競争力や優位性を確立するための取り組みと解釈することができるのです。
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DXとIT化は何が違うのか
DXと混同されがちな取り組みとして、よく「IT化」が挙げられます。
両者は、デジタル技術を活用するといった意味合いにおいては、通じる部分がありますが、その目的には、下記のような明確な違いがあります。
- DX：デジタル技術によって、既存の価値観や枠組みを覆しながら人々の生活を豊かにしていく
- IT化：旧来のアナログ作業をデジタル化し、業務効率・利便性を高めていく取り組み
上記の通り、IT化は、デジタル技術によって業務フローなどの改善を図ることを目的としているのに対し、DXは、デジタル技術によって、生活や企業活動を根底から変革していくことを目的としています。
つまりIT化は、DXという大きな目的を達成するための、一つの手段であると考えることができるでしょう。
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データ活用とは？なぜDXにおいて重要なのか
IT化は、DXの一部であるとお伝えしましたが、データ活用もまた、企業や組織のDXを推進する上での重要な要素の一つであるといえます。
通信技術やコミュニケーション手段の進化により、人々の消費行動や顧客ニーズは大きく変化を遂げました。それに伴い、事業のグローバル化など、経済活動や社会情勢も変化のスピードが増す状況にあります。
そのため企業には、これまで以上に迅速な「ニーズ対応」はもちろんのこと、潜在的なニーズをいち早く捉えた新たな価値の創出が求められるようになりました。
そして、そのために必要となるのが、文字や数値といった構造化されたデータだけでなく、音声や動画、位置情報や閲覧履歴といった非構造化データを含む、さまざまな形式、かつ大容量なデータの収集と分析といった「データ活用」なのです。
具体的には、これらの「ビッグデータ」と呼ばれるデータ分析により、企業は、コスト削減、利益の最大化、売上予測、課題の可視化、新たな価値の早期発見など、企業活動の上で重要な目的を達成することができます。その結果、市場における企業優位性の確立が可能になるのです。
データ活用のメリットと得られる効果
現代社会において、企業活動を継続する上で重要なカギとなる「データ活用」ですが、具体的には、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは以下の5つのメリットをご説明します。
- 新たな問題点の発見
- 新たなビジネスのヒントが得られる
- 生産性の向上
- 予測立てが可能
- 意思決定の参考になる
新たな問題点の発見につながる
収集された「データ」の分析過程においては、売上の拡大の障壁となっている問題や、業務効率化の妨げとなっている課題なども見えてきます。
例えば、製造業界においては、故障の多い設備の把握や早期発見が可能となり、小売業では、売れ筋商品の把握だけでなく、いわゆる死に筋と呼ばれる売上が伸び悩んでいる商品を特定し、在庫リスクを回避することができるようになります。
現状把握ができるとともに、問題点を浮き彫りにして早期に対策を講じられるという点はデータ活用の大きなメリットです。
新たなビジネスのヒントが得られる
ビッグデータの一種である閲覧履歴や位置情報といった顧客の行動履歴には、顧客の潜在ニーズを知るための、情報が集約されています。
例えば、「動画コンテンツの視聴」の市場において、数年前まで、その利便性から多くの人が利用していたDVDのオンラインレンタルサービスといったビジネスモデルは、動画配信サービスの台頭により、今では過去のビジネスモデルとなりつつあります。
このような新しい価値の提供も、もともとは顧客による「いつでも、どこでも好きなコンテンツを視聴したい」というニーズが発端となって生まれたものなのです。
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生産性が向上する
人手不足は、今や業界を問わず深刻化しています。その問題は、製造業においても例外ではなく、特に、人手不足解消の糸口となる、技術の属人化改善や人的リソースの最適化は、製造現場における大きな課題の一つです。
しかし、このような課題も、実際に設備を操作する社員の動線データ分析、熟練社員の作業や技術のデータ化により、一人ひとりの生産性をあげたり、技術の標準化が可能になるのです。
予測を立てるために役立つ
データ活用による「予測」メリットは、大きく2つの種類に区別することができます。
一つは、設備などの故障に関わるリスク管理です。故障時のデータを集約し、AIによって分析することで、イレギュラーな動作や、故障による停止前の兆候などをいち早く捉え、早期の対策が取れるようになります。
もう一つは、購入意思決定プロセスに関わるあらゆるデータ分析による、売上予測です。天候・ニーズの顕在化過程の可視化・価格など、消費者行動を的確に捉えた予測が立てられます。このような消費者行動の適切な分析は、当然ながら、新規ビジネスの創出にも役立つでしょう。
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意思決定の参考になる
データ蓄積を行うことにより、正確な予測立てができるため、将来予測に基づいた意思決定が可能です。特にビジネスシーンでは、スピーディーな意思決定が事業の明暗を分けることも珍しくはありません。
そのような状況でも、個人の勘や不確かな印象、固定概念などに左右されることなく、正確な数値や消費者動向といった事実をもとに判断することが可能になります。
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DXにおけるデータの活用方法
企業や組織においてDXを推進する中で、データを有効に活用するためのポイントや方法は、主に下記の5つが挙げられます。
- 目標の策定
- 業務の効率化
- データを分析し、可視化する
- ビジネスモデルの革新
それでは、それぞれの活用方法について、詳しくみていきましょう。
目標の策定
事業を展開する際には、必ず事前に売上などの明確な目標を設定するかと思います。これらの目標設定は、データ活用においても同様です。
まずは、売上向上やコスト削減など、どのような目的を達成するためにデータを分析するのか、大きな目標を策定し、収集するデータの種類、数量、期間などを決定していきます。
このような目標の設定ができていない場合、データ分析自体がゴールとなってしまい、課題解決や、価値創出に向けた真因の理解に至れないこともあります。
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データを分析し、可視化する
収集したデータを分析することによって、課題の原因は何か、問題を発生させる因果関係はあるのかといった「関係性」を可視化していきます。
ただし、このようなデータ分析による関係性の可視化は、あくまで予測や仮説であり、必ず多角的な視点による検証が必要となります。
特に、データ分析による「未来予測」は、トライアンドエラーの繰り返しにより、精度の高い分析や予測立てができるようになるという点を忘れないようにしてください。
業務の効率化
DXには、業務の効率化や業務の抜本的な見直し、リソースの再設計といった企業内部に変革をもたらす「守りのDX」と、商品・サービスの付加価値向上やビジネスモデルの変革を目指す「攻めのDX」の2種類があると言われています。
例えば、バックオフィス業務の効率化においては、各作業にかかる時間と人的ミスの確率といったデータを分析することにより、業務改善や効率化につなげられます。そのほかにも、小売業における売れ筋・死に筋商品の予測は、在庫管理の手間を大きく軽減してくれるでしょう。
さらに、タクシー業界では、ビッグデータの活用によりタクシー需要を予測し、サービスの質、コスト、業務効率の3点を同時に改善した実例もあります。
ビジネスモデルの革新
データ活用だけでなく、DX本来の目的は、サービス・商品価値の高度化やビジネスモデルの革新にあります。前出のタクシー業界におけるデータ活用例は、DXによるビジネスの変革という意味では、良い例といえます。
データ活用によって、顕在化されていなかった課題やニーズが可視化されることにより、企業は、より的確に、かつスピーディーに新たなビジネスチャンスをつかむことができるようになります。
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データ活用を行う際の注意点
適切な経営や事業の抜本的な改革に欠かせないデータ活用ですが、行う際には、注意しなければいけない注意点も存在します。
ここでは、以下の3つの注意点について、詳しく解説していきます。
- 信憑性があるデータか
- データのセキュリティは万全か
- 適切な人材を配置しているか
有効なデータ分析の実行に向け、要点をしっかり理解しておきましょう。
信憑性があるデータか
そもそも信憑性のないデータであれば、その分析結果も有効な情報であるとはいえません。
誤った分析結果は、的確な事業計画が立てられないだけでなく、必要のないコストや手間を増大させてしまう事態をも招きます。
データの信憑性は、データ活用の根幹ともいえる部分となるため、ある程度の母数を確保するなど、一定の基準を設けた上で、抽出するようにしましょう。
データのセキュリティは万全か
膨大なビッグデータには、流出した場合、当該者に甚大な被害を及ぼすような「個人情報」が含まれているケースも少なくありません。万が一、そのような重要なデータが、企業の過失により流出してしまったときには、社会的な信用問題にも発展してしまいます。
そのため、情報を管理するシステムにおける高度なセキュリティ体制の構築、また、情報を扱う社員におけるセキュリティリテラシーの向上が必要不可欠となります。
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適切な人材を配置しているか
データの分析には、「データ・サイエンティスト」と呼ばれる、データを用いた合理的な意思決定をサポートするデータ分析のエキスパートを採用するのが最善です。
とはいえ、データ・サイエンティストには、アルゴリズムや統計など情報科学理論といったITに関する知見だけでなく、市場動向といったトレンドや自社の事業や状況への深い理解も必要であり、「適役」が社内に存在しているという企業は少ないのが現実です。
そのため、まずデータ分析は一種の「専門領域」であることを理解しておくことが大切です。その理解のもと、当初は外部コンサルタントによるデータ分析のサポートを活用しつつ、将来的にはデータ分析の「内製化」が実現できるよう、社内の体制を整えていくと良いでしょう。
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DXにおけるデータの活用事例
ここでは、実際にDXにおけるデータ活用にて、事業の抜本的な改革や業務の効率化に成功した事例を3つご紹介します。
1.Amazon
オンラインビジネスに革命を起こした企業の一つであるAmazonでは、顧客の閲覧履歴や購入履歴といったデータを、リコメンデーション、つまり「おすすめ商品」のアルゴリズムに活用しています。
的確な「おすすめ」により、顧客は手間を省いた商品の閲覧によって顧客体験が向上し、企業は大幅な売上の増大を実現しています。
2.Netflix
動画配信サービスを展開するNetflixは、データ分析による顧客の潜在ニーズの顕在化により、まずオンラインDVDレンタルサービスから動画配信サービスへと、ビジネスモデルの転換を実行しました。
その結果、飛躍的な発展を遂げ、今ではオリジナル作品の制作も手がけるなど、動画配信サービス中でも最大手のポジションを確立しています。
その後も、視聴履歴データをもとに算出された、おすすめ度合いを示す「マッチ度」の表示などにより、顧客体験やサービスの向上を図っています。
3.ソニー損害保険
ソニー損害保険では、自動車保険にAIによるデータ分析を活用しています。
具体的には、AIを活用したスマホアプリを開発、アプリ経由で蓄積された運転中のデータを分析することで、運転手の運転技術や運転傾向を把握し、合理的な事故リスクの算出を可能にしたのです。
また、これらのデータと連動した運転特性連動型自動車保険「GOOD DRIVE」のサービスを開始し、AIが安全運転をしているという判断をしたドライバーには、キャッシュバック制度を適用するなど、データ分析をサービスの向上にも役立てています。
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DXにデータ活用は必要不可欠な存在
本記事では、データ活用による商品価値の向上や新たなビジネスチャンスの可能性が拡がることをお伝えしました。
しかし、膨大なデータを有効に活用するには、いくつかの注意点や適切な方法を理解しておくことも大切です。ここでご紹介したポイントを整理し、DXの真の目的である「新たな価値の創出による企業優位性の確立」に向け、適切なデータ活用を実行しましょう。
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