なぜビジネス現場でデータ活用が進まないのか?

データがビジネスの競争力を左右する時代。なぜ現場レベルではデータ活用が進まないのでしょうか。

本記事では、現場でデータを活用することの意義とメリットを確認した上で、具体的な課題と解決策を多面的に掘り下げます。

併せて、小売、通信、製造、製薬業界におけるデータ成功事例もご紹介します。

デジタル化が進む今こそ、現場のデータ力が問われている。業種・業態を問わず、データ活用の好事例から実践できることを考えてみましょう。

データ活用の重要性

最近のデジタル化の進展に伴い、ビジネスの現場で大量のデータが生成されるようになりました。こうしたデータを分析・活用することで、さまざまなメリットが期待できます。

代表的なメリットとして、意思決定の精度向上があげられます。過去のデータから顧客の needs を分析し、製品開発やマーケティング施策を立案することができます。データに基づく科学的な意思決定を行うことで、失敗を減らしビジネス成果を上げやすくなります。

また、ビッグデータ分析を活用したコスト削減も大きなメリットです。生産性向上につながるオペレーションの最適化や、在庫管理の精度向上による資金の有効活用が実現できます。

このように、データ活用はビジネス現場における生産性と収益性を高めるうえで、欠かすことができない重要な能力といえるでしょう。

現場でのデータ活用の課題

まず、多くのビジネス現場でデータにアクセスできないという課題があります。たとえば、紙やExcelといったアナログな形式で情報が管理されており、分析しづらいというケースがよく見受けられます。

また、データ分析できる人材が不足しているという問題も大きいです。データサイエンティストなどの分析人材を社内に確保できていない企業が多いのが現状です。

加えて、分析結果を実際の意思決定や業務改善に活用する文化や制度が整っていないといった課題も挙げられます。分析結果が形だけ作られ、活用につながっていないという例も少なくありません。

このように、アクセスしづらいデータ、人材不足、活用のしづらさという3つの要因が、現場でのデータ活用を難しくしていると言えます。

課題解決に向けた取り組み

まずデータへのアクセス改善ですが、クラウドを活用したデータの集約・管理が有効です。部署やシステムを越えてデータを1つに集約し、可視化・分析しやすい形に整えることが重要です。

次に人材育成ですが、データ分析に強い人材を外部から採用することが求められます。併せて、内部の人材に対するデータリテラシー教育も欠かせません。

そして、データドリブンな文化を醸成するためには、成功事例の共有やインセンティブ付与などが重要です。データ分析と実行の好循環を確立するには、経営陣からの明確なコミットメントも不可欠です。

こうした取り組みを通じて、次第にデータ活用が現場で浸透していくことが期待されます。

継続的な取り組みの必要性

データ活用の課題は一朝一夕に解決するものではありません。データインフラの整備や人材の育成には時間がかかります。

また、データドリブンな文化を醸成するには、社内の意識改革が不可欠です。社員一人ひとりに、データの重要性と洞察の価値への理解を深めてもらうことが大切です。

こうした取り組みを継続し、小さな成功を重ねていくことで、緩やかですが着実にデータ活用は進んでいきます。トップの強力なリーダーシップと、社員の協力があってこそ、データ文化は浸透していきます。

データ活用に向けた地道な努力を怠らず、小さな一歩を積み重ねることが重要です。

ケーススタディ

現場のデータを適切に分析・活用することで、業務プロセスの改善や収益最大化を実現することができます。データ活用の成功事例を参考に、自社においても小さな一歩から始めて欲しいと思います。

小売業A社：効果的なプロモーション

A社ではこれまで、プロモーション施策が個々の店舗や商品の勘と経験に頼ることが多く、科学的な根拠が不足していました。そこでPOSデータと会員の属性データを突合し、商品ごとの顧客購買データを可視化するデータ分析活用を導入しました。

このデータ分析により、性別や年齢層ごとの商品の購入頻度や金額などの実データが明らかになりました。例えば、20代の女性会員に人気のアイテムや、高単価で売れている商品などをタイムリーに把握できるようになったのです。

こうしたデータに基づき、対象商品やターゲット顧客を絞ったプロモーションを企画・実行することで、大幅な売上向上が実現しました。特定層だけを対象としたDMやクーポン配布などの施策が高い効果を生みました。

この事例が示す通り、小売業における基幹データの分析力と活用力が収益拡大につながることを如実に示しています。データを適切に利活用することで、効率的かつ効果的なプロモーションが可能となりました。

製造業B社：事後保全から予防保全へ

B社ではこれまで、工場の設備や機械の故障が発生してから対応する「事後保全」が主で、故障による稼働停止が頻発し生産性の低下が課題でした。

そこで、各機械の稼働データをクラウドに集約し、AIを活用したデータ分析を実施することで、機械の故障予兆を事前に把握できるデータ分析活用を導入しました。

このデータ分析により、温度や振動といったセンサーデータから機械の異常兆候を検知し、予防保全(事前の部品交換等)につなげることが可能となりました。

これによって工場の稼働停止時間は大幅に短縮され、全体の設備利用率が向上。月産数量や生産効率といった生産性指標が大きくアップしました。

この事例は、データ分析と予兆検知を活用したスマート工場への転換が、製造業の競争力強化に大きく貢献することを示しています。

通信キャリアB社：解約率と顧客満足度

通信キャリアのC社におけるデータ活用の成功事例を詳細にご説明します。

C社ではこれまで、顧客の利用実態に合わせたプラン選択を支援するサービスが充実していないことが課題でした。そこで顧客の通話・通信履歴や映像視聴などの利用データを収集・分析し、各顧客の利用傾向を判断することで最適なプランを提案するサービスを開始しました。

このサービスではまず、過去3ヶ月間の利用データから通話・通信・映像視聴などのトラフィックを分析。それぞれの重みづけをしながら理想的なプランをレコメンドモデルが提案します。これにより、利用者は自分に合ったプランを選択できるようになり、月々の料金負担を最適化できます。

このサービス導入後、顧客満足度が高まるとともに、解約率も低下。C社にとって効果的なデータ活用事例となっています。

製薬会社D社：データドリブンな新薬開発

D社では、新薬開発において動物実験や臨床試験に多額の時間とコストがかかることが課題でした。そこで大量の文献データや過去の臨床データを分析することにより、新薬候補の有効性や副作用発生リスクを高精度に予測するシステムを開発しました。

このシステムでは、これまでにない新規性のある薬剤であっても、薬理学的特徴や疾患との相互作用などから、機械学習モデル（世間的にはAIと呼ばれるようなもの）で有効性評価や副作用発生確率を算出します。これにより動物実験段階で有望候補を絞り込むことが可能となりました。

D社の新薬開発サイクルは約30%短縮されると同時に、開発コストの大幅削減にも成功しています。機械学習モデルとビッグデータを駆使した本事例は、製薬業界におけるイノベーションの好例といえます。

まとめ

本記事では、なぜビジネスの現場でデータ活用が進んでいないのか、その背景と課題、そして解決に向けた取り組み事例について概観してきました。

デジタルトランスフォーメーションの波が押し寄せる中、データを資産として最大限に活用することが企業の生存と成長に不可欠です。自社のデータをいかに利活用するかが今後の競争力を左右する最重要ポイントといえるでしょう。

本記事が、データ活用に対する理解を深め、成功事例から実践に移すための一助となれば幸いです。最後になりますが、読者の皆様によるご意見や感想を是非お寄せいただければと思います。どうもありがとうございました。