データドリブン経営で社会・消費者のニーズに応える企業になる
データドリブン経営とは、企業が蓄積している膨大なデータを分析し、そこから得られた客観的な洞察に基づいて経営判断を行う手法です。従来の「経験や勘」に頼った意思決定とは異なり、数値的な根拠を踏まえることで、企業の競争力向上や持続的な成長につなげられる点が特徴です。
現代はVUCA（ブーカ、未来の予測が困難な状況）と呼ばれる時代です。社会情勢の急激な変化、消費者ニーズの多様化、市場の不安定性が常態化する中で、長年のキャリアと豊富な経験によって培われた経営者の勘や直感だけでは、適切な意思決定を継続的に行うことが困難になっています。
こうした環境変化に対応するため、蓄積されたデータから時代や社会のニーズを読み解き、的確に対応する体制を整えることが企業の生存と成長に不可欠となっています。データドリブン経営は、この課題を解決する有効な手法として注目されています。
今回は、データドリブン経営とはどういった手法なのか、どういった効果が期待できるのか紹介します。
目次
データドリブン経営で活用するデータの種類と収集方法
データドリブン経営を実践するためには、多様なデータソースから適切な情報を収集し、分析可能な形で蓄積することが不可欠です。
活用するデータの主な種類：
- 顧客データ：購買履歴、属性情報、行動パターン、満足度調査結果
- 売上・財務データ：売上実績、利益率、コスト構造、投資収益率
- 市場データ：競合他社情報、業界動向、経済指標、トレンド分析
- オペレーションデータ：生産効率、品質指標、在庫状況、配送実績
- 従業員データ：パフォーマンス指標、スキル評価、エンゲージメント調査
効果的なデータ収集には、社内の既存システムから蓄積されているデータの活用が基本となります。会計システムの財務データ、販売管理システムの取引データ、顧客管理システムの顧客情報など、日常業務で自然に蓄積されるデータを最大限活用します。
加えて、外部データソースの活用も重要です。市場調査データ、経済統計、業界レポート、ソーシャルメディアの反応など、社外の情報を組み合わせることで、より多角的な分析が可能になります。
重要なのは単にデータを集めるだけでなく、経営課題の解決に直結する質の高いデータを体系的に蓄積し、リアルタイムで分析できる仕組みを構築することです。
データ活用に関連する記事はこちらをご参照ください。
データドリブン経営がもたらす3つの効果
データドリブン経営を導入することで、企業は以下の3つの主要な効果を得ることができます。これらの効果は、変化の激しい現代ビジネス環境において競争優位性を築く重要な要素となります。
1. 客観的で論理的な経営判断の実現
データに基づく意思決定により、主観や直感に頼らない客観的な経営判断が可能になります。従来の経営者の経験や勘による判断は、安定した市場環境では有効でしたが、VUCA時代の複雑な状況では限界があります。データドリブン経営では、数値的根拠を持った論理的な判断により、ステークホルダーへの説明責任を果たし、組織全体の納得を得られる意思決定を実現できます。
2. 社会・顧客ニーズの的確な把握と予測
多様化・複雑化する顧客ニーズや市場動向を、データ分析により正確に把握できます。購買行動の分析、顧客満足度調査、市場トレンド分析などを通じて、表面的には見えない顧客の潜在的なニーズや将来の市場変化を予測できます。これにより、競合他社に先駆けた商品開発や効果的なマーケティング戦略の立案ができます。
3. 人材と経営資源の最適配置
データ分析により自社の強み・弱み・機会を可視化し、人材や経営資源を最適に配置できます。従業員のパフォーマンスデータ、スキル評価、業務効率性などを分析することで、適材適所の人事配置が実現できます。また、投資対効果の高い事業領域への資源集中や、収益性の低い事業からの撤退判断など、データに基づいた戦略的な経営資源配分を進めることができます。
ビッグデータを活用した経営判断についての詳細は、以下の記事を参考にしてください。
ビッグデータの種類や使い方を解説。クラウド時代のデータドリブン革命が変える企業と社会。
データドリブン経営の導入ステップ
データドリブン経営を効果的に導入するには、段階的なアプローチが重要です。一度にすべてを変革しようとせず、以下の4つのステップで着実に進めることで、組織への負担を最小限に抑えながら確実な成果を上げることができます。
ステップ1：現状分析とデータ棚卸し
まず、自社が保有するデータの現状を把握することから始めます。既存のシステム（会計、販売管理、顧客管理など）にどのようなデータが蓄積されているか、データの品質や更新頻度はどうか、部門間でのデータ共有状況はどうかを詳細に調査します。
同時に、経営課題の明確化も行います。売上向上、コスト削減、顧客満足度向上など、データ活用によって解決したい具体的な課題を優先順位とともに整理します。
ステップ2：データ基盤の構築
データを一元管理し、分析可能な形で蓄積するための基盤を整備します。既存システムの連携、データウェアハウスの構築、クラウドプラットフォームの活用など、自社の規模と予算に応じた最適な基盤を選択します。
中小企業では、まずExcelやGoogleスプレッドシートを活用した簡易的なデータ統合から始め、成果を確認してから本格的なシステム投資を行うアプローチも有効です。
ステップ3：分析体制の整備
データを分析し、経営判断に活用できる形で情報を提供する体制を構築します。専門人材の採用・育成、外部パートナーとの連携、分析ツールの導入を進めます。
重要なのは、分析結果を経営陣や現場担当者が理解しやすい形で可視化することです。ダッシュボードやレポート機能を活用し、定期的な情報共有の仕組みを確立します。
データ分析についてより詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
データ分析の手法を徹底解説。課題別アプローチと具体的な活用事例
データ分析のはじめ方：自社推進とコンサル活用、成功への最適な選択は
ステップ4：運用開始と継続的改善
小規模なパイロットプロジェクトから開始し、成果を確認しながら段階的に適用範囲を拡大します。最初は限定的な部門や業務から始めて、データドリブンな意思決定の効果を実証し、組織全体の理解と協力を得ていきます。
定期的な効果測定と改善サイクルを回すことで、データ活用の精度と範囲を継続的に向上させていきます。失敗を恐れず、トライアル・アンド・エラーを繰り返しながら自社に最適な形を見つけることが重要な要素となります。
データドリブン経営で活用すべきツール・技術
データドリブン経営を効果的に実現するには、目的に応じた適切なツールと技術の選択が重要です。企業の規模や予算、技術レベルに合わせて段階的にツールを導入することで、投資対効果を最大化できます。
BI（Business Intelligence）ツール
企業データを可視化し、経営ダッシュボードを作成するための基盤ツールです。Tableau、PowerBI、QlikSenseなどが代表的で、グラフやチャートによる直感的なデータ表示により、経営陣や現場担当者が迅速に状況を把握できます。
多くのBIツールはクラウド対応しており、初期投資を抑えながら導入可能です。売上推移、顧客分析、在庫状況などのリアルタイム監視により、タイムリーな意思決定を支援します。
データ統合・分析プラットフォーム
複数のシステムからデータを統合し、一元的に管理・分析するためのプラットフォームです。Google Cloud Platform、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureなどのクラウドサービスが主流となっています。
これらのプラットフォームでは、データウェアハウス機能、ETL（Extract, Transform, Load：データの抽出・変換・格納処理）処理、リアルタイム分析機能を提供しており、スケーラブルなデータ基盤を構築できます。
AI・機械学習ソリューション
大量のデータからパターンやトレンドを自動的に発見し、予測分析を行うためのツールです。需要予測、顧客行動分析、異常検知、レコメンデーション機能などに活用されています。
Python、R言語での自社開発に加え、Google AI Platform、Azure Machine Learning、AWS SageMakerなどのクラウドサービスにより、専門知識が限られた企業でも機械学習を活用できるようになっています。
データ分析へのAIの活用については、次の記事も参考にしてください。
AIによるデータ分析を使いこなすには？メリットや重要性、活用手法を徹底解説
データ収集・連携ツール
既存システムやWebサービスからデータを自動収集し、分析基盤に送信するためのツールです。API連携、RPA（Robotic Process Automation）、IoTセンサーデータ収集システムなどが含まれます。
特にRPAツール（WinActor、UiPath、Automation Anywhereなど）は、手作業でのデータ入力を自動化し、人的ミスの削減と作業効率向上を実現します。
セキュリティ・ガバナンスツール
データの適切な管理と保護を確保するためのツールです。データカタログ、アクセス制御、暗号化、監査ログ機能などにより、データガバナンスを強化します。
GDPR（EU一般データ保護規則）や個人情報保護法への対応においても、これらのツールによる適切なデータ管理が不可欠となっています。
GDPR対応については次の記事も参考にしてください。
導入時の選択基準
ツール選択では、自社の技術レベル、予算、将来の拡張性を総合的に考慮することが重要です。まずは無料版や試用版で効果を検証し、段階的に機能を拡張していくアプローチを推奨します。
また、ベンダーのサポート体制、日本語対応、既存システムとの連携性も重要な判断要素となります。導入後の運用・保守を見据えた選択により、長期的な成功を実現できます。
ＮＴＴデータ関西が提供する「データ分析・活用ソリューション」では、お客様の業種、規模、課題に応じた最適なデータ分析ツールのご提案を行っています。豊富な導入実績とコンサルティング経験を持つ専門家がツール選定から導入支援、運用定着まで一貫してサポートいたします。
データドリブン経営を成功させるためのポイント
データドリブン経営の導入を成功させるには、技術的な仕組みづくりだけでなく、組織文化の変革と人材育成が不可欠です。ここでは実践的な4つのポイントを解説します。
データのサイロ化を防ぐ
データのサイロ化というのは、部署や部門において、それぞれが別の業務を行っているため、コミュニケーションが部署を超えてとれていない場合や必要な情報が特定の部署に留まって全体に共有されていない状況のことをさします。
データのサイロ化は、従業員同士のコミュニケーション不足や部署ごとの孤立といった原因のみならず、使用されているシステムやアプリケーションが互いに連携できないために起こっているケースがあります。
データのサイロ化が起こると、情報伝達が滞りやすくなり、データドリブンに活用できません。
人的、組織的、システム的にスムーズなデータ活用ができる状態であるかを確認しておく必要があります。
データのサイロ化を防ぐ可視化の推進についてより詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
データ可視化で経営判断を加速させる導入戦略 ― 技術選定と課題解決のポイント
データ活用できる組織を作る
データ活用が必要であることをすべての従業員が理解し、納得している状況でないと、経営と現場でうまく意思が伝わらないことにもなります。いいかえれば、データ活用の必要性と、データ活用方法を経営者も従業員も理解しておく必要があるのです。そのための教育を行い、主観や長年の勘に頼るのではなく、客観的な意思決定によって活動をすることを、企業文化として定着させていく必要があります。
データを使えるシステムを構築する
データドリブン経営を行うには、前提としてデータを蓄積していく必要があります。また、蓄積されたデータを目的に応じて分析し、使える情報として見える化することも重要です。こうしたデータを扱える環境、システムを構築します。
さらに、システムを構築・運用し、メンテナンスなどにも対応できる人材の確保も欠かせません。現在、多くの企業がDX推進に取り組んでいますが、最大の課題としてDX人材の不足が挙げられています。同様に、データドリブン経営を実施するにも、データの分析方法やシステムの運用方法など、さまざまな専門的な知識と技術をもった人材を確保しなくてはなりません。
従業員のなかから適性をみつけて教育するのもひとつですが、DX支援企業やデータ活用をサポートしてくれる専門企業と連携するのも方法です。特に、クラウドベースのデータ分析プラットフォームやBI（Business Intelligence）ツールの普及により、従来よりも導入しやすい環境が整っています。自社に適したやりかたで、システムを含めた組織構成を見直しましょう。
DX人材についての詳細は以下の記事を参考にしてください。
DX支援企業についての詳細は以下の記事を参考にしてください。
本気でDX実現をめざすときDX支援企業はどう選ぶべきか 〜支援サービスの種類や選ぶときの注意点を解説〜
組織全体のコミュニケーション力を高める
データを活用して、使える状態にしても、情報が部署内のみ、あるいは経営と現場で齟齬が生じている状態ではデータの価値を十分に活かせません。 重要なのは情報が正確に共有される組織であることです。 コミュニケーションツールを活用することや、部署や役職の垣根を越えたコミュニケーションができる組織を構築することも必要になるでしょう。
業界別データドリブン経営の活用事例
データドリブン経営は業界を問わず効果を発揮しますが、各業界の特性に応じた活用方法と成果が存在します。ここでは主要な業界での具体的な活用事例と成果を紹介し、自社での応用可能性を検討する参考にしてください。
製造業：データドリブンによる生産管理システムの刷新
・株式会社正興電機製作所では、30年来運用してきたスクラッチ開発の生産管理システムを刷新し、データドリブンによる製造現場の業務改革を大きく前進させました。統合基幹業務システム「BIZXIM製番」の導入により、生産データの一元管理と可視化を実現し、従来は経験と勘に頼っていた生産計画立案を、データに基づく客観的な判断に転換しています。
本事例の詳細については、下記をご参照ください。
株式会社 正興電機製作所様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西
・住友重機械モダン株式会社では、生産管理システムの全面刷新により、ERPとのデータ連携を強化し、業務効率化とデータ活用を推進しました。リアルタイムでの生産状況把握と過去データを活用した需要予測により、在庫最適化と納期短縮を実現しています。
本事例の詳細については、下記をご参照ください。
住友重機械モダン株式会社様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西
活用データ：生産実績、設備稼働率、品質検査結果、エネルギー使用量、原材料使用量、調達データ、製造データ、在庫データ
通信業：ダッシュボード開発によるデータドリブン経営の実現
株式会社ＮＴＴドコモでは、ダッシュボード開発・データマネジメント支援を導入することで、データ活用の意識が向上し、ドコモショップ各店が簡単に自店のデータを確認できるようになりました。DX推進の気運が盛り上がると同時に注目され始めた「データドリブン経営」を実践しています。
従来は本社や地域本部でしか確認できなかった各店舗の売上実績、顧客満足度、契約状況などのデータを、各ドコモショップが直接確認できるダッシュボードを構築。店舗スタッフが自店の状況をリアルタイムで把握し、データに基づいた改善施策を立案・実行できる体制を整備しました。
これにより、各店舗での自律的なPDCAサイクルが確立され、店舗運営の効率化と顧客サービス品質の向上を実現。全国のドコモショップにおけるデータ活用文化の定着と、現場主導の業務改善が促進されています。
本事例の詳細については、下記をご参照ください。
ＮＴＴドコモの「全社データドリブン経営」推進を支える、ＮＴＴデータ関西のダッシュボード開発、データマネジメント支援
活用データ：店舗売上実績、契約データ、顧客満足度調査、来店客数、サービス利用状況、スタッフパフォーマンス
運輸業：メンテナンス業務の変革とデジタルマーケティングの活性化
西日本旅客鉄道株式会社では、育成研修を活用してデータ分析を内製化し、メンテナンス業務の変革とデジタルマーケティングの活性化を推進しています。従来は外部に依存していたデータ分析を社内で実施する「データの民主化」を実現しました。
車両・設備の保守データと運行データを統合分析することで、予防保全の精度向上と効率的なメンテナンススケジュールを策定。設備故障による運行への影響を最小限に抑え、安全性と定時性を向上させています。
また、「IoTone」（異音検知ソリューション）を活用した設備監視により、従来の定期点検では発見が困難な異常の早期発見を実現。さらに、乗客の利用パターンデータを活用したデジタルマーケティングにより、個人の移動パターンに応じたサービス提案を実現し、利用促進と顧客満足度向上を図っています。
本事例の詳細については、下記をご参照ください。
西日本旅客鉄道株式会社様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西
活用データ：運行実績、車両・設備の保守データ、乗客利用パターン、異音・振動データ、顧客属性情報
運輸業：デジタルサービスプラットフォーム構築によるグループシナジー創出
近鉄グループホールディングス株式会社では、Snowflakeクラウドデータプラットフォームを活用したデジタルサービスプラットフォームを構築し、近鉄グループのシナジーを創出して顧客起点の事業収益拡大を実現しています。
鉄道、百貨店、ホテル、不動産など多岐にわたるグループ事業のデータを統合し、顧客の行動パターンや利用傾向を横断的に分析。これまで各事業で個別に管理されていた顧客データを一元化することで、グループ全体での最適なサービス提案と収益機会の創出を実現しています。
例えば、鉄道利用データと百貨店での購買データを組み合わせることで、個人の嗜好に応じた店舗やイベントの情報提供を行い、グループ施設全体の利用促進を図っています。また、予測分析により需要変動に応じた動的な価格設定やサービス提供も実現しています。
本事例の詳細については、下記をご参照ください。
西日本旅客鉄道株式会社様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西
活用データ：鉄道利用実績、百貨店購買データ、ホテル宿泊データ、不動産利用データ、顧客属性情報、位置情報データ
成功事例の共通要因
これらの成功事例に共通するのは、既存システムとの連携を活用してデータ基盤を構築し、段階的にデータ活用の範囲と精度を向上させている点です。正興電機製作所や住友重機械モダンでは既存ERPとの連携、ドコモでは全国店舗データの統合、JR西日本では内製化による分析体制構築など、それぞれが自社の特性に応じたアプローチを採用しています。
また、単なるデータ収集にとどまらず、現場レベルでの意思決定支援と業務改善に直結させている点も共通しています。データ分析の結果を実際の生産計画、店舗運営、保守メンテナンス、顧客サービスの向上に活かし、継続的にPDCAサイクルを回すことで持続的な成果を上げています。
重要なのは、自社の業界特性と事業規模に応じて、無理のない範囲から始めることです。これらの事例を参考にしながらも、自社の実情に合わせたデータ活用アプローチを検討することが成功のポイントとなります。
まとめ： データを活用したデータドリブン経営で、競争力をつける
競争力を高め、自社の強みを生かした企業活動を行うためには、社会や顧客がいま何を自社に求めているのかを的確につかむ必要があります。経営者の判断はそれだけ重要になっているのです。従来なら、経営者の経験知と勘が企業活動の方向性を決定し、それが成功することも少なくなかったでしょう。また、そうしたことが経営者のカリスマ性を高める要因にもなっていたと考えられます。
しかし、膨大な情報が蓄積され、瞬時に情報がやり取りされる時代においては、社会や顧客の求めるものも短期間で多様に変化します。そうした 激しい流れを遅れることなく理解し、つぎにつなげる判断をするためには、データの活用は不可欠です。
今回紹介した事例が示すように、データドリブン経営は業界を問わず成果を挙げている事例が多く報告されています。これらの企業に共通するのは、既存システムを活用したデータ基盤構築や現場レベルでの意思決定支援に焦点を当てたアプローチです。
重要なのは情報が正確に共有される組織であることです。自社の現状を見直し、データを活用できる体制を構築することは今後の企業成長を左右する大きなポイントでもあります。データドリブン経営体制を整え、成長できる組織をめざしましょう。
ＮＴＴデータ関西では、データ分析における活用基盤の構想策定、構築・運用から全社定着まで支援する「データ分析・活用ソリューション」を提供しています。
本サービスの担当者インタビューもあわせてご参照ください。
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