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近年、企業のデータ活用に関連する動きが活発です。データの利活用により業務効率化や売上増大などが期待されています。ビッグデータ活用時代、企業はデータ利活用をどのように進めるのでしょうか。

ビッグデータは、データの量・種類ともに多いのが特徴の一つです。この大量のデータを分析するためには統計などの専門的な知識を有した人材が必要になります。経営者や管理部門の担当者からすれば、どのようにビッグデータを活用すればいいのか直感的にイメージしづらい面もあります。

例えば、大量の売上データを処理するためには、他のデータとの関連付けや、正しく統計処理がされなければ、データから意味のある分析結果は得られにくいと考えられます。分析結果をもって他部門に改善行動を依頼するにしても、即座には動けないのが実際です。

一方、ユーザ部門のデータは、業務に関連した売上情報や顧客情報にデータを絞ってデータ分析を行うため、専門的な知識がなくとも簡単なトレンド分析やデータ分析は可能です。データを入手さえできれば、ある程度どう仕事に利用できるのかイメージがつきやすく、行動にも反映させやすい利点があります。

例えば、大量でなくとも自部門に関連する売上データをExcelで分析するだけでも、この結果を業務に利用できる可能性は高いと考えられます。専門知識がなくとも、正しくデータの分析ができるように、レポーティングのテンプレート化や、データ分析のフォーマットさえあれば、データを活用する社内風土を作ることも可能ではないでしょうか。

したがって、企業としてどうビッグデータを活用していくか検討を進めるよりも、ユーザ部門でデータを活用するためにはどうすればよいか考えるほうが、業務改善や売上増大などの効果が期待しやすいのではないかと考えられます。

企業のビッグデータの活用への関心は高い傾向にあります。

データ活用状況については「データの収集・蓄積」が最も進んでいます。一方で、「データ分析による現状把握」「データ分析による予測」と活用ステージがより高度になるにつて、対応できている企業は少ないのが現状です。

今後、IoTやAIなどビッグデータに関連する市場が成長するに従い、企業のデータ利活用は進んでいくと考えられます。

データの活用は企業により様々です。

総務省の調査（情報通信白書 平成27年版）　によると「経営全般」、「企画、開発、マーケティング」、「生産、製造」、「物流、在庫管理」、「保守、メンテナンス」の5つのデータ活用領域のうち、「経営全般」、「企画、開発、マーケティング」でのデータ活用の割合が高く、またいずれかの領域でデータを活用している企業は約8割という調査結果があります。

データの活用は業務効率化だけではなく、付加価値向上/競争力強化の狙いがあると考えられます。

ビッグデータ活用に関する機運が高まる一方で問題・課題もあります。

ITの様々なメディアや調査会社が企業のビッグデータ活用に関する調査が行われております。問題・課題として散見されるのは「費用対効果が不明であること」「データを活用する人材の不足」です。

総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」（平成29年）によると、とくに日本の企業における問題・課題は「収集データの利活用方法の欠如、費用対効果が不明瞭」と「データを取り扱う人材の不足」という調査結果があります。

つまり、ビッグデータ活用を企業として推進していくためには「費用対効果を明確にするための工夫」と、「データを扱える人材を確保するための工夫」を考え、問題を解決することが重要になります。

データの利活用は必ずしも統計などの専門知識のある人材を確保しなくてはいけないというわけではなりません。費用対効果も工夫すれば改善できる可能性があります。

総務省「ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究」（平成27年）によると、「業務に応じた各担当者」が「Excel、Access等の基本ソフト」を使ったt場合、データ分析を行う場合は、データ活用効果を「得られた」と「得られなかった」にはあまり差がなく、「専門のデータ分析担当者」が「データ分析ソフト、統計ソフト」を使った場合、データ活用の効果が得られやすい結果が出ています。

例えば、「業務に応じた各担当者」が高度な分析ツールを使わなくとも、データ活用効果がでるような工夫はできないでしょうか。分析方法をパターン化したり、分析対象のデータの簡単に扱える環境を整備することで、人材不足を解消し、費用対効果を高める動きも可能であると考えられます。

つまり、ビッグデータ活用を企業として推進していくためには「費用対効果を明確にするための工夫」と、「データを扱える人材を確保するための工夫」を考え、問題を解決することが重要になります。

まずは現状を把握し、どのステップ、どのステージを目標としてデータ利活用を推進していくのかを決める必要があります。

[ビジネスへの活用段階]

・STAGE１：事象単位での活用

・STAGE２：部門での活用

・STAGE３：会社全体での活用

データ活用に対し、理解がある企業であれば、BI/BAシステムの導入や専門家の支援を受けることでSTAGE3を目指すことも可能です。しかし、データ活用に先進的な企業を除けばSTAGE１・２の段階にある企業が多いのではないでしょうか。この場合は、部門で取得可能な予算を確保し、大きさ問わず成功事例を作ることが重要です。そして、社内に展開させることが現実的な進め方になります。

今までデータ管理の主力がExcelやAccessになっている場合、古いBIシステムやERP・基幹系データ検索システムの再構築する場合は、現状把握はとくに重要になります。どのデータが必要/不要で、どのようにすれば効率よく利用できるのかを見直す必要があります。

[データの活用段階]

・STEP１：収集・蓄積

・STEP２：可視化

・STEP３：分析・解析

・STEP４：ビジネスモデルのリノベーション

近年、データ収集などのコストが低下していており、いままで取得できなかったデータも容易に取得できるようになりました。しかし、ただ新たにデータを収集するのではなく、活用されていないデータの有効活用や、データの利活用業務の効率化（データを入手するまでの手続き）を検討したほうが、業務改善や売上拡大に貢献できる可能性があります。

新たに必要になるデータは蓄積するのに時間を要しますが、活用されていないデータは用途を見つけさえすればすぐに使うことが可能だからです。

また、最新のテクノロジーを活用することも有効です。例えば現在、クラウドのデータベースの活用やクラウド型のBIシステム・検索システムが、オンプレミスによる導入と比較して初期コストを抑えて導入できます。セキュリティ面を考慮したハイブリットクラウドでの利用も人気があります。オープンソースのデータ分析ツールやBIシステムを活用することで、費用を抑えつつ、データの利活用を模索することが可能になります。

[企業のデータ活用の進め方の例]

・クラウドサービスやオープンソースを活用し、初期費用を抑えながら部門・企業のデータ活用を推進する。

・部門でデータ活用をはじめて導入効果と実績を積み上げ、成功事例を全社に展開する。

・旧BI・データ検索システムの再構築の予算等を活用し、全社でデータ活用をしやすいシステムを構築する。

社員一人ひとりがデータを自由に利用できる環境を整備することは、データ利活用をユーザ部門に任せるこということです。

整備しなかった場合、データを管理している部門に問合せ入手する等の手続きが発生します。両者を比較すると、人的・時間的にもコストに差がでてきます。

また、他人にデータをお願いするよりも、自分自身でデータを分析するほうが、ユニークな発想ができたり、分析結果に対する納得感が生まれやすいのではと考えられます。

例えば、顧客満足度の調査結果の把握、売上の予実データの見える化・管理、市場予測・KPIの把握等がリアルタイムででき、情報の共有もしやすくなるのではないでしょうか。

そのため、ユーザ部門でデータを利用できる環境を整備することは結果的として会社全体の業務改善、売上拡大に貢献できると考えられます。

データの活用方法は各企業により異なります。事例を確認しても、業種や業態により必要とするデータや、各企業が保有しているデータは様々です。実務上では、同じ社内においても部門や個人が必要とするデータの種類は異なることが想定されます。

データの利活用を推進していく難しさの一つは、この「データ利用の多様性・多面性」にあるのではないでしょうか。ある部門や業務に最適化されすぎたシステムを導入すると「他の業務で使えない、データ利用がしにくい、体制が整わない」ということになります。

また、情報通信白書や政府機関が公開しているさまざなな調査情報では「データを活用する人材が不足している」「データ活用を進める環境を整備できる人材がいない」に類した問題・課題が確認できます。これらを解決方法の一つは、ＩＴを活用した各手続きの自動化です。

今後ますますデータ活用が進んでいくといわれています。さまざまなスキルレベルの人材のニーズに答えるためには、手続きの自動化、利便性・汎用性があり、シンプルなデータ利活用環境が必要なのではないでしょうか。刻々と変化する外部環境への対応という観点でも、高度な、複雑な仕組みを構築するより、汎用性をもたせたシンプルな仕組みであれば、対応できる可能性があります。

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