DXにおけるデータ活用とは？重要性と活用効果を解説

　DXは現代企業の成長にとって、不可避な取り組みとなっています。
そのなかでも日々蓄積されるデータをいかに活用できるかは、重要な課題です。
自社が保有する多種多様なデータは、組織の重要な資産となり、これを実務に活かすことでDX推進の大きな力となります。

　今回は、自社のデータ活用のヒントとなるDXにおけるデータ活用の重要性やメリット、手順などの情報を解説します。

DXにおけるデータ活用の重要性について知りたい方
自社データを活用してDXを推進したい方
データ活用によるDXの成功事例を知りたい方

1.DXにおけるデータ活用の意義と重要性

　DXにおけるデータ活用の前提として理解しておきたいのが、「DX＝データ活用」ではないという点です。
DXとはデジタル化を活用して、ビジネスモデルや業務のあり方そのものを変革し、成長力を獲得し続ける取り組みを指します。
DXを目指す過程においては、デジタル化やデータ化、そしてそれらを通じた業務変革が必要です。

　そのため、データ活用自体は手段であり、DXの一構成要素であると言えます。
データを通じて自社の課題、顧客・市場のニーズなどの現状を把握することができ、改善策の手がかりを得ながら今後の戦略を決定する根拠にできます。

　DXにおけるデータ活用とは、データを収集、分析し、意思決定や業務の改善に活かすプロセス全体です。
データを使って業務を行うといった一部の取り組みではないことを十分に理解しておかないと、真の意味のDXを実現することなく、自己満足で終わってしまう可能性があるでしょう。

2.データ活用からDXを進める手順

　DX推進に向けた、データ活用の流れについて解説します。

2-1.課題の明確化

　はじめに、組織が解決しようとする課題や達成しようとする目標を明確にします。
DXプロジェクトの目的を定義することで、組織が解決しようとする課題や達成しようとする目標を設定することができます。

2-2.データ収集方法の検討

　課題や目的に合わせて必要なデータを収集する方法を検討します。
既存のデータソースを活用するか、新しいセンサーやデバイスを導入して新たなデータを得る必要があるかなども含めて考える必要があります。

2-3.データ収集

　上記で提案されたデータ収集方法から適切なものを選択し、データ収集を実施します。
テキスト、数値、画像、音声、センサーデータなど、後述する分析を意識した形式とすることが重要です。

2-4.分析

　データ分析にはさまざまなフレームワークや統計的手法があります。
データだけを集めても、そこから導き出されるものがなければ、役立ちません。
データ形式と目的を意識し、業務への活用につなげるための実用的な結果を得られる分析であることが大切です。

2-5.活用

　分析結果を活用して、課題の解決や目標の達成に向けたアクションプランを策定します。
具体的には、ビジネスプロセスの最適化、製品やサービスの改善、マーケティング戦略の最適化、戦略における意思決定の根拠などが挙げられます。

2-6.デジタル化

データを活用するために、プロセスやシステムによるデジタル化を行います。
クラウドコンピューティング、IoTデバイスの導入、データを整理しながら目的別に保管するデータウェアハウスの構築などの手法があります。

2-7.DX

　データ活用を通じて、組織全体のデジタル化が進められます。
業務プロセス、ワークフローがデジタルに適応するようになり、効率や生産性の向上が期待されます。
DXは連続的なプロセスです。
一部で効果を上げられてもそれで終わりではありません。
組織がデータの活用を継続し、組織として進化し続けることが求められます。

　データ収集から活用には、DXツールやデジタル技術の活用が不可欠です。
DX推進に役立つ情報は、以下の記事で解説しています。

「DX推進に役立つツールを紹介！選定のポイントも解説」
「DXにおける技術の種類とは？課題解決に役立つ情報を解説」

3.データを活用してDXを推進した取り組み事例

　データ活用で成功が見られる具体的な事例について取り組み内容、効果を説明します。

3-1.Netflix

　動画配信サービスを展開するNetflixでは、コンテンツ推薦アルゴリズムを開発し、顧客の視聴履歴、評価、好みなどのデータを基に、個別のコンテンツを提供しています。
個々のユーザーに合わせた内容が表示されやすくなることで、顧客満足度の向上に貢献しています

　単なる配信サービスと一線を画すこのデータ駆動型のアプローチにより、世界的な支持を獲得したNetflixは急速な成長をとげ、業界をリードする存在となりました。

3-2.Amazon

　ショッピングサイトを運営するAmazonでは、顧客の購買履歴とブラウジングデータを利用して、個別の商品提案を行うことで、売上の増加につなげています。
加えて、販売データの分析により、在庫管理と物流の効率化を実現しました。

　Amazonでは顧客に関する個人属性データの項目は500以上と言われています。
巨大プラットフォームの構築によって収集されるデータを余すことなく活用することで、オンラインサービスの巨人と言われる位置を築き上げてきました。

3-3.Tesla

　電気自動車などの製造をするTeslaは自動運転技術の開発において、大量のセンサーデータとAIを活用してきました。
自動車がリアルタイムでデータを収集し、運転体験を改善するためのアップデートを常時提供します。

　Teslaはプロダクトそのものにセンサーを搭載してデータを収集し、さらなる進化につなげる企業のお手本となっています。

3-4.UberTaxi

　配車サービスを提供するUberTaxiは位置情報データと乗車データを駆使して、乗客とドライバーのマッチングを行ってきました。
トラフィックパターンを分析し、運賃を最適化するなど、データに基づく意思決定を重要視しています。

　日本国内では地域ごとに一律のタクシー運賃が決められているため、ダイナミックプライシング（DP）と呼ばれる料金の仕組みは導入されていませんが、リアルタイムのデータ活用という点で今後さまざまな分野への応用が期待されます。

　DXの取り組み事例から、自社でもDXを推進していきたいが何から始めたら良いのか分からないという方は、ぜひ当社のサービスサイトをご覧ください。
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4.DX推進におけるデータ活用の注意点

DX推進におけるデータ活用の注意点を解説します。

4-1.セキュリティの確保

　データ活用には常にセキュリティリスクが伴います。
情報漏えい、外部からの攻撃に対する備えを徹底するために、効果的と思われるセキュリティ対策を実施し、データへのアクセスを制限する必要があります。

4-2.プライバシーへの配慮と法令遵守

　データ収集と活用に関する法的要件や倫理的な側面への配慮が重要です。
個人情報保護法や規制を遵守し、プライバシーの侵害、データの取り扱いの不備を回避します。

4-3.データ品質の確保

　データは正確で信頼性のあるものでなければ意味がありません。
誤ったデータを基に意思決定を行うことにより、企業に損害を与える深刻な問題を引き起こす可能性もあります。
データ品質の確保のために、収集、整理、クレンジング、正規化などのプロセスを確立することが重要です。

4-4.ビジョンと戦略の明確化

　データ活用を推進する前に、明確なビジョンと戦略を策定する必要があります。
自社におけるDXとは何か、どこを目指しているのか、そのためにデータ活用がどのような役割を果たすのか、またどのようにビジネス戦略と連動するのかを理解し、全社で共有することが求められます。

4-5.組織全体への理解の浸透

　DXが単なるテクノロジーの導入だけでなく、組織文化の変革であることへの理解が重要です。
経営者層や管理層だけが理解していても、現場に伝わっていなければ協力が得られません。
データ活用は現場でこそ必要とされるものです。
根本的なDXおよびデータ活用の意義を、管理層から一般社員まで浸透させることで実現へと結びつきます。