データ活用とは？定義やデータ活用の方法・注意点について解説

クラウドサービスやIoT、AIの普及により、企業はこれまで以上に多くのデータを収集・蓄積できるようになりました。一方で、「データはあるものの意思決定に活かせない」「分析結果が現場の改善活動につながらない」といった課題を抱える企業も少なくありません。

データ活用で重要なのは、単にデータを収集・分析することではなく、そこから得られた示唆を業務改善や経営判断につなげ、成果創出まで結び付けることです。そのためには、データ基盤の整備だけでなく、現場部門と連携しながら活用目的を明確化し、継続的に改善を進める仕組みが求められます。

本記事では、データ活用の定義や重要性、具体的な進め方、活用のユースケース、成功のポイントについてわかりやすく解説します。 データドリブンな意思決定の実現や、データを活かした業務改革を目指している方は、ぜひ参考にしてください。

データ活用とは？

データ活用の定義

企業活動を通じて取得できるデータは、商品・サービスの販売記録や顧客情報、人事情報など多岐にわたります。このような情報からビジネス上の問題点や解決策を紐解き、企業活動へと反映させることを「データ活用」といいます。

データ活用の具体的な施策は、業種や業態、目的などによって大きく異なります。例としては以下のようなものが考えられます。

• 小売業
  顧客属性や行動履歴、来店時の動線などのデータにもとづき、販売戦略や陳列方法を最適化。POSデータを活用した集客施策の改善やスタッフのシフト調整など。
• 製造業
  生産設備や製造工程から取得したデータを活用し、品質向上や生産性改善を推進。設備の稼働状況を分析して故障を未然に防ぐ予知保全や、品質データを活用した不良要因の特定、需要予測にもとづく生産計画の最適化などに活用。さらに、現場担当者とデータ分析担当者が連携しながら真因分析を進めることで、継続的な改善活動やデータ活用文化の醸成へ。
• 金融業
  顧客の利用状況をもとに独自のクレジットスコアを生成し、与信審査のスピードや精度を向上。顧客の資産データや経済状況などにもとづく、パーソナライズ化された投資アドバイスなど。

当社（パナソニック デジタル）では、データにもとづいて現状を正しく把握し、将来を予測することで、データドリブンな経営と現場改善の実現を支援しています。

企業内に点在するデータの統合・可視化に加え、現場部門とともに課題の真因を分析し、具体的なアクションへつなげることで、継続的な業務改善と意思決定の高度化をサポートしています。

データ分析とデータ活用の違い｜意思決定へ繋げる視点

データ活用は、データ収集から効果検証、施策の改善までを含む、一連のプロセスを表す言葉です。

一方、データ分析はデータ活用のプロセスの一部です。過去の傾向を把握したり、現状の数値を可視化したりすることを指します。データ分析そのものは手段であり、その結果を用いてビジネスアクションや意思決定の精度向上に繋げられなければ、本来の価値を発揮できません。

データ活用は、分析によって得られた知見を具体的な業務プロセスの改善や、新たな戦略の実行へと反映させ、最終的なビジネス成果を刈り取ることまでを強く意識した言葉といえます。

データ活用の重要性

データ活用によって、客観的な指標をもとに販売や経営の戦略を考えることが可能になります。その結果、次のようなメリットが生まれます。

それぞれの要素を紐解きながら、データ活用の重要性を理解していきましょう。

根拠ある意思決定を実現する

データ活用により、経験や勘に頼らない根拠ある意思決定が可能になります。過去の実績やリアルタイムのデータを分析することで、状況を正確に把握し、迅速かつ的確な判断が下せるようになります。結果として意思決定の精度とスピードが向上し、変化の激しい環境でも柔軟に対応できる組織へと進化します。

売上向上と顧客価値の最大化を実現する

顧客データや購買履歴、行動データを活用することで、顧客ニーズをより深く理解できます。これによりターゲットに合わせた施策が可能になり、マーケティングの精度が向上します。結果として、売上の向上だけでなく、顧客満足度やLTVの最大化につながり、継続的な事業成長を支える基盤となります。

新たなビジネス機会・イノベーションを創出する

データ分析を通じて、これまで見落としていた課題や新たなニーズを発見できます。こうしたインサイトは、新サービスや新規事業の創出につながる重要なヒントとなります。データを起点に価値創出を行うことで、既存事業の枠を超えたイノベーションを実現し、企業の可能性を大きく広げることができます。

競争優位性を確立し、企業成長を加速する

データ活用の進展により、企業間の競争は大きく変化しています。データに基づく戦略を実行できる企業は、市場変化への対応力や意思決定の質で優位に立つことができます。さらに、データ活用はDX推進の中核としても重要であり、持続的な競争力の確立と企業成長を実現する鍵となります。

活用できるデータの種類

企業で活用されるデータは多岐にわたります。目的に応じて適切なデータを選択・分析することで、意思決定の精度向上や業務改善につながります。代表的なデータの種類は下記のようなものがあります。

データ活用の方法

ここでは、実際にデータを活用する方法を、5つの手順に分けて解説します。

1. データ活用の目的を明確にする
2. データを収集・加工する
3. 収集したデータを分析する
4. データを可視化する
5. 意思決定に反映して実行・検証する

1. 経営戦略に基づいた具体的な「活用の目的」を設定する

明確な目的がないままデータを収集すると、データを活用するところまでたどり着かない可能性があります。

まずは、経営戦略や事業方針に基づき、解決すべき優先順位の高い課題を特定します。その上で、データ活用によって何を実現したいのかという現実的な目的を設定しましょう。現場の課題解決が経営目標の達成にどう寄与するかを意識することが重要です。

• 全社的な経営判断を迅速化するためのダッシュボード構築
• 既存事業の収益最大化を目指した、顧客離脱予測とリテンション施策の最適化
• サプライチェーン全体の見直しによる、ロジスティクスコストの抜本的削減

このような事柄を検討するのは上層部であっても、実際にデータの収集や分析を行うのは現場担当者です。そのため、現場担当者も含めて検討することが大切です。

2. データを収集・加工する

目的を明確にしたら、それに合致したデータを収集します。

内部データだけではなく、外部データも参考になるため、あわせて活用を検討することが大切です。具体的には、次のようなデータを収集します。

• 販売・売上・在庫に関するデータ
• 顧客属性や行動履歴などの顧客情報
• Webサイトや広告、メールマガジンなどに関するマーケティングデータ
• 従業員に関する人事情報
• アンケート結果やヒアリングの回答などの定性情報
• 国や自治体、リサーチ会社などが公表するサードパーティデータ

データの数と種類は、多いほうが分析時の信ぴょう性が高まります。しかし、一気に広範囲のデータを集めてしまうと、処理・分析が難しくなってしまう場合があります。

売上高や受注率、担当者別のデータなど、データ活用にあたってどういった情報が必要になるか、収集するデータを絞り込んで進めることを意識し、徐々に集めるデータの数と種類を増やしていくと良いでしょう。

また、収集したデータには、エクセルのデータのように集計・比較が可能な「構造化データ」と、提案書やデザインデータといった構造定義されていない「非構造化データ」があります。また、JSONやXMLなど、形式が異なるデータが複数存在するケースも珍しくありません。

形式や種類が異なるデータは、加工を行ってフォーマットや形式などを整えることで、データ分析がしやすくなります。​​​​​​​企業内のシステムを連携するための「EAI」や、データの抽出・変換・書き出しができる「ETL」などのツールを活用すると、スムーズにデータを加工することが可能です。

3. 収集したデータを分析する

収集したデータは、分析を行ってはじめて意味を持ちます。収集したデータに相関性が見つかれば、それぞれの指標改善のために投与すべき予算や人的リソース、あるいは実施すべき施策が明らかとなります。

とはいえ、収集したデータをただ眺めていても答えは出ないため、以下のように着目すべき観点を明確にすることが重要です。分析の軸は、解決したい課題に応じて柔軟に変更しましょう。

4. データを可視化する

分析したデータは、誰が見ても内容が把握できるよう、表やグラフなどを活用して数値を可視化する方法がおすすめです。第三者視点でもわかりやすい分析結果があれば、資料を提出した際に上司や取引先からの理解を得やすくなるでしょう。

また、分析に活用する際は、単一のデータだけでなく、複数のデータソースを組み合わせて活用することも重要です。EAIツールなどを活用して社内外に点在するデータを集約することで、より多角的かつ正確に現状を把握できるようになります。

複数のデータソースを統合して分析することで、新たな気付きや意思決定につながる示唆を得やすくなり、より効果的なデータ活用を実現できます。

5. 意思決定に反映して実行・検証する

分析結果をもとに社内で意見をまとめ、具体的なアクションプランへと落とし込みます。このステップでは、複数の従業員同士ですりあわせを行い、主観的な視点に陥らないよう注意が必要です。

また、施策を実施したあとは効果検証を行うことが大切です。KGI（最終目標）やKPI（中間目標）にもとづいて成果を評価し、課題解決につながっているかどうかを確認しましょう。

データ活用のユースケース

データ活用は、単にデータを分析することではなく、業務課題の解決や意思決定の高度化につなげることが重要です。製造・小売・金融などの業界別の活用例に加え、経営企画からオペレーション、顧客接点まで、企業活動における代表的なユースケースを紹介します。

製造・小売・金融などの活用例

製造業：設備から収集したセンサーデータや品質データを分析し、故障の予兆検知や不良要因の特定を実施。突発的な設備停止の防止や品質向上、生産性改善につなげる。

小売業：ID付POSデータや購買履歴、天候データなどを組み合わせ、高精度な需要予測を実現。欠品や廃棄ロスを削減し、売上最大化を図る。

金融業：取引履歴や顧客行動データを活用し、不正利用の検知や与信判断の高度化を実現。リスク低減と顧客体験向上の両立を支援する。

部門ごとの活用例

経営・企画領域：売上や利益、需要予測などのデータを活用し、経営判断や事業戦略の精度向上を実現

オペレーション領域：生産・物流・在庫管理に関するデータを分析し、業務効率化やコスト削減を推進

顧客接点領域：営業活動やマーケティング施策のデータを活用し、顧客獲得や売上拡大につなげる

サービス領域：顧客の利用状況や問い合わせデータを活用し、顧客満足度向上やサービス品質改善を実現

データ活用を阻む主な課題と解決へのアプローチ

データを活用する際は、いくつか注意すべきポイントがあります。

データ収集・管理の負担を考える

データ収集から分析、施策の改善までの流れを構築するには、ある程度の費用がかかります。費用の一例として、データを収集・分析するためのツールの導入や新たな人材の採用、従業員の教育などに関する費用があげられます。

また、新旧システムの統合時に障害が発生するなど、保守管理の手間が大幅に増える可能性も考えられます。

データ活用においては、このように想定される金銭的・人的な負担を考慮することが大切です。まずは、特定の部署のみで運用するような形で、スモールスタートを心がけましょう。

スキル・人材不足への対策と組織体制の構築

データ活用を推進するには、データを取得するプロセスを構築するのと同時に、取得したデータを社内で分析・活用するための体制を整えることも必要です。

ビジネスで成果をあげることを目的として、データ活用を積極的に推進するチームを作りましょう。そのうえで、高度な分析を行う必要が生じた場合は外部の専門家に相談したり、内部人材の育成を進める等の中期的な対応を 検討します。いずれも、データ活用に必要なロードマップとして、予算も含めて描いていくことが大切です。

現場との連携不足によりデータ活用が定着しない

データ活用が失敗する典型的なパターンとして、現場との温度差があります。分析チームが現場の業務実態を無視した分析結果を出しても、施策として定着しません。スモールスタートの段階から現場のキーマンを巻き込み、データによって「業務が楽になった」「成果が出た」という成功体験を共有することが不可欠です。

データのサイロ化・品質管理における課題と対策

部門ごとにシステムが独立し、データが分断されている「サイロ化」も大きな障壁です。データの定義やフォーマットがバラバラでは、統合的な分析ができません。これを解決するには、ETLツールなどを活用したデータ連携基盤の構築と並行して、全社共通のデータ管理ルール（データガバナンス）を定めることが求められます。

当社でもサイロ化に関する多数のご相談を受けます。

こちらの記事もご覧ください。

個人情報の取り扱いに気を付ける

使用するデータの種類によっては、個人のプライバシーを侵害する恐れがあるので注意しましょう。

先ほど紹介した「情報通信白書（2023年）（※外部サイトに移動します）」によると、サービス利用時のパーソナルデータの提供について、不安を感じる消費者が非常に多いことがわかります。特に、望まない形でのデータの再利用や、情報流出後の悪用に大きな不安を感じています。

画像引用元：「8.サービス利用時のパーソナルデータ提供に抵抗を感じる理由」情報通信白書（2023年）｜総務省　

万一、顧客や取引先の情報が外部に流出すると、企業の信用に大きな悪影響を及ぼすでしょう。パーソナルデータを扱う機会が多い企業のデータ活用では、情報漏洩や悪用への対策が不可欠です。

業務に社内のデータを活用しよう

精度の高い経営判断や業務改善を実現するためには、経験や勘だけに頼るのではなく、データにもとづいて現状を把握し、意思決定につなげることが重要です。データドリブンな意思決定は、変化の激しい市場環境において持続的な企業成長を支える基盤となります。

しかし、多くの企業ではデータが部門やシステムごとに分散しており、必要なデータを迅速に活用できないという課題を抱えています。データ活用を推進するためには、まず社内に点在するデータを連携・統合し、誰もが必要な情報へアクセスできる環境を整えることが重要です。

パナソニック デジタルのDataVeinは、企業内に散在するデータの可視化・分析までを支援するデータ活用の伴走支援サービスです。経営層から現場部門までが同じデータをもとに迅速な意思決定を行える環境づくりを支援し、データドリブン経営の実現をサポートします。

また、データ連携基盤として活用できるASTERIA Warpは、ノーコードで複数システム間のデータ連携を実現できるEAIツールです。基幹システムやクラウドサービスなどに分散したデータを効率的に統合し、データ活用の土台となる環境整備を支援します。

パナソニックグループでは、20年以上にわたり培ってきたデータ連携・データ活用の知見をもとに、構想策定から基盤構築、活用定着まで伴走型で支援しています。データ活用やデータ連携に課題をお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。