1. データドリブン経営とは

データドリブン経営は、「データをもとにした経営」を意味する言葉です。ビジネスにおける意思決定プロセスを、データに基づく分析によって支えることで、企業の競争力を向上させることが可能です。経験や直感に頼って経営判断を行うのではなく、データを根拠とした分析を中心に据えることで、より客観的かつ正確な意思決定を行うことができます。

従来のデータ活用との違い

データ活用とは、データをビジネスの重要な要素として活用することを指します。ただしこれは、データが組織内で中心的な役割を果たすことまでを強制するものではありません。そのため従来のデータ活用では、組織内の部門や特定の職位、プロジェクト単位でデータを利用する程度にとどまっているケースも多いです。
一方で、データドリブン経営は組織全体の戦略的な意思決定において、データが中心的な役割を果たします。組織全体でデータを活用する文化を根付かせ、データや数字を共通言語として、組織全体が意思決定をしていくことが特徴です。

2. データドリブン経営の必要性

現代のビジネス環境において、データドリブン経営の必要性がますます高まっています。背景として以下のようなことが挙げられます。

まず、ニーズの多様化についてです。近年では情報ネットワークの進化に伴い、消費者は情報に簡単にアクセスできるようになり、多様な選択肢が容易に比較できるようになりました。そのような環境下で競争優位を確立していくためには、データを通じて顧客を理解し、個々のニーズに対応した製品やサービスを提供していくことが重要です。
また、ビジネスプロセスが複雑化するにつれて、ビジネスに関わるデータ量も増えています。その膨大な量のデータから適切な情報を抽出して活用し、より迅速かつ効果的な意思決定を実現することで、企業は複雑な環境に適応し、競争力を向上させることができます。さらに、近年、企業がDXの取り組みを進めており、組織内に分散していたデータが集約されたり、従来は測定できなかったデータも容易に集められるようになったりと、よりデータを活用しやすい組織体制が多くの企業で整いつつあります。これらを、いかにサービス開発や業務プロセス改善・コスト削減につなげられるかが重要となっています。

3. データドリブン経営のメリット

データドリブン経営に取り組むことにより、以下のようなメリットを得ることができるでしょう。

以下にてより詳しく解説していきます。

売上や利益率を根拠に基づいて改善できる

データドリブン経営では、企業が蓄積したデータを分析し、その分析結果をもとに戦略や施策を立てます。過去のデータやトレンドを踏まえた的確な施策は、経験や勘による施策よりも、売上や利益率の改善につながりやすいでしょう。
例えば、過去の売上データを分析することで、売れ筋商品や需要の高い地域を把握し、販売戦略を立てることができます。

顧客ニーズをより正確にビジネスに反映できる

データを活用して顧客に関する情報を収集・分析することで、顧客の行動やニーズを把握することができます。また、その分析結果をもとに、より顧客ニーズを正確に反映した意思決定ができれば、さらなる顧客満足度の向上や差別化が可能です。
例えば、購買履歴やアンケート結果などから、どのような商品やサービスが顧客に需要があるかを把握することができます。また、顧客の嗜好や傾向を分析することで、顧客にとってより良い体験を提供するための施策を講じることができるでしょう。

客観的な視点で意思決定できる

データドリブン経営は、データに基づいた客観的な分析と判断を重視するため、個人的な主観や感覚に左右されずに意思決定を行うことができるというメリットがあります。
例えば、ある製品の販売促進策を検討する場合、過去の販売実績データや顧客データを分析することで、どのようなターゲット層にアプローチすべきか、どのような販促施策が効果的かを客観的に把握することができるでしょう。その結果、間違った判断をするリスクを減らし、より的確な意思決定を行うことが可能です。また、データに基づく分析結果は誰にとっても分かりやすく、共有しやすいため、組織全体で共通認識を持ち、より迅速かつ効率的な意思決定ができるようになります。

4. データドリブン経営のデメリット

データドリブン経営には以下のようなデメリットがあります。

以下、それぞれについて詳しく解説していきます。

データの収集・分析ができる人材が必要

データドリブン経営を進めるには、それを行うための人材が必要です。しかし、データを収集したり分析したりするには専門的な知識が必要であり、そのような人材の採用や外注には大きなコストが必要になる可能性があります。例えば、求人ボックスのデータによると、データサイエンティストの平均年収は696万円と、平均より高い傾向にあることが分かります。
また、採用に時間がかかったり、自社内で育成する場合においても時間がかかったりして、ビジネスチャンスを逃してしまう可能性もあります。現時点でデータを扱う専門家が自社内にいない場合は、専門家を採用するか、自社で育成するか、もしくは必要な部分だけ外注するのか、などコストや時間を含めてしっかり検討することが大切です。

データの蓄積に一定の時間がかかる

データドリブン経営において、データの蓄積には一定の時間がかかります。この問題に対応する方法としては、以下のようなことが考えられます。

例えば、データの収集・分析を自動化し、分析結果をリアルタイムに確認できるようにすることで、迅速な意思決定が可能になります。またデータの蓄積が完璧に揃っていない場合でも、今あるデータから考えられる限りの範囲で意思決定に利用していくことで、ビジネスの成功確率は大きく変わるでしょう。

データベースやシステム導入にコストがかかる

データドリブン経営に必要なデータベースやシステムを導入・活用するためには、システムに関するコストに加えて、専門的な知識を持つスタッフの採用やトレーニング、システムの設計・構築・運用に対するコストも必要になります。
これらのコストについては、ビジネスの効率化や収益の増加など、将来的なリターンを見据えた経費として位置づけるのが適切です。データドリブン経営を進めるにあたっては、長期的な視野で施策を進める必要があります。

5. データドリブン経営の基本的な進め方

データドリブン経営を進めるには、以下のような手順で進めるとよいでしょう。

データドリブン経営の進め方

以下、それぞれの手順について詳しく見ていきましょう。

（1）環境を整備する

データドリブン経営を進めるためには、事前に環境を整備することが重要です。具体的には、データを扱うためのシステムやツール、データ分析や解釈を行う人材、データを蓄積するためのストレージやデータベースなどに加えて、それらを運営するための組織体制の構築です。

環境を整備する段階におけるポイントとしては以下のようなことが挙げられます。

データドリブン経営を進めるには、経営層のリーダーシップが必要です。企業内にデータドリブン経営に対して懐疑的な意見や態度がみられると、コストをかけた施策もしっかり効果を発揮しない可能性が高くなります。データを活用して意思決定を行う文化を浸透させるために、経営層が率先して取り組むことが大切だといえます。
また、データ活用の方針を策定することが大切です。現在どのようなビジネス上の課題があり、そのためにどのようなデータを収集するか、どのような分析手法を使うか、どのように活用するかなどを定めます。そして、それらの方針に基づいてデータを収集・分析するためのITインフラを整えなければなりません。データの保管場所や分析ツール、分析に必要なコンピュータリソース、人材リソースなどを整備する必要があります。

（2）システムを導入する

データドリブン経営を進めるためには、適切なシステムを導入することが重要です。具体的には、データベースやデータ分析・可視化に関するシステムなどが挙げられるでしょう。

まず、データを分析において何を目的とするのか、そのためにはどのようなデータが必要なのかを明確にしておくことが重要です。その上で目的に合わせて、適切なシステムを選定する必要があります。また、データの品質は、分析結果の信頼性に大きな影響を与えます。そのため、システム導入前に、データの品質を確認し、必要に応じてクレンジングや整形を行うことが重要です。そして、システム導入後も、定期的にデータ品質管理を行う必要があります。
さらに、システムを導入しただけでは、データドリブン経営を進めることはできません。システムの使い方をしっかりと習得することが重要です。必要に応じて、システムを自社に合わせて活用するのではなく、自社の運用体制をシステムに合わせて再構築するといった柔軟な対応も求められます。

（3）領域を決定する

データドリブン経営を進める手順の中で、「領域を決定する」ことは重要なステップです。具体的には、売上の向上、コスト削減、新商品開発などが挙げられるでしょう。
領域を決定する際のポイントとしては以下のようなことが挙げられます。

データドリブン経営においては、ビジネス目的に合わせた領域を選定することが重要です。たとえば、顧客獲得や顧客ロイヤルティの向上など、重要なビジネス目的に対応する領域を選定します。
また、領域を選定する際には、データを入手可能な領域を優先的に選択する必要があります。データを入手できない領域を選択しても、データドリブン経営を進めることはできません。この段階でできるだけ具体的な分析課題まで想定しておくと、データの入手可能性についてより正確に見当をつけることができます。

さらに、複数の領域を選定する場合には、優先順位を設定することが重要です。データドリブン経営を進めるにあたっては、全ての領域を同時に取り組むことは困難です。優先順位を設定し、重要度の高い領域から取り組むことが望ましいと言えます。

（4）データを収集する

環境の整備やツールの整備、領域の絞り込みが完了したら、データ収集を行います。この段階でのポイントとしては以下のようなことが挙げられます。

まず、どのようなデータを収集するのかを決定しなければなりません。例えば、顧客の属性データや行動データ、売上データ、広告データ、サイトアクセス解析データなどが考えられます。収集するデータは、目的に合わせて選択し、必要なデータを収集するようにします。
また、データを収集する際には、データの信頼性を確保する必要があります。データの正確性や完全性、一貫性などを確認し、収集方法や収集場所などを検討する必要があるでしょう。

データの収集方法には、手動での収集や自動化された収集などがあります。手動での収集の場合、時間がかかる場合があるため、自動化された収集方法を採用することが望ましいです。また、自動化された収集方法を採用する場合、データの取得方法やデータの更新頻度などを検討する必要があります。

（5）データを分析する

データを収集したら、集めたデータを分析していきます。この段階でのポイントとしては以下のようなことが挙げられるでしょう。

データ分析を行う前に、何を分析するのか、何の問題を解決するために分析するのかを明確化することが重要です。そうすることで、データ分析に必要な情報を選択することができ、より効率的な分析が可能となります。
また、収集したデータのうち、データ分析に適したデータを選択することが重要です。そのためには、データの品質や信頼性、統一性、利用可能な期間などを考慮する必要があります。データの加工や整形が必要な場合は、事前に処理を行っておくことが望ましいです。

さらに、分析目的に合わせた適切な分析手法を選択することが重要です。データ分析には、統計分析、機械学習、データマイニングなど、さまざまな手法があります。分析目的やデータの種類に応じて、最適な手法を選択することが求められます。

その他、分析結果をわかりやすく表現することが重要です。可視化ツールを使って、グラフや表などで分析結果を視覚化することができます。視覚化により、データの傾向やパターンをより明確に把握することができるのです。

（6）戦略・施策を策定・実行する

集めたデータを分析したら、データドリブン経営に取り入れる形で戦略・施策の策定と実行を行っていきます。この段階では、以下のような流れで戦略・施策の策定・実行を行っていきます。

データドリブン経営においては、データをもとに現状を正確に把握し、課題を特定することが重要です。具体的には、顧客の行動や商品の売り上げなどのデータを分析し、現状を客観的に評価します。
次に、現状を把握した上で、具体的な目標を設定します。目標は、売上の向上や顧客満足度の向上など、数値目標として設定することが望ましいといえるでしょう。
目標を設定したら、具体的な戦略・施策を策定します。戦略は、目標達成に向けて取り組む具体的な方針です。そして、その戦略に即した具体的な施策を策定します。その際には、データに基づいた需要予測などを交えることで、より成功確率の高い施策を選択して実行することが可能になります。
戦略・施策を策定したら、実行に移ります。実行段階では、目標達成のための成果の進捗を随時管理することで、戦略・施策の迅速な軌道修正を行うことができます。
実行後には、成果を評価し、目標達成に向けた改善点を把握します。また、戦略の実行において得られたデータを次の戦略の策定に活用することで、より効果的なデータドリブン経営が実現できます。
以上がデータドリブン経営における戦略の策定から実行までの流れです。このようにしてデータドリブン経営では、定量的なデータ分析に基づく正確な情報をもとに戦略を策定し、実行することで、ビジネスの成果を最大化することを目指します。

6. データドリブン経営の成功事例

データドリブン経営は近年注目を集めている手法であり、さまざまな業界で実際に取り入れられています。ここでは、そうした企業の中で代表的な事例として、以下をご紹介します。

ヤマト運輸株式会社

ヤマト運輸では2021年3月期よりデジタル分野に1,000億円を投資し、300人規模のデジタル組織の立ち上げを実施。この組織では具体的なアクションのひとつとして「データドリブン経営」を掲げており、「データの見える化と予測による、意思決定の最適化とスピード強化」を目指していることが分かります。
具体的には「徹底したデータ分析とAIの活用で、需要と業務量予測の精度を向上させ、予測に基づく人員配置・配車・配送ルートの改善」といったことが行われています。なお、2022年3月期の業績を見てみると、売上高が前年同期比で5.8%増えているなど、一定の成果が表れているとみることができるでしょう。また、本取り組みに関する以下のレポートを見てみると、担当役員の中林氏は、人材の育成が重要であることについて触れています。これからデータドリブン経営を具体的に進めていきたいと考えている方にとって非常に重要な資料となるでしょう。

参考：ヤマト運輸「統合レポート2020 データ戦略・イノベーション戦略の推進」

日清食品株式会社

日清食品では、2021年度の決算報告において、「デジタル時代における事業構造改革の推進」の2つ目に「データドリブンなソリューション提案」を活用することが掲げられています。
具体的には、「ID-POSデータを活用したクロスセルの促進、デジタルサイネージを活用した売り場での商品アピール、アプリを用いた販促など、デジタルコンテンツの活用と売り場のエンタメ化による商品や売場の価値訴求」が挙げられています。価格訴求において、従来の「性別」や「年代」といった属性を用いたデータ分析だけでなく、多様化する消費者のインサイトにフォーカスすることが掲げられているのです。

参考：日清食品「日清食品HD 2021年度 第2四半期決算報告」

KDDI株式会社

KDDIは2018年より、データ分析などを事業として行うグループ会社と供に「データサイエンティスト育成プログラム」を実施し、データドリブン経営を加速することを公表しています。本プログラムはグループ会社のデータサイエンティストが、KDDIの社員向けにフルタイムで3カ月間、専門的な講義を行うというもので、グループに専門的な知識や技能を持つ企業ならではの施策だといえるでしょう。
なお、KDDIの業績を見てみると、2022年3月期の連結売上高は前年期比2.5%増の5兆4,467億円であり、2018年頃からみても概ね右肩上がりとなっています。KDDIのこうした取り組みは、データドリブン経営を進めるにあたって、まずは人材の育成が重要であるということが分かります。

参考：KDDI「KDDI、データドリブン経営を加速させる「データサイエンティスト育成プログラム」を開始」

7. データドリブン経営を成功させるポイント

データドリブン経営を成功させるためのポイントとしては、以下のようなことが挙げられます。

従業員への周知および意識の改革

従業員への周知および意識の改革は、データドリブン経営を成功させるために非常に重要なポイントの1つです。ここでは、具体的なポイントとして以下3つをお伝えします。

データドリブン経営のビジョンや目的を従業員と共有することで、経営者や管理職だけでなく全ての従業員が同じ方向を向いて働くことができます。ビジョンに共感し、目的を理解することで、データドリブン経営に対する意識が高まり、自発的にデータを活用できるでしょう。また、データドリブン経営に必要なスキルや知識を習得するための研修や教育を実施することで、従業員がデータを扱うスキルや知識を身につけることができます。
データドリブン経営を成功させるためには、データを活用することが当たり前となる「データ文化」を従業員の間で浸透させることが必要です。データを活用することが経営において重要であることを認知させ、従業員が自発的にデータを活用するようにすることが重要となります。

専門スキルを保有する人材の確保・育成

また、専門スキルを保有する人材の確保・育成もデータドリブン経営を成功させるために重要なポイントとなります。具体的には、以下のような点を押さえる必要があるでしょう。

専門スキルを習得するためには、教育プログラムやトレーニングプログラムを提供し、社員のスキルアップを支援することが必要です。また、社外研修やカンファレンス、セミナーなどを活用し、業界の最新トピックスや技術動向を学ぶことも重要となります。
また、自社で育成するだけでなく、外部から採用する方法や、外部の専門家と連携していくことも考えられます。外部の専門家が持つ知識や経験を社内で共有することで、社員のスキルアップにつながる場合もあります。

8. まとめ

データドリブン経営について概要やメリット・デメリット、具体的な事例や成功するためのポイントなどご紹介しました。
データドリブン経営は、DXやAIが発展する中で、今後は、より経営手法の主流となっていく可能性が高いといえるでしょう。データドリブン経営の導入を考えている方は、導入のメリット・デメリットや具体的な導入方法など、本記事の内容をぜひ参考になさってください。