【事例+図解】データ利活用によるDXは企業成長を促す!?進め方や成功事例を解説
カテゴリ:ユースケース
DXや働き方改革の推進が叫ばれる現代において、データの利活用は重要な役割を担っています。データ利活用は、経営戦略の根拠強化やリスク管理、ビジネス改善など幅広い効果を見込むことができ、企業全体のパフォーマンスに影響するとも言えるでしょう。
しかし、データ利活用という言葉は知っていても、具体的にどのように実践し、効果を出せばよいのでしょうか。
この記事では、データ利活用のメリットや実践事例を通じて、企業がどのようにデータ利活用を進めていけばよいのかを解説します。
データ利活用の実態
データ利活用の取り組みは日本だけではなく世界的に行われており、各企業が最適な手法や運用の実現を目指しています。
「データ利活用を実施している」枠組みで見ると、日本企業は米国企業よりも多くの企業で取り組んでいます。
参考:DX白書 図1-32
https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108041.pdf
一方で、「全社で利活用している」割合は米国と比べて日本は低く、また取組む予定がない企業の割合は約20%(米国は約12%)となっており、データ利活用への取組みが二極化する傾向がみられます。
DXや働き方改革の実践が強く求められている現代において、データ利活用は特定の企業だけが実施していればよいものとは言い切れません。データ利活用に対するマインドチェンジが、幅広い企業に求められているのではないでしょうか。
データ利活用により期待できる効果
適切なデータ利活用を実現することで、どのような効果を期待できるのか解説します。
過去の事例やナレッジの参照
新しい資料を作成する際は、過去に作成した資料や関連情報を活用しながら進めることで、迅速に資料を作成できます。
しかし、同様の資料を過去に作成していることに気づかず、手間をかけて似通った資料を再作成してしまうケースもあるでしょう。適切なデータ利活用が実現されていれば、このような無駄を防止することに繋がります。
リスク管理
販売状況やプロジェクトの進捗が関係者に迅速に共有されることで、いち早くリスクに気づくことができます。
その他にも、SNSの反応やシステムエラーなど、通常時と異なるデータを検知することで、迅速な対処が可能となり、ビジネスへの悪影響を最小限に抑えることに繋がります。
ビジネスの改善や発展
データ利活用によりデータを分析することで、根拠を持った意思決定に繋がります。データを基に意思決定した結果が期待通りでなかった場合でも、なぜうまくいかなかったのか、どのような対処が必要だったのかを特定しやすくなるでしょう。
また、顧客の要望やクレームを分析することで、製品やサービスの改善を図ることが可能です。上記のように積極的にデータを活用することで、現場レベルの業務から経営戦略まで幅広く効果を見込むことができます。
データ利活用を推進するために重要な要素
社内のデータ利活用を推進するためにはどのような要素が必要なのかを解説します。
全文検索の活用
データを利活用しやすくするためにファイル名やフォルダ構造をわかりやすくする工夫も重要ですが、各ファイル内にどのような記述があるかを完全に示すことは困難です。
そこで、ファイル名だけでなくファイルの中身の文章を全文検索することで、ファイル名に依存せず関連情報を見つけ出すことが可能となります。
高性能な検索システムの導入
検索速度や検索オプション(検索結果の並び替えや絞り込み条件)の不足は、データへのアクセス性を著しく低下させます。
データを利活用しようという意識があっても、データを見つけ出す手間や、結果的にデータが見つからない状況では、データを探すこと自体が無駄な工数になりかねません。「検索をすればデータが見つかる」という信頼感を維持することもデータ利活用には重要です。
データ利活用のための運用やシステム活用を促進
企業によってデータ利活用の形は様々ですが、データ収集・分析ツールや検索システムを活用することは一般的なアプローチです。ただし、データ利活用を推進していくためにはツールを導入するだけではなく、従業員が運用ルールに従いながら積極的に活用する必要があります。
ツールの利用状況を確認し、意図した通りの効果を出せているか?ツールの利用方法や効果に対する理解が不十分な従業員はいないか?といったチェックを行い必要なサポートや教育を実施します。
データ利活用を推進するためには、従業員がデータへストレスなくアクセスできることが重要です。それにより、「情報をデータとして残す」ことが促進され、さらにデータ利活用の効果が高まることを期待でき、ノウハウやナレッジの蓄積も推進される好循環が生まれます。
データ利活用の実践事例
では実際にデータ利活用がどのように行われているのか事例を紹介します。
荏原製作所:蓄積したデータの利活用を検索システムで推進
荏原製作所では、情報が複数のシステムに分散しており、検索に時間がかかること課題を抱えており解決策を模索していました。
利用者によるデータ検索も増加していたため、高性能かつ全社的に統一して使用できる検索システムであるNeuron ESの導入を進めました。
これにより検索時間が短縮されたほか、広範囲のデータを網羅的に検索できることから大きなメリットを期待でき、今後のデータ増加にも対応できるようスケールアウト構成で実装しています。
詳細:長い歴史で蓄積された情報資産の利活用と業務効率化を実現
https://www.brains-tech.co.jp/case/case06-ebr/
コニカミノルタ:データの再利用を促進し生産性を向上
コニカミノルタ株式会社は、複数のデータベースやファイルサーバに情報が保存されており、目的のデータを見つけにくくなっていることが課題でした。データが見つからずに似通った資料を再作成してしまうケースや、検索ではデータが見つからないため詳しそうな人物に声をかけるなど、データ利活用面で非効率な環境と言えます。
これらの問題に対処するため、費用面や検索エンジン活用を促進する機能などのメリットがあるNeuron ESを導入しています。「データを探せばすぐに見つかる」環境が実現されたほか、「検索して見つからなければ諦める」といった意見もあり、データ検索にまつわる工数を削減できていると言えるでしょう。
詳細:社員自らが実践する事で、ホワイトカラー生産性・知的創造性向上と、共有知の実現を図る
https://www.brains-tech.co.jp/case/case01-km/
独立行政法人情報処理推進機構公開情報:異業種間でのデータ利活用構想
イベントチケットの販売情報をもとにして、バスやタクシーの需要予測を行い配車する計画も存在します。企業内でデータを蓄積してそれを活用することも「データ利活用」ですが、企業や業種を跨ぐことで大きな社会的貢献に繋がることを期待できるでしょう。
個人情報の取り扱いや利用者の同意、データ提供の対価などセキュリティやビジネス面での検討事項はありますが、これらの課題がクリアされれば企業と利用者双方にメリットが生まれると考えられます。
参考:データ利活用ユースケース集 3.3 異業種データ連携による需要予測
https://www.ipa.go.jp/digital/data/hjuojm000000c1gi-att/000108753.pdf
P17
データ利活用の形は様々であり、自社にとって有効な方法を選択することが重要です。
データ利活用のアプローチは多種多様。自社にマッチした方法を
ビジネスを安定して展開し、継続的に改善・発展させるためには適切なデータ利活用を実践することが重要です。ビッグデータとしての活用や生成AIとの併用は特に注目されており、大きな効果を期待できるでしょう。
しかし、コスト面での障壁や技術的な課題がある企業も珍しくありません。そのようなケースであっても、データの利活用は可能です。
収集したデータはAIや分析基盤だけではなく、人間が読み取ることでも価値を創出することができます。特定業務の知識やノウハウであれば、データを社内でいかに共有するのか?が重要になる場面も多くあります。
Neuron ESは、膨大な文書の中からスピーディに目的の情報にたどり着ける企業内の全文検索システムです。ファイル名だけでなくファイルの内容からスピーディに資料やデータを検索することが可能です。
情報収集の時間削減といった効果だけでなく、ナレッジ共有による業務品質向上や知識伝承といった効果も見込めます。
製品サイトはこちら
https://www.brains-tech.co.jp/neuron/
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