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【社長の基礎力養成講座】データドリブン経営とは?プロセスやアプローチ方法もご紹介

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データドリブン 経営

 

データの分析結果を主軸とした「データドリブン経営」が注目されています。

海外では、Chief Data Officer(CDO)を任命する動きが出てきていますが、日本でも同様にデータの重要性が高まってきています。

今回はデータドリブン経営の基本的な内容やプロセス、成功事例もご紹介しますので、参考にしてください。

 

データドリブン経営とは

データドリブンの手法を用いて、データを蓄積・分析した結果をもとに企業の経営戦略を考え実行することをデータドリブン経営といいます。データドリブンとは、業務上で取得できるデータを使用し、経営やマーケティング、人員配置などに必要な意思決定を行うことです。

データドリブンという手法がうまれる以前からデータをもとに経営戦略が考えられて来ましたが、IT化が進んだことで扱うデータの種類や量が急増していること、顧客の消費行動も複雑化していることから、データドリブンが誕生しました。

 

データドリブン経営を実践するときの2つのアプローチ

 

多摩大学大学院 客員教授の前田 英志氏によると、データドリブン経営には、先にデータ分析の熟練を目指す「個別深化ルート」と先に企業のデータ管理基盤の構築を目指す「総合管理ルート」の2種類があります。ここでは、その2つをご紹介します。

 

個別深化ルート

個別深化ルートとは、データ分析で1つのプロジェクトを実施し、成果が出ることを証明してから、企業のデータ統合を行うというアプローチです。メリットとして、初期費用が安く抑えられることや、リスクが大きくはないため、日本の多くの企業はこちらのルートを進んでいます。

しかし、個別深化ルートには思わぬ落とし穴があります。それは「データの囲い込み」です。個別深化ルートは最初のうちは、必ずといっていい程成果が出るのだそう。しかし、データの価値に気づいた人間・部署がデータの囲い込みをします。

自分たちのデータは自分たちで使い、人のデータはできるだけもらう。でも人には自分たちのデータは渡さない。そして自分がそのデータを使って、こっそりと成果を上げていくのです。

統合管理ルート

個別深化ルートで大変なのが最初の一歩。様々な場所からデータを集めなければいけず、異常値も混ざっていることが多い。それならば、さきにきれいなデータを使える環境を整えておくというのが、統合管理ルートです。

統合管理ルートでは、先にデータ分析の基盤を整えるため、個別深化ルートのようなデータの囲い込みは起きにくいでしょう。しかし、その分初期費用は大きくなります。システムだけを作るのではなく、ユースケースとして価値の高い実例を作ることが大切です。

 

データドリブン経営の5つのプロセス

データドリブン 経営 5ステップ

 

実際に現場ではどのようにデータドリブン経営が行われているのでしょうか。ここでは、企業が実践するデータドリブン経営のプロセスについてご紹介します。

抽象度の高いテーマの模索

まずは、蓄積するデータの模索をします。このとき考えるテーマは新商品の企画やターゲットの特定などの抽象度が高いものにしてください。そこから、自社の強みや弱み、組織体制などの抽象度の低いテーマへとブラッシュアップしていきます。会社全体に関わることでなくても、特定の部署の悩みでも良いです。

蓄積するデータの決定

次に蓄積するデータの決定を行います。データドリブン経営では、統計的な観点でデータを分析するため、豊富なデータが必要です。そのため、ここにかかる時間などのコストは大きいです。コストを無駄にしないためにも、データの決定は慎重に行いましょう。

蓄積したデータの分析

次にデータの分析を行います。ただ、テーマの模索や決定をする際に「どういった分析結果が必要なのか」という問いを立てて考える必要があるため、分析に関しては、実行するのみです。主にビックデータのアルゴリズムによる処理、分析結果の精査や検証を行います。

分析結果によっては、新たな問題を発見したりすることがあり、場合によっては、再び抽象度の高いテーマを模索したり、データの決定をする必要があることも覚えておいてください。

分析結果からネクストアクションを決める

データを分析したら、その結果から次に取る行動を決めます。一つ一つのアクションに対して、メリット・デメリットは何なのか、コストはどれくらいかかるのか、失敗したときのリスクはどれくらいなのかなどを考え、決定します。

ときには「最適解なし」となり、ネクストアクションが決まらない場合もあります。これは「取り扱うテーマではなかった」「リスクが高い」などを意味し、誤った判断から企業を守ることに繋がりますので、十分意味のある分析だったと言えます。

実践そして改善

最後は実践です。ここでは、決まったことを実行しますが、分析結果と現場での実情があまりにも違っている場合は、再度、分析を行ったり、テーマの模索や決定を行う必要があります。また、現場担当者が滞りなく実践できるように、運用ルールを事前に決めておくことも大切です。

 

データドリブン経営の成功事例

データドリブン 経営 成功事例

 

最後にデータドリブン経営を行って、
成功した事例を2つご紹介します。

 

売上高4.8倍になった「ゑびや」

伊勢神宮内宮の参道口に続くおはらいまち通りに店を構えるのは「ゑびや」。1912年に創業した老舗食堂です。2012年は従業員数が42人で、売上高が1億円だったのに対し、2018年には従業員数が44人で44億8千万円を上げるまでに成長しました。その秘訣は3つあります。

一つ目は、通行人の観察。店の軒下にありカメラで通行人を撮影し、性別や推定年齢をAIで解析しています。そうすることで、入店者数をカウントするだけでなく、客層に合わせた品揃えやオリジナル商品の開発ができます。

二つ目は、食品ロスの軽減。RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)に加え、AIを使用することで、予測精度が90%を超えるようになったのだとか。

三つ目は、店頭メニューの看板。2018年に450万円かけて制作・設置した看板をわずか3日後には撤去しました。それは、入店購買率が明らかに低下したからです。

看板を新しくした日の入店購買率は2.56%で、前日の4.94%よりも低く、前年と比べても、2%ほど低かったそう。新しい看板の値段や商品の写真を変えるなどPDCAサイクルを回して4ヶ月後、客数が減少することなく、3%の値上げに成功しました。

参考:https://change.asahi.com/articles/0018/

 

AIを使った酒造りの「獺祭」

獺祭を作っている旭酒造の酒蔵は山口県にあります。夏には農業を行い、冬は「杜氏」「蔵人」といった人材を近隣から供給してもらい、気候を生かした酒造りを行っていました。しかし、高度経済成長期になると、農村から都会に人材が流れてしまい、人手不足に。

機械化も考えましたが、品質が低下する恐れがあるため、地方の優秀な杜氏を抱え込むことにしました。結果、生産量は増えませんでしたが、それが功を奏し、ブランド力が高まり、日本酒全体の底上げとなりました。

酒を作るときに杜氏は主に「経験」と「勘」で作っています。旭酒造の会長の桜井市は「経験はデータの蓄積であり、勘は経験と現場の現象の中で思考が飛躍していくことだ」と述べており、これら2つを徹底的にデータ化し、社員でも酒を造れるようにしました。

データを生かした新たな酒の作成方法を確立した獺祭は低価格で大量販売できるのにも関わらず、原価をかけて質の高い酒を提供することが可能となりました。

現在は、その手法を活かして、海外でも日本酒が作れないか挑戦中です。

 

まとめ

データドリブン経営の基本的な説明から、実践するときの方法、プロセスや成功事例をご紹介しました。これまで「なんとなくそっちの方がよさそうだから」という理由で意思決定をしてきた方は、ぜひデータドリブンで意思決定をしてみてください。

 

 


【ライター】
佐藤みちたけ

大分出身のライター。起業のワークショップなどを通じて、学校教育に違和感を覚え、高校を中退。その後上京し、17歳の若さでライターとして生計を立てる。現在では、様々な企業や団体でインタビュー記事の執筆や、Webメディアの運営などを行なっている。


【監修】
野田 拓志
株式会社 ビジネスバンクグループ
経営の12分野ガイド
早稲田大学非常勤講師

大学時代、開発経済・国際金融を専門とし、 その後「ビジネス×途上国支援」を行う力をつけるために一橋大学大学院商学研修科経営学修士コース(HMBA)へ進学。 大学院時代に、ライフネット生命の岩瀬氏や元LINEの森川氏に対して経営戦略の提言を行い、そのアイデアが実際に事業に採用される。 現在は、「社長の学校」プレジデントアカデミーの事業部長として、 各地域の経営者の支援やコンサルティングを行う。2017年4月からは早稲田大学で非常勤講師として「ビジネス・アイデア・デザイン(BID)」を行う。

 


 

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