1. なぜ今、多くの企業が「データ活用」に注目するのか？
近年、「DX（デジタルトランスフォーメーション）」と並んで「データドリブン経営」という言葉をよく耳にするようになりました。なぜ今、多くの企業がデータ活用に注目しているのでしょうか？
データ活用はDX成功の鍵となる
DX推進の現状と課題
経済産業省の調査によると、日本企業の約95%がDXの重要性を認識しているものの、実際に成果を出せている企業は約30%に留まっています2。この「DXの壁」を乗り越えられない主な理由として、以下の点が挙げられます：
- データのサイロ化： 部門ごとに異なるシステムでデータが管理され、全社的な活用ができない
- データ活用ノウハウの不足： データを収集しても、分析・解釈・活用のスキルや体制が整っていない
- 経営戦略との不一致： デジタル化が目的化し、経営課題解決や事業成長に繋がっていない
これらの課題を解決する鍵となるのが「データドリブン経営」です。DXの本質は「デジタル技術を活用したビジネス変革」ですが、その変革の方向性を定め、効果を最大化するためにはデータの活用が不可欠なのです。
勘や経験だけに頼った経営判断のリスク
VUCA（変動性・不確実性・複雑性・曖昧性）と呼ばれる予測困難な時代において、過去の経験や勘だけに頼った経営判断はますますリスクが高まっています。
「マッキンゼーの調査によると、データドリブンな意思決定を行っている企業は、そうでない企業と比較して収益性が5〜6%高い」という結果が報告されています3。また、「経営判断の85%以上がデータに基づいている企業は、業界平均を上回るパフォーマンスを示す確率が3倍高い」という調査結果もあります4。
このように、データを活用した客観的な意思決定は、不確実性の高い環境下での競争優位性を確立するために不可欠となっているのです。
DX成功の鍵は「データ活用」にあります。単にデジタル技術を導入するだけでなく、そこから得られるデータを経営判断に活かすことで、真の変革と競争優位性の確立が可能になります。
2. データドリブン経営とは？基本の「き」と導入メリット
データドリブン経営の定義
データドリブン経営とは、「勘や経験だけでなく、客観的なデータに基づいて意思決定を行い、ビジネスを成長させる経営手法」です。具体的には、以下のような特徴があります：
- 事業活動から生まれる様々なデータを収集・分析
- データから得られた洞察（インサイト）に基づいて意思決定
- 施策の効果を定量的に測定し、継続的に改善
- 組織全体でデータを共有し、透明性の高い経営を実現
重要なのは、単にデータを集めることが目的ではなく、「データを活用して経営課題を解決し、事業成長を実現すること」です。
データドリブン経営：データに基づく意思決定と継続的改善
データドリブン経営の主なメリット
データに基づく客観的な判断により、意思決定のスピードと精度が向上します。「このお客様にはどの商品を提案すべきか」「どの地域に新店舗を出店すべきか」といった判断を、過去のデータや市場動向から導き出せます。
顧客の行動データや嗜好を分析することで、より深い顧客理解が可能になります。例えば、「どのような顧客がどのタイミングで離脱しやすいか」を把握し、先回りした対応で顧客満足度を高められます。
データ分析から、これまで気づかなかった市場ニーズやビジネスチャンスを発見できます。例えば、「特定の商品の組み合わせがよく購入される」というパターンから、新たなセット商品の開発に繋げられます。
業務データを分析することで、非効率なプロセスや改善ポイントを特定できます。例えば、「どの工程でボトルネックが発生しているか」を把握し、生産性向上に繋げられます。
データ分析により、潜在的なリスクを早期に発見し、対策を講じることができます。例えば、「どのような取引パターンが不正の可能性が高いか」を検知し、事前に防止策を講じられます。
DXとデータドリブン経営の関係性
DXとデータドリブン経営は密接に関連しています。DXの本質は「デジタル技術を活用したビジネス変革」ですが、その変革の方向性を定め、効果を最大化するためにはデータの活用が不可欠です。
- DXによるデータ収集の加速： デジタル技術の導入により、より多くの業務データが自動的に蓄積されるようになります。
- データ分析によるDX方針の最適化： データから得られた洞察に基づき、どの業務をどのようにデジタル化すべきかの優先順位付けが可能になります。
- 継続的な改善サイクルの確立： デジタル化の効果をデータで測定し、次のアクションに繋げる好循環が生まれます。
つまり、「DXの成功にはデータドリブン経営が不可欠であり、データドリブン経営の実現にはDXが有効」という相互補完的な関係にあるのです。
データドリブン経営は、単なるトレンドではなく、VUCA時代を生き抜くための経営戦略です。データに基づく意思決定により、不確実性の高い環境下でも的確な判断が可能になり、競争優位性の確立に繋がります。
3. データドリブン経営実現への具体的5ステップ
データドリブン経営を実現するためには、段階的なアプローチが効果的です。以下の5つのステップに沿って進めることで、着実にデータ活用の文化と仕組みを構築できます。
データドリブン経営実現への5ステップ
目的の明確化とKPI設定
データ活用の第一歩は、「何のためにデータを活用するのか」という目的を明確にすることです。漠然と「データを活用したい」と考えるのではなく、具体的な経営課題や事業目標と紐づけることが重要です。
- 顧客離脱率を10%削減したい
- 営業の商談成約率を15%向上させたい
- 製品の不良率を5%以下に抑えたい
- 新規顧客獲得コストを20%削減したい
目的が定まったら、その達成度を測るための重要業績評価指標（KPI）を設定します。KPIは具体的で測定可能なものにし、定期的にモニタリングできるようにしましょう。
データ収集・蓄積の基盤づくり
次に、目的達成に必要なデータを特定し、それらを効率的に収集・蓄積するための基盤を整備します。社内外に散在するデータを洗い出し、どのようにして一元管理するかを検討しましょう。
- 顧客データ： 基本情報、購買履歴、問い合わせ履歴、サービス利用状況など
- 営業データ： 商談情報、提案内容、成約率、顧客訪問記録など
- 製造データ： 生産実績、品質検査結果、設備稼働状況など
- 財務データ： 売上、コスト、利益率、キャッシュフローなど
データ収集の基盤としては、Excel管理からの脱却を図り、データベースやクラウドサービスの活用を検討します。特に、後述するkintoneのようなノーコード/ローコードツールは、IT部門に頼らずとも現場主導でデータ収集の仕組みを構築できるため、有効な選択肢となります。
データの可視化と現状把握
収集したデータを単なる数字の羅列ではなく、直感的に理解できる形で可視化します。グラフやダッシュボードを活用し、ビジネスの現状を「見える化」しましょう。
可視化の目的は、以下のような点にあります：
- 現状のパフォーマンスレベルを把握する
- 異常値や問題点を早期に発見する
- 時系列での変化や傾向を捉える
- 部門間や商品間などの比較を容易にする
可視化ツールとしては、Excel、PowerBI、Tableauなどが一般的ですが、kintoneのようなプラットフォームに内蔵されたグラフ機能も、手軽に活用できる選択肢です。
データ分析と洞察の獲得
可視化されたデータから一歩進んで、より深い分析を行い、ビジネス上の洞察（インサイト）を獲得します。単に「何が起きているか」だけでなく、「なぜそれが起きているのか」「今後どうなるのか」を理解することが目的です。
- 記述的分析： 「何が起きたか」を把握する（例：月別売上推移、顧客セグメント別購買傾向）
- 診断的分析： 「なぜそれが起きたか」を理解する（例：売上減少の要因分析、顧客離脱の原因特定）
- 予測的分析： 「今後何が起きるか」を予測する（例：需要予測、顧客生涯価値予測）
- 処方的分析： 「どうすべきか」を提案する（例：最適な価格設定、効果的なマーケティング施策）
分析の深度や複雑さは、組織の成熟度や目的に応じて段階的に高めていくことが現実的です。初期段階では単純な集計や相関分析から始め、徐々に高度な統計分析や機械学習などを取り入れていくアプローチが効果的です。
アクションプラン策定・実行と評価・改善
データ分析から得られた洞察をもとに、具体的なアクションプランを策定し実行します。そして、その結果をKPIで評価し、継続的に改善サイクルを回していきます。
この段階でのポイントは以下の通りです：
- 分析結果を「実行可能な施策」に落とし込む
- 施策の優先順位付けを行い、リソースを効果的に配分する
- 施策の効果を定量的に測定する仕組みを整える
- PDCAサイクルやOODAループなど、継続的改善の文化を醸成する
データドリブン経営は一度きりの取り組みではなく、継続的なプロセスです。施策の効果測定結果を次のアクションに繋げる好循環を作ることで、組織全体のデータ活用能力が徐々に高まっていきます。
データドリブン経営の実現は一朝一夕には進みません。まずは小さな成功体験を積み重ね、組織全体のデータリテラシーと活用文化を徐々に醸成していくことが重要です。特に、ステップ2の「データ収集・蓄積の基盤づくり」は、その後の全てのステップの土台となる重要な取り組みです。
4. データ活用の最初の壁を突破する「kintone」という選択
データドリブン経営の実現において、多くの企業が最初につまずく壁が「データ収集・蓄積の基盤づくり」です。この壁を効果的に突破するための選択肢として、業務改善プラットフォーム「kintone」が注目されています。
kintoneの画面イメージ：ノーコードでデータ収集・管理アプリを作成できる
多くの企業が直面する「データ収集・蓄積」の課題
データドリブン経営の第一歩となるデータ収集・蓄積において、多くの企業が以下のような課題に直面しています：
多くの企業では、顧客情報や案件情報、業務データなどをExcelで管理していますが、ファイルの乱立、バージョン管理の煩雑さ、同時編集の困難さ、データ集計の手間など、様々な課題があります。また、担当者が退職した際のノウハウ流出リスクも高いです。
部門ごとに異なるシステムでデータが管理され、全社的な活用ができない状態に陥りがちです。例えば、営業部門のCRM、製造部門の生産管理システム、経理部門の会計システムなど、それぞれが独立して存在し、データの連携が困難です。
データ活用のためのシステム構築や改修には、通常IT部門の支援が必要となります。しかし、IT部門のリソースは限られており、現場のニーズに迅速に対応できないケースが多いです。
高度なBIツールやデータ分析プラットフォームは機能が豊富である一方、導入コストが高く、専門知識が必要なため、特に中小企業にとっては導入ハードルが高いです。
kintoneがこれらの課題をどう解決できるか
kintoneは、「プログラミングの知識がなくても、自社の業務に合わせたアプリを簡単に作成できる」クラウドサービスです。データドリブン経営の基盤構築において、以下のような強みを発揮します：
- 現場主導のアプリ作成： プログラミング知識不要で、業務に合わせたデータ収集アプリを現場部門が自ら作成・改善できます。これにより、IT部門への依存度が下がり、現場のニーズに迅速に対応できるようになります。
- データの一元化： 散らばった顧客情報、案件進捗、日報、問い合わせ履歴などをkintoneに集約できます。部門間のデータ共有も容易になり、サイロ化を防止できます。
- リアルタイム共有： クラウドベースのため、最新情報がいつでもどこでも確認でき、迅速な対応が可能になります。テレワーク環境でも円滑な情報共有が実現します。
- 柔軟なカスタマイズと連携： API連携で既存システムとの連携や、プラグインによる機能拡張も可能です。成長に合わせて段階的に機能を拡張できます。
- データの可視化機能： 集計表やグラフ機能により、収集したデータを簡単に可視化できます。専門的なBIツールがなくても、基本的なデータ分析が可能です。
kintone導入事例
Excel管理だった顧客情報や商談情報をkintoneに移行し、営業活動の見える化を実現。商談の進捗状況や成約率、顧客別の売上推移などをリアルタイムで把握できるようになりました。
その結果、「どの商品がどの業種で売れているか」「成約率の高い営業担当者の特徴は何か」といったデータ分析が可能になり、より効果的な営業戦略の立案に繋がっています。また、営業担当者の退職時の引継ぎもスムーズになり、顧客対応の質が向上しました。
紙やメールで行っていた各種申請業務や問い合わせ管理をkintoneに集約。承認フローの電子化や対応状況の可視化により、業務効率が大幅に向上しました。
特に、顧客からの問い合わせ管理アプリでは、「どのような問い合わせが多いか」「対応に時間がかかっている案件は何か」といったデータ分析が可能になり、サービス品質の向上や業務改善に繋がっています。また、蓄積されたFAQデータを活用して、新人教育の効率化も実現しました。
Excel管理だった在庫情報と販売データをkintoneに移行し、一元管理を実現。商品ごとの在庫状況、販売傾向、回転率などをリアルタイムで把握できるようになりました。
その結果、「どの商品がどの時期に売れるか」「適正在庫量はいくらか」といったデータ分析が可能になり、発注の最適化に繋がっています。過剰在庫の削減と欠品防止の両立により、在庫コストの20%削減と機会損失の減少を実現しました。
kintoneは、データドリブン経営の「第一歩」であるデータ収集・蓄積基盤の構築を容易にします。特に、IT人材が不足している中小企業にとって、現場主導でデータ活用を進められる点が大きな強みです。まずは小さな範囲から始め、成功体験を積み重ねながら、段階的にデータ活用の範囲を広げていくアプローチが効果的です。
5. kintoneに集まったデータを「真の経営力」へ昇華させる専門家チーム
kintoneの導入により、データ収集・蓄積の基盤が整い、基本的な可視化も実現できます。しかし、データドリブン経営の真価は、そこから「何を読み解き」「どうアクションに繋げるか」にあります。より高度な分析や経営戦略への落とし込みには、専門家のサポートが有効です。
データを真の経営力に変える専門家チーム
kintoneでデータが集まった「その先」の価値創造
kintoneによるデータの見える化は重要な第一歩ですが、データドリブン経営の本質は「データから洞察を得て、経営判断に活かすこと」にあります。しかし、多くの企業では以下のような課題に直面します：
- データはあるが、どう分析すれば良いかわからない
- 基本的な集計はできるが、より高度な分析スキルがない
- 分析結果をどう経営判断に活かせばよいかわからない
- データサイエンティストや分析専門家を雇用する余裕がない
こうした課題を解決し、kintoneに蓄積されたデータから最大限の価値を引き出すために、はてなベース株式会社では「データサイエンティスト」と「会計士」による専門家チームが、企業のデータ活用を支援しています。
はてなベース株式会社が提供する「データ×会計」の専門家サポート
- 高度なデータ分析： kintoneに蓄積されたデータに対して、統計分析や機械学習などの高度な分析手法を適用し、隠れたパターンや相関関係を発見します。
- 予測モデルの構築： 過去のデータから将来を予測するモデルを構築し、需要予測や顧客行動予測などを実現します。
- データの統合・加工： 複数のデータソースを組み合わせ、より価値の高い分析を可能にします。例えば、kintoneの顧客データと外部の市場データを組み合わせた分析などが可能です。
- 可視化の高度化： 複雑なデータを直感的に理解できるダッシュボードやレポートを作成し、意思決定者の理解を促進します。
- 財務データとの連携分析： kintoneの業務データと財務データを連携させ、事業の収益構造を多角的に分析します。例えば、「どの顧客セグメントが最も利益に貢献しているか」といった分析が可能になります。
- コスト構造の最適化： データに基づいてコスト削減余地を発見し、投資対効果の精密な評価を行います。
- 管理会計の視点導入： KPI設定とモニタリング体制の構築を支援し、データに基づく経営管理の仕組みを整えます。
- 経営判断のサポート： データ分析結果を経営的視点で解釈し、具体的な意思決定や戦略立案に繋げるアドバイスを提供します。
データサイエンティストと会計士がチームを組むことで、以下のような相乗効果が生まれます：
- データから経営判断までの一気通貫サポート： データから得られる客観的な事実（What）と、それが経営数値にどう影響するのか（Why/How much）、そして次に何をすべきか（How to）までを包括的にサポートします。
- 技術的視点と経営的視点の融合： データ分析の技術的側面と、経営・財務の専門的視点を組み合わせることで、より実効性の高い戦略策定と実行を支援します。
- ROIの明確化： データ活用施策の投資対効果を明確に示すことで、経営層の理解と支援を得やすくなります。
具体的な支援事例
kintoneで収集した生産実績や不良品データを、はてなベースの専門家チームが分析。データサイエンティストが特定の工程における非効率を発見し、会計士がその経済的影響を試算しました。
さらに、改善策の効果をシミュレーションし、優先順位付けを行った結果、最も投資対効果の高い施策から実行。結果として、生産性が15%向上し、原価率が5%低減するという成果を達成しました。
kintoneに蓄積された顧客購買データを、はてなベースの専門家チームが分析。データサイエンティストが機械学習を用いて顧客を複数のセグメントに分類し、それぞれの購買パターンや嗜好を明らかにしました。
会計士がセグメント別の収益性を分析し、最も投資効果の高いターゲットを特定。セグメント特性に合わせたマーケティング施策を展開した結果、販促費用を20%削減しながらも売上は8%増加するという成果を達成しました。
kintoneで管理していたプロジェクト進捗データと会計システムのデータを、はてなベースの専門家チームが連携分析。データサイエンティストがプロジェクト特性と工数の関係性を分析し、会計士が真の収益構造を明らかにしました。
その結果、表面上は利益率の高いプロジェクトが実は隠れたコストを多く抱えていることが判明。プロジェクト見積もり方法と管理体制を改善した結果、全体の利益率が12%向上するという成果を達成しました。
データドリブン経営の真価は、「データから洞察を得て、経営判断に活かすこと」にあります。kintoneでデータ収集・蓄積の基盤を整えた後は、専門家の知見を活用することで、より高度なデータ活用と経営への落とし込みが可能になります。はてなベース株式会社の「データサイエンティスト×会計士」チームは、技術的視点と経営的視点の両面からデータ活用を支援し、真の経営力向上に貢献します。
6. まとめ：データドリブン経営への第一歩を踏み出そう
本記事では、DX成功の鍵となる「データドリブン経営」について、その基本概念から実現ステップ、そして具体的な支援ツールと専門家サポートまでを解説してきました。
- 目的の明確化から始める： 「何のためにデータを活用するのか」という目的を明確にし、KPIを設定することが第一歩です。
- データ収集・蓄積の基盤を整える： kintoneのようなツールを活用し、散在するデータを一元管理できる環境を構築します。
- 可視化から分析、そして行動へ： データの見える化だけでなく、分析から洞察を得て、具体的なアクションに繋げることが重要です。
- 専門家の知見を活用する： より高度なデータ活用には、データサイエンティストや会計士などの専門家サポートが有効です。
- 継続的な改善サイクルを回す： データドリブン経営は一度きりの取り組みではなく、継続的なプロセスです。PDCAサイクルを回し続けることが成功の鍵です。
データドリブン経営は、企業の持続的成長に不可欠な取り組みです。その実現には、まず「使えるデータ」を「使える形」で集める基盤（kintone）と、それを「価値」に変える専門家の知見（はてなベース株式会社）が両輪となります。
重要なのは、完璧を目指して一気に取り組むのではなく、小さな成功体験を積み重ねながら、段階的に進めていくことです。まずは自社のデータ活用の現状を見つめ直し、できるところから第一歩を踏み出しましょう。
データドリブン経営への第一歩を踏み出そう
DXの本質は「デジタル技術を活用したビジネス変革」ですが、その変革の方向性を定め、効果を最大化するためにはデータの活用が不可欠です。データドリブン経営の実現こそが、DX成功の鍵なのです。