『データ活用』とは、収集されたデータを分析し、意味のある情報に変換して、意思決定やプロセスの最適化、新たな価値の創出などに活用することを指します。

ビジネスにおいて、データ活用は競争力の源泉となり得るため、多くの企業がデータの価値を最大化する方法を追求しています。また、データセキュリティやプライバシー保護も重要な課題として浮上しています。

例えば、本記事のTOPバナー画像は、ビッグデータを利用してAIが作成した画像を基にしています。

今回の「データのじかんフィーチャーズ」では、より身近になっているAIをはじめとする『データ活用』をテーマに、その『実態』、『手順』、『事例』の観点から特集します。

日本企業におけるデータ活用の実態

日本企業の中には、データ活用が進んでいる企業もあれば、まだ初期段階にある企業もあります。特に大企業やテクノロジー企業ではデータの活用が進んでおり、データサイエンスチームを設置して戦略的なデータ活用を行っています。

日本企業のデータ活用についての特徴を以下に示します。

活用分野

・製造業：

生産効率の向上や品質管理、設備の保守管理にデータを活用しています。

・小売業：

顧客の購買データを分析してマーケティング戦略を立てたり、在庫管理を最適化したりしています。

・金融業：

リスク管理や顧客サービスの向上、新たな金融商品の開発にデータを利用しています。

課題

・人材不足が大きな課題となっており、データサイエンティストやデータエンジニアなどの専門スキルを持った人材が不足しています。

・データガバナンスやセキュリティの問題もあり、データの保護と適切な利用のバランスを取ることが求められています。

政府の取組み

日本政府はデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しており、企業におけるデータ活用の加速を支援しています。データ関連の法規制やガイドラインの整備、人材育成支援などが行われています。

これらの実態から、日本企業におけるデータ活用は徐々に進展しており、今後もその重要性が増していくことが予想されます。

ビジネスデータの活用手順

企業が取り組むデータ活用では、“ビジネスデータ”を使用します。ここでは、ビジネスデータについてと、ビジネスにおいての一般的なデータ活用のステップを紹介します。

ビジネスデータとは？

ビジネスデータとは、企業や組織がその運営、管理、意思決定プロセスにおいて生成、収集、活用する情報のことを指します。このデータは、ビジネスの様々な側面を反映しており、以下のような種類があります。

・顧客データ：

顧客の基本情報、購買履歴、利用傾向、デモグラフィック情報（年齢、性別、居住地など）を含みます。このデータは、マーケティング戦略の策定や顧客サービスの向上に利用されます。

・財務データ：

売上、利益、コスト、予算、投資のリターンなど、企業の財務状態に関連する情報です。この情報は、財務報告、予算計画、投資判断に重要です。

・運用データ：

生産、物流、在庫管理などの運営活動に関するデータ。効率化やコスト削減、サプライチェーン管理などに利用されます。

・従業員データ：

従業員に関する情報、例えば人事情報、パフォーマンス評価、給与、トレーニング履歴などが含まれます。人事管理や組織開発に活用されます。

・市場データ：

競合分析、市場トレンド、業界の動向など、市場全体に関するデータです。新しい市場の機会を見つけるためや、戦略的なビジネス決定を行うために使用されます。

これらのデータを効果的に分析し、活用することで、ビジネスの成長を加速させたり、競争優位性を確保したりすることができます。ビジネスデータの管理と分析は、現代の企業にとって非常に重要な要素です。

一般的なデータ活用の流れ

このビジネスデータを源泉とするデータ活用における一般的な手順は、目的に応じて多少の変更はありますが、以下のステップに分けて説明することができます。

1.データ収集：

最初に、データの収集が行われます。これは、センサーデータ、顧客の取引記録、オンライン行動データ、市場調査など、様々なソースからデータを得るプロセスです。

2.データクレンジング：

収集されたデータには不完全または誤ったデータが含まれていることがよくあります。データクレンジングでは、これらの誤りを修正し、重複を削除し、欠損値を処理することでデータの品質を向上させます。

3.データ統合：

異なるソースから収集されたデータを統合し、一貫性のあるデータセットを作成します。これにより、分析のためのデータの整合性と利用可能性が確保されます。

4.データ分析：

統合されたデータを基に、統計分析、機械学習、予測モデリングなどの手法を使用してデータから洞察を抽出します。このステップは、ビジネスの意思決定や戦略立案に直接貢献する重要な部分です。

5.データビジュアリゼーション：

分析結果を視覚的に表現します。ダッシュボード、グラフ、チャートなどを用いて、データを理解しやすくすることが目的です。これにより、非専門家もデータからの洞察を容易に把握できます。

6.意思決定の支援：

最終的に、分析結果を基に具体的な行動や決定が行われます。これには、新製品の開発、市場戦略の調整、運用の最適化などが含まれます。

7.データ管理とガバナンス：

データのセキュリティ、プライバシー保護、法規準拠などを確保しながら、データを継続的に管理するプロセスです。これには、データアクセスの管理やデータ品質の維持も含まれます。

このような手順に従うことで、データ活用を効果的に行い、ビジネスや研究において有意義な成果を生み出すことが可能になります。

データ活用のメリットを成功事例で紹介

データ活用の事例は多岐にわたりますが、いくつかの具体的な例を挙げてみましょう。

・顧客行動分析（小売業）：

小売企業が顧客の購買履歴と行動データを分析し、個々の顧客に合わせたパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開。これにより顧客の満足度を向上させるとともに、売上の増加を図ります。

・予測保守（製造業）：

製造業での設備データ（振動、温度など）をリアルタイムで監視し、異常が発生する前に予測し、保守作業を行います。これにより、予期せぬダウンタイムを防ぎ、生産効率を向上させます。

・リアルタイム価格最適化（航空会社）：

航空会社が需要と供給のデータを分析して、リアルタイムで航空券の価格を動的に調整し、これにより、利益最大化と座席利用率の向上を図ります。

・フロード検出（金融業）：

銀行やクレジットカード会社が取引データを分析して不正行為を検出し、リアルタイムで警告を出すシステムです。このようなシステムにより、顧客の信頼性を保ちつつ、損失を最小限に抑えます。

・健康データ分析（医療業界）：

医療機関が患者の健康記録や治療履歴を分析し、個別化された治療計画を立てます。また、大規模な健康データを用いて疾病の流行傾向を予測し、予防策を講じます。

・スマートシティ（公共セクター）：

都市が交通、公共安全、エネルギー消費などのデータを集め、それを分析して都市のインフラ運営を最適化します。例えば、交通流の最適化で渋滞を緩和し、公共の安全を向上させます。

これらの事例は、データ活用がいかに多様な業界において重要な役割を果たしているかを示しています。データの正確な分析と適切な活用がビジネスの成功に直結するケースが増えています。

※本ページに掲載されている画像はAIによって作成されたものです。データと明示されていない場合でも、私たちの身近なところでデータが活用されている例がたくさんあります。

以上、『データ活用』について、4件の厳選記事を添えて紹介させて頂きました。

それでは、次回も【データのじかんフィーチャーズ】をよろしくお願いします！

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（畑中 一平）

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