「データ駆動型事業運営」シリーズ　第1回：データをビジネス収益力に直結させる「データ駆動型事業運営」

当社が「データ駆動型事業運営」と呼ぶのは、ビッグデータを直接業務につなげて活用する事業の運営方式のことである。

従来、データベースなどを使用した業務は数多く存在した。口座管理などの銀行業務や、小売りであれば、POSによる売り上げ・在庫・仕入れ管理業務などが例として挙げられる。だが、当社の定義によれば上記のような業務は「データ駆動型事業運営」には当たらない。これらの業務で使用されているデータは、あくまで、オペレーターや店員（商品バーコードの読み取りなど）、あるいは（Webなどを介して）ユーザーが直接入力したものに限定されおり、分析できるデータの範囲も非常に狭い。

われわれが定義する「データ駆動型事業運営」は、大きく以下3つの特徴を有する。

1. 業務運用においては、大小さまざまな意思決定が要求される。マーケティングを例に挙げれば、ターゲティングやプロモーション方法、価格設定、取引スタンスなど、それぞれが非常に重要な意思決定項目である。「データ駆動型事業運営」ではこれらの意思決定が原則自動で行われる。すなわち、これら意思決定に人を介さない、あるいは人はその意思決定をサポートする役割を担う。
2. 活用するデータのカバー範囲が格段に広がる。すなわち、ログデータ、IoTデータ、オープンデータなどといった、いわゆるビッグデータ^※2を直接的に事業運営に活用。それにより、意思決定の大幅な精度向上を図っていくのである。
3. データ活用が個別業務・タスクに対する課題解決のみならず、事業全体の運営改善・改革につながっていくこと。

以上のような整理を行うと、現在の業務のほとんどにおいては、いまだこの域に達していないことが分かるであろう。

では、「データ駆動型事業運営」を実現することによって、どのような効能・期待効果が得られるのであろうか？　具体的な業務適用事例は次章以降にて紹介するが、大きくは以下の3点が挙げられる。

1. 業務効率化・コスト削減
   ある程度デジタル化された業務であっても、その間に小さな意思決定が入る場合は多い。データに基づく判断支援、あるいは自動化により、判断スピード・精度の向上や業務効率化を図ることができる。
2. 事業収益の最適化
   局所最適化に陥りがちな業務において、事業全体の観点からデータを俯瞰（ふかん）することにより、全体収益を最大化する最適解を見いだし、事業全体の収益力、利益率アップに貢献する業務プロセスの改善を図ることができる。
3. サービス品質向上
   個々のデータに基づいて、今までできなかったきめ細かな施策・サービスを実現できる。マーケティング分野の分かりやすい事例では、One to OneのマーケティングオートメーションやAIマッチング、人財管理などでは、タレントマネジメントへの適用などが挙げられる。

「データ駆動型事業運営」の前提は、ビッグデータを直接的にかつリアルタイムに活用することである。それによって、以上のような効能や効果も即時性を持って発揮することができる。

これまでも、メーカーの製造工程や、小売り・サービス業の人員管理など、プロフィットセンター・コストセンターに関わらずさまざまな業界においてルーティン（繰り返し行う定常タスク）として確立している業務に関し、生産性・効率性の改善が持続的に進められてきた。一方で、いわゆるホワイトカラーが行うとされる業務、特に企画部門やマーケティング部門、コーポレート部門などは、管理者が目視するだけでは生産性・効率性は判断しにくく、見える化・改善が思うように進んでこなかった。

しかしながら、昨今のコロナ禍による急速なリモートワーク化により、ホワイトカラー業務自体の急速なデジタル化が進行し、それに伴い、図らずも業務自体のデータ蓄積が進むこととなった。分かりやすい例としては、「はんこレス」化が挙げられる。これまではデジタル化のスコープ外となっていて、記録が残らなかったこのような小さな意思決定結果においても、電子的なログが残るようになりつつある。一方、消費者側においても変化が起きた。人と対面することが減り、デジタルデバイスを介したコミュニケーションや購買活動などが増加することで、日常的な行動履歴のデータ化が進んでいる。

以上のように、コロナ禍に伴う市場・事業環境の劇的な変化が、図らずも社会のデジタル化を促進されることとなった。加えて、昨今の技術進歩が追い風となっている。クラウド基盤は安価となり、全社レベルのビッグデータ活用時のハードルも格段に下がった。

このように、「データ駆動型事業運営」を推進する上で、適した環境が整いつつあるといえる。では、具体的にどのような事業・業務に「データ駆動型事業運営」は適用が可能なのか。また、その適用はどのように行うのか。次回以降では、具体的な適用事例なども交えながら、「データ駆動型事業運営」の適用範囲・実現方法などについて深堀りをしていく。