DX時代のデータ活用戦略　 第5回：「売れる工事現場」は看板を見ればわかる？

外部データには、目新しい内容や自社では到底集められないデータ量など、可能性を感じさせる魅力がたくさんある。ただし、新規性のあるデータを利用しても、課題を解決できず「面白いね」で終わってしまうことも少なくない。

本サービスでは、標識設置届（工事現場の看板情報。図1左側参照）というデータを活用している点が着目されがちだ。しかし、サービスが提供する価値は「食事に困っている現場労働者と売れる場所がわからないキッチンカーのマッチングを促す」ことであり、看板情報を活用したことが本来の価値ではない。

データ活用では、課題や実現したい姿をあらかじめ明らかにしたうえで、その手段としてどのようなデータを利用できるかを検討することが基本となる。本サービスでも、人が集まる場所、つまり「売れそうな場所」の予測のために看板情報を選んだに過ぎない。目新しいデータを見つけることよりも、解決したい課題や実現したい姿を明確にすることのほうが大切だ。

解決すべき課題や必要なデータが明確になっても、必ずしも欲しいデータが直ちに入手、活用できるわけではない。

本事例で用いた標識設置届に関しても、各自治体で情報公開についてのポリシーや手続きが統一されておらず、紙で保管されていた設置届の電子化が必要であった。他にも、建物の用途欄の書き方が各社でまちまちであったためデータの中身を一つひとつ確認して様式をそろえるなど、データが利用できるまで多くのハードルをクリアする必要があった。

外部データを利用する際には、あらゆる角度からその内容を確認することが大切だ。特に取得可能な期間や更新の内容については、データの形式を問わず確認しておきたい。必要な期間のデータが存在しなかったり、複数回取得した際に重複が発生したりするなどの問題の発生が考えられるからである。

また、本事例のように電子化されていない場合は、収集に多くの時間と手間がかかる^※2。さらに、基礎集計や可視化を通して、収集データの属性の偏りや欠損値の頻度などを確認することも忘れてはならない。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）」という言葉に代表されるように質を担保することが、外部データ活用の成否を分けることを意識してほしい。