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いまさら聞けないデータ活用の基本。データの活用手順や活用例まで一挙に解説！

いまさら聞けないデータ活用の基本。データの活用手順や活用例まで一挙に解説！

データ利活用

公開年月日: 2025.04.23

更新年月日: 2025.04.23

昨今、データ活用の重要性が強く叫ばれています。多くの企業が様々なデータを活用して自社の業務効率化や生産性向上に繋げていますが、データ活用の具体的なメリットや進め方などをご存知でしょうか？

本記事では、「いまさら聞けないデータ活用の基本」と題して、データ活用の基礎知識をあらゆる観点から詳しくご説明します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

データ活用の基本

まずは、データ活用の基礎知識について解説します。

今回は、

データ活用とは何か
データ活用の重要性
データ活用とデータ分析の違い

の 3 つに分けて、わかりやすくご説明します。

データ活用とは？

データ活用とは、企業や組織が蓄積されたデータを分析し、業務改善や意思決定の質を向上させるために役立てることを意味します。単にデータを収集するだけではなく、そのデータを活用して、具体的なアクションや戦略に結びつける点がデータ活用の大きな特徴です。例えば、売上データをもとにしたマーケティング施策の最適化や、顧客満足度データを活用したサービス改善などが、データ活用の代表例として挙げられます。

データ活用の重要性

現代のビジネスにおいて、データ活用の重要性は急速に高まっています。例えば、自社が保有する様々なデータを適切に活用することで、競争力の向上や効率的なリソース配分が可能になります。

また、顧客のニーズを予測し、それに基づいて新たなサービスを展開すれば、競争が激化する市場での差別化に繋がります。さらに、データの可視化やレポートなどを通じて、経営者が客観的なデータに基づいた意思決定を行えるようになる点もデータ活用の大きなメリットです。

昨今、情報技術の発展に伴い、企業が保有するデータは肥大化かつ多様化しています。このような状況下において、自社のビジネスを継続的に成長させるためには、データ活用が有効な手段の一つになると言えるでしょう。

データ活用とデータ分析の違い

データ活用と混同されやすい言葉として、データ分析が挙げられます。これらはデータを扱う点で共通していますが、一般的には異なる意味を持つ単語として区別されています。

まず、データ分析とは、データそのものを分析して有益なインサイト（洞察）を得るためのプロセスを意味します。一方、データ活用は分析結果を実際の業務や戦略に反映させるフェーズまでを含んだ言葉として使われています。

つまり、データ分析は「答えを見つけること」であり、データ活用は「その答えを使って行動を起こすこと」と表現できます。このように、データ活用とデータ分析は異なる意味を持つ言葉であるため、それぞれの違いを理解しておきましょう。

データ活用に使われるデータの種類

データ活用で使われるデータの種類は、社内データと外部データの 2 つに分けられます。本記事では、それぞれの概要について詳しくご説明します。

社内データ

社内データとは、企業内部で生成・蓄積されるデータを意味します。

具体的には、

売上データ
在庫データ
顧客データ
社員の人事データ

などが挙げられます。

例えば、売上データを活用することで、どの商品がよく売れているのか、どの地域で需要が高いのか、などを分析し、販売戦略の改善に役立てることができます。また、社員の生産性データから効率的な業務プロセスを見つけ出し、リソースの最適化を図ることも可能です。

このように、社内データは企業独自の情報であり、これらを有効的に活用することで、市場における競争優位性に繋がります。

外部データ

外部データとは、自社以外の外部ソースから取得するデータのことを意味します。

具体的には、

市場データ
競合データ
社会的なトレンドデータ
気象データ

などが挙げられます。

例えば、マーケティング戦略を立てる際に、外部から入手した市場のトレンドデータを使うことで、消費者の嗜好や購買傾向などを把握し、キャンペーン内容の改善に役立てることができます。また、気象データを活用して、天候に左右される商品の需要予測を行えば、在庫管理の最適化に繋がります。

そして、これらの外部データは、社内データと組み合わせて使うことで、より高度な分析が可能になります。企業が外部環境に敏感に反応し、適切な対応を行うためには、外部データが必要不可欠だと言えるでしょう。

データ活用のメリット

企業がデータ活用を実践することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、データ活用の代表的なメリットを 3 つご紹介します。

売上向上に繋がる

データ活用は、売上向上に直結する強力なツールです。例えば、顧客データや購買履歴などを細かく分析することで、顧客の関心事や興味のありそうな商品などを把握できます。

そして、これらをもとにマーケティング施策を展開すれば、パーソナライズされたおすすめ商品を提示したり、リピート購入を促進したりすることが可能になります。その結果、売上の向上や顧客満足度の向上に繋がり、自社のビジネス成長に大きく貢献します。

コスト削減に繋がる

データ活用のメリットの一つとして、コスト削減に繋がる点が挙げられます。例えば、生産データや在庫データを活用して、需要予測をより正確に行うことで、過剰在庫のリスクを回避できます。

さらに、リソースの無駄をデータで可視化し、業務プロセスの改善を図れば、人件費や材料費などのコスト削減に直結します。このように、自社のリソースを可能な限り節約し、スリムな経営基盤を構築するためには、データ活用が有効な手段の一つになります。

データドリブンな意思決定を実現できる

従来の日本企業では、熟練者の勘や経験をもとに判断を下すことが一般的でした。しかし、データ活用を実践することで、人間の主観に頼らないデータドリブンな意思決定を実現できます。

客観的なデータに基づいて経営戦略や業務改善策を導き出すことで、リスクを最小限に抑えつつ、より確実な成果を目指すことが可能になります。例えば、売上や市場動向をリアルタイムでモニタリングし、そのデータに基づいて事業戦略を柔軟に調整すれば、変化の激しい市場環境においても的確な判断を下すことができます。

このように、データを軸にした意思決定は、企業の成長において必要不可欠であり、データ活用はビジネスの明暗を分ける重要な要素だと言えるでしょう。

データ活用における課題

現在、多くの企業がデータ活用に向けて様々な取り組みを行なっていますが、その全てが順調にプロジェクトを進められているわけではありません。本章では、データ活用における代表的な課題を 3 つご紹介します。

一定のコストが発生する

データ活用を進める際には、一定のコストが発生することが一般的です。例えば、データの収集・保存・分析に必要な IT ツールの導入費用や、データを管理するためのインフラ整備などが挙げられます。

また、データの品質を維持するためのメンテナンスやクレンジング作業もコストの一部となります。こうした費用はデータ活用の価値を高めるための必要投資だと言えますが、経済的に困窮している企業にとっては大きな負担となり、これらのコストが原因でデータ活用が進まないケースも存在します。

そのため、データ活用を実践する際には、経営層の合意を事前に取得し、一定の予算を確保しておくことが大切です。加えて、事前にコストシミュレーションを実施しておけば、発生する費用を予め把握することができ、計画的にプロジェクトを進められるようになります。

IT 人材が不足している

データ活用を推進するためには、高度な専門知識を持った IT 人材が必要になります。しかし、日本では慢性的な IT 人材不足が続いており、優秀な人材を確保することは非常に困難です。

このように、 IT 人材の不足が直接的な原因となり、データ活用が進まないケースは珍しくありません。仮に、適切な人材を確保できない場合には、既存社員に対してデータ関連のスキルアップ研修などを行い、 IT 人材化することも視野に入れるとよいでしょう。

セキュリティリスクが存在する

データ活用には、一定のセキュリティリスクが伴います。特に、顧客情報などの機密データを取り扱う場合は、このリスクが非常に大きなものとなります。

万が一、機密データが社外に漏れた場合、企業の信用が失われるだけでなく、法的責任や罰金が発生する可能性もあります。さらに、近年はデータの取り扱いに関する法規制も厳しくなっており、各国のデータ保護法に準拠した運用が求められます。

そして、これらのセキュリティリスクが足枷となり、データ活用の実践に二の足を踏むケースは珍しくありません。とは言え、万全なセキュリティ対策を講じることで、セキュリティリスクを最小限に抑えながらデータ活用を推進できるため、事前に安全性に配慮したプロジェクト設計を行うことが大切です。

データの活用手順

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ここまで、データ活用について詳しく解説してきましたが、具体的にどのように進めればよいのでしょうか？本章では、データの活用手順を 5 つのステップに分けてわかりやすくご説明します。

Step.1 目的の明確化

データ活用を始める際、最初に行うべきことは目的の明確化です。何のためにデータを活用するのか、具体的なゴールを設定することで、データ活用の効果を最大化できます。

例えば、

売上向上
業務プロセスの改善
顧客満足度の向上

など、達成したい目標・ゴールを定めることで、データ活用の全体像をイメージできるようになります。目的が不明瞭な場合、後続のステップで方向性がぶれてしまい、思うような結果を得られない可能性があるため、目的の明確化はとても重要なステップだと言えます。

Step.2 データの収集

目的を明確化したら、次は必要なデータを収集します。社内データと外部データの両方について、分析作業に必要な情報を集めましょう。

データ活用の精度は、データの信頼性や正確性に大きく左右されるため、データ収集時にはデータ品質に十分に配慮することが大切です。また、データ量が多すぎる場合、処理時間が長くなってしまうため、目的に合わせてデータを取捨選択することも重要なポイントになります。

Step.3 データの分析

必要なデータを揃えた後は、それらをもとに分析作業を行います。一般的なデータ分析においては、パターンの発見や相関関係の特定が中心となり、売上の変動要因や顧客の行動パターンなどを膨大なデータから抽出します。

この時、目的に直結した分析作業を行うことが重要なポイントになります。自社の目指すべきゴールから逆算して、どのような分析作業が必要なのかを慎重に検討しましょう。

Step.4 データの可視化

データ分析が終わったら、その分析結果をわかりやすく可視化します。例えば、グラフやチャート、表などを用いて、人間が把握しやすい形でデータを見える化しましょう。

これにより、複雑な情報を一目で理解できるようになり、膨大なデータの中に隠れていたインサイト（洞察）を効率的に抽出できます。また、可視化されたデータをプレゼンテーション資料やレポートにまとめることで、関係者全員の認識統一に繋がります。

Step.5 アクションの策定

最後に、データの分析結果と可視化された情報をもとにして、具体的なアクションを策定します。データに裏付けされた改善策や戦略を立て、実際の業務やマーケティング活動に反映させることがこのステップの目的です。

例えば、顧客の購買傾向を分析し、その結果を踏まえて新たなターゲット層に向けたキャンペーンを実施するようなケースが該当します。そして、データ活用の効果を高めるためには、今回ご紹介した 5 つのステップを継続的に実践し、 PDCA サイクルを回し続けることが大切です。

データ活用を成功させるための4つのポイント

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データ活用を円滑に進めるためには、いくつか意識すべき点が存在します。本章では、データ活用を成功させるためのポイントについて解説します。

利用するデータの鮮度を担保する

データの鮮度は、ビジネスにおける意思決定の質を大きく左右します。利用するデータが古い場合、現状を正確に把握できず、時代遅れの戦略を打ち出してしまうリスクがあります。

一方、新鮮なデータを適切に活用することで、迅速かつ的確な意思決定が可能になります。このように、データ活用を進める際には、定期的なデータ更新とリアルタイムなデータ取得を実現する仕組みを整備することが大切です。

組織全体でデータ活用を推進する

データ活用は属人的な取り組みではなく、全社的に推進すべき大規模なプロジェクトです。組織全体で一貫した取り組みを行うことで、データ活用の効果を最大化できます。

そのためには、経営層を含めた全社員がデータの価値を理解し、部門横断的にデータを活用する文化を育むことが求められます。例えば、データ活用の重要性を経営層に訴えたり、社員向けに説明会を開催したりするなど、経営層から現場までがデータ活用に対する理解を深められるような工夫を施すことが大切です。

データ活用に役立つ IT ツールを導入する

データ活用の各プロセスを手動で行う場合、大きな工数と長い作業時間が発生します。そのため、データ活用を効率的に進めるためには、 IT ツールの導入が有効な選択肢になります。

具体的なツール例としては、

ETL ：複数システムからデータを抽出・変換し、それらの書き出しを実行する
データウェアハウス（ DWH ）：膨大なデータを整理された状態で保存・管理する
BI ツール：大量のデータを分析し、その結果をわかりやすく可視化する

などが挙げられます。

これらのツールを駆使することで、データ活用のプロセスを効率化し、プロジェクトを円滑に進められるようになります。ツール導入は一定のコストを伴いますが、必要投資として捉えて前向きに検討することが大切です。

なお、当社 G-gen では企業様のデータ活用を推進するためのサービスや各種支援を提供しており、 Google のパブリッククラウド「 Google Cloud 」の専業ベンダーとして、 Google Cloud 利用支援サービスや Google Cloud スターターパックなどの豊富なメニューを用意しています。

Google Cloud は、データ活用に求められる数多くの機能を一気通貫で搭載している点が大きな特徴であり、 ETL は Dataflow 、 DWH は BigQuery 、 BI ツールは Looker など、様々なソリューションが備わっています。このように、 Google Cloud という世界の中でデータ活用のプロセスをすべて完結できるため、自社でデータ活用を実践する際には、 Google Cloud が強力な武器になると言えます。

また、自社のみで Google Cloud を導入・活用するのが難しい場合には、ぜひ当社宛にご相談ください。 Google Cloud の認定資格を有したプロフェッショナルが多角的な視点から企業様のデータ活用をサポートしますので、関心のある方は問い合わせフォームよりお気軽にご連絡いただければと思います。

社員教育を視野に入れてアクションする

データ活用を適切に進めるためには、社員がデータの扱い方や活用方法を理解していることが重要です。そのため、社員教育を通じてデータリテラシーを向上させ、ツールの使い方やデータ活用の基礎を学ぶ機会を提供することが求められます。

これにより、社員がデータ活用のスキルを習得し、実際の業務に活かすことができるようになります。また、このような教育によって社員の知見が高まれば、 IT 人材不足の課題解消にも繋がります。

企業のデータ活用例

某 IT 企業では、マーケティングの精度が大きな課題となっていました。

従来、同社はウェビナーやメルマガなどを積極的に実施していましたが、実際にコンタクトしてくる顧客がどのような経路で問い合わせに至ったのかを把握していませんでした。また、メルマガコンテンツは熟練者の勘や経験に頼って作成しており、マーケティング活動が人間の主観に依存している点も解決すべき課題の一つでした。

そこで、同社は顧客の属性データや Web の行動履歴などをシステム上で管理し、これらのデータをもとにマーケティング活動の改善を始めたのです。この取り組みは、マーケティング活動の効果最大化を目指すとともに、データ活用により担当者の負荷軽減に繋げる狙いも含まれていました。

具体的には、ウェビナーやメルマガなどのマーケティング施策一つひとつに固有のキャンペーン ID を付与し、そのキャンペーン ID を顧客データと紐付けることで流入経路を特定しています。また、メルマガに関しては顧客の属性データ（年齢・性別など）や興味関心（ Web 行動履歴）などを細かく分析することで、顧客ごとにパーソナライズされたコンテンツを配信しています。

その結果、問い合わせ数は従来の約 2 倍、メルマガ開封率は 7 % 向上しました。さらに、データドリブンなマーケティングで意思決定を自動化することで、担当者の負荷軽減も実現しています。

このように、自社のデータをマーケティング施策に活用し、業務効率化や生産性向上に繋げた好事例となっています。