ITが発展していく中、大量のデータが存在する時代となりました。このような時代に重要となることは効率よくデータを活かす「データ活用」の考え方です。データに基づいた判断を下すことで、会社の収益性の向上や効率化を実現できるようになります。
ただ、データの重要性や価値を認識できていても「具体的にどのデータをどのように活用すれば良いのか」をイメージできていない人はいるでしょう。今回はデータ活用の基本から、具体的に活用できるデータの種類、これから活用したい外部データについて解説します。

データ活用とは

データ活用とは、情報や知識を新しく得るために、既存のデータを分析したり解析したりする行為を指します。今の時代、私たちの周りには多くのデータが存在しているため、これらを正しく活用することで新たな価値を創造できるのです。

例えば、企業は売上データを分析することで、売れ筋商品を把握できるようになります。また、ユーザの行動データを分析することで、新しいニーズを把握することもできるでしょう。データ活用は「なんとなく傾向が分かる」という経験則に基づいたものとは違い、理論に基づいた確固たる結果を出します。データサイエンスなどの学問に基づいて、適切にデータを分析し、その結果を活用するのです。

日本のデータ活用の現状・課題

データ活用の重要性は世界的に認識されていますが、日本では浸透しているとは言い切れません。むしろ、現状のデータ活用は、諸外国と比較すると遅れていると判断できるでしょう。これからは、時代に係合するために、積極的なデータ活用が求められます。

(参照：総務省「令和2年情報白書」)

ただ、データ活用を進めるためには多くの課題があり簡単に進められないことも事実です。例えば、日本ではデータ活用を前提としたシステムの構築がなされていません。結果、データ活用の前処理や準備に多くのコストが必要となり、実行に移せないのです。また、これらの作業を担当できる人材を確保できていないことも挙げられます。

言い換えると、データ活用の課題をいち早く解決しデータ活用を導入できれば、日本国内において競合他社と差別化できる可能性があります。データをいち早く活用できる体制づくりが求められるのです。

日本のデータ活用が遅れている背景

日本でデータ活用が遅れている背景には「データを活用できる体制が整っていない」ということが挙げられます。

一般的に、データ活用にあたっては分析するためのデータなどを用意しなければなりません。ただ、日本ではビジネスそのものがデジタル化しておらず、分析の対象となるデータが不足していることがあります。結果、データ活用が難しく、諸外国と比較して遅れを取っているのです。

海外ではDXが日本以上に推進され、ビジネスの多くがデジタル化されています。データを簡単に収集したり分析したりできる環境が整っているため、データ活用にも積極的なのです。

データ活用の必要性・メリット

データを活用することで、事実に基づいた意思決定を実現できます。今までのビジネスは、直感や経験に基づいた判断が多く含まれましたが、データ活用によって属人的ではなく客観的な事実に基づいて判断できるようになりました。結果、ビジネス面でのリスクを低下させるなどの効果を生み出しています。

また、データ分析により新たな市場のトレンドやニーズ、隠れたビジネスチャンスなどを発見しやすくなりました。これにより、市場での優位性を獲得でき、競合他社よりも有利にビジネスを進められるメリットを生み出します。また、効率的なマーケティング活動も実施できるようになり、売上向上や顧客満足度の向上などのメリットにもつながります。

データの種類

企業が活用できるデータの種類は多岐にわたります。どのようなデータを活用すれば良いか、具体例を挙げると以下の通りです。

顧客データ

商品を購入したりサービスを利用したりしてくれる、顧客情報が該当します。年齢や性別、居住地域など個人情報が中心だと考えて良いでしょう。
顧客情報を活用することで、企業に貢献してくれる性別や年齢層、よく商品が売れる地域などが明確になります。また、継続的に商品やサービスを利用してくれているかなど、リピート状況の把握にも活用が可能です。

売上データ

売上データを活用することで、売れ筋商品や利益率などを把握できます。直感的なものではなく、データに基づいた分析とすることで「本当にその商品がよく売れているのか」「事業として利益を得られているのか」などが明確になるのです。

また、単体でデータ活用するだけではなく、他のデータと組み合わせた活用も考えられます。例えば、上記で解説した顧客データと組み合わせることで、どの年代にどの商品が売れているのか分析が可能です。

Webデータ

Web上のデータを収集し、データ活用へ活かすことが可能です。Webサイトを通じて得られる全てのデータをWebデータとよび、文字ベースのものから画像、htmlなど幅広いデータがあります。Webデータは誰でもアクセスでき、誰でも収集可能という特徴があります。

例えば、口コミサイトやSNSから特定の商品についての口コミを集めることで、世の中の評価を知ることが可能です。不満を抱える人が多いならば、商品を改良するなどの対策を検討できます。また、売上データなどの内部データと組み合わせることで新たな価値を生み出すWebデータもあります。例えば、気象データと売上データを同時に見ることで、どのような気候の時に何が売れるのかの傾向を掴むことができます。

アクセスログ

Webサイトなどにアクセスした結果などを示す「ログ」をデータとして活用できます。アクセスログの内容は収集方法によって異なりますが「どのWebサイトを経由してアクセスしてきたか」「接続元エリア」「接続に使用しているデバイス」などを収集できます。

アクセスログを分析することで「どのような顧客がいつ何を求めてアクセスしてきているか」を知ることが可能です。例えば「18時頃に東京都内居住者向けのキャンペーンを実施したが反応は悪かった」などと分析できれば、今後のマーケティングに活かせます。

機器などで収集したデータ

IoT機器や工業機器に取り付けられているセンサーなどで収集したデータを活用できます。例えば、人感センサーを取り付けて「何時頃に人通りが多いか」や工業機器に取り付けて「不良品が存在しないか」などを収集した結果です。このようなデータは、収集したタイミングでのみ活用しているケースが多いですが、集積して分析することで違う結果が得られるかもしれません。例えば「金曜日だけセンサーの反応回数が多く人通りが多いことがわかった」などと分析できるのです。
なお、このような機器で収集したデータは、自分たちで収集したものに限りません。具体例を挙げると、道路の混雑状況を機器で収集したデータが公開されています。このようなデータは、以下で紹介するオープンデータに分類されますが、機器で収集できるデータにも色々な種類があることは押さえておくと良いでしょう。

オープンデータ

オープンデータは、官公庁や民間企業が提供する統計情報です。何かしら特定のテーマに沿って情報を集め、整理したものを提供してくれます。例えば、人口の分布や公共施設の利用状況などです。

社内のデータとオープンデータを組み合わせて活用することで、新たな発見を見られる可能性があります。例えば、本屋において図書館の貸し出し状況と自社の売り上げを組み合わせることで、追加で入荷すべき書籍が明らかになるなどです。

データ活用のポイントは外部データ活用

一般的にデータ活用ときくと、先に述べた顧客データや売上データのような内部データの活用を想定する人が多いでしょう。しかし、これからのデータ活用を成功させるポイントとして、外部データの活用が挙げられます。続いては外部データの概要と、どのようなメリットをもたらしてくれるのか解説します。

内部データと外部データ

データ活用するためのデータには「内部データ」と「外部データ」があります。

まず、内部データとは、組織や個人が直接作成したり管理したりしているデータです。例えば、利用してくれている顧客情報や商品の売上情報は、自分たちが管理しているものであるため、内部データに該当します。また、取引先の一覧など、業務のために自分たちで集めているデータの多くは内部データだと考えましょう。

それに対して、外部データとは上記に該当しない、組織や個人が直接作成したり管理していないデータです。例えば、公的機関が提供しているデータセットやWebやSNSで発信されているデータ、気象情報や市場調査などが該当します。外部データの種類は多岐に渡るため、状況に応じて適切なものを選択しなければなりません。

内部データだけではなく外部データも活用することで、組織内のデータだけでは発見できない傾向や関連性が得られるメリットがあります。組織内のデータだけでは、どうしても偏りが生じてしまいますが、外部データによって新たな知見を得られるようになるのです。

しかし、現状日本で外部データの活用を行っている企業は3割程度に留まっています。つまり、早いうちに外部データの活用をすることで競合他社と差をつけたビジネスを行うことができます。

(参照：総務省「令和2年情報白書」)

外部データ活用事例

実際に外部データを活用した事例として、3種類を紹介します。

LAWSON：コンビニでの販売促進

コンビニでは大量のデータが収集されていて、常にこれら「内部データ」を分析した経営方針が取られています。また、これに外部データを組み合わせることで、さらに効率の良いマーケティングが実施されていることが特徴です。

例えば、コンビニ大手のLAWSONでは、外部データである「気象データ」と「おでんのセールを告知するアプリ広告」の関連性について分析しました。結果、特定の気温の場合にクリックされる可能性が高まることが判明し、データから相関関係を得ることができたのです。

なお、これは実証実験ですが、このデータ活用の結果は他のマーケティングにも利用するとされています。現在も気象データなどを踏まえて、広告が配信されていると考えられます。

神奈川県箱根町：観光地での混雑予測

観光地では混雑や渋滞が発生しやすく、それによって一定の損害や機械損失が生じてしまいます。これはやむを得ないことではありますが、最小限に抑えるために外部データが活用されている状況です。

例えば、天気や季節と混雑度合いの関係性を明らかにし、それを踏まえて混雑対策に取り組んだ事例があります。気象データと交通データを分析すると、雨が降った際には特定の道路が混雑することがわかりました。そのため、普段地元の人しか使わないような抜け道を案内することで混雑を回避し、観光客の満足度が高まったり時間効率が良くなったりし、売上向上につながりました。

野村證券：景況感指数調査の効率化

野村證券は業界大手として、景況感指数調査を定期的に発表しています。本来はアンケートなどを活用しますが、野村證券はX（旧Twitter）の発言内容をビックデータとみなし、これを自然言語処理して活用している状況です。結果、調査にかかる時間の短縮やコストカットを実現しています。

SNSの「生の声」には価値あるものもあれば価値のない「ノイズ」も含まれています。これらをAIで効率よく分析することで、価値あるものだけを収集でき、景況感指数の発表につなげたのです。

外部データ活用をする際の注意点

データ活用においては、外部データを取り入れることが重要です。ただ、利用にあたっては注意点があるため、こちらを意識しておきましょう。

法律に違反しないか確認する

外部データの収集や利用にあたっては、法律に違反しないような情報収集や活用が重要です。法律を遵守していないと、データ活用によって大きなトラブルが生じかねません。

例えば、各種データの収集にあたっては、著作権を考慮することが求められます。情報の収集や流用が禁止されているにも関わらず、データ活用に利用してしまうと、訴えられてしまうかもしれません。

ただ、法律に違反していないかどうかは、事前に確認しておくことで把握が可能です。具体的にどのような場面で注意すれば良いのかは、以下の記事を参考にしてみてください。

データ品質の担保

外部から提供されるデータであるため、内部データよりも品質が下がりやすい点に注意しなければなりません。例えば、不要なデータが含まれている可能性や全角や半角が入り交じるなどデータが整えられていない可能性があります。
分析するデータの品質や信憑性が低いと、データ活用して得られる結果の信憑性も下がってしまいます。また、誤った結果を信じてしまい、間違ったマーケティングなどに進みかねません。外部データの活用は重要ですが、データの内容を評価して、時にはクレンジングなどの前処理が必要です、

データの鮮度

活用しようとするデータが「いつ時点のデータなのか」ということが重要です。外部データには、最新のものからやや古いもの、今となっては価値のないぐらい古いものなどが含まれます。データの鮮度を意識して、活用する価値のあるデータを選択しなければなりません。
例えば、Webデータは常に更新が続くためデータの鮮度が落ちやすくなっています。活用するならば、そのタイミングで新しいデータを取得することが望ましいでしょう。逆に、官公庁が年に1回しか公開しないデータならば、1年前のデータでも鮮度は新しく十分だといえます。

データの鮮度を評価する際は「そのデータがどれぐらいの頻度で更新されるのか」を踏まえることが大切です。

データ活用の進め方

データ活用の進め方は、データ収集や整理から始まり、分析、活用と続きます。最初に活用対象となるデータを収集して、それらを分析できるように整理しなければなりません。
また、整理したデータを分析するためには、特定の理論を理解したりツールを使いこなしたりすることが求められます。一定のスキルが必要となるため、時には専任者が必要だと考えましょう。また、分析結果を理解するためにも、一定のスキルが必要です。

日本企業がとるべき行動

残念ながら、日本ではまだまだデータ活用ができていない企業が多い状況です。皆さんもこれに該当する可能性があり、問題点だと認識することがデータ活用の第一歩です。これからは、データ活用が企業発展、特に外部データの活用がカギとなります。まだまだ外部データの活用が浸透していない今だからこそ、先行して外部データの活用を始めることで競合他社との差別化をはかることもできます。

外部データで最も身近なものはWebデータです。Webデータが活用できないか、一度検討してみてください。またPigDataは外部データ活用の支援を行っています。外部データの活用をお考えの際は是非ご相談ください。