AIで高速化するデータドリブン経営
これからの企業推進に必要なこと
最終更新日：2025年2月1日
変化が目まぐるしいビジネス環境において、経営者が社内外の詳細な事象を迅速に把握し、
ビジネス戦略の的確な意思決定を継続して行うことが、競争力の維持・向上の上で非常に重要になっています。
しかし、経営の推進力となるデータ活用とはどのような形なのでしょうか。
この記事では、生成AIの登場でさらに変わるデータドリブン経営に必要なことを探ります。
生成AIによって変わるデータドリブン経営
データドリブン経営には下記のようなメリットがあり、企業の競争力向上につながっていますが、これらのメリットは、生成AI技術によってさらに経営に与えるインパクトが大きくなりつつあります。
01-1.収益アップへのインパクト
データ活用による最初のメリットは企業の収益力アップです。ITの活用も含め、業務効率化による生産性向上や省人化による費用削減に直接つながるほか、高度なデータ分析により需要予測やリスク想定を行うことで、精度の高い経営計画を推進することも可能です。
ここにAIを活用することで、さらなる業務効率化/省人化を図れる他、経営判断に貢献するデータ分析の精度と速度をより上げることが可能となります。
01-2.顧客との関係性強化
データに基づいたマーケティングや営業での活動を経営に反映することで、顧客との関係性強化を図ることが可能です。
もともとマーケティングの分野ではデータ活用が一般的でしたが、AI活用でさらにデータを詳細に分析することで、顧客ニーズの精緻な把握や、そこから展開した製品/サービスの開発や、コミュニケーション施策の展開を実現できます。
同様に営業でも、営業レポートなどの普段の業務プロセスをデータで収集・管理し、AIによる分析・提案を行うことで、より顧客ニーズに寄り添った営業活動が可能になります。
01-3.意思決定の精度・速度の向上と柔軟性の獲得
見通しが不透明ながらも常に変化を求められる現在、経営には状況に合わせた仮説設定から精度の高い意思決定を行い、その実行結果からさらに別のアクションへの意思決定を続ける、という困難なサイクルが強制されています。
仮説設定と意思決定の根拠となるデータをいかに活用しきれるかが求められますが、AIによって仮説設定の漏れ・ダブりを無くして常に思考に気付きを与えることで、高い精度で迅速に、柔軟な経営判断を進める手助けになります。
データドリブン経営に必要な要素
一般的にデータドリブン経営に必要な要素は大きく分けて下記のようなものがあります。
02-1.質の高いデータの把握と収集
まず、データドリブン経営で最も重要なのが、経営判断の材料となるデータの質です。
不正確だったり不完全だったりと質の悪いデータを活用すると、分析結果は誤ったものとなり、それに気付かずに意思決定を進めた場合は、経営に多大なダメージを与えかねません。
特にAI活用においては、データ収集の企画段階から質の確保を優先的に検討しましょう。また、データの監査を定期的に行い、データの質を維持することも大切です。
02-2.データ基盤の構築
収集したデータを蓄積・管理するためには、データ基盤を構築することが必要になります。
基幹システムであるERP、POSなどの業務管理システム、CRMやSFAといった顧客/営業管理システム、Webサーバーのアクセス解析データなど、企業内ではさまざまな部署で多様なデータが収集されています。
これらの分散した莫大なデータを一元管理し、必要なデータにアクセスできるようにするのがデータ基盤です。
データ基盤はDXやAIといった実際の用途に合わせ、蓄積/整備/提供のプロセスを踏まえて構築する必要があります。特に生成AI活用においては、上記のような構造化データだけでなく、文書形式のような非構造化データをいかに整備して活用するかが重要です。
02-3.データ分析/可視化
データドリブン経営では、蓄積したデータから意思決定や経営判断の参考となる分析結果を出力することも必要になります。
BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）を利用すれば、データ基盤に集まった各種データを組み合わせて分析し、表やグラフなどで可視化することができます。ダッシュボード等でタイムリーに多様な結果を把握すれば、迅速な経営判断の助けになることでしょう。
また今後は分析プロセスにはもちろん、結果に対するアドバイスなどにもAIが活用され、より高度なデータ活用が進むと思われます。
02-4.データ活用を推進する人材と企業文化
以上がデータの収集～活用における技術的な要素ですが、これだけではデータドリブン経営の実現はできません。
データドリブン経営では分析結果を活用し、ビジネスに成長をもたらして初めて目的が達成されるからです。
そのためには、積極的にデータを活用し競争力を高めようという価値観を社員一人ひとりがもっていることが必要です。
また、AIなど短期間で爆発的に成長する技術を活用する面では、社内のデジタル人材の育成や、技術的な社外パートナーとの共創も重要になります。
データドリブン経営が失敗する理由と対策
上記のように必要な要素がわかっていても、多くの企業がデータドリブン経営に失敗しています。主な理由には下記のようなものが考えられます。
03-1.経営にインパクトのあるデータが集められていない
各事業部門での業務プロセスにおいて多様なデータが発生していますが、抱えている経営課題の解決に何が必要かを把握し的確に集められていない場合があります。
特に経営部門が目指す経営課題の解決と、事業部門が目指す業務課題の解決とで意識が乖離している場合もあります。この場合、データを集められたとしても質が悪い（目的に合ったデータではない）場合があります。まずは目的設定を明確にしたうえで、企業内でデータに対する意思の統一を図る必要があります。
03-2.データ基盤で適切にデータを整備できていない
目的に合わせ質の高いデータを集められたとしても、データ基盤構成が適切にできていなければ、用途に合わせたデータの抽出ができません。さまざまな形で収集された複雑なデータを目的に合わせて整備/連携を行い、アウトプットが出るようにデータ環境を構築する必要があります。
ここでも実際の用途に合わせ、データの種類/内容/データ間の関係性等を事前に明らかにしておき、情報の整合性/優先度/関連情報の紐づけ等を踏まえたデータの整備ルールを設計する必要があります。
03-3.データを分析・活用できる環境や人材が不足している
高度なデータ分析や活用にはデータサイエンティストをはじめとしたデジタル人材が必要ですが、ニーズの高い職種のため、慢性的に不足しており、また社内で育成するには時間も費用もかかります。
そのためにはAIなどを活用し、誰でもデータの分析や利用ができる環境を整える必要があります。
AIを活用したデータドリブン経営の始め方
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