こんにちは！sento.gruopの和島です。
現代のビジネスにおいて、データはますます重要性を増しています。
企業は、ビジネス上の意思決定をより正確かつ効果的に行うために、さまざまなデータを収集、分析、活用する必要があります。特に、数値化されたデータは、ビジネスにおいて重要な意思決定を行うために必要不可欠なものです。しかし、数値データを基に経営や意思決定を行っている企業は少ないと感じます。
数値化されたデータを使用することで、企業は事実に基づいた分析を行い、直感的な決定ではなく、より明確な見通しを持って正確な判断を下すことができます。
この記事では、ビジネスにおける数値化の重要性について、詳しく解説していきます！
目次
１.データ活用が求められる背景
デジタル化の波
近年ますます高まるデジタル化の波の中で、インターネットやモバイル技術などを活用した新しいビジネスモデルが普及しています。デジタル技術は今日、ビジネスの成功の鍵であり、企業はデジタル技術を活用して新しい価値を提供しています。
デジタル化の波を受け止めるためには、データ活用が欠かせません。デジタル技術を用いて収集したデータを分析することで、企業は新しいサービスを立ち上げたり、既存サービスを改善したりすることができます。データ活用によって収益性を向上させ、競争優位を確保しなければ企業が生き残れないような時代になってきているのです。
AI活用の加速
AI（人工知能）技術は、数年前から急速に普及してきました。近年では、AIを活用したビジネスモデルやサービスが急激に増加しています。AIは、複雑な処理を自動で行うことができるため、多くの企業がAI活用を検討しています。
AI活用により、データを収集、分析、予測することで、ビジネスの最適化や新しいサービス開発などを行うことが可能となります。また、AIを活用して得られたデータを可視化することで、データの分析結果がわかりやすく理解出来るようになりました。
２. なぜ数値化するのか？
データ活用が求められる背景を紹介してきましたが、なぜ数値化することが重要なのでしょうか？
それには、2つの理由があります。
- 上司と部下の認識のズレをうまないため
- 成果を最大化するため
1つ目の上司と部下の認識のズレをうまないためというのは、数値が共通認識をとるのに重要であると言うことです。
例えば、目標設定をするときに「商品をたくさんの人に売ろう！」という目標で、上司にとっての「たくさん」は10000人でも部下にとっては50人かもしれません。そこがそろっていなければ、上司はより顧客の認知拡大を目的として施策を考える一方で、部下は50人の人に確実に買ってもらえる施策を考える、というように具体的な施策に落とす際にズレが生じます。数値で目標設定をすることで互いの認識をそろえ、具体的なアクションの統一ができるのです。
2つ目の、成果を最大化するためというのは、数値が成果の改善に重要な意味を持つからです。成果は行動量と確率に因数分解できますが、数値化によってまずは行動量を最大化することが重要です。
なぜ行動量を最大化する必要があるのか？
ビジネスで成果を出すための関係式を式で表わすと、成果＝行動量×確率となります。例えば、アポイント数に渉外につながった確率をかけたらアポイントの成果（＝渉外数）が出ます。
つまり、成果を上げるためにはこの2つしか方法はありません。
- 行動量を増やす
- 確率を上げる
ビジネスの成果を上げるためにより重要なのは、まず「行動量を増やす」ことです。
その理由は、行動量を増やすことで仮定でデータが蓄積されそれに基づいた分析を踏まえて、より成功する可能性の高い道を選ぶことで、確率を上げていくことが出来るからです。
つまり、ビジネスの成功は以下のような順序をたどることが多いです。
行動量を増やす（⇒データが貯まる⇒分析する⇒）
⇒成功する確率が上がる
⇒成果が出る
売上が向上し業績が安定すれば、行動量の多少で業績が上下するのを防ぐことができますし会社として成功していると言えるでしょう。そのためにまずは行動量を最大化することが大事なのです。
そして、同時に重要なのが行動から生まれたデータを数値として蓄積するシステム、仕組みを整えることです。
ただやみくもに行動すればよいというわけではありません。行動量を増やすとともに、そこで得られるデータを蓄積して、次のアクションに活かすPDCAのサイクルを短期スパンで回していくことで成功する確率が上がっていくのです。そのため行動量を増やすとともに、データを数値として蓄積するシステムを構築することが重要です。
３. 数値化して蓄積するシステムの構築方法
数値化して蓄積するシステムはどのように実装されるのでしょうか？
それには3つのステップがあります。
- データ収集：分析対象のデータを収集する。
- データ分析：収集したデータを分析し、そのデータから洞察を得る。
- データ活用：洞察を基にビジネスの効率化や戦略の策定などに活用する。
簡単に思えるかもしれませんが、このステップを実際に実行できている企業さんは大企業でもかなり少ないと思っています。データ活用するために、既存のシステムやツールから新しいシステムやツールに乗り換えたいと思っていてもデータの移行コストや浸透にかかるコストを考慮すると優先度が下がって結局変わらない企業さんはたくさんいます。
そのような企業さんを見ていて思うのは、仕組みは日常作業への負荷が低いことが重要であるということです。1度にシステムを更新するのではなく、普段使っている日常業務のオペレーションから徐々にデータを蓄積できる体制を構築することが大切です。まずは今使っているExcelSheet１枚をデータベースに取り込むところから始めましょう。
例えば、以下の記事ではたった2枚のExcelsheetを読み込むだけで可視化できるデータの例を挙げています。日報情報と請求情報の２種類のデータを入力することで、クライアントごとの請求金額/工数のデータや社員別 工数&業務内容データなどのデータが可視化できる事例を紹介しているので、気になる方はぜひご覧ください。
▼記事はこちら
４. データ活用のボトルネック
しかし、ここで直面するデータ活用における最も大きなボトルネックは、「どこの会社もそれを先導してくれる人がいない」ということです。
データ人材の獲得競争は年々激化していますし、データ分析に必要なスキルを持った人材がいても、ビジネスとの結びつきが不足している場合があります。データ分析の結果をビジネスに活用するためには、ビジネスとデータの分野の知識が必要ですが、ビジネス側がデータを分析する必要性に気づいておらず、データ分析部門とビジネス部門とのコミュニケーションが不足している場合もあります。
sento.groupでは業務データベースで日常業務からうまれるデータを蓄積し、API, iPaasなどとの連携/自動化プログラムによって蓄積を自動化するサービスyumoriを提供しています。経営課題やデータ活用における課題をヒアリングし貴社に合わせたサービスを提供いたします。
出力できるレポートのサンプルもご覧いただけますので、興味をお持ちの方はぜひこちらのサービスページをご覧ください。
まとめ
数値化が重要な理由は、上司と部下の認識のズレをうまないこと、成果を最大化することの2つです。1度にシステムを更新するのではなく、普段使っている日常業務のオペレーションから徐々にデータを蓄積できる体制を構築することが大切です。
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