第249話｜あなたの会社のデータ活用、利益を生み出しつづけていますか？

AI、データサイエンス、DX、ビッグデータなどのキーワードと共に、データ活用にチャレンジする企業が増えています。

ただ、チャレンジすれば必ず上手く行くわけではありません。

上手くいったかどうかを、どのように確かめればいいでしょうか？

データ活用で利益を生み出しつづけているかどうかは、財務諸表を見ると一目瞭然です。

今回は、「あなたの会社のデータ活用、利益を生み出しつづけていますか？」というお話しをします。

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望ましい変化

財務諸表と聞くと大げさな感じがしますが、要は売上や利益、コストなどを見るといいということです。

上手くいっていれば、売上や利益、コストなどに何かしら嬉しい変化が起きているはずです。

1年経ってもピクリとも変化しない場合、そのデータ活用の取り組みは上手くいっていない可能性が高いです。

AI、データサイエンス、DX、ビッグデータなどのキーワードと共に、始めたデータ活用を、定性的に評価するケースがあります。

定性評価とは、意識や姿勢などの数値化できないことを評価することです。

例えば……

……そういった感じです。

ある事業部内で、DXという会社方針に共感した人が多く、DXというキーワードも十分に浸透し、DXというキーワードを絡めた何かにチャレンジしたからといって、望ましい売上や利益、コストの変化が起こるとは限りません。

その事業部で、DXそのものが不必要で意味のないものであれば、DXというキーワードで何かやっても意味はありません。

DXは手段であって目的ではないことは自明ですが、実際はそうなっていないケースも少なくありません。

DXが目的化してしまい、そこから逃れることが出来なくなってしまうことがあります。

何かしらDXすることは決まっているが、何をDXするかは決まっていないという状況です。

そういう時は、取り急ぎ、定量評価を絡めればいいでしょう。

定量評価とは、売上や利益、コストの変化を評価する、ということです。

売上や利益が○○円アップ、コストは○○円ダウンということを見積もるということです。

今回は、「あなたの会社のデータ活用、利益を生み出しつづけていますか？」というお話しをしました。

AI、データサイエンス、DXなどのキーワードと共に、データ活用にチャレンジする企業が増えています。

AI、データサイエンス、DXなどは手段であって目的でないことは自明ですが、実際はそうなっていないケースも少なくありません。

例えば、DXが目的化してしまい、何かしらDXすることは決まっているが、何をDXするかは決まっていない状況です。

こういうとき、DXが目的化している状態の場合、DXにチャレンジしただけでOK、DXに取り組んでいればOK、DXの意識が高ければOK、だけど売上も利益もコストも一向に変化しない、ということが起こり得ます。

そういうときほど、意識や姿勢などの定性的な評価だけでなく、売上や利益、コストなどの定量的な評価をした方がいいでしょう。