データ活用は、企業が成長し競争力を高めるための重要な要素となっています。

しかし、日本企業の多くはデータ活用において課題を抱えています。

総務省の「令和2年版 情報通信白書」によれば、データ分析に「統計的な分析」や「機械学習・ディープラーニングなど人工知能（AI）を活用した予測」を用いている企業は、大企業で約30%、中小企業では約10%にとどまっています。

令和2年版 情報通信白書｜PDF版

このような状況は、データ活用の重要性を理解しつつも、実際の導入・活用が進んでいない現状を示しています。

前回のブログ記事では、「なぜ日本企業はデータ活用に踏み出せないのか？」では、日本企業がデータ活用に踏み出せない理由として……

• 経験と勘への依存
• 前例踏襲の習慣
• ミドルマネジメントのジレンマ

……の3つの壁が挙げました。

第417話｜なぜ日本企業はデータ活用に踏み出せないのか？ ～ 組織文化からひも解く3つの壁 ～

これらの課題を克服し、データ活用を成功させるためには、具体的な戦略と実践が求められます。

今回は、データリテラシーの向上やトップダウンでの文化推進、小規模プロジェクトでの成功体験の積み重ねなど、組織文化を変革するための5つの戦略を紹介します。

戦略1：データリテラシーの向上

データリテラシーとは、データを正しく理解し、分析し、活用する能力を指します。

現代のビジネス環境では、この能力が企業の競争力を左右する重要な要素となっています。

しかし、多くの日本企業では、データリテラシーの不足がデータ活用の障壁となっています。

　社員教育の必要性

データリテラシーの向上は、全社員がデータを効果的に活用するための基盤となります。

特に、現場レベルでのデータ活用が進まない背景には、社員一人ひとりのデータリテラシー不足が影響しています。

そのため、組織全体でデータリテラシーを高める教育が求められます。

　効果的なトレーニングプログラムの設計

データリテラシーを向上させるためには、以下のポイントを押さえたトレーニングプログラムの設計が重要です。

• リーダーシップからの推進: 経営層がデータリテラシーの重要性を理解し、積極的に学ぶ姿勢を示すことで、組織全体にデータ活用の文化が浸透します。
• 段階的な学習: 基礎から応用へとステップByステップで学べるカリキュラムを提供し、社員が無理なくスキルを習得できるようにします。
• 実務への適用: 学んだ内容を実際の業務で活用できるよう、現場での実践機会を設け、学習と業務を連携させます。
• 継続的なサポート: 学習後もフォローアップを行い、社員が新たな知識や技術を定着させ、継続的に活用できる環境を整備します。

これらの取り組みにより、社員一人ひとりのデータリテラシーが向上し、組織全体でのデータ活用が促進されます。

結果として、データドリブンな意思決定が可能となり、企業の競争力強化につながります。

　簡易事例

状況

とある食品メーカーで、在庫管理のムダが大きな課題でした。

現場の判断に頼る運用が続き、余剰在庫が多い一方で、必要な補充がタイミングよく行われないという問題もありました。

施策

これを解決するため、現場スタッフ全員を対象に「データ活用の基礎」を学ぶeラーニングプログラムを導入。

売上データをグラフ化したり、過去の在庫データを分析する演習を行うことで、スタッフ自身がデータを見える化し、業務改善を図れるようにしました。

成果

プログラム終了後、スタッフは売上トレンドや在庫変動を的確に把握し、補充のタイミングをデータに基づいて判断できるようになりました。

その結果、余計な在庫が20%削減され、経費削減にもつながったのです。

「データを学んで初めて業務改善が実感できた」との声が現場から聞かれるなど、導入は大きな成果を生みました。

ポイント

この取り組みが成功した背景には、データを日常業務に直結させた教育プログラムの内容があったことが挙げられます。

一方で、研修後にフォローアップを行い、スタッフがデータを継続的に活用する環境を整えることも重要な課題でした。

こうした仕組みを怠れば、せっかくのスキルが現場で十分に活かされないリスクが生じてしまうでしょう。

戦略2：トップダウンでのデータドリブン文化の推進

データドリブン文化の推進には、経営層のリーダーシップが不可欠です。

トップダウンでのデータ活用推進は、組織全体の変革を促進し、競争力を高める鍵となります。

　経営層のリーダーシップの重要性

経営層がデータ活用の重要性を理解し、自ら率先してデータに基づく意思決定を行うことで、組織全体にデータドリブンな文化が浸透します。

リーダーシップがデータ活用を推進する姿勢を示すことで、従業員の意識改革が促され、データに基づく行動が定着します。

例えば、経営陣が定期的にデータ分析の結果を共有し、それに基づいた戦略を策定することで、データの重要性が組織全体に伝わります。

また、データ活用に関する教育やトレーニングを積極的に支援することで、従業員のデータリテラシー向上にも寄与します。

　データ活用を促進する組織体制の構築

データドリブン文化を定着させるためには、適切な組織体制の構築が必要です。

データ活用を統括する専門部門を設置し、全社的なデータ戦略を策定・推進する役割を担わせることが効果的です。

この専門部門は、各部門と連携し、データの収集・分析・活用をサポートします。

また、データガバナンスの確立やデータ品質の維持にも責任を持ち、組織全体でのデータ活用を推進します。

さらに、データ活用に関する明確な目標設定や評価指標を導入し、成果を可視化することで、従業員のモチベーション向上につながります。

これにより、データドリブンな意思決定が組織全体で行われるようになります。

経営層のリーダーシップと適切な組織体制の構築により、データドリブン文化が根付き、企業の競争力強化が期待できます。

　簡易事例

状況

とある全国展開する小売チェーンで、週末セールの売上を効率的に伸ばす方法を模索していました。

データは各店舗や各部門に散らばっている状態で全貌が掴めておらず、データを活用するのかどうかも現場任せで、経営層は特に関与していませんでした。

施策

経営層はAIを活用し、過去の売上データと天候データを組み合わせて分析を実施し、それを活かすことを決断。

指示出しだけの丸投げにならないよう、経営層は週次定例会に必ず参加、途中経過や問題点、成果などの経過報告は経営層から全社発信するようにしました。

起こった問題点は、経営層が主体的に解決に動き、現場のAI活用がしやすくするための動きをしました（少なくても、足を引っ張らない）。

成果

その結果、例えば「晴れた日には飲料とスナック菓子が売れやすく、雨の日には冷凍食品やインスタントスープの需要が高まる」など、些細だが収益に向上させる事象を幾つか特定し、即日現場アクションに結びつけました。

このようなことを基に、全店舗で統一的なプロモーションを展開したところ、売上は前年比10%増を達成しました。

統一されたプロモーションにより、現場では「データに基づく指示だから迷わず動ける」との声が多く聞かれ、トップダウンの効果を社員全体で実感しました

ポイント

成功の要因としては、データ分析に基づいた戦略の精度の高さと、現場が指示通りに実行しやすい仕組みを作ったことが挙げられます。

ただし、トップダウンの指示がすべての現場に適合するとは限らないため、現場の特性を十分に考慮する必要があります。

一律の指示に固執すると、現場からの反発や戦略の効果の低下を招く可能性があるため、現場の意見を吸い上げる仕組みも併せて構築することが重要です。

戦略3：小規模プロジェクトでの成功体験の積み重ね

データ活用を推進する際、いきなり大規模なプロジェクトに取り組むのではなく、小規模なプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねることが効果的です。

これにより、組織内でのデータ活用に対する理解と信頼が深まり、徐々に大規模な取り組みへと発展させることが可能となります。

　パイロットプロジェクトの実施方法

まず、特定の部門や業務プロセスに焦点を当て、データ活用のパイロットプロジェクトを実施します。

この際、以下のポイントに留意すると効果的です。

• 明確な目的設定: 解決したい課題や達成したい目標を具体的に定めます。
• 適切なデータ選定: 目的達成に必要なデータを収集・整理し、品質を確保します。
• 小規模での実施: リソースやリスクを最小限に抑えるため、限定的な範囲でプロジェクトを展開します。
• 迅速なフィードバック: 結果を早期に評価し、必要に応じて改善策を講じます。

これらのステップを踏むことで、データ活用の効果を短期間で実感でき、組織内での理解と支持を得やすくなります。

　成功事例の社内共有とスケールアップ

パイロットプロジェクトで得られた成功体験は、組織全体で共有することが重要です。

具体的には、以下の方法が有効です。

• 社内報告会の開催: プロジェクトの成果や学びを共有し、他部門への展開を促進します。
• 成功事例のドキュメント化: 成功要因やプロセスを文書化し、後続プロジェクトの参考資料とします。
• ナレッジ共有プラットフォームの活用: 社内ポータルやデータベースを活用し、情報を広く共有します。

これにより、他の部門やプロジェクトでもデータ活用の取り組みが進み、組織全体でのデータドリブン文化の醸成が期待できます。

さらに、パイロットプロジェクトで得た知見を基に、徐々にプロジェクトの規模や範囲を拡大していくことで、データ活用の効果を組織全体で享受できるようになります。

この段階的なアプローチは、リスクを最小限に抑えつつ、データ活用の成熟度を高めるために有効です。

小規模な成功体験の積み重ねは、組織内でのデータ活用推進において強力な推進力となります。

これにより、データドリブンな意思決定が定着し、競争力の向上につながります。

　簡易事例

状況

とある中規模の運送会社で、配送の遅延が収益を圧迫していました。

社長の次男が、大学院卒業後に某外資系コンサルティングファームでデータサイエンティストとしてお仕事をしていました。

次男が将来会社を継ぐため、コンサルティング会社を辞めこの運送会社に転職、DX担当の責任者になりました。

配送の遅延による収益圧迫という問題を、AIを活用し解決するためのプロジェクトが開始されました。

ただ、お金がそれほどあるわけでもなく、AI活用というものに対し、経営陣を含め現場もイメージがついていませんでした。

施策

そこで、経営陣はAIによるデータ分析を試験的に導入し、特定地域でパイロットプロジェクトを実施。

過去の配送データを解析し、交通量が少ない時間帯に配送を行うルートを再構築しました。

成果

AIが提案したルートを試験運用したところ、配送時間が15%短縮され、ドライバーの負担も軽減されました。

この成果が現場で好評を得たことから、徐々に他の地域にも展開。

全社的に導入された後、年間の配送コストが10%削減されるという大きな成果につながりました。

ポイント

プロジェクトの成功の背景には、まず小規模な範囲で実験を行い、その結果を基に次のステップに進んだ段階的なアプローチがあります。

ただし、初期の成功に過信せず、地域やスケールの違いによって新たな課題が発生する可能性を見据えて計画を調整することも重要です。

成功体験を活かしつつも、柔軟な対応が求められます。

戦略4：前例にとらわれない柔軟な意思決定プロセスの導入

日本企業におけるデータ活用の推進には、従来の前例踏襲や稟議制度といった意思決定プロセスの見直しが不可欠です。

これらの慣習は、新たな取り組みやイノベーションを阻む要因となり得ます。

柔軟な意思決定プロセスを導入することで、データドリブンな文化を育むことが可能となります。

　稟議制度の見直しと迅速な意思決定

稟議制度は、日本企業において合議制による意思決定を行うための重要な手段として機能してきました。

しかし、複数の承認者を経るこのプロセスは、意思決定の遅延を招き、ビジネスチャンスを逃す原因となることがあります。

例えば、ある企業では、稟議書の承認に時間がかかり、新しいシステムの導入が遅れた結果、競合他社に市場シェアを奪われる事態が発生しました。

このような事例から、稟議制度の見直しが求められています。

効果的な見直しの方法として、以下の取り組みが考えられます。

• 承認プロセスの簡素化: 必要最低限の承認者に絞り、迅速な意思決定を可能にする。
• デジタル化の推進: 稟議書の電子化やワークフローシステムの導入により、承認フローを効率化する。
• 権限委譲の促進: 部門長やプロジェクトリーダーに一定の決裁権限を与え、現場での迅速な判断を可能にする。

これらの取り組みにより、意思決定のスピードが向上し、データに基づく柔軟な戦略策定が可能となります。

　失敗を許容する文化の醸成

前例踏襲の背景には、失敗を避ける文化が根付いていることが挙げられます。

新しいアイデアやデータ活用の提案が「前例がない」という理由で却下されるケースも少なくありません。

しかし、イノベーションを促進するためには、失敗を学びの機会と捉え、挑戦を奨励する文化が必要です。

例えば、ある企業では、小規模なパイロットプロジェクトを実施し、失敗から得られた教訓を次のプロジェクトに活かすことで、成功率を高めています。

失敗を許容する文化を醸成するための具体的な施策として、以下が考えられます。

• 心理的安全性の確保: 従業員が自由に意見を述べ、失敗を共有できる環境を整備する。
• 失敗事例の共有: 失敗から得られた学びを組織全体で共有し、再発防止と改善策を検討する。
• 挑戦を評価する制度の導入: 成果だけでなく、挑戦したプロセスや姿勢を評価する仕組みを設ける。

これにより、従業員は新たな取り組みに積極的になり、データ活用の推進が加速します。

柔軟な意思決定プロセスの導入と失敗を許容する文化の醸成は、データドリブンな組織への変革において重要な要素です。

これらを実現することで、迅速かつ的確な意思決定が可能となり、競争力の向上につながります。

　簡易事例

状況

とあるIT企業で、稟議プロセスの煩雑さ（なんと、場合によってはExcelの稟議フォーマットを利用）が新規プロジェクトの立ち上げを遅らせる要因となっていました。

他社のDXのためにシステム導入のお仕事をしているのに、自社のDXが進んでいないという問題を抱えている恥ずかしい状態です。

社員の多くが、このジレンマに心を痛めていました。

施策

これを改善するため、クラウドベースの承認システムを導入し、稟議書の作成から承認までの流れをデジタル化。

プロジェクト提案がオンラインで通知され、承認者がいつでもどこでも確認できる仕組みを構築しました。

成果

結果として、承認プロセスはわずか3日に短縮され、新製品の市場投入が予定より2か月早まりました。

ポイント

この取り組みの成功の鍵は、デジタル化により承認フローが透明化され、迅速かつ効率的な意思決定が可能になったことです。

ただし、新しいシステムの導入には十分なトレーニングが必要です。

特に、慣れないデジタルツールに対する現場の混乱を防ぐため、試行期間を設けるなどの配慮が求められます。

戦略5：ミドルマネジメントの役割再定義と支援

データ活用を推進する上で、ミドルマネジメント（中間管理職）の役割は極めて重要です。

彼らは経営層と現場をつなぐ橋渡し役として、組織全体のデータドリブン文化の醸成に寄与します。

しかし、従来の役割や責任の枠組みでは、データ活用の推進においてジレンマや課題が生じることがあります。

そのため、ミドルマネジメントの役割を再定義し、適切な支援を行うことが求められます。

　中間管理職のジレンマ解消策

ミドルマネジメントは、経営層からのデータ活用推進の指示と、現場の抵抗やリソース不足との板挟みに陥ることが多いです。

このジレンマを解消するためには、以下の取り組みが有効です。

• 権限委譲と意思決定の迅速化: ミドルマネジメントにデータ活用に関する意思決定権限を付与し、現場での迅速な対応を可能にします。
• リソースの適切な配分: データ活用プロジェクトに必要な人材や予算を確保し、ミドルマネジメントが効果的にプロジェクトを推進できる環境を整備します。
• 明確な目標設定と評価基準の導入: データ活用の成果を評価するための指標を設定し、ミドルマネジメントの取り組みを正当に評価・報酬する仕組みを構築します。

これらの施策により、ミドルマネジメントはデータ活用推進の責任を果たしやすくなり、組織全体のデータドリブン文化の定着が促進されます。

　変革推進者としてのミドルマネジメントの育成

ミドルマネジメントは、データ活用の推進者としての役割を担う必要があります。

そのためには、以下の支援と育成が重要です。

• データリテラシー教育の提供: ミドルマネジメント向けにデータ分析や活用に関する研修を実施し、データに基づく意思決定能力を高めます。
• 成功事例の共有と学習: 他社や他部門でのデータ活用成功事例を共有し、具体的な取り組み方や効果を学ぶ機会を提供します。
• メンタリングとサポート体制の整備: データ活用に精通した専門家やコンサルタントによるメンタリングを行い、ミドルマネジメントが直面する課題に対する助言や支援を行います。

これらの取り組みにより、ミドルマネジメントはデータ活用の推進者としての自覚と能力を高め、組織全体のデータドリブン文化の醸成に貢献できます。

ミドルマネジメントの役割再定義と適切な支援は、データ活用を成功させるための重要な要素です。

彼ら・彼女らが変革の推進者として活躍できる環境を整えることで、組織全体のデータドリブン文化が深化し、競争力の向上につながります。

　簡易事例

状況

とある製造業の生産部門で、ライン稼働率の低下が課題となっていました。

中間管理職は現場の調整に追われるあまり、データ活用に十分な時間を割くことができていませんでした。

施策

経営陣は、管理職を支援するために外部の専門家を招き（中途採用と外注）、生産部門内に生産系のデータサイエンス部署（社内有志と中途採用、外注の混合部隊）を設置。

データ分析のノウハウを伝授するメンタリングプログラムを実施。

管理職はこれを活用し、過去の生産データを分析してラインのボトルネックを特定し、シフト配置や稼働スケジュールを最適化しました。

結果

その結果、ライン稼働率が10%向上し、「自分たちのデータで改善できる」という自信が現場全体に広がりました。

ポイント

この成功の背景には、専門家による実践的な支援があり、管理職が効率的にスキルを習得できたことが挙げられます。

一方で、日常業務の負担を減らし、学んだスキルを実際の業務に活かす時間を確保することも課題です。

業務量の調整を並行して行うことが、長期的な成功のカギとなるでしょう。

今後の展望

データ活用は、企業の競争力を高めるための重要な要素となっています。

日本企業においても、データドリブンな意思決定や業務改善が求められています。

　データ活用のさらなる拡大

総務省の「令和2年版 情報通信白書」によれば、日本企業は今後……

• 製品・サービス設計
• 商品企画
• 流通・販売
• 研究開発

……などの分野でデータ活用を進める意向が高いとされています。

これらの分野でのデータ活用が進むことで、製品やサービスの質の向上、顧客ニーズの的確な把握、新たなビジネスモデルの創出が期待されます。

　データ管理技術の進化

データ活用を支える技術として……

• モダンデータスタック
  クラウドベースのツールを組み合わせて構築するデータ基盤。データの収集、保存、分析を効率化し、柔軟性や拡張性に優れています。非構造化データやリアルタイム分析にも対応可能です。
• データファブリック
  分散したデータを統合し、一元的に管理・アクセス可能にするアーキテクチャ。メタデータを活用してデータ統合やガバナンスを自動化し、データ活用を促進します。
• データメッシュ
  データを各ビジネスドメインで分散管理するアプローチ。データの品質を保ちながら、柔軟でスケーラブルなデータ活用を可能にします。

……といった新たな概念が注目されています。

これらの技術は、データの統合や共有を効率化し、柔軟なデータ管理を可能にします。

これにより、企業は迅速かつ効果的にデータを活用できる環境を整備することができます。

　データ人財の育成と組織文化の変革

データ活用を推進するためには、データリテラシーを持つ人財の育成が不可欠です。

また、データドリブンな意思決定を行う組織文化の醸成も重要です。

これらを実現するためには、経営層のリーダーシップの下、全社的な教育プログラムの導入や、データ活用を奨励する制度の整備が求められます。

　データガバナンスの強化

データの利活用が進む一方で、データ品質の確保やプライバシー保護といった課題も浮上しています。

これらの課題に対応するため、適切なデータガバナンスの構築が必要です。

具体的には、データの収集・管理に関するルールの整備や、データを取り扱う人材の育成が求められます。

これらの取り組みを進めることで、日本企業はデータ活用による競争力強化を実現できるでしょう。

今後も技術の進化や市場の変化に対応しながら、データドリブンな経営を推進していくことが重要です。

今回のまとめ

今回は、「日本企業がデータ活用を成功させるための5つの戦略 ～ 組織文化を変革する実践的アプローチ ～」というお話しをしました。

データ活用は、現代のビジネス環境において競争力を高めるための重要な要素です。

しかし、多くの企業はデータリテラシーの不足や前例踏襲の文化、硬直化した意思決定プロセスなどの課題に直面しています。

これらの課題を克服するためには……

1. 社員教育によるデータリテラシーの向上
2. 経営層のリーダーシップによるデータドリブン文化の推進
3. 小規模プロジェクトでの成功体験の積み重ね
4. 柔軟な意思決定プロセスの導入
5. ミドルマネジメントの役割再定義と支援

……が必要です。

これらの戦略を実践することで、データ活用が組織全体に浸透し、持続的な成長と競争力の強化が期待できることでしょう。