この記事では、データを活用してビジネスを成長させたいと思っている方に向けて、データ分析・活用の基本的な流れと、専門家によるコンサルティングを受けるメリットについて解説します。
データ分析コンサルティングとは？依頼することで得られるメリット
はじめに、データ分析コンサルティングについて紹介します。これは、データを分析して活用したいが、その技術がなく困っている企業が、外部の専門家に支援を依頼するものです。介入の程度はさまざまですが、豊富な経験に基づき、依頼企業の課題解決を支援します。
コンサルティングサービスを利用することで、データに基づく業務効率化や新規ビジネスの立ち上げを推進することができます。
データ分析の必要性が高まっている理由
近年、中小企業から大企業まで、データを分析・活用することが求められています。その背景と理由を紹介していきます。
分析可能なデータが増えてきている
まず、ビジネスのデジタル化に伴い、企業の内外に分析して活用できるデータが増えていることがあります。また、データの量に加え種類も増加の一途を辿っています。総務省の情報通信白書では、企業がより多くの種類のデータを分析に使用していることが示されています。特に、Webサイトのアクセスログやセンサーデータ (IoT)、GPSデータなどシステムから取得できるデータの割合が高まっています。
DX化推進の時流にあっている
ビジネスにおいてデータを活用しようという経営方針は、2010年代前半の「ビッグデータ」ブームから継続しています。その中で、近年注目を集めているのがDX (デジタルトランスフォーメーション) です。これは、データ分析だけでなく、さまざまな業務プロセス、そしてビジネスそのものをデジタル化することで生産性と競争力を高めようというものです。
DXを実現するためには、ビジネスを取り巻く状況をリアルタイムに把握し、最適な意思決定を行わなければなりません。そのために、データ分析が求められているのです。
データ分析コンサルティングを効率的に行うポイント
では次に、データ分析コンサルティングを効率的に行うポイントをご紹介します。
データを適切に収集する
データ分析コンサルティングではビッグデータを正しく分析し業務改善を行うわけですが、大元のデータが正確性を欠いている場合は正しい結果を得ることができません。そのため、データ分析コンサルティングを効果的に行うには、データを適切に収集する必要があります。
データの収集は、最初の設定さえすませておけば後はシステムやツールが自動的に行ってくれます。自動的に行ってくれる以上正確性を欠くことは少ないかと思いますが、設定や管理を誤っている場合はその限りではありません。
すなわち、データを適切に収集するためには適切な設定や管理が重要になるわけです。使っているシステムやツールについてしっかりと学び、正しく取り扱いましょう。
プロに相談する
データ分析コンサルティングを効率的に行うには、プロに相談するのも手です。自社のみで専門的なデータ分析ができれば問題ないのですが、そこまでのリソースを有してないケースも多いでしょう。
データ分析コンサルティングをプロに相談することで、適切なやり方や結果、それによる業務改善等が得られます。「データはあるもののそれをどう業務活用すればいいか分からない」といった悩みを有している場合は、検討してみてはいかがでしょうか。
ツールやシステムを活用する
ツールやシステムを活用することで、データ分析コンサルティングを効率的に進められます。技術の発展に伴い現代では数多くのツール・システムが開発されており、多様なニーズに答えられるよう日進月歩しています。
データ収集・分析のためのツールやシステムを導入すれば、データを業務に活用しやすくなるでしょう。注意点としては、自社のニーズに沿ったツールやシステムを導入する点です。
各分野さまざまな製品がリリースされており、それぞれ機能や特色が異なるからです。ニーズに沿ったものを導入しないとかけたコストが無駄になり、逆に事業効率を低下させてしまう恐れもあります。
データ分析を成功させるための流れを紹介
z次に、データを活用してビジネスの成長につなげる典型的なパターンを紹介しましょう。例えば以下のような事例があります。
- 売上情報を収集、分析することで今後の変化を予測し、事業決定や戦略企画を行うことが可能になった
- 販売データと関連するデータを組み合わせて需要予測を行い、生産数や出荷数の調整が可能になった
- 顧客データや販売データ、SNSのコメントを分析して顧客ニーズや、企業へのイメージを知ることが可能になった
- データを分析し、分類を行うことで、データを正確に、効率的に管理できるようになった
中小企業と外部コンサルタントが協働して実現した具体的な事例が、経済産業省のWebサイトで紹介されています。
データ分析の流れを紹介
ここから、データ分析・活用を成功させるための全体的な流れを紹介します。参考になる標準的なプロセスとして、IPA (情報処理推進機構) が公表しているフロー図があります。
個々のプロセスについて、以下で紹介していきます。なお、これまでデータ分析・活用の経験がない企業の場合、独力でこのプロセスを進めることは難しいため、早い段階から専門のデータ分析コンサルタントの協力を得るようにするとよいでしょう。
データ分析の目的を設定する
はじめに、「データを使って何がしたいのか」を明確にしましょう。以下のような「5W1H」の観点に基づき、課題と取り組みの方針を決定しましょう。
- なぜデータを活用したいのか (課題の明確化)
- 誰が (プロジェクトメンバーの選定)
- どこで (活用現場の特定)
- 何のデータを (データの取捨選択)
- どのように分析して (分析手法の選定)
- いつまでに実現するのか (スケジュール)
要素を絞り、仮説を設定する
上記で設定した課題が「事業の成長」や「品質向上」など漠然としていると、具体的な作業に落とし込むことができません。
そこで、より小さな、「食品業界A工場のB生産ラインにおける不良 (異物混入) の低減」などと課題を設定し、その原因と考えられる仮説を検討しましょう。「材料の梱包が過剰」や「作業のミスが多い」など、可能性のあるいくつかの仮説を、現場からヒアリングしながら設定しましょう。この際、昔から品質管理 (QC) の分野で使われてきた特性要因図 (フィッシュボーンチャート) などが活用できます。
どの方法でデータ分析を行うかを決定する
仮説を設定したら、「その仮説を検証するためにはどのようなデータが必要で、どのように分析すればよいか」を検討します。
データ分析コンサルタントの力を借りて、具体化していきます。
データ分析の手法は数多くありますが、大まかには以下のアプローチのいずれかに当てはまります。
- 確認: データを集計し件数のカウントなどを行う基本的な分析
- 特徴の把握: 平均や中央値などの基本統計量を算出したり、グラフにすることで、データの特徴を理解する分析
- 探索的分析: 複数のデータを組み合わせて集計したりグラフにすることで、データ間の関係性を理解する分析
- 機械学習: データ間の関係をもとに、原因と結果の関係をモデル (式) であらわし、理解を深めたり予測を行う分析
まずは、データの確認からはじめ、徐々に高度な分析に取り組んでいくよう計画しましょう。
データを収集し、分析用データに変換する
分析に必要なデータがすでに取得できている場合と、必要だが存在しない場合があります。存在しない場合は、まずデータを収集する仕組みを作るところから始まります。機器にセンサーを取り付けたり、データベースを構築する作業が必要です。
また、収集したデータがそのまま分析できる状態になっていることは多くありません。そのため、データの整形や重複チェック、さまざまな加工を行います。
収集したデータを分析する
データが分析できる形になったら、実際に分析を行います。当初に設定した「5W1H」や仮説を踏まえて、ビジネスに活用できる結論を導き出せるよう、さまざまな角度から分析をしていきます。こちらも、専門知識が問われる部分ですので、コンサルタントの指導を受けながら進めていきましょう。
データ分析コンサルを使って業務を改善しよう
ここまで、データ分析・活用のプロセスについて紹介してきましたが、正確で効果的なデータ分析を行うには高度なスキルが必要です。
そのため、データ分析・活用にこれから取り組もうという場合、はじめは豊富な経験を有するデータ分析コンサルタントの支援を受けることが現実的です。
データ分析コンサルタントにも、専門とする業界・業種・テーマがあります。自社の現状や課題に合った、適切なコンサルタント会社を選定しましょう。
どのようなツール・システムを使うべきか
では次に、データ分析コンサルティング業務にどのようなツール・システムを使うべきかについて解説します。
データ集積・分析ツール
まず挙げられるのは、データ集積・分析のためのツールです。これらは、データ分析コンサルティングを行うには必須とも言えるでしょう。
データ分析ツールの主な機能としては、下記のようなものが挙げられます。
- データ管理機能
- 多角的なデータ分析機能
- ビジュアライズ機能
データを扱うツールとして、データを適切に管理する機能が搭載されています。また、内部に蓄積したデータを活用し、さまざまな角度から分析することができます。
そして、出力した結果を誰でも見やすい形に整えるビジュアライズ機能も搭載されています。これらを活用することで、データコンサルティング業務を効率的に進められるわけです。
情報共有システム
次に挙げられるのは、情報共有のためのシステムです。インターネットを活用することで世界中に瞬時に情報を届けられる社会になりましたが、同時にセキュリティリスクを抱えるケースも多くなりました。
業務で活用するデータの多くは、漏洩リスクの高い機密情報になるのではないでしょうか。顧客の個人情報を流出させてしまうと信用問題になりますし、事業上の情報を漏洩させてしまうと不利な立場に置かれてしまうかもしれません。
情報共有システムを導入することで、セキュリティリスクを低下させつつ適切な情報共有ができるようになります。
AIテクノロジー
AIテクノロジーを搭載したツールやシステムを導入することで、業務効率を大幅にアップできるかもしれません。システムやツールの多くは決まったアルゴリズムに沿って動作しているため、単純作業の自動化はできても複雑な判断を要する業務には人の知見を用いる必要がありました。
しかし、さまざまなデータや知見、事例等を学習させたAIテクノロジーであれば、それらを機械による判断でまかなえる可能性があります。もちろん最終的な確認コストや責任は人が負う必要がありますが、大まかな問題提起や提案、行動指針を委ねるだけでも助けになるでしょう。
ただし、AIは未だ発展途上なテクノロジーなため、取り扱いには注意を要する面もあります。特性をしっかりと見極めた上で、効果的な活用を模索するのが大事です。
良いコンサルタントを見つけるには
では続いて、データ分析コンサルティングには欠かせない良いコンサルタントの見つけ方について解説します。
実績を確認する
コンサルタントの実績を確認することで、コンサルタントの得意分野やレベル等を推し量ることができるでしょう。確認すべきは、実績が豊富であることはもちろん、自社が欲している分野とコンサルタントの専門性がマッチしているかどうかです。
データ分析コンサルティングを依頼する場合でも、さまざまなケースが考えられるでしょう。たとえば、下記のような形です。
- 実店舗のデータを分析し、売上向上のための施策を考えたい
- Webサービスで得たデータを分析し、コンバージョン率を上げたい
- 顧客情報を分析し、マーケティングに役立てたい
まずは自社のニーズを明確にし、その分野に強みのあるコンサルタントを探しましょう。
ヒアリング能力をチェックする
データ分析コンサルティングを依頼する際は、ヒアリング能力をチェックするのも大事です。先方のヒアリング能力が欠けていると当方のニーズがしっかりと伝わらず、良い結果を生まないからです。
では、コンサルタントのヒアリング能力はどのようにチェックすればいいのでしょうか。「これ！」といった方法があるわけではありませんが、下記の項目が参考になるかもしれません。
- 聞いたことに対して適切な答えが返ってくるか
- レスポンスが遅すぎないか
- 言葉にできないニーズを察知してくれるか
自社なりの判断基準を確立することで、良いコンサルタント探しの一助となります。
誠意をもって相対する
ここまでは少々ドライな話になったかもしれませんが、コンサルタントも自分と同じ人間であることを忘れてはいけません。サービスを依頼したからといって横柄に振る舞っていると先方のやる気を削ぎ、良い結果には繋がらないでしょう。
ビジネスの場といえど、人間同士の付き合いの基本は双方共に誠意を持って相対することです。礼儀やマナーの欠けた相手のために持てる力を存分に奮おうと考える人はさほど多くありません。
自身のニーズをしっかりと叶えるためにも誠意をもって対応し、実力を存分に発揮してもらうことが大事です。
まとめ
この記事では、データを活用してビジネスを成長させたいと思っている方向けに、データ分析・活用の基本的な流れと、専門家によるコンサルティングを受けるメリットについて紹介しました。
データ分析・活用にお悩みの方は、ぜひ当社にご相談ください。