会社を変える分析の力｜河本薫｜51Blog｜分析力を武器にできる会社や個人は何が違うのか？

会社を変える分析の力｜河本薫｜分析力を武器にできる会社や個人は何が違うのか？

2024年6月17日

データ分析が重要視される世の中で高い分析ソフトを導入したものの宝の持ち腐れになっている企業も多いのではないだろうか？分析力を武器にできる会社や個人は何が違うのか？分析力を武器にするには何が必要か？丁寧に説明します。

「見つける」とは何か？

「見つける」とは、一言でいえば、ビジネスにおいてデータ分析を活用するチャンスを見つけることです。しかし、どんなチャンスでも良い訳ではありません。データ分析で問題解決できる可能性が低かったり、問題解決できてもビジネスに与える効果が小さければ、ビジネスを変革できません。このようなチャンスに捕まると、それに続く「解く」や「使う」をどれだけがんばっても無駄骨に終わってしまいます。反対に、実現性も効果も大きいチャンスを見つけ、「解く」と「使う」を無難に行えば、ビジネスを変革するに至るでしょう。すなわち、「見つける」段階で、全体ストーリーの成否はほぼ決まってしまうのです。

誰も気付かないようなビッグチャンスを見つけたとき、それはビジネス上の大きな競争力になる可能性を秘めています。ビジネスモデル特許で知的財産権を獲得できれば、長期にわたって他社の追随を許さないでしょう。仮に、他社に真似されたとしても、他社に先駆けて新たなビジネスモデルを展開すれば、先行者利益を得ることは可能です。

情報化社会の中でこの新たなチャンスを見つけることは先行者利益を得る上で重要となってきます。次々にこれらを見つけビジネスに繋げている会社というのは発想力が豊かで「見つける」能力に長けていると言えるでしょう。データ分析でそれらを見つける方法、テクニックを扱った書籍は意外とヒットするものなので他も含めて読んでみると良いでしょう。

ますます広がる活躍の場

ビジネスにおいて、データ分析の重要性や活用機会はますます増えていきます。企業は、データ分析を積極的に活用しない企業は生き残っていけない時代が到来します。これには三つの明確な理由があります。

一点目は、ＩＴ革新の恩恵で、データ収集やデータ分析のコストがますます安価になるからです。これまでは、データ分析をしようにも、データ収集やデータ分析に要するコストが大きすぎました。しかし、いまやＩＴのお陰で、一昔前は考えられなかった大量のデータを安価に収集し、安価に分析できるようになりました。大量なだけではありません。インターネットのお陰で、以前は想像もできなかったようなウェブ上の口コミデータや購買データを入手できるようになりました。技術革新により、ＧＰＳはじめ様々なセンサーを安価に設置し、ワイヤレスでデータを収集できるようにもなりました。これらの結果、企業にとって、データ分析をビジネスに活用できる機会はますます増えていきます。

二点目は、経営環境がますます複雑になるからです。日本の市場が成熟化するにつれて、顧客のニーズは多様化しました。顧客接点のＩＴ化も相まって、画一的なＣＭや広告を流すだけのマス・マーケティングは通用せず、顧客層ごとに細分化したセグメント・マーケティングや個々の顧客にカスタマイズしたワン・トゥ・ワン・マーケティングが求められています。そのためには、多様化した顧客ニーズや変化する顧客ニーズを購買データやソーシャルデータなどから分析する力が求められます。

また、経済がグローバル化するに伴い、サプライチェーンは垂直統合型から国際分業型に変わりつつあります。一つの工場で完結していた製造プロセスが、製造工程ごとに最も安価な工場を求めて世界中を渡り歩くプロセスに変わりつつあるのです。このように複雑化したサプライチェーンにおいては、在庫管理や品質管理においてリアルタイムで正確なデータ分析が欠かせなくなります。

三点目は、経済環境がますます厳しくなっているからです。新興国の台頭に伴い、日本企業の競争力は脅かされていきます。日本企業は新興国企業と比べると人件費が高いので、それを補うために生産性を向上させなければ、競争に勝てません。だから、日本企業は、自動化や最適化を進めることで生産性の向上を進め続けなければならない。そのためには、従来の経験や勘だけに頼った意思決定スタイルから、分析力も駆使する意思決定スタイルに変えていかなければならないのです。

ExcelからPythonまでデータ分析のツールはIT技術の発展とともに進化してきました。データサイエンティストなる職業も注目を浴びるようになりますます市場は拡大しています。生産性の向上のために人件費の高い日本でのデータの重要性は日に日に高まっています。今後これができない企業は出遅れることが考えられます。他者に先駆けてトップランナーになるために。

データ分析の重要性を説いた書籍。データ分析の手法や取り入れ方については詳しいが分析そのものについては少し他の専門書を読む必要があるかもしれません。まあ知りたい人は放っておいても自分で情報をディグると思うのでそんな心配は無用ですが（笑）

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