「AIによって仕事の半分が失われます。」
「AIの発達によって単純作業はなくなるでしょう。代わりにデジタル関連の仕事が増えるます。」
こういう話を聞いたことがあると思いますし、世の中もこのように変化していくと考えられています。データの活用が注目されて、データアナリストなど新しい職業も誕生しています。
そのため当記事では、データの活用に関して解説します。記事の流れとしては、
データ活用の概要
データ活用のメリット
データ活用の課題と正しい方法
です。今後デジタル化を進めたい企業や個人には必見です。最後まで読んで下さい。
データ活用とデータ分析の違い
データ活用とデータ分析は似たような言葉ですが、実際は違う意味です。データ分析とは、データを収集して整理し、要素ごとに可視化することを意味します。データを加工したり、データに付加情報を加えず分類のみを行います。
データ解析は、情報を論理的に読み取る作業です。データ分析と同様に情報を収集し、整理します。そして可視化された要素から論理的な観点で情報を読み取ります。データ解析のときはデータ分析に付加した情報を加えてデータを活用。分析だけでは見えない情報を見つけられるでしょう。
データ活用のメリット
ビッグデータの重要性はなんとなく理解しているが、詳しいメリットがわからない人もいると思います。データ活用でのメリットは以下の通りです。
現状把握の時間短縮
迅速な経営判断や意思決定
課題、ビジネスチャンスの発見
売上・業務効率・生産性の向上
現状把握の時間短縮
データの活用によって、現状判断の短縮が可能です。世の中は目まぐるしく変化しており、変化についていけない企業はすぐに倒産してしまうでしょう。AIやデータの活用によって素早く現状の問題を発見できたり、自社の弱点や補強場所を洗い出せます。
例えば、すべての情報を紙で記録して残しておくと、必要な情報をすぐには見つけられません。しかし全ての情報をパソコンやクラウド上に残しておくと、すぐに情報が見つけやすく、判断を早く下せるでしょう。
データの活用をすれば、不要な投資や一見不要に見えて実際は必要だった要素も可視化できます。
データ分析によって、データが可視化されて素早く経営判断ができるでしょう。
迅速な経営判断や意思決定
データ活用によって、自社が今後どのように運営すれば良いのかの判断ができます。AIやデータの利用によって、必要なデータを絞れて不要な判断をしなくて済むでしょう。無駄をなくせば重要な経営判断に時間を割けるため、正しい選択ができるかもしれません。
今後の会社運営や新しいビジネスの発掘や投資などにデータの活用は役に立つでしょう。
課題、ビジネスチャンスの発見
データの活用は現状把握や経営判断だけでなく、ビジネスチャンスにも活かせられます。データを客観的に見ることによって、今後伸びそうな業界や製品が明確になるからです。
今まで投資しなかった分野や今後伸びそうな分野に集中して、会社の業績を拡大できます。AIの開発者がデータアナリストになったり、インターネットの会社がクラウド運用の会社に変化したりデータ活用によって成功しました。
このようにデータの活用をすれば、今後伸びそうな業界の発掘や将来的な問題点の発見にも繋がります。
売上・業務効率・生産性の向上
売上の向上や生産性の向上にも、データの活用は活かされます。理由は今まで認知されていなかったお金の出どころや流れを完全に把握できるからです。具体的には、必要経費の削減や製品の開発に必要な費用の改善など多くの仕訳の面で活躍します。向上の業務効率向上や利益率の改善など多くの場所で活用できるでしょう。
データの活用はお金の面でも活用できます。
データ活用の課題と正しい方法
データの活用のメリットを知っても、使い方がわからないと意味がありません。当記事では正しい活用方法と活用例を解説します。
データ活用の課題
データの活用をするためには、適切な人材が必要です。データの分析や活用をしたことのない人がすると誤った判断を下す可能性があるためです。正しい情報を集められなかったり、違った解釈をしてしまったりするかもしれません。個人情報や機密情報も多いため、簡単には外部の人材を活用できないでしょう。
その際はBIツールなど、ソフトウェアのみで解決できる方法をおすすめします。
正しい活用法
データの活用の正しい方法は以下の流れです。
集めた情報を整理する
整理した情報を要素ごとに分別する
可視化された情報を活用して、戦略を立案する
実際の行動計画に落とす
業界別のデータ活用例
データ活用は多くの業界で行われています。具体的には、
医療業
製造業
金融業
です。それぞれ詳しく活用例を解説します。
医療業
医療の分野でもデータ活用が使われています。例えば、
病気の早期発見
新薬開発
患者の問診票の記録
です。
患者のカルテの記録から、必要な薬の量などを分析したり、病気の早期発見に活用されています。他にも新薬の開発や健康寿命の予測にも使われています。
製造業
製造業では、以下の場所で活躍しています。
部品の在庫管理
製品の開発進捗
原材料の費用や外注費用
必要な設計費用計算と日数
今後売れそうな製品の分析
製造に必要な工数の計算やムダの発見
製品の原価を下げて、粗利を増やす努力をしなければなりません。そのため製造業では、製品からの売上に貢献する際にデータの活用が見られます。
金融業
金融業では、
カスタマーサポートの満足度合い
投資分析
財務バランスの調査
トレンドや顧客心理の分析
に使われています。顧客の行動心理を分析し、多額の投資や預金を促すための施策を打ち出すためにデータの活用がされています。
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データ売買ならDP-2
アイディオットが開発したDP-2は、データの売買マッチングで活躍します。データの売買とはデータが欲しい側と提供したい側のマッチングが可能です。
今後のビジネスチャンスに必要な情報を分析もせずに購入が可能です。
データ加工ならDP-x
他にもデータの加工ならDP-xがおすすめです。必要なデータを加工したり、求める要素を自動で分析したりして企業の売上に貢献します。DP-xは人間で言う頭脳、つまりAIのため、自社専用のAIの開発の補助も可能です。
まとめ
データ活用は多くの場面で使われています。例えば、
ビジネスチャンスの発掘
会社内のキャッシュフローや財務バランス
工場の生産性を改善、新製品の開発
が挙げられます。
今後ビジネスの世の中は急変化をするでしょう。そのときに経営者は正しく、迅速に決断しなければなりません。データの活用によって経営判断の迅速化と正確さの補助が可能になります。
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この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
