DXが進んできた現代社会においてデータ収集・データ分析・データ活用は重要視されるようになってきました。データをしっかりと活用することで様々な場面でのメリットを生み出すことが出来る他にも、業務効率化や従業員の負担軽減にも繋がるのでデータに関しての知識や技術をしっかりと理解することは重要です。
データを活用するための考え方にデータサイエンスという考え方がありますが、データサイエンスは聞いてもイメージが難しいです。データサイエンスの活用するメリットや条件、活用事例などを紹介していきます。
データサイエンスとは？
データサイエンスは具体的には収集したデータを分析して、分析したデータをもとにしてどのようなデータ傾向があるかなどを導き出すことで企業に取って有効な事業戦略やマーケティングに活かすことを指します。
データサイエンスはDXの進展に伴って生まれてきた考え方の1つになるので、まだまだ企業ごとや個人ごとに理解力に大きな差が生まれているので問題点です。
これからはデータ活用が企業経営においては重要視されるようになっていくものと予測がされているので、データサイエンスについては一定の知識や理解が求められるようになりました。
データサイエンスをビジネス活用するときの条件
データサイエンスをビジネスに活用すること自体は専門的な知識や能力も必要になるので、様々な条件をクリアしなければいけません。
しかし、データサイエンスをビジネス活用することで生み出されるメリットに関しては大きなものが期待されているので、積極的にデータサイエンスをビジネス活用することがこれからは必須といえます。
優秀なデータサイエンティストの確保
優秀なデータサイエンティストの確保がデータサイエンスを行うためには必要不可欠です。データサイエンティストとはデータサイエンスを使って企業が持っている問題点や課題点などを、解決するための対策を提案してサポートを行うなど専門的な知識や能力が求められる職業です。
データサイエンティストはデータ活用に関しての様々な知識を持っているだけでなく、実際に提案した対策などを実現するための交渉などを行う必要があるので、高いコミュニケーション能力もデータ分析能力と同時に求められます。
優秀なデータサイエンティストを確保することでデータサイエンスを有効的に活用することが可能です。
分析するデータの量と質の確保
データ分析を行うためには分析するためのデータ量と質の確保も大切であり、十分なデータの量と質がなければデータ分析の精度自体が十分な高さを出せなくなります。データ分析の結果が出せなければデータサイエンスを行うことができなくなるので、十分なデータ量と質が確保できていないのであれば、データ収集を行うことから始めてください。
PPDACサイクルの実施
PPDACサイクルとはProblem（課題の特定）、Plan（プロジェクトの定義）、Data（データ収集）、Analysis（分析）、Conclusion（結果の導出）それぞれの頭文字を取ったものです。これらのサイクルをしっかりと行うことができれば、課題を解決して新しい知識を蓄積することにも繋がるので、企業全体にも好影響をもたらすことができるようになります。
データサイエンスを活用するメリット
データサイエンスを活用することで企業には様々なメリットが期待できるだけでなく、従来から企業が問題点として挙げていた課題になどに対しても解決を手助けしてくれます。また、データサイエンスを上手に活用できることで毎年一定の水準を保ったままの企業経営ができる可能性も高いです。
コストを削減し最適化できる
データサイエンスを活用することでコストを削減し最適化ができます。コスト削減とはデータサイエンスによって、企業ごとの課題を発見することができる他にも、特定の業務での業務効率化をできるので人材コストの削減なども可能です。
これによって、部署ごとの人数を最適化できるだけでなく適材適所に人材を配置することなどもできるようになるので、従業員のモチベーションにも好影響が期待できます。
業務を効率化できる
業務効率化をできることもデータサイエンスを活用するメリットです。業務内容によっては創業当初からしているような業務では昔からの慣習などで業務効率化悪いことが多いですが、データサイエンスを活用することができれば業務内容の課題点を簡単に把握ができるようになります。
これらはデータ分析を行った結果としてのデータになるので、従業員などでは気が付かない部分などに関して客観的に把握することが可能です。客観的に判断することができれば、それだけ業務改善店を見つけることができます。
客観的に経営判断にできる
従来であれば社長や従業員などが様々な判断をしていたので、個人での経験や能力が判断精度には大きく影響していましたが、データサイエンスを活用することで客観的な経営判断ができるようになります。
客観的に経営判断ができるので、その時の企業にとって最適な選択をできることに繋がるだけでなく、経営判断が必要な場面などではデータをもとにしての判断になるので判断速度自体も非常に速いです。
データサイエンスを活用した事例
データサイエンスを活用した事例はいくつかありますが、どのような業界でどのようにデータサイエンスが活用しているかはイメージが難しいです。データサイエンスを活用した事例に関して紹介していきます。
医療業界
医療業界では薬や医療現場などでデータサイエンスを活用していますが、様々な医療関係のデータを収集して分析するとこで、薬のリスクや効果などを検証できるだけでなく、過去の医療データを分析することで病気を未然防止することにも役立ちます。
飲食業界
飲食業界では顧客の購入傾向などに合わせて商品をおすすめするなどしてデータサイエンス活用がされており、これは電子決済やポイントカードの履歴などから購入履歴や購入傾向を把握が可能です。
これによって、売れ筋の商品傾向やどの程度の利益率が期待できているかを飲食店全体で把握ができるようになり、売上増加に貢献しています。また、回転寿司などでもお皿にICチップをつけることで鮮度管理などにも役立てられています。
エンタメ業界
エンタメ業界では特にオンラインゲームやスマホゲームなどで活用がされており、ユーザー行動を分析することでゲーム内でのデータ蓄積を行い、アップデートを行う時などに活用していることが多いです。
エンタメ業界ではユーザーの移り変わりが激しいので、ユーザーを留めておくために魅力的なコンテンツを提供することが大切です。
まとめ
データサイエンスを活用することで企業側には様々なメリットが生まれているので、現在では様々な企業が積極的にデータサイエンスを活用しています。データサイエンスを活用するためにはいくつか条件がありますが、その中でも特に難しいのが優秀なデータサイエンティストを確保することだといわれています。
データサイエンティストは全体の人数が少ないので、優秀なデータサイエンティストはどんどん企業に雇用されていっているだけでなく、データサイエンティストは育成自体も時間や費用が必要ためです。
しかし、様々な条件をクリアする必要がありますが、データサイエンスを企業で活用することで大きなメリットがあるので積極的に採用することをおすすめします。
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。
