データ活用とは？ユースケースでわかる成果が出る進め方とポイント
「データ活用が重要だと言われているが、具体的に何から始めればよいのか分からない」
「部門ごとにExcelで管理しているデータを活用したいが、うまく整理できていない」
デジタル化の進展に伴い、企業には日々多くのデータが蓄積されています。しかし、データを保有しているだけでは十分な価値を生み出せません。こうした課題を解決するには、蓄積されたデータから課題や傾向を把握し、業務改善や意思決定につなげる「データ活用」が重要です。
この記事では、データ活用の基本やメリット、成果につなげるための進め方や成功のポイント、ユースケースについて解説します。
MotionBoardやBIの特長や導入効果を、
わかりやすくご紹介します！
目次
1. データ活用とは
データ活用とは、企業内に蓄積されたさまざまなデータを業務や経営に生かし、業務改善や意思決定、顧客体験の向上につなげる取り組みです。
近年は、売上データや顧客情報だけでなく、Excelファイルや文書、画像なども重要な経営資産として活用されています。こうしたデータを収集・整理し、業務に生かすことで、企業の競争力向上につながります。
（1）活用できるデータの種類
企業で活用できるデータには、売上や顧客情報、業務記録など、さまざまな種類があります。
| 部門 | 活用するデータ | 具体的な活用例 |
|---|---|---|
| 経営企画 | 売上、利益、予算・実績、各種KPI | 経営状況の可視化や経営判断の迅速化 |
| 営業 | 商談履歴、受注件数、営業活動データ | 受注率の分析や営業プロセスの改善 |
| マーケティング | Webアクセス、広告費、CV数 | 広告効果の検証や集客施策の改善 |
| 経理・財務 | 財務諸表、経費、キャッシュフロー | 予実管理や資金繰りの改善 |
| 人事・労務 | 勤怠、従業員数、採用・離職状況 | 人員配置の最適化や労働環境の改善 |
| カスタマーサポート | 問い合わせ履歴、顧客満足度、対応時間 | 顧客ニーズの把握や対応品質の向上 |
| 生産管理 | 生産実績、設備稼働状況、不良品数 | 生産工程の改善や品質管理の効率化 |
| 物流管理 | 在庫数量、出荷実績、配送データ | 在庫の適正化や物流コストの削減 |
このように、データ活用は特定の部門に限らず、幅広い業務の課題解決に役立ちます。重要なのは、データを収集・分析するだけでなく、得られた情報を具体的な業務改善や意思決定につなげることです。
（2）データ活用とデータ分析の違い
データ活用と似た言葉に「データ分析」があります。データ分析はデータを集計・加工して課題や傾向を把握するプロセスです。一方、データ活用は、データそのものや分析結果を業務改善、意思決定などに役立てる、より広い意味を持ちます。
例えば、顧客の購買履歴から購入頻度やリピート率を調べることはデータ分析にあたります。その結果を基に販促施策を見直したり、顧客への対応を改善したりすることはデータ活用にあたります。
また、データ活用には、情報共有や業務の自動化なども含まれます。データ分析はデータ活用を支える重要な手段の一つであり、目的に応じて組み合わせることが大切です。
なお、データ分析の基本的な考え方から目的に応じた代表的な分析手法など、データ分析についてはこちらで詳しく解説しています。
（3）データ活用が進まない理由・よくある課題
データ活用の重要性が認識される一方で、データの管理体制や人材不足などの課題から、十分に活用できていない企業もあります。
IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2026」によると、データの整備・管理・流通に関する課題として、「人材の確保が難しい」が51.2％と最も多く、次いで「データの標準化が難しい」が36.8％、「管理システムが整備されていない」が32.6％となっています。（出典： IPA「DX動向2026」）
こうした課題に加え、企業のデータ活用を妨げる要因には、以下のようなものがあります。
- データが部門ごとに分断されている
- Excel 管理が担当者頼みになっている
- データの品質が悪い
- データ活用が現場に定着していない
これらの課題を解決するためには、データの管理体制を整えるだけでなく、組織全体で継続的に活用できる仕組みづくりが重要です。
近年では、AIを活用することでデータの整理・分析やレポート作成を効率化できるようになり、専門人材の不足や担当者への業務集中といった課題を軽減する手段としても注目されています。AIを活用したデータ分析の具体的な方法やメリットについてはこちらで詳しく解説しています。
2. データ活用で得られる5つのメリット
データ活用は、データを収集・分析すること自体が目的ではありません。蓄積されたデータを業務や経営に生かすことで、業務効率化や意思決定の迅速化、競争力の向上につなげられます。ここでは、データ活用によって得られる主なメリットを紹介します。
- データ集計・レポート作成の負担を削減できる
- 迅速かつ根拠のある意思決定ができる
- 部門間の情報共有や連携を強化できる
- 顧客ニーズや行動傾向を把握しやすくなる
- 新たな課題やビジネスチャンスを発見できる
（1）データ集計・レポート作成の負担を削減できる
データ活用を進めることで、日々の集計業務やレポート作成業務を効率化できます。
多くの企業では、売上管理や在庫管理、営業報告などの業務において、Excelによる集計や資料作成を手作業で行っています。しかし、データを一元管理し、必要な情報をすぐに確認できる環境を整えることで、こうした作業負担を軽減できます。
例えば、複数のシステムに保存されたデータを自動で集約し、ダッシュボードやレポートとして可視化できれば、手作業による集計や転記作業を削減できます。
結果として、集計や報告に費やしていた時間を、分析や業務改善などのより付加価値の高い業務に充てやすくなります。
また、近年ではAIを活用してデータの可視化を効率化する方法も注目されています。具体的な活用方法やメリットについては、こちらの記事で詳しく紹介しています。
（2）迅速かつ根拠のある意思決定ができる
データ活用によって、客観的な情報に基づいた迅速な意思決定が可能になります。
市場環境や顧客ニーズが変化するなか、経験や勘だけに頼った判断では、状況の変化を見落とす可能性があります。また、必要なデータの収集や集計に時間がかかると、適切な判断のタイミングを逃してしまうこともあります。
一例として、売上や利益、各種KPIをダッシュボードで可視化すれば、目標との差や前月からの変化をすぐに確認できます。売上が低下している部門や商品を早期に把握し、原因分析や改善策の検討につなげることも可能です。
このように、必要なデータを適切なタイミングで確認できる環境を整えることで、意思決定のスピードと精度の向上が期待できます。
（3）部門間の情報共有や連携を強化できる
データ活用を進めることで、部門間の情報共有や連携を強化できます。
企業では、営業部門や製造部門、経営企画部門などが、それぞれ異なるシステムやファイルでデータを管理しているケースも少なくありません。そのため、必要な情報を探すのに時間がかかったり、部門ごとに異なる数値を参照して認識のズレが生じたりすることがあります。
売上実績や生産状況、在庫情報などを共通のダッシュボードで共有できれば、各部門が同じ情報を確認しながら業務を進められます。例えば、営業部門が販売状況を共有し、製造部門が生産計画を調整するなど、部門を横断した連携や業務の最適化につなげられます。
（4）顧客ニーズや行動傾向を把握しやすくなる
データ活用によって、顧客ニーズや行動傾向をより正確に把握しやすくなります。
顧客ニーズは常に変化しているため、経験や勘だけで正確に把握することは容易ではありません。購買履歴や問い合わせ内容、Webサイトのアクセス状況などのデータを活用することで、顧客の興味関心や行動傾向を客観的に把握しやすくなります。
こうした情報を商品開発やマーケティング施策に活用することで、顧客ニーズに合った商品やサービスの提供につなげることができます。
（5）新たな課題やビジネスチャンスを発見できる
データ活用は、これまで気づかなかった業務上の課題や、新たなビジネスチャンスの発見にも役立ちます。
企業には日々多くのデータが蓄積されていますが、十分に活用されていないケースも少なくありません。異なるデータを組み合わせて活用することで、これまで見落としていた課題や傾向を発見できる場合があります。
例えば、販売データと顧客データを組み合わせることで新たなターゲット層を見つけたり、業務データを分析することで改善すべき業務プロセスを特定したりできます。
データを活用して新たな視点を得ることで、業務改善だけでなく、新商品の開発や新たなビジネス機会の創出にもつながります。
3. データ活用のデメリット・注意点
データ活用にはさまざまなメリットがある一方で、導入や運用に伴う負担やリスクもあります。効果的に活用するためには、以下の注意点を理解しておくことが重要です。
- データの品質や分析スキルによって判断を誤るリスクがある
- 導入・運用にコストや組織体制の整備が必要になる
- 情報漏えいや不正アクセスのリスクがある
（1）データの品質や分析スキルによって判断を誤るリスクがある
データ活用では、元データの品質や分析方法によって、得られる結果の信頼性が左右されます。
例えば、データに入力漏れや重複があったり、分析条件が適切でなかったりすると、誤った結論を導く可能性があります。また、数値の相関関係を因果関係と誤って解釈するなど、分析結果の読み取りにも注意が必要です。
そのため、データの品質や分析条件を確認し、経験や現場の状況も踏まえて総合的に判断することが重要です。
（2）導入・運用にコストや組織体制の整備が必要になる
データ活用を進めるには、データの収集・保存・分析に必要な環境の整備や、運用を担当する人材の育成などにコストがかかる場合があります。
また、ツールを導入するだけでは十分な効果は得られません。既存の業務プロセスを見直し、従業員が継続的にデータを活用できる体制を整える必要があります。
まずは特定の部門や業務から取り組み、成果を確認しながら活用範囲を広げることで、導入時の負担を抑えやすくなります。
（3）情報漏えいや不正アクセスのリスクがある
データ活用を進める際は、情報漏えいや不正アクセスなどのセキュリティリスクに注意が必要です。
特に、顧客情報や従業員情報などの個人情報を扱う場合、情報が外部に流出すると企業の信用低下につながる可能性があります。また、複数のシステム間でデータを連携・共有する際には、情報の取り扱いにも注意が必要です。
そのため、アクセス権限の適切な設定や情報管理ルールの整備など、必要なセキュリティ対策を講じながらデータ活用を進めることが重要です。
4. データ活用の進め方
データ活用は、ツールを導入しただけで実現できるものではありません。成果につなげるためには、自社の課題を整理したうえで、目的に沿って段階的に進めることが重要です。ここでは、データ活用を進める際の基本的な流れを紹介します。
- 解決したい課題を明確にする
- 活用するデータを整理する
- データを分析・可視化する仕組みを構築する
- 継続的な改善サイクルを回す
（1）解決したい課題を明確にする
まずは、データ活用によって何を実現したいのかを明確にしましょう。
目的が曖昧なまま取り組みを進めると、データを集めること自体が目的になり、期待した成果につながりにくくなります。業務効率化や売上向上、意思決定の迅速化など、解決したい課題によって活用すべきデータや分析方法も異なります。
そのため、現状の課題を整理し、データ活用によって何を解決したいのかを明確にすることが第一歩です。
（2）活用するデータを整理する
課題を明確にした後は、必要なデータを洗い出し、収集・整理します。
企業には、売上データや顧客情報、生産実績など、さまざまな情報が蓄積されています。これらは基幹システムやExcelファイルなどに分散している場合もあるため、まずは必要なデータの所在や管理方法を確認しましょう。
複数のシステムからデータを収集する際には、システム間でデータを連携し、必要な情報を自動で取得する仕組みを活用すると効率的です。また、データの形式や集計基準を統一し、必要に応じてデータを一元的に管理することで、過去の実績との比較や継続的な分析を行いやすくなります。
（3）データを分析・可視化する仕組みを構築する
必要なデータを整理したら、分析や可視化を行う環境を整備します。
例えば、売上や利益、業務の進捗状況などをグラフやダッシュボードで可視化することで、数値の推移や課題を把握しやすくなります。また、目的に応じた頻度でデータを更新し、必要なタイミングで情報を確認できる環境を整えることも重要です。
こうした仕組みの構築には、BIツールの活用が有効です。BIツールを利用することで、複数のデータソースと連携して情報を可視化・分析し、経営層や現場担当者との情報共有を進めやすくなります。
（4）継続的な改善サイクルを回す
データ活用は、一度仕組みを構築して終わりではありません。
分析結果をもとに施策を実行し、その成果を検証しながら改善を繰り返すことで、より高い効果を期待できます。市場環境や顧客ニーズは常に変化しているため、活用方法や指標を継続的に見直すことも重要です。
データを分析するだけでなく、その結果を業務改善や意思決定につなげることで、データ活用の価値を最大化できます。
5. データ活用を成功させるポイント
データ活用で成果を出すためには、データを収集・分析するだけでは不十分です。分析結果を業務改善や意思決定につなげ、継続的に活用できる環境を整えることが重要になります。ここでは、データ活用を成功させるために押さえておきたいポイントを紹介します。
- 小さな範囲から取り組みを始める
- 現場で活用しやすい環境を整える
- データの収集・分析自体を目的にしない
- 現場データも活用する
（1）小さな範囲から取り組みを始める
データ活用を成功させるためには、小さな範囲から取り組みを始めることが重要です。
最初から全社規模で導入を進めると、コストや運用負荷が大きくなり、定着しない可能性もあります。まずは特定の部門や業務を対象に取り組み、成果を確認しながら活用範囲を広げることで、無理なくデータ活用を進められます。
（2）現場で活用しやすい環境を整える
現場で活用しやすい環境を整えることも重要なポイントです。データ活用は、一部の担当者だけが利用する状態では定着しにくくなります。
現場担当者から管理職、経営層までが必要な情報を確認できる環境を整えることで、組織全体でデータを活用しやすくなります。グラフやダッシュボードを活用して情報を分かりやすく共有することも重要なポイントです。
（3）データの収集・分析自体を目的にしない
データ活用で重要なのは、データを収集・分析すること自体を目的にせず、実際の業務成果につなげることです。
例えば、業務効率化を目的とする場合は作業時間の削減率、売上向上を目指す場合は売上高や受注率など、成果を評価するためのKPIを設定しましょう。
定期的に成果を検証し、必要に応じて分析方法や施策を見直すことで、データ活用の効果を高められます。
（4）現場データも活用する
データ活用を進める際は、売上データや顧客データだけでなく、現場で日々発生する情報にも目を向けましょう。
業務記録や作業履歴、点検報告書などには、業務改善につながるヒントが含まれていることがあります。幅広いデータを活用することで、より実態に即した分析や改善施策を実行しやすくなります。
6. BIツールを用いたデータ活用のユースケース2選
データ活用を推進する際は、収集したデータを可視化するだけでなく、業務改善や意思決定につなげることが重要です。ここでは、BIツール「MotionBoard」を活用し、データに基づく業務改善や経営判断につなげたユースケースを2つ紹介します。
※本章のユースケースは、ウイングアーク１ｓｔ社が公開している導入事例をもとにしたものであり、SCSKの導入支援事例ではありません。
（1）【建設業】データの可視化によって現場管理と経営判断を効率化
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 建設業 |
| 課題 | 建設現場の人手不足や生産性向上への対応に加え、現場の状況を迅速に把握し、データに基づく経営判断を行う必要があった。 |
| 取り組み | データ分析基盤「Dr.Sum」とBIツール「MotionBoard」を導入。営業活動・生産性・勤怠管理・経営管理などの領域でダッシュボードを構築し、データの集約・可視化を推進した。 |
| 効果 | 概算費用の迅速な算出、現場の人員充足状況の把握、労働時間の適切な管理を実現。さらに、受注見込みや利益のシミュレーションにより、データに基づく経営判断を支援した。 |
新入社員向けの研修などを通じてMotionBoardの利用を社内に定着させ、データを活用して課題を解決する文化の醸成にも取り組んでいます。
このように、データを日常業務や経営判断に活用できる環境を整えることが、継続的な業務改善につながります。
（2）【小売業】データの一元管理によって集計業務を効率化し、店舗運営に活用
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 小売業（多店舗展開） |
| 課題 | 事業拡大に伴いデータ量が増加し、Excelでの集計・管理が負担となっていた。また、店舗ごとにデータが分散しており、迅速な集計や比較分析が難しかった。 |
| 取り組み | データ分析基盤「Dr.Sum」とBIツール「MotionBoard」を導入。各店舗の実績データを一元管理し、売上や利益などを可視化・分析できる環境を整備した。 |
| 効果 | 時間がかかっていたデータ収集業務の負担を削減し、データ更新を週次から日次に短縮。さらに、店舗間の実績比較や利益構造の可視化が可能になり、データ活用を促進した。 |
蓄積したデータを店舗運営の改善に役立てるだけでなく、社内研修を通じて従業員自身がダッシュボードを作成・活用できる体制づくりにも取り組んでいます。
このように、データを一元管理して集計業務を効率化することで、分析に必要な情報を迅速に把握し、日々の業務改善に役立てられます。
7. データ活用を効率化するならBIツール「MotionBoard」
データ活用を継続的に進めるためには、必要なデータを効率的に収集・分析し、業務改善や意思決定に生かせる環境を整えることが重要です。
BIツール「MotionBoard」は、さまざまなデータソースと連携し、売上や顧客情報、業務実績などをグラフやダッシュボードで可視化・分析できるツールです。データの集計・分析にかかる負担を軽減し、経営層から現場担当者まで必要な情報を共有・活用できる環境づくりを支援します。
また、データの入力やアラート通知などの機能も備えており、状況の把握だけでなく、現場での業務改善にも活用できます。データ活用の効率化や組織全体への定着を目指す企業は、MotionBoardの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
データ活用を成功させ、企業の競争力向上につなげよう
データ活用は、単にデータを蓄積・分析するための取り組みではありません。データから課題や傾向を把握し、業務改善や意思決定につなげることで、その価値を発揮します。
データ活用を成功させるためには、自社の課題や目的を明確にし、必要なデータを収集・統合・蓄積できる環境を整えることが重要です。また、小さな範囲から取り組みを始め、成果を検証しながら継続的に改善することも欠かせません。
こうした取り組みを支える手段の一つがBIツールです。データをダッシュボードで可視化・共有することで、現場から経営層までが必要な情報を活用しやすくなります。データに基づく業務改善や意思決定を推進するためにも、自社に適したデータ活用基盤やBIツールの導入を検討してみてください。
MotionBoardやBIの特長や導入効果を、
わかりやすくご紹介します！
