投稿者: 塚井海地

【第19回】RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連動

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回の「第18回：データ分析コミュニティの形成」では、有志メンバーが集まって知見やスキルを交換し合う「コミュニティ」がデータドリブン文化を育むうえで非常に有効であるとお伝えしました。
一方で、日々の業務には、いまだに「時間がかかる」「繰り返しが多い」「ミスが起きやすい」といった定型作業が存在し、現場や分析担当者の負担になっているケースも多いのではないでしょうか。これらの定型業務を自動化できれば、より多くの時間とリソースを分析や戦略的な意思決定へ注力できるようになります。

ここで活用したいのが「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」です。今回は、RPAの概要や導入効果、そしてデータ分析との連動によってどのように業務効率化や人為的ミス削減に繋げられるかを解説します。

1. なぜRPAが注目されているのか

  1. 定型業務の自動化による生産性向上
    • 例えば「複数のシステムからデータを取得してExcelにまとめる」「メールの添付ファイルを保存して社内サーバーへアップする」といった繰り返し業務はRPAが得意とする分野です。
    • 人がやると時間もかかり、ミスも発生しがちですが、RPAに任せれば正確かつ迅速に処理できます。
  2. 人的リソースの有効活用
    • 定型業務をRPAへ置き換えることで、社員はより付加価値の高い業務（分析や企画、顧客対応など）に専念できます。
    • 人手不足や働き方改革が求められる中で、RPAは効率化の切り札として期待されています。
  3. 比較的導入が容易
    • 近年のRPAツールはノーコード／ローコードで扱えるものが多く、システムの専門知識がなくても自部署で導入を進めやすいケースが増えています。
    • 大掛かりなシステム改修を要せず、PC上の操作を自動記録・再生するような形でスタートできる点も魅力です。

2. データ分析とRPAの相乗効果

  1. データの収集・加工をRPAが自動化
    • データ分析の準備段階では、「異なるシステムやファイルからデータを取得・整形する」ことが多くの手間を要します。
    • RPAを使えば、ログイン操作からファイルダウンロード、Excelでの項目整理などを自動化でき、分析担当者は“分析業務そのもの”に集中できます。
  2. RPAから得られるログをさらに分析に活用
    • RPAが処理したタスク数や処理時間などのログデータを集計すれば、どの業務がボトルネックになっているかを把握できます。
    • これを踏まえてRPAロボットの追加導入や業務フローそのものの見直しなど、より高度な改善を行うことが可能です。
  3. 人為的ミスを減らし、データ品質を向上
    • 手作業での入力・コピペ作業が多いほど、データ入力ミスや整合性問題が生じるリスクが高まります。
    • RPAを導入すれば自動化されるため、正確なデータがDWHやBIツールへ連携しやすくなり、分析結果の精度が高まるメリットもあります。

3. RPA導入の進め方

  1. 対象業務の選定
    • まずは「定型手順が多い」「繰り返し頻度が高い」「手入力やコピペが中心でミスが起こりやすい」といった業務を洗い出します。
    • 分析担当に聞くと「この集計、毎日1時間かかっていて面倒」「複数システムから同じ情報をまとめる作業がある」などの声が出てくるかもしれません。
  2. ツールの選定とPoC（概念実証）
    • UiPath、Automation Anywhere、WinActorといったメジャーなRPAツールだけでなく、Microsoft Power Automateなどのクラウド系ツールもあります。
    • 自社のシステム環境やセキュリティ要件、コスト面を考慮しつつ、まずはPoC（小規模なテスト導入）で実際にロボットを動かしてみると良いでしょう。
  3. ロボットのシナリオ作成・テスト運用
    • RPA開発では、システム操作の手順を「レコーディング」したり、画面遷移や条件分岐をフローチャートで組み立てたりします。
    • 作成したロボットが誤動作しないかをテストし、本番環境に移行する前に例外処理（エラーが起きた場合の対応）を検討しておきましょう。
  4. 本番稼働・運用ルールの確立
    • RPAロボットのスケジュール（いつ動かすか）やメンテナンス体制を決め、定期的にモニタリングやログ確認を行います。
    • 社内で複数のロボットが稼働するようになると「ロボット管理者」や「RPA推進担当」といったポジションが必要になることもあります。
  5. 効果測定と拡大展開
    • ロボット導入後に、どれくらい工数が削減されたか、人為的ミスが減ったかなど定量的に測定し、社内に共有します。
    • 成果が認められれば、他部署への横展開やより複雑な業務の自動化も検討しやすくなります。

4. 具体例

  • 事例A：営業レポート作成の自動化
    • 背景：営業データをBIツールに連携する前に、毎日エクセルで2時間かけて整理・加工している担当者がいる。
    • 取り組み：
      1. RPAで販売管理システムにログイン→CSVダウンロード→Excelで整形→特定フォルダに保存、を自動化。
      2. 整形されたデータをBIツールが定期的に取り込むよう連携。
    • 成果：
      • 営業担当者の負担が激減し、日次レポートが毎朝自動でダッシュボードに更新。
      • 2時間×月20日=40時間/月の削減効果があり、担当者は顧客対応や分析に時間を使えるようになった。
  • 事例B：請求処理の効率化
    • 背景：バックオフィスで、毎月数百枚の請求書をPDFから数字を読み取り、会計ソフトへ転記している。ミスがあると二重チェックが必要。
    • 取り組み：
      1. RPAツールとOCR(文字認識)を組み合わせ、請求書PDFを読み取り→必要項目を抽出→会計ソフトへ自動入力するロボットを作成。
      2. 入力結果をまとめて担当者が簡易チェックし、問題なければ確定処理。
    • 成果：
      • 月末月初のピーク残業が大幅に削減。転記ミスがほぼゼロとなり、監査対応もスムーズ。
      • バックオフィス担当はデータの分析や支払いスケジュール最適化など、付加価値の高い業務に注力できるように。

5. 成功のためのポイント

  1. 小さく始めて効果を実感
    • 全社的に大規模なRPA導入を一気に進めると、初期投資や運用負荷が高くなる可能性があります。まずは一部の業務でPoCを行い、効果を実証してから拡大するほうがリスクが低いです。
  2. RPAと業務フローの一体化
    • 人が行う作業とRPAロボットの役割分担を明確にし、オペレーションマニュアルに落とし込みましょう。
    • RPAが止まったときのバックアップ手順や、異常発生時の連絡先なども整理しておくと、現場が混乱せずに済みます。
  3. データの入力ルール・マスタ整備
    • RPAを導入しても、元データやマスタ管理が杜撰だと自動化処理がエラーを起こしやすくなります。
    • データ品質向上施策（第7回でも触れました）を並行して進め、安定した稼働を確保しましょう。
  4. RPAの運用監視と継続的なメンテナンス
    • システム画面のレイアウト変更など、業務環境が少し変わっただけでもRPAシナリオが動かなくなるリスクがあります。
    • バージョン管理や定期テストを行い、ロボットが正しく動いているかをモニタリングする体制を作ってください。

6. 今回のまとめ

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション） を活用することで、繰り返しの多い定型作業やデータ加工プロセスを自動化し、人力のミスを防ぎつつ作業時間を大幅に削減できます。その結果、分析担当者や現場スタッフが“分析・改善”に専念できる環境が整い、データ活用のレベルがさらに高まるでしょう。

  • 定型的なデータ取得や整形をRPAに任せ、分析・意思決定に時間を使う
  • 業務フロー全体を見直し、RPA導入の効果を定量的に測定
  • 小さく始め、効果を共有してから段階的に拡大導入

これらを意識し、RPA導入とデータ分析を組み合わせれば、“ヒト”と“ロボット”それぞれの強みを活かした最適な業務オペレーションが実現するはずです。

次回は「データ活用の進捗と成果を可視化する仕組み」について解説します。ここまでの取り組みをどのようにモニタリングし、経営層や関係者に共有していくか。ダッシュボードや定例レポートを活用した進捗管理のコツをご紹介します。

次回予告

「第20回：データ活用の進捗と成果を可視化する仕組み」
さまざまなデータ活用プロジェクトが同時並行で進む中、それぞれの進捗や成果を“見える化”し、経営会議や社内共有の場でスピーディに把握するにはどうすれば良いか――具体的な運用アイデアをお伝えします。

【第18回】データ分析コミュニティの形成

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回の「第17回：マネージャー層のデータ活用推進」では、管理職がデータ分析を活用できるようになることの重要性や、社内研修・コミュニティづくりのポイントについてお伝えしました。
今回のテーマは、より幅広い社員を巻き込み、データ活用を“好き”や“得意”を起点に盛り上げる場づくり――つまり「データ分析コミュニティの形成」です。
勉強会や有志の集まりを定期的に行い、そこで知見やスキル、成功・失敗事例を共有することで、社内全体のデータリテラシーが底上げされ、イノベーションが生まれる可能性が高まります。では、具体的にどのようにコミュニティを作り、運営すればよいのでしょうか？

1. なぜデータ分析コミュニティが必要なのか

  1. 部門や役職を越えたノウハウ共有
    • データ分析に関わるメンバーは、営業・マーケ・製造・経理など部署も役職もさまざまです。普段の業務では直接関わらない人同士が、コミュニティを通じて出会い、お互いの分析手法や知見を共有できれば、横の繋がりが強まります。
    • こうした繋がりが新しいプロジェクトを生んだり、問題解決を加速させたりします。
  2. モチベーション向上と学習サイクルの加速
    • 「データ分析が好き」「新しいツールやテクノロジーを試したい」という意欲があるメンバーが集まると、相乗効果で学習意欲が高まりやすいです。
    • 分析に成功した事例や失敗談を共有すれば、他のメンバーも「同じやり方を試してみよう」「こうすれば失敗を回避できる」と学べるため、個々の成長が加速します。
  3. 企業文化としてのデータドリブン推進
    • コミュニティが盛り上がると、会社全体に「データを活用するのが当たり前」という空気が醸成されます。
    • 技術的なスキルだけでなく、データ活用の視点を業務改善や新商品開発につなげる“ビジネスセンス”も磨かれていきます。

2. データ分析コミュニティを作る具体的なステップ

  1. 発起人・コアメンバーの選出
    • まずは「データ分析が好き」「社内で分析の勉強会を続けている」といった熱量の高いメンバーを中心に、コミュニティの発起人を決めます。
    • マネージャー層がメンター的に参加するか、あるいは若手中心でリードし、管理職や経営層はサポート役になるパターンもあります。
  2. 目的や活動方針の明確化
    • 「月に1回、業務改善に役立つデータ分析手法を勉強し合う」「新ツールや新技術の情報交換を行う」など、コミュニティの目的やテーマを設定。
    • 活動頻度や開催形式（対面・オンライン）、発表スタイルなどをざっくり決めておくと、参加者がイメージしやすくなります。
  3. コミュニケーションチャネルの整備
    • SlackやTeamsなどのチャットツールに専用チャンネルを作る、社内ポータルサイトにコミュニティページを設置するなど、日常的に情報交換ができる場を用意。
    • コミュニティの定例会に参加できなくても、オンラインで議論や質問ができる環境があれば、忙しい社員も参加しやすいです。
  4. 定期イベントや勉強会の企画
    • 月1回や2週間に1回など、定期的に集まる機会を設定しておくと継続しやすいです。
    • テーマ例：
      • 新しく試したBIツールの紹介
      • 社内の分析成功事例のプレゼン
      • 外部セミナーに参加したレポート共有
      • Kaggleのようなデータ分析コンペの話題
    • 集まったメンバー同士がフラットに意見交換できるよう、LT（Lightning Talk）形式やワークショップ形式を取り入れるのもおすすめ。
  5. 成果や学びのアーカイブ化
    • 勉強会のスライドや議事録、サンプルコードなどを共有フォルダやWikiにまとめ、あとから誰でもアクセス可能にする。
    • 新しく参加した人も過去の内容を追うことで、コミュニティの知見を短期間で吸収できます。

3. 運営をスムーズに続けるポイント

  1. 運営チームの分担とローテーション
    • 発起人だけに運営の負担が集中すると、長続きしにくいです。司会、会場調整、テーマ選定などタスクを分担し、定期的にローテーションすると継続性が高まります。
    • 有志参加のコミュニティでも、リーダーやサブリーダーを決めておくと進行がスムーズです。
  2. オープンで歓迎ムードを作る
    • 「データ分析初心者もOK」「部署問わず歓迎」といった姿勢を明確に打ち出すと、新規参加者が増えやすいです。
    • 初回参加者向けの自己紹介タイムやフォローアップを用意しておくなど、ハードルを下げる工夫も有効です。
  3. 小さな成功を社内にアピール
    • 勉強会で共有された分析事例が、実際に業務改善や売上アップに繋がった場合、その成果を社内SNSや掲示板などで広報しましょう。
    • 「コミュニティに参加すればこんなメリットがある」と伝わることで、参加者や協力者が増え、発展的な活動がしやすくなります。
  4. 経営層やマネージャー層の理解・協賛
    • データ分析コミュニティの存在を経営層や管理職にも周知し、可能であれば彼らも参加・発信してもらうと影響力が高まります。
    • コミュニティ活動の中で出たアイデアを、マネージャー層が実業務に取り入れるという流れが生まれれば、会の価値がさらに認められるでしょう。

4. 具体例

  • 事例A：週1回のオンライン勉強会
    • 背景：本社と地方拠点が離れており、物理的に集まりにくい。だけどデータ分析に興味ある社員が各拠点に点在。
    • 取り組み：
      1. 毎週金曜日の17:00〜17:30にオンライン勉強会を開催し、自由参加形式に。
      2. テーマはLT（Lightning Talk）中心で、一人5〜10分程度の発表×数人。内容は「こんな可視化を試してみた」「顧客データのクリーニングで苦労した話」など様々。
      3. 参加者はチャットで質問やリアクションができるため、気軽に交流可能。
    • 成果：
      • 地理的に離れた拠点同士でも情報交換が活発化し、優れた可視化方法や改善アイデアが全社に共有されるように。
      • 発表すること自体がモチベーションとなり、分析スキルを学ぶ社員が増加。
  • 事例B：月1回のデータ分析ワークショップ
    • 背景：分析担当やIT部門がツールは導入したが、他部署がなかなか使いこなせていない。興味はあるが独学で挫折してしまう人も多い。
    • 取り組み：
      1. 毎月1回、2時間程度のワークショップを開催し、実際に社内データを操作・分析する演習を行う。
      2. データ整形、ピボットテーブル、BIツールのダッシュボード作成など、レベル別にチーム分けしてサポート。
      3. 受講者同士が教え合いながら課題を解決できるよう、交流型の進行を心がける。
    • 成果：
      • 参加者が「実務でこういう分析がしたい」というイメージを掴みやすく、研修後すぐに自部署で応用する例が増えた。
      • イベントの満足度が高く、「次は自分が講師をしてみたい」という有志も現れ、コミュニティが自走し始めた。

5. 今回のまとめ

「データ分析コミュニティの形成」は、データドリブンな企業文化を育てるうえで非常に効果的な取り組みです。

  • 部署や役職を超えた学び合いが可能
  • 小さな成功と失敗を共有し、個人のスキルアップ＆組織の知見蓄積が進む
  • 新人から管理職まで、多様なメンバーが参加してイノベーションの種が育つ

もちろん、最初は数名の有志が始めた小さな会でも構いません。運営を継続し、活動を社内に発信し続けることで、少しずつ仲間が増えていきます。さらに、コミュニティの成果を業務改善や新施策につなげられれば、会社全体からの評価も高まり、より多くのリソースや支援を得られるようになるでしょう。

次回は「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連動」について解説します。データ分析で得られた知見を元に、定型業務を自動化・効率化するRPAの活用例をご紹介します。単純作業をRPAが担うことで、分析により多くの時間を割けるようになるメリットについても取り上げます。

次回予告

「第19回：RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連動」
定型的なデータ集計やシステム連携をRPAに任せれば、人的ミスが減り、分析担当はより創造的な業務に集中できます。どんな業務が自動化に向いているか、導入ステップや注意点を詳しく見ていきます。

【第17回】マネージャー層のデータ活用推進

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回の「第16回：現場オペレーションとの連携強化」では、現場担当者と分析チームが連携し、分析結果を日々の業務フローに落とし込む仕組みづくりが重要であることをお伝えしました。
しかし、現場主導の取り組みだけで大きな成果を出すには限界があります。組織全体でデータ活用を加速させ、的確な意思決定を迅速に行うには、「マネージャー層（管理職）自らがデータを扱えるようになること」 が欠かせません。

本記事では、マネージャー層がどのようにデータ分析の基本を身につけ、部署やプロジェクト単位でデータドリブンな意思決定を推進するか、そのポイントや具体策を解説します。

1. なぜマネージャー層のデータ活用が重要なのか

  1. トップダウンのリードが組織文化を変える
    • 部署長やリーダーが数字を見て指示を出す、会議でデータに基づいて意思決定する姿勢を示すと、部下やメンバーも自然と「データを参照するのが当たり前」という風土を受け入れやすくなります。
    • 経営層と現場の橋渡し役として、管理職がデータ活用の先陣を切ることが全体浸透の近道になります。
  2. 意思決定のスピード・精度向上
    • 日々発生する大小さまざまな問題や意思決定に対して、定量的な根拠をもとに判断できれば、迷いが減り適切なタイミングで行動に移せます。
    • たとえば「在庫が急減しているので早急に追加発注を」「今月の顧客単価推移を見て、値引きキャンペーンを考慮する」など、機会損失を防ぎやすくなります。
  3. 組織横断の連携がスムーズに
    • マネージャー層が自部署以外のデータも活用できるようになれば、部門間の情報共有や連携プロジェクトをスムーズに進められます。
    • 結果として、企業全体でデータを活かした施策が進みやすくなるのです。

2. マネージャー層が身につけたいデータ活用スキル

  1. 基本的なデータリテラシー
    • 統計や分析の専門知識を深く習得する必要はないかもしれませんが、平均・中央値・標準偏差などの基本指標、グラフや集計表の見方、BIツールの操作といった初歩的な部分は押さえておきましょう。
    • これにより、分析担当や現場から上がってくるレポートを正しく理解できるようになります。
  2. KPI設計・モニタリングの考え方
    • マネージャー層は、どの指標（KPI）を追うのか、数値目標をどのくらいに設定するのかを決める立場です。
    • “数字を追いすぎて本質を見失う”という事態を防ぐためにも、KPIと事業・組織目標の関連性を深く理解し、必要に応じて随時見直し・修正する姿勢が重要となります。
  3. 意思決定プロセスへのデータ組み込み
    • たとえば、会議で議題を提起する際には必ず過去データや進捗レポートをチェックし、判断材料を提示するなど、データに基づいた議論が自然に行われるようリードする能力が求められます。
    • チームメンバーが提案を出す際にも「それを実行すると、数字的にはどんな効果が見込める？」と問いかける習慣を持つだけで、組織全体がデータドリブンに動きやすくなります。
  4. 現場や分析チームとの協業スキル
    • マネージャー層がデータを扱いきれずに分析チームやIT部門に丸投げしてしまうと、組織全体の連携は滞ります。
    • 分析担当に相談しやすい環境を作り、「こういう数値が欲しい」「このデータをもとに施策を考えたい」という要望を明確に伝えられるコミュニケーション力が必要です。

3. マネージャー層向けの研修・支援施策

  1. データ分析の基礎研修
    • 外部講師を招いたり、社内の分析担当が講師役となったりして、短期集中の研修を企画。
    • ExcelやBIツールの基本操作、統計・可視化の基礎などを中心に、ケーススタディ形式で学べるようにすると理解が深まりやすいです。
  2. マネージャー専用勉強会・コミュニティ
    • 社内勉強会（第10回でも紹介したような取り組み）の中で、管理職向けに特化した会やコミュニティを作る。
    • たとえば「各部署の部長クラスが毎月集まり、KPI管理のノウハウや課題を情報交換する場」を設定すると、横の繋がりができ、共同プロジェクトの種が生まれやすくなります。
  3. 専属アドバイザー・コンサルティングの導入
    • 余裕があれば、データサイエンティストやコンサルタントを一定期間マネージャー層の相談役につけ、具体的な意思決定プロセスをサポートしてもらう方法もあります。
    • 「社内メンター」として分析リーダーをアサインするのも効果的です。管理職がデータに不慣れなうちは、すぐに質問や相談ができる相手がいると安心して学べます。
  4. データ活用を評価する仕組みづくり
    • 人事評価や目標管理（MBOなど）の項目に、「データ分析の導入」「数値検証した施策の成果」などを含める方法もあります。
    • これによって管理職がデータ活用に取り組むインセンティブを与え、組織としてデータドリブンを推奨する姿勢を明確に示せます。

4. 具体例

  • 事例A：営業部門マネージャー研修
    • 背景：営業部長や課長が、社内BIツールの使い方を十分に理解しておらず、分析担当に毎回レポートを作成させている状況。
    • 取り組み：
      1. 2日間の集中研修を開催し、顧客データや売上データの基本的な可視化方法をハンズオンで体験。
      2. 既存顧客のリピート率やセグメント別売上推移など、よく使う指標を自分でダッシュボードに設定できるようになる。
      3. 研修後、マネージャー同士がグループチャットで「こんなダッシュボードを作った」「このKPIをモニタリングしている」と情報交換。
    • 成果：
      • 営業部門の管理職が自分で必要なレポートを作成・更新できるようになり、分析担当の負荷軽減。
      • 部長クラスの会議で数字に基づいた議論が増え、予実管理や施策の打ち手が早くなった。
  • 事例B：管理職コミュニティによるデータ連携
    • 背景：各部署の部長クラスがデータ活用に興味はあっても、他部署と連携する場が少なく、情報が断片的。
    • 取り組み：
      1. 月1回、管理職だけで集まる「データ活用コミュニティ」を発足。自部署のKPI進捗や取り組み事例を共有。
      2. 「生産管理部で行っている品質分析が、実は購買部の発注計画にも役立つかも…」など、部門横断でデータを共有するアイデアが飛び交う。
      3. 時には分析担当やIT部門も同席し、技術的にどのようにデータを連携できるか議論。
    • 成果：
      • 部署を超えたデータのやり取りが増え、全社視点の在庫最適化や納期管理が可能に。
      • マネージャー層が「データを使えば部署間のコラボが促進される」という実感を得て、データ活用施策が連鎖的に広がった。

5. 成功のためのポイント

  1. 管理職の負荷を考慮した学習環境
    • 現場よりも管理職のほうがスケジュールが詰まっている場合が多いです。研修の時間や頻度、フォロー体制を柔軟に設計し、忙しいマネージャーでも参加しやすい工夫をしましょう。
    • オンライン配信の併用や短時間セッションの積み重ねなども有効です。
  2. 初期ハードルを下げる
    • いきなり高度な統計や機械学習の話をするのではなく、BIツールの基本操作やKPIダッシュボードの使い方など、実務に直結する簡単なステップから始めると導入しやすくなります。
    • 「数字を見て、現場に問いかける」「ダッシュボードを開いて1日に1回だけ指標をチェックする」といった小さな習慣化が大切です。
  3. 経営層のアピールも活用
    • マネージャー層が「自分たちだけでやらされている」と感じるとモチベーションが下がる恐れがあります。
    • 経営トップや役員から「データドリブン経営を目指して、管理職のみなさんには積極的にチャレンジしてほしい」というメッセージを繰り返し発信してもらうと、社内全体で取り組みが推進されやすくなります。
  4. 成果や改善点を定期的に評価し、共有
    • 「このプロジェクトで管理職が主体的にデータ分析を行い、売上が○％増えた」「不良率が○％改善した」など、成功事例を目に見える形で発信する。
    • うまくいかなかった事例でも、原因分析と学びを共有し「次回はこう改善する」という前向きなコミュニケーションを行うことで、挑戦が続きます。

6. 今回のまとめ

マネージャー層がデータ活用の主体となり、部署を牽引していくことで、組織全体がデータドリブンな意思決定を当たり前に行える体制が整います。

  • 基本的なデータリテラシーやBIツールの操作を身につける研修・支援
  • 管理職同士の横の繋がりを強化し、共同でデータ活用事例を創出
  • 成果を評価し、経営層からのメッセージで背中を押す

こうした施策を継続しながら、「データを見て考えるリーダー」が増えていけば、現場連携や分析チームとのコラボレーションも一層活発化し、会社としての競争力が高まっていくでしょう。

次回は「データ分析コミュニティの形成」について解説します。マネージャー層から若手まで、データ活用に興味・得意分野を持つメンバーが自然と集まるコミュニティを作ることで、知見の共有や人材育成を促進し、社内にイノベーションの芽を育てる仕組みをご紹介します。

次回予告

「第18回：データ分析コミュニティの形成」
有志メンバーが集まって勉強会や情報交換をするコミュニティが社内にあると、データ活用がさらに盛り上がります。専門知識を持つ人が集まり、新しいツールや手法を試したり、横の繋がりを作ったりする方法を具体的にお伝えします。

【第16回】現場オペレーションとの連携強化

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回の「第15回：実務に直結した分析プロジェクトのローンチ」では、具体的なテーマを掲げて分析プロジェクトを動かし、ビジネス成果（売上増・コスト削減・品質改善など）に繋げる流れをご紹介しました。
しかし、分析結果がいくら優れていても、最終的にそれをオペレーションに反映させる現場が動かなければ、成果は得られません。データ分析チームと現場、それぞれがどのように連携し、分析結果を日々の業務に落とし込むか――このステップが疎かになると、せっかくの取り組みが“机上の空論”に終わってしまうことも。

今回は、「現場オペレーションとの連携強化」をテーマに、データ分析から得られたインサイトをどのように素早く現場に伝え、担当者がアクションを取りやすい仕組みを作るかを解説します。

1. なぜ「現場との連携強化」が重要なのか

  1. 意思決定のスピードアップ
    • 分析結果が経営層や分析チームだけで止まってしまうと、現場への具体的な指示や改善提案が遅れます。
    • 一方で、現場がリアルタイムに状況を把握できれば、問題が起きた時点で迅速に対処できるため、ロスやリスクを最小化できます。
  2. 現場のノウハウとの融合
    • データ分析で見えたことはあくまで“数字”の結果です。現場の担当者は、数字だけではわからない「なぜそうなるのか」という背景・現場感覚を持っています。
    • 分析者と現場担当がコミュニケーションを取ることで、より正確な改善策や新しいアイデアが生まれやすくなります。
  3. 継続的なPDCAサイクルの実現
    • 分析チームが仮説を立て、施策を提案→現場が実行して、その結果をまた分析チームへフィードバック→さらに施策を洗練…
    • このサイクルが回り続けることで、データ活用が持続的に発展し、企業全体の競争力が高まります。

2. 現場オペレーションと連携する具体的な方法

  1. 定例ミーティングやチャットツールの活用
    • 営業部や製造現場など、主要部署との定例会に分析担当を参加させることで、データをベースとした議論が自然に行われるようにします。
    • SlackやTeamsなどのチャットツールに専用チャンネルを作り、質問・相談・レポートの共有などを迅速に行える環境を整えるのも有効です。
  2. ダッシュボードやレポートを現場担当が見やすい形で設置
    • BIツールやDWHを導入しても、現場の人がアクセスしにくかったり、操作が複雑だと使われません。
    • 操作がシンプルなダッシュボードを用意して、必要な指標のみをコンパクトにまとめた画面を用意する。工場や店舗であれば、壁掛けモニターやタブレット端末でリアルタイム表示しておく、といった工夫が効果的です。
  3. アラート機能・自動通知の設定
    • 指標が閾値を超えた場合や異常値が検出された場合など、現場担当に即座にアラートが飛ぶ仕組みを整えると、対応が早くなります。
    • 例えば、在庫数が一定数以下になったら倉庫管理チームへSlack通知、SNS上で自社製品の批判が急増したらカスタマーサポートへメールを送る…など、状況に応じた細かい設定を行いましょう。
  4. 成功事例・失敗事例の共有ループ
    • 分析から得た施策を実行し、成果（成功 or 失敗）が出たら、必ず分析チームや他部署にもフィードバックします。
    • 特に、同じ製造ラインが複数あったり、同じ店舗形態が複数ある場合に“横展開”や“共通改善”を行うには、この情報共有が不可欠です。

3. 具体例

  • 事例A：店舗運営での売上変動アラート
    • 背景：ある小売店舗チェーンでは、店舗ごとの売上を夕方に集計していたが、日中の急な売上変動に気づけないまま営業を終えてしまうケースが多かった。
    • 施策：
      1. POSシステムをBIツールと連携し、時間別の売上推移を自動で可視化。
      2. 過去のデータを基に、売上予測に対して±○％以上の乖離が発生した場合、店舗マネージャーにSMS通知が届くよう設定。
      3. マネージャーは通知を受け取り次第、スタッフ配置や商品の補充レイアウトを変更し、機会損失や在庫不足を回避。
    • 成果：
      • “売れすぎ”あるいは“売れていない”状況を当日中に把握し、仕入れや人員シフトを小回りよく調整できるようになり、売上機会の取りこぼしが減少。
      • 他店舗にも同様の仕組みを展開し、全体売上アップに貢献。
  • 事例B：工場ラインと分析担当の連携強化
    • 背景：製造ラインのデータを分析担当が集計し、不良率や稼働率を経営レポートとしてまとめていたが、現場作業員には結果が届かず、改善活動へ繋がりにくかった。
    • 施策：
      1. ラインごとの不良発生件数や稼働状況を、1時間おきにモニターへ表示する仕組みを導入。
      2. 同時に、異常が検出された際には現場リーダーおよび分析担当者にチャットでアラートが飛ぶ。
      3. 現場リーダーと分析担当がチャット上でやりとりし、「設備不具合が疑われる」「作業オペレーションの改善が必要」などの仮説を即座に共有。
    • 成果：
      • 異常に気づいてから対処までのリードタイムが短縮し、不良流出を大幅に抑制。
      • 分析担当が現場の設備状況や作業手順を詳しく知るきっかけとなり、より現場に即した改善案を出せるように。

4. 成功のためのポイント

  1. 専門用語を避け、現場目線の情報提供
    • データ分析の専門家が使う統計用語やAIのアルゴリズム名称は、現場には馴染みが薄い場合が多いです。
    • 「具体的に何が起きていて、どんな対応をすればいいか」がシンプルに伝わるよう、数字やグラフだけでなく解釈・アクションのヒントを添えると良いでしょう。
  2. 現場を巻き込んだシステム・画面設計
    • ダッシュボードやアラート機能を構築する段階から、現場担当者の声を聞き、どのタイミングで何が見たいか、どんな操作性が好ましいかを反映させることが大切です。
    • IT部門だけで独断開発すると、実際には使われない“お蔵入りシステム”になるリスクが高まります。
  3. 小さな成功体験の積み重ね
    • 大きなプロジェクトではなくても、日々の業務で「このデータを見てすぐ対処したら、コストが○円削減できた」「クレームを未然に防げた」といった小さな成功体験が現場に蓄積されると、データを活用する姿勢が根付いていきます。
    • こうした成功事例を社内SNSや掲示板、朝礼などで共有すると、他の現場も「自分たちもやってみよう」と前向きに取り組むようになります。
  4. 定期的なフィードバック・振り返りの場を設ける
    • 週次や月次で、現場と分析担当が一緒に集まり「最近の指標の動き」「新たに分かったこと」「うまくいかなかった点」などを話し合う場を作ります。
    • これを仕組みとして定着させることで、自然とPDCAサイクルが回り、現場がデータに基づいて行動する文化が醸成されます。

5. 今回のまとめ

「現場オペレーションとの連携強化」は、データ分析を実務へ落とし込み、ビジネス成果を最大化するうえで欠かせないステップです。

  • 定例ミーティングやチャットツールで密なコミュニケーション
  • 現場が見やすいダッシュボードやアラート機能を整備し、日々の業務に組み込む
  • 分析担当と現場が双方向にフィードバックし合い、小さな成功事例を積み重ねる

こうした取り組みを続けることで、企業のあらゆる部門がデータ活用に前向きになり、組織全体のパフォーマンスが上がっていきます。

次回は「マネージャー層のデータ活用推進」について解説します。管理職がデータを活用できる体制やスキルを持つことは、現場との連携をさらに強固にし、トップダウンでのデータドリブン経営を加速するために重要です。具体的な研修や支援方法をご紹介します。

次回予告

「第17回：マネージャー層のデータ活用推進」
組織全体でデータを有効活用するためには、マネージャー層や管理職がデータ分析や数値に基づく意思決定に積極的であることが欠かせません。どうやってマネージャー層の意識とスキルを高めていくのか、詳しくお伝えします。

【第15回】実務に直結した分析プロジェクトのローンチ

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回は「第14回：データ統合・DWH（データウェアハウス）の導入検討」について解説しました。分散している社内外のデータを一元管理し、BIツールや機械学習との連携をスムーズにするための仕組みとして、DWHのメリットや導入ステップをお伝えしましたね。

ここまでの準備が進めば、データ活用の基盤や社内のリテラシーもかなり整備されてきた状態と言えるでしょう。そこで今回のテーマは、**「実務に直結した分析プロジェクトのローンチ」**です。データ分析を“ただやる”だけでなく、売上増加、コスト削減、顧客満足度向上など、実際のビジネス成果を狙ったプロジェクトをどのように立ち上げ、成功へ導くか――具体的な流れやポイントをご紹介します。

1. なぜ「実務に直結した分析」が重要なのか

  1. 経営層や現場の納得感が高まる
    • 「データ活用に投資して良かった」「分析によって業績が伸びた」という確かな成果を示すためには、定量的なインパクトがわかりやすいテーマを選ぶのが効果的です。
    • 現場の担当者も、自分たちの業務に直接役立つと感じられれば、より積極的にデータ活用へ協力してくれます。
  2. データ分析スキルが“生きた経験”として定着
    • 社内勉強会などで得た分析スキルや知識を、実際のプロジェクトで使うことで初めて、本当のノウハウとして定着します。
    • 業務改善やKPI達成に繋がる具体的な事例を積み重ねることで、組織全体のデータリテラシーがさらに向上します。
  3. 短期的・中長期的な効果が見えやすい
    • 「分析をすれば、すぐに成果が出る」とは限りませんが、業務課題に直結したテーマであれば、ある程度短期間でも変化が確認しやすく、PDCAサイクルを回しやすいです。
    • 中長期的には分析を継続し、成果や失敗をフィードバックすることで、データドリブン文化の定着を図れます。

2. 分析プロジェクトの立ち上げステップ

  1. テーマの選定・優先順位づけ
    • まずは社内や各部署から課題を洗い出し、「どのテーマなら明確な成果が期待できるか」「投資に見合うリターンが得られそうか」を検討します。
    • 例：営業部門なら「既存顧客のリピート率向上」や「新規見込み顧客の開拓効率アップ」、製造部門なら「不良率削減」「在庫の最適化」など、分かりやすい目標を設定すると良いでしょう。
  2. KPI・目標設定
    • 前回まででも触れたように、具体的な数値目標（KPI）がないまま分析を始めると、成果を検証しにくくなります。
    • 「3か月後に不良率を○％下げる」「来期までにリピート購入率を10％上げる」など、達成時期と数値を明確にしましょう。
  3. プロジェクト体制の構築
    • 分析対象となる部署の担当者、IT部門やデータサイエンティスト（必要に応じて外部コンサル含む）など、チームを編成し役割を定義します。
    • プロジェクトマネージャー（PM）がスケジュールやタスク管理を行い、経営層や上司への定期報告を行う流れを作ります。
  4. データ収集・加工・分析
    • DWHやBIツールなどの基盤を活用し、必要なデータを集めて前処理を行います。
    • 可視化や機械学習を使う場合は、具体的な分析手法やツールを選定し、実際に検証・試行を進めます。
  5. 施策立案・実行
    • 分析結果を踏まえて、現場で具体的な改善施策・営業施策などを実行します。
    • 例えば「この商品は特定の顧客セグメントで売れ行きが良いと分かった→そのセグメントへメールマーケティングを強化する」など。
  6. 効果測定・フィードバック
    • 設定したKPIを定期的にモニタリングし、施策の効果を検証。必要に応じて追加分析や施策修正を行います。
    • 成果が出れば社内に共有し、他部署への横展開を検討する。思うような成果が出なければ、原因を分析し新たなアクションを考えましょう。

3. 具体的な分析プロジェクトの例

  • 事例A：既存顧客のリピート率アッププロジェクト（営業部門）
    • 目的：年間のリピート購入率を20％→30％へ上げる
    • KPI：月次の顧客ごとの購入頻度、リピート率、顧客生涯価値（LTV）など
    • プロジェクト体制：営業部担当＋マーケ担当＋IT支援（BIツールの運用）
    • 施策：
      1. BIツールで顧客セグメントごとの購買履歴を分析し、休眠状態の顧客や高額購入が多い顧客を抽出
      2. 顧客ステージ（新規・リピーター・休眠など）に応じたメール配信やキャンペーンを実施
      3. 月次レビューで担当者ごとの進捗や課題をフィードバック
    • 成果：
      • 半年後にはリピート率が25％に達し、継続的な施策でさらに改善が見込める
      • 成功事例（「誕生日クーポンが意外に好評」「SNS投稿で高額商品の購入率が上がった」など）を共有し、他営業案件へ横展開
  • 事例B：不良率削減プロジェクト（製造部門）
    • 目的：ラインAの不良率を5％→3％以下に下げる
    • KPI：日次・週次の不良率、要因別内訳（部品不良・設備不良など）
    • プロジェクト体制：製造部門リーダー＋品質管理担当＋情報システム部（センサーやIoT連携）
    • 施策：
      1. 重要工程にセンサーを設置し、稼働状況と不良発生タイミングをDWHに集約
      2. 可視化した時系列データから「特定時間帯・特定部品ロットで不良が集中」する傾向を発見
      3. サプライヤーへの検査基準を強化、作業手順の見直しを実施
    • 成果：
      • 3か月ほどで不良率が3.5％まで改善し、さらに設備メンテナンスの周期を見直すことで安定稼働に成功
      • 同じ手法を他のラインにも展開し、不良率全体の底上げを図る

4. 成功のためのポイント

  1. プロジェクトの明確な“ゴール”を定義する
    • 上記事例のように、「何をいつまでに、どれだけ改善したいのか」を数字で明示し、チーム全員が共通認識を持てるようにします。
    • プロジェクトに参加するメンバーが「なぜこの分析をするのか」「どんな成果が求められているのか」を理解していることが重要です。
  2. 小さく始めて成功体験を積み重ねる
    • 最初から大規模な全社横断プロジェクトを狙うと、複雑さや調整コストが一気に増し、失敗リスクも高まります。
    • まずは特定のライン、特定の顧客群など限定的なスコープで始め、成功事例を生んでから徐々に拡大するのが得策です。
  3. 現場の協力とコミュニケーションを密に
    • データから得られた示唆が実際の業務に落とし込まれなければ、プロジェクトは絵に描いた餅になってしまいます。
    • 定例ミーティングやチャットツールでこまめに状況を共有し、現場からのフィードバックを受け取る仕組みを整えましょう。
  4. 経営層のサポート・リソース配分
    • 分析プロジェクトの優先度や必要なリソース（人材、予算、ツール導入など）を経営層にしっかり承認してもらうと、スムーズに実行できます。
    • 経営層自らがプロジェクト進捗に関心を示し、成果を評価する姿勢を見せることで、社内全体のモチベーションも高まります。

5. 今回のまとめ

データ分析の基盤やリテラシーがある程度整った段階では、**「実務に直結する分析プロジェクトをどれだけ回せるか」**が企業のデータ活用の成否を大きく左右します。

  • 明確なテーマ・KPIの設定で、ビジネスインパクトを測定可能に
  • 小さく始めて成功事例を作り、社内理解とモチベーションを高める
  • 現場とコミュニケーションを密に取り、施策実行と効果検証を繰り返す
  • 経営層の理解・支援を得て、リソースを集中的に投入する

こうしたプロジェクトが社内に根付けば、企業全体で「データを見て考える」習慣がさらに加速し、経営判断や業務改善がスピーディかつ的確になるでしょう。

次回は「現場オペレーションとの連携強化」について解説します。分析結果が出ても、実際のオペレーションに反映されなければ成果は生まれません。データ分析チームと現場、あるいは部署間をどうつないでいくか、その仕組みづくりや事例を紹介します。

次回予告

「第16回：現場オペレーションとの連携強化」
分析で得られたインサイトを現場が迅速にキャッチし、日々の業務へ落とし込むためには、組織内の連携体制や情報伝達フローを整えることが重要です。具体的な事例を交えながら、そのポイントをお伝えします。

【第14回】データ統合・DWH（データウェアハウス）の導入検討

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回は「第13回：追加データ・外部データの活用」についてお話ししました。社内データだけでは得られない知見を、オープンデータやSNS、天候情報などの外部データと掛け合わせることで、需要予測やマーケティングの精度を高めるアプローチが有効という点でしたね。

しかし、データが社内外のさまざまな場所に散在している状態で、都度データを集めて整形するのは手間も大きく、管理コストもかかります。 そこで注目されるのが「DWH（データウェアハウス）」です。データ統合の仕組みを整えることで、ビジネス側も分析担当も「必要なデータをワンストップで参照できる」ようになり、企業全体のデータ活用がさらにスピードアップします。

今回は、このDWH導入のメリットや検討プロセス、実際に導入するときの注意点を解説します。

1. なぜデータ統合が必要なのか

  1. 業務が部門ごとにサイロ化している
    • 営業管理システム、会計システム、在庫管理、顧客管理（CRM）など、部門単位で使っているシステムがそれぞれ独立していることが多く、横断的なデータ分析がしづらい。
    • 部門を跨いだデータを使って集計したい場合、担当者同士でExcelファイルをやりとりするなど、煩雑な作業が発生する。
  2. 外部データの取り込みでさらに混沌
    • 前回触れたように、SNSや天気データ、経済指標などを組み合わせるとなれば、さらにデータソースが増えます。
    • その結果、データ形式や更新タイミングがバラバラで、分析担当者が「どこに何があるのか」を把握するだけでも一苦労になる。
  3. リアルタイム分析や高度な分析が難しい
    • データが分散していると、最新の状態を素早く把握してレポート化したり、機械学習モデルに入力したりするのが難しくなります。
    • 特に「在庫数や売上がリアルタイムで変動するので、直近の状況を即座に見たい」というニーズがある企業では、この点が大きな課題となる。

2. DWH（データウェアハウス）とは？

  1. 一元的にデータを集約・管理する仕組み
    • DWHとは、複数のシステムやファイルからデータを定期的またはリアルタイムで取り込み、分析やレポート作成に最適化された形で保管するための専用データベースのこと。
    • トランザクション処理（受注や在庫管理など日常業務）向けではなく、分析や集計に特化しているのが特徴。
  2. データの整合性・品質を保ちやすい
    • DWHへ取り込む前に、ETL（Extract, Transform, Load）処理でデータをクリーニング・変換し、フォーマットを統一したり、マスタ情報と紐づけて整合性を確保したりできます。
    • その結果、ユーザーはDWH上のデータを参照するだけで「最新でクリーンなデータ」を使うことができ、重複作業やデータミスを削減。
  3. BIツールや機械学習との連携が容易
    • 近年のBIツール（Tableau、Power BI、Lookerなど）はDWHとスムーズに連携できる機能を持っています。
    • また、AIや機械学習のプラットフォーム（Python/R、クラウドのMLサービスなど）からDWHにアクセスして大量データを解析するケースも増えています。

3. DWH導入のメリット

  1. 分析のスピードと生産性が向上
    • 分散したデータを都度集める必要がなくなり、「このデータどこにあるの？」というやりとりが激減。
    • BIツールやレポーティングが高速化し、意思決定のタイミングを逃さない。
  2. データガバナンスの強化
    • DWHにデータを集約し、アクセス権限やセキュリティ管理を一元化できるため、情報漏えいリスクが減る。
    • どのデータがいつ更新されたか、誰が参照しているかといったログも取りやすくなるため、監査対応もしやすい。
  3. 拡張性や柔軟性の向上
    • 新しいシステムを導入しても、DWHへの接続ルールを決めておけば、既存の分析基盤にスムーズにデータを追加できる。
    • 新しいビジネスや事業部が生まれても、DWHがある程度整備されていれば、早い段階からデータ活用を進められる。

4. DWH導入プロセスの例

  1. 現状分析と要件定義
    • まずは現行のシステム構成やデータソース、利用ツールを洗い出し、「どのデータをDWHに集めたいか」「どのくらいの容量・頻度で更新するか」を明確にする。
    • 必要に応じて、将来的にAIや機械学習を導入する構想があれば、その要件（データ粒度やリアルタイム性）も考慮しておく。
  2. アーキテクチャ選定
    • オンプレミス（自社サーバー）で構築するのか、クラウド（AWS, Azure, GCPなど）を活用するのかを検討。
    • データ量やセキュリティ要件、コストモデル（初期投資 vs. サブスクリプション）を比較しながら、最適なプラットフォームを決める。
  3. ETL/ELTの設計と実装
    • DWHへの取り込みプロセスを設計。
      • ETL（Extract, Transform, Load）：取得したデータを変換してからDWHに格納する。
      • ELT（Extract, Load, Transform）：まずは生データをDWHへ投入し、DWH側で変換処理を行う。
    • データ品質ルール（マスタと称号、欠損値補完など）やスケジュール（毎日バッチ、リアルタイムなど）を設計し、テスト運用を行う。
  4. BIツールとの連携・ユーザートレーニング
    • DWHが稼働し始めたら、BIツールやSQLクライアントからデータを閲覧・分析できるように設定。
    • 経営層や各部署のユーザーに対して、ダッシュボード利用やレポート作成の研修を実施し、現場の定着を図る。
  5. 運用・保守と拡張
    • 定期的なデータ品質のモニタリングやジョブの失敗チェックを行い、安定稼働を確保。
    • 需要拡大やデータ量増加に合わせてサーバースペックやストレージを拡張するなど、スケーラビリティを考慮しながら運用を続ける。

5. 中小企業での導入事例

  • 事例A：クラウドDWHで在庫管理と販売データを一元化
    • 背景：オンプレサーバーで販売管理システムを運用、エクセルで在庫管理し、会計システムは別サービスという状態で、レポート作成が複雑。
    • 取り組み：
      1. AWS上にDWHを構築（Amazon Redshiftなど）。販売管理、在庫エクセル、会計システムをETLツールで定期取り込み。
      2. BIツール（Power BI）で売上・在庫・財務状況を横断的に可視化。
    • 成果：
      • 月次決算の確定が早まり、経営会議用のレポート作成時間が半分以下に削減。
      • 在庫データと売上傾向をリアルタイムで見られるようになり、欠品・余剰在庫が減少。
  • 事例B：マルチテナント型DWHを活用した多店舗展開
    • 背景：全国に複数店舗を展開する小売チェーン。店舗毎の売上データをバラバラに管理していて、本部で一括分析ができていなかった。
    • 取り組み：
      1. クラウド型DWHサービスを契約し、各店舗のPOSシステムから毎日夜間にデータをETL処理で集約。
      2. 本部ではBIツールのダッシュボードにアクセスし、全店舗の売上推移や商品別ランキングを即時に把握。
    • 成果：
      • 全店舗のデータを横断的に比較できるようになり、売れ筋や不人気商品の傾向が明確化。
      • キャンペーンの効果測定も店舗単位でタイムリーに検証できるようになり、成功事例の横展開がスピーディに。

6. DWH導入時に注意すべきポイント

  1. 過剰スペックや機能過多に注意
    • いきなり高性能・大規模なDWHを構築すると、コストも運用負荷も大きくなりがち。
    • まずは事業規模やデータ量に合ったスモールスタートで始め、必要に応じて拡張するほうがリスクが少ない。
  2. データ品質と運用ルールの確立
    • DWHに取り込まれるデータがそもそも不正確であれば、効果は半減します。
    • 入力ルールやマスタ管理を整備し、ETL処理でエラーや不備を検出した際の対処方法を明文化しておきましょう。
  3. 導入後のユーザー教育・定着化サポート
    • “DWHを導入して終わり”ではなく、現場ユーザーが「分析がしやすくなった！」と感じ、実際に活用するまでがゴールです。
    • 操作説明や研修、質問サポート体制を整え、経営層・管理職が積極的に使う姿勢を示すことで、社内浸透が進みます。
  4. セキュリティ対策・権限管理
    • DWHには機密性の高い情報が集まるため、データが見られる範囲を明確に設定。
    • クラウド利用の場合は、ネットワーク構成や暗号化オプション、認証方式などを十分検討して安全性を確保する必要があります。

7. 今回のまとめ

DWH（データウェアハウス）を導入することで、分散したデータを一元的に管理・分析しやすくなるだけでなく、意思決定や業務フローをスピードアップする基盤が得られます。

  • 部門間システムや外部データも含め、横断的な分析が可能に
  • BIツールや機械学習との連携を通じ、より高度なデータ活用へ展開しやすい
  • データガバナンスを強化し、セキュリティや品質管理を集中管理

ただし、導入にはコストや運用体制の整備が必要なため、しっかりと要件定義を行い、自社の状況に合った規模や方式を選ぶことが成功のカギとなります。

次回は「実務に直結した分析プロジェクトのローンチ」について解説します。DWHやBIなどの土台が整ったら、いよいよ具体的なテーマを設定して“現場主導”で分析を走らせるフェーズに入ります。その際のポイントや進め方を具体的にお伝えします。

次回予告

「第15回：実務に直結した分析プロジェクトのローンチ」
データ基盤を整えたら、どのようにプロジェクトを立ち上げ、営業やバックオフィス、製造現場など各部門の課題解決に直結させるか――その流れや成功事例を取り上げます。

【第13回】追加データ・外部データの活用

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回は「第12回：データ利活用による業務フロー改善」についてお話ししました。社内のフローにデータ活用を組み込み、現場レベルで効率化やミスの削減を進める重要性を解説しましたね。
ところが、いざ運用が安定してくると、「もっと分析精度を上げたい」「新たな需要を予測したい」「社内データだけでは把握しきれない情報がある」といった課題に直面することも少なくありません。そんなときに活用したいのが「外部データ」や「追加データ」です。

たとえばマーケティング分野では、SNSや口コミサイトの情報から消費者の声を拾い上げたり、天候や地域統計データを織り交ぜて需要予測の精度を高めたりといった活用事例が増えています。本記事では、「社外から得られるデータをどのように活用すればよいのか」「注意すべき点は何か」など、具体的なステップや事例をご紹介します。

1. なぜ外部データの活用が重要なのか

  1. 新たな視点や発見を得られる
    • 社内データは自社の状況を詳細に把握するのに役立ちますが、そこだけを見ていては市場や顧客ニーズの変化に遅れをとる可能性も。
    • 外部データを取り込むことで、自社だけでは気づけなかった傾向や、競合動向・業界のトレンドなどを把握しやすくなります。
  2. 需要予測やリスク管理の高度化
    • 特に天気や経済指標、人口動態といった外部要因によって需要が左右される業種は多いものです。
    • 例えば飲食・小売・観光などでは、天候情報やイベント情報を組み合わせることで、販売計画を最適化したり、仕入れの過不足を防いだりできます。
  3. 新規事業や商品開発のヒントを得る
    • SNSや消費者レビューサイトなどに投稿される生の声は、潜在ニーズや市場ギャップを見つけるうえで貴重な情報源です。
    • 既存のデータからは見えなかった顧客の潜在的な求める価値を掘り起こし、新商品開発やサービス改善に繋げられます。

2. 外部データの主な種類と入手先

  1. 公的機関の統計データ
    • 総務省、経産省、厚生労働省などが提供する統計情報（国勢調査、家計調査、産業別統計など）。
    • 政府のオープンデータサイトや、自治体が公開している地域別統計情報なども入手しやすく、信頼性が高い。
  2. 気象・気温・災害情報
    • 気象庁や民間の天気予報会社から提供されるデータ。
    • 1時間ごとの気温、降水確率、積雪量などを取得し、需要予測やイベントの集客予測に活用できる。
  3. SNS・口コミサイトデータ
    • Twitter、Instagram、Facebookなどから取得するユーザーの投稿データ（トレンドワード、ハッシュタグなど）。
    • 楽天やAmazonのレビュー、食べログやぐるなびなどの口コミ情報も、ユーザーの生の声を知る手段として注目されている。
    • ただし、無制限にクローリングするのは規約違反の可能性があるため、APIなど正規の手段を利用し、利用範囲を守る必要がある。
  4. 地理・位置情報データ
    • 地図サービスやGPS情報による人口流動や来店動線の把握。
    • 小売店・飲食店の場合、立地戦略や店舗集客の分析に活用できる。
    • こちらもプライバシーや個人情報保護の観点から、データの取得方法や利用範囲に注意が必要。
  5. 商用データベンダーによる市場レポート
    • 民間の調査会社やリサーチ企業が提供するレポート・調査データ。
    • 有償になるケースがほとんどだが、業界別に高度な分析が含まれている場合もあり、新規事業立ち上げ時には役立つ。

3. 外部データ活用の進め方

  1. 目的を明確化する
    • まず「どんな課題を解決したいか」「何を知りたいか」をはっきりさせないまま、大量の外部データを集めても扱いきれず混乱しがちです。
    • 例：天候データを使って販売計画を最適化したい、SNSから顧客の声を収集し新商品のアイデアを得たい、など具体的な目的を設定しましょう。
  2. データ入手方法と利用制限を確認
    • 公的データは無料かつ比較的自由に利用できることが多い反面、更新頻度や粒度が限られる場合があります。
    • SNSや位置情報データはプライバシーや利用規約が厳しく、二次利用に制限があることも。必ず利用ポリシーをチェックしてから導入を進めましょう。
  3. データのクリーニング・前処理
    • 外部データは取得フォーマットや精度がバラバラである場合が多く、社内データと結合する際に整合性をとる作業が必須です。
    • 日付形式、地域区分（市町村コード、郵便番号など）の取り扱いなど、あらかじめ変換ルールを定義しておくと後工程がスムーズになります。
  4. 社内データとの結合・分析
    • 商品コードや顧客IDといった共通キーがあれば、外部の補助情報を結び付けて、分析の幅を広げられます。
    • 例：販売データに天候情報を掛け合わせる→どの気温帯・天候条件で売上が伸びるのかを検証し、在庫計画に反映させる。
    • 例：顧客デモグラフィック情報と公開統計データを組み合わせ、特定エリアでのマーケティング施策を計画する。
  5. 分析結果の活用と効果検証
    • 外部データを導入して得られた気づきをどのように業務フローに組み込むか、あるいは商品開発に落とし込むかを明確にしないと、取得しただけで終わってしまいがちです。
    • 試験的に施策を実行し、その成果（売上、コスト削減、顧客満足度など）を測定することで、外部データの導入効果を評価します。

4. 具体例

  • 事例A：天候情報を活用した需要予測
    • 背景：ある小売チェーンが、週末の天候に応じてアイスクリームや飲料の売上が変動するが、予測がうまく行かず在庫ロスや機会損失が発生。
    • 取り組み：
      1. 気温・降水確率を時間別に取得し、過去の販売データと組み合わせて機械学習モデルを作成。
      2. 来週末の天気予報をもとに売上予測を算出し、店舗ごとに最適な在庫数を提示。
    • 成果：
      • 在庫ロスが2割減少し、欠品率も改善。
      • 季節変動や急な高温による売上増などに柔軟に対応できるようになった。
  • 事例B：SNSデータを使った商品改善
    • 背景：自社商品の売上が伸び悩んでおり、若年層の評判を知りたいが、直接の顧客調査だけでは本音をつかみにくい。
    • 取り組み：
      1. TwitterのAPIを使用し、自社商品名やハッシュタグを含むツイートを一定期間収集。
      2. テキストマイニングでポジティブ/ネガティブ要素や頻出ワードを分析。
      3. 製品パッケージへの不満が多いことが判明し、デザイン改良と若者向けプロモーションを強化。
    • 成果：
      • リニューアル後にSNSでの評判が改善し、販促キャンペーンとの相乗効果で売上が10％増加。
      • 顧客のリアルな声を迅速に反映できる体制が構築された。

5. 外部データ活用の注意点

  1. プライバシー・セキュリティリスクの管理
    • SNSや位置情報など、個人を特定しうるデータを扱う場合は、利用規約や関連法規を厳守し、適切な匿名化やアクセス制限を行う必要があります。
    • 万一の情報漏えいや規約違反があれば、企業の信用を失う大きなリスクとなります。
  2. コスト面の検討
    • 無料のオープンデータだけでなく、有料のデータベースを購入したり、データ収集のためのツール・API利用料がかかる場合もあります。
    • 外部データ導入によってどの程度のリターンが見込めるのか、投資対効果を試算しておきましょう。
  3. データ品質・更新頻度
    • 外部データの更新サイクルや取得タイミングが不規則だと、分析にズレが生じたり、リアルタイム性が損なわれたりします。
    • データソースの信頼性や更新頻度を事前に確認し、自社の分析に合うものを選ぶことが重要です。
  4. 過度な依存を避ける
    • 外部データはあくまで補足・補強的な役割を担うことが多いです。
    • 元々の社内データがしっかり整備されていなければ、外部データを加えても効果を十分に発揮できないケースもあります。

6. 今回のまとめ

社内データの分析がある程度進み、業務改善やKPI管理が安定してきた段階では、「外部データを活用して視野を広げる」 というアプローチが一層の飛躍をもたらす可能性があります。

  • 公的統計や天候情報、SNS、位置情報など、多様なソースが存在
  • 導入の目的を明確にし、適切なデータの取得と整備を行う
  • 社内データと組み合わせ、需要予測や商品改善、新規事業探索に活用
  • 利用規約やセキュリティ面をしっかり確認し、安全・合法的に運用

こうした取り組みを一歩ずつ進めていけば、会社全体のデータリテラシーがさらに向上し、新たな付加価値やビジネスチャンスを掴むきっかけが増えていくでしょう。

次回は「データ統合・DWH（データウェアハウス）の導入検討」について解説します。外部データを含めた多種多様な社内外データを一元管理・分析しやすくするためには、DWHなどの統合環境が有効なケースがあります。その導入ステップやメリットを詳しく取り上げます。

次回予告

「第14回：データ統合・DWH（データウェアハウス）の導入検討」
様々なシステムやファイルに分散しているデータを一元管理し、社内の誰もが使いやすい分析環境を整えるためのポイントや、導入時に気をつけたいことを解説します。

【第12回】データ利活用による業務フロー改善

by 塚井海地 / 1件のコメント

はじめに

前回は「第11回：KPIの再設定と可視化」についてお話ししました。データ活用が進むと見えてくる課題や新たなアイデアをもとに、KPIを見直して再設定し、組織全体で“見える化”を進めることの重要性を解説しましたね。
さて、指標を整備しただけでは、実務の効率化や成果向上を自動的に達成できるわけではありません。実際に業務フローの中に“データを見て判断・行動するステップ”を組み込むことが欠かせません。本記事では、データを日常業務へどう落とし込み、どのようにフローを最適化していくか――その実践的な手法と事例を紹介します。

1. なぜ「業務フローへの組み込み」が重要なのか

  1. データ分析と現場の隔離を防ぐ
    • 分析結果をレポートやKPIダッシュボードで表示していても、現場の担当者がそれを見ていなかったり、タイミングを逃していたりすると、意思決定や改善行動に活かせません。
    • 逆に、業務プロセスの中に「データを見る時間」や「分析した指標を確認するステップ」を明確化すれば、分析が現場の動きと直結しやすくなります。
  2. 無理なく、継続的な改善サイクルを回せる
    • 業務と切り離された“特別なタスク”として分析を扱うと、忙しい時期などに後回しにされがちです。
    • しかし、日々のフローに組み込まれていれば、習慣的にデータを確認→改善を考える流れが定着し、継続的なPDCAサイクルを実現できます。
  3. 属人化を防ぎ、組織力を高める
    • 特定の「データ分析担当者」だけがレポートを作っている状態だと、担当者が不在・異動した際にノウハウが途絶えてしまう可能性があります。
    • 業務フローそのものに分析ステップを埋め込めば、誰が担当になっても一定の品質でデータを活用できる仕組みができあがります。

2. 業務フローにデータ活用を組み込む具体的な方法

  1. フローチャートに“分析ステップ”を明示
    • まずは現行の業務フローを図解し、「どのフェーズでどのデータを参照・更新しているか」を整理します。
    • 例：「受注→在庫チェック→出荷手配→顧客フォロー」の流れの中に、「在庫チェック前に過去○ヶ月の販売データを確認し、需要が急増していないかチェックする」などのステップを追加。
  2. 定例ミーティングや朝礼での活用
    • 営業部門なら朝礼や週次会議、生産部門なら日次ミーティングなど、業務上の定例の場で必ず前回のKPIや分析結果を確認する時間を設定します。
    • 「報連相（ほうれんそう）」にデータ確認を組み込み、「感覚ではなく事実（データ）に基づいた話し合いをする」という習慣を根付かせましょう。
  3. チェックリスト・ツールへの落とし込み
    • 小売や製造の現場では、出荷前検品や棚卸しのようなチェックリストが存在する場合があります。ここに「ダッシュボードを確認し、異常値がないか見る」などの項目を追加しておくと、現場オペレーションに自然に溶け込みます。
    • 社内システムやRPAのフローにも「データ参照」のステップを組み込むと、人間が忘れるリスクを減らせます。
  4. 意思決定者へのアラート設定
    • BIツールやシステムで、特定の指標が基準値を上回った／下回った際に、自動でメールやチャット通知が行くようにしておきます。
    • これにより、業務担当者や管理職が忙しくても見逃すことがなく、必要なときに迅速な判断が可能です。
  5. 進捗管理との連動
    • プロジェクト管理ツール（Trello、Asana、Backlogなど）やタスク管理システムに分析結果を連動させる仕組みを作り、「データ上の変化があったらタスクが自動生成される」ようにすると、フローがさらに自動化・可視化されます。

3. 事例紹介

  • 事例A：営業部門のアプローチ最適化
    • 背景：営業マンそれぞれが独自のやり方でアプローチを行い、顧客管理や訪問スケジュールが属人的に管理されていた。
    • 取り組み：
      1. CRM（顧客管理システム）とBIツールを連携し、全営業担当が共通のダッシュボードを使って見込み度合いの高い顧客を確認。
      2. 毎週月曜日の朝礼で、上位10社の見込み客データをチームで共有し、どこを優先的にアプローチするかを決定。
      3. 営業後は翌朝までに訪問結果を入力し、翌週の戦略に反映。
    • 効果：
      • 「どの顧客に注力すべきか」が明確化し、受注率とリピート率が上昇。
      • チーム内で顧客情報が共有されるため、担当変更や不在時でも対応品質が安定。
  • 事例B：製造ラインの在庫補充フロー改善
    • 背景：生産ラインで部品在庫が不足すると、担当者が慌てて倉庫に補充依頼をするが、タイミングによっては出荷に遅延が生じていた。
    • 取り組み：
      1. 製造ラインの在庫センサーと生産計画システムを連動。
      2. 「在庫が一定数を下回りそうなときにアラートを管理者に飛ばす」「同時に倉庫担当者のタスクを自動登録」する仕組みをRPAで構築。
      3. 週次ミーティングで在庫ロスや部品不足の件数を確認し、対策を検討。
    • 効果：
      • 緊急対応が激減し、ライン稼働率が向上。
      • 在庫不足による出荷遅延がほぼゼロになり、顧客満足度も改善。
  • 事例C：バックオフィスの月次処理効率化
    • 背景：毎月の経費精算や請求書チェックに時間がかかり、数字の取りまとめと確認作業が遅れがち。
    • 取り組み：
      1. 経費精算システムのデータを自動で会計ソフトに連携し、担当者は週1回必ずBIレポートを見て不正や入力ミスがないか確認。
      2. 月末処理前に自動で「入力漏れ」「不正フォーマット」を検出し、担当者に通知が行くよう設定。
      3. 月初の経理会議で前月のミス件数・発生原因を集計し、改善策を検討。
    • 効果：
      • 手入力ミスや記載漏れが大幅に減り、月次決算処理が2日短縮。
      • 担当者ごとのミス発生傾向も可視化できたため、個別指導やシステムUI調整など具体的な改善アクションを迅速に実施。

4. 業務フロー改善を成功させるポイント

  1. 現場の“使いやすさ”を優先
    • 現場担当者が「実際にこれをやるとラクになる」「ミスが減る」と体感できる仕組みでないと、形骸化する可能性が高いです。
    • 使うツールやデータ形式、ダッシュボードのレイアウトなどは、IT部門だけでなく現場の声を拾って設計しましょう。
  2. 段階的に導入する
    • 一度にすべてのプロセスを自動化・可視化しようとすると、現場に大きな混乱や負荷がかかるかもしれません。
    • まずは一部の重要ステップだけにデータ参照を組み込み、効果が出始めたら少しずつ拡大していくアプローチが有効です。
  3. フィードバックと柔軟な改善
    • 業務フローに組み込んでみて初めて分かる問題点や、思わぬ運用上の課題が出てくることは多いです。
    • こまめに「どの手順が不便か」「表示タイミングが合っているか」などを確認し、迅速に改善を繰り返しましょう。
  4. 成果を見える化し、社内で共有
    • フロー改善によって削減できた工数やコスト、エラー減少率などを定量的に示すと、さらなる協力を得やすくなります。
    • 全社規模のプロジェクトへ拡張する際には、こうした成果数値が説得材料として有効です。

5. 今回のまとめ

データ活用を実務で成果につなげるためには、「業務フローそのものに分析ステップを埋め込む」ことが鍵となります。

  • フローチャートやチェックリストに“データ確認”を明確化
  • 定例会議・ミーティングでの数字確認を習慣化
  • RPAやアラート機能を組み合わせ、担当者の負担を減らす
  • 段階的に導入・改善し、成功事例を社内に共有

これらを実行すれば、データを“使いこなす”文化が育ち、PDCAサイクルが回りやすい組織体制が整っていきます。

次回は「追加データ・外部データの活用」について解説します。これまで蓄積してきた社内データに加えて、外部の公開データやSNS、天気情報などを組み合わせることで、より精度の高い分析や新しいビジネスチャンスを生み出す視点を探っていきましょう。

次回予告

「第13回：追加データ・外部データの活用」
自社内データだけでは把握しきれないマーケットやトレンド、顧客の声を外部データから得ることで、製品開発や需要予測、マーケティング施策の精度を高める事例をご紹介します。

【第11回】KPIの再設定と可視化

by 塚井海地 / 0件のコメント

はじめに

前回は「第10回：分析リテラシー向上のための勉強会運営」についてお伝えしました。継続的に社内勉強会を開き、知見を共有し合うことで、全社員のデータ分析スキルや意識を底上げできるというポイントが大切でしたね。
勉強会や小規模分析を繰り返していると、「実際にやってみて分かった新しい課題」や「もっと注目すべき指標があった」という気づきが出てくるものです。最初に設定したKPI（重要業績評価指標）が現場の実態に合わなくなっている可能性もあります。

そこで今回は、「KPIの再設定と可視化」をテーマに、データ活用が定着し始めたタイミングで改めてKPIを見直す方法や、ダッシュボードやレポートの“見える化”施策を強化するポイントを解説します。ここでしっかりとKPIを整備し直すことで、次のステップでさらに高度なデータ活用が行いやすくなります。

1. なぜKPIの再設定が必要なのか

  1. 実態とズレたKPIでは成果が測れない
    • プロジェクト開始時に決めたKPIが、検証を進めているうちに「実はもう少し違う指標のほうが役立つのでは？」というケースは珍しくありません。
    • たとえば「ページビュー(PV)数」をKPIとしていたが、実際には「問い合わせ件数」や「購買率」のほうが事業成果との関連が強かった、など。
  2. 組織の変化や戦略転換に伴う見直し
    • 企業の中期計画や市場環境の変化によって、重点的に取り組むテーマが変わることもあります。
    • 新規事業の開始や方針転換があれば、それに合わせて適切なKPIに更新する必要があります。
  3. 社員のモチベーションや行動を適切に導く
    • KPIは、社員の行動指針としての役割も担っています。現場と乖離した指標はやる気を削ぎ、間違った方向に努力が向かう恐れも。
    • リアルな業務目標・データ分析結果と連動したKPIが明確であれば、取り組むべき行動がはっきりし、組織全体のベクトルが揃いやすくなります。

2. KPIを見直すステップ

  1. 現状KPIの評価
    • まずは現行のKPIがどの程度達成されているかを数字で確認し、「想定通り運用できているか」「指標として有効か」を客観的に評価します。
    • うまく機能していないKPIは、達成率が測りにくい、意義が伝わっていない、データ収集が難しいなど、何かしらの原因があるはずです。
  2. 上位戦略や現場課題とのすり合わせ
    • 経営層や部署管理職にヒアリングし、現行の事業方針や重点施策を再確認します。
    • また、現場にも「どんなデータを指標にすると業務改善につながるか」を尋ね、トップダウンとボトムアップ両面から候補KPIを絞り込みます。
  3. SMARTな目標設定
    • 新たに設定するKPIは、よく言われる「SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）」の原則を意識すると分かりやすくなります。
      • Specific（具体的）
      • Measurable（測定可能）
      • Achievable（達成可能）
      • Relevant（関連性が高い）
      • Time-bound（期限が明確）
    • 例えば、「今期末（Time-bound）までに、自社ECサイトの月間購入回数（Specific/Measurable）を現状の××件から××件に増やす（Achievable/Relevant）」といった形です。
  4. データとの連携方法を定義
    • KPIを決めても、その数値をどのように取得し、分析するかが不透明だと運用が進みません。
    • 「どのシステムのどのテーブル・フィールドを参照するのか」「更新頻度はどうするか」など、データ連携方法を明確にしておきます。
  5. モニタリング体制の確立
    • 社員や関係者がいつでもKPIの最新状況を確認できるよう、ダッシュボードや定期レポートを整備します。
    • KPIに異常値が出たり、目標達成率が低迷している場合は、速やかにアラートが届く仕組みを検討するのも有効です。

3. KPIの“見える化”を強化する方法

  1. ダッシュボードの活用
    • BIツールで複数のKPIを一画面にまとめて表示し、グラフやゲージなどで進捗を直感的に把握できるようにします。
    • 各ユーザー（経営層、部門長、担当者など）に合わせて、必要な指標だけを表示したパーソナライズドなダッシュボードを提供するのも良いでしょう。
  2. 定期レポート・社内報での共有
    • 週次や月次などの頻度で、KPIの推移をまとめたレポートを社内全体に共有します。
    • 特に、新しいKPIを導入した直後は、「今どんな進捗状況なのか」を繰り返し周知しないと存在を忘れられがちです。社内報やメール、朝礼などを活用してこまめに発信しましょう。
  3. アラート機能や自動通知
    • KPIが設定した基準を下回ったり超過したりした場合に、メールやチャットツールでアラートを飛ばす仕組みを設定します。
    • 異変に気付くタイミングが早ければ、対処や原因究明もスピードアップします。
  4. KPIボードや壁張り
    • 製造現場や店舗など、PCを常に確認できない環境では、ホワイトボードや掲示板にKPIの数字やグラフを貼り出すと目に留まりやすいです。
    • アナログな方法ながら、視覚的なアピール効果が高いので、部署の目立つところに掲示するのもおすすめです。

4. 注意点：KPIの乱立と形骸化

  1. KPIが多すぎる問題
    • あれもこれもと盛り込んでしまい、結果的にモニタリング項目が増えすぎると、現場が追いきれなくなります。
    • 本当に重要な指標はどれかを厳選することで、管理や対策がしやすい体制が整います。
  2. 数値達成が目的化しやすい
    • KPIを達成すること自体が目的になってしまい、本来のビジネス成果や顧客価値向上が後回しになる危険があります。
    • KPIはあくまで手段であり、継続的に「この指標を追うことで、本当に会社や顧客にとって価値が生まれているか」を検証する視点が必要です。
  3. 定期的な見直しが欠かせない
    • 市場環境や事業戦略が変われば、KPIも進化させる必要があります。
    • “一度設定して終わり”ではなく、半年や1年に一度、評価と再設定の機会を設けると良いでしょう。

5. 具体例

  • 事例A：EC事業のKPI再設定
    • 背景：ECサイトの集客数は十分だが、売上がなかなか伸び悩んでいる。
    • 見直し前のKPI：月間PV数、メルマガ開封率
    • 見直し後のKPI：月間購入率、リピート購入率、平均購入単価
    • 結果：新しいKPIを追うことで、「リピート率が低いのが課題」と判明。顧客に対するフォローアップ施策や会員特典を強化する方針が明確になり、実際の売上増加に繋がった。
  • 事例B：製造ラインのKPIダッシュボード構築
    • 背景：ライン別の稼働率や不良率がExcel管理で手間がかかり、現場で数字を把握できていない。
    • 取り組み：
      1. 不良率、稼働率、ライン停止時間、作業者別生産数などをKPIとして可視化。
      2. 1時間ごとに更新されるダッシュボードを工場のモニターに表示し、現場リーダーと連携。
    • 成果：異常が発生した際に早期発見できるようになり、ライン停止時間の短縮に成功。製造部門全体でKPIに関する意識が高まり、品質改善施策が活発化。

6. 今回のまとめ

データ活用が進むと、当初想定していたKPIよりも「実際にはこちらの指標のほうが効果測定に向いている」という気づきが必ず出てきます。こうした学びを見逃さずに、都度KPIを再設定し、可視化方法もアップデートしていくことで、企業全体のデータドリブン経営がさらにレベルアップしていきます。

  • KPIの有効性を客観的に評価し、必要に応じて見直す
  • データの連携方法やモニタリング体制を確立し、いつでも進捗を把握できるようにする
  • KPIが形骸化しないよう、定期的な見直しと運用ルールの徹底を行う

次回は「データ利活用による業務フロー改善」について解説します。KPIをしっかりとモニタリングできる体制が整ったら、そのデータを具体的に業務フローへ落とし込み、どう効率化や意思決定スピード向上につなげるかを見ていきましょう。

次回予告

「第12回：データ利活用による業務フロー改善」
データを日々の業務プロセスに組み込むことで、現場の担当者が素早く状況を把握し、問題発生前に対処する“予防的”な動きが可能になります。実務フロー改善の具体的な手順や事例をお伝えします。