カテゴリー: AI

はじめに

前回は、「プロジェクト体制の整備」についてご紹介しました。プロジェクトを円滑に進めるには、経営層や各部署、そしてIT・分析担当が連携できる枠組みが大切でしたね。
しかし、いざデータ活用を始めるとなると、まず最初にぶつかるのが「データがどこにあるのか」「どのように管理されているのか」がわからない、という問題です。特に中小企業では、表計算ソフトや紙ベースの資料など、それぞれの部門や個人がバラバラに管理しているケースが珍しくありません。

そこで今回は、データ活用の出発点として「現状のITインフラ・データ管理状況の把握」について解説していきます。何がどこにあるかを整理し、問題点を洗い出すことで、今後のデータ分析プロジェクトの方向性や優先度付けが見えてきます。

1. なぜ「現状把握」が必要なのか

1. データの所在や形式がバラバラ
   • 例：顧客リストが営業部と経理部で別々に保管されていて、整合性がとれていない。
   • 例：紙ベースで注文書を管理しており、デジタル化されていない。
2. ITインフラの制限を理解していないとトラブルが発生
   • 例：サーバー容量が不足していて新しいシステムを導入できない。
   • 例：ネットワーク速度が遅く、分析ツールが動かない。
3. セキュリティリスクを把握しないまま導入すると危険
   • 例：アクセス制限が甘く、機密情報に誰でもアクセスできる状態。
   • 例：バックアップ体制がなく、データが消失するリスクがある。

現状把握を行うことで、データ活用の準備段階で起こりうるトラブルを未然に防ぐことができます。

2. ITインフラ・データ管理状況を調査する主なポイント

1. 主要システムのリストアップ
   • まずは社内で使用されている基幹システム（会計、販売管理、人事給与など）や、各部署が利用している専門システム（生産管理、顧客管理など）を洗い出します。
   • これらのシステムがどのようなデータを扱っているか、データベースはどこにあるのか、どのくらいのボリュームなのかを確認しましょう。
2. データの保管場所・形式の棚卸し
   • 組織が大きくなくても、部門ごとにデータの管理方法は様々です。ExcelやAccess、紙書類、外部クラウドサービス（Google Drive、Dropboxなど）など、多岐にわたるケースがあります。
   • 可能な範囲で「誰がどんなファイルをどこに保管しているのか」を可視化し、不明点や重複箇所を整理します。
3. ネットワーク環境とハードウェア
   • サーバーのスペック（CPU、メモリ、ストレージの容量）は十分か？
   • ネットワーク速度は問題なく運用できるレベルか？
   • バックアップの仕組み（自動バックアップ、災害対策など）はどうなっているか？
4. セキュリティ・アクセス権限の状況
   • 重要情報へのアクセス制御はどのように行われているか？
   • 個人情報や取引先情報を取り扱う場合、社外流出を防止する仕組み（暗号化、VPNなど）はあるか？
   • ITガバナンスや情報セキュリティポリシーは文書化されているか？
5. 既存の業務フローとの関連
   • データ活用のプロセスで必ず関連するのが、実際にそのデータを入力・出力している業務フローです。
   • 例：受注→在庫管理→出荷→請求という流れで、データの更新がどこで行われるかを把握しておくと、分析に使えるタイミングやデータ更新頻度が明確になります。

3. おすすめの手順・進め方

1. 情報システム部門と各部署のキーパーソンが連携
   • ITインフラの現状把握だけでなく、各部署がどのようなツールやファイルを使っているかを知るために、部門代表や実務担当者へのヒアリングを実施しましょう。
2. 全体を俯瞰する「データマップ」を作る
   • エクセルなどで表にまとめたり、図で表してもOKです。
   • 「データソース（システム名・ファイル名）」「保管場所（サーバー名・クラウド・ローカルPCなど）」「担当部署・担当者」「保有データの概要（顧客情報、売上データなど）」を一覧化すると見やすくなります。
3. データ品質や整合性の問題をチェック
   • データ形式が部署ごとにバラバラ（例：日付形式が異なる）
   • 重複や欠損が多い（例：顧客名の表記ゆれ、郵便番号が入っていない）
   • システム間連携がなく、同じ情報を二重で入力している
     これらの問題を検出したら、後に解決策を検討します。
4. 現場でのITリテラシーを確認
   • 新しいシステムやクラウドツールを導入する場合、ユーザーのITリテラシーによってスムーズに運用できるかどうかが左右されます。
   • 部署や担当者ごとに教育の必要性を把握しておくと、後の研修計画が立てやすくなります。

4. 具体例

• 事例A：製造業での棚卸し
  • 工場の生産管理システムはオンプレミス（自社サーバー）、在庫管理はExcel、品質検査データは紙書類→入力担当がExcelに手打ち。
  • ヒアリングの結果、在庫管理と品質検査データに重複入力や漏れが多いことが判明。自社サーバーが老朽化しており、バックアップが月1回のみ。
  • 対策として、クラウドへの移行や入力フローの見直しを検討する必要性が浮上。
• 事例B：小売業での棚卸し
  • POSシステムは大手ベンダー製だが、日次売上をCSVで出力し、店舗ごとにExcelで加工。
  • 経理部門はクラウド会計ソフトを利用しており、売上データを手動で入力している。
  • ネットワークは店舗と本部がVPNで繋がっているが、頻繁に通信速度が落ちて作業に影響が出ている。
  • 短期的にはVPN回線の見直し、中長期的にはPOSと会計システムの自動連携を図る方針を立案。

5. 調査結果を経営層・プロジェクトメンバーと共有する

現状調査でわかったポイントを、以下のような形で共有します。

1. レポート化 or ドキュメント化
   • 「主要システム一覧」「データマップ」「問題点一覧」を資料化。
   • PDFやスライドなどでまとめると、関係者が共通認識を持ちやすくなります。
2. 課題リストの作成
   • 今後解決すべき課題（老朽化したサーバーの更新、クラウド移行、データ整合性の確保など）をリストアップし、優先度や必要コスト、担当部門を明確化しておきましょう。
3. プロジェクトのロードマップに反映
   • 課題によっては、短期で取り組むべきものと長期的に検討するものがあるため、プロジェクトのステップに組み込みます。
   • これを行うことで、あとで「こんなデータが必要だったのに取り揃えていなかった…」と後悔するリスクを減らせます。

6. 今回のまとめ

「データ活用を始めたい」という気持ちがあっても、まずは「どんなデータが、どこに、どんな形で存在するのか」を正確に把握しなければ、プロジェクトは前進しにくいものです。現状のITインフラ・データ管理状況を洗い出すことで、

• データ取得や分析のしやすさ
• システムの制約やセキュリティ面
• 不足しているリソースやスキルセット

などがクリアになり、次のステップに進む準備が整います。

次回は「データ活用の全社教育計画」について解説します。ITリテラシーや分析スキルを、どのように全社員に浸透させるのか――研修手法や計画の立て方などをご紹介します。

次回予告

「第4回：データ活用の全社教育計画」
データ分析を使いこなすには、全社員の意識改革や基礎知識の習得が欠かせません。eラーニング、研修、勉強会など、企業規模に合わせた教育プランの立て方をご説明します。り、どんなフォーマットで保管され、どの程度整合性が取れているのかをチェックし、これからのデータ活用に必要な準備を具体的に進める方法をお伝えします。

はじめに

前回は「経営層によるビジョン・目的の明確化」についてお伝えしました。ビジョンをはっきりさせることで、データ活用プロジェクトを全社的に推進するための大きな土台ができたはずです。
しかし、実際に社内で動き始める際は、経営層や部署の垣根を越えて連携を取る必要があります。そのためには「プロジェクト体制の整備」が非常に重要です。どんなメンバーを選抜して、どのような役割を割り振り、どんなスケジュールで進めるのか――これらを明確化しておかないと、部署同士の連携不足や担当者の不在などによってプロジェクトが頓挫することも珍しくありません。

本記事では、中小企業がデータ活用を進めるうえで必要なプロジェクトチーム編成や役割分担、プロジェクトマネジメントのポイントについて解説します。

1. なぜプロジェクト体制が重要なのか

1. リソース確保と予算調整
   部署の垣根をまたぐプロジェクトは、担当者の業務負荷が増えたり、部門間の予算配分で調整が必要になったりします。明確なプロジェクト体制を決めておくと、適切にリソースを分配し、必要な予算を確保しやすくなります。
2. 責任の所在をはっきりさせる
   データ活用プロジェクトは、複数の部署が連携することが多いです。責任の所在があいまいだと、トラブルが生じたときに対応が遅れたり、スケジュールが大幅にずれる原因になります。
3. 情報共有と合意形成のスピードアップ
   体制を整え、それぞれの役割を明確にしておけば、必要な情報を誰に聞けばよいか、どこで意思決定すればよいかが分かりやすくなり、合意形成がスムーズに進みます。

2. プロジェクト体制を構築するうえでのキーポイント

1. プロジェクトマネージャー（PM）またはリーダーの選定
   • プロジェクト全体を統括し、各部署との調整を行う中心人物です。
   • 経営層とのやり取りも担当するケースが多いので、コミュニケーション能力や調整力が高い人を選ぶと良いです。
   • 中小企業の場合、情報システム部門や経営企画部門の責任者が兼任することが多いですが、可能であればプロジェクト専任に近い形でリソースを確保できるとベストです。
2. 部門代表者のアサイン
   • 部門ごとに1名、データ活用プロジェクトへ参画する「代表者」を決めます。
   • 現場の業務フローやデータを最もよく知っているキーパーソンが望ましいですが、業務との兼務になるため、業務分担も考慮しましょう。
   • 各代表者は、自部署におけるデータ活用の要望や課題を吸い上げ、PMに報告・相談する役割を担います。
3. IT担当者/分析担当者の確保
   • データ分析基盤の構築や、ツール導入・運用を担うエンジニア・IT担当者を確保しましょう。
   • 「社内に詳しい人材がいない」という場合は、外部コンサルタントやシステムベンダーを活用する選択肢も検討します。
   • 必要に応じて、アルバイトや契約社員などで足りない工数を補うこともアリです。
4. 経営層への定期報告・レビュー体制
   • プロジェクトは現場で動かすだけでなく、経営層へ定期的に進捗報告や成果報告を行い、意思決定をあおぐ流れを用意しましょう。
   • 経営層が自ら数字に触れる機会を増やすことで、データ活用に対する理解とサポートが強化されます。

3. スケジュールと予算計画の立て方

1. 短期・中期・長期のフェーズ分け
   • いきなり大規模に取り組むより、短期的な目標(3か月〜6か月)と中期・長期の目標を分けると進めやすいです。
   • 短期（3〜6か月）：社内データの棚卸しや簡易分析ツールの試験導入など
   • 中期（1〜2年）：BIツール導入、複数部門連携の分析プロジェクト開始など
   • 長期（3〜5年）：DWH（データウェアハウス）構築やAI活用など本格的な高度分析
2. 予算確保の考え方
   • 中小企業がデータ分析にかけられる予算には限りがあります。まずは身近なところからツールを導入し、結果が出たら段階的に拡大するのがおすすめです。
   • 大きな投資が必要な場合（DWH構築、AIシステム導入など）は、明確なROI（投資対効果）を想定して経営層を説得する材料を整えましょう。
3. スケジュール管理ツールの活用
   • Excelやガントチャート、プロジェクト管理ツール（Trello, Asana, Backlogなど）を使ってタスクや期限、担当者を明確にします。
   • 進捗を可視化することで、遅れや問題点を早期に把握できます。

4. 具体例

• 事例A：製造業が行う小規模データ活用プロジェクト
  • メンバー構成：
    • PM：経営企画課長（工数の2割をPM業務に）
    • 部門代表者：生産管理部から1名、品質管理部から1名
    • IT担当：情報システム課のリーダー
    • 経営層：役員1名が定期レビューに参加
  • スケジュール例：
    • 3か月目：生産管理データの可視化ツールを導入
    • 6か月目：品質管理との連動分析を実施し、不良率削減の施策を立案
    • 1年後：製品ごとの不良率を3%→2%に削減
  • 予算：BIツール導入費用、外部コンサル1名のサポート費用を計上
• 事例B：小売業が行う店舗データ分析プロジェクト
  • メンバー構成：
    • PM：マーケティング部門長（工数の1割をPM業務に）
    • 部門代表者：店舗管理部から2名（店舗Aと店舗Bを代表）
    • IT担当：社内にはおらず、外部ITベンダーとスポット契約
    • 経営層：社長が月1回の会議で進捗確認
  • スケジュール例：
    • 3か月目：店舗POSデータの集約と基本集計を開始
    • 6か月目：プロモーションごとの売上分析を行い、効果測定
    • 1年後：各店舗の売上目標をデータ分析で最適化、広告費の効率化も図る
  • 予算：外部ベンダーへのコンサル費、サーバーなどのランニングコストを含め50万円/月程度を確保

5. 部署ごとの役割の明確化

• 情報システム部門（IT）：
  システム導入やネットワーク、セキュリティなどのインフラ面を担当。
• 経営企画・PMO：
  プロジェクト全体の計画策定、予算管理、進捗管理をリード。
• 現場担当部署：
  日々の業務データを作り出す最前線。分析用データの提供、要件定義、効果検証などに協力。
• 人事・総務：
  社員の教育研修や、プロジェクトにかかわる契約手続き、外部人材の受け入れ支援など。
• 経営層（役員・社長など）：
  プロジェクトの承認と継続的な支援、最終意思決定。

6. 今回のまとめ

中小企業がデータ活用を組織的に進めるには、明確な「プロジェクト体制」を整え、「誰が」「どのように」 進めていくかを決める必要があります。役割分担や責任の所在、スケジュール・予算までを具体的に定めることで、プロジェクトがスムーズに動き出します。

• プロジェクトマネージャーを中心としたチーム編成
• 経営層への定期報告でトップの理解と協力を得る
• スケジュールと予算を段階的に設定し、身の丈に合った展開を目指す

この土台がしっかりしていれば、例え途中で問題が起きても対応しやすくなります。次回は「現状のITインフラ・データ管理状況の把握」に焦点を当て、プロジェクトのスタート地点を明確にするための取り組みを解説します。

次回予告

「第3回：現状のITインフラ・データ管理状況の把握」
次回は、自社のどこにデータがあり、どんなフォーマットで保管され、どの程度整合性が取れているのかをチェックし、これからのデータ活用に必要な準備を具体的に進める方法をお伝えします。

はじめに

データ活用を全社的に推進するうえで、まずもっとも重要になるのが「経営層によるビジョン・目的の明確化」です。なぜなら、どんなに分析技術やITインフラを整えても、経営トップが「データを使って事業を成長させる」という意志を示さない限り、現場レベルでのデータ活用が活発に進まないからです。

本記事では、中小企業であっても経営者や役員などのトップ層がどのようにビジョンや目的を打ち立て、その方針を社内全体に共有すればよいのか、具体的なステップや事例を交えながら解説します。

1. なぜビジョン・目的が必要なのか

• 現場のモチベーションと方向性を示す
  現場が積極的にデータを活用するためには、明確な「動機」や「目標」が必要です。たとえば「在庫削減率を○％下げる」「顧客リピート率を○％高める」など、経営戦略と紐づいたゴールを見据えることで、社員が自分ごととして取り組みやすくなります。
• 社内リソースの最適配分
  データ活用には新ツールの導入や人員の教育など投資が必要です。投資を正当化するために、経営層自身が「このプロジェクトは会社の成長にとって不可欠である」という強い意志を見せることが重要になります。
• 経営者視点で見る全社最適
  部署間でデータを共有する際、部署ごとの利害調整や情報の公開範囲など、企業全体の視点を持たなければ進まない場面も出てきます。経営層が主導権を握ることでスムーズに意思決定できます。

2. 経営ビジョン・目的の具体的なつくり方

1. 経営戦略との連動を意識する
   まずは企業の長期ビジョンや中期経営計画における課題を洗い出し、「その課題をデータでどのように解決・改善できるか」を明確化します。
   • 例）「3年後までに地方への販路拡大を目指す」→マーケティングデータや顧客属性データを使って新規開拓先を分析し、営業効率を上げる。
2. 定量的な指標(KPI)を設定する
   「データを活用して○○を達成する」というゴールを定量化することで、進捗を管理しやすくなります。
   • 例）営業部門では「既存顧客のリピート購入率を1年後に10％向上させる」など数値目標を設定。
3. 部署ごとに目的を噛み砕く
   経営層が掲げた大きなビジョンを、そのままでは現場が理解しにくい場合も。部署別に「自分たちはこの大きな目標の中で何を担うのか？」を整理し、小さな目標(KPI)に落とし込みます。
4. 社内周知の徹底
   ただ経営会議や管理職会議で決定して終わりではなく、全社員が理解できるように社内報や朝礼、イントラネットなどで共有しましょう。データ活用の必要性と期待を具体的に伝えると、現場のやる気を引き出せます。

3. 具体例

• 事例A：製造業（機械部品）の中小企業
  • 経営者が掲げたビジョン：「自社ブランド力を高めて海外展開を加速したい」
  • ビジョン達成のためのデータ活用目的：
    1. 世界各国の需要動向データを収集・分析し、優先度の高い市場を特定
    2. 製品の品質検査データを活用し、国際規格への適合率を高める
    3. 社内の生産管理データを分析して、納期遅延を減らし、信頼度を向上
  • 結果：ビジョンの明確化により社員のモチベーションが向上。特に新規市場調査チームが活発にデータ分析を進めるようになり、初期段階の海外営業戦略にデータの裏付けをもたせることができた。
• 事例B：小売業（雑貨店チェーン）
  • 経営者が掲げたビジョン：「地域一番のライフスタイル提案企業を目指す」
  • ビジョン達成のためのデータ活用目的：
    1. POSデータから地域ごとの売れ筋商品・来店時間帯を分析
    2. SNSや口コミサイトのコメントデータを活用し、顧客ニーズをリアルタイムに把握
    3. 店舗レイアウトや品揃えをデータに基づいて最適化
  • 結果：経営層が「データ活用で店頭改善を加速させる」という旗振りを行うことで、店長クラスが積極的にデータレポートを参考に売場づくりを改善する流れが定着した。

4. 社内での進め方ポイント

• ステークホルダーを巻き込む
  経営層だけでなく、部門長やキーパーソンにも目的や戦略を共有し、意見を聴取する場を設けることが大切です。トップダウンだけでなくボトムアップの改善アイデアを拾うことで、より実効性の高いビジョンにできます。
• 現場の課題と結びつける
  「売上を上げるため」「コストを下げるため」など、ビジョンを現場レベルの取り組みに落とし込みましょう。大きな目標だけではなく、目先の課題をデータ活用でどう解決するかを示すと説得力が増します。
• 数値目標を無理に大きくしすぎない
  中小企業の場合、いきなり大きな数字を掲げすぎると現場が引いてしまうこともあります。まずは手の届きそうな数値目標から始めて、徐々にレベルを引き上げるのも有効です。

5. 今回のまとめ

経営者や役員といったトップ層が「データ活用を通してどこを目指すのか」を明確に示すことが、プロジェクトを円滑に進める最大のポイントです。

• 目的があればリソースも正当化しやすくなる
• 全社で取り組むためのモチベーションが高まる
• 部署間の協力関係が構築しやすい

次回以降は、このビジョンを実現していくためのプロジェクト体制や実際のステップについて詳しくお伝えします。

「経営層によるデータ活用ビジョンの明確化」は、すべての出発点です。もし「データ分析をやりたい」と思っても、明確な目的やゴールがなければ、途中で挫折する確率が高まります。
まずは、経営トップが「自社をどんな企業にしたいのか」「なにをデータ活用で達成したいのか」を具体的な数字や言葉で示し、それを社内全員に浸透させるところから始めてみてはいかがでしょうか。

次回予告

「第2回：プロジェクト体制の整備」
次回は、データ活用を本格的に進めるためのチームづくりや、予算・スケジュール策定のポイントを解説します。どの部署・どんな人を巻き込むのか、上手なプロジェクトマネジメント方法などもご紹介予定です。