皆さんこんにちは。

様々な企業で人工知能等の先端技術を用いた様々なサービスが続々と世に出ており、うまく活用できている企業、まだまだこれから活用を進めていく企業など多種多様な企業と状態が織り交ざっている今日この頃ですが、同時に耳にするようになったデータドリブン経営という言葉をご存じでしょうか？

「ドリブン＝突き動かされる」という意味の英単語ですので、直訳するとデータに突き動かされる経営という意味になりますが、いったいどういうものなのでしょうか。
今回は、データドリブン経営に関して、どのようなものかという説明はもちろん、なぜ注目されているのか、そしてどのように進めていくのかについても簡単に触れてご説明をしていきます。

自社の様々なフェーズに合わせて活用できる部分、できない部分様々あると思いますが、今回は全体的な概念について触れていきますので、どうぞお楽しみください。

データドリブンとは

冒頭でも説明したように、データドリブンとは、データに突き動かされると直訳されます。

わかりやすく意味を拾うと、データドリブンとは

「データを収集・分析し、ビジネス上の様々な課題に対して判断・意思決定を行う事」

という意味合いになります。

平たく言ってしまうと、意思決定の際に何を最も重視するのかというポリシーのようなものですね。
データドリブンを謳う以上、経営の意思決定の際にデータという根拠を重視していきますという宣言に近いです。

他にも、ビジョンンドリブン経営や、カスタマードリブン経営等、いろんな角度からの意思決定の際の重視するポリシーが掲げられています。

データドリブン経営とは

経営の際にデータを活用する、とは何となくわかりそうで具体的にはどのようなものなのかイメージが湧かない部分もあるかと思います。

例えば、経営の重要な要素の一つに「売上を上げる」という大切な要素があります。

その際に、売上のあげ方は様々あります。

例えば、利益を重視する（プロフィットドリブン（仮称））だったとしましょう。

当然利益を重視するので、売上をただあげればよいのではなく、なるべく利益率の高い商材を扱い、それでいて、コストをかけずに販売を行うことを大切にする経営判断が想定されます。

一方で、経営ビジョンを重視するビジョンドリブンの場合はどうでしょうか。

ビジョンドリブンを掲げるA社は、地方創生を経営のビジョンに掲げている会社だとしましょう。
当然、経営判断の際に何を重視するのかというと「その取り組みによって地方創生に繋がるか否か」となります。

いくら利益が出て会社が成長するといっても、地方の根幹となる産業と真っ向から対立してしまったり、地方の衰退を招く恐れのある売上のあげ方の場合会社としては取るべきではない行動という判断ができるわけです。

さて、データドリブンの場合はどうでしょうか。

当然、データを重視するという意味合いになりますが、具体的にはどのような判断が行われるのでしょうか。

例を挙げると、売上を上げるためには、既存のお客様にもっとより良いサービスを提供していく必要があるということが分かったとしましょう。

その際のより良いサービスとは具体的にどのようなサービスになるでしょうか。

人によっては、もっと開発コストをかけて質の高いサービスにしてほしいという声もあるでしょうし、質はそこそこでもよいので、もっと販売価格を下げてほしいという声もあるかもしれません。

ましては、本当に顧客の声であれば良いですが「何となくそんな気がする」といった憶測で判断が行われてしまうこともあります。

データドリブンではそのような際に明確に根拠をもって示すことのできるデータを元に意思決定を行います。

顧客にとってより良いサービスを提供するのであれば、当然、顧客の声となるデータを収集し、何をもって良いサービスなのかをしっかりと分析します。

その上で、むやみやたらと取り組むのではなく、しっかりと根拠に基づき対応を進めていくわけです。

なんとなく、データドリブンのイメージが湧きましたでしょうか。

では、そもそもデータドリブンが用いられるようになったのはどのような背景からでしょうか。

歴史と背景

データドリブン経営とは、データを元に意思決定を行っていく経営手法ということを理解いただけたかと思います。
重視される背景として、近年インターネットの普及に伴う情報化社会の発展によって、顧客や従業員の価値観や購買行動が多様化した結果、いままでの慣習に基づく意思決定ではカバーしきれなくなったり、求める結果が臨めなくなったという背景から「データ」という一つの価値判断基準が重視されるようになりました。

つまり、インフラと社会構造の変化によって、多様化した顧客や従業員の行動ログ（データ）を集めやすい環境となっているという事に加え、いままでの商慣習や勘といった経験則がほぼ通用しなくなったという事が重要視される背景ということになります。




いかがでしたでしょうか。
なんとなくよく耳にする言葉だけれども、具体的にはどのようなことをするのかよくわからないといった声も多いデータドリブンですが今回の解説を通して、どのようなものなのか全体像が少し見えてきたかと思います。

次回は、そんなデータドリブンにどんなメリットや課題があるのか、そして実際に取り入れていくにあたってどのように進めていったらよいのかについて解説を行っていきます。

次回もどうぞお楽しみに！