編集部
企業の経営は2025年に向けて大きな転換期を迎えています。従来のITシステムの老朽化と「2025年の崖」問題が、データの活用不足による競争力低下のリスクを浮き彫りにしました。
こうした状況を打破するため、多くの企業が「データドリブン経営」にシフトしています。NECや日立といった日本企業はすでに成功を収め、意思決定のスピードアップを実現しています。「データドリブン経営」は単なる流行ではなく、これからのビジネスの必須条件です。
なぜ今、データドリブン経営が必要なのか？
データドリブン経営とは、企業が持つ膨大なデータを基に意思決定を行い、戦略を立案する経営手法です。近年、技術革新のスピードは急速に加速しており、ビジネス環境の変化に対応するためには、より正確かつ迅速な判断が求められています。IBMのレポートによると、データ活用の進化は単なる効率化にとどまらず、企業の競争力の根幹を成すとされています。
さらに、日本企業が直面する「2025年の崖」問題では、古いシステムやレガシーITが障壁となり、経営のデジタル化が進まないことで業績の低迷が懸念されています。PwC Japanはこの課題に対処するために、企業はデータ活用による業務プロセスの再設計（BPR）を急ぐ必要があると提言しています。
具体的には、マーケティング、サプライチェーン、顧客対応などあらゆる業務領域において、蓄積されたデータの活用が求められます。
特に、ERP（Enterprise Resource Planning）システムの進化は、企業の意思決定スピードを劇的に改善させます。例えば、マネーフォワードはクラウドERPを通じてリアルタイムでデータを可視化し、経営層に迅速な意思決定を支援しています。こうしたデータドリブン経営の導入は、企業に柔軟性を与え、予測困難な市場変化への対応力を高めます。
「2025年の崖」問題と日本企業の課題
「2025年の崖」とは、日本国内の多くの企業が老朽化した基幹システムに依存している現状を指し、2025年以降、その更新が進まない場合に深刻な経営リスクが生じることを警鐘する概念です。経済産業省の報告によれば、基幹システムの更新遅延が引き起こす業務停止や競争力低下のリスクは非常に高く、多くの企業がこれを克服するためにデジタルトランスフォーメーション（DX）を進める必要があります。
この問題の解決策として、PwC Japanが提唱する「データドリブンBPR（業務プロセス再構築）」が注目されています。既存のプロセスをデータに基づいて見直し、合理化を図ることで、新しいビジネスチャンスの創出が期待されます。具体例として、日立ソリューションズはデータ活用により顧客管理の効率を大幅に改善し、収益性向上につなげています。
「2025年の崖」問題を回避するためには、迅速なシステム刷新とデータドリブン経営の導入が不可欠です。 これにより、企業は旧来のシステム依存から脱却し、デジタル環境下での持続的成長を目指せます。また、Salesforceのようなクラウドプラットフォームを利用することで、顧客データをリアルタイムで把握し、マーケティング戦略を強化する事例も増えています。
これからのビジネスにおいて、データドリブン経営は単なる選択肢ではなく、不可欠な戦略といえるでしょう。
成功事例：NEC、日立、Salesforceの先進的アプローチ
NECは、顧客ニーズの変化に即応するため、ビッグデータ解析とAI技術を活用したデータドリブン経営を推進しています。特に、スマートシティ関連の事業では、センサーデータを活用し、都市の効率的な運営と住民サービスの向上を実現しています。これにより、自治体向けのプロジェクトで競争力を高め、新たな収益源を生み出しました。
一方、日立製作所は製造業の強みを活かし、IoTプラットフォーム「Lumada」を通じてデータ活用を進化させています。工場の稼働状況や生産データをリアルタイムで収集し、運用の効率化を図っています。これにより、生産コストの削減と製品の品質向上に成功し、クライアント企業との関係強化にもつながっています。
SalesforceはCRM（顧客関係管理）分野で、顧客データをリアルタイムで管理するプラットフォームを提供しています。日本市場でも多くの企業が採用しており、マーケティング活動の最適化や顧客ロイヤルティの向上を図っています。Salesforceの顧客である資生堂は、購買データの分析によりパーソナライズされたキャンペーンを展開し、売上を大幅に伸ばしました。
PwCが提唱する「データドリブンBPR」の重要性
PwC Japanが提唱する「データドリブンBPR（Business Process Reengineering）」は、業務プロセスの抜本的な見直しをデータに基づいて進めるアプローチです。これにより、旧来のプロセスから脱却し、変化する市場環境に即応できる柔軟な経営体制を構築します。
このアプローチの成功例として、PwCはある金融機関のケースを紹介しています。この企業は、BPRにより顧客データの管理と分析を統合し、個別顧客へのサービス提供を高度化しました。これにより、顧客満足度の向上とともに、新規顧客獲得率の向上にも成功しています。
データドリブンBPRは、単なる業務の効率化にとどまらず、新たな価値創出を促進する重要な戦略です。 マネーフォワードのERP導入による事例では、財務管理のプロセスが改善され、意思決定の迅速化が図られています。また、こうした取り組みは、既存顧客との関係強化にも寄与しています。
さらに、データを活用したBPRは、複雑化する市場ニーズに対応するための基盤を提供します。企業が競争優位を確立するためには、プロセスの透明性と効率性を確保することが不可欠です。これにより、将来のビジネスチャンスを逃さないための準備が整います。
ERPとクラウド活用が変える意思決定のスピード（マネーフォワードのケース）
ERP（Enterprise Resource Planning）は、企業の業務プロセスを一元化し、リアルタイムで情報を把握できる仕組みを提供します。これにより、経営層は迅速かつ正確な判断を下せるようになります。特に、クラウドERPの導入は中小企業から大企業まで幅広く進んでおり、業務効率と柔軟性を高める効果が期待されています。
マネーフォワードは、クラウドERPを活用して財務管理や経費精算の効率化を図っており、従来のシステムに比べ大幅に意思決定のスピードを向上させました。企業全体のデータが一元管理されることで、各部門間のコミュニケーションが円滑になり、リアルタイムな財務データの可視化が可能です。
迅速な意思決定は、クラウドERPが提供するリアルタイムデータの力によって可能になります。 この仕組みにより、急速な市場変化にも柔軟に対応でき、戦略的な決断が求められる場面でも遅延なく対応できます。特に、複数拠点でのデータ共有が求められるグローバル企業において、クラウドERPは強力な競争力の源泉となります。
加えて、従業員のリモートワークが普及する中、クラウド上でのERP導入は、いつでもどこからでもアクセスできる利便性を提供し、業務の生産性を向上させています。企業は、こうしたデータドリブンな環境を活用し、持続的な成長を目指しています。
データドリブン経営に必要な人材・組織体制
データドリブン経営を実現するためには、適切な人材育成と組織体制の整備が不可欠です。まず、データの解析力とビジネス理解を兼ね備えた「データサイエンティスト」の需要が急増しています。ガートナーの調査によれば、2025年までにデータサイエンティストの不足は企業経営のボトルネックになると予測されています。
さらに、データを基盤とする意思決定を行うためには、従業員全体にデータリテラシーを普及させる必要があります。NECはこの課題に取り組み、社内の研修プログラムを通じて全社員がデータを活用できる体制を整えています。このようなデータ文化の醸成は、全社的なデータドリブン化の推進に欠かせません。
組織の中核には、データ分析を統括する「CDO（Chief Data Officer）」の設置も重要です。多くの日本企業がCDOポジションを新設し、データ戦略の全体最適化を進めています。PwCは、こうした役職の導入がデータドリブン経営の成功を左右すると指摘しています。
また、柔軟な組織構造も重要です。日立では、部門間のシームレスな連携を可能にする「アジャイル組織」を導入し、データ活用による迅速な意思決定を支えています。企業はこれらの取り組みを通じて、複雑化する市場環境に対応する競争力を構築しています。
ガートナーが示す12のトレンド：2025年に向けた企業の道しるべ
ガートナーは、2025年に向けて注目すべきデータと分析のトレンドを12個にまとめ、企業が今後の戦略を立てる上での指針を提供しています。特に「データファブリック（Data Fabric）」の導入が推奨されており、異なるシステムやプラットフォームに分散したデータを統合し、一貫したデータ活用を実現することが期待されています。
AIによる予測分析も急速に普及しており、ビジネスの精度と効率を高める鍵として注目されています。日立製作所の「Lumada」プラットフォームは、IoTデータを活用したAI分析により、生産ラインの自動化と最適化を実現しています。これにより、運用コスト削減と生産性向上を同時に達成しています。
さらに、強化学習を活用した「AIドリブンな意思決定」も重要なトレンドとして挙げられます。Salesforceは、CRMデータに基づいて自動で次の行動を提案する「Einstein AI」を導入し、マーケティング効果を最大化しています。
「データプライバシー」と「倫理的AI」の重要性も強調されています。ガートナーは、企業がデータ活用を進める上で、顧客からの信頼を維持するために透明性とコンプライアンスを重視する必要があると提言しています。これらのトレンドに従うことで、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争優位を確立する準備が整います。