データ活用が失敗するのは「支点・力点・作用点」が揃っていないから

そもそもデータ化がされていない……

　続いて両氏が紹介してくれたのは、次のようなパターンだ。

【パターン2】

　金融機関のB社では、資料のトリプルチェックをしたり、同じ情報を業務ごとに別のシステムに入力したりと、人手が多く必要で、非効率であることが経営課題となっている。そこで、コスト削減を目的に、データ統合プロジェクトが始動した。

　ところが、大量の情報がデータ化されずに、紙の状態で倉庫に保管されていることがわかった。データ化されている情報もあるが、支店によって違うシステムを使っている。同じシステムを使っていても、職業欄に職業以外のメモをしていたりと、支店によって使い方がまちまちで、とても統合できる状態になっていない――。

　こんな状態の企業はいくらでもあるそうだ。こうしたケースでは、とにかくRPAやOCRなどを使って、情報のデジタル化を進めること。企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援する小峰氏は、データ入力のためにクライアント企業を訪ねることも多いという。

「支点・力点・作用点」を一貫させ、一つひとつに工夫を

　両氏が所属するベイカレント・コンサルティングでは、データを価値に変える確度とインパクトを高めるためには、「テコの支点・力点・作用点」を一貫させ、一つひとつを工夫するべきだと考えている。

「パターン1の場合は、データは大量にあるので『力点』は問題ないのですが、それをどういう打ち手につなげるのかという『作用点』と、そのためにどのようにデータ分析をするのかという『支点』が欠けています。

　一方、パターン2の場合は、コスト削減という目的がはっきりしているので『作用点』はいいのですが、『力点』が欠けているのが問題です」（小峰氏）

「力点」については、データの件数を増やすとともに、種類を増やすことも重要だ。

「支点」については、実現可能なアクションにつながる分析をすることが重要。先述したように、「年収300万円の人がよく買う」という分析ではアクションにつなげられないが、「デート中に購入する人が多い」という分析なら、来店客を見て接客に活かすことができる。

　そして、「作用点」については、データに基づいたものにすることが重要となる。

「長年の経験とカンは、多くの場合は正しいのですが、それだけで仕事をしていると新しい発見がありません。データに基づいたアクションの中には、経験とカンに反するものもあるはずですが、それでも試してみる勇気が必要です。試しているうちに、経験が増え、カンもさらに磨かれるとともに、データの限界も見えてくるでしょう。そうしたら、さらに進化した経験とカンで仕事をすればいいのです」（則武氏）