デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が広がる中、企業や組織が日々生み出すデータを活用する「データドリブン」という考え方が、ビジネスの現場で注目されています。
「データドリブン」という言葉を聞くと、難しそうに感じるかもしれません。
しかし、この考え方は私たちの日常生活にも深く関わっています。
この記事では、小学生でもわかる！という視点から始め、「データドリブンな意思決定とは何か」についてわかりやすく解説していこうと思います。
この記事を通して、「データドリブン」という横文字をもっと身近に感じてもらえたら幸いです。
【目次】
小学生でもわかる！データドリブンって何？
言葉の意味
データとは
データとは、物事を理解するための情報や数字のことです。
例えば、好きなお菓子の種類や値段、友達の人数などを指します。
ドリブンとは
ドリブンとは、「～に動かされる」という意味の言葉です。
「データドリブン」だと、「データに動かされる」という意味になります。
少し意味は違いますが、簡単な言い方にすると、「データを使って～する」と表現できます。
意思決定とは
意思決定とは、何かを選ぶ・決めることです。
おやつを選ぶときに「チョコレートにするか、キャンディにするか」を決めることが意思決定です。
これら３つの言葉の意味を覚えておいて、「データドリブンな意思決定」が実際にはどういうものなのか、見ていきましょう。
具体例: データを使っておやつを選ぶ
おやつを選ぶときに、「ただ好きなものを選ぶのではなく、データを使って選ぶ方法」を考えてみましょう。
データを集める
・お菓子の値段を見て書き出す
・友達はどのお菓子が好きか聞く
データを見て考える
・今あるおこづかい内で買えるお菓子を書き出す
・人気のあるお菓子と、そのお菓子が好きな人の数を書き出す
お菓子を決める
・「このチョコレートは値段が安くて、友達にも人気があるから、買ってみよう！」
データを集めて、それを見て考えてから、何かを選ぶ、というこの流れが「データドリブンな意思決定」です。
日常生活におけるデータドリブンな意思決定
上のように、小学生でもわかる！という視点からの言葉や例えを使った説明で、「データドリブンな意思決定」について、少し身近に感じられたかと思います。
次はレベルアップして、もう少し正確な定義や日常生活の具体例を使って、理解を深めていきましょう。
定義
データとは
データとは、情報や事実の集合のことを指し、数値、文字、画像、音声など、さまざまな形で表現されます。（参考: https://www.weblio.jp/content/データ）
例えば、月次の売上高や、アンケートで得た顧客満足度スコアなどを指します。
ドリブンとは
ドリブンは、複合語の形で用いることが多く、あるものが原動力であること、主導していることを表します。（参考: https://www.weblio.jp/content/driven）
「データドリブン」だと「データ主導の」という意味になります。
意思決定とは
意思決定とは、「問題解決に当たって、実行可能な行為の中から最適と思われるものを選択すること」です。（参考: https://kotobank.jp/word/意思決定-30537）
「売上を上げるために、新製品の開発を行うか、既存製品の改良に注力するか」「仕入額の高騰に対して、値上げを実施するか、現在の価格を維持するか」などを決めることが意思決定です。
これらの定義と、このあとの具体例で「データドリブンな意思決定とは何か」について、より詳細に理解できるようになります。
日常生活における具体例
例1: 貯金をするための節約
データ収集
・１か月間の収支を記録する
データ分析
・外食が多かった、携帯代の割合が収入に対して高かった
決定・行動
・外食を控える、スマホを格安SIMに切り替える、など見直しを図り、予算を立てて過ごす
例2: ダイエット計画
データ収集
・毎日の体重、食事内容、運動量を記録する
データ分析
・食事と体重の関係を分析し、どの食事や運動が体重に影響を与えているかを見つける
決定・行動
・効果があった食事制限や運動を計画し、実行する
このように、データドリブンな意思決定とは、個人の直感や経験ではなく、客観的なデータを基に判断を下すことです。
データドリブンな意思決定のメリット・注意点
データドリブンな意思決定のメリットは、その客観性と効率にあります。
感覚や経験だけではなく、具体的な数字と事実に基づいて判断することで、より客観的で精度の高い意思決定ができるようになります。
例えば、
データ活用により、意思決定の精度とスピードが上がり、市場変化にも対応できる
企業事例）星野リゾートでは、顧客情報を集約し、迅速なデータ分析が可能になったことから意思決定のスピードが上がりました。具体的には、分析結果からキャンセル率が上がるポイントを発見して、そこを改善することで、キャンセル率の50％削減に成功しました。
参考：https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP607315_V20C21A3000000/
データ分析によって業務の最適化ができ、コスト削減や生産性向上、リスク対策ができる
企業事例）ダイキンでは、リアルタイムで生産状況を把握できるように、生産ラインにセンサーやカメラが取り付けられています。生産状況の見える化を図るとともに、分析を行って、設備の故障や異常、生産の遅れを事前に検知する体制を整えています。
データ活用によって今まで気づかなかったチャンスやリスクなどを見つけられる可能性がある
企業事例）ローソンでは、Pontaのデータ分析から「ほろにがショコラブラン」が一部の女性から頻繁にリピート購入されていることを発見しました。売上順位31位の商品でしたが、品切れで顧客を失うリスクの高い商品であることをデータから導き出しました。
データ活用が進む中でAIによって仕事そのものがどう変わっていくかが気になる方は、こちらの記事でAIと業務のタスクシフトについてまとめています。データドリブンな組織とAI活用はセットで語られることが多いため、あわせて読んでみてください。
しかし、このようなメリットをもたらすためには、いくつか注意すべき点もあります。
こちらも例を交えて紹介します。
不正確、不完全、または古いデータに基づいての意思決定は、誤った結論につながる可能性がある
例）レストランチェーンが、古い顧客データを基に新メニューの開発をすると、現在の顧客の好みとずれた商品になる可能性があります。常に最新かつ正確なデータを使用することが重要です。
定量化（物事を数値や数量で表現すること）できていない要因があることを考慮する
例）ホテルが、アンケート調査によって顧客満足度を数値化して改善を図ろうとした際に、回答者は用意された項目しか回答できません。そのため、アンケートにはない項目で満足・不満足な部分があった場合、それは数値化できていません。自由記述の欄を設けて、その内容を考慮することが必要な場合もあります。
データに隠れたバイアス（人間の思考や判断に影響を与える偏りや先入観）が含まれていないか確認する
例）ファッションブランドが、特定の年齢層や地域のみのデータを基に新商品を開発すると、他の顧客層のニーズを見逃す可能性があります。データの収集範囲や方法に偏りがないか常に注意する必要があります。
これらの注意点に気をつけながら、データ活用や意思決定を行いましょう。
データドリブンな意思決定のサイクル
ここまででデータドリブンな意思決定の概念とその効果について例を交えて解説しました。
ですが、「仕事で実践するのはなんとなく難しそう…」と考えてしまう人も多いのではないでしょうか？
データドリブンな意思決定を成功させるためには、いくつかのステップがあります。
そのステップを繰り返し行うことで、データに基づいた意思決定サイクルを確立し、継続的に改善していくことができます。
ここでは、架空のアイスクリーム屋さんの具体例を使って、そのステップを７つに分解して見ていきましょう。
問題や目標を明確に定義
「今年の夏の売り上げを20％増やしたい！」
必要なデータを特定
過去の売上データ、天気予報、顧客の年齢層、人気のフレーバーなど
データ収集
販売システムからデータを抽出・気象庁から天気予報を入手
データの整理と準備
データをエクセルに入力し、分析しやすく整理
データ分析で洞察やパターンを見つける
「気温が30度を超えると売り上げが急増し、一部の店舗で売り切れるフレーバーもある」
意思決定とアクション
「特に暑い日には店舗間での在庫共有ができるようにオペレーションを調整」
「暑い日の需要が分散するように夏季限定の新フレーバーを開発」
結果の評価とフィードバック
「店舗間での在庫共有によって、各店舗での売り切れが減ったかを確認」
「新フレーバーの売れ行きや評判を調査（1に戻って今後の課題発見に活かすため）」
例として使った架空のアイスクリーム屋さんのように、実際のビジネスでも同じようなステップを踏んでデータを活用した意思決定を行います。
７つのステップから成るサイクルですが、途中で別の問題が出てきた場合などは、適切なステップに戻り、再びそこから始めることなども必要です。
このサイクルを繰り返し実践することで、組織はより効果的にデータを活用し、より良い意思決定を行うことができるようになります。
データドリブンな意思決定を実務で担うデータアナリストという職種に興味が出てきた方は、こちらの記事でデータアナリストとしての経験の積み方について解説しています。サイクルの全体像をつかんだ上で読むと、自分がどのステップに関わりたいかがイメージしやすくなると思います。
まとめ
「データドリブンな意思決定」について、小学生でもわかる！という視点から始め、様々な例を用いて解説しました。
「データドリブン」という横文字を、この記事を読んでいただく前より身近に感じていただけれ幸いです。
データを適切に活用することで、より合理的で効果的な判断が可能になります。
実際のビジネスの場面でもデータドリブンな意思決定を活用してみてください。