DX推進の主担当に任命され、「何から手をつければいいのか分からない」「現場とも経営層とも温度差がある」と感じている方へ。
本記事では、DXを確実に前へ進めるための肝となる「データドリブン」の考え方と、実際に成果を出した企業事例を交えてご紹介します。読後には「まず相談してみよう」と思っていただける構成です。
データドリブンとは：勘や経験ではなく、データを軸にした意思決定
「データドリブン（Data‑Driven）」とは、勘や直感ではなく、客観的なデータに基づいて戦略や業務判断を行う考え方です。
たとえば「売上が落ちたから新商品を投入する」ではなく、「どの顧客層で、どの製品が、どの市場で売上が落ちているのか」というデータから分析を始め、具体策を練ります。それがデータドリブン型の意思決定です。
DX（デジタルトランスフォーメーション）の成功には、業務効率やシステム刷新だけでなく、こうした「精度の高い意思決定」が不可欠です。
データはあるのに活用できない？担当者がぶつかる壁
多くの企業では、既にデータを保有しているにもかかわらず、「活用レベルが低い」と感じている方が多数です。
ガートナージャパン（Gartner）の発表によれば、日本企業における「全社的にデータ利活用で成果を出せている企業」はわずか3%にとどまっています。データがあることとそれを使って成果につなげることには大きなギャップがあるのです。
出典：Gartner プレスリリース
まずは、何を解決すべきか（意思決定に使いたい観点）を整理し、そのうえで身近なデータから分析を始めることが重要です。
成功事例：伊藤園のデータドリブン営業基盤刷新
🔍 導入背景と構成
伊藤園では、社内営業基盤「見れる君」を全面的に刷新。営業部門で約5,500人が利用していたこのBI環境を、オンプレミスからクラウドへ移行し、Oracle Autonomous Data Warehouse（ADW）とOracle Analytics Cloud（OAC）を導入しました。
出典：Oracle Press Release
📈 導入の成果
- 夜間バッチ処理時間が約半分に短縮。ピーク時もリソース不足なし。
- クラウド移行により運用負荷・コストを削減。
- AI/ML機能を搭載したBIで、非IT部門の活用が進行。
✅ 担当者向けの示唆
全社員がデータを可視化・活用できるようにしたことが、現場との信頼構築や迅速な意思決定に大きく寄与しています。
メルカリに学ぶ：A/Bテストから得られる深い洞察
🔄 テストの仕組みと文化
メルカリでは、ユーザー行動ログを使ったA/Bテストとその後の分析（Post analysis）によって、サービス改善を日常的に実施しています。
出典：Mercariデータチーム公式note
🧠 分析の工夫
✅ 担当者向けの示唆
A/Bテストを「試行と検証の文化」として定着させることで、属人的判断からの脱却が可能になります。
担当者として今できるアクション：具体的ステップ
- 最重要な課題を言語化
- 既存データを棚卸し
- 小規模な仮説検証を繰り返す
- 分析結果を可視化し社内共有
- 分析の型やフレームを整える
まずは無料で相談できます
私たちは「データドリブン型DX」の立ち上げを支援しています。
現場と経営をつなぐ伴走型支援にご興味のある方は、ぜひ一度ご相談ください。
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おわりに
DXの鍵は“データの力”にあります。そしてその力を動かすのは、まさに担当者であるあなたです。
「現場の課題 × データによる仮説検証 × 成果の見える化」——明日からでも動き始めてみませんか？
