第47話｜ビッグなデータ活用になるかどうかの成否を分ける、たった一つの質問

昨今、ビッグデータが騒がれて大分たちます。

不思議なことに、派生した用語（データサイエンスだの、AIだの、IoTだの）はたくさんあれど、未だに廃れないところを見ると、今回のデータ分析ブームは本物に近いのかもしれません。

ところで、「ビッグデータとは何か？」と問えば、人によって定義もまちまちで、正確なところはよく分かりません。少なくともデータであるということは分かります。

私の印象では、データが……

データの行数が多い
データの項目数が多い
データの種類が多い

のいずれかに当てはまれば、一様ビッグデータといってもよさそうです。

今回タイトルに「ビッグなデータ活用」としたのは、「データ活用」自体が「ビッグ」（データを活用した大いなる成功）のことを言っています。

冗談めいた感じになっていますが、実は最近、こちらのほうが「ビッグデータ」の意味としてあっているのではないかと思い始めています。「ビッグデータ」と言われるとき、「データを活用した大いなる成功」を前提に話している気がするからです。

前置きが長くなりましたが、本題に入ります。

データ活用が上手くいっている企業と上手くいっていない企業、たった一つの質問で、そのデータ活用がビッグになるかどうかが見えてきます。

もし、あなたの会社や部署で、「データ活用して上手くいっていないかも」と感じましたら、このたった一つの質問をしてみてください。

Contents

そのデータの輝ける場所、あなたは知っていますか
よくない答え
よい答え
ERRCって何だ？
今回のまとめ

そのデータの輝ける場所、あなたは知っていますか

私は約20年、社内外のデータ活用に携わってきましたあ。

ITの進化問わず、「データ活用の上手くいっている企業」と「上手くいっていない企業」、もしくは、「データ活用の上手くいっている組織」と「データ活用の上手くいっていない組織」、ちょっとした違いがあることに、あるときに気が付きました。

あるたった一つの質問に、どのように答えるかで、「データ活用の成否」つまり「ビッグなデータ活用になるかどうか」（もしくは、ビッグなデータ活用を実現してるかどうか）が分かりことに気が付きました。

その質問とは、以下です。

そのデータがどのように活躍しているか？
その活躍シーンのイメージを教えてください

つまり、「そのデータの活かしどころ（輝ける場所）、あなたは知っていますか」ということです。

よくない答え

「そのデータがどのように活躍しているか？、その活躍シーンのイメージを教えてください」という質問に対する「よくない答え」がいくつかパターンがあります。

大きく以下の3パターンに分かれます。

無言（シーンとする）……
抽象的・概念的（具体的でない）
システムやツールの話しばかりで、「人の動き」が登場しない

「無言（シーンとする）……」とは、関係者に質問すると誰も答えられず、フリーズ（膠着）状態に陥るということです。実は、超大企業に多かったりします。

「抽象的・概念的（具体的でない）」とは、「何となく離反対策に使えそう……」、「新規顧客を獲得が効率化されそう……」、「クロスセル的な使い方ができると思うんだけど……」というもので、具体的な描写がなされていない状態です。

「システムやツールの話しばかりで、『人の動き』が登場しない」とは、「CRMで、何となく離反対策に使えそう……」、「MA（マーケティング・オートメーション）ツール使えば、新規顧客を獲得が効率化されそう……」、「BIを現場が使えば、クロスセル的な使い方ができると思うんだけど……」という感じで、「抽象的・概念的（具体的でない）」にシステムやツールが登場するものの、そこに関わる人の描写がなされていない状態です。

少なくとも、売上分析の場合、営業パーソンやマーケターが登場しないと、どうしようもありません。彼ら・彼女らが、どのようにデータと付き合い活かすのかが見えてきません。

一方で、よい答えとは、どのような答えでしょうか。

よい答え

「そのデータがどのように活躍しているか？、その活躍シーンのイメージを教えてください」という質問に対する「よいない答え」には、いくつか特徴があります。

今回は、売上分析の例です。

演者（人やシステム、ツール）が分かる
人の動きが分かる
ERRCで整理されている

売上分析の場合ですと、少なくとも関係する営業パーソンやマーケター、場合によっては分析担当者や情シス部門などが登場しないと、シーンが見えてきません。

その上で、CRMやBIツールなどのシステムやツール類、データベースなど、登場する人と紐づけて登場している必要があります。

もちろん、いきなり「そのデータがどのように活躍しているか？、その活躍シーンのイメージを教えてください」という質問に対し、完璧に答えられる人は少ないです。

しかし、突っ込んでヒアリングを進めると、「そのデータの活かしどころ（輝ける場所）」を知っている方であれば、具体的に登場する「演者（人やシステム、ツール）」を回答していただけます。

そしてさらに突っ込んでヒアリングを進めると、「そのデータの活かしどころ（輝ける場所）」を知っている方であれば、「人の動き」も明確に回答していただけます。

逆に言うと、「そのデータの活かしどころ（輝ける場所）」が不明確な方の場合、突っ込んでヒアリングを進めると、登場する「演者（人やシステム、ツール）」や「人の動き」が、あいまいにしか回答できないことが、非常に多いです。

要するに、「データ活用で上手くいっていないかも」とあなたが感じるのであれば、まずは登場する「演者（人やシステム、ツール）」や「人の動き」を明確にしてみることを、お勧めします。

ERRCって何だ？

ERRCとはアクション・マトリックスといわれるもので、ブルーオーシャン戦略で登場する戦略キャンパスで使うツールです。ERRCは、業務改善やブランディングなど色々なところで使えます。

データ活用上のERRCの使い方について簡単に説明します。以下の4つです。

（１）Eliminate（取り除く）：無くなる作業
（２）Reduce（減る）：工数の減る作業
（３）Raise（増える）：工数の増える作業
（４）Create（付け加わる）：新たに発生する作業

データ活用を始めると、よいことだけではありません。「今までやっていなかった新たな作業」が増えたり、今までやっていた作業が「面倒になり余計に時間がかかる」こともあります。

例えば、営業の案件管理用にデータベースからデータ抽出していただけだったのが、分析用のデータを抽出し加工し、分析担当者にデータを渡す手間が増えたりします。つまり、データ抽出するという作業の工数が増えたことになります。さらに、そのデータを使い今までやっていなかったようなデータ分析をするのならば、そのデータ分析は「新たに発生する作業」になります。

実際、「そのデータがどのように活躍しているか？、その活躍シーンのイメージを教えてください」という質問に対し、いきなりERRCを言える方には出会ったことはありません。かなり「そのデータの活かしどころ（輝ける場所）」が明確になっている方であれば、突っ込んでヒアリングを進めると、このERICも何となくではありますが回答してくれます。