データ活用の現状と課題を解説。活用を進める上でのポイントと成功事例も紹介
「データはあるのに、なかなかビジネスの改善につながらない」「分析を進めたくても、どこから手をつければ良いか分からない」と悩む企業は少なくありません。
実際、データを収集できる環境が整った今でも、多くの企業がデータ活用の段階で人材不足や部門間の連携不足といった課題に直面しています。課題の原因を正しく把握しないまま施策を進めても、時間とコストが無駄になるだけです。
そこで本記事では、
- データ活用における代表的な6つの課題
- 各課題の具体的な解決策と進め方
- データ活用で成果を上げた実際の事例
についてわかりやすく解説します。「データ活用を本格的に進めたい」「現状の取り組みを見直したい」と考えている担当者の方は、ぜひ最後までご覧ください。
リベルクラフトでは、データ活用の課題整理からAI・データ分析の人材育成・実践支援まで、企業の状況に合わせた伴走支援を提供しています。まずはお気軽にご相談ください。
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データ活用を妨げる6つの課題
データ活用が思うように進まない背景には、複数の課題が絡み合っていることがほとんどです。ここでは、多くの企業で共通して見られる代表的な6つの課題を整理します。
課題1：データ分析の人材とノウハウが不足している
データ活用における最大の課題の一つが、「どう分析すれば成果につながるか」を知っている人材の不足です。
経済産業省の「DX白書2023」によると、DX推進に向けたIT人材を「大幅に不足している」または「やや不足している」と回答した企業は全体の約7割にのぼります。データサイエンティストやデータエンジニアといった専門人材は採用競争が激しく、外部から確保するだけでは追いつかない状況です。
また、専門人材が不足しているだけでなく、「分析を依頼したいが何を聞けば良いか分からない」という業務部門側のデータリテラシー不足も課題になりやすいです。データ活用を組織全体で進めるには、専門人材の育成と並行して、現場担当者のデータ読解力を底上げすることが重要です。
解決策：社内でのデータリテラシー研修やデータサイエンス研修の導入と、外部専門家の伴走支援を組み合わせるアプローチが効果的です。すべてを内製化しようとせず、まず社外の専門家と一緒に進めながらノウハウを移転していく形が現実的です。
課題2：部門間でデータがサイロ化している
各部門が独自のシステムやフォーマットでデータを管理していると、データ同士を横断的に使えない「データサイロ」の状態が生まれます。
例えば、営業部門のCRMデータと製造部門の生産管理データが別々のシステムで管理されていると、「どの顧客の受注が製造の遅延に影響しているか」といった分析ができません。部門ごとに最適なシステムを積み重ねてきた企業ほど、この課題が深刻になりがちです。
解決策：データウェアハウスやデータレイクといったデータ基盤を整備し、各部門のデータを統合管理できる仕組みを構築します。最初から全社一斉に統合するのではなく、「成果が見えやすい2〜3部門から連携を始める」段階的なアプローチが定着しやすくなります。
課題3：データの品質と収集体制が整っていない
「データはある」と言っても、欠損・重複・フォーマット不統一があると、正確な分析結果を引き出すことはできません。
現場でよく見られる問題としては、
- 同じ商品でも部門によって異なる名称を使っている
- 手入力による誤記や転記ミスが混在している
- 収集タイミングが部門ごとにバラバラで時系列が揃わない
といったものがあります。こうした問題によりデータクレンジング（不正データの除去・修正）に多大な工数がかかり、分析担当者の時間を圧迫するケースも少なくありません。
解決策：データの収集・入力ルール（マスタデータ管理方針）を組織共通で定め、入力フォームの自動バリデーション（チェック機能）を整備します。収集段階のデータ品質を高めることが、後工程の分析コスト削減に直結します。
データ収集の具体的な方法については、以下の記事で詳しく解説しています。
参照記事：データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説（成果につなげるフレームワーク付き）
課題4：データ活用の目的やKPIが不明確
「とりあえずデータを分析してみた」という状態では、何をどう改善すればよいか判断できず、成果に結びつきません。
データ活用で成果を出している企業に共通するのは、「売上を伸ばす」のような曖昧な目標ではなく、「リピート購入率を半年で15%向上させる」「月間問い合わせ対応時間を30%削減する」といった具体的なKGI・KPIを設定していることです。
目的が曖昧なままツールを導入してしまうと、使いこなせないまま費用だけがかかるという状況に陥りやすくなります。
解決策：分析プロジェクトを始める前に、「誰の・どんな問題を・どれだけ改善するか」を言語化するフェーズを設けることが大切です。経営課題から逆算してKGIを設定し、その達成に直結するKPIを3〜5個に絞り込む手順が効果的です。
課題5：セキュリティとデータガバナンス体制が不足している
データ活用を進めるほど、「誰がどのデータにアクセスできるか」「個人情報や機密情報をどう扱うか」というガバナンスの問題が表面化します。
特にAIや機械学習を活用する際に外部クラウドサービスを使う場合、顧客情報や社内機密が意図せず外部に流出するリスクが高まります。また、部門をまたいでデータを共有する過程で、アクセス権限の管理が不十分になるケースもあります。
解決策：データ分類ポリシー（公開・社内限定・機密）を定め、役職や部門に応じたアクセス権限を設計します。機密データを扱う場合はローカル環境で処理できるオンプレミス構成やローカルLLMの検討も有効です。
課題6：ROIが見えにくく経営層の理解を得られない
分析ツールの導入やデータ基盤の構築には相当のコストがかかりますが、「どれだけ売上や業務効率に貢献したか」を数値で示すのが難しいため、経営層の承認を得にくいという課題があります。
ROIが見えにくい主な原因は、データ活用の効果が「コスト削減」「意思決定の質向上」など間接的な形で現れることが多いためです。
解決策：小規模なパイロットプロジェクトから始め、「この施策でコンバージョン率が〇%上がった」「在庫の発注ミスが月〇件減った」といった定量的な成果を先に示す進め方が有効です。小さな成功事例を社内で積み上げることで、経営層への説得材料を作っていきます。
ここまでデータ活用における課題を解説しましたが、「自社ではどの課題が最も深刻か、まず何から着手すればよいか分からない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。
リベルクラフトでは、データ活用の課題診断から人材育成・実装支援まで一貫して対応が可能です。RAGやAIエージェントを組み合わせた実務に根づく活用体制を構築できるため、「ツールを入れたが使われなくなった」という状況を防ぐことができます。
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データ活用の課題を解決するためのポイント
データ活用における6つの課題を整理しました。次に、これらを乗り越えるための実践的なポイントを2つ紹介します。
目的を最初に言語化する
どの課題に取り組む場合でも、最初に「何のためにデータを使うか」を言語化することが重要です。
「売上を伸ばしたい」という漠然とした目標ではなく、KGIから逆算してKPIを分解し、「どのデータを見れば判断できるか」まで落とし込む手順が、データ活用を成果に直結させる基本です。
| 手順 | 具体例 |
|---|---|
| ①KGI設定 | リピート購入率を6ヶ月で15%向上させる |
| ②KPIツリー作成 | 来店回数・購入単価・離脱率 |
| ③仮説を立てる | リピート率低下は来店間隔の長期化が原因では？ |
| ④分析の問いに変換 | 来店間隔が延びている顧客層はどこか？ |
| ⑤分析対象データの特定 | 購買履歴・クーポン利用履歴・アプリログ |
この手順を踏むことで、分析すべき情報が自然に絞り込まれ、「データの迷子状態」を防ぐことができます。
小さく始めて成果を積み上げる
データ活用は最初から全社展開を目指さず、「1部門・1テーマ」で成果を出してから水平展開するほうが定着しやすくなります。
パイロットプロジェクトの進め方としては、
- 課題が明確で数値化しやすいテーマを選ぶ（例：問い合わせ対応の自動化・在庫発注の最適化）
- 3〜4ヶ月で成果を測定できるスコープに絞る
- 定量的な効果（削減時間・コスト・精度向上率）を記録する
- 成功事例として社内に発信し、他部門へ展開する
このプロセスを繰り返すことで、組織全体のデータ活用文化が根づいていきます。
データ活用の課題を乗り越えた事例
ここまで課題と解決策を解説しましたが、実際にデータ活用の課題を乗り越えた事例として、リベルクラフトが支援した「OSIRO」のケースを紹介します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 課題 | データはあるのに活用の仕方がわからない |
| アプローチ | 行動データをユーザー体験にひもづける |
| 成果 | ユーザー行動の活性化ポイントを発見 |
課題：データはあるのに活用の仕方がわからない
オシロ株式会社が提供するコミュニティプラットフォーム「OSIRO」では、ユーザーがブログを書いたり、コメントを残したり、イベントに参加したりと、多様な行動データが蓄積されていました。
しかし、そのデータを「どう解釈すればコミュニティ活性化に役立つのか」が課題でした。投稿数が多ければ活性化しているとも限らず、どの行動をどう評価すべきかの指標が定まっていなかったのです。
アプローチ：行動データをユーザー体験にひもづける
リベルクラフトはまず、「ユーザーがアクティブに動いている状態」を定義するところから始めました。OSIROではそれを「弾んでいるユーザー」と呼び、メッセージ送信・イベント参加・交流頻度などを組み合わせてモデル化しました。
さらに、生成AIを活用してテキストデータも分析。投稿されたブログやコメントを分類し、「どんな話題が盛り上がりやすいか」「どんな感情が込められているか」を可視化しました。
成果：ユーザー行動の活性化ポイントを発見
分析の結果、コミュニティが活性化するためには「自分から誰かに声をかけられるようになること」が大きな転換点だと分かりました。最初は「見るだけ」のユーザーでも、ちょっとしたきっかけで誰かに話しかけると、コミュニティ内での活動が増え、満足度も高まる傾向があったのです。
この知見をもとにUI改善やサポート施策が具体化され、購買データとの連携分析で「どんな交流をした人が実際に商品を購入しているか」というインサイトも抽出できました。
「OSIRO」の詳細な事例については、以下の記事でご確認いただけます。
参照記事：充実したユーザー行動データを分析し、コミュニティを活性化
まとめ
本記事では、企業がデータ活用で直面する課題とその解決策について解説しました。
- 課題1：人材・ノウハウ不足 → データリテラシー研修と外部伴走支援の組み合わせ
- 課題2：データのサイロ化 → データ基盤整備による横断的な統合管理
- 課題3：データ品質・収集体制の不備 → 収集ルールとバリデーションの整備
- 課題4：目的・KPIの不明確さ → KGIから逆算してKPIを3〜5個に絞り込む
- 課題5：セキュリティ・ガバナンス体制の不足 → データ分類ポリシーとアクセス権限設計
- 課題6：ROIが見えにくい → パイロットプロジェクトで小さな成果を先に示す
データ活用を成果につなげるには、課題の優先度を整理したうえで小さく始め、成果を積み上げていくことが大切です。「どこから手をつければよいか」と悩んでいる場合は、専門家のサポートを活用することで取り組みを加速できます。
データ活用の課題解決はリベルクラフトへ
データ活用は「ツールを入れれば終わり」ではなく、組織の課題整理・人材育成・データ基盤構築・実践支援を継続的に行うことで成果につながります。
「どの課題から着手すればよいか分からない」「社内にデータ活用を推進できる人材がいない」「AI・データ分析を実務で使える形にしたい」という方に、リベルクラフトの支援が向いています。
リベルクラフトでは、
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