コラム
企業のDX推進をどうやるか。注意すべきポイントや具体例を紹介
デジタル技術とデータを活用し、企業のビジネスモデルや組織文化を変革することで競争力を高める、DX（デジタルトランスフォーメーション）。多くの企業でDX推進の取り組みが始まっています。この記事では、DX推進を検討している企業や担当者の方に向けて、DX推進の具体例や注意すべきポイントを紹介します。
目次
経済産業省が推奨するDX
DX（デジタルトランスフォーメーション）は、2004年にスウェーデンの大学教授エリック・ストルターマン氏が提唱した概念です。ストルターマン氏は、DXを「ITの浸透によって人々の生活をよりよい方向に変革させること」と定義しています。
日本でも経済産業省が2018年に発表したDXレポートの中で、DXについて次のように定義しています。
「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」
つまり、デジタル技術とデータを活用することで製品・サービスやビジネスモデル、組織文化を変革し、競争力を上げていく取り組みがDXであるということです。
データビークルでは経済産業省が定義するDXを実現する手段として、企業のデータドリブン経営をサポートしています。
DXで解決しやすいビジネス課題とは
社会科学研究ネットワーク「SSRN(Social Science Research Network)」では、DXを実現しデータドリブンに意思決定をすることで生産性が5〜6％向上するという研究結果を発表しています。
具体的に、DXで解決できるビジネス課題にはどんなものがあるのでしょうか。
1つは、データが十分に蓄積されている領域のビジネス課題であることです。データ分析を行うには、何十万、何百万という膨大なデータが必要です。そもそもデータがなかったり、少なかったりする領域のビジネス課題は、DXで解決するのに向いていない場合があります。
2つ目として、安定的に推移している領域のビジネス課題であることです。十分なデータがあったとしても、その事業の実施環境や前提条件が前年と大きく変わっている場合には比較が難しく、データ分析によっても戦略を立てることは困難です。
事業規模が大きな企業ほどDXの効果がわかりやすい
DXの効果は、事業規模が大きいほどインパクトがあります。
たとえば、DXを実現することで事業が5％成長するとした場合、100億円規模の事業では105億円に、10億円規模の事業では10億5千万円になります。そこからデータ分析にかかるコストを差し引いた場合、事業成長が5千万円だった場合にはメリットがあまり感じられないでしょう。
こうしたことからも、事業規模が大きな企業ほどDXに得られる効果を実感しやすいといえます。
企業のDX推進例
さまざまな職種の中でもDXの進捗が遅く、従来の勘と経験に頼りがちなのが営業活動です。BtoC営業の業務プロセスをたどりながら、アナログからデジタルへの置き換えを進めた例を見てみましょう。
ある企業では、BtoC営業の手段の1つであるダイレクトメールを送付する際、顧客データをRFM分析（※）してグループを分け、「最近よく来店してくれる人」「何度も商品を購入してくれた人」などに対して割引率の高いクーポンを同封する、といったプロセスを採っていました。
（※RFM分析……Recency（直近いつ）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）という3つの指標を用いて顧客をグループ分けする顧客分析手法）
この企業では、どんな人にどんなDMを送るかの決め手となっていたのは営業担当者の「経験と勘」でした。
経験と勘に頼ることは悪いことではありませんが、DXツールを用いて顧客データを分析することで、それまでターゲットとしてこなかった潜在的な顧客の存在が明らかになることがあります。
そういった潜在的な顧客に対し、従来のターゲット顧客とは違ったデザインのDMを送ることで、DMの費用対効果が上がったという例があります。
DX推進にあたって注意すべきポイント
企業が実際にDXを推進するにあたっては、次のようなポイントに注意しましょう。
自社にどんなデータがあるか棚卸しをする
DXを実現するために社内にDX推進室を設けたが、DXツールは何を使ったらよいかといったPoC（※）を繰り返すのみで先に進まない——。DXを推進しようとする企業でそうしたパターンに陥るのは珍しいことではありません。
（※PoC……Proof of Conceptの略。新しいアイデアやコンセプトの実現可能性、それによって得られる効果などについて検証すること）
そんなときは、自社にどんなデータがあるか、どのように管理されていて、どんな構造になっているのか棚卸しをしてみましょう。
何らかのツールを導入する場合、いまあるデータとの連結性は大切なポイントとなります。連結性を考えずにツールだけを導入すると、既存のシステムへのつなぎ込みがうまくいかないといった問題が生じる可能性があります。
データをきれいにすることにこだわりすぎない
DX推進を始めるにあたって、自社にどんなデータがあるか棚卸することは重要です。しかし、この取り組みにこだわりすぎるあまり、DX推進が失敗することがあります。
たとえば、IT系の企業ではデータ分析の知識はなくても、ITの知識は十分にあります。そのため、まずデータベースの整備をするところからDX推進に着手しようとします。
データベースの整備にコストをかけると、いわゆる「データをきれいにする」作業だけで複数年かかるプロジェクトになってしまいがちです。データをきれいにすることに注力するあまり、いつまで経っても組織変革は進まず、そこから出てくるはずのインサイトも得られない。そうした状況に陥ってしまい、DXを実現できないまま頓挫する企業も少なくないのです。
局所最適ではなく事業全体の最適化を目指す
DXに取り組む場合、社内の局所をそれぞれ最適化していくと、全体で見たときにズレが生じる可能性があります。
たとえば、データを活用して需要予測をする場合、生産部門だけで局所的に意思決定をするのではなく、仕入部門や営業、マーケティング部門なども含め、事業全体を最適化する意識を持ちましょう。
生産部門だけで需要予測をした場合、「現在の生産の状況がずっと続くとしたら、むだに作りすぎないよう生産数を抑えるべきである」という結果にたどり着くでしょう。一方で、営業やマーケティング部門では「いかにして製品の販売数を増やすか」という観点でDXを進めています。
両者が連携せずそれぞれの最適化を進めていくと、「販売数を増やす方法を見つけたが生産数が足りない」といった状況が起こりえます。
DXを実現して企業の競争力を高めよう
新型コロナウイルス感染症は、世の中にさまざまな変化をもたらしました。企業活動や人々の生活にIT・デジタル技術が急速に浸透したこともその1つです。こうしたIT・デジタル技術の広がりや顧客ニーズの多様化によって、今後企業にはより多くのデータが集まるようになります。この機会にDXを進め、データドリブンな意思決定ができる組織を作ることで、企業の競争力を高めましょう。
データ分析や活用、DX推進に関するお悩み、弊社製品の機能についてご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。