今回の記事では、数多くあるSaaSツールから自社に合った適切なSaaSツールの選定〜導入までの過程について解説していきます。
この記事を通して、自社に合ったSaaSツールの選定〜導入ができることを目的としています。

 

執筆者のご紹介

村上
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　エンジニア事業部
経歴：理系大学院を卒業後、株式会社メンバーズに入社
データエンジニアとして不動産ディベロッパーのクライアント様に常駐
Excelを用いたデータ整理の手法を提案し、開発し、運用しています。
またクライアント様のDX化とデータ基盤構築開発のアドバイスを担当しています。

續
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　エンジニア事業部
経歴：情報系高専を卒業後、株式会社メンバーズに入社。
2024年9月までイベントプラットフォーム運用企業にてデータ関連業務の支援を行いました。
現在は、Azureを用いた検索拡張生成 (RAG) システムの開発を行っています。

 

目次
01.| そもそもSaaSツールとは？
　　SaaSの定義
　　一般的にどのようなツールが対象となるのか
02.|SaaSツールを使用するメリット
　　インターネットが接続できる環境があれば、どこでも利用できる
　　初期投資のコストを削減できる
　　スケーラビリティが高い
　　クラウドサービス事業者による管理
03.|データの専門家が考える、何を基準にSaasツールを選定すべきか
 　　ニーズの明確化
　　業務で使用するツールとの適合性・統合性
　　ユーザビリティ（ツールの操作性）
　　セキュリティとコンプライアンス
　　コストパフォーマンス
04.|データの専門家が利用する代表的なSaaSツール
　　Amazon Redshift
　　Google BigQuery
　　Snowflake
　　Azure Synapse Analytics
05.|Saasツールは導入してからの活用が本番
06.|まとめ

 

そもそもSaaSツールとは？

SaaSの定義

SaaSは『Software as a Service』の略称で、サースまたはサーズと呼びます。
SaaSは、クラウドサービス事業者が提供するソフトウェアをインターネット経由でユーザーが利用できる仕組みです。利用契約を結ぶことで即座に利用できることが大きな特徴です。無料版やトライアル版を提供しているサービスも存在します。

一般的にどのようなツールが対象となるのか

代表的なツールとして下記のものが挙げられます。(一部ご紹介)

・オンライン上でオフィス環境を提供する
　Google Workspace(Google社提供)
　Office365(Microsoft社提供)

・Web会議
　Zoom(Zoom社提供)
　Skype(Microsoft社提供)
　Google Meet(Google社提供)

・ビジネスチャットツール
　Slack(Salesforce社提供)
　Gmail(Google社提供)
　Teams(Microsoft社提供)

 

SaaSツールを使用するメリット

 

SaaSツールの導入には、様々なメリットがあります。


1.インターネットが接続できる環境があれば、どこでも利用できる
　SaaSツールはインターネット経由でアクセス可能なため、インターネット接続ができる環境であれば、どこでも利用できます。リモートワークなど、従業員の柔軟な働き方を実現する一助ともなります。

2.初期投資のコストを削減できる
　SaaSツールは、既に開発されているサービスを利用するため、独自に開発する必要がなく、開発費用や設備追加などの初期投資のコストを削減できます
　基本的に買い切り型の購入ではなく、定額で一定機能を利用できるサブスクリプション型の課金や、利用量や機能に応じて料金も変動する従量課金があります。一般的にはどの利用形態でも必要なくなればすぐに解約可能です。また、コスト管理の観点(特に従量課金制)では、上限を設定してアラートをあげる・サービスを止めるなどの仕組みは存在しているため、使いすぎも防げます。

3.スケーラビリティが高い
　SaaSツールは、ユーザーのビジネス用途に応じてリソースや機能を容易に拡張・縮小できるため、突発的な需要の増減に柔軟に対応しながらシステムを運用できます。必要な機能があれば簡単に追加し、不必要な機能は削除することが可能です。

4.クラウドサービス事業者による管理
　多くのSaaSツールは、クラウドサービス事業者が管理するサーバー上に設置されており、バージョンアップやセキュリティ対策も行ってくれます。
　また、クラウドサービス事業者は常に最新の機能やセキュリティパッチを適用してくれるため、利用者は常に最新の状態で利用できます。

 

データの専門家が考える、何を基準にSaasツールを選定すべきか

 

1. ニーズの明確化
自社の業務課題や目標を明確にし、ニーズを把握することは必要不可欠です。ニーズが明確でないと、適切なSaaSツールを選定することができません。適していないツールを導入すると、課題が解決できず、無駄な労力やコストが発生します。そのため、ニーズを把握することが適したSaaSツールを導入するための重要な第一歩となります。

2. 業務で使用するツールとの適合性・統合性
普段業務で使用しているツールやシステムと連携ができるか、またその連携が容易であるかも重要な観点です。普段使用しているツールや既存システムと連携が取れない場合、導入したSaaSツールを使いこなせず、期待した効果を得られないことがあります。そのため、自社で使用しているツールが検討中のSaaSツールとの連携が可能かどうかは、重要な選定基準となります。

3. ユーザビリティ（ツールの操作性）
当然、使いやすさも選定要素の一つです。操作性が複雑だと、活用する人が少なくなり、せっかく導入しても誰も使わなくなる可能性があります。そのため、操作性が優れたツールを選ぶことが重要です。ツールによってはトライアル版が用意されている場合があるため、事前にトライアル版を使用してみることで選定がスムーズかつ的確になります。

4. セキュリティとコンプライアンス
SaaSツールを導入する上で、セキュリティは重要な要素の一つです。特に個人情報や機密情報を扱う場合、SaaSプロバイダーがどのようなセキュリティ対策を講じているのか、また法令遵守の状況を確認する必要があります。セキュリティが不十分だと、問題が発生した場合に対応が遅れたり、二次被害を引き起こす可能性があります。そのため、コンプライアンス要件とプロバイダーのセキュリティポリシーを照らし合わせて確認することが重要です。

5. コストパフォーマンス
SaaSツールのコストも重要な要素です。初期投資や運用コストだけでなく、導入後の効果（業務効率の向上、売上の増加など）を考慮し、そこから得られる利益や効果を算出することで、適切なコストが判明します。ツールによって料金体系が異なるため、担当者と確認しながら選定することで、無駄なコストを支払うことなく業務効率を高めることができます。

 

データの専門家が利用する代表的なSaaSツール

 

Amazon Redshift

機能

コスト

特徴

 

Google BigQuery

機能

コスト

特徴

 

Snowflake

機能

コスト

特徴

 

Azure Synapse Analytics

機能

コスト

特徴

 

Saasツールは導入してからの活用が本番

 

SaaSツールは導入しても、ツールを活用してくれる人がいないと効果がありません。
活用されない大きな理由として、「社内に浸透していないので活用しづらい」というものが挙げられます。
社内に浸透していない理由として、以下のような例があります。

  1. SaaSツールの使い方がわからない。または問題発生時の対応がわからない
  2. 既存の業務に慣れているため、新規で覚えるのが難しい
  3. ツールを使うのに抵抗がある

これらの理由でSaaSツールが活用されずにいます。

そのため、SaaSツールを導入したら社員に導入の目的やメリットなどを伝える必要があります。
更に以下のことを行うとツールの活用促進に繋がります。

1.SaaSツールのワークショップの開催
　ツールの導入時に、社員に対してSaaSツールのワークショップを実施します。実際の業務でどのように使うか、どのようなメリットがあるのかを示してあげることで、不安を解消し活用を促進します。

2.マニュアルを展開
　ツールのマニュアルを展開することで、社員が新規で覚える必要がありません。また問題発生時の対応を記載することで社員は安心してツールを活用します。

3.フィードバック対応
　SaaSツールは導入しただけでは意味はなく、定期的に社員の意見をフィードバックをしてもらい改善することも重要です。改善した情報を小まめに発信することで、使う環境を整えます。

SaaSツールは導入するだけでは意味がありません。導入して活用されて結果を出してこそ初めて意味があります。計画的な導入と定期的な改善を通じて、社員が使いやすい環境を整えることが重要です。

 

まとめ

 

SaaSツールは、インターネット経由で提供されるソフトウェアであり、企業にとって多くのメリットを提供します。導入は容易でインターネット接続があればどこでも利用可能で、業務の柔軟性が向上します。
ツールの選定時には、自社の業務課題や目標を明確にし、ニーズを把握することが重要です。
更に既存の業務ツールとの適合性や統合性、ユーザビリティ、セキュリティ、コストパフォーマンスを考慮する必要があります。

SaaSツールは導入してからの活用が本番です。社内浸透が鍵であり、ワークショップやマニュアル展開、フィードバック対応を通じて、社員が使いやすい環境を整え、そのツールの効果を最大化することが重要です。

このように、SaaSツールを効果的に選定・活用することができれば、企業のビジネスに大きく貢献できるでしょう。

 


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データアドベンチャーのサービスご紹介

 

執筆者のご紹介

青木
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部
データアナリストとして、これまでに様々な企業のデータに関わる業務（データ抽出、分析、相談、ダッシュボード実装など）を担当いたしました。特にGCP関連やExcelに強いです。

 

目次
01.| データドリブンマーケティングとは?
02.|データドリブンマーケティングが浸透した背景
03.|データドリブンマーケティングのメリット
04.|データドリブンな意思決定をするために必要な手順
05.|失敗しないために何が重要か
06.|まとめ

 

データドリブンマーケティングとは?

 

データドリブンとは、直訳すると「データ駆動」となります。
ビジネスの文脈での意味は、課題解決策の考案や意思決定の根拠として、売上データやWEB解析データなど、「データに基づいて」判断やアクションを行うことです。
ちなみに「ドリブン（driven）」という言葉には「何かを基にした意思決定」などの意味が含まれています。

つまり、データドリブンマーケティングとは、オンライン・オフラインを問わず取得した売上データ、ユーザー行動データなど複数のマーケティングデータに基づいて、経験や勘のみに頼らず、データ主導で客観的に判断するマーケティング手法をいいます。定量的な評価ができることから、KPIなどの指標を設けて比較できる場合はスピード感のある判断が可能です。

 

データドリブンマーケティングが浸透した背景

 

デジタル技術が発達した現代では、企業も個人もデータを通じたコミュニケーションが活発な時代となりました。

このように売上データ、ユーザー行動データ、顧客対応データ、広告データ、Eメール配信データ、会員データ、位置情報など、マーケティングに活かせる可能性がある膨大なデータを蓄積できるようになりました。そして、これらは重要な資産となります。データを蓄積していれば、あらゆる比較や高精度な分析・機械学習モデルの構築などが行えます。

これらを活用し、競争優位性を得るためのデータ活用が不可欠になった点が、データドリブンマーケティングが浸透した背景です。
また、実績データの即時性から費用対効果やKPI進捗についても日々把握できるようになり、データに基づいた判断がしやすくなった点も大きいでしょう。

 

データドリブンマーケティングのメリット

 

1.正確な予測ができ（＝コスト削減につなげられる）、顧客満足度を向上させることができる

時系列データ、実績データなどの過去データを蓄積できていれば、予測して、消費者のニーズに応えることもできます。データが多ければ予測精度も上げられるでしょう。
より正確な予測ができ、最適な量やニーズが分かれば新商品の開発につなげることもできるかもしれません。また、これらを機械的に行うことで、より意思決定のスピードを上げることができます。

 

2.属人化を防ぎ、具体的に把握できる

経験や勘のみに頼ることのない、データによる根拠に基づいた意思決定ができるため、属人化を防ぐことができます。また、経験をもとにした仮説が、データによって補完・補正され、より筋の良いものになります。

例えば、あるスーパーマーケットで「13:00～15:00に女性の購買がとても多い」と店長から報告があったとします。「とても多い」は店長の肌感覚ですが、データをみれば実際にその時間帯に店舗にいなくとも、一定期間の「購買客の属性データ・売上時間データ・売上金額データ」からおおよその傾向をつかむことができます。また、データにより他の時間帯との売上の比較もでき「とても多い」を「〇割多い」など店長の主張を客観的に表すことができます。

 

3.課題や改善策をみつけることができる

課題について、データから以下の状況が判明し、改善策を検討することができます。

課題（例１）…ECサイトでスマートフォンユーザーはカートまで商品を入れるのに、その先の決済が完了されない
データから判明した状況…スマートフォンのカート画面ではキャンペーンバナーが表示され、そちらに誘導されるユーザーが一定数いた。
改善策…スマートフォンのカート画面のキャンペーンバナー表示をやめ、ユーザーの意識が分散しないように画面設計を修正する。

課題（例２）…メールよりもXからの流入が多いようだ
データから判明した状況…メールからの誘導を試みていたが、会員はXをよく利用し、そちらの閲覧が多いようだ。
改善策…会員の行動傾向を再度分析し、どのメディアのアプローチが有効か、メディアのあり方と施策を検討する。

このように、データに基づいて客観的にボトルネックや新たな発見、弱点、課題をみつけることができます。

 

データドリブンな意思決定をするために必要な手順

 

1.指標とKPIを設定する

データに基づいた意思決定をするには、基準が必要です。
KPIは組織内で「何を」「いつまでに」のような達成状況を分かりやすく、共通で把握できる基準です。また、KPIから具体的な改善施策などが導き出されますが、進捗により必要に応じて戦略を調整することも可能です。
KGIを踏まえたうえで、指標を決め、KPIを設定しましょう。

 

2.適切なデータを収集する

データをそのまま使用することもあれば、何かと組み合わせた指標を作ることもあります。
マーケティングデータといっても多種多様です。「粒度が異なるもの」「ある時点での情報のもの」「最近取得を始めた新しい指標のもの」など、なかには「なかなか活用できそうにない」データもあるかもしれません。
データの仕様を理解したうえで、目的に応じた適切なデータを収集しましょう。

 

3.データを加工する・可視化する

データを加工することで、様々な粒度でみることや、組み合わせて目的に応じた指標を作成することができます。
また、可視化は一目で状況を把握できる大変便利な機能です。時系列や前年同月比較など、現状がどのような位置づけなのか、目標に対しどれくらい近づいているのか、グラフや表に表すだけで視覚でインプットできるため、大変効率のよい手法です。

 

4.データを分析する、示唆を得る、仮説を立てる

データ分析によって得られた要素について、示唆を得られたり、仮説を立てることができます。
「ECサイトでスマートフォンユーザーはカートまで商品を入れるが、カートのページからキャンペーンページに遷移しているケースがあるようだ」
WEB解析ツールやダッシュボードでは、このような課題が見えてくるかもしれません。ここからさらに高度な分析を必要とするケースもあるかもしれません。

 

5.施策や計画を策定・実行する

仮説を立てられたら、それを元に改善策や施策（アクションプラン）が見えてくると思います。

仮説：スマートフォン版のサイトではカートのページでキャンペーンバナーが表示されるようになっていた。キャンペーンバナーを表示させないようにすれば決済率が向上するのではないか。
改善策・実行：スマートフォン版のサイトのキャンペーンバナーの表示をやめる。
別の仮説や施策：スマートフォンでは画面の大きさに対し、表示バナーのインパクトが強いかもしれない。もっと効果のある表示場所やタイミングを検討し、表示バナーの効果を検証する。

 

6.効果測定する

改善策や施策について策定・計画ができたら、引き続きデータ収集を行い、事前事後などで比較し、どれくらい改善できたか、効果があったのかを測定しましょう。
１回限りの効果測定ではなく、時期によってはほかの要因もみえてくるかもしれません。
データ収集・仮説・施策の検証サイクルをもって、改善や施策を繰り返すことで顧客満足度や実績の向上につなげることができます。

 

データドリブンマーケティングに失敗しないために何が重要か

 

データを保有しているだけでは何もアクションを起こせません。活用できる状態になってから初めてデータドリブンマーケティングを行える状態になります。また、データをどのように扱ってよいか、そもそもどのようなデータがあるのか把握する必要もあります。
特に重要なポイントは３つです。

 

1.ゴール地点とアクションプランをしっかりと定める

データから色々なことが見えてくると、当初の目的を見失ったり、方向性が変わりがちです。データドリブンマーケティングでは、目的（ゴール）とアクションプランをしっかりと定めることが重要です。

 

2.事業部内、自社内にあるデータを整備・把握する

自動でデータを蓄積する仕組みもあれば、事業部内の担当者が保有しているデータがあり、それらを活用したいケースもあるでしょう。無理のない運用方法が定まれば、事業部内の属人化した特殊なデータも自動化や活用につなげることができます。
また、自社ではどのようなデータを保有しているのか、データがない場合は作ることができるのか、自社内のデータを把握することで今後のアクションプランを検討することができます。

 

3.データ人材のスキルを確保

解析ツールや可視化などのダッシュボードから得られる示唆もありますが、より高度な検証や複雑な定義に則った分析になると、データ分野に特化した人材が必要となります。
誤った方法でデータを操作してしまっては、活用できるデータも意味のないものになってしまいます。

 

まとめ

 

今や企業がマーケティングデータを保有しているケースは少なくありません。
しかし、データはただ保有しているだけでは意味がなく、活用できる状態で初めてデータドリブンマーケティングが行えるようになります。そして、データは重要な資産となります。
データを基に状況を把握できたり、課題がみえたり、ボトルネックを見つけることができ、数値を使用して効果を測定・検証することができます。
過去にどのようなことが起きていたか、また、過去データが多ければ予測モデルのような機械学習を行うこともできます。
そこに経験や勘は必要ありません。つまりデータを扱える人材がいれば、様々な課題解決など顧客満足度向上、事業成長につなげることができます。

 


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データアドベンチャーのサービスご紹介

 

本記事では、LLM（大規模言語モデル）と生成AIとの違いや、LLMのビジネス活用方法をご紹介します。

 

執筆者のご紹介

池田志穂
所属：
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　エンジニア事業部
PM、データアナリスト、エンジニア業務を担当
経歴：
Webデザイナー、Webディレクター、コンサルティング業務に携わり、2019年3月メンバーズ再入社。顧客企業にてマーケティングに活用できるデータを可視化し、経営戦略の意思決定を支援。大規模データを利活用できる構築を行っています。現在、生成AIを学習中です。

目次
01.| LLMとは
02.|LLMの仕組み
03.|類似技術との違い
04.|LLMで処理すべきタスク
05.|LLMの活用状況
06.|LLMをビジネス活用をする上での課題
07.|まとめ

 

LLMとは

 

LLM（Large Language Model）は、大規模なデータセットを基にトレーニングされた自然言語処理（NLP）モデルです。
質問応答、文章生成、翻訳など、多様な自然言語処理タスクに活用され、高精度な結果を提供します。

LLMの種類

代表的なLLMを紹介します。各モデルは異なるアプローチや用途に特化しており、適用されるタスクや目的に応じて選ばれます。

・BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERTは、Googleによって開発された自然言語理解のためのモデルです。特徴的なのは、文脈を双方向（前後の単語）で理解する点です。従来のモデルは一方向で文脈を処理していたのに対し、BERTは文全体を同時に解析し、単語の意味をより正確に捉えます。この特性により、質問応答や文脈に基づいた情報抽出など、様々なNLPタスクで高い性能を発揮します。

・GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）

GPT-4は、OpenAIによって開発された大規模な生成系言語モデルです。Transformerアーキテクチャを基盤にしており、主に文章生成に強みを持ちます。大量のテキストデータを事前学習し、生成タスク（文章生成、要約、質問応答など）で優れた性能を発揮します。GPT-4は、前バージョンに比べて大規模で高度な推論能力を持ち、自然で流暢な文章を生成する能力が向上しています。

・LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）

LaMDAは、Googleが開発した対話型の大規模言語モデルで、特に自然な会話生成に焦点を当てています。LaMDAは従来のモデルよりも、トピックに沿った柔軟で意味のある対話が可能で、長期的なコンテキストを保ちながらユーザーとの対話を続けられる能力があります。例えば、オープンドメインの会話（雑談など）でも、意図をしっかりと理解して応答します。

・Claude

Claudeは、Anthropicによって開発された言語モデルで、倫理的かつ安全なAIの使用を重視しています。Claudeの目標は、安全性と信頼性の高い対話型AIを提供することです。Anthropicは、AIによるリスクを最小限に抑え、透明で説明可能なAIを目指してClaudeを開発しました。Claudeは、複雑な質問応答や会話をこなす能力に加えて、利用者の安全性を確保するためのフィルタリング機能や制御機構が強化されています。

 

LLMの仕組み

 

LLMは、自然言語を理解し生成するために、さまざまな仕組みを利用しています。主なプロセスとして、トークン化、文脈理解、エンコード、デコード、確率出力があります。

・トークン化

トークン化は、テキストを機械が処理しやすい単位に分割する工程です。テキストはそのままではモデルに入力できないため、まず単語やサブワード、さらには文字単位に分割します。例えば、「今日は天気がいい」という文は、「今日」「は」「天気」「が」「いい」といったトークンに分けられます。これにより、モデルはテキストの内容を細かく解析できるようになります。

・文脈理解

LLMは、入力されたテキストの文脈を理解するために、前後の単語やフレーズを考慮します。例えば、「リンゴを食べるのが好き」と「リンゴは赤い」という文があれば、「赤い」がリンゴの色を指していることを理解します。この文脈理解は、モデルが次に来る単語を予測する際に重要な役割を果たし、適切な反応を生み出します。

・エンコード

エンコードは、トークン化された単語やフレーズを数値データに変換する処理です。テキストそのものは機械学習モデルで扱えないため、トークンは「埋め込みベクトル」と呼ばれる数値に変換され、モデルが計算しやすい形になります。この過程を通じて、モデルはテキストの意味や文脈を理解するための特徴量を抽出します。

・デコード

デコードは、モデルが生成した数値データを、人間が理解できるテキストに戻す処理です。エンコードによって得られた数値ベクトルは、最終的に実際の言葉に変換されます。例えば、モデルが「今日は天気がいい」という文章を予測した場合、その数値データが「今日は天気がいい」というテキストに変換され、ユーザーに表示されます。

・確率出力

LLMは、次に出力する単語を確率的に選びます。モデルは、文脈に基づいて各単語に確率を割り当て、最も適切な単語を予測します。例えば、「今日は天気がいい」の後に続く単語として「晴れ」「曇り」「雨」などが考えられる場合、モデルはそれぞれに確率を割り当て、最も確率が高い単語（例えば「晴れ」）を選んで出力します。このように、確率的な予測を使って自然なテキストを生成します。

これらのプロセスを通じて、LLMはテキストを効果的に理解し、適切な応答や生成を行います。

 

類似技術との違い

 

LLMはテキスト生成に特化した技術で、生成AI、AI、RAG、機械学習とは異なる目的に対応するため、使い分けが重要です。

技術

概要

主な違い

生成AI

テキスト、画像、音声などのコンテンツを生成するAI技術全般。

生成AIは、テキスト、画像、音声など多様なコンテンツを生成する技術全般。LLMはその中でも「テキスト生成」に特化。

AI（人口知能）

人間の知能を模倣するコンピュータシステム全般。機械学習や深層学習も含む。

AIは広範な技術で、LLMはその一部。
LLMは「言語処理」に特化したAIの一形態。

RAG（Retrieval-Augmented Generation)

外部データベースや検索を利用して、生成内容を強化する技術。

RAGは情報検索を組み合わせて生成を行う。
LLMは事前学習したデータのみを基に生成。

機械学習（ML）

データからパターンを学び、予測や分類を行う技術。

機械学習はテキストだけでなく、画像、音声、数値など多様なデータに対応。LLMはテキストデータに特化した機械学習モデル。

 

LLMで処理すべきタスク

 

LLMは、自然言語を理解し生成する能力を持ち、さまざまなタスクに利用できます。
主な用途としては、文章生成、質問応答、要約、翻訳などが挙げられます。例えば、与えられた入力から意味を理解し、適切な応答を返したり、長文を要約したりすることができます。また、LLMは、対話型AIとしての役割も果たし、ユーザーと自然に会話を行うことが可能です。さらに、文法チェックや文章のリライト、感情分析なども得意としています。複雑なテキストや専門的な内容にも対応できるため、企業のカスタマーサポートや教育、コンテンツ生成など、多岐にわたる分野で活用されています。

 

 

LLMの活用状況

 

メルカリはLLMを活用し、商品説明の自動生成を実現。ベネッセもLLMでキャッチコピーや教材説明文を作成しており、これにより商品やサービスの魅力を効率的に伝える説明文がAIによって自動生成され、企業の負担軽減に寄与しています。生成AI（特にLLM）は商品説明や広告制作、学習支援など多方面で効率化と新しい価値創造に貢献しています。企業が競争力を高めるためには、経営層のビジョン、適切な投資、社員のスキル向上が重要であり、今後、生成AIによる業務変革が進み、企業の競争優位性を高める技術となると予想されています。

 

 

LLMをビジネス活用をする上での課題

 

LLMをビジネスで活用する際には、いくつかの重要な課題があります。

 

誤った出力のリスク：LLMは高精度な自然言語生成を実現していますが、必ずしも正確な情報を提供するわけではありません。誤った情報を提供すると、顧客の信頼を損ねたり、法的な問題を引き起こす可能性があります。

データ依存性：LLMのアウトプットは学習データの多様性や品質に依存します。不完全または偏ったデータで学習すると、出力結果も不正確でバイアスがかかる恐れがあり、ビジネスの意思決定に悪影響を与えることがあります。

著作権問題：LLMは膨大なデータを学習する際、著作権で保護されたコンテンツを無断で使用してしまうリスクがあります。ビジネスで生成されたコンテンツが著作権侵害にあたる場合、法的な問題が発生する可能性があります。

セキュリティ：LLMが機密情報や個人データを含む場合、その情報が不正に出力されるリスクがあります。セキュリティ対策を十分に講じないと、プライバシー侵害やデータ漏洩が発生する恐れがあります。

人材不足：LLMの運用には高度な技術が必要であり、適切なスキルを持つ人材が不足しています。企業は専門的な人材の採用や育成を進める必要があります。

 

これらの課題を解決するためには、データの整備やセキュリティ対策、適切な人材の確保が不可欠です。データアドベンチャーでは、これらの課題に対し、データアナリストやデータエンジニアを中心にプロフェッショナル人材が在籍しているため、包括したご支援が可能です。

▶関連プレスリリース

データ活用における生成AI導入・活用支援サービスを提供開始 データ抽出・集計・本番移行の作業時間を8割削減

 

 

まとめ

 

LLMは、自然言語処理の精度向上により、ビジネスや技術革新に大きな影響を与えると予想されます。特に、商品説明の自動生成やカスタマーサポートの効率化、コンテンツ作成支援などでの活用が進み、業務の自動化とコスト削減を実現します。今後は、医療や法律など専門分野にも応用が広がり、複雑な問題解決をサポートするツールとなるでしょう。また、生成AIの進化により、より自然な対話型AIの実現が期待されます。技術の信頼性向上とセキュリティ対策が課題ですが、LLMは企業の競争力強化に貢献する重要な技術となります。


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データ利活用の需要は年々増加しています。この背景には、生成AI技術の急速な普及があり、多様な分析手法が利用可能になったことや、自社の情報をAIに回答させるRAG（検索拡張生成）などの技術への注目があります。
これらの技術を活用して競争優位性を確保するには、保持しているデータの品質確保が不可欠で、正しいデータを必要なタイミングで安全に使用するために、データマネジメントの取り組みが重要となります。
この記事では、データマネジメントの概要と実践方法について解説します。 

執筆者のご紹介

佐々木 渉
所属：
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　サービス開発室
大手小売企業のクライアント様にて、メタデータ管理やデータセキュリティ管理などのデータマネジメント領域の支援や、データ分析基盤のデータ連携業務を担当。
職歴：
サービス業の店舗営業部にて、複数店舗のマネジメントやシステム導入の推進、データ分析から施策策定まで、幅広いビジネス業務を経験。その後メンバーズに入社、データアナリスト・プロジェクトマネージャーとして従事。

目次
01.| データマネジメントとは
02.|データマネジメントの重要性
03.|生成AI活用におけるデータマネジメント
04.|データマネジメントの領域とプロセス
05.|具体的実行手順
06.|実行に必要なスキル
07.|メンバーズデータアドベンチャーでのデータマネジメント支援事例
08.|まとめ

 

データマネジメントとは

 

データマネジメントとは、文字通り組織のデータを管理することです。

具体的には、組織がデータを必要とした時にいつでも正しく安全に活用できるように維持・管理をする取り組みのことで、データの生成、収集、処理、活用、廃棄における一連の流れ（データライフサイクル）を管理するプロセスのことを指します。

一概に管理と言っても、スコープは広範であり、データの説明の管理や、生成から活用までの経路の可視化、アクセスの監視などもデータマネジメントに含まれます。そのため、幅広い知識とリソースが求められます。

 

データマネジメントの重要性

 

生成AIの躍進により、自社データの品質を高める重要性はより高まっています。

専門家以外でも様々な分析手法を採用可能になったことで、データ分析に取り組む敷居は下がってきています。 分析から結果を出す工程自体の取り組みやすさは平準化される流れになっています。その状況下で競争優位性を確立するためには、データ利活用の中でも「戦略」と「データ」で差別化することが重要になり、高品質なデータをスピーディに準備できる企業が優位な立場に立てる可能性が高くなると考えます。

このような背景を踏まえ、データを効果的に利活用するプロセスは以下の通りです。

  1. 戦略策定：ビジネスゴールに沿ったデータ活用戦略を構築
  2. データ収集・整備：必要なデータを収集し、整理して分析しやすい形に変換
  3. 可視化や機械学習による分析：データを視覚化したり機械学習手法を用いて分析する
  4. ビジネス活用：分析結果を基にビジネスに活かす

良い戦略が構築できていても、ビジネス要求に対応した使えるデータが揃っていなければ、分析フェーズで良い手法を適用できたとしても成果に結びつかない可能性が大きくなります。

「Garbage in Garbage out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）」という言葉がある通り、使えるデータが整備されていない場合、分析結果が誤った方向に導かれてしまいます。

また、データ分析はデータの準備工程（データを探し、品質チェックを行い、処理を行う）に多くの時間を要しますが、適切なデータマネジメントを実施することで、その工数の削減が期待でき、より効率的なデータ分析を実現することができます。

 

生成AI活用におけるデータマネジメント

 

生成AI活用においても、データマネジメントは欠かせません。
生成AI導入の代表的なユースケースは以下のようなものが挙げられますが、自社のデータを活用する場合であれば、データ品質の確保は非常に重要です。

技術面でいうと、自社ドキュメントから情報を検索して応答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）や、生成AIモデルに自社の情報を学習させるファインチューニングは、いずれも入力するデータの質に大きく依存しています。
それらは、既存のデータパターンに基づいて応答を生成するため、不完全なデータを与えると、その情報に基づいて誤った回答が生成されるリスクがあります。
不完全なデータの例としては、以下のようなケースが挙げられます。

このようなデータ品質やプライバシー・セキュリティを考慮せずに生成AIを導入すると、結果として誤ったビジネス判断を引き起こしたり、手戻りを発生させることで、費やしたリソースを無駄にする可能性が非常に高まります。したがって、生成AIを導入する際はデータマネジメントを十分に考慮することが重要です。

 

データマネジメントの領域とプロセス

 

データマネジメントの知識体系をデータの専門家によって解説している書籍のDMBOK（データマネジメント知識体系ガイド）では、広範なデータマネジメントの概念を11の知識領域に分類して定義しています。

図1

*図1出典：『データマネジメント知識体系ガイド　第二版』　DAMA International編著、DAMA日本支部、Metafindコンサルティング株式会社 監訳、日経BP
https://www.dama-japan.org/DMBOK2ImageDownLoad.html#top（2024年11月22日に利用）

 

円の中心にデータガバナンスが置かれ、外側にそれぞれの機能が示されています。

データガバナンスとは、データマネジメントを統括し、各領域の実行を監督するための枠組みです。具体的には、課題の特定、アクションの整理、ルールの策定などを行い、データ管理の信頼性とセキュリティを確保します。これにより、データマネジメントの成果を最大化することを目指します。

他のそれぞれの機能については下表を参照ください。

 

知識領域

概要

データアーキテクチャ

データの生成から活用までの設計

データストレージ・オペレーション

データベースの維持と管理

データ統合と相互運用性

様々なデータソースからのデータの統合

データモデリングとデザイン

データ同士の対応関係の可視化

参照データとマスターデータ

相互で整合性のあるデータを管理

ドキュメントとコンテンツ管理

非構造化データの管理

データセキュリティ

セキュリティルールの管理運用

データ品質

データ品質の向上と管理

データウェアハウジング

データ分析基盤の管理とデータ提供

メタデータ管理

データを説明するデータの管理

 

また、DMBOKピラミッドというフレームワークでは、前項に記載した11の知識領域をピラミッド化し、フェーズ毎にどの領域に取り組むかを図化しています。

 

データマネジメントの取り組みが不十分だった際に起きうる問題例の一部をピラミッドのフェーズ単位で記載しました。複数の領域・フェーズを跨いで発生する問題もあるため、この表現はあくまで例として参照ください。

図2
Aikenのピラミッドを引用し、和訳・解釈を記載した図

*図2　Aikenのピラミッドを引用し、和訳・解釈を記載した図　
出典：SAP Community『Why HR Data Management Strategy is important in your HR Transformation』（2024年11月22日に利用）

 

実行方法

 

データマネジメントのプロジェクトにおいて、優先度は組織の状況によって異なります。

データマネジメントの領域は多岐にわたるため、どこから着手すべきか悩む方が多いかもしれません。

まず、組織のデータマネジメントの全体像を把握するため、DMBOKの11の知識体系を用いて現状を評価し、データライフサイクル内の状況と課題を整理することを推奨します。

このプロセスは、単一の課題を解決するだけでなく、全体のデータマネジメントを俯瞰することで相互に関連する問題を理解し、根本的な改善を図ることが目的です。

各領域の強みと弱みを把握し、優先順位を設定することで、場当たり的な対応を避け、改善後もデータが効果的に活用されない状況や同様の問題の再発を防ぐことができます。

実行については、DMBOKの「データマネジメント成熟度アセスメント」でプロセスが定義されており、「ステークホルダーからの情報収集」「領域毎の評価」「アクション特定・ロードマップ策定」「改善」「再評価」をおこなうフレームワークがあるため、それを採用し体系的に進行することを推奨します。

また、この評価と実行のプロセスには、データマネジメントに関する専門的な知見が必要です。社内にデータマネジメントに精通した人材がいない場合、データガバナンスやデータ品質、データ戦略に関する経験を持つ外部の専門家を調達することを推奨します。

 

実行に必要なスキル

 

データマネジメントは組織全体の取り組みであり、一人がすべてのスキルを持つ必要はありません。ITや分析などの専門領域のスキルは、それぞれの部門で保有していれば問題ありません。
データマネジメントを実行するために必要なスキルは以下の通りです。

ただし、データマネジメント、および、データガバナンスの推進者は、各専門領域の担当者やビジネス部門の担当者、データオーナーなど、幅広いレイヤーのステークホルダーとのコミュニケーションを通じて、組織全体のガバナンスを適用することが求められるため、専門知識からプロジェクト推進力まで、広範なスキルが必要となる場合があります。

 

 

メンバーズデータアドベンチャーでのデータマネジメント支援事例

 

弊社でデータマネジメント領域の支援をした事例として、グループ企業間の多岐にわたるデータを収集した分析基盤の運用を行っているクライアント様における、データマネジメント支援について紹介します。


データレビュー

目的：新規連携、提供するデータの詳細を把握し、リスクに対処する。
内容：プロジェクトで取り扱うデータについて、プロジェクト推進側にレビューを実施し、利用目的、データの経路、データの仕様、個人情報の取り扱い方法などの把握を行い、適切なデータの管理を行うと共に、リスクを特定し、問題を未然に防ぐ。

データ一覧管理

目的：分析基盤で保持する全社のデータを一元化し、業務効率を向上させる。
内容：収集・加工・提供されるデータのメタデータを統一して管理。データの流れの可視化や検索性の向上を行い、データ利用者や分析基盤の担当者が迅速に必要な情報にアクセスできる環境を整備する。

データカタログの運用

目的：データの利便性とセキュリティを同時に確保し、データの検索と安全な活用を支援する。
内容：データウェアハウスに連携しているテーブルの情報をカタログに登録し、テーブル・カラムの説明や個人情報の有無などを明示。利用者の効率的なデータ活用と、安全性の担保をサポートする。

データセキュリティ対応

目的：データのセキュリティを確保し、情報漏洩リスクを低減する。
内容：保持しているデータに対してカラム単位で個人情報レベルのチェックを行い、セキュリティリスクを最小限に抑えるための管理体制を整備する。

まとめ

 

本記事では、データマネジメントの重要性について紹介しました。

データマネジメントは、データ利活用戦略の成果を向上させるために欠かせない取り組みです。分析手法やツールの選定に目が行きがちですが、最も重要なのは「良いデータを必要なタイミングで利用できること」です。

データマネジメントの実行は、非常に広範な領域にわたり、専門知識からプロジェクトマネジメントの能力まで、多様なスキルが求められます。このため、実行には高い難易度がありますが、この記事を通じてデータマネジメントに興味を持っていただければ幸いです。

弊社では、データマネジメントの支援を行っており、状況に応じた提案が可能ですので、ぜひお問い合わせください。

 


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参考文献

・ゆずたそ (著, 編集), はせりょ (著), 株式会社風音屋 (著) 「データマネジメントが30分でわかる本」
・データマネジメント研修【MIXI 23新卒技術研修】
https://speakerdeck.com/mixi_engineers/2023-datamanagement-training

JTUG主催『オープンデータバトル-地方創生編-』にて、弊社社員のエントリー2作品がファイナリストに選出されました。

 

災害チーム：「水とともに生きる街：月島・晴海の歴史と水害リスク」
メンバー：秋山 薫平（リーダー）、柏谷 萌、永島 有菜、松本 春菜

観光チーム：「月島の魅力再発見！飲食店から考える私たちの第二の地元」

メンバー：松本 春菜（リーダー）、浅倉 裕登、小林 日央里、竹蓋 美咲
フィールド調査協力メンバー：波田野 猛、本田 紗穂

上記決勝戦のため、2024年12月6日に開催される、JTUG主催の『Japan Tableau User Group 2024 総会 Tableau Festival - New Frontier -』にて弊社メンバーが登壇・司会進行を務めます。

 

イベント概要

イベント名：Japan Tableau User Group 2024 総会 Tableau Festival - New Frontier -
日時：2024年12月6日（金）11:00 〜 20:00
場所：ハイブリッド開催
参加費：無料
詳細・お申し込みはこちら：https://techplay.jp/event/958657

 

登壇セッション

セッション名：オープンデータバトル　決勝戦
タイムテーブル：13:40〜14:25
ナビゲーター：木下 優人（きのぴー）
登壇者：松本 春菜、秋山 薫平
セッション名：Tableau文化祭　コミュニティのライトニングトーク祭
地図Tableauユーザ会「地図をもっと身近に！Tableau×マップの可能性を探求するユーザー会が誕生しました」
タイムテーブル：13:40～15:40
登壇者：松本 春菜

登壇者紹介

秋山 薫平（あきやま くんぺい）

株式会社メンバーズ
メンバーズデータアドベンチャーカンパニー
サービス開発室　サービス開発G
データサイエンティスト

大学、大学院では産業組織論、都市経済学、計量経済学を専攻。位置情報データ、企業データ、病院データなどを用いた実証研究を行う。 これまでMaaS領域グロースのためのデータ分析やCX向上のためのNPS分析業務を経験。
現在は、機械学習やルーティングアルゴリズム分析、GISを活用した解析業務、MaaS領域の試験研究などに従事。

松本 春菜（まつもと はるな）

株式会社メンバーズ
メンバーズデータアドベンチャーカンパニー
サービス開発室　サービス開発G
BIエキスパート

大学院では都市デザインを専攻し、「フィールドワーク」×「地図」に熱中する。
2020年12月DA入社。データマネジメント、データビジュアライゼーション領域を中心に、データ活用におけるコミュニケーション設計と、データ可視化による意思決定支援、データマート整備等を担当。
2022年5月、自社で初のDATA Saber認定（二つ名：Riverstream）。
DATA Saber - Bridge 2nd師匠。地図Tableauユーザ会幹事。
社内活動「ビジュアルアナリティクスラボ」幹事会代表。

Web担当者Forum『Web担　オススメの課題図書』に弊カンパニー社長白井の過去記事コメントがピックアップされました。

データ分析初心者から中級者まで必読！ データ活用の専門家が勧める10冊で悩みを解消

 

コメント元記事：Web担 オススメの課題図書

データ分析を理解するための、オススメ書籍を紹介しております。

EnterprizeZine（2024年11月7日掲載）

データアドベンチャー、顧客先常駐でデータ活用を上流から下流まで支援　ビジネスとデータのハブ役に

 

Biz/Zine（2024年11月8日掲載）

データアドベンチャー、データドリブン経営に向け提案から実行まで伴走 「エキスパート人材サービス」提供

 

「エキスパート人材サービス」についてのプレスリリースはこちら

プレスリリース（PDF）はこちら

DX現場支援で顧客と共に社会変革をリードする株式会社メンバーズ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：髙野 明彦、東証プライム：2130、以下「メンバーズ」）のデータ領域プロフェッショナル常駐サービスを展開する専門組織、メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（カンパニー社長：白井 恵里、以下「データアドベンチャー」）は、データ活用におけるサービスグロース、分析、可視化、戦略策定・推進、基盤構築・運用、マネジメントといったデータ活用全体のプロデュースに特化した支援を行う「エキスパート人材サービス」の提供を開始します。データドリブン経営に向けたデータ活用施策の提案から実行までを、データ活用のエキスパートがシームレスに伴走支援し、ビジネス成果の創出に貢献します。

 

DXで成功した企業の多くが、どのようなデータがビジネス価値を生み出すかを理解しており、意思決定の指針としてデータと分析を広範に活用しています（※1）。このようなデータドリブン経営を行うにあたっては、データ活用戦略の策定や実行、データ人材の育成、データ運用体制やガバナンスの整備などに取り組む必要があります。一方でこれらの推進には高い専門性が求められるため、自社では対応しきれず、コンサルタント、研修サービス、SIerなどにそれぞれアウトソースする企業も少なくありません。しかし、施策ごとの外部委託では地続きのデータ活用プロジェクト推進が難しいうえに、サービスごとにドメイン知識やデータ活用におけるスキルの高さを考慮する必要があります。

データアドベンチャーでは、データ活用の戦略策定・実行から内製化、活用レベルの向上までのすべてのデータ活用施策において、データ領域のプロフェッショナル人材が取引先企業に常駐し、データ活用をシームレスに支援しています。

この度、その中でもデータ活用全体のプロデュースに特化し、データドリブン経営に向けたデータ活用施策を提案から実行までを支援する「エキスパート人材サービス」の提供を開始いたします。

 

（1）サービス内容

エキスパート人材をリーダーとしてアサインし、データ活用におけるサービスグロース、分析、可視化、戦略策定・推進、基盤構築・運用、マネジメントといったデータ活用全体のプロデュースをします。
さらに各種施策は、アサインいただいたデータアドベンチャーのデータ人材や、取引先企業の社員が実行します。
また、各種施策の起案と実行だけでなく、スキルトランスファー・人材育成による内製化支援まで伴走します。

（2）エキスパート人材の専門領域

エキスパート人材は、ビジネスとデータ活用をつなぐハブ役としてデータ活用をプロデュースしつつ、個々の専門領域で取引先企業のデータ活用レベルを向上させます。

（3）特徴

 

エキスパート人材サービスの導入に関する費用、流れ、詳細については、下記資料をご確認いただくか、下記メールアドレスへご連絡ください。

・サービス資料

・お問い合わせ先：data_sales@members.co.jp

※1　DX白書2021（IPA）
https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/qv6pgp0000000txx-att/000093706.pdf
第2部 第4章 3.データの獲得と活用（P63）より

 

 

 

こんにちは。データアドベンチャーの北島です。
今回は、データアドベンチャーのフラッグシップモデルである「エキスパート人材サービス」についてお話ししたいと思います。

執筆者のご紹介

北島史徒
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（以下データアドベンチャー）　サービス開発室 所属
戦略プランナー
データ活用におけるお客様の課題に対して高付加価値のサービスを提供する「エキスパートサービス」の開発や、実際にお客様へ課題のヒアリング〜提案業務を行っています。
経歴：2019年 株式会社メンバーズ入社。顧客専任のデジタルマーケティング運用支援チームのマネージャーとして顧客のデジタルトランスフォーメーション（以下DX）やカスタマーサクセスの推進を支援。2023年からデータアドベンチャーのサービス開発室へジョインし、データをキーに顧客のDX、カスタマーサクセスの推進をサービス開発という立場から後方支援しています。

 

目次
01.| エキスパート人材サービスとは？
02.|どのような人材がいるのか？
03.|導入イメージは？
04.|まとめ

 

 

エキスパート人材サービスとは？

①サービスの特徴

エキスパート人材サービスは、お客さまのDX推進の肝となる抽象度の高いビジネス課題に対して先進的あるいはビジネスインパクトの大きな解決策を提示～実行支援する「高付加価値型の弊社データ活用サービスのフラッグシップモデル」です。


※弊社サービス資料より引用

 

②エキスパート人材はどんなことができる？

サービス導入対象とするお客さまの課題の多くは抽象度やビジネスインパクトの高いものが多く、エキスパート人材に必要なスキルは以下のようなものがあげられます。

 

１）データ活用業務推進
さまざまなステークホルダーと健全な関係を構築し、データ活用全体を推進

２）データ活用戦略策定・推進
サービスを育てるために必要な取り組み、その計画を策定・実行

３）データ活用基盤構築・運用
サービスの成長やビジネス変化に合わせた強固なデータ活用基盤を開発・運用

４）データ活用マネジメント
データが正しく安全に活用されるための包括的な管理体制を構築

５）データ可視化
だれしもがわかる形で知見を可視化し、意思疎通や合意形成のスピードUP

６）データ分析
手に入れたデータを整理・分析し新たな知見や示唆を得て、結果を検証

７）サービスグロース
データから得られた知見を施策に変え、データドリブンな実行を支援



※弊社サービス資料より引用

 

③エキスパート人材サービスとは？

エキスパート人材がお客さまのビジネスを深く理解し、ビジネスとデータを繋げる翻訳家としてデータ活用プロジェクトをプロデュースすることで、お客さまの抽象的なビジネス課題を具体的な解決策として施策に成型しビジネスへ実装するサービスです。


※弊社サービス資料より引用

④サービス概要

お客さまのビジネス課題に対応したサービスを提供します。お客さまのご要望に応じて複数サービスを組み合わせたパッケージプランのご提供も可能です。


※弊社サービス資料より引用

どのような人材がいるのか？

①エキスパート人材の特徴

ビジネス×データ活用プロジェクトをプロデュース・推進できるスキルを持ちながら、個々の保有するデータ技術は得意とする領域が異なります。共通して個々の施策の起案と実行だけでなく、お客さまへのスキルトランス～人材育成に至るまで内製化支援に伴走します。


※弊社サービス資料より引用

②データ人材、エキスパート人材のご支援範囲

戦略策定～活用まで一貫して内製化支援が可能です。（お客さま社員へのOJT・ナレッジの共有）

　
※弊社サービス資料より引用

導入イメージは？

事前に弊社プランナーがお客さまビジネスの課題をヒアリング。
課題を業務に落とし込み業務遂行に必要なスキルを考慮の上お客さまへ人材をご提示し、ご支援内容のすり合わせを行います。


※弊社サービス資料より引用

まとめ

 

弊社のサービス詳細をまとめた資料をダウンロード頂けます。ぜひご活用ください。
エキスパート人材の具体的な取り組みとノウハウをまとめた事例のご紹介について、別途資料のご用意がございます。
ご興味のあるお客さまはお気軽にお問い合わせください。


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