DXとデータ利活用について
本記事では、DXとデータ利活用について、以下の点をお伝えします。
- ・DXとは何か
- ・DX推進におけるデータ活用の役割
- ・日本におけるデータ活用状況と人材
DXの成果がなかなか出ず困っている方や、データ活用の状況や人材についてお悩みの方々に、少しでもお役に立てれば幸いです。
執筆者のご紹介
柏木啓良
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 データエンジニア
顧客企業に常駐し、アナリストが分析に使用するデータマートの作成・保守や機械学習モデル構築のためのデータ作成・整備を担当しています。
安定的なデータ品質や効率的な処理の実装・改善に奮闘しています。
経歴：
生命保険会社のシステム開発部門にて、保守・運用を担い、2023年3月にメンバーズに入社
目次
01.| DXとは？
02.| DXの推進にデータ活用が必要な理由
03.| 日本のデータ活用の現状は？
04.| データ活用において必要不可欠とされているデータ人材とは？
05.|今後のデータ活用人材の需要供給予測
06.|データアドベンチャー内のデータ活用でのDX推進事例
07.|まとめ
DXとは？
今回のテーマであるDX（デジタルトランスフォーメーション）について、経済産業省の「デジタルガバナンス・コード2.0」（*1）では、以下のように定義されています。
「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、競争上の優位性を確立することが目的であり、データやデジタル技術は手段でしかない。
しかしデジタル社会である現代では、このデータとデジタル技術を最大限活用し、変革することが、DXにおいて重要です。
*1 出典：「デジタルガバナンス・コード2.0」（経済産業省）
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc2.pdf（2024年8月8日に利用）
DXの推進にデータ活用が必要な理由
前章で、DXの成功にはデータとデジタル技術が重要な要素と記載しましたが、ここでは、DXの推進にデータが不可欠である点について述べていきます。
現代においてデータは、企業の意思決定を支える基盤となるだけでなく、効率的な業務プロセスの実現など、様々な場面において不可欠なものになっています。
企業の意思決定というケースにおいてわかりやすい例をあげると、例えば大規模なシステム開発プロジェクトの投資対効果を算出し投資判断を下すためには、システム別費用や工程別費用など、様々な観点の費用というデータが必要になります。
また業務プロセスの効率化を例に挙げると、どのような流れで業務が進んでいるのかを可視化することが必要になります。
しかし可視化するためにはまず、データとして落とし込む必要があります。
さらに顧客との関係構築の強化を例に挙げると、ただモノを売り込むだけでなく、顧客の属性や購買履歴などといったデータを活用することで、より効果的なアプローチが可能となります。
このようにデータ活用は、DXの推進において中心的な役割を果たすものと言えます。
日本のデータ活用の現状は？
DX推進において、中心的な役割を果たすと考えられるデータ活用ですが、ここで日本におけるデータ活用の状況がどのようになっているのかを紹介します。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の発行している「DX動向2024」（*2）から、次のことがわかります。
「全社でデータ利活用している」ならびに「事業部・部署ごとでデータ利活用している」のどちらかを回答している企業の割合は、米国と比較しても大差ありません。
これに対し「全社でデータ利活用している」と回答している割合は、日本が約10%低い状況となっています。(*2 「図表 2-1 データの利活用状況（経年変化および米国との比較）」より)
また、日本国内におけるDXの成果別にみてみると、DXの成果が出ていると回答している企業の状況は、「全社でデータ利活用している」と「事業部・部署ごとでデータ利活用している」と回答している割合が7割にのぼっています。
これに対してDXの成果が出ていないと回答している企業状況は、「全社でデータ利活用している」と「事業部・部署ごとでデータ利活用している」と回答している割合が約4割にとどまっています。(*2 「図表 2-2 データの利活用状況（DX 成果別）」より)
このように日本全体でみると、「全社でデータ利活用している」企業の割合は、米国に劣るものの、データ利活用している企業自体は遜色ないといえます。
一方で、日本国内のDXの成果との関係を踏まえると、DXの成果を出すためには、データの利活用が重要な役割を担っており、データ利活用がDXの成果の条件の一つと考えられます。
*2 出典：「DX動向2024」（IPA）https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf（2024年8月8日に利用）
データ活用において必要不可欠とされているデータ人材とは？
ここまで、日本におけるデータ活用の現状とDXとの関係から、データ利活用の重要性を述べてきました。この章ではそのデータ利活用を推進していくにあたり、代表的な3種類の人材について、紹介します。
メンバーズデータアドベンチャーでは、それぞれ以下の通り定義しています。
データアナリスト
データ分析・データ可視化・データ活用マネジメントといった内容の業務を遂行
データエンジニア
データ活用基盤構築から運用・データ活用マネジメントといった内容の業務を遂行
データサイエンティスト
データ分析に特化し、組織や企業のデータ活用レベル向上に向けた業務を遂行
これらのデータ人材が、組織や企業の課題やフェーズに合わせてプロジェクトに参画し、課題を解決することで、データ利活用を推進しています。
今後のデータ活用人材の需要供給予測
データ活用の重要性が高まる中で、データサイエンティストを含む前章にあげたようなデータ人材の需要は急速に増加しています。
全社的もしくは部署個別で、DXに取り組んでいる企業は約20%がデータサイエンティストの不足を訴えています。(*2 「図表 3-4 最も不足している人材（人材類型別）」より)
IPAの調査（*2）によると、「(データ利活用ができる)人材の確保が難しい」と回答した企業が、2022年度の調査では、約45%でした。
しかし1年後の2023年度の調査では約57%となりました。
これによりデータ利活用ができる人材の需要は上昇傾向にあり、半数以上の企業が人材確保に大きな課題を感じていることがわかります。
(*2 「図表 2-4 データ整備・管理・流通の課題（経年変化および米国との比較）」より)
このように、データ活用人材の確保において、悩んでいる企業はまだまだ多い状況であることがわかっていますが、この傾向は今後もしばらく続くと予想され、データ人材の需要はますます高まっていくことでしょう。
*2 出典：「DX動向2024」（IPA）https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf（2024年8月8日に利用）
データアドベンチャー内のデータ活用でのDX推進事例
ここまで述べてきたように、DXの推進においてはデータ利活用が重要な役割を担っています。
最後に、弊社が支援した、データ活用でのDX推進事例を紹介します。
金融業界における機械学習モデル構築の事例です。
データ分析環境がある程度整っている企業においては、次のフェーズとして、サービスの高度化が考えられます。
その一つとして、機械学習モデルを構築することが挙げられますが、顧客企業とメンバーズデータアドベンチャーが協力し、着実に成果を上げている事例として以下を紹介します。
下記は金融業界における機械学習モデル構築の事例です。
クレディセゾンで活躍 本気のビジネス課題解決にデータのプロフェッショナル人材「常駐サービス」の薦め
データ分析環境がある程度整っている企業においては、次のフェーズとして、サービスの高度化が考えられます。
このようにメンバーズデータアドベンチャーでは、データ利活用の観点から顧客のDXの推進に貢献している事例が複数あります。
まとめ
本記事では、DXとデータ利活用について、以下の点をお伝えしてきました。
- ・DXとは何か
- ・DX推進におけるデータ活用の役割
- ・日本におけるデータ活用状況と人材
DX推進において、データ利活用は重要な要素になっており、データ利活用を推進することでDXを大きく推進できると考えています。
そういったデータ人材にお悩みの方は、メンバーズデータアドベンチャーまでご相談ください。
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