
データマネタイゼーション実態調査2025
日本企業のデータマネタイゼーションへの取り組みが加速しています。PwCの最新調査では、データマネタイゼーションの活動が国内企業に定着するなか、「始まりの壁」「生みの苦しみ」といった課題感が存在し、それらに対して社内プロセスやステージゲートの整備などが有効な施策となり得ることが明らかになりました。
近年、多くの日本企業がデータアナリティクスを活用してビジネスを拡大しようとしています。インターネットの利用に加え、建設機械や自動車、家電製品に内蔵されたセンサーなどにより、日々膨大なデータが生成され続けています。データ処理の性能が向上するにつれ、データアナリティクスを活用できる領域が拡大し、企業にとって大変有益なツールになりました。例えば、高性能なデータ処理システムと位置情報追跡システムの構築により、リアルタイムでの日本中の倉庫の在庫管理と物流フローの最適化が可能となっています。このような変化を捉え、日本企業をはじめ多くの企業が、生産性や収益性の向上、リスクの減少などの目的でデータアナリティクスを活用しているものの、試行錯誤が続いているといえるでしょう。自社内におけるデータアナリティクスチームの位置付けや役割、適切な人材の確保、自社内外への価値創出などについて模索している企業も多く存在します。
データアナリティクスの専門家たちは、常に難しいチャレンジと向き合っています。まず、データがすぐに分析に利用できる状態であることはめったになく、データクレンジングに多くの時間を要します。その上で、問題解決につながるデータを追加し、正しいアルゴリズムを作っていくことは一筋縄ではいかないものです。しかし、最も難しいチャレンジは、データアナリティクスが導き出したソリューションの実行です。これは、そこに関わる全ての人たちの仕事の進め方を変革することであり、決して簡単なことではありません。
データアナリティクスのソリューションは、大きく4つのカテゴリに分けられます。膨大なデータを分かりやすく可視化するのがDescriptive analytics(記述的アナリティクス)。その可視化されたデータを基に、過去のトレンドや例外原因を特定するのがDiagnostic analytics(診断的アナリティクス)。アルゴリズムやAI技術を用い、起こり得る可能性を予測するのが、Predictive analytics(予測的アナリティクス)。そして、シンプルなルールやAI技術を用いて複雑な意思決定を自動化するのがPrescriptive analytics(処方的アナリティクス)です。
PwCのGlobal Data and Analytics調査では、日本の経営者がデータアナリティクスを最も活用する領域はPredictive analyticsであるとともに、DescriptiveとDiagnosticという実績の要因を理解するためにも多くの経営者(合計45%)が活用していることが分かりました。日本でも高度な意思決定にデータアナリティクスを活用しているといえるでしょう。
質問:自社の意思決定において、一番活用するアナリティクスは下記のどれでしょうか?
出典:PwC’s Global Data and Analytics Survey: Big Decisions、調査ベース 2,106名の経営層(日本:76名)
PwC Japanには、データ分析、BI(Business Intelligence)、AIなどの専門家が150人以上在籍しており、日々クライアントの課題解決のために働いています。自社のネットワークを徹底的に活用し、リスク管理、マネジメント、テクノロジーなどの分野で、クライアントの戦略立案から実行までのプロセスを支援します。現実的なソリューションの創出を常に真摯に目指すことで、他社よりも高いバリューの提供を可能にしています。
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