データトラストリーディングカンパニーが示すデータ価値の創出・保護方法

アプリをクリックするだけで入手できる地元のさまざまなパーソナルサービス、1日の移動をサポートする音声アシスタント、街に繰り出せばすぐにお気に入りブランドから届く自分宛てのメッセージ、持病を考慮してカスタマイズされた効果的な治療計画―こうしたリアルタイムでカスタマイズされた経験は、データによって可能となっています。

データは、モノ、人、組織のユビキタスな接続から無尽蔵に生成されます。アナリストは、さまざまな経験、産業、都市を変えていく力を持つデータの価値は数兆米ドルに達すると試算しており、これは1つの経済大国に匹敵する規模です。

データ価値評価の正式なプロセスを整備していない企業は少数派で、PwCが実施したDigital Trust Insights調査において、回答者の3,500名以上（72％）が、既にそういったプロセスを整備していると述べています。

調査の回答結果にて、データ投資で目指す目標として最も多かったのは「データを活用した製品やサービスという形で顧客へ業界最高の価値を提供すること」（41％）であり、それに続いて多かったのは「業界で最も効率的な運営を行う組織になること」（35％）でした。

では、そうした野心的な目標の達成を阻む最大の課題は何か。データ品質の信頼性不足がまず挙げられますが、さらに重大な課題は、データの奪取や漏えいを防ぎ、データの完全性とデータドリブン型のプロセスと意思決定を保護し、プライバシーリスクを管理する能力の不足です。「企業は責任を持ってデータを取り扱っている」と考える消費者が25％にとどまっているという数字からも、データ保護への注目が高まっていることが分かります。

データトラストリーディングカンパニーの登場

データトラストリーディングカンパニーでは、新製品やサービスの開発から、データドリブン型コスト対策によるコスト削減、買収先の検討、生産性向上施策の検討など、企業のあらゆる取り組みにおいてデータ価値評価の統制が行われています。

どのようなデータを使っているか、企業活動の中でどのようにデータを活用しているかにかかわらず、こうしたデータトラストリーディングカンパニーには1つの共通点が見られます。いずれの企業も、データを活用した収益（bottom line）の改善に長けている点です。例えば、データトラストリーディングカンパニーの61％が、データを活用して事業活動の効率化を成功させています。それ以外の企業も含めた全体で見ると、同数値は46％まで低下します。その結果として、ROI（Return on investment）についても、データトラストリーディングカンパニーのROI（24％）とデータトラストリーディングカンパニー以外の企業のROI（7％）では、3倍以上の差が生じています。

データトラストリーディングカンパニーが秀でている点はこれだけではありません。データの増加とともに、プライバシーやデータを保護する規制も増加していますが、データトラストリーディングカンパニーは、こうした規制を障害ではなく機会と捉えています。彼らは組織内の信頼構築およびデータの集中管理を確実に行い、コラボレーションの促進につなぐことができています。PwCが調査を行ったデータトラストリーディングカンパニーの75％以上が「規制は事業活動の円滑化と迅速化を進めるのに役立つ」と答えています。

データ価値評価にデータプライバシーチームを関与させるべき理由

顧客データ（プロファイル、トランザクション、選好傾向、行動）の価値は、そのデータを所有し、利用する組織によって大きく変わります。また、コンテキストや、組織がデータに何を望み、データを用いて何を実行できるかによっても変わります。

こうした理由から、データ価値評価は習熟すべき重要なスキルです。所有するデータにどれ程の価値があるか？新しいデータを入手するのにどれ程の費用をかけるべきか？他のデータと組み合わせた場合、データの価値はどれ程増加するか？データ保護にどれ程の費用（収益の何割）をかけるべきか？

これらの問いに正しく答えるためには、データ価値評価を支援できるデータプライバシーチームが必要となります。データの所有と利用には責任が伴い、最終的には組織自体の価値にも影響をもたらします。現在、多くの規制が、データの処理方法（コンプライアンス関連コストが発生する）、データの利用制限（商業的利用の可能性が低下する）、データの損失またはデータ侵害の危険性を放置した結果に対する責任（リスクおよびこれに伴うコストが増加する）を定めています。プライバシー関連法案が続々と制定されているため、世界各地のプライバシー規制に関する情報をリアルタイムに収集・一覧化し、それに依拠することが重要です。

価値評価にデータプライバシーチームの協力が必要となる意思決定の1つは、データ取引に貢献し、利益を得る場合です。例えば、医療情報取引の場合、提供者の個人データセットよりもはるかに規模の大きい母集団データを使用します。カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は、消費者に対するデータ提供者／データ利用者双方の義務を定めています。

もう1つの意思決定は、データ資産がディール価値を左右する重要な要因となるような、ディールをまとめる方法を検討する場合です。例えば、AIを入手するディールの場合、システムに学習させるのに十分な品質のデータをAIに供給することを目的として、さまざまな調整を行う必要があります。また、EU一般データ保護規則（GDPR）は、買収企業が被買収企業の消費者データ保護義務を果たせなかった場合、前者に罰金を科す権限を当局に認めています。

ディール事業統合計画では、顧客から自身のデータを要求された場合の対応能力など、運用面での影響も考慮する必要があります。2019年10月に実施した、CCPAに対する企業投資計画および方針に関するPwCの調査では、調査対象企業の3分の2が、1日あたり500件以上の消費者からの問い合わせに対応することが想定されると回答し、調査対象企業の11％が、1日1万件以上の消費者からの問い合わせに対応することが想定されると回答しました。こうした理由から、CCPAへの準備に関連したオートメーション化への支出・投資が増加しています。

ネクストステップ―データからより迅速に、より大きな利益を得るために

組織内の意思決定者が、所有するデータやそのデータ保護能力を信頼できない場合、データは役に立たないだけではなく、むしろリスクの源になる。不正確またはセキュアではないデータに基づくビジネスモデルを構築する企業は、規則違反や規制当局による調査、会社の評判へのリスクを負うことになります。PwCが実施したIoTに係る調査によれば、コネクテッドデバイスおよびソリューションへの投資規模が大きい企業ほど、プライバシーに対応する具体的な取り組みを行っている傾向が強いです。その多くが、AIとIoTが顧客のプライバシーにどのような影響をもたらすかについてのポリシーを策定しているか、データプライバシー監査を実施しています。

データトラスト戦略は、データを継続的成長の原動力へと変えるものです。データトラストは時間の経過とともに要求も変化するものであり、データの取得、保護および削除は終わりなきプロセスです。