◆データ活用で達成すべき「本来の目的」は何ですか？
「データを活用し何かしよう」という取り組みは、10年前と比べるとかなり増えています。それは、ビッグデータやAI、データサイエンス、機械学習、DX（デジタルトランスフォーメーション）などのキーワードを旗印に増えています。それが、実証実験などを通し「とらぬ狸（タヌキ）の皮算用」的な本格運用を行ってみたら「思ったほどでもなかった」ということがあります。また、そのままずるずると続けたため、損益計算書上の数字の悪化を招き続けることがあります。今回は「データ活用の失敗をデータで判断することのできない人々」というお話しをします。
【目次】
1. 一度始めたら止められない
（1）何のためにやっているのか
（2）取り急ぎ4つの数字で見てみよう
（3）よくあるケース
1. 一度始めたら止められない
本格運用した結果、思ったほどでもなかったのであれば、何かしらの修正をすれば済みます。それが修正可能なモノかどうかは重要です。「とらぬ狸の皮算用」上の前提が大きく異なるのであれば、その前提を変えたもとで、どのように修正すればいいのかを検討することになります。それが、どうしようもないものであれば、当然ながら、このデータ活用の取り組みはストップすべきでしょう。
しかし世の中不思議なもので「一度始めたから」、「始めて3年経つから」、「ITシステムを構築したから」という謎の理由で、続けることを前提に検討したりします。当然の結論として「そのまま続行」という判断が下されます。さらに不思議なことに「そのまま続行」だけが守られ、続行上必要な修正が、あまりなされていないように感じます。要は「一度始めたら止められない」ということです。
（1）何のためにやっているのか
そのような状況を目の当たりにすると「何のためにやっているのか」と問いたくなります。実際に「何のためにやっているのですか」と問うと「コストダウンのため」、「業務効率のため」、「DXのため」などの回答が得られます。
要は、DXで業務効率化し無駄を削り取り、筋肉質な組織に生まれ変わり、結果的に無駄なコストを削除するためでしょう。損益計算書上の数字としては、営業利益や事業貢献利益などの数字が改善されるはずです。無駄を削り取り筋肉質になるのですから、何かしらの利益が向上するはずです。問題なのは、何かしらの利益が向上するのではなく、利益を悪化させているからです。
（2） 取り急ぎ4つの数字で見てみよう
どのようなキーワード（ビッグデータ、AI、データサイエンスなど）を旗印に上げるのかに関係なく、次の4つの数字を見積もってみましょう。
- データ活用による「売上アップ額」
- データ活用による「売上ダウン額」
- データ活用による「コストダウン額」
- データ活用による「コストアップ額」
ビッグデータ、AI、データサイエンスなどのデータ活用の取り組みの前後でこの変化をみます。すべての変化が起こるわけではありません。例えば、生産系であれば「コストダウン」と「コストアップ」が起こります。あまり、売り上げを直接的に左右するケースは少ないことでしょう。その場合「売上アップ」や「売上ダウン」は起こせないかもしれません。
一ついえるのは、データ活用の取り組みは確実に「コストアップ」が起こるということです。人を採用すれば人件費、分析用のツールやシステムを導入すれば、そのコストがアップします。データ活用によって、新たな業務が発生すれば、それはデータ活用による「コストアップ」です。外注や協力会社を利用すれば、その分だけコストアップします。
（3） よくあるケース
よくあるのが「売上アップ」と「コストダウン」の視点でしか、データ活用の成果をみていないケースです。何もみていないよりましですが、データ活用は確実に「コストアップ」が発生します。ある企業で「コストダウン」と「コストアップ」の金額を比べたら「コストダウンの額」に比べ「コストアップ額」が約10倍になっていたケースがあります。3,000万円のコストダウンのために3億円使っていたという感じです。ほぼ、ツール代と外部コンサルフィーでした。本当に“やばい”ケースはここからです。このような状況を、目の当たりにしても「止められない」のです。他部署のデータ活用を支援する組織が、自分たちの活動をデータで判断していないのです。意味不明です。大企業に多いイメージがあります。このような組織を「データ活用の失敗をデータで判断することのできない人々」と呼んでいます。
2. まずはデータの存在を忘れるところから始めよう
このような「一度始めたら止められない」ケースには、下記のような共通項があります。
- データ活用で、何かしら成果を出している
- テーマ選定が「データを何とか活かそう！」という考えからきている
- マスメディアに取り上げられたり、もしくは外部発表をしている
先ほどの例ですと、小さいながらも3,000万円のコストカットという成果を出している、そして、社外発表もなされメディアにも取り上げられ取材も受けている。そして、そのテーマが「データを何とか活かそう！」...
この事例から分かるのは「テーマ選定が『データを何とか活かそう！』からきている」というところです。そこが大きな間違いだと、私は感じています。手段であるデータ活用を目的化し、その目的（データを何とか活かそう！）が達成しされていることから、その目的を遺棄することができないのです。
データ活用という手段が手段のままであれば、データ活用により達成すべき「本来の目的」に近づくために、データ活用という手段にこだわることなく、別の手段へと変化させることができるのではないかと思います。
本来の目的を達成するためのテーマを選定する時「データを活用しろ！」という指令があっても「まずは、データの存在を忘れ、本来の目的のテーマを考えよう」ということです。その結果、データを活用することもあれば、データを活用しないこともあります。本体の目的を達成する上で、それは本来どちらでもいいはずです。
次回に続きます。