PRODUCT TIPS
製品活用ヒント集
業種別にみるデータ利活用事例と課題
「データをどうやって”富の源泉”にするか」ではデータ利活用を阻む「サイロ化」を解消する方法を紹介しました。前回まではデータの準備段階でしたが、ここで紹介するのは花形ともいえるデータの分析や結果の活用です。早速どのような活用方法があるのか、業種別に見ていきましょう。
■データ利活用シリーズ
・今年こそ「データを制する」ために必要なこと
・データをどうやって”富の源泉”にするか
・導入ソリューション別データ活用例3選
・「データ爆発時代」に備えるデータ管理手法
・注目集まる「データマネジメント」の一つの指針
様々な業種の事例
- 不良品発生率の改善 ＜製造業＞
製造現場では不良品発生率（歩留まり率）が一つの目安となっているところも多いですが、様々な要因が絡むため人による分析や改善が難しい場合があります。不良品が発生する状況など、過去のデータを集めて分析して原因を突き止め、結果として歩留まり率を改善できます。
- クレジットカードの不正利用（異常検知） ＜金融業＞
キャッシュレス化やオンラインショッピングの人気から電子取引の数は増え続けており、全ての取引を人が確認することはほぼ不可能です。不正利用の可能性がある取引をAIやシステムが判定し、決済前にEC事業者に通知することで被害を防止します。また、カスタマーサポートやサービスデスクといった対応部署の負担を軽減することができます。
- ユーザーに合わせたコンテンツの提案 ＜サービス業＞
ユーザーの購買意欲は多様化しており、1人1人に合わせてその時欲しいものを提供するレコメンデーションがECサイトなどで利用されてきました。
中でも動画配信サービスのNetflixはユーザーの行動分析を行いおすすめの作品を提案するほか、視聴傾向をオリジナル作品に反映しています。
- ダイナミックプライシング ＜小売業＞
データ収集・分析と需要予測を行い、需要や供給に応じて価格を柔軟に変えるダイナミックプライシングはテーマパークの入場券や飛行機の航空券で利用されてきましたが、小売業でも活用されています。
家電量販店大手のビッグカメラやドラッグストア大手のツルハホールディングスでは、液晶ディスプレイや電子ペーパーで価格を表示する電子棚札を導入しています。
データ利活用における課題
成功例が話題となる一方で、データ利活用に関わる業務を専門とするデータサイエンティスト・データエンジニア等が世界中で奪い合いになっており、企業が専門人材を確保しづらいという課題もあります。
解決策とおすすめ情報
解決策として、担当業務の経験と知識があるビジネス部門の社員がデータ分析スキルを習得する流れがあります。こうした施策を行うことで、
・従業員のリスキリング（学び直し）に繋がる
・全社的な取り組みになり、DXやデータ分析がスムーズに進む
・企業全体のデータ活用力の底上げになる
といったメリットがあります。
参考資料
日経クロストレンド「Netflixのレコメンドは行動を分析 性別や年齢は対象外」
日本経済新聞「家電の価格 刻々と変化 ダイナミックプライシング」
