三井住友海上火災保険のマーケティングに携わる同社 CMO 兼 CXデザイン部長の木田浩理氏は、営業職やデータサイエンティストなど多様なキャリアを持つ。そんな同氏は「データ活用にはビジネスの現場を知ることが不可欠」だと語る。

11月6日～17日に開催された「TECH+ EXPO 2023 Autumn for データ活用 データで拓く未来図」に木田氏が登壇。自身が提唱する「5Dフレームワーク」や、現場とデータ分析をつなぐ「ビジネストランスレーター」などを例に、データ分析を成功に導くために企業が考えるべきことを解説した。

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データ活用にはビジネスやマーケティングの知見も必要

講演冒頭で木田氏は、現時点でDXがうまくいっていない企業の中には、DXの導入自体が目的化してしまっているケースも多いと指摘。ビジネス目的に対してデータをどう活用するかがDXの本質であり、そのデータを基にPDCAを回すことがDXの成功につながると述べた。

営業やマーケターなども経験してきた同氏はこれまで、現場におけるデータ分析の重要性を痛感してきたという。ソフトウエア販売の営業職をしていたときは、顧客との会話のログなどをテキストマイニングして共通する悩みのパターンを探り出し、顧客の立場で悩みを解決していた。また百貨店の販売営業職のときは、顧客のデータを分析することで購入傾向を把握し、さらに接客時のアンケートによって購入傾向の裏にあるニーズまで推測していたそうだ。

  • 多種多様な木田氏の経歴

つまり木田氏は、分析結果と顧客理解、そしてマーケティングを紐づけて成果に結び付けていたのだ。この経験から、データを活用するにはビジネスやマーケティングの知見も必要であり、「それこそが売れる仕組み」だとまとめた。

誰でも分析のスペシャリストになれる

一般にデータを分析する人材と言うと、専門スキルを持つ一部の理系人材がイメージされるが、木田氏は、社内の人材から短期間で育成可能だと語る。もちろん専門知識はあったほうが良いのだが、専門知識や高度な分析手法が必ずしもビジネスの改善、拡大につながるわけではない。

「どんなに高度な分析でも、ビジネスにつながらなければ、ただの自己満足です」（木田氏）

現在は可視化やモデリングをノンプログラミングで行えるツールも多数あり、未経験者でも気軽にデータ分析ができる。アイコンをいくつかつないでいくだけで分析ができるGUI（Graphical User Interface）ツールもあるほか、ChatGPTなどの生成AIでコード生成をすることも可能だ。生成AIには間違いもあり得るが、中身をチェックして修正すれば簡単に正しいプログラムをつくることができる。

データ分析を成功させるには、ビジネストランスレーターが必要

このように分析のハードルは下がっているのに、それでもビジネスに活用できていない企業は多いのはなぜか。木田氏は、分析結果を実際のビジネスにどう落とし込めばよいかわからず、現場で使えていないからだと指摘する。データ分析では、データによって正しく問題を発見し、適切な解決策を見つけること、そして現場に理解してもらい、現場を巻き込んで実行することが必要なのだが、これがなかなか難しい。分析をする人材は何をすればビジネスに役立つかわからないことが多く、ビジネス担当者は分析結果をすぐに活用できるアイデアが出てこない場合が多い。つまりデータ分析をする人材とビジネス担当者の間に乖離があるのだ。

その溝を埋め、両者をつなぐ存在として必要になるのがビジネストランスレーターである。データ分析の進め方として木田氏が提唱する5Dフレームワークにおいて、現場の要望や要件を取り入れて設計や分析、展開を正しく行えるようにするのが、その役割だと言う。