--- title: "データを理解したい #7 「データ活用とは何をすることなのか」" description: データ活用の本質を解説。分析から実行までのサイクルを理解し、業務改善や新たな価値創出に繋げる方法を探ります。 image: https://niigata.insight-lab.co.jp/hubfs/Gemini_Generated_Image_7g84j67g84j67g84.jpg --- [![INSIGHT LAB\_文字のみ\_WHT](https://niigata.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT.png) ![INSIGHT LAB](https://niigata.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png)](https://niigata.insight-lab.co.jp/) [![ご相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/776f0ba1-b1ff-427b-8b96-6d9f8a537edd.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/776f0ba1-b1ff-427b-8b96-6d9f8a537edd) - [ホーム](https://niigata.insight-lab.co.jp/insight-labインサイトラボ新潟研究開発センター) - [データとは](https://niigata.insight-lab.co.jp/data) - 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商品の売れ残りを減らしたい - 顧客の離脱を防ぎたい - 製造ラインの不良品率を下げたい 目的が曖昧なままデータを集めても何を分析すればいいか分からなくなり、結果として「データはあるけど使えない」という状態に陥りやすくなります。 ② データを集めて整える 目的に合わせて必要なデータを収集し、分析できる状態に整えます。 ここには [#1 「データとは何か」](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/データを理解したい-1-データとは何か)[#3「良いデータ・悪いデータとは」](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/-dx-データを理解したい-3-良いデータ-悪いデータとは)でご紹介した考え方が活きてきます。品質の低いデータをいくら分析しても、正しい判断にはつながりません。 ③ 分析・可視化する 整えたデータを分析し、傾向・原因・パターンを読み取ります。グラフや表を使って可視化することで、数字の羅列だけでは気付けなかった変化や問題点が見えやすくなります。 [#5「数字に惑わされない考え方」](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/データを理解したい-5-数字に惑わされない考え方-)では平均の落とし穴やグラフの見え方の歪みについて、[#6「グラフは何を伝えるためにあるのか」](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/データを理解したい-5-グラフは何を伝えるためにあるのか-)ではグラフの目的と種類ごとの使い分けについてご紹介しました。分析の段階では、数字をそのまま受け取るのではなく、こうした視点も持ち合わせることが大切です。 ④ アクションにつなげて検証する 分析で得られた気付きをもとに、実際の業務に反映させます。そして「効果が出たか」を確認し、次の改善につなげます。 この繰り返しこそが「データ活用」の本質です。 データ活用は一度きりのプロジェクトではなく、目的設定→収集→分析→アクション→検証→また目的設定……というサイクルを継続的に回していく取り組みです。   ## 具体例で見る「データ活用」 「データ活用」と聞くと、大企業や専門的な話に感じるかもしれません。しかし実際には、私たちの日常に近い場面でもデータ活用は機能しています。ここでは身近な業種を例に、実際の現場でどのように使われているかを見てみましょう。   - スーパーの例： スーパーのレジデータ（POSデータ）を分析すると「雨の日の午後は傘・雨具類の売上が上がる」といった傾向が分かります。その知見をもとに「雨の予報が出た日の前日に入口付近に傘を陳列する」という行動に移せば、売り逃しを減らすことができます。 - 製造業の例： 工場の生産ラインにセンサーを設置し、振動・温度・稼働時間のデータを記録します。過去のデータと照らし合わせることで、「このパターンが続くと故障しやすい」という予兆を把握できます。壊れる前にメンテナンスを行う「予知保全」は、データ活用が現場の業務を変えている代表的な例です。 - Webサービスの例： ネット通販では、ユーザーの閲覧・購入・離脱のデータを分析し、一人ひとりに合った商品を提案するパーソナライゼーションが行われています。「この人はこういうものに興味があるかもしれない」という予測をデータが支えています。   ## 日本企業のデータ活用の現状 中小企業庁の「2026年版 中小企業白書」によると、DXの取り組み状況は段階1(紙や口頭中心でデジタル化が図られていない状態)から段階4(デジタル化によるビジネスモデルの変革や競争力強化に取り組んでいる状態)まで、4段階に分けて調査されています。 「デジタルツールの利用に移行している」段階2の企業は全体の約6割を占める一方、もっとも進んだ「段階4」は2025年度で2.8%。2023年の6.9%、2024年の3.2%から年々減少しています。 つまり、多くの企業がデジタルツールの導入までは進んでいるものの、そこからデータを使って新しい価値やビジネスモデルを生み出すところまで踏み込めている企業は、ごく一部にとどまっているようです。 また、「データはあるがどう使えばいいか分からない」「試しに分析はしてみたが、業務には活かせていない」という声も少なくありません。 これは「分析で止まっていて、活用のサイクルが回っていない」状態と言えるのではないでしょうか。   ## データ活用を難しくしている要因 なぜデータ活用は難しいのでしょうか。よく挙げられる要因をいくつか整理します。 - 目的が不明確：「とりあえずデータを集めよう」から始まると、活用の方向性が定まらない。 - データの品質が低い：誤り・重複・欠損が多く、分析に使える状態になっていない。 - 分析と現場が分断している：分析担当者と実際に動く現場の間に壁があり、知見が活かされない。 - 成果の検証をしない：行動した後に「本当に効果があったか」を確認しないため、改善のサイクルが止まる。 これらを解消するためには、ツールや技術の導入だけでなく「データをもとに考え、動く」という組織文化の醸成も重要です。   ---   おわりに 今回は「データ活用とは何をすることなのか」をテーマに整理しました。 データ活用の本質は「データを集めること」でも「分析すること」でもなく、「データをもとに行動し、結果を確認して次に活かすこと」だと分かりました。 データをただの記録として眺めるのではなく、「ここから何が読み取れるか」「それをどう活かすか」という視点を持つことが、データ活用の第一歩と言えそうです。 次回以降も、引き続きデータに関するテーマをご紹介できればと思います。   参考資料：[中小企業庁 中小企業白書](https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/index.html) 参考資料：[経済産業省「DXレポート2(中間とりまとめ)」](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation_kasoku/20201228_report.html)   - [Tweet](https://twitter.com/share) ![rice](https://niigata.insight-lab.co.jp/hubfs/rice.jpg) #### 執筆者 [rice](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/author/rice) 新潟県新潟市生まれ、蕎麦屋の娘として生まれ育ち、和菓子屋、不動産屋を経験し、INSIGHT LABの新潟ビジョンに共感し、2021年に入社。慣れないIT企業で四苦八苦。２児の母。 ###### [前の投稿](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/ai導入は58なのにdxは進まないipa最新調査が示す中小企業の壁) [![](https://niigata.insight-lab.co.jp/hubfs/ChatGPT%20Image%202026%E5%B9%B48%E6%9C%8827%E6%97%A5%2015_23_38.png)](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/ai導入は58なのにdxは進まないipa最新調査が示す中小企業の壁) ###### [AI導入は58%なのにDXは進まない？IPA最新調査が示す中小企業の壁](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/ai導入は58なのにdxは進まないipa最新調査が示す中小企業の壁) ###### [次の投稿](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/aiパーソナライズで売上アップ中小企業が今日から始める顧客体験の作り方) [![](https://niigata.insight-lab.co.jp/hubfs/ChatGPT%20Image%202026%E5%B9%B49%E6%9C%882%E6%97%A5%2012_54_07.png)](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/aiパーソナライズで売上アップ中小企業が今日から始める顧客体験の作り方) ###### [AIパーソナライズで売上UP？中小企業が今日から始める顧客体験の作り方](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/aiパーソナライズで売上アップ中小企業が今日から始める顧客体験の作り方)   ## こちらの記事もおすすめです ###### 1 分で読むことができます。 #### [Xアナリティクス（無料版）の確認方法と運用中の過去ポストを振り返ってみた](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/xアナリティクスへのログイン方法とインプレッション数を調べてみた件) ###### 2024年 2月 20日 by rice ###### 3 分で読むことができます。 #### [【ご紹介】やる気と作業興奮の関係について](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/motivation-concentration) ###### 2025年 5月 9日 by donut ###### 3 分で読むことができます。 #### [ワールドカップを支えるテクノロジーとは？IMUとVAR技術について](https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/worldcup) ###### 2022年 12月 13日 by donut ##### INFORMATION INFORMATION - 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