本日お伝えしたいこと
本日お伝えしたいことは、大きく3点ございます。
今回のセミナーのゴールは、皆様の生産性を上げるためにどのようにツールを活用していくか、についてです。データドリブン経営を行うことがゴールではありません。
そのため、まず1つ目は、データドリブン経営を通じて、大切なお客様の中から「生涯顧客」を作ることです。
データドリブン経営を手段として導入するのは比較的容易ですが、それを通じてどのような価値をお客様に提供したいのかが重要です。そのため、分かりやすい言葉として「生涯顧客」という表現を使用しております。
2つ目は、BIを活用してPDCAサイクルを回し、AIを使って実務を変革し、生産性を向上させることです。
データドリブン経営には多様な定義や手段がありますが、今回のセミナーでは、BIとAIをどのように活用すれば生産性を最大限に高められるかを、具体的な事例を交えながらご説明いたします。
3つ目は、人が楽になるデジタルの民主化と組織文化の構築です。
人が楽になるという概念には、2つの意味があります。一つは従業員が楽になること、もう一つはお客様が楽になることです。
DXの観点から考えると、カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）の向上と、エンプロイーサクセス（従業員の成功）という観点に分けられます。例えば、お客様が欲しい情報を、欲しいタイミングで、希望の媒体で受け取れることも、顧客の利便性向上の一つです。
デジタルの民主化と文化づくりを重視しており、全社員がDX人材となり、BIやAIを活用できるようになることが、現在、成功を収めている企業の共通点となっています。この点を特に重要視しております。
時流に乗って大量のデータ化→活用が当たり前に
ではなぜ今AI×BI（データドリブン経営）なのか？そもそも船井の考えるデータドリブン経営ではこの2つのツールを用いるのか？これからご紹介していければと思います。
皆さまは各種ツール・サービスがまとめられた「カオスマップ」をご覧になったことはございますでしょうか。今現在日本には沢山のツールが溢れている状況です。これにより、これまでは見えていなかったデータが可視化できるようになりました。単純に売上データだけではなくWebの行動データや、カメラによる通行データをAIに通し、飲食店での仕入れに役立てられています。
データの連携やセグメント化、活用が進むことで、企業はより深い洞察を得ることができ、これが競争優位性につながります。逆に、こうしたデータ活用に対応できない企業は、市場から取り残されるリスクがあります。
AIの導入状況に関しては、経済産業省のデータによると、日本の企業の71.2％がAIを利用していますが、本格的な導入は18％にとどまっており、海外と比較しても非常に低い水準です。活用の度合いとしては、触れてはいるものの、本格的な企業導入には至っていないのが現状です。
またスライド右側、日常的に活用する人の割合に注目してください。経営者の方よりも現場の方の作業をAIで効率化していくほうが生産性は上がりやすい、ということで今回のセミナーテーマを設けておりますが、実はAIに触れている割合が高いのは経営層です。やはり情報のキャッチアップが早い方々であったり、現場では使う機会がない、というのが顕著に現れているかなと思います。
AIの方も象徴的な例がございますのでご紹介いたします。NVIDIAのCEOの言葉で、「AIは仕事を奪わない。AIを使う人間が仕事を奪うのである」というものです。これは、AIを使いこなせるかどうかが、今後の仕事における評価のポイントになりつつあることを示唆しています。
現在の市場状況は、AIもBIも当たり前に使用する時代であり、これが企業の優位性や個人の差別化につながる要素となっています。データドリブン経営は、まさにこの文脈で非常に重要な経営戦略なのです。
では実際にどのようなことが変わっていくのか、市場に対しアプローチしていけばよいのかについて、解説させていただきます。
データドリブンで変わること
データドリブンで変化することについてですが、2014年のGartner Japanの調査によると、多くの企業では、全体コストの80％を分析前の準備に費やしています。例えば、各システムから必要な情報をダウンロードし、エクセルに貼り付けて分析し、気づきを得て、それをパワーポイントに落とし込むといった作業に多くの時間を費やしています。
この状況の課題は、従業員の時間が非生産的な作業に取られていることです。RPAの活用など、さまざまな手段がありますが、データに関してはより良い解決方法があり、データドリブン経営がその一つの大きな解決策となります。
本質的な課題は、売上につながる施策に十分な時間が取れていないことです。時流適応の観点からは、二八の法則にあるように、具体的なアクションや議論に人間の時間を使うべきです。分析作業をいかに簡易的にし、より深く、より早く、よりアクションにつながる分析を行うかが重要になってきます。
先ほどのメッセージの中に、「生涯顧客」という言葉がありましたが、同じ従業員数で生涯のお客様を作るとなると、かなり時間がかかります。そこで、売上につながらない対顧客以外の時間をできる限り削減し、そのお客様に対応する時間を作っていくことが、データドリブン経営の非常に魅力的な結果の一つだと考えています。
今回のデータドリブン経営の意義は何かというと、これまで船井総研でご支援させていただいた企業の悩みが、年商規模によってかなり明確に分かれることが分かっています。お伝えしたいメッセージは、AI×BIを活用することで、企業の悩みの壁を早期に解決できるということです。
例えば、年商3億円から10億円に成長する過程で、3億円までの成長はトップダウンで経営者が意思決定し、それを組織に浸透させることで達成できますが、10億円になると、社長の考えを理解し、サポートできる右腕が必要になってきます。データドリブン経営で定量的に経営を可視化し、マーケティングを自走化させることが重要になります。
年商の推移、この壁をデータドリブン経営の実現によって乗り越えられれば、年商の成長をスムーズに進められるスキームを組み立てられることが分かってきました。
具体的な事例をいくつかご紹介します。
まず、飲食店での事例です。ほぼ同じ従業員数で、AIによる食品ロスの削減、人件費削減、商品メニューの変更・改善によって、生産性を3倍に向上させました。先日話題にもなりました店舗でして、日本企業の成功例として象徴的な事例です。
▼続きは下記からダウンロードいただけます。
