アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭
第 3回－ データ戦 略 への着眼 が企 業にもたらすもの －POINT 1

KPMG FAS

アドバイザリ・チーフデジタルオフィサーオフィス統轄
CSS – Digital

中林 真太郎／執行役員パートナー
KPMG コンサルティング

デジタルトランスフォーメーションアクセラレーション統轄

福島 豊亮 ／パートナー

データは経営戦略の燃料「 企業・事業の買収 」や「 コア事業の再定義や再強化 」という重要な局面においても、データが多く活用されている。
いうなれば、
データとは、企業におけるさまざまな経営戦略・戦術を実行するための燃料とも言える。

コ 20 年で10,000 倍に増え、計算速度は5 年で10 倍、10 年で100 倍、ンピュータを通じて収集・蓄積されるデータ総量は、10 年で 60 倍、2 0 年で 10,0 0 0 倍と、どちらも飛躍的な伸びを見せています。このような状況下、欧米など多くのDX（ デジタルトランスフォーメーション）先進企業を擁する国・地域においては、データを活用したビジネス推進・施策の実行は当然のこととなっています。実際にDX 先進企業では、アルゴリズム競争力を鎧のように身に纏い、これを前提として、直面する機会や脅威についての議論、さらに解決策の検討が進んでいるのです。

本連載は、日本企業が意識的に身に纏うべき新たな競争力をテーマに 4 回にわたり解説します。第 3 回目となる本稿では、アルゴリズム実行にかかせないデータに着眼した戦略、すなわちデータ戦略について企業の競争力を高めるポイントをお伝えします。

なお、本文中の意見に関する部分については、筆者の私見であることをあらかじめお断りいたします。

POINT 2

データ戦略では、バリュードライバーを軸に価値強化を図る

データ戦略は、バリュードライバーを把握することからはじまる。次に、データ活用シナリオを設定、関連するデータを収 集する。その 際、関連するデータをすべて対象とするのではなく、バリュードライバーを軸に価値強化に資するものに絞ってデータ収集を行う。
POINT 3

データ戦略に適したデータを作り出す

データ戦略の成果を高めるには、目的に適したデータが 必要となる。そのために、価値ドリブンでデータの価値を高めたり、複数の社内外のデータを組み合わせて新たなデータを作り出す。
また、データを効果的に活用していくに
中林 真太郎Shintaro Nakabayashi

1K PMG Insight Vol.58

福島 豊亮

Toyosuke Fukushima

は、データの専門家を起用することも重要だ。

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member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

Ⅰ

経営戦略におけるデータの位置付け
1. 代表的な2つの経営戦略

経営戦略にはさまざまなアプローチがありますが、昨今の代表例としては「企業・事業の買収」と「 コア事業の再定義や再強化」が挙げられます。

「企業・事業の買収 」は、スピードを優先し、外部から優れた企業能力を取込むための手法で、インオーガニック成長の重要な手段と考えられています。

「コア事業の再定義や再強化 」は、隠れ

3. コア事業の再定義・再強化におけるデータ活用

企業の強みは、人材やビジネスプロセ

ス、製品機能、特許など多様な企業資産で構成されています。
「 コア事業の再定
義・再強化」では、企業が持つ資産を探索し、見過ごされた価値がないか、再定義できる要素はないか、定量・定性の両面の観点から多角的にデータ分析が行われます。

4. データは経営戦略の燃料
このように、データとは、企業におけるた資産、未活用の経営資源や人的能力なさまざまな経営戦略・戦術を実行するとき発見するという戦略です。効果が出るまでな活動をより効果的かつ高い品質に昇華

どのケイパビリティに着目して競争力を再に時間はかかるものの、既存の経営資源を丁寧に活用するという特徴があります。

2. 企業・事業の買収におけるデータ
活用

企業・事業買収の局面において、売り手側はより高く企業を売りたいと考え、買い手側はより安く企業を買いたいと考えます。そのためには、データを最大限活用し、対象企業・事業の現状および将来につい店舗の商圏を確認し、住民特性などを加味して最適地を決定します。一方、データを活用した場合、まず最適だと思われる既存店舗をモデル店舗とし、その周辺環境をベースとしたスコアリングモデルを作成します。このスコアリングモデルを使えば、複数の候補地を一律に比較できるようになります。

多様なデータを組み合わせてスコアリングを行うアプローチを確立できれば、さまざまなケースに応用できます。独自の自社基準に基づいて取るべきオプションが選択できるようになり、その結果、成功・失敗の判断基準を明確にすることもできるでしょう。

取組みの効果をより高めるため、またの燃料となります。すなわち、企業の重要データ活用の効能を証明するためには、させるコーポレート横断戦略として、「デー施すべきです。データ分析のビジネス効果

タ戦略 」は重要なイニシアチブの 1 つなのです。
Ⅱ

データ戦略の実装

1. バリュードライバーに沿ったデータ活用シナリオを設定する
データ戦略を実装するための最初の一

最初は小さく限られた範囲で取組みを実が確認できれば、その取組みは企業内部で徐々に広がっていくことでしょう。

最終的にこれらをシステムとして組み込めば、職人的なスキルを持つ特定の人材に依存することなく、多様な取組みのノウハウを企業内部の資源として継続的に強化していくことができます。このように企業における人間と業務（ ビジネスプロセス ）間を行き来するデータの価値を見つめ直すことは、意思決定の加速にも貢献して分析することが求められます。そのた歩は、自社のトップライン（ 売上や収益 ）定のために多く活用されています。特にセ確に把握することです。トップラインや資た小さなプロジェクトの成功は、より多くから、「バリュードライバー 」と呼ばれていスフォーメーションが促されます。そのため、データは買収候補先や売却事業の選

ルサイドデューデリジェンス（ 売り手側が実施するデューデリジェンス ）時におけるデータ活用は、企業の新たな魅力や成長可能性を発見するものとして関心が高まっ成長戦略とコスト最適化戦略の詳細を正本コストは企業価値に影響を与えることます。

次に、これらの施策で用いるデータ活ています。

用シナリオを設定し、関連するデータを徹化など、買収後のPMIにおける事業の高度連するすべてのデータを収集するわけではまた、拠点の統合や配送ルートの最適化・効率化、これらの活動におけるリスク分析など、さまざまな場面でデータは活用されます。

底的に収集します。ただし、ビジネスに関ありません。収集するべきは、バリュードライバーを軸として価値強化を図るために必要となるデータに限定されます。

たとえば、新たな店舗を出店するに際し、最適な出店場所を見つけたいとします。一般的には、不動産情報と既存出店ます。

そればかりか、新しい取組みに挑戦しの人の参加意欲を掻き立て、企業のトランめにも、バリュードライバーの識別、データを活用したアプローチとその結果について、多くの社員に広く開示する必要があります。

2. 独自性を生み出す
データ戦略実装の次のステップは、独自性を生み出すことです。

データには、政府機関のオープンデー

タやデータプロバイダから販売されてい© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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K PMG Insight Vol.58

2Digital
Transformation

アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭るデータなど多種多様なものがあり、それぞれ独立した価値があります。それらをバリュードライバーや戦略テーマの軸に紐付けることで、新しい価値創出が可能となり

第 3回－データ戦略への着眼が企業にもたらすもの －1. � シグナル�を活用して価値を動的に見つける

事業会社におけるデータ戦略の目的の1ます。

つは、経営戦略・戦術の実行時にデータを広告を出したい場合、どのようにして「おがないか、再定義できる要素はないか」とたとえば、「お洒落なスポット 」周辺に洒落なスポット」を見つければよいのでしょうか。
「お洒落なスポット」という場所燃料のように供給し、「 見過ごされた価値いう価値発見活動に貢献することです。

アルゴリズムによってビジネス価値を動うになります。たとえば、ロイヤルティの高い顧客と、その顧客と懇意と思われる顧客がいる場合、片方が離反すれば、もう片方の顧客も離反する可能性が高くなることは容易に想定できます。つながりの強さに着目することで中心性、関連性を見出すというわけです。つながりのなかで中心性や関連性を整理すると、それまで目を向けてこなかった隣接領域に気づき、新たな価は、明確には存在しません。そのため、「多的に発見する仕組み、大量データのなか自の基準で定義する必要があります。具体

ナルとして人間に教えてくれる仕組み、こ随時変化する社会的事象との関連度合います。

関係性が近い事象を特定するなどのアプくの人がお洒落だと感じるスポット」を独的には、口コミや評判、地理空間データなどさまざまな情報を層のように重ね合わせることで、そのスポットを特定していきから価値発見活動を動的におこないシグれらに着目することも重要だと考えていデータを利用した価値発見活動とそのます。

仕組みが企業内部のさまざまな部分に浸くの人がお洒落だと感じるスポット」）を接すると、データ価値やシグナルのもたらす

このように、あるテーマ（この場合は「多着点として単体のデータ（ 口コミや評判、地理空間データなど ）を接合していくと、新しいデータ集合（ 自社が定義した「おしゃれなスポット」）が形成されます。そうして得られた数ある候補地から、自社の戦略上重要だと思われるスポットを決定するというわけです。

今では、アドバンスドアナリティクスを活用することで、過去のデータから現時点の状態を特定するのみならず、将来を予透し、データの利用が企業全体で習慣化価値の理解が浸透します。データと多様なシグナルを発するアルゴリズム、それらを軸にすればマシンラーニングをはじめとするアルゴリズムを企業のオペレーティン産、競争力の源泉となるのです。
Ⅲ

埋もれてしまった成長や変革可能性を見つける

ここでは、隠れた資産、未活用の経営資源に着目した競争力再発見の 3 つの手法を紹介します。

複雑なデータ構造から価値抽出する仕組みを構築することができます。

これは、企業のビジネスプロセスの上にサポートする存在が出現することを意味し

2. グラフ理論を活用した価値発見
グラフ理論とは、さまざまなデータがネットワーク上でつながる「 点と点を結ぶK PMG Insight Vol.58有効となります。

3. データカタログを活用した、全員参加型の価値発見

バリュードライバーと連携させて戦略にタセットを生成し、分析と予測・推計を考を足元から見直す。このプロセスは企業のごく少数の人だけができることなのでしょうか。

確かに異なるデータセットを組み合わせたり、データから予測モデルを作るためには、データサイエンス分野などの知見が必要となります。しかし、「 データカタログ」という考え方を活用すれば、そのプロセスをより多くの人が実践できるようになります。

データカタログとは、企業内部にある線 」の蜘蛛の巣構造の性質を探究する数膨大なデータをカタログ化したものです。

理論がコンピュータサイエンス、AI、ネットいたアイディエーションワークショップを学理論のことです。現代では、このグラフワークのアルゴリズムなど、社会のさまざまなシーンで活用されています。

企業データを蓄積し、そのデータにグラフ理論を活用すると、一見無関係と思われたデータにつながりが見つかり、今までにないアプローチを用いることができるよ3ので、足元のコア事業の再定義・再強化に慮して、埋もれている自社の変革可能性ます。

なります。これらが企業の貴重な無形資

ローチもすべてデータ起点で行われるもとができない人間では難しかった、自社の意思決定に使うことができる独自のデーの「 考え方 」「ビジネスルール 」が重要とを把握する、研究論文や記事等の内容と必要となるデータを集め、ユニークなデーります。それにより、バイアスから逃れるこ1つの人工知能が構成され、人間を的確にタ集合を生み出すこと、そして生み出す際同様に、自社特許をさらに活用すべくグシステムとして組み込むことが可能とな測・推計することも可能となりました。これには、独立したデータから、その企業の値発見も可能となります。

データカタログに登録されたデータを用行うことで、専門家でなくても、業務視点でのデータ活用や独自データ生成、分析シナリオなどの議論を促進させることができます。

ただ、巨大なデータベースを構築していても、企業によっては自由にデータを扱う© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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ことができない場合もあります。誰もが参型のアプローチは一定の効果があります。

4 0％が外部データを購入、3 0％が無料のるためには、変革やコア事業の再定義・再ベーションを起こすには不向きです。

やアライアンス等からデータを取得して加できるようなモデルを効果的に構築す強化するために必要なデータを業務部門

しかし、新機軸の要素を創出したり、イノデータから真の独自性、変革可能性を外部公開データを入手、1 4％が共同研究いました。一方「 効果がなかった」企業のが自由に使えるようにする必要がありま導くには、積上げ型のアプローチとは真逆計することが重要です。また、接点再設計「 何を変えたいのか」「 何を新たに提供しについて議論することも有意義でしょう。

るべきデータ、得られるべきデータからのがあった」と回答した企業は、外部データ値ドリブンの考え方が必要になります。

価値を見出している企業ほど外部データす。そのため、データへの接点を適切に設という観点から、データカタログの利便性多くのデータカタログは、データ登録リストのようなものです。しかし、データカタ

ログとBIツールを併用して具体的なデータの中身をディスカバリーできるように構築すると、単なるリスト表示よりも利用しやすくなります。
Ⅳ

データを見つける、作るデータ戦略の成果を高めるには、目的に適したデータが必要となります。ここでは必要なデータを見つける、あるいは、作るための3つのポイントを解説します。

1. 価値ドリブンでデータの価値を上げる

取引データ、顧客データ、取引先データなど、企業内には日常のビジネスで蓄積された膨大なデータが存在します。昨今、ほとんどの企業で、これらのデータを活用していると考えられますが、新たな価値創出し、画期的なブレイクスルーが発生している企業は少ないのではないでしょうか。

その理由は、「 今見えているデータは、今顕在化している現象や事象から発生する」という積上げ型のアプローチでデータ活用が論じられてきたことが挙げられます。たとえば、地域別売上データから季節に、「 どのような価値を提供したいのか」たいのか」からスタートし、そのために見示唆は何か、というように設計していく価
価値ドリブンでは、以下の観点からデータを整理します。

• 価 値を実 現するために 必 要なデータを購入している割合が高いため、データにを活用している傾向があるとも言えるのではないでしょうか。

また、分析の際に組み合わせたデータ答したのに対し、「 効果があった 」企業でるか。あるいはどのように組み合わせて作るべきか。

• 社外にあるデータを取得するにはどうしたいのか。取得する方法とそのコスト・期間はどのくらいになるか。

• 社外にもないデータが欲しい場合、どのように作るか。それは可能か。

価値ドリブンの考え方を持つことで、従業の 6 0％がデータを単独で分析すると回は単独で分析すると回答したのは 3 9％とかなり低かった。また、「 効果があった」企業では、多くのデータの種類を組み合わせて分析している傾向にありました。

この結果から、「 効果があった 」企業では、いくつものデータの種類を組み合わせて分析することで、新たな示唆を得ようとしていることが伺えます。

データ活用を語る際、よく「 宝の山 」と来、社内に存在する限られたパラメーターいう言葉が登場しますが、自社データのみパラメーターによる精度の高いものになっす。データ活用では、自社データだけでなでしかできなかった予測が、必要十分なたり、限られた現象から示唆される不確かな影響因子がより精緻化されて、ビジネスに活用可能になったりするなど、データの価値そのものを向上させることができます。

2. 複数の社内外のデータを組み合わせる

総務省の「 デジタルデータの経済的価を活用して「 効果があった 」企業と「 効果ループット向上や品質改善には、積上げ

この結果から、データを活用して「 効果• 社内で活用できるデータはそのまま使えどです。

これらのアプローチは、現在遂行していイアンス等からデータを取得しています。

の種類については、「 効果がなかった 」企データに存在するか否か。値の計 測と活用の現 状に関する調 査 研

る業務、提供している商品・サービスのス

外部データを入手、8％が共同研究やアラは社内に存在するか否か。社外や公的性を導出する、販売現場での商品の組合わせから商品のバンドリングを検討するな

2 3％が外部データを購入、2 1％が無料のでは「 宝の持ち腐れ 」となることがありま

く、状況に合わせて外部データを活用すること、複数のデータを組み合わせることが重要となります。複数の社内外のデータを組み合わせて新たな価値を創造していくことが、イノベーションひいては企業価値の向上をもたらしていくものと考えます。

3. データコンシェルジュ・データ
アンバサダーを起用する

データには、自由に使えるデータもあれ

1 には、究」「 マーケティング」業務にデータば、自由には使えないデータもあります。

がなかった 」企業を比較した結果が掲載

は、データの専門家であるデータコンシェされています（ 図表1参照）。

それによると、「 効果があった 」企業のこれらデータを効果的に活用していくにルジュやデータアンバサダーを起用することが有効です。データコンシェルジュや© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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4DigitalTransformation

アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭

第 3回－データ戦略への着眼が企業にもたらすもの －データアンバサダーは、データ競争力の設あるからです。との協議、データ購入など、データに関す企業の台頭によりデータ活用に注目が集エキスパートであり、番人ともなる専門家ざまな工夫が必要になります。

計、データ活用における法務部門・弁護士るすべてのことを請け負います。データのの存在は、データ戦略において特に重要1アルゴリズムを武器にするグローバルまっていますが、価値発見を行うにはさま
次世代リーダーはデータ戦略の実行をな存在といえます。

小さくてもスピーディに開始し、自社の優Ⅴイノベーションのきっかけを作っていただ

総務省「 デジタルデータの経済的価値の計 測と活用の現状に関する調査研究」2020年 3月

https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/linkdata/r02_05_
houkoku.pdf

位性を再度見直して、1 から10 を創造する次世代のリーダーに向けてきたいと願っています。そのなかで、自社隠れた資産、未活用の経営資源や人的能力などケイパビリティに着目した競争力の再発見は、企業にとって重要なテーマの流の競争優位の再発見、つまり「 新しい勝ち方」を手に入れていただきたいと思います。

1 つです。忘れ去られた資産のなかに、着眼点を変えることで再評価されるものが

図表 1 「マーケティング」での効果有無比較
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関連情報

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KPMG FAS「、プライシングの最適化」サービスの提70%供を発表（2022 年 8 月）

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種類以上

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2種類単独で分析共同研究やアライアンス等

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https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/dataanalytics.html

本稿に関するご質問等は、以下の担当者までお願いいたします。

データの入手元

データの組合せ「マーケティング」に効果があった企業（n=393）

データ分析ソリューション

「マーケティング」に効果がなかった企業（n=252）

出典： 総務省「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究」2020年3月

株式会社 KPMG FAS
中林真太郎／執行役員パートナー

shintaro.nakabayashi@jp.kpmg.com

KPMG コンサルティング株式会社
福島豊亮／パートナー

toyosuke.fukushima@jp.kpmg.com

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/r02_05_houkoku.pdf

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