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ITトレンドが、「社内に眠るデータの活用実態と、データ活用・AI活用ニーズ」に関する調査レポートを公開しました。
社内データの分散や検索困難、手作業による集計・転記、AIに期待される役割などを整理しています。
まずは資料を確認したい方は、以下よりご覧ください。
データは増えているのに、業務で使いきれないことがある
多くの企業では、日々の業務を通じてさまざまなデータが蓄積されています。
顧客情報、取引履歴、営業記録、業務レポート、日報、図面、帳票など、社内には多くの情報が存在しています。
一方で、データがあることと、それを業務で活かせることは同じではありません。
必要な情報が複数のファイルやシステムに分散していたり、最新版がどれか分からなかったり、集計や転記を手作業で行っていたりすると、データはあってもすぐには使えない状態になります。
こうした状態では、分析や意思決定の前に、まず「探す」「集める」「確認する」作業に時間がかかります。
データ活用を進めるには、高度な分析やAI導入の前に、社内データを探しやすく、揃えやすく、使いやすい状態に整えることが重要です。
AI活用を考えるなら、まず“データが使える状態か”を見直す必要がある
生成AIやデータ分析ツールへの関心が高まるなかで、AIに何を任せるかという議論は増えています。
しかし、AIが正しく役立つためには、もとになる社内データが整理されていることが前提になります。
たとえば、部署ごとにデータの管理方法が違う、同じ情報が複数の場所に保存されている、更新ルールが曖昧でどれが正しいか分からない状態では、AIも正確な判断材料を得にくくなります。
また、データの定義や共有ルールが統一されていないと、部署間で数字の認識がずれたり、会議がファクト確認に終始したりすることもあります。
だからこそ、社内データ活用を進めるには、ツールを個別に導入するだけでなく、全社的にデータを管理・検索・活用できる基盤を整える視点が欠かせません。
今回の調査レポートは、そうした実態把握の材料として活用いただける内容を目指して作成しました。企業勤務者・経営者・役員・公務員などを対象に、社内データ活用の障害要因やAI・業務効率化への期待を整理しています。
今回の調査で取り上げている内容
今回のホワイトペーパーでは、社内データを活かせているか、データが活用しづらい場面、現場が削減したい業務負荷、手作業による集計・転記のリスク、AIに期待される役割、そして社内データ活用の理想状態などについて調査結果を整理しています。
本記事では、その一部を参考情報としてご紹介します。
たとえば調査では、社内データは存在しているものの、部署ごとに活用度が異なったり、十分に使いきれていなかったりする状況が示されています。
課題の本質は、データがないことではなく、データを必要なときに引き出し、加工し、業務に活かすまでに余計なコストがかかっている点にあります。
また、データ活用を阻む要因としては、必要なデータが複数のファイルやシステムに散在していること、更新ルールが曖昧で最新データが分かりにくいこと、手作業の集計・転記が多いことなどが整理されています。
分析力以前に、まず「集められない」「探せない」という実務上の負荷が、現場のデータ活用を妨げていることがうかがえます。
より詳しい設問結果や全体の傾向については、レポート本編でご確認ください。
こんな方におすすめ
このレポートは、たとえば次のような方におすすめです。
- 社内にデータはあるが、十分に活用できていないと感じている方
- 必要な情報を探す時間や、データ確認の手間を減らしたい方
- Excelや複数システムでの手作業集計・転記に課題がある方
- 部署ごとのデータ管理や活用度のばらつきを見直したい方
- AI活用の前提となるデータ基盤や横断検索の整備を検討している方
今回の調査は、企業勤務者・経営者・役員・公務員など、全社的な業務フローの中でデータに関わるさまざまな層を対象に実施されています。
メーカー・製造を中心に、商社、小売、建設、不動産、IT、金融など幅広い業種の回答が含まれており、特定業界に限らないデータ活用課題を考えるうえで参考にしやすい内容です。
レポートのダウンロードはこちら
本記事では、社内データが活かしきれない背景と、調査レポートで取り上げている内容の一部をご紹介しました。
今回公開した調査レポートでは、データの分散、検索困難、手作業への依存、AI導入前提の不足といった課題を通じて、社内データを現場が使える資産へ変えるためのヒントを整理しています。
眠ったままの社内データを放置すると、探す時間や手作業の再集計、部署間の認識ズレは繰り返されます。
データ活用基盤の整備や横断検索、AI活用の検討材料として、ぜひご活用ください。
