「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第5回 データ利活用を実現するユースケース選定の障壁およびその乗り越え方
データ利活用を推進する際のユースケース（データ利活用シナリオ）の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
スマートフォンやIoTデバイスといったデジタル機器の普及および多用化、インターネット通信の高速化、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の拡大に伴う生活環境の急激なデジタル化――。このように、企業が自社の保有するデータを「資産」として活用し、事業活動に付加価値を創出する「データマネタイゼーション」の機会はますます増加しています。
PwCコンサルティング合同会社のデータ・アナリティクスチームはこのような背景を受け、各社のデータマネタイゼーションについての認知度、検討状況ならびにそれにおける課題を明らかにすることを目的とした「データマネタイゼーション実態調査2022」を実施しました。
本調査結果が、現在データマネタイゼーションに取り組んでいる企業や、今後取り組む予定である企業の一助となれば幸いです。
1. 全体概要 結果ハイライト
「データマネタイゼーション」という取り組み自体は一定の認知を得ている
- 回答者の76%は、データマネタイゼーションという用語または内容を耳にしたことがある
しかしながら、データマネタイゼーションを実現し、価値創出に至る企業はまだまだ少ない
- 上記のうち、データマネタイゼーションの事業化まで至っているのは9%
2. 検討・推進中の企業の実態 結果ハイライト
データマネタイゼーションを検討するに至ったきっかけは「新組織・新規事業開発」と「既存事業の延長」に二極化
- 回答者の51%は新組織や新規事業開発の立ち上げをきっかけとして始動。一方で46%は既存事業やPoCの延長で検討を開始
CxOクラスによるトップダウンでの推進と、実現に向けた専門組織の確立が必要不可欠
- 回答者の66％が所属企業でCxOクラスが推進責任者を務めていると回答
- 全体の90%が、データマネタイゼーションを推進するための専門組織を社内に有していると回答
データマネタイゼーション実現に向けては、データ利活用全般の課題に加え、マネタイゼーション特有の課題をクリアする必要がある
- 推進上の上位課題としては「データを取り扱うスキルが不足している」「データのマネタイズ適性を判断できない」「マネタイズのアイデアがない」「他部門との連携が難しい」が挙がっている
3. 未着手・未検討の企業実態 結果ハイライト
現在取り組めていない企業も、きっかけがあれば始めたいと考えている
- 回答者の89%は、何らかのきっかけがあればデータマネタイゼーションの取り組みを始めたいと考えている
「未着手・未検討」の企業においても、課題として挙がるのは「検討・推進中」の企業と同様
- 現在取り組んでいない理由としては、検討・推進中の企業と同様に「データを取り扱うスキルが不足している」「マネタイズのアイデアがない」「データのマネタイズ適性を判断できない」が上位に挙がっている
4. 今後の展望 結果ハイライト
現状に関わらず、各社ともビジネス開発や他社協業など具体的な取り組みを推進していきたいと考えている
- 「2022年度に最も取り組みたいこと」は、未着手の企業、検討・推進中の企業ともに「ビジネス開発・協業推進」が最上位
データマネタイゼーションの実現に向け、各社とも積極的に外部の知見を活用したい意向がうかがえる
- 市場動向やマネタイズアイデア創出などを中心に、幅広い領域で外部パートナーの知見が求められている
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト
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「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第4回 社内における「AI人材」の育成アプローチ
自社の課題の解決をリードできる「AI人材」を日本企業内でどのように定義し、育成していくべきか、といったアプローチ方法について考察します。
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第3回 データ利活用における外部連携スキームの検討ポイント【後編】
データ利活用における外部連携の検討ポイントを、事例をもとに考察します。
「アナリティクス＆AIトランスフォーメーション」インサイト 第2回 データ利活用における外部連携スキームの検討ポイント【前編】
データ利活用において外部とどのようなスキームで連携すべきかの検討ポイントを、前後編の2回に分けて解説します。
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