専門部署なしでデータ活用を軌道に乗せるには？3つのステップ

はじめに

「全社的にデータ活用を推進せよ」という号令はかかるものの、社内を見渡せばデータを専門に扱う部署も、高度なスキルを持つ人材もいない。多くの企業が直面するこの根深い課題に対し、何から手をつければ良いのか、頭を抱えている経営層や事業部長、情報システム部長の方も多いのではないでしょうか。

「専門部署がないから、データ活用は時期尚早だ」と諦めるのは、大きな機会損失に繋がりかねません。むしろ、現場の課題感からスタートすることこそが、実効性のあるデータ活用の第一歩となり得ます。

この記事では、長年多くの企業のDX推進を支援してきた視点から、「専門部署がない」という制約を乗り越え、データ活用を成功に導くための具体的な3つのステップを解説します。単なる理想論ではなく、現実的な体制構築の進め方から、決裁者として押さえておくべき投資対効果（ROI）の考え方、そしてGoogle Cloudがいかにしてそのプロセスを加速させるかまで、具体的にお伝えします。

本記事を最後までお読みいただくことで、貴社のデータ活用における「最初の一歩」を、確信を持って踏み出すための道筋が明確になるはずです。

なぜデータ活用は「専門部署がない」状態から始めても問題がないのか

多くの企業がデータ活用で失敗する典型的なパターンの一つに、「立派な専門部署を作ったものの、現場の課題と乖離してしまい、成果が出ない」というケースがあります。これは、目的が「データ活用基盤の構築」そのものになってしまい、本来解決すべきビジネス課題が見失われていることに起因します。

現場の課題こそがデータ活用の出発点

データ活用が真に価値を生むのは、現場の具体的な業務課題の解決に結びついた時です。例えば、以下のような課題感がデータ活用の最も強力な推進力となります。

• 営業部門: なぜ今月の売上目標が未達なのか、要因を迅速に特定し、次のアクションに繋げたい。

• マーケティング部門: 実施したキャンペーンの効果を正確に測定し、次の施策の費用対効果を最大化したい。

• 製造部門: どの生産ラインで不良品が発生しやすいのか、その予兆をデータから掴み、歩留まりを改善したい。

これらの切実な課題は、専門部署が机上で考えるよりも、現場担当者の方が深く理解しています。だからこそ、「部署がない」状態から、課題を持つ部門が主体となってスモールスタートすることが、地に足のついたデータ活用を推進する上で極めて有効なのです。

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「完璧な計画」を待つことのリスク

市場の変化が激しい現代において、完璧なデータ活用戦略を練り上げるまでに時間を費やすことは、それ自体がリスクとなり得ます。IPA（情報処理推進機構）が発行する「DX白書」でも、多くの日本企業がDX推進において「人材不足」や「全社的な戦略の欠如」を課題として挙げていますが、これは裏を返せば、最初から完璧な体制を求めすぎていることの表れとも言えます。

まずは小さな成功体験を積み重ね、その価値を社内に示すことで、データ活用への理解と協力の輪が広がっていきます。このアプローチこそが、結果的に全社的なデータドリブン文化を醸成する最短ルートとなるのです。

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【ステップ1】目的の明確化：何のためにデータを活用するのか

データ活用を始めるにあたり、最も重要なのが「目的の明確化」です。漠然と「データを活用したい」と考えるのではなく、「どのビジネス課題を解決するために、何のデータをどう使うのか」を具体的に定義する必要があります。

ビジネス課題とKPI（重要業績評価指標）の接続

まずは、前述したような現場の具体的な課題の中から、最もインパクトが大きく、かつデータで解決できそうなテーマを1つ選びます。そして、その課題解決のゴールを、具体的なKPIで設定します。

このようにKPIを設定することで、データ分析のゴールが明確になり、関係者間の目線が揃います。これは、決裁者が後々投資対効果を判断する上でも不可欠なプロセスです。

陥りがちな罠：「使えそうなデータ」から考えてしまう

ここでよくある失敗が、ビジネス課題ではなく、手元にある「使えそうなデータ」からスタートしてしまうことです。例えば、「基幹システムに販売データがあるから、これで何かできないか？」という発想です。これでは、分析結果がビジネスインパクトに繋がりにくく、自己満足で終わってしまう可能性が高くなります。

あくまで「課題起点」「目的起点」で考えること。これが、専門部署がなくてもデータ活用を成功させるための鉄則です。

【ステップ2】体制の構築：現実的な推進チームを組織する

目的が明確になったら、次はそれを実行する「人」と「体制」です。専門部署がないからといって、個人商店のままでは活動は広がりません。現実的な推進体制を構築する必要があります。

「兼務」から始めるスモールチーム

最初から専任の担当者を置く必要はありません。まずは、課題を最もよく理解している業務部門の担当者と、社内のITに詳しい情報システム部門の担当者、そしてプロジェクト全体を俯瞰できるリーダー（事業部長クラスが理想）による、数名の兼務でのクロスファンクショナルチームを組成することから始めましょう。

このチームの役割は以下の通りです。

• 業務部門担当者: 課題の背景や必要なデータの定義、分析結果の解釈と現場へのフィードバックを担当。

• 情報システム部門担当者: 必要なデータへのアクセス方法の確保、ツールの技術的なサポートを担当。

• リーダー: プロジェクトの目的達成に責任を持ち、部門間の調整や経営層への報告を行う。

将来のCoE（Center of Excellence）を見据えた発展

スモールスタートで成功事例が生まれ、データ活用の重要性が社内で認識され始めると、複数の部門から同様の相談が寄せられるようになります。その段階で初めて、全社的なデータ活用を支援・統制する専門組織、CoE（Center of Excellence）の設立を検討します。

CoEは、各部門のデータ活用を支援するだけでなく、全社的なデータガバナンスの策定や、分析ノウハウの標準化、人材育成などを担う組織です。最初から完璧なCoEを目指すのではなく、小さな成功体験を積み重ねながら、組織を段階的に成長させていくアプローチが成功の鍵となります。

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【ステップ3】技術基盤の選定：スモールスタートと拡張性を両立する

目的と体制が整ったところで、最後にそれを支える技術基盤を選定します。ここで重要なのは、「小さく始められ、かつ将来の全社展開にも耐えうる拡張性」を両立できるプラットフォームを選択することです。

なぜGoogle Cloudが最適な選択肢なのか

専門部署がない企業にとって、サーバーの管理や複雑なソフトウェアの運用は大きな負担となります。Google Cloudは、こうしたインフラ管理の負荷を最小限に抑えつつ、高度なデータ分析を可能にするサーバーレスのサービス群を提供しています。

• データウェアハウス: BigQuery

  社内に散在するあらゆるデータを、規模に関わらず一元的に集約・分析できるサービスです。インフラの管理が不要で、処理したデータ量に応じた課金体系のため、小規模な利用からスモールスタートできます。将来データ量が爆発的に増加しても、性能が劣化することなくシームレスに対応可能です。

• BIツール: Looker

  BigQueryに蓄積されたデータを、誰もが直感的に可視化・分析できるツールです。ダッシュボード作成だけでなく、データの意味（指標）を定義・一元管理する「LookML」という機能が特徴で、社内で「売上」の定義が異なるといった、データ活用の初期にありがちな混乱を防ぎ、データガバナンスを強化します。

• AI/機械学習プラットフォーム: Vertex AI

  近年注目される生成AIの活用も、データ活用の重要なテーマです。Vertex AIを使えば、自社のデータとGoogleの最新の生成AIモデル（Geminiなど）を安全な環境で連携させ、需要予測の高度化や顧客対応の自動化といった、より付加価値の高いデータ活用を、専門家でなくても実現しやすくなります。

これらのサービスを組み合わせることで、企業は「専門部署がない」というハンディキャップを乗り越え、最小限の投資と人員でデータ活用のサイクルを高速に回し始めることが可能になります。

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決裁者が押さえるべきROIと外部パートナーの活用

データ活用は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な投資です。決裁者としては、その投資対効果（ROI）を常に意識する必要があります。

ROIをどう考えるか？

データ活用のROIは、単純なコスト削減効果だけでなく、より広範なビジネス価値で評価することが重要です。

• 直接的な効果（定量）:

  • マーケティング施策の最適化による顧客獲得コスト（CPA）の削減

  • 需要予測の精度向上による在庫の圧縮、廃棄ロスの削減

  • 業務プロセスの自動化による人件費の削減

• 間接的な効果（定性→定量）:

  • データに基づく迅速な意思決定による機会損失の低減

  • 顧客体験の向上による顧客生涯価値（LTV）の向上

  • 従業員満足度の向上による離職率の低下と採用コストの削減

最初のスモールスタートにおいては、ステップ1で設定したKPIの達成度を金銭価値に換算し、プロジェクトに投下したコスト（人件費、ツール利用料など）と比較することで、ROIを算出します。この小さな成功事例におけるROIの実績が、次の投資を引き出すための強力な説得材料となります。

成功の鍵は「外部専門家」との協業

社内に専門家がいないからこそ、外部パートナーとの協業が成功の確率を大きく高めます。しかし、単に分析作業を丸投げする「外注」とは異なります。

真に価値のあるパートナーは、貴社のビジネス課題を深く理解し、目的設定から技術選定、体制構築、そして人材育成までを伴走しながら支援してくれます。彼らの知見や経験を活用することで、自社だけで進める場合に比べて、失敗のリスクを大幅に低減し、成果創出までの時間を劇的に短縮することが可能です。

私たちXIMIXは、Google Cloudの専門家集団として、これまで多くの中堅・大企業のデータ活用プロジェクトをご支援してきました。お客様のビジネス課題に寄り添い、データドリブンな組織へと変革していくための現実的なロードマップをご提案します。もし、データ活用の第一歩をどこから踏み出せば良いかお悩みでしたら、ぜひ一度ご相談ください。

XIMIXのGoogle Workspace 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。

まとめ

本記事では、「専門部署がない」という多くの企業が抱える課題を乗り越え、データ活用を成功させるための現実的なアプローチを解説しました。

重要なポイントを改めて整理します。

• 課題起点の重要性: 立派な部署やツールからではなく、現場の切実なビジネス課題からスタートする。

• 3つの実行ステップ:

  • 目的の明確化: ビジネス課題とKPIを具体的に設定する。

  • 体制の構築: 兼務のクロスファンクショナルチームでスモールに始める。

  • 技術基盤の選定: Google Cloudのように、スモールスタートと拡張性を両立できるプラットフォームを選ぶ。

• ROIとパートナーシップ: 投資対効果を常に意識し、外部の専門家の知見を積極的に活用して成功確率を高める。

「専門部署がない」ことは、データ活用を諦める理由にはなりません。むしろ、現場主導で地に足のついたデータ活用文化を醸成する絶好の機会と捉えることができます。この記事が、貴社のデータドリブン経営への第一歩を踏み出す一助となれば幸いです。