多くの企業が、プロジェクト管理においてExcelなどを用いた手動でのデータ管理に依存しています。しかし、複数のプロジェクトが同時進行する状況では、個別のExcelファイルに分散したデータでは、全体的なデータ資産の統合的な把握が極めて困難になります。これにより、重要な施策に関する主要なKPI（重要業績評価指標）の進捗状況を見落としたり、データに基づいたリソースの最適配分が行えなかったりする課題が生じています。このような状況において、今、最も喫緊の課題は、プロジェクト関連データの統合的な可視化環境と、そのための標準化されたデータ管理基盤を確立することです。個々のプロジェクトから収集される進捗やリソース配分に関するデータを一元的に集約・管理し、リアルタイムに分析・可視化できる環境を整備することで、限られたリソースから最大の**ROI（投資対効果）**を引き出すことが可能になります。
データ駆動型の効率的なプロジェクト管理をデータ活用の成功事例とともに解説
データ管理・可視化ツールとして活用した効率的なプロジェクト管理の手法について、具体的なデータに基づく成功事例とともにご紹介します。Excelライクな操作性を維持しながら、複数のプロジェクトから収集される多様な進捗データを統合的に集約・可視化し、分析に基づいたリソースの最適配分を実現する管理手法について、実際のデータダッシュボードやレポーティング機能を用いたデモンストレーションを交えながら解説いたします。統括部門による全体的なデータ指標の把握から、個別施策に関する詳細なデータ分析まで、IT部門が抱えるデータ管理・データ活用に関する課題の解決に向けた具体的なヒントをご提供いたします。
データ活用に課題を感じている、以下のような方を対象としています。
情報システム部門の責任者、IT施策やプロジェクトのリーダーとして、複数プロジェクトのデータに基づく進捗管理やデータドリブンなリソース配分に課題をお持ちの方
部門マネージャー、プロジェクトマネージャーとして、Excelでの手動データ管理に限界を感じており、より効率的なデータ収集・分析に基づいた施策管理の手法を模索されている方
IT部門の統括責任者として、限られたリソースを最大限にデータに基づき活用し、確実なプロジェクト推進をデータで裏付けながら実現を目指されている方
建設業界では、人口減少や高齢化に伴う労働力不足が深刻化しており、データに基づいた効率性向上と生産性指標の確保が急務となっています。また、建設現場では依然として紙ベースの作業が多く、これはデータの断片化や情報共有における遅延・不整合の原因となり、結果としてデータに基づいた正確な状況把握やリスク分析を困難にし、トラブルを招くケースが少なくありません。さらに国際競争が激化していく中、建設業界の競争力向上には、データ活用による変革が不可欠です。
建設DX（デジタルトランスフォーメーション）または建設Techは、デジタル技術を活用して建設業界のデータ収集、分析、活用プロセスを改革し、効率性や生産性を向上させる取り組みです。具体的には、BIM（ビルディングインフォメーションモデリング – 構造化されたデータ提供）、IoT（リアルタイムデータの収集）、AI（データ分析と予測）、ドローン、ロボット、遠隔操作、AR/VR、3Dプリンターなどの技術を用いて、設計、施工、管理の各プロセスで多様なデータを生成・活用し、最適化を図ります。また、ERPなどの業務システム（基幹業務データの集約）や、調達支援システム（調達関連データの管理）なども含まれます。
建設DX市場は急速に成長しており、特に政府のデジタル化推進政策や技術の進化により、今後もさらなる拡大が期待されています。これは、社会的な課題への対応や競争力強化のために、建設業界におけるデータ活用の重要性が高まっていることを示しています。
建設業におけるDXの基本、具体的なデータ活用による成功事例、さらには推進時のデータ管理・分析に関する課題とその解決方法までを、初心者にもわかりやすく解説します。
その理由として挙げられるのは、少子高齢化による人手不足といった社会的な課題への対策（例：データに基づいた人員配置最適化）や、競合企業との競争力向上（例：データ分析による業務効率化・コスト削減）など、データ活用による効果への期待が見られるためです。
そうした状況の中で、DX推進や企業変革に取り組んだものの、思うような成果が出ず、逆に現場を混乱させてしまったというケースが散見されます。これは、「どのようなデータを取得し、どのように分析して、何に活用するのか」というデータ戦略が不明確なまま、システムの導入自体が目的となってしまい、その先にある経営戦略に紐づいたデータ活用による目的を達成できないというケースが多く見られるためです。また、社内に**データを分析し、活用を推進できる人材（データリテラシーを持つ人材）**がいないといった点なども、データに基づいた成果が出ない原因となることが多く見られます。
このようなDX推進・企業変革におけるデータ活用に関する課題を解決する、企業変革支援サービスを詳しく解説いたします。
その特長として、事業課題や業務課題に応じた業務改善支援に加え、データ分析に基づいた経営レベルでの課題解決も含めた改革を支援できる点があります。例えば、各事業部や担当部門単位でデータサイロ化されていたデータを一元管理基盤に統合し、データに基づいた経営判断を行うためのダッシュボードやレポートを見える化する・業務プロセスをデータとシステム連携により自動化するといった改革を支援いたします。
BPO事業会社として多くの企業の支援を行ってきたからこそ、経営層のデータに基づいた意思決定ニーズと現場のデータ収集・活用実態を連動させた施策のご提案が行える強みがあります。
本来の意味でのDXとデータの役割
既にビジネスにおいて一般的な概念となりつつある「DX」ですが、単なるバズワードとなり、その本来の意味が見失われがちです。多くの場合、「新たなソリューション（システム）を導入すること」自体が目的となり、そのシステムがもたらすべき**「データに基づいたビジネス価値の創出」**が見過ごされています。
DXとは本来、「社会にIT技術を浸透させることで人々の生活をより豊かにする」という概念です。ビジネスの領域においては、業務プロセスから発生するデータの効率的な収集・分析や、レガシーシステムという名のデータサイロからの脱却、そしてデータ活用を可能にするシステムの開発といった側面での改善を通じて、データに基づいた新たなビジネスモデルの創出や、データを活用する組織文化の変革を実現するための手段です。これは、市場において競合よりも優れたデータ分析能力やデータに基づいた意思決定による優位性を確保することを目的として取り組まれるべき施策です。
DX推進で不可欠な「データ駆動型」のシステム活用
こうした、本来の意味でのDX、すなわちデータに基づいた変革を行っていくためには、自社の業務プロセスから必要なデータを適切に収集・管理・分析できる、革新的なシステムの活用が不可欠となります。
自社のデータに関する課題（例：データが分散している、リアルタイム性がない、分析できない等）を解決できるシステムを導入することにより、データ入力・処理の効率化や、レガシーなデータ構造からの脱却を実現できます。これは、DXの最終的な目的である市場におけるデータ活用による競合優位性の確保に直接つながると考えられます。
しかし、業務課題に対処するためのデータ処理能力を持つシステムは多く存在するものの、いざ自社で運用しようと考えた際に、「業務プロセスから発生するデータの形式や流れをシステムに合わせる」といった判断が必要となるケースが散見されます。
そういった状況になってしまうと、一時的なデータ処理の効率化は達成できても、業務のプロセスの中でデータ入力の煩雑さや特定のデータに対応しにくいといった非効率さが発生し、結果的にデータの収集や活用が進まず、導入前の手動または非効率なデータフローでの運用に戻ってしまうといった事象も多く見られます。
状況に応じた「データ要求」に対応可能な「国内ラボ型開発」
このようなDX本来の意味での目的、すなわちデータに基づいたビジネス変革の実現のためには、自社の固有のデータ構造や分析ニーズに合わせたシステムの構築が必要となります。しかし、「自社には、データ分析要件を踏まえたシステム開発のリソースやノウハウがない」という方も多いのではないでしょうか？
そういった方に向け、「国内ラボ型開発」サービスをご紹介いたします。その特長として、状況の変化に応じて必要となるデータエンジニアリングやデータ分析のスキルを持った技術者の確保が柔軟に可能である点、そして責任者にビジネス上のデータに関する要件を伝えていただくだけで、開発チーム全体がそれをデータモデルや分析機能に反映する形で迅速に動ける点が挙げられます。
開発状況に応じて、必要となるデータ関連スキル（例：データベース設計、ETL、API連携、分析基盤構築など）を持った技術者が必要な時間対応を行うため、要件の途中変更や仕様変更（特にデータ項目、データ連携方法、レポート要件など）、スケジュール変更にも柔軟に対応が可能です。また、日本国内で運用を行うため、ビジネス要件とデータ要件に関する綿密なコミュニケーションを取ることができ、明確ではないご要望に対しても、**「どのようなデータが必要で、それをどのように活用したいのか」**という本質的なニーズに寄り添った対応を実現します。
自社に本当に必要な、「データに基づいた価値を生み出す」DXを推進したいとお考えの方、システムの改善や開発におけるデータ活用に関するリソース不足にお困りの方に特におすすめの内容です。
DX時代におけるIT部門の「データ管理」課題
デジタルトランスフォーメーション（DX）の加速に伴い、企業のIT部門は新規システムの導入（新たなデータソースの管理）や既存システムの刷新（データ移行と統合）、セキュリティ対策の強化（データ保護）など、これまで以上に多くのデータに関わる施策を並行して推進することが求められています。しかし、リソースの確保が追いつかない中、多くのIT部門では次々と増えるデータ関連プロジェクトの優先順位付けやデータに基づいた進捗管理に苦心しており、それが原因で遅延やデータの品質低下、さらには担当者の疲弊といった負の連鎖を引き起こしています。特に複数のデータ関連プロジェクトが同時進行する状況下では、施策全体のデータ収集状況や進捗に関する統合的な把握が困難となり、IT部門自身のデータに基づいた生産性向上を妨げる大きな要因となっています。
限られたリソースでも、データ関連プロジェクトを確実に前進させるには？
DX推進におけるデータの役割と、これから始める方・成果に悩む方へ
データ駆動型のDX推進をこれから始めようとお考えの方、あるいは既に企業変革に取り組んでいるものの、データに基づいた明確な成果が出ていないと感じている方に特におすすめの内容です。
多くの企業がDXで重視する「業務の自動化」がIT運用部門にもたらすデータ活用の期待
昨今、多くの企業・組織がデジタル技術を活用した「DX（デジタル変革）」によって、業務プロセスから収集されるデータの効率化、コスト削減、競争力の強化、そしてデータに基づいた新たなビジネスチャンスの創出を目指しています。
DXの推進によって、どのようなデータ活用の効果が期待できるのでしょうか。IT調査会社ITRが公表した『業務自動化に関する動向調査2022』によると、DXで重視するテーマとして「業務の自動化」を多くの回答企業が上げています。これは、手動で行われているデータ入力や処理、連携といったプロセスを自動化することで、より正確でリアルタイムなデータを得ることを目指していると言えます。また、業務自動化の目的としては「生産性向上（＝データ処理量の増加）」、「業務スピードアップ（＝データ連携や処理時間の短縮）」、「業務プロセスの品質（＝データの正確性・一貫性の向上）」、「人的ミス削減（＝手動によるデータ誤入力の防止）」などが上位になっています。
これらの効果は、IT運用部門にとってもぜひ実現したい業務改善ではないでしょうか。特に、システム運用で発生する大量のログデータやパフォーマンスデータの処理、定型的なデータバックアップやリカバリ作業などにおいて、自動化によるデータ処理の効率化と品質向上は喫緊の課題です。
「興味はあるが取り組めていない」、独自調査で判明したIT運用におけるデータ活用（DX化）の現状
その一方で実際には、「ITシステム運用におけるDX（＝データに基づいた運用管理や自動化）を推進したくても取り組めていない企業が多い」というのが現実です。日立システムズエンジニアリングサービスが2023年12月に500社のIT管理者を対象に実施した調査では、ITシステム運用のDX化（運用データの活用や自動化）の取り組みについて「興味はあるが取り組めていない」という回答が約4割ありました。
また、その理由として、約半数の回答者が「ITに関わる人財が足りない（＝運用システムを理解し、データを扱える人財不足）」「DXを推進する人財がいない（＝データに基づいた変革構想を持ち、推進できる人財不足）」を挙げています。運用データに基づいた分析や自動化によって生産性や品質を向上させたくても、それを推進するデータ活用スキルや変革スキルを持つ人財が足りず取り組めていない現状が明らかとなっています。
IT部門のDXを阻害する「運用業務の3大データ課題」、属人的なIT運用業務は「データに基づいた改善」の限界寸前
先述の独自調査でも「IT運用業務の改善の必要性」を感じている企業は多く見られました。特に、IT運用業務における「要員」「運用負荷」「品質」といった3大課題の背景には、「運用データの収集・分析不足」「データのブラックボックス化」「手順依存によるデータ不整合リスク」といったデータに関する課題が横たわっており、これらを改善したいという声が多く上がっていました。
実際、多くのIT運用部門の現場では、慢性的な人材不足や運用負荷の増大などが常態的な業務課題として指摘されています。特に「属人的な運用作業」が、多くのリスクや業務負荷を招いているようです。これは、作業手順や結果に関するデータが標準化されず、個々の担当者に紐づいている状態です。例えば、手順書に沿った人手作業のままでは、手順書誤りや内容誤り、そして手動でのデータ入力・確認ミスなど作業ミスによるデータ不整合リスクが高くなります。属人的なIT運用業務、つまりデータが標準化・可視化されず、人に依存した運用プロセスが続く限り、IT部門のDXへの取り組み（データに基づいた運用最適化）が成功することは非常に困難だと言えます。
IT運用業務のDX化を支援する新サービス：運用データに基づいた自動化ソリューションのご紹介
「ITシステム運用・保守業務を自社で実施しているが、現状、運用データに基づいた効率化や品質向上がうまくいっていない」と悩まれている企業・組織の運用担当部門の方を対象に開催します。日立システムズエンジニアリングサービスが独自で実施したアンケート調査と、製造業・金融・公共機関などへのインタビュー調査の結果をご紹介し、IT運用業務の実態を踏まえて、運用業務における主要課題、特にデータ管理や自動化に関する課題をより詳細に明らかにします。
その上で、属人的なIT運用業務の改善、そして運用データの収集・活用を支援する新しいIT運用自動化ソリューションとして、2024年8月に提供開始した「OX1(Operations Transformation Service)」をご提案します。同ソリューションは、顧客企業の700社以上ものIT運用実績、50年のIT運用業務経験を通じて蓄積された運用データとノウハウを基にしたIT運用アウトソーシングサービスです。プレアセスメント（＝現行運用プロセスのデータフロー分析）から設計（＝自動化されたデータ処理プロセス設計）、運用（＝自動化されたデータ収集・処理実行）までを含むトータルサービスとして、デジタル化されたIT運用、すなわち構造化された運用データの収集と自動化により、現場の業務負担を大幅に削減します。
「DXへの取り組みによってIT運用業務を自動化し、運用データを活用した仕組みに変えたい」、「IT運用のDXを指示されているが、具体的にどの運用データを収集し、何を自動化すべきか分からない」などとお考えの方はぜひご相談ください。
プロジェクトの効率的な推進と円滑な進行を実現するため、日常業務管理への応用も可能な柔軟性の高いプロジェクト管理ツールが注目されています。プロジェクト推進において重要な、「コミュニケーション強化」や「ワークフロー自動化」といった機能は、データ活用と分析の観点からもその価値が明確です。本稿では、プロジェクト管理から日常業務の改善、そして企業全体のデータドリブンな効率化を支える管理ツールについて解説します。
喫緊の課題である2024年問題に対応するため、建設・物流業界における現場とオフィスの業務DXは不可避です。2024年に適用範囲が拡大された労働時間の上限規制、いわゆる「2024年問題」は、これまで慣例化していた長時間労働を制約します。この規制は、既に顕在化している労働力不足をさらに深刻化させ、特に現場における人材不足や工期遅延のリスクを増大させます。そのため、現場とオフィス間のリアルタイムなデータ共有と、データに基づいた業務効率の向上を実現するための業務DX（デジタルトランスフォーメーション）推進は急務となっています。
業務DXにおける重要な要素として、「リアルタイム映像に基づく現場からのデータ収集とオフィスからの分析・支援」が挙げられます。一部企業では、簡便な手法としてスマートフォンのカメラ等を利用している現状が見受けられますが、これにはデータ収集の安全性や、現場の状況をデータとして客観的に把握する上で課題が存在します。具体的には、作業者の手が塞がることによる安全性低下のリスクや、オフィス側での作業者の視点データの欠如、リアルタイムかつ正確な現場データの把握困難性などです。
これらの課題を踏まえ、本稿ではハンズフリーでのデータ収集と、作業者の視点をリアルタイムにデータとして共有することで、安全性と効率性を両立した遠隔支援を実現する方法について解説します。これらの取り組みの背景には、少子高齢化による労働力不足という社会構造の変化への適応や、データに基づいた競合優位性の確立といった目的があります。しかしながら、DX推進や企業変革に取り組んだものの、データ戦略と実行の不整合により期待した成果が得られず、現場に混乱を招いてしまうケースも散見されます。
このような状況の要因として、システムの導入自体が目的化し、本来の経営戦略に紐づいたデータ活用による目的達成が見過ごされているケースが挙げられます。また、社内にデータに基づいた変革を推進できる専門人材が不足していることも、成果が出にくい要因の一つです。これらのDX推進・企業変革における課題を解決するために、データ活用を軸とした企業変革支援サービスの詳細を解説いたします。
本サービスの特長は、事業課題や業務課題に応じたデータに基づいた業務改善支援に加え、経営レベルの課題にまで踏み込んだ変革を支援できる点にあります。例えば、これまで各事業部や担当部門で個別に管理されていたデータを統合し、データの一元管理と可視化を通じて、経営判断の根拠となる客観的なデータを提供します。さらに、データに基づいた業務プロセスの自動化を推進することで、組織全体の効率化に貢献します。BPO事業を通じて多様な企業の支援に携わってきた経験から、経営戦略と現場のデータ活用を連動させた、実効性の高い施策をご提案できることが弊社の強みです。
DX推進：データコンサルタント・データアナリストの視点からの考察
多くの国内企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）の重要性を認識し、その実現に向けた取り組みを開始しています。しかし、データコンサルタントやデータアナリストの視点から見ると、その道のりは決して容易ではなく、データ活用における本質的な課題が浮き彫りになっています。
データ分析によると、DXを重要視する企業の割合は全体の8割近くに達し、過去最高水準を記録しました。特に「全社レベルでの最重要課題」と捉える企業の増加は、DXが単なるIT導入ではなく、経営戦略と不可分なものとして認識され始めていることを示唆しています。コロナ禍による市場の変動や、デジタル関連法の整備、デジタル庁の設置といった政府主導の動きが、企業のデジタル化への関心を高める要因となったことは、マクロデータからも裏付けられます。
しかしながら、具体的なDXテーマ（16項目）に対する取り組み状況を詳細に分析すると、「進行中・完了しており成果も出ている」と回答した割合は、わずか1割から最大でも2割に留まっています。このデータは、多くの企業でDXの「重要性認識」と「具体的な成果創出」の間に大きなギャップが存在することを示しています。取り組みは活発化しているものの、データに基づいた明確な成果指標（KPI）の設定や、その測定・評価を通じた施策の最適化が進んでいない状況がうかがえます。
この調査結果が示すように、DX推進が順風満帆に進んでいる企業は少数派です。データアナリストの視点からは、DXが遅々として進まない、活動が社内に浸透しない、あるいは一過性の取り組みに終わってしまう原因として、以下のデータ活用に関わる課題が考えられます。
データ活用の目的・成果指標の不明確さ: DXの取り組みが、どのようなデータを活用して、どのようなビジネス成果を目指すのかが曖昧なまま進められているケースが多く見られます。
データ基盤の未整備とデータサイロ: 組織内に散在するデータの統合・収集・分析基盤が構築されておらず、必要なデータにアクセスできない、あるいはデータの品質が低いといった問題が、データ活用を阻害しています。
データリテラシーの不足: 経営層から現場まで、データを読み解き、意思決定に活かすためのリテラシーが不足しており、データに基づいた変革への抵抗や理解不足が生じています。
既存の組織構造・文化との衝突: データに基づいた迅速な意思決定プロセスや、部門横断的なデータ共有の仕組みが、従来の階層的な組織管理や硬直化した文化と衝突しています。
データ人材・分析スキルの不足: データを収集・加工し、高度な分析を行ってビジネスインサイトを抽出するための専門人材やスキルが不足しており、データに基づいた施策実行・評価が困難です。
DX推進専門組織の設置は進んでいるものの、これらの組織がビジネス部門のデータ活用ニーズを十分に理解し、必要なデータを提供・分析支援を行うための連携が不足している現状も見られます。また、一度データ活用によって業務プロセスを変革しても、その効果を継続的にデータでモニタリングし、改善サイクルを回す仕組みがなければ、元の状態に戻ってしまうリスクは高まります。
データコンサルタントの立場からは、これらの「データ活用の壁」（硬直化した情報システムによるデータ連携の課題、データガバナンスの不在、データに基づかない意思決定プロセスなど）を乗り越えることが、DX成功の鍵となります。 DX推進は、単なるデジタル技術の導入ではなく、データという資産を最大限に活用し、組織文化、プロセス、人材をデータドリブンに変革していく「データジャーニー」と捉えるべきです。それぞれの企業が自社のデータ戦略を明確にし、データ基盤を整備し、データ人材を育成しながら、手探りで進んでいく必要があります。この旅路において、データに基づいた現状分析、目標設定、施策立案、そして効果測定・改善が不可欠となります。
DX施策の類型化とKPI設定に関する考察
DX推進を効果的に進めるためには、施策を体系的に整理し、分類（類型化）することが重要です。施策を類型化することにより、各プロジェクトの特性に応じた適切な戦略策定、リソース配分、進捗モニタリングが可能となり、DX全体の推進力を高めることができます。
施策類型化の観点
施策を類型化するにあたっては、以下のような視点で整理することが有効です。
案件スコープ別分類
全社共通案件
複数事業部門にまたがる案件
個別事業部門案件
実験的案件（PoCや新技術適用検証など）
施策タイプ別分類
社内業務プロセスの変革
既存顧客向け新規価値創出
新規市場・事業領域の開拓・拡張
新規ビジネス／サービスの創出
企業内の組織・人材環境整備
ITインフラの再整備・刷新
実験的案件の扱いについて
実験的案件を独立して分類する理由は、開始時点で対象部門やスコープが未確定なケースが存在するためです。たとえば、AIやAR（拡張現実）など新技術の適用可能性検証では、対象となる業務や部門が後から特定されることも少なくありません。さらに、初期段階では個別事業部門向けだった案件が、検証結果を受けて全社展開へ拡大するケースもあります。
このようなダイナミズムを考慮するためにも、柔軟な類型設計が求められます。
類型化による実務上の効果
施策類型化は、以下の点で実務に直結した効果をもたらします。
各部門の役割分担基準の明確化
例：PoCフェーズはDX推進部門、本格展開フェーズは事業部門が主体
施策全体の網羅性・バランス把握
抜け漏れや偏りの検知に役立ちます。
施策ポートフォリオの可視化
横軸に市場（既存／新規）、縦軸に提供価値（既存／新規）を取った4象限マトリクスに分類することで、各施策の位置づけを視覚的に整理できます。
環境整備施策の体系化
DX基盤整備領域も「企業内変革」と「IT再整備」の2軸で分類し、必要なインフラ整備活動を明確化します。
KPI設定の考え方
各施策については、目標達成度を客観的に評価するために**KPI（重要業績評価指標）**を設定することが不可欠です。
KPI設計においては、以下の2種類の指標を設定します。
成果指標（Outcome KPI）
施策が目指す成果が実現できたかを測る指標
例：業務処理時間の短縮率、新規売上高の増加額
活動指標（Activity KPI）
施策の進捗状況や取り組み度合いを測る指標
例：プロジェクト完了件数、トレーニング実施率
可能な限り、成果指標と活動指標の両方を設定することが望ましいですが、成果が短期的に見えにくい施策については、活動指標を複数設定することで代替する方法も有効です。
さらに、
現状値（ベースライン）を明確化
施策実行後の目標値を設定
評価時期をあらかじめ定める
これらを徹底することで、施策の有効性検証と改善活動にデータドリブンなアプローチを適用できます。
まとめ
施策類型化とKPI設計は、単なる整理作業に留まらず、DX戦略の実行力と可視化力を高めるための必須プロセスです。
また、類型ごとにフェーズを設けた重点推進（例：第1フェーズで漸進型イノベーション、第2フェーズで不連続型イノベーションへのシフト）を行うことで、中長期的なロードマップ設計にもつなげることが可能です。
施策の類型とKPIを明示することで、社内外ステークホルダーに対しても、DXへの取り組み姿勢と進捗状況を透明性高く示すことができるでしょう。
DXビジョン策定：データコンサルタント・データアナリストの視点からのアプローチ
DXビジョンを策定する際、データコンサルタントやデータアナリストの視点からは、デジタル化が社会に深く浸透した未来において、データがどのように活用され、それが経営ビジョンや中長期経営計画の実現にどのように貢献するのかを具体的に示すことが極めて重要になります。単に「デジタル化する」という抽象的な未来像ではなく、「データに基づいて顧客体験を抜本的に変革する」「データ分析によりサプライチェーン全体の効率を最大化する」といった、データ活用による具体的な成果や変化を織り込む必要があります。
ビジョンを簡潔な言葉で表現する「ビジョナリーワード」の概念は、データ活用の文脈でも有効です。「ポケットに入るラジオ」「人類を月へ」といった例が示すように、全従業員やステークホルダーがデータによって実現される未来の姿を共通のイメージとして抱けるような、示唆に富む言葉を選ぶことが理想的です。「すべての意思決定をデータで」や「データがつなぐ顧客との新しい関係」といった、データドリブンな変革を示唆する言葉が、未来への絵葉書となり得ます。
一方、多くの企業の経営ビジョンに散見される抽象的な表現（例：「〇〇によって社会に貢献する」）だけでは、DXが目指す具体的なデータ活用戦略が見えにくいのが現状です。したがって、データコンサルタントとしては、経営ビジョンを支える経営戦略の柱や重要課題（マテリアリティ）に注目し、それらをデータ活用によってどのように解決・強化するのかという観点からDXビジョンを構築することを推奨します。
マテリアリティとは、企業活動が社会・環境・ステークホルダーに与える重要な影響課題であり、その特定と優先順位付けには様々なデータが活用されます（例：GHG排出量データ、サプライチェーンにおける労働環境データ、顧客エンゲージメントデータなど）。DXビジョンは、これらのマテリアリティ解決にデータ活用がどのように貢献できるかを明確に位置づけるべきです。
例えば、経営ビジョンを支える4つの重要戦略がある場合、それぞれの戦略を実現するためにどのようなデータが必要で、どのように分析・活用するのかというDX戦略が紐づいていることが望ましい姿です。そして、これらのデータ活用戦略が集約され、データによって実現される未来の世界像を、前述のビジョナリーワードで表現したものがDXビジョンとなります。
経営ビジョンや中長期経営計画、そしてそれを支える経営戦略上の重要事項に対して、DX、特にデータ収集・分析・活用によって、どのような定量的・定性的な貢献を果たすのかをDXビジョンおよびDX戦略に具体的に盛り込むことが、DX推進の意義を組織内外に示す上で極めて重要です。データに基づいた貢献を示すことで、経営ビジョンとDXビジョンが強固に結びつき、全従業員の納得感を高め、目指すべき「データ活用によって進化する未来」への道標となります。
DXビジョンとDX戦略が定義されたら、その展開と実践の段階に移ります。データアナリストとして最も重要視するのは、ここで設定される**全社的なDX目標、特にデータに基づいた明確なKPI（重要業績評価指標）**です。DX戦略で示した重点領域ごとに、「いつまでに、どのようなデータを活用して、何を、どのレベルまで達成するのか」という目標と、それを測るための測定可能なKPIを明確に設定し、その算出方法や参照すべきデータソースも定義します。
さらに、DXを各部門や個人が「自分事」として捉え、主体的に推進するためには、この全社的なDX目標・KPIと、部門・個人の目標とのデータに基づいた関係性を明確に紐づけることが不可欠です。部門の目標に「〇〇に関するデータ収集率△%向上」や「データ分析ツールを用いた意思決定回数□回増加」といった項目を含めたり、個人の評価に「データに基づいた業務改善提案」や「データ活用による成果創出」といった要素を組み込んだりすることが有効です。
DX推進部門以外の一般部門や個人は、当然ながら既存の業務と従来の部門・個人目標を抱えています。経営層やDX推進部門がいかにデータドリブンなDXビジョンと戦略を掲げ、データに基づいた達成目標を示したとしても、それが既存の事業戦略や、自身の部門・個人の日々の業務におけるデータ活用やその貢献度合いと明確に紐づいていなければ、DXを推進する動機付けにはなりません。DX施策の実行において事業部門の協力が得られない、データ提供が進まないといった問題は、まさにこうしたデータに基づいた目標連携の不在から生まれていると言えます。DX成功のためには、ビジョンから個人のKPIまで、データによる一貫したストーリーと評価軸が必要です。
DXビジョンを策定する際には、デジタル技術の進展と社会浸透を前提に、DXを通じて経営ビジョンや中長期経営計画が目指す未来像への道筋を、具体的に定義することが重要となります。
特に、ビジョンはデータに基づく意思決定を支えるため、シンプルかつ共有可能な言葉で表現することが望ましいといえます。
データ戦略の文脈でも、抽象的でなく、具体的な目標設定が成功の鍵を握ります。
一方、多くの企業における経営ビジョンには「社会貢献」といった抽象表現が多いため、データコンサルタントの立場としては、これを補完する必要があります。
具体的には、経営戦略の柱やマテリアリティ（重要課題）に着目し、そこからDXビジョンを構成することを推奨します。
マテリアリティとは、企業活動が社会・環境・経済に与える影響度合いを基準に重要度を評価し、優先順位づけした項目です。これに基づき、高影響度・高優先度のテーマに対して、どのようにデジタル活用で価値を創出するかを言語化します。
例えば、経営ビジョンを支える4つの柱がある場合、それぞれに紐づくDX戦略を設計し、これらをまとめた「未来像」をビジョナリーワードとして表現し、データドリブンで進捗管理が可能なDXビジョンに仕上げるべきです。
また、DXビジョン策定においては、以下の観点を押さえることが肝要です。
経営ビジョン・中長期計画・重要戦略とDXビジョンをデータで裏付ける形で紐づける。
DX推進による経営貢献を、**定量指標（KPI）と定性指標（目指す姿）**の両面で明確化する。
ステークホルダー全体に向けて、エビデンスベースで納得感を醸成する構成とする。
DX戦略とビジョンが策定された後は、展開・実践フェーズに移行します。
まず、全社的なDX目標を設定し、重点領域ごとに、KPI（重要業績評価指標）を具体的に定め、その達成期限も明記します。これにより、DX活動を各部門・個人の目標と確実に接続し、「自分事化」を促します。
現場部門や個人にとって、DX推進は通常業務に追加される活動であるため、既存目標体系との一貫性・整合性を持たせることが不可欠です。
経営ビジョン・事業戦略とDX施策がリンクしていなければ、現場でのコミットメントは得られません。
データに基づいた目標設定とフィードバックループの設計が、DX施策実行時における組織全体の一体感と成果創出の鍵となります。
多くの企業が「DXジャーニー」という長期的な変革プロセスに着手しているものの、共通する課題や障壁に直面し、停滞するケースが少なくない。
数多くの企業においてDX戦略の立案・施策推進を支援する中で、こうした傾向をデータに基づき観察してきた。この知見をもとに、DX推進における典型的なプロセス、発生しやすい課題、対応策を体系化した「DXジャーニーマップ」を作成した。
DXの目指すゴールや進路は企業ごとに異なるため、最終的な設計は各社独自に策定する必要がある。しかし、課題の発生ポイントや対応のヒントは多くの企業に共通しており、このマップは変革プロジェクトの「海図」として活用できる。
なお、DXジャーニーは策定した計画通りに進むとは限らない。環境変化に応じた目標修正やプロセスの見直し、あるいは一度戻って再出発する柔軟性が求められる。DX推進における反復的なプロセス管理が成功の鍵となる。
まずDXジャーニーマップの全体像を俯瞰する。そこでは、DX推進を以下のプロセスに分解して整理している。
1. 始動フェーズ（課題認識と方向性策定）
外部環境変化の認識とDX必要性の共通理解を図る。
DXビジョン・DX戦略をデータドリブンで策定し、具体的な未来像と成果指標（KPI）を設定する。
2. 展開・実践フェーズ（施策実行と環境整備）
DX目標・KPIを明確化し、組織全体に周知徹底する。
DX施策の立案・実行と並行し、社内インフラ整備と従業員の意識・行動変容を促進する。
3. 定着フェーズ（継続的活動への組み込み）
DX活動を全社のオペレーションに組み込み、定常的な改善活動として定着させる。
各フェーズは線形的に進むとは限らず、状況に応じて行き来しながら推進する必要がある。
特に、「課題認識フェーズ」では、経営層から現場スタッフまでが現状と外部環境の変化を正しく認識し、DXの意義を腹落ちさせることが不可欠である。データにも示されている通り、DXが進まない最大の要因は「変化への抵抗」であり、その根底には以下の2つが存在する。
現状肯定：「今のままで問題ない」という思考
将来不安：「IT・デジタル化についていけない」「役割を失うかもしれない」という懸念
これらの心理的バイアスを打破するためには、データに裏打ちされた啓発活動と教育プログラムが不可欠である。従業員一人ひとりの意識改革を促し、全社的な推進力を生み出すために、KPI設計、モニタリング、フィードバックの仕組みを組み込んだアプローチが求められる。
DX推進においては、DXの目標を公式に各部門・個人の業績目標に組み込み、組織横断での一貫性ある取り組みを実現することが不可欠である。
そのためには、部門レベルの業績指標（KPI）や個人の目標管理（MBO等）の評価基準・運用方法を再設計し、各自がDX推進において果たす役割と求められる行動を明確に理解できる仕組みを構築する必要がある。
特に、DX戦略を部門単位で自律的に推進させるには、戦略レベルのビジョンを具体的なDX目標にブレイクダウンし、部門目標・個人目標と明確に連動させる設計が重要となる。
これにより、各自の取り組みがDX目標への貢献としてどのように位置付けられるかを可視化でき、エンゲージメント向上に寄与する。
この「組織目標と個人活動の連動」を支援する仕組みとして、GoogleやMeta Platforms（旧Facebook）が導入している**OKR（Objectives and Key Results）**が代表的なフレームワークである。
OKRでは、
定性的な目標（Objective）
定量的な主要成果指標（Key Results）
を設定し、1か月〜四半期単位の短サイクルで達成度を評価・改善していく。
OKRの利点は、全社目標から部門目標、個人目標へと目標のツリー構造を形成し、組織全体の方向性を揃えながら、個人単位で成果を定量的に把握できる点にある。
ただし、フレームワーク導入だけでは行動変容は起こらない。
目標管理を機能させるためには、1on1ミーティング等のコーチング型対話を併用し、挑戦的な取り組みを支援・促進する仕組みが求められる。人材育成とエンゲージメント向上は不可分である。
DX展開・実践フェーズでは、こうした目標設計と周知活動に加え、DX施策の立案と実行も同時に進めなければならない。
まず、DXビジョン・DX戦略と整合する形で、必要な施策を網羅的に洗い出す。
洗い出し後、施策群はパターン別に類型化・整理しておくことが重要である。
施策を類型化することで、
DXビジョンとの対応関係
戦略達成に向けた施策間の抜け漏れチェック
各施策の優先順位付け
が容易になり、リソース配分や進捗管理の精度が向上する。
さらに、各施策には「施策単体の目標」を明確に設定し、それを部門・個人目標とも連動させる設計が不可欠である。
これにより、現場レベルの活動がDX全体目標にどう貢献しているかを、組織全体で可視化・共有できる。
また、施策実行時にはKPIベースでの進捗モニタリングと定期レビューを組み込み、アジャイルに軌道修正を行う運用が必要である。
このように、目標管理・施策設計・進捗モニタリングをデータドリブンで一貫させることが、DX成功のための実行基盤となる。