Excelによるデータ管理の限界と「構造化データ」への移行
多くの企業において、業務データ管理の基盤がExcelファイルに依存している実態があります。これは、「データがファイル単位でサイロ化（孤立）する」という深刻な問題を内包しています。
例えば、顧客情報をExcelで管理している場合、データのバージョン管理不全、入力ミス（データ品質の低下）、リアルタイムな情報共有の欠如といった問題が必ず発生します。データが「使える状態」で一元化されていないため、通知機能やデータ自動集計といった基本的なデータ活用さえも困難です。
この「スプレッドシート中心のデータ管理」から脱却し、非構造化データ（Excel）を構造化データ（データベース）へと移行させるプロセスが急務となっています。この課題に対し、専門スキルがなくともデータ入力の標準化とデータ集計の自動化が可能なデータ基盤（業務アプリ）を構築できる「ノーコード」ツールが注目されています。
高機能SaaS導入と「データ戦略」の不一致
一方で、高機能なSaaS型システムを導入したものの、組織のデータリテラシーや運用体制が追いつかず、機能が活用しきれないケースも散見されます。
これは、「どのようなデータを収集・分析し、何を改善したいのか」というデータ戦略（＝導入目的）が不明確なままツール導入が先行した結果です。データ活用が目的化していないため、導入コストに対する費用対効果（ROI）をデータで示すことができません。
情報システム部門のリソースが限られている場合、まずは現場主導で、目の前の具体的なデータ課題（Excel管理の非効率性など）からスモールスタートできるアプローチが求められます。
事例＆デモ：Excelデータを「活用可能なデータ資産」へ変えるプロセス
“安い・早い・簡単”を特徴とするノーコードツール「@pocket」が、企業内に散在するExcelデータを、いかにして「業務で活用可能なデータ資産」へと変えたのか、具体的なデータ活用の事例とデモを交えてご紹介します。
以下のような、データ管理・活用に関する課題を持つ場合に最適な内容です：
Excelによる属人的なデータ管理の非効率性・データ品質リスクから脱却したい。
データ活用（アプリ導入）を検討中だが、収集すべきデータや要件が定まらない。
高額なデータ基盤構築コストを抑え、現場でデータ活用できるツールを探している。
ノーコードがデータ管理ツールとしてどの程度実用的か、具体的な事例で判断したい。
これは、業務改善やDX推進における「データ基盤整備の第一歩」として、非常に現実的なアプローチとなります。
Excel依存の予算管理：経営判断を妨げるデータリスク
経営環境の変動が激しい現代において、予算管理データは経営判断の根幹をなす、最も重要なデータの一つです。このデータの「スピード」と「信頼性」が、経営の品質に直結します。
にもかかわらず、多くの企業でExcelに依存した属人的なデータ運用が続いています。これはデータガバナンスの欠如に他なりません。 転記ミスや集計エラー（データ品質の問題）、ファイルのバージョン混乱（データ鮮度の問題）、更新の遅延（データ速度の問題）は、経営判断を誤らせる致命的なデータリスクです。
このようなリスクを排し、信頼できる単一のデータソース（Single Source of Truth）を確立するため、クラウド型予算管理ツールの導入検討が急増しています。
グローバル予算管理：複雑化する7つの「データ処理」課題
グローバルに拠点を展開する企業では、予算管理におけるデータ処理の課題がさらに複雑化します。
データ変換（為替）: 現地通貨から円への換算、逆換算ロジックの複雑さ。
マスタデータ管理（為替）: 予算・実績・見込ごとに異なる為替レートマスタの管理。
データ分析（シミュレーション）: 為替変動が経営数値に与える影響の分析（What-if分析）がExcelでは困難。
マスタデータ管理（勘定科目）: 現地科目からIFRSや日本基準へのマッピング（データ変換）。
データ集計（連結）: 海外子会社の連結処理、持分法適用のためのデータ集計。
これらは単なる作業負荷ではなく、経営分析データの精度と速度を著しく低下させ、データ戦略上、見過ごせない課題となっています。
Workday Adaptive Planning：複雑な財務データモデルを一元管理するプラットフォーム
世界6,500社以上で導入されている予算管理クラウド「Workday Adaptive Planning」は、これら複雑な財務データモデルを一元管理するデータプラットフォームです。
Excelでは属人化・複雑化し、データ破損のリスクさえあった処理を、ノーコード（＝経理・企画部門が自らデータモデルを定義できる）で直感的に実現します。
データガバナンス: 為替レートのバージョン管理。
高度な分析: 仮想レート（What-if）による業績シミュレーション。
データ変換（ETL）: 現地科目から日本基準・IFRSへの自動変換（マッピング）。
データ集計: 連結・持分比率計算、内部取引相殺などの複雑な集計処理。
APIによるデータ連携も容易であり、既存のERPや会計システム（基幹データソース）とシームレスに接続し、データパイプラインを自動化できます。14か国語以上の多言語対応は、グローバル拠点でのデータ入力品質を担保する上でも重要です。
これは、導入後にExcel運用へ逆戻りすることなく、現場が信頼できるデータに基づき継続的に分析・活用できる、実務的なデータプラットフォームの実力を確認する機会となります。
このようなデータ課題を持つ部門に推奨します
海外拠点をまたがる予実データの収集・集計プロセスに課題を持つ経理・経営企画部門。
為替変動シミュレーションなど、高度なデータ分析をExcelベースで行うことに限界を感じている。
IFRS変換、連結処理など、複雑なデータ変換・集計ロジックを標準化・自動化したい。
グローバルなデータ収集において、言語やUI（入力インターフェース）が障壁となっている。
既存システムのデータガバナンスに不満があり、ノーコードで柔軟にデータモデルを変更でき、API連携が可能なプラットフォームへの移行を検討中。
人事評価におけるExcel運用とデータガバナンスの課題
多くの企業において、人事評価プロセスが長年にわたりExcelファイルベースで運用されています。これらのExcelファイルには、組織独自の評価基準や複雑な算定ロジック（ビジネスルール）が「ファイル内に埋め込まれた状態」になっています。
これは、データ管理の観点から見ると、「データとロジックの属人化・サイロ化」を意味します。
使い慣れたインターフェース（Excel）を維持したいという現場のニーズは強い一方で、評価データがファイル単位で分散・増殖するため、人事部門は深刻な課題に直面しています。具体的には、データの収集・集計（ETLプロセス）が完全に手作業となり、膨大な工数がかかるだけでなく、進捗管理（データ収集の網羅性）も困難になっています。
データ移行における「UI変更」と「プロセス変更」の壁
市販の人事システムを導入する場合、既存のExcelフォーマット（データ入力インターフェース）や、その背景にある複雑な評価ロジック・承認フロー（業務プロセス）の大幅な変更を要求されることが少なくありません。
これは、単なるツールの変更ではなく、全社員の「データ入力体験」と「業務プロセス」の双方を一度に変更することを意味します。この変更管理の負担と、現場の混乱・抵抗によるデータ品質低下のリスクが、システム移行を妨げる最大のジレンマとなっています。
結果として、人事部門は「データ一元化による効率化のメリット」と「プロセス変更に伴う導入リスク」を天秤にかけ、データ基盤の近代化（モダナイゼーション）に着手できずにいます。
解決策：データ入力UIとデータ基盤の分離
この課題を解決するアプローチとして、既存のExcelフォーマット（UI）をそのまま維持しつつ、データの格納先（バックエンド）のみをシステム化（データベース化）するサービスをご紹介します。
これは、「ユーザーの入力体験を変えずに、データ管理基盤だけを刷新する」というアプローチです。
データパイプラインの自動化: 従来のExcelシート（インターフェース）を活かしつつ、入力されたデータを自動的に集約し、進捗をリアルタイムで可視化します。これにより、人事担当者の手作業によるデータ収集・集計作業（ボトルネック）を排除します。
変更管理コストの最小化: 現場の従業員は、新しいツールの操作方法を習得する必要がありません。これにより、導入時の混乱や抵抗を最小限に抑え、スムーズなデータ移行を実現します。
さらに、このデータ基盤は、評価運用だけでなく、1on1の面談記録といった定性データも構造化データとして蓄積できるため、日常のコミュニケーションデータと評価データを紐付けた、より高度な人材分析の基盤としても機能します。
Excelによる営業報告：データ収集プロセスの課題
多くの企業で、営業報告（SFA領域）のデータ収集がExcelによって行われており、これが営業担当者と管理部門の双方に大きな負担を強いています。
営業担当者300名を対象としたアンケート調査では、約8割が「報告入力（データエントリー）を負担に感じている」という定量データが得られています。
特に「入力項目が多すぎる」「入力作業そのものが営業活動の妨げになっている」という定性的なフィードバックは、現在のデータ収集プロセスが非効率であることを示しています。属人的なファイル管理は、データがサイロ化し、組織全体でのリアルタイムな情報活用や、データに基づく戦略的意思決定を阻害する要因となっています。
データ品質の低下と機会損失
Excelベースの報告運用は、「同じ情報を複数のシートに転記する」といった重複作業を誘発します。これは、データ品質の観点から見ても「データの不整合」を生む原因となり、担当者のモチベーション低下だけでなく、データそのものの信頼性を損ないます。
非効率なデータ収集プロセスは、データの鮮度（リアルタイム性）を著しく低下させ、結果として「進捗の可視化」や「分析のサイクル」を遅らせます。このタイムラグが、本来顧客に向けるべき時間を奪うという悪循環を生んでいます。
ノーコードによる「データ収集」と「活用」の最適化
“安い・早い・簡単”に導入可能なノーコードツールを活用し、営業報告の「データ収集プロセス」を最適化し、本来の営業活動にリソースを集中させる方法をご紹介します。
このアプローチの利点は、既存のExcel資産（入力フォーマット）をテンプレートとして活用し、データ入力インターフェース（アプリ）を迅速に構築できる点にあります。
データ入力の効率化: 現場はExcelの操作感と大きく変わらないインターフェースで入力でき、導入負担を最小限に抑えます。
データの一元化（データベース化）: 入力されたデータはファイルではなく、一元管理されたデータベースに蓄積されます。
リアルタイムなデータ可視化: 蓄積されたデータに基づき、営業進捗や受注予測がリアルタイムでダッシュボードに反映されます。
これは、既存の資産を活かしながら、「データ収集のボトルネック解消」と「データ活用の高速化」を同時に実現する、実践的なDXの手法です。
このようなデータ課題を持つ部門に推奨します
営業担当者: 非効率なデータ入力作業（報告業務）に追われ、コア業務（提案活動）の時間が圧迫されている。
営業マネージャー: Excelファイルの収集・集計作業に工数を取られており、リアルタイムなデータに基づいた状況把握や意思決定ができていない。
経営企画・情報システム部門: 既存のExcel資産（業務プロセス）を活かしつつ、低コスト・短期間でデータ活用の第一歩（DX）を進めたい。