Data is the new capital
～ データは新しい資本 ～

エグゼクティブサマリ

　過去数世紀にわたって、企業は成長し競争するために、人的、財政的、知的資本に依存してきました。 現在、新しい形態の資本とされるデータは、今日の企業がデジタル時代に生き残り、繁栄するために不可欠です。

　最近のレポート(参考文献1)によると、データドリブン型の組織は年間平均30％以上成長しています。データドリブン型企業に変革するためには、企業全体のデータおよび分析戦略の策定、データプラットフォームへの投資、データガバナンスと管理プロセス、およびデータリテラシーとエンゲージメントを促進する文化が必要です。

CEOがデータを資本としたビジネスへ転換

　3年前、マクドナルド社は過去数十年で稀となる最悪な年を経験しました。競合他社が、ネットを利用した宅配サービスによりファストフード業界の常識を変えたからです。

　マクドナルド社CEOは、2019年までに年間売上高が40億ドル増加したUber Eatsとのグローバルパートナーシップを通じて、オンライン宅配ソリューションを即座に開始しました。

　しかし、同社CEOは、企業がデータドリブン型になるための迅速かつ完全な変革を推進することは、長期的な取り組みとなると考えていました。それは、レストランを巨大なデータプロセッサに再構成する戦略であり、高度にパーソナライズされた顧客の注文やカーブサイド・デリバリー（建物の中に商品を運び入れるのではなく、カーブサイドや歩道で商品を引き渡す方法）をサポートするための機械学習とモバイルテクノロジーを完備することを意味しています。また、天候や大規模なスポーツイベントなどの外部要因が顧客に与える影響を計算して対応し、新製品の開発が迅速に成功することを目指します。まだ取り組みは進行中ですが、こうしたデータドリブン型への転換は、すでに財務成果の達成へ寄与しています。S＆P 500（Standard & Poor's 500 Stock Index）において、2015年以降マクドナルド社の収益を上回っている企業はほとんどなく、同社はより高い売上増を記録し続けています。マクドナルド社は、今後の変革をさらに加速するために、いくつかのテクノロジー企業を買収または投資してきました。

　マクドナルド社CEOが注意を払ってきたことは、同社が繁栄し続けるために、有益でまだ活用されていないデータを資本とし、戦略的かつ全社的に活用することが必要であると認識することでした。テクノロジー企業はデジタルネイティブである傾向がありますが、顧客、従業員、ベンダーからの期待の高まりや規制の圧力により、データはリスク、錯乱、成長への足止めの原因になりやすくなります。テクノロジー企業が利用できるデータ資産は、適切な戦略とシステムを導入することで、大きな価値の源であり続けることが可能となります。

　アクセンチュアは、データが資産として企業の貸借対照表（バランスシート）に計上され時価総額に反映されるのは、それほど遠くない将来であると予測しています。

　企業のCEOは、人的、財政的、知的資本と同様に、データの取得、成長、改良、保護、および展開といったデータライフサイクルに対して戦略的である必要があります。

　データ資本は適切に管理される必要があります。借り入れた金融資本が負債になる可能性があるのと同様に、同意のないデータは顧客の信用問題を引き起こす可能性があります。よって、これまで人材獲得とトレーニングに費やしてきた努力を、データの獲得と洗練にも費やす必要があります。CEOは、人的、財政的、知的資本と同じように、データについても保護・管理しなければなりません。気を付けるべきは、データ侵害による訴訟だけでなく、このポストデジタル時代の新しいビジネス通貨となるデータに対する信用を失ってしまうことです。つまり、データを新しい資本とする場合、データの信頼性は非常に重要な論点となります。

それぞれの業界が資本とし得るデータ

　多くの業界は情報集約型であり、CEOはデータの重要性を理解していますが、戦略レベルでデータ活用に真摯に取り組んでいる業界はほとんどありません。それでも企業は、シームレスなケアやデジタルサービスに対する顧客・患者の期待の高まり、ROI低下、新興企業との競争、規制の強化、価格圧力、グローバルでの運用やサプライチェーンにおける混乱などのあらゆる問題に直面しています。つまりこの状況こそが真の変曲点です。

　データを資本とするCEOは、成長し最終的にはビジネスをデータドリブン型に導くことより、そのビジネス価値をさらに高めることができます。データ資本を使用して、収益性の管理、ROI向上、効率化、コスト削減、新製品・サービスの開発、顧客満足度の向上、ブランドロイヤルティの向上、規制要件への対応、コンプライアンスの達成、最終的には生活向上の実現へと、価値を広げ高めていくことができるのです。

データドリブンによる有益な成功例は、業界を跨いで生まれています。

• 【物流】堅牢なマスタデータ管理機能の導入により、効率的なサプライチェーンと最適な在庫管理を可能に
• 【ライフサイエンス】データ分析・自動化を通じて、治験開始と患者補填を加速し、手動プロセスを排除し、規制当局への提出を迅速化すると同時に、ライフサイエンス企業のコスト削減により、臨床試験のタイムラインを短縮
• 【金融】AI・機械学習を使用して、製品ライン、ポートフォリオ、地域を跨ぐ複数のソースデータの大規模統合により、新たな「分析サプライチェーン」作成と、クロスセル機会や新たな収益源に関する洞察を可能に
• 【工場・プラント】分析によりデータから価値を生み出し、プラントの計画外メンテナンスや運転中断といった費用のかかるイベントを予測・回避し、危険な状態を軽減または排除
• 【ヘルスケア】ブロックチェーンを使用したプロバイダーディレクトリにより、医療提供者の人口統計不一致の回避を支援
• 【素材・エネルギー】統合された請求・販売・顧客サービス提供システムにより得られる洞察から、動的セグメンテーションを通じて顧客体験を向上

　それにもかかわらず、米国の190人の経営層を対象としたアクセンチュアの調査によると、81％の企業がデータ資産を十分に活用するためのエンタープライズデータ戦略を持ち合わせていません(参考文献3)。ほとんどのCEOは、データドリブンという戦略が実際に何を意味するのか、さらにはそこに到達する方法を定義するのに苦労しているのです。

CEOが意識・実践すべきこと

　CEOが示した戦略的意図からデータ活用実践を支援するために、アクセンチュアはデータ資本の作成や展開アプローチを定義しました。

さいごに
企業のデータ資本が豊富でありデータ戦略がある場合、展開する方法は3つあります。

1. Top down mandate (トップダウンによる指示・命令)
2. Bottom-up coalition (ボトムアップで提携・連携)
3. Or by piggybacking a major strategic initiative like Digital or GDPR (デジタル/GDPRといった主要な戦略的イニシアチブへの便乗)

　それぞれのアプローチには賛否両論があり、ビジネスコンテキスト、リーダーシップの才能、投資意欲によって選択は異なります。

　 一般的に、最もリスクの低いアプローチは、3のとおり主要な戦略的イニシアチブを有効にすることでデータ戦略を展開することですが、戦略は、イニシアチブの特定ニーズによって制限、淘汰される可能性があります。トップダウンの指示は成功する可能性がありますが、他のアプローチと組み合わせる必要があります。