なぜ多くの企業でデータ活用が進まないのか？現場が抱える本当の問題
「データを活用して意思決定を加速させたい」
「感覚ではなく、数字で判断できる組織にしたい」
多くの企業がこう宣言します。しかし現場に行くと、驚くほど何も変わっていないケースがほとんどです。
BIツールを導入したのに誰も見ていない。
毎月の分析レポートは作られるが、会議で活かされない。
結局、意思決定は経験と勘のまま。
では、なぜここまで多くの企業でデータ活用が進まないのでしょうか？
答えはシンプルで、しかし残酷です。
問題は「スキル」や「ツール」ではなく、もっと手前にある構造に起因しているからです。
目的が曖昧なままデータだけが増えていく。
定義が統一されないままダッシュボードを作り始める。
運用が決まらないままBIツールを導入してしまう。
これでは、どれだけ優秀な人材を採用しても、どれだけ高性能なツールを買っても、成果に結びつくことはありません。
本記事では、
なぜ企業でデータ活用が進まないのか？
その構造的な理由と解決の順序 を徹底的に言語化します。
あなたの会社が今どの段階で止まっているのか。
どこから手をつければ前に進めるのか。
読み終える頃には、その答えが明確になっているはずです。
- Index
- 1多くの企業でデータ活用が進まない「3つの構造的ボトルネック」
- - 目的が曖昧：データ分析が作業に落ちてしまう
- - データ構造が崩れている：分析できる土台がない
- - 運用・習慣がない：作ったダッシュボードが死ぬ
多くの企業でデータ活用が進まない「3つの構造的ボトルネック」
目的が曖昧：データ分析が“作業”に落ちてしまう
データ活用が迷走する企業の共通点は、
なぜ分析するのかが明確でない 点です。
・とりあえず可視化してほしい
・まずはダッシュボードを作ってみよう
・データはあるから、分析して示してほしい
こうした依頼は一見前向きに聞こえますが、実は危険なサインです。
本来、分析のスタート地点は
「どんな意思決定を改善したいのか？」
という問いから始まるべきです。
しかし、この意思決定の種類が定義されないまま分析が進み、
いつのまにか「作業」が目的化してしまいます。
その結果、
見ても使わないダッシュボード
眺めるだけの指標
が量産されてしまうのです。
データ構造が崩れている：分析できる土台がない
もうひとつの大きな問題は、
データの構造が分析に耐えられる状態になっていない ことです。
・部署ごとにフォーマットが違う
・定義が揃っていない（同じKPIでも計算方法が違う）
・前処理に時間がかかりすぎて本質的な分析に移れない
・データが点在しており、統合に膨大な工数が必要
こうした状態で「分析して成果を出したい」というのは、
土台の崩れた家をそのままリフォームしようとしているようなものです。
多くの企業が勘違いしていますが、
“データを集めること”と分析できるデータ構造にすることはまったく別物です。
どれだけデータ量が増えても、
設計思想がないまま統合してしまうと「ただのデータの山」になります。
そして、このデータ構造の未整備は
BIツール導入の後に気づく ことが多いのが厄介です。
・使いたい指標が計算できない
・データ粒度が揃っていない
・更新頻度がバラバラで正しく比較できない
・データ保持期間が不規則で分析に耐えない
結果として、
「可視化できない」「精度が低い」「更新が止まる」
という負の連鎖に陥ります。
本来、BIツールは最後の工程です。
私たちは多くの企業支援の中で確信しています。
データ構造の設計が8割。可視化は2割。
ここを逆にしてしまうと、データ活用が前に進むことはありません。
運用・習慣がない：作ったダッシュボードが死ぬ
さらに、多くの企業が見落としているのが運用設計です。
ダッシュボードは、
「作った瞬間」がスタートであり、完成ではありません。
しかし現場では…
・誰が使うのか決まっていない
・どの会議で活用するかが曖昧
・更新頻度も担当者も定まっていない
・運用が属人化して、担当者異動と同時に停止する
・改善サイクルが存在しないため、徐々に使われなくなる
結果、半年後には「誰も見ていないBI」が完成してしまいます。
データ活用が進む企業は例外なく、
使われる仕組みを組織の中に織り込んでいます。
これはツールではなく 経営のデザイン領域 です。
・どの会議体でどの指標を見るか
・誰が次の改善アクションを決めるか
・ダッシュボードの改善要望をどう吸い上げるか
・経営層と現場の視点をどう接続するか
つまり、
運用設計まで含めて構造を作らない限り、データは活きない。
「データ活用できる企業」と「できない企業」の決定的な違い
データ活用が進む企業と、いつまで経っても停滞する企業。
両者の差は能力ではありません。
「どの順番で構造を整えるか」という思想の違いです。
できない企業の特徴
できない企業には、ある共通パターンがあります。
こうした企業は、現場の疲労感が強く出ます。
「データはあるのに意思決定が変わらない」
「分析担当の工数が膨大に溶ける」
「資料作成が目的化し、会議では使われない」
これは 人の努力不足ではなく、構造の欠陥 です。
できる企業の特徴
一方でデータ活用が進む企業は、驚くほど普通のことを徹底しています。
- - 目的 → 定義 → データ構造 → 運用 → BIツール の順番を守る
- - KPI は定義まで含めて全社で統一
- - ダッシュボードを「作ること」より「使われ続けること」を重視
- - 分析ではなく意思決定の改善に焦点を当てる
つまり、やっていることそのものは派手ではない。
しかし 「順番が正しい」 のです。
データ活用はスポーツと似ています。
筋トレもフォームが崩れれば効果が出ないように、
データ活用も型（構造）が整っている企業だけが伸びる。
ここで読者自身が
「うちはどちら側だろう？」
と自然に自問するポイントが訪れます。
あなたの会社はどちら側？自己診断チェックリスト
以下は、数百社以上のデータ活用支援から生まれた詰まりポイントのチェックリストです。
半分以上当てはまる場合、構造の立て直しから始めるのが最も効率的です。
目的・定義のチェック
データ構造のチェック
運用のチェック
読者の多くが、ここで
「うちはできない側かもしれない…」
と静かに気づき始めます。
データ活用が進む企業が必ずやっている「最初の一歩」
データ活用がうまくいかない企業には共通点がありますが、
実は「うまくいく企業」にも明確な共通点があります。
それは、
いきなり分析に入らない
ということです。
最初の一歩でやるべきは、たったひとつ。
目的の再定義：分析の「問い」をつくり直す
データ活用の本質は「可視化」ではありません。
「どんな意思決定を変えたいのか？」を定義すること。
例えば：
目的を言語化すると、その目的を支える指標（KPI）決まり、
KPIが決まると必要なデータの構造が決まります。
つまり、
すべては「目的」から逆算されるべきなのです。
データ構造の整理：集めるのではなく整える
多くの企業は「データを集める」ことに力を注ぎます。
しかし正しくは、
データを整えることの方が圧倒的に重要 です。
✓ 定義が統一されている
✓ 粒度（単位）が揃っている
✓ 更新サイクルが一本化されている
✓ 意思決定につながる構造になっている
この土台をつくらずにBIを導入すると、ほぼ確実に失敗します。
運用設計：ダッシュボードが“使われ続ける仕組み”を作る
最後に必要なのが 運用のデザイン です。
これらが明確でない限り、どれだけ良いダッシュボードを作っても
半年後には誰も見ないBIになります。
BI導入は最後でいい。当社が提供する構造設計型の支援とは
多くの支援会社が「ツール導入」「可視化作業」中心である一方、
私たちが提供しているのは 構造から作る支援 です。
この流れを徹底することで、
データ活用は初めて「組織の武器」になります。
私たちは、
BIは最後の工程
という思想で支援します。
なぜなら、構造が整っていなければ可視化は成果につながらないからです。
まとめ：データ活用の問題は技術ではなく構造である
見てきた通り、多くの企業がつまずくポイントは技術ではありません。
・目的が曖昧
・定義がバラバラ
・データ構造が整っていない
・運用がない
これらはすべて構造の問題です。
構造さえ整えれば、
データは自然と意思決定に流れ込み、
組織に長期的な資産として残っていきます。
もし「どこから手をつければ…」と感じたら
データ活用の課題は、
自社だけで整理しようとすると必ず混乱します。
「何が問題なのか」
「どこから直すのか」
「正しい順番はどれか」
これらを整理するだけでも、企業の生産性は大きく変わります。
もし今回の記事を読んで、
「うちの構造を一度プロの視点で整理してほしい」
と感じた場合は、まずはお気軽にご相談ください。
私たちは状況整理 → 最初の一歩を明確化するという立場で、
最短で成果につながる道筋をご提案します。
設置前の相談から、運用支援まで一気通貫してお手伝いします
