『データドリブン』：DXデイリーワード
用語
データドリブン
（Data-driven／でーたどりぶん）
分類
ビジネス／データサイエンス／ビッグデータ
要約
ビジネスやサービスの意思決定を、感覚や勘ではなくデータを根拠に行うアプローチのこと。
解説
「データドリブン」とは、ビジネスやサービスなどにおける意思決定を、経験や直感だけでなく客観的なデータに基づいて行う方法を指します。たとえば、ECサイトのおすすめ商品がユーザーの過去の閲覧履歴や購入履歴から導かれるのは、データをもとに最適な提案を行う典型的な例です。このアプローチは、主観的な判断による誤りや無駄を減らし、より正確かつ効果的な戦略立案や運営を可能にします。
近年のデジタルトランスフォーメーション（DX）では、大量の情報を扱うことが増えています。そこで役立つのが、企業内部の売上情報やユーザー行動履歴、センサーからのリアルタイムデータなど、多様で膨大な情報（いわゆるビッグデータ）です。クラウドやAIツールの進化により、こうしたデータを短時間で収集・分析できるようになったことが、「データドリブン」の広がりを後押ししています。
たとえば、Amazonはユーザーの閲覧履歴や購入履歴を組み合わせてレコメンドを行い、高い顧客満足度と売上増を実現しています。また、日本のコンビニエンスストア大手では、店舗ごとの売れ筋商品や在庫状況を細かく追跡し、商品の補充タイミングや新商品の導入時期を最適化することで、地域や時間帯に応じた商品ラインナップを効率よく実現しています。これらはすべて「データ分析」の成果を現場の運用に落とし込んで、経営戦略やマーケティング施策につなげる「データドリブン」な手法といえます。
特にDXが進む現代では、単にデータを集めるだけでなく、そこから得られた分析結果を正しく解釈し、アクションにつなげられるかが重要です。たとえば新しいサービスを展開する際には、ユーザー調査やアクセスログなどを参考に戦略を立て、効果測定のためのKPI（重要業績評価指標）を定めます。そして実際の結果と目標との差異を確認し、次のアクションを起こすというサイクルを高速に回すことで、常に改善を続ける仕組みを作り上げるのです。
関連トピック
「データドリブン」をさらに深掘りする際には、分析基盤の構築やチーム体制、組織文化といった要素を総合的に捉えることが必要です。分析専任者やエンジニアが在籍していても、現場がデータを活用できる環境が整っていなければ、その価値は最大化されません。実際、Netflixは膨大な視聴データをもとにドラマや映画の企画・制作を行っていますが、裏側にはデータサイエンティストやAI技術者のチームだけでなく、クリエイティブ部門との連携による柔軟な意思決定プロセスがあります。これにより、視聴者の好みを的確に反映したオリジナルコンテンツを続々と生み出しているのです。
また、「機械学習」やAIを活用して予測モデルを作成することも「データドリブン」なアプローチを支える大きな要因です。たとえば製造業では、工場のセンサー（IoTデバイス）から取得したデータを分析し、故障の予兆を検知してメンテナンス時期を事前に把握する「予知保全」に力を入れています。これらの成功事例が示すように、「データドリブン」は業界を問わず、データの収集から解析、施策の実行、そして結果の検証へと続く一連の流れを迅速に回すことで、経営資源の最大活用と差別化を同時に狙える強力な手法となっています。
関連用語
ビッグデータ: 企業や社会のあらゆる場所から発生する膨大かつ多様なデータの総称。従来の方法では扱いきれない量と複雑性を持つ。
データ分析: 収集したデータを整理・可視化し、統計学やAI技術を使って新しい知見や意思決定の指針を得る行為。
KPI: 重要業績評価指標（Key Performance Indicator）の略。目標達成度を測るために設定される具体的な数値指標。
機械学習: コンピューターに大量のデータを学習させ、パターンやルールを自動的に獲得させるAI技術の一種。