--- title: "社内のデータを経営に使う。集め方と整え方｜アメリア・テクノロジー株式会社" url: https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/data-utilization-steps/ description: "社内のデータを経営に使うには、目的と問いを先に決め、データの所在を確かめ、定義をそろえて整え、見る仕組みと管理の決まりをつくる、という順に進めます。各段階でつまずきやすい点と、データガバナンスの始め方を説明します。" updated: 2026-11-12 publisher: "アメリア・テクノロジー株式会社" --- # 社内のデータを経営に使う。集め方と整え方 社内のデータを経営に使うには、目的と問いを先に決め、データの所在を確かめ、定義をそろえて整え、見る仕組みと管理の決まりをつくる、という順に進めます。各段階でつまずきやすい点と、データガバナンスの始め方を説明します。 2026.11.12 [経営とDX](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/category/management/) 執筆 [石田誠](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/author/ishida/)（グループCTO） 経営とDX（MANAGEMENT）のコラム ## この記事の要点 - データの活用は、集めることから始めず、経営で答えたい問いを先に決めると、必要なデータと整える範囲を絞れます - 整備で手間が大きいのは、部署ごとに違う数え方やコードをそろえる作業で、ここを飛ばすと数字が合わず使われなくなります - 誰がどのデータに責任を持ち、どう直し、どこまで使ってよいかを決めるデータガバナンスを、小さな範囲から始めます 社内のデータを経営に使うには、データを集めることから始めるのではなく、経営で答えたい問いを先に決め、その問いに必要なデータの所在を確かめ、定義をそろえて整え、見る仕組みと管理の決まりをつくる、という順に進めるのが基本です。 多くの会社には、販売管理・会計・顧客管理・勤怠などのシステムに、すでに大量のデータがあります。それでも経営の判断に使えていないのは、データがないからではなく、システムごとに数え方がばらばらで、つなげて見ることができないからであることが多いと考えられます。この記事では、データを経営に使えるようにするための5つの段階と、それぞれでつまずきやすい点を説明します。 ## データ活用は、問いから始める データ活用は、「経営で何を知りたいのか」という問いを決めることから始めます。問いが決まると、集めるデータ、整える範囲、見せ方が絞れます。 問いの例は次のようなものです。 - どの商品・どの顧客が、利益に貢献しているか - 受注から入金までに、どこで時間がかかっているか - 来月の需要はどれくらいで、在庫は足りるか - 人手が足りない部署はどこで、残業はどう推移しているか 問いは、経営の目標や[KPI・KGI](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/kpi/)と結びつけて選びます。「とりあえずすべてのデータを1か所に集める」から始めると、費用がかかるわりに使われない仕組みができてしまうことがあります。データにもとづく経営とAIの役割の分け方は、[AIは経営参謀になれるか](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/ai-data-driven-management/)で説明しています。 ## 5つの段階で進める データを経営に使えるようにするには、問いを決める、所在を確かめる、整える、見る仕組みをつくる、管理の決まりをつくる、の5つの段階で進めます。最初は1つの問いに絞って5つの段階を一通り進め、うまくいったら問いを増やしていくと、途中で止まりにくくなります。 データを経営に使えるようにする5つの段階 **問いを決める** **所在を確かめる** **整える** **見る仕組みをつくる** **管理の決まりをつくる** 最初は**1つの問いに絞って**5つの段階を一通り進め、うまくいったら問いを増やしていきます ## 段階1：データの所在を確かめる 問いが決まったら、答えるために必要なデータが、どのシステムの、どの項目にあるのかを確かめます。データの所在は、次の表のような一覧にまとめます。 | 確かめること | 例 | |---|---| | どのシステムにあるか | 販売管理、会計、顧客管理、表計算のファイル | | 誰が入力・管理しているか | 営業部、経理部 | | いつ更新されるか | 毎日、月末にまとめて | | 取り出し方 | 画面から出力、APIで連携、手で集計 | | 品質 | 入力の漏れ、表記の揺れ、重複があるか | 表計算のファイルで管理されているデータや、特定の人の手元にしかないデータも、この段階で見つけておきます。こうした一覧を社内で共有できる形にしたものを、[データカタログ](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-catalog/)と呼びます。 ## 段階2：データを整える データを整える段階では、定義をそろえる、コードをそろえる、誤りを直す、の3つの作業をします。整備は、データ活用の中で手間がかかる部分ですが、ここを飛ばすと、部署ごとに数字が合わず、結局使われなくなります。 ### 定義をそろえる 「売上」という言葉一つでも、受注した日で数えるのか、出荷した日か、請求した日かで数字が変わります。部署ごとに違う数え方をしていると、会議のたびに数字の確認から始まってしまいます。主な指標について、何をどの時点で数えるかを決めて文書にします。 ### コードをそろえる 取引先や商品のコードが、システムごとに別々に付いていると、データをつなげられません。共通のコードで管理するための基本の情報を[マスターデータ](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/master-data/)と呼び、その整え方は[マスターデータの整備が必要な理由と進め方](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/master-data-management/)で説明しています。 ### 誤りを直す 入力の漏れ、表記の揺れ（全角と半角、株式会社の有無など）、重複を見つけて直します（[データクレンジング](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-cleansing/)）。一度きれいにしても、入力の仕方が変わらなければ、また同じ誤りが増えていきます。入力の画面で選択肢から選ばせる、必須の項目を決めるなど、元の入り口での対策もあわせて行います。 ## 段階3：見る仕組みをつくる データが整ったら、経営者や担当者が見る仕組みをつくります。複数のシステムのデータを分析のためにまとめて置く場所を[データウェアハウス](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-warehouse/)と呼び、まとめたデータを集計して画面に表示する道具を[BI](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/bi/)と呼びます。 最初から大きなデータ基盤をつくる必要はありません。1つの問いに答えるだけなら、必要なデータを定期的に取り出して、集計した結果を[ダッシュボード](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/dashboard/)に表示する小さな仕組みから始められます。見せ方の考え方は、[経営の数字を見るダッシュボードのつくり方](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/kpi-dashboard-design/)にまとめています。 ## 段階4：管理の決まりをつくる データを使い続けるには、データについての決まりと担当を決めておく必要があります。こうした決まりと体制を[データガバナンス](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-governance/)と呼びます。 最初に決めておきたいのは、次の4点です。 1. **データごとの責任者**：取引先のデータは営業部、商品のデータは商品部、のように、データの正しさに責任を持つ部署を決めます 2. **直し方**：誤りを見つけたとき、誰に知らせ、どこで直すかを決めます。分析のための写しではなく、元のシステムで直すのが基本です 3. **使ってよい範囲**：個人情報や取引先の秘密を含むデータを、誰がどこまで見てよいかを決めます 4. **定義の置き場所**：段階2で決めた指標の定義を、誰でも見られる場所に置きます 個人情報を含むデータは、個人情報保護法にもとづいて、特定した利用の目的の範囲で扱う必要があります。分析に使う前に、取得したときに示した利用の目的に含まれているかを確かめ、判断に迷う場合は弁護士などの専門家にご確認ください。 ## よくあるつまずき データの活用でよく見られるつまずきは、次のようなものです。 - **仕組みをつくることが目的になる**：データ基盤やBIを入れても、問いが決まっていなければ見られなくなります - **現場の入力の負担が増える**：分析のために入力の項目を増やしすぎると、入力が雑になり、データの質が下がります - **数字が合わないまま公開する**：一度信頼を失った数字は、使われるまでに時間がかかります。公開の前に、既存の帳票の数字と突き合わせます - **担当者が一人だけ**：集計の仕組みを一人しか分からないと、その人がいないときに止まります。手順を文書にしておきます AIを使ったデータの分析や予測を考えている場合も、前提はデータが整っていることです。需要予測の例は[需要予測で在庫と発注を見直す](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/demand-forecasting-inventory/)で紹介しています。 ## 当社のご支援 当社の[AI・DXコンサルティング](https://www.ameliatechnology.co.jp/service/consulting/)では、業務の流れ、使っているシステム、データの置き場所をうかがい、取り組む順番を決めます。基幹システム・会計・販売管理などのデータをつなぎ、二重の入力を減らす仕組みは[AIインテグレーション](https://www.ameliatechnology.co.jp/service/integration/)でお受けします。データの扱いを含め、自社の現状を手早く確かめたい場合は、無料の[DX診断](https://www.ameliatechnology.co.jp/dx-check/)をご利用ください。 - データ活用 - データガバナンス - データ基盤 - BI ## この記事に出てくる用語 - [KPI・KGI](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/kpi/) - [API](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/api/) - [データカタログ](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-catalog/) - [マスターデータ](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/master-data/) - [データクレンジング](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-cleansing/) - [データウェアハウス（DWH）](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-warehouse/) - [BI](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/bi/) - [データ基盤](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-platform/) ## 関連する法令・指針（参考情報） - 法令 個人情報保護法第17条（利用目的の特定） 個人情報を取り扱うときは、利用の目的をできる限り特定しなければなりません。利用目的を変更できるのは、変更前の目的と関連性があると合理的に認められる範囲までです。 個人情報の保護に関する法律・平成15年法律第57号 [e-Gov 法令検索で開く](https://laws.e-gov.go.jp/law/415AC0000000057) - 法令 個人情報保護法第18条（利用目的による制限） あらかじめ本人の同意を得ないで、特定した利用目的の達成に必要な範囲の外で個人情報を取り扱ってはなりません。法令にもとづく場合など、例外も定められています。 個人情報の保護に関する法律・平成15年法律第57号 [e-Gov 法令検索で開く](https://laws.e-gov.go.jp/law/415AC0000000057) 法令は2026年10月21日時点の内容です。要旨は当社がまとめたもので、条文・判決・指針の全文ではありません。個別の事案への当てはめは、弁護士・社会保険労務士などの専門家にご確認ください。表記の決まりは[法令・指針の参考情報と凡例](https://www.ameliatechnology.co.jp/knowledge/legal/)をご覧ください。 この記事を書いた人 [石田誠](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/author/ishida/) グループCTO インターネットの黎明期から、ホスティング事業の立ち上げや、インフラ・セキュリティのプロジェクトに携わってきました。現在は、AWS・Azure へのクラウド移行の支援と、業務アプリケーションの要件定義から実装までを担っています。 このコラムは一般的な情報の提供を目的としたもので、個別の状況への助言ではありません。製品・サービスの名前と内容は、記事の更新日の時点のものです。 ## あわせて読みたい - [移行期間のサービス契約（TSA）とは。決めておくこと](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/tsa-transition-service-agreement/) - [システムの総費用（TCO）はどう見積もるか](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/system-tco-estimate/) - [サプライチェーンのセキュリティ。取引先を経由する攻撃への備え](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/supply-chain-security/) [経営とDXのコラムを見る](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/category/management/) [コラムの一覧に戻る](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/) ## 次の一歩 ### 取り組む順番を決める AI活用の診断では、現場のお話をうかがい、2〜4週間で優先順位と計画をまとめます。 [AI活用の診断を見る](https://www.ameliatechnology.co.jp/pricing/#diagnosis) ### M&Aの前後のシステムを整える フロレンティナと一体で、譲渡の前の磨き上げと、譲受の後のシステム統合を進めます。 [M&Aの前後の支援を見る](https://www.ameliatechnology.co.jp/group/#packages) ## ご関心に合わせて、お選びください。 [情報を集めている方へ会社案内、AI開発の例、セキュリティ診断の報告書の見本をお送りします。資料をダウンロード](https://www.ameliatechnology.co.jp/download/)[課題が見えている方へオンラインで30分、お話をうかがいます。費用はかかりません。無料で相談する](https://www.ameliatechnology.co.jp/contact/)[進め方を決めたい方へ2〜4週間で、優先順位と計画をまとめるAI活用の診断です。診断について見る](https://www.ameliatechnology.co.jp/pricing/#diagnosis) --- 出典：アメリア・テクノロジー株式会社「社内のデータを経営に使う。集め方と整え方｜アメリア・テクノロジー株式会社」 https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/data-utilization-steps/