【2025年最新】中小企業のデータドリブン経営実践方法とは?中小企業がデータドリブン経営に取り組むべき理由・実践方法を解説

近年、ビジネスの意思決定において「データドリブン経営」という概念が注目されています。従来の経験や勘に頼る意思決定から、データに基づく科学的なアプローチに転換することで、企業は迅速かつ正確な意思決定を実現できるようになります。このアプローチは、特に競争の激しい市場環境下で大きなメリットをもたらすことから、企業の競争力を向上させるために必要不可欠となっています。

大企業が続々とデータドリブン経営に成功させている中、中小企業での導入は進んでいないのが現状です。データドリブン経営は中小企業こそ積極的に取り組みたい経営手法です。

ERP(Enterprise Resource Planning)システムは、データドリブン経営の基盤として非常に重要な役割を果たしています。その中でも、NetSuiteは中小成長企業向けのERPシステムとして注目を集めており、その機能はAI(人工知能)との連携により一層強化されています。

この記事では、データドリブン経営の意味やメリット、方法から活用できるツールまで詳しく解説します。

目次

データドリブン経営とは

データドリブン経営とは、企業が意思決定を行う際に、リアルタイムのデータを根拠とし、事実に基づいた戦略を立てる手法を指します。これにより、経営者や意思決定層は直感や経験だけに頼ることなく、データから得られる正確なインサイトを活用して、迅速かつ客観的に行動することが可能になります。

たとえば、ある小売企業が、過去の販売データを分析して特定の商品が特定の季節に売れやすいという傾向を発見したとします。この情報を基にマーケティングや在庫管理を最適化することで、余分な在庫を抱えるリスクを抑え、販売のピーク時に商品を効率よく供給できるようになります。このように、データドリブン経営は、単なるデータの分析に留まらず、企業全体のパフォーマンス向上を実現する手段となります。

データドリブン経営の現状

データドリブン経営は、多くの業界で注目を集めていますが、その実現度にはばらつきがあります。大企業では、クラウド技術やAIの導入が進み、データ基盤の整備が進んでいる一方で、中小企業ではコストや人材不足から実現に向けた取り組みが進んでいない場合も多いです。

また、データドリブン経営を進める企業でも、全社レベルでデータ活用が浸透しているケースは少なく、特定の部署やプロジェクトに留まっていることが課題とされています。

たとえば、大手小売企業ではPOSデータを活用し、店舗別の売上分析を行っていますが、同じデータが全社戦略や他部門の意思決定に活用されていないことも珍しくありません。このように、データの分散管理が、データドリブン経営の足かせとなる場合があります。

データドリブン経営とDXの関係性

データドリブン経営とDX(デジタルトランスフォーメーション)はしばしば同じ文脈で語られますが、それぞれ異なる役割を持っています。データドリブン経営は、データに基づいた意思決定を行う経営スタイルを指し、主に「データ収集」「分析」「活用」に焦点を当てます。一方、DXはデジタル技術を活用して、業務プロセスやビジネスモデル、顧客体験などを根本から変革することを目指します。

たとえば、データドリブン経営が「販売データを分析して売上の増加につなげる」取り組みだとすると、DXは「オンライン販売プラットフォームの構築によって顧客体験を大幅に向上させる」プロセスです。つまり、データドリブン経営はDXの一部であり、DXを進める上で欠かせない基盤とも言えます。

データドリブン経営と生成AIの関係性

2023年から話題となっている生成AI技術は、データドリブン経営のさらなる進化をもたらしています。生成AIは、従来のAI技術よりも進化し、テキストや画像などの非財務情報も理解し、より広範囲なデータ分析を可能にします。たとえば、NetSuite上に組み込まれた生成AIが、ビジネスの状況に合わせた具体的な改善策を提案したり、新たなビジネスモデルの立ち上げに向けたリソース配分の最適化を行ったりします。

生成AI技術の進化により、企業はさらに高度なデータ分析を行うことが可能になっています。生成AIは、テキストや画像、さらには非財務的なデータをも取り込み、より包括的な意思決定を支援します。

たとえば、製品開発において、過去の市場データや顧客のフィードバックをもとに、新しい製品の仕様を自動的に提案したり、リソースの最適配分を行ったりすることができます。生成AIは、特定の業務におけるデータから最適な答えを導き出し、企業の成長を加速させる大きな力となります。

また、生成AIは企業内でのデータ活用を容易にし、データドリブン経営の民主化を加速させます。従来はデータサイエンティストや高度なナレッジを持つ専門家に依存していたデータ分析が、生成AIの登場により、誰でも自然言語でAIに質問し、ビジネスインサイトを得ることができるようになります。これにより、企業全体でデータ活用が推進されるようになるでしょう。

データドリブン経営が注目されている理由

データドリブン経営が注目されている理由は下記のとおりです。

競争環境の激化と迅速な意思決定の必要性

現代の市場環境では、消費者ニーズや競合の動きが迅速に変化しており、従来の経験や勘に頼った経営では対応が難しくなっています。データドリブン経営は、リアルタイムで収集されるデータを活用して意思決定を行うことで、変化に迅速に対応できる仕組みを提供します。

たとえば、小売業界ではPOSデータを活用することで、店舗ごとに売れ筋商品を即座に把握し、在庫配置や価格調整を迅速に行う事例が増えています。このように、迅速な意思決定が競争優位性を生むため、データドリブン経営が注目されています。


技術革新によるデータ活用のハードル低下

クラウドやAI、ビッグデータ解析といった技術の進歩により、企業規模にかかわらず、データを収集・分析するハードルが大きく下がりました。以前は専門のデータサイエンティストが必要だった分析も、現在ではBIツールやクラウドERPなどを利用すれば、従業員が自ら直感的にデータを操作できるようになっています。

たとえば、製造業ではIoTセンサーで収集したデータをクラウドに集約し、生産ラインの稼働状況や異常検知をリアルタイムで監視することで、生産効率を向上させています。こうした技術の普及がデータドリブン経営を後押ししています。


データに基づく経営成果の可視化

データドリブン経営では、意思決定の根拠をデータで示すことができるため、施策の成果を定量的に評価することが可能です。たとえば、飲食業界でデータを活用して新メニューの売上を分析する場合、どの地域で、どの時間帯に、どのメニューが最も注文されているかを把握できます。

このように成果が可視化されることで、従業員や投資家への説明が容易になり、施策の改善や新たな投資判断が効率的に行えるようになります。


顧客体験の向上とパーソナライゼーションの実現

データドリブン経営は、顧客の行動データや購買履歴を活用することで、個々のニーズに合った商品やサービスを提供することを可能にします。たとえば、ECサイトでは、購入履歴や閲覧履歴を基にしたレコメンド機能を通じて、顧客一人ひとりに最適な商品を提案しています。

このように、データを活用することで、顧客満足度を向上させると同時に、売上の増加にもつながります。


持続可能性とリスク管理への対応

環境問題や法規制の強化を背景に、持続可能な経営が求められる中、データドリブン経営はリスクの早期発見や効率的な資源管理を可能にします。たとえば、物流業界では、車両の稼働データを解析して燃料消費を最適化し、CO2排出量を削減する取り組みが進んでいます。

また、金融業界では、顧客の信用スコアや取引データを活用して、与信リスクを迅速に評価する仕組みを構築しています。このように、リスク管理や持続可能性の観点からもデータドリブン経営が注目されています。

データドリブン経営は中小企業こそ行うべき手法

データドリブン経営は、特に中小企業にとって大きな効果をもたらす経営手法です。大企業が豊富なリソースや広範なネットワークを活用して戦略を構築するのに対し、中小企業は限られた資源で迅速かつ正確な意思決定を行う必要があります。そのため、データを活用した経営は競争力を維持・向上させるための重要な手段となります。

たとえば、売上データや顧客行動データを活用することで、中小企業はターゲット顧客のニーズを詳細に把握し、商品やサービスを適切に調整できます。また、マーケティング活動のROI(投資対効果)を測定し、限られた予算を最も効果的な施策に配分することが可能です。こうした取り組みは、大規模な広告投資を行う余裕のない中小企業にとって非常に重要です。

さらに、データドリブン経営は業務効率化にも寄与します。たとえば、クラウドERPを導入して業務プロセスを一元化すれば、在庫管理や受注処理が効率化され、ミスや遅延を減らすことができます。これにより、人的リソースをより重要な戦略的業務に振り向けることができ、企業全体の生産性向上につながります。

また、中小企業にとっては、顧客ロイヤルティを高めることが大きな成長要因となります。データドリブン経営を導入することで、顧客の購買履歴や行動パターンを分析し、個別化された提案やサービスを提供することが可能です。これにより、競合との差別化が図れ、リピーターを増やすことができます。

重要なのは、データドリブン経営は高度なITスキルや巨額の投資を必要とするものではないという点です。現在では、クラウド型のツールやセルフサービスBIといった中小企業でも手軽に導入できるソリューションが数多く提供されています。これらを活用することで、コストを抑えつつデータを有効活用し、経営の質を向上させることが可能です。

データドリブン経営を実現する方法

データドリブン経営は、次のようにして実現します。

1.データ収集と統合

データドリブン経営を実現するための第一歩は、データの収集と統合です。企業の様々な部門から得られる財務、マーケティング、販売、顧客管理などのデータを一元化することで、部門間のデータの整合性を保ち、全体像を把握しやすくなります。

具体的には、ERP(Enterprise Resource Planning)システムがこの役割を果たします。たとえば、NetSuiteのようなクラウドベースのERPシステムは、財務データ、販売データ、在庫データを一つのプラットフォームで管理し、リアルタイムで各部門の状況を把握できます。

2.データ分析の自動化

次に重要なのが、データ分析の自動化です。膨大なデータを効率的に処理し、そこから得られるインサイトを素早く経営判断に活用するためには、AIや機械学習の導入が不可欠です。AI技術を用いることで、複雑なデータのパターンを自動的に解析し、ビジネスにおける洞察に根拠付けができます。

たとえば、NetSuiteはAI機能を組み込んでおり、経費の不正検知や販売トレンドの予測などを自動的に行います。これにより、人為的なエラーを減らし、迅速な意思決定をサポートします。

データに基づく意思決定プロセスの構築

最後に、収集・分析されたデータを基にした意思決定プロセスを構築することが必要です。これは単にデータを見て判断するだけでなく、データを信頼できる基盤として意思決定を行う文化を企業全体に浸透させることが重要です。

たとえば、ある製造業の企業が、製品の品質管理にデータドリブンなアプローチを導入した場合、不良品の発生頻度や原因をデータから分析し、その結果に基づいて改善策を迅速に実施できます。これにより、品質向上とコスト削減が同時に達成される可能性が高まります。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営を導入することにより、企業は様々な恩恵を受けることができます。以下では、その具体的なメリットについて解説します。

1.迅速な意思決定

データドリブン経営では、リアルタイムデータを基にした意思決定が可能です。これにより、変化の激しい市場環境でも素早く対応することができ、競争力を維持・強化することができます。

たとえば、eコマース企業がリアルタイムで販売データを分析し、特定の商品が予想以上に売れていることを即座に認識できれば、追加の在庫発注をタイムリーに行うことが可能です。これにより、欠品による機会損失を防ぎ、顧客満足度を維持します。

2.業務効率の向上

データ分析とAIによる業務の自動化により、無駄な作業を削減し、リソースを効果的に活用できるようになります。業務プロセスが効率化されることで、企業はより少ないリソースでより大きな成果を得ることが可能です。

たとえば、製造業において、AIを活用した生産データの分析により、機械のメンテナンスが必要なタイミングを予測できれば、突発的な機械の故障による生産停止を防ぎ、無駄なダウンタイムを最小限に抑えることができます。

3.競争優位性の強化

データドリブン経営では、精度の高いデータに基づく戦略立案が可能です。これにより、競合他社よりも迅速に市場の変化に対応したり、顧客ニーズに基づいた商品やサービスを提供したりすることができ、結果として競争優位性を高めることができます。

ある小売業が顧客データを詳細に分析し、顧客ごとの購買傾向や好みを把握することで、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施したとします。これにより、顧客満足度を向上させ、競合他社に対して優位に立つことができます。

データドリブン経営を実現するために必要な要素

データドリブン経営を実現するためには、下記の要素が必要です。

データ収集基盤

データドリブン経営を実現する第一歩は、データを効率的に収集し、整備するための基盤を構築することです。たとえば、クラウドERPを導入することで、販売管理、在庫管理、会計データなど、企業全体の業務データを一元管理する環境を構築できます。クラウドERPではリアルタイムでのデータ更新が可能であり、販売データが即座に在庫管理や財務分析に反映されるため、迅速な意思決定が可能となります。

製造業ではIoTセンサーを活用して、稼働状況や製造ラインのデータを収集し、クラウドERPに統合することで、設備稼働率の向上や故障の予兆検知といった課題解決に役立てることができます。このように、クラウドERPはデータの収集基盤として重要な役割を果たします。


データ基盤を活用できる組織

データ基盤が整備されても、それを活用するための組織体制が必要です。たとえば、クラウドERPを導入した企業が、データを活用する「データアナリティクス部門」を設置し、各部門でのデータ活用を支援する仕組みを作ると効果的です。この部門では、販売データを分析して営業チームに最適なターゲティング戦略を提供したり、製造部門の生産データを基に効率的なスケジューリングを提案したりと、横断的な支援が可能です。

さらに、現場の社員がクラウドERPを効果的に活用するためのトレーニングも不可欠です。たとえば、営業チームがCRMモジュールを使って顧客データをリアルタイムで参照し、成約率を高める戦略を立てる事例などが挙げられます。こうした取り組みにより、データ基盤が企業全体で活用される環境を作ることができます。


自社に適したツール

膨大なデータを効率的に分析し、活用するには、適切なツールやシステムの導入が重要です。クラウドERPには、多機能な分析モジュールが備わっており、リアルタイムでのレポート作成やダッシュボード表示が可能です。たとえば、NetSuiteでは、売上分析や在庫回転率の可視化が簡単に行え、これを基に製品補充やマーケティング戦略の最適化を行うことができます。

また、クラウドERPと連携するBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを導入することで、さらに高度な分析が可能です。たとえば、クラウドERPから取得した在庫データと販売データを統合し、地域ごとの需要予測を行うことで、過剰在庫の削減や販売機会の最大化を実現する事例があります。さらに、自社の特定の業務プロセスに合わせたカスタムツールを開発し、ERPのデータと組み合わせることで、競争優位性を高めることも可能です。

データドリブン経営の注意点

データドリブン経営には多くのメリットがありますが、その導入にはいくつかの注意点や課題も存在します。これらを理解し、適切に対処することが成功の鍵となります。

データ品質の確保

データドリブン経営において、最も重要なのはデータの品質です。不正確なデータに基づいた意思決定は、企業にとって逆効果を招く恐れがあります。したがって、データ収集から分析までのプロセスを厳密に管理し、常に最新かつ正確なデータを利用することが必要です。

たとえば、マーケティング部門が不完全な顧客データに基づいてキャンペーンを展開した場合、ターゲットを誤る可能性があり、期待した成果が得られないことがあります。そのため、データの正確性と整合性を定期的にチェックする仕組みが求められます。

専門スキルを持った人材の育成や採用が必須

データドリブン経営には、高度なデータ分析スキルを持つ人材や、デジタルマーケティングの知識を有する人材が不可欠です。例えば、製造業においては、生産効率を向上させるために機械学習モデルを構築・運用できるエンジニアが求められます。このような専門性の高い人材がいなければ、データ分析の精度が低下し、経営判断が曖昧になる可能性があります。企業内でデータリテラシー教育を行い、既存の従業員がデータを活用できるようにすることも重要です。同時に、専門人材の採用競争に勝つためには、柔軟な働き方やスキルアップの機会を提供するなど、魅力的な職場環境を整備する必要があります。

組織文化を醸成する

データドリブン経営を推進するには、データに基づく意思決定が当たり前となる文化を作ることが必要です。たとえば、小売業において売上データを活用した棚割りの見直しで20%の売上増加を実現した事例を社内で共有することで、データの活用効果を実感させることができます。縦割りの組織構造やデジタルリテラシーが低い経営陣の存在が障壁になることもありますが、これを克服するためには小さな成功体験を積み重ね、具体的な成果を可視化して社内に広めることが重要です。特に、経営層がデータ活用の先導役を担うことで、組織全体にデータドリブンの意識が浸透しやすくなります。


適切なITツールを活用する

専門人材が不足している場合でも、適切なITツールを導入すれば効率的なデータ活用が可能です。たとえば、クラウドERPは財務、販売、在庫管理といった業務を一元化し、データ分析やレポート作成を簡素化します。これにより、従業員一人ひとりが専門的なスキルを持たなくても、経営に必要な情報を迅速に取得できます。さらに、BIツールを導入することで、経営陣や従業員がリアルタイムでデータにアクセスし、柔軟な意思決定が可能になります。これらのツールの導入には初期投資が必要ですが、効率化や精度向上による長期的な利益を考慮すれば、大きな価値をもたらします。


データ収集が目的にならないようにする

データドリブン経営の目的は、迅速で的確な意思決定を通じて経営成果を向上させることです。しかし、データ分析に過度に集中し、細部へのこだわりに時間を費やしすぎると、意思決定が遅れる可能性があります。たとえば、過去の販売データを分析して需要予測を行う際、細かな異常値に過剰に反応してしまうと、全体のトレンドを見逃す危険があります。

データは意思決定を支援するツールであり、その分析結果をどのように活用するかが本質であることを忘れてはなりません。次の行動計画に直結する視点でデータ分析を行うことが重要です。

データドリブン経営を実現する上での課題と解決策

データドリブン経営を実現する上での課題について、解決策とともに紹介します。

データ収集の分散と統合の難しさ

多くの企業では、部門ごとに異なるシステムやツールを導入しており、データが分散していることが課題となります。たとえば、営業部門ではCRM、製造部門ではERP、マーケティング部門ではSNS分析ツールを使用している場合、これらのデータを一元的に統合するのが困難です。


製造業では、販売データは営業部門が管理し、生産データは製造部門が管理しているケースがあります。この場合、需要予測を行おうとしても、販売データと生産データを統合する作業が手作業になるため、時間がかかり、予測の精度も低下します。

解決策

クラウドERPやデータレイクを導入し、異なるシステム間でのデータ統合を効率化することで、分散したデータの統合が可能になります。


データの質のばらつきと信頼性の確保

データドリブン経営を実現するには、データの正確性や一貫性が重要ですが、入力ミスやフォーマットの違いによりデータの質がばらつくことがあります。また、リアルタイム性のない古いデータに依存することで意思決定が遅れる場合もあります。


小売業では、店舗ごとに売上データの入力フォーマットが異なると、全社での売上分析に時間がかかり、適切な販促キャンペーンをタイムリーに展開できなくなることがあります。

解決策

データガバナンスのルールを定め、データ入力の標準化を進めることが必要です。また、データの正確性を保つために、データクレンジングツールやETL(Extract, Transform, Load)ツールを活用することが効果的です。


データ活用スキルの不足

データを活用した意思決定を行うためには、データ分析スキルやツールを使いこなす能力が必要ですが、多くの企業ではそのスキルを持つ人材が不足しています。特に中小企業では、データサイエンティストのような専門人材を確保するのが難しい状況です。

ある物流企業では、倉庫データを使って効率的な配車計画を立てる必要がありましたが、データを分析できる人材がいなかったため、経験に基づく運用に頼らざるを得ませんでした。その結果、配送コストが増加しました。

解決策

既存社員へのデータ分析スキルの研修を実施し、セルフサービスBIツールの導入を検討することで、専門的な知識がなくてもデータ分析ができる環境を整えることが重要です。


組織全体でのデータ活用文化の醸成

データドリブン経営を成功させるには、組織全体でデータを活用する文化を育むことが不可欠です。しかし、多くの企業では、経営層と現場社員の間でデータ活用の認識や重要性にギャップがあります。

営業部門では個人の経験や直感に基づいて商談を進めている一方で、経営層はデータに基づいた正確な予測を求めている場合、部門間での方向性のずれが生じる可能性があります。

解決策

データの活用メリットを経営層から現場社員まで共有し、部門間での連携を促進する仕組みを作ります。また、定期的なデータ活用の成果を可視化し、成功事例を共有することで、データ活用の意識を組織全体で高めることができます。


データ分析ツールやインフラのコスト負担

データドリブン経営を実現するには、適切なツールやシステムを導入する必要がありますが、それに伴う初期投資やランニングコストが課題となります。特に中小企業では、コスト負担が大きくなりがちです。

ある中小企業がデータ基盤の構築を試みましたが、オンプレミス型の高価なデータウェアハウスを導入したため、コストが膨らみ、導入後も運用が難しくなりました。

解決策

クラウド型のデータ管理ツールやERPシステムを選択することで、初期コストを抑え、サブスクリプションモデルでの導入が可能になります。また、必要な機能に絞ったスモールスタートを検討することも有効です。

データドリブン経営に役立つツール

データドリブン経営を実現するには、適切なツールを選び、業務領域ごとにデータを効率的に活用することが重要です。以下では、データドリブンを支援する主要なツールと、データドリブン経営をどのように支えるかを具体例とともに解説します。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMPは社内外のデータを統合し、分析を通じてマーケティング施策を最適化するプラットフォームです。たとえば、ECサイトを運営する企業がDMPを活用する場合、過去の購入履歴や外部データから特定のターゲット層を抽出し、DSP広告で新商品の訴求を行うといった使い方が考えられます。このように、データをリアルタイムで統合・分析することで、迅速かつ効果的なマーケティング活動が可能になります。


MA(マーケティングオートメーション)

MAは、見込み客を育成するプロセスを自動化し、効率的に顧客化を進めるためのツールです。たとえば、不動産業界では、メールキャンペーンやセミナー誘導などのマーケティング活動をMAで自動化し、さらに顧客の反応をデータとして蓄積することで、次回以降のアプローチを最適化できます。これにより、リードナーチャリングの効率を大幅に向上させることが可能です。


WEB解析ツール

WEB解析ツールは、自社サイトのパフォーマンスを可視化し、ユーザー行動を把握するためのツールです。たとえば、Googleアナリティクスを使用して、特定のページの直帰率が高い場合、ページ構成やコンテンツの改善ポイントを特定できます。これにより、ユーザー体験を向上させ、サイトのコンバージョン率を向上させる具体的な施策を実行できます。


SFA(セールスフォースオートメーション)

SFAは営業活動を可視化し、効率化するためのシステムです。たとえば、保険業界の営業チームでは、商談の進捗や成約率をSFAで一元管理し、データを基に適切なフォローアップタイミングを判断することができます。これにより、営業活動の精度を高め、成約率の向上が期待できます。


CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRMは顧客情報を一元管理し、顧客との関係を最適化するツールです。たとえば、飲食チェーンがCRMを活用して、顧客の誕生日や好みのメニューを記録し、誕生日に特別クーポンを送るといったパーソナライズされたマーケティングを展開できます。これにより、顧客満足度とリピート率を向上させることが可能です。


セルフサービスBI

セルフサービスBIは、エンドユーザーが自身でデータを分析し、意思決定を行えるツールです。たとえば、小売業の店舗マネージャーが、売上データをセルフサービスBIで分析し、地域や時間帯ごとの売上傾向を把握し、それに基づいてスタッフの配置や在庫補充を最適化することができます。このように、現場での迅速な意思決定を支援します。


クラウドERP

クラウドERPは、業務プロセス全体を統合し、リアルタイムでデータを共有・分析するためのツールです。たとえば、製造業では、クラウドERPを使って生産計画、在庫管理、販売データを一元化し、需要予測をリアルタイムで更新することで、在庫過剰や欠品を防ぐことが可能です。また、多言語・多通貨対応の機能を活用することで、海外拠点と本社間の業務を円滑に統合し、グローバルなデータドリブン経営を実現します。

NetSuiteとデータドリブン経営

NetSuiteは、中小成長企業向けのクラウドベースのERPシステムとして知られています。NetSuiteは、会計、人事、在庫管理、購買管理などのビジネスプロセスを一元管理する機能を提供するだけでなく、データの収集、統合、可視化に優れた機能を持っています。

NetSuiteを導入することで、企業はリアルタイムのデータに基づいて、より迅速かつ的確な経営判断を下すことが可能になります。

NetSuiteの特長の1つは、シングルデータモデルに基づいたデータの一元管理です。このシステムにより、企業全体のデータが一つのプラットフォームに統合され、横断的に活用できるため、データの一貫性が保たれ、複数部門間のデータ共有が容易になります。

たとえば、財務データと販売データ、在庫データを連携させることで、企業全体のパフォーマンスをリアルタイムで把握し、必要な意思決定を迅速に行うことができるのです。

また、NetSuite上のAIは、重要業績評価指標(KPI)を分析し、将来の業績やリスクを予測します。売上やコストの予測を行い、それに基づいて適切な対策を講じることが可能です。

また、AIを活用して経費の仕訳を自動化し、不正やエラーを検知することで、業務の効率化とリスク管理の強化も可能です。

NetSuiteについて詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

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データドリブン経営の成功事例

株式会社キュリエ「NetSuiteで社内業務を効率化することで競争力を強化」

NetSuiteの導入支援を行っているベンチャーネットにおけるデータドリブン経営の成功事例を紹介します。

詳しい内容は、こちらをご覧ください。

Oracle NetSuite導入事例_株式会社キュリエ

課題

株式会社キュリエは、スマートラベル「スマラピ」をはじめとした新規事業に積極的に取り組んでいる企業です。しかし、従来の業務体制ではExcelや個別システムに依存し、データが分散していたため、在庫管理に誤差やタイムラグが発生しておりました。この状況が迅速な意思決定や新規事業への対応を妨げ、成長の足かせとなっていました。

解決策

課題を解決するため、同社ではオラクルのクラウドERP「NetSuite」を導入しました。NetSuiteは、販売管理、在庫管理、会計業務を統合し、データの一元化とリアルタイムでの情報共有を可能にするシステムです。以下の点が評価され、導入が決定されました。

  • カスタマイズ性:多様なビジネスモデルに柔軟に対応できる点。
  • クラウド基盤:初期投資を抑えつつ、多言語・多通貨対応が可能で、海外取引にも適応できる点。
  • 属人化の解消:標準化された業務プロセスを実現し、効率的で透明性の高い運用を可能にした点。

導入の成功要因

導入初期には、Excelに慣れ親しんだ社員からの抵抗がありましたが、技術支援パートナーである株式会社ベンチャーネットのサポートを受けることで、NetSuiteの活用方法が現場に浸透しました。データ入力と活用の基本を徹底し、社員全員がシステムの利便性を理解したことで、全社的な定着化が進みました。

成果

NetSuiteの導入により、以下のような成果を上げました。

在庫管理の改善

リアルタイムで在庫が可視化され、SKUレベルでの詳細な分析が可能になりました。これにより、適正在庫の維持や販売機会の損失防止に成功しました。

営業活動の効率化

名刺データの取り込みやフォローメールの送信を自動化し、営業担当者の手作業を削減しました。この結果、担当者はお客様対応に集中できる環境が整いました。

意思決定の迅速化

ダッシュボードやレポート機能を活用し、重要な経営指標をリアルタイムで把握することで、戦略的な意思決定が可能になりました。

未来展望:さらなる高度活用とデータドリブン経営

今後、同社ではNetSuiteのユーザー層を拡大し、契約社員やアルバイトを含むすべての従業員が利用できる体制を目指していきます。また、売れ筋商品の分析や価格戦略の見直しなどにもNetSuiteを活用し、収益の最大化と意思決定のスピードアップを図る予定です。

NetSuiteの導入はベンチャーネットにご相談ください

NetSuiteの導入は、データドリブン経営を実現し、AIを活用した迅速かつ正確な意思決定を可能にする重要な一歩です。リアルタイムデータの活用とAIの統合によって、業務の効率化や競争優位性を高めるためには、適切なシステムの導入と運用が欠かせません。NetSuiteは、その中心となるERPプラットフォームとして、企業の成長を強力にサポートします。
これまで解説したAIやデータドリブン経営のメリットを最大限に引き出すために、NetSuiteの導入や運用に関するサポートが必要であれば、ぜひベンチャーネットにご相談ください。

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この記事を書いた人

持田 卓臣のアバター 持田 卓臣 株式会社ベンチャーネット代表取締役

株式会社ベンチャーネット 代表取締役
2005年に株式会社ベンチャーネットを設立後、SEOをはじめとするデジタルマーケティング領域のコンサルティングサービスを展開
広告・SNS・ウェブ・MA・SFAと一気通貫で支援を行っています
著書に『普通のサラリーマンでもすごいチームと始められる レバレッジ起業 「バーチャル社員」があなたを救う』(KADOKAWA、2020年)

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