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データドリブン経営とは何か？

──まず、データドリブン経営の定義を教えてください。

前田氏：対立する概念と並べて比較すると理解が早いと思います。データドリブン経営に対立する概念は「勘」「経験」「度胸」で構成される従来の「KKD経営」です。この中の度胸は、データドリブン経営でも共通する要素となります。違いは、KKD経営の勘と経験の代わりに、データドリブンではアルゴリズムとデータを使うことです。


　これらは、「どちらが優れている」という話ではありません。その時々の経営状況に応じて、どちらに重きをおくかのバランスが重要です。ただ、いまの日本企業はデータドリブン経営の成熟度が非常に低く、この2つのバランスを欠いた状態にあります。ここ5年ぐらいはデータドリブン経営に注力し、この2つのバランスが取れる状態を目指す必要があるでしょう。

──データドリブン経営は、マップで企業を分類できるという話ですが、詳しく解説してください。

前田氏：横軸に「データ分析の熟練度」、縦軸に「データ管理の熟練度」を取ったマップで分類すると、ご自身の会社がどこに位置するのか理解できます。これはMIT（マサチューセッツ工科大学）とIBMが共同開発した簡単なフレームワークで、これにより世の中の企業は「入門レベル」「経験レベル」「変革レベル」の3つに分けることができます。


　残念ながら、今の日本企業の多くは入門レベルにいます。入門レベルと一方変革レベルにいる企業では、企業競争力が全く異なります。実際財務データの実績においても、変革レベルの企業は、収益性、成長性において、他のレベルの企業を圧倒している事実があります。

　ここで重要な論点となるのは、企業がその変革レベルを目指してどうアプローチするかです。変革レベルを目指す企業は、大きく2つのルートでアプローチしています。