DX推進におけるデータ活用の必要性と日本企業の課題を解決する方法とは

DXを推進するうえで、データ活用は欠かせない要素のひとつです。しかし、具体的に何をすればよいのかや、どのような効果が得られるのかについては、よくわかっていないという方も少なくないでしょう。データを活用するには、まずはDXとデータ活用の関係性について理解することが大切です。

2026年現在、生成AIの急速な普及により、この「データ活用」の意味合いは大きく変化しています。生成AIは公開されている二次情報を学習し尽くしつつあり、その価値は相対的に低下する一方、各企業が業務のなかで独自に生み出す「社内の一次データ」こそが、AIのアウトプット精度を左右し、他社との競争優位性を生み出す最大の資産になりつつあります。
実際、経済産業省とIPAが2026年4月に改定した「デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0」においても、データの整備・統制を専門に担う「データマネジメント」類型が新設され、「データ利活用」の高度化に対応する形でスキル要件そのものが再定義されました。

そこで本記事では、DXとデータ活用の関係性に加え、活用できるデータの種類、そしてDSS ver.2.0の改定内容を踏まえた「社内の一次データをいかに整備・活用すべきか」という日本企業が直面する課題の解決方法について詳しく説明していきます。

DX推進の目的とデータ活用の必要性

まずはDXとデータ活用の関係性に触れながら、「DXにはデータ活用が欠かせない」といわれる理由について説明していきます。

DXの目的と手段

データ活用の必要性を理解するには、そもそもDXが企業にとってどのような意味をもつのかを知ることが大切です。日本においては、経済産業省が策定した「デジタルガバナンス・コード3.0」（2024年9月改訂）による、次の定義が代表的でしょう。

「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」

これを整理すると、以下のようなことがわかります。

このように、DXとデータ活用は関連の強いものですが、両者には「目的」と「手段」という明確な違いがあることがわかります。
DXの定義の詳細については、こちらの記事もあわせて参考にしてください。

DXにおけるデータ活用の必要性

DXの定義に沿って考えれば、データを活用しない取り組みは厳密にはDXとはいえないでしょう。しかし、ここで重要となるのは「なぜDXにはデータ活用が必須とされるのか」という点です。

デジタル化の流れをうけて、近年のビジネス環境は変化の激しいものとなりました。企業が市場での優位性を確立するには、これまで以上に競争力を発揮していかなければならない状況です。それには、勘や経験ばかりに頼らないビジネス判断が求められます。

データによる裏付けがあれば、市場の変化に的確かつタイムリーに適応できる可能性が高まります。そのために、DXではデータ活用が欠かせない要素なのです。

この重要性は、人材要件の面でも裏付けられています。2026年4月に改定されたデジタルスキル標準（DSS）ver.2.0では、ビジネスアーキテクトやデザイナーといった既存のロール定義の見直しに加え、「データマネジメント」という類型が新たに新設されました。これは、AI技術の進展（AXの進展）に伴うデータ利活用の高度化に対応するための改定であり、データの整備・統制そのものが専門性を要する重要な業務として、組織的に位置付けられたことを意味しています。

DX推進に活用できるデータの種類

DXにおいて、活用できるデータの種類はさまざまです。ここでは、それらをわかりやすく「社内」と「社外」のデータに分けて整理していきます。

なお、DXにおけるデータ活用の事例はビッグデータに関するものが中心です。詳しくは、こちらの記事も参考にしてください。

この2種類のデータは、2026年現在の生成AI時代においては、単なる分類以上の意味を持つようになっています。社外から得られる情報の多くは、すでに生成AIの学習データとして取り込まれつつある「二次情報」です。一方、自社の業務から日々生み出される社内データは、他社が保有し得ない「一次データ」であり、今後この価値の差はさらに広がっていくと考えられます。それぞれの特性を理解したうえで、データ活用の優先順位を見極めることが重要です。

自社の業務状況や顧客情報を理解するための「社内データ」

企業活動では、日々さまざまなデータが生まれ社内に蓄積されていきます。例えば、以下のようなデータが代表的です。

なかにはまだ収集できていないものや、デジタル化されていない情報もあるかもしれません。それらも含めてデータを収集・分析し活用できる体制を整えれば、データから課題が浮き彫りになり業務改善に役立つでしょう。
こうした社内データは、自社の専門性の高い業務から生み出される「一次情報」であり、外部からは取得できない唯一無二の資産です。生成AIが公開情報を学習し尽くしていくなかで、「誰もが知り得る情報」の価値は今後相対的に低下していくと考えられます。だからこそ、他社には模倣できないこの一次データをいかに蓄積・整備し、競争力に転換していくかが、これからのDX推進における重要な論点となります。

トレンドやリスクを把握するための「社外データ」

「市場における優位性の確立」というDXの目的を考えれば、社外から収集した情報も重要であることがわかります。例えば、以下のようなデータです。

これらを分析してトレンドを把握することは、新たなビジネスチャンスの獲得という成果につながります。また、状況の変化からリスクを察知して、早期に対応するためにも役立ちます。このように社外データを積極的に活用していけば、「攻めのDX」を実現するための具体的な施策も見えてくるでしょう。

「攻めのDX」については、こちらの記事もあわせて参考にしてください。

DXにおけるデータ活用の課題と解決方法

企業がデータ活用を本格化する際には、直面することの多い課題があります。ここからは、それらの解決方法について説明していきます。

データを一元管理し、品質高く整備する「データマネジメント」体制を構築する

さまざまなデータを一元化することは、「データドリブン型経営」の第一歩です。部門ごとに異なる業務フローやデータフォーマットをどう統合するか、社外ベンダーに任せきりだった開発のノウハウをどう獲得するかが課題となります。

こうしたデータそのものを品質高く管理する取り組みは、近年「データマネジメント」と呼ばれ、デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0でも独立した専門領域として新設されました。それだけデータの土台整備が重視されているということです。

データドリブン型経営については、こちらの記事もあわせて参考にしてください。

AIのアウトプット精度を左右する「社内の一次データ」を蓄積・活用する

データ分析やAI技術の活用は、ビッグデータ時代において欠かせない手段です。ただし2026年現在、システム構築や分析作業そのものは生成AIやベンダーによる代替が進む一方、「業務データの蓄積と活用」はむしろ内製化すべき領域だという考え方が広がっています。

生成AIは公開されている情報のほとんどをすでに学習しており、その価値は今後下がっていきます。反対に、各企業が日々の業務のなかで独自に生み出す一次データは、他社にはない資産です。そしてAIのアウトプット精度は、結局どのようなデータを学習・参照させるかで決まります。だからこそ、自社の一次データをいかに蓄積し活用するかが、これからのDX人材に求められる中核スキルになります。

データ分析のリアルタイム性を高める

現実のビジネス判断は、タイムリーでなければなりません。分析に時間がかかり判断を下すころには市場の状況が変わっている、というのでは意味がないでしょう。

これを解決する基本は、データの可視化です。最新のデータをいつでも参照できる状態を整えることが、的確でタイムリーな意思決定につながります。

法規制や外部リスクに対応したデータガバナンスを整える

データの管理・利活用は、生成AIによる成果創出という「攻め」の面だけでなく、個人情報保護やGDPR対応といった法規制、コスト高や気象変動などの外部リスクに備える「守り」の面でも重要な経営課題です。

データを活用すればするほど、こうしたガバナンス面の整備も同時に求められることを押さえておきましょう。

データにもとづいた変化を積み重ねる

データ活用は一過性の取り組みで終わるべきものではありません。失敗を恐れて消極的な判断を繰り返すのではなく、データにもとづいた軌道修正を小刻みに積み重ねることが、リスクを抑えながら成功確率を高める近道です。

なお、本記事で取り上げた「データマネジメント」や「社内の一次データの重要性」については、先月当社で実施したセミナーのアーカイブ動画でより詳しく解説しています。関心のある方はあわせてご覧ください。

継続的なデータ分析がDXを前進させる

データ分析は、DX推進に必須の要素です。企業がDX本来の目的を達成するためには、継続的なデータ分析が重要となります。

なかでも2026年現在、あらためて重視すべきなのは「社内の一次データ」の存在です。生成AIが二次情報を学習し尽くしていくなか、他社が模倣できない一次データをいかに整備・活用できるかが、AIの精度、ひいては企業の競争力そのものを左右します。デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0で「データマネジメント」という専門領域が新設されたことも、この流れを裏付けるものだといえるでしょう。

もっとも、現実の課題は企業ごとの事業内容やビジネス環境によっても変わるものです。また、こうした一次データを資産に変えるアイデアを出すには、DSS ver.2.0が求めるレベルのデータリテラシーをもつ人材が欠かせません。しかし、こうした人材は一朝一夕に育つものではなく、社内で継続的に学べる環境を整えることが前提となります。

弊社の「TalentQuest」は、DSS全72項目に準拠したアセスメントで一人ひとりの現在地を可視化しながら、基礎的なデータリテラシーの底上げから段階的に学習を進められる教育プラットフォームです。まずは全社的なデータリテラシーの総合力を高めたうえで、データマネジメントのような専門領域へとステップアップしていく学び方も、同一のプラットフォーム上で実現できます。

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