「データドリブン」という言葉が一人歩きして、具体的に意思決定に活用できている実感のない組織は、実は多いのではないでしょうか？
本記事では、組織がデータ活用をどの程度実践できているかを5段階で示すKumono社独自の「分析成熟度モデル」をまとめました。自社の現状を客観的に把握し、次のアクションを考えるうえでのヒントとしてご活用ください。
以下のような段階モデルを踏まえ、自分たちはどのレベルにいるのか？ 次のステップをどう踏むのか？ を把握しておくと、分析のロードマップが描きやすくなります。
分析成熟度の5段階
レベル | 特徴 | 例 | 次のステップ |
|---|---|---|---|
1: 見習い | 個人頼みで場当たり的な分析。データ品質・可視化の仕組みが不十分。 | ・社内でExcelやスプレッドシートで集計 ・「先月の数字を教えて」と言われたら手作業で集計 ・データがサイロ化し、全体像が見えない | データ基盤や定期レポートの整備、最低限のデータリテラシー教育 |
2: 伸び代 | 定期レポートがあるが問題が起きてからの対応が中心。部門間連携が弱い。 | ・月次の売上レポートはあるが活用不十分 ・「なぜ売上が下がったのか」の分析は事後対応 ・部署ごとに異なるツールやデータ定義を使用 | BI導入、部署横断のデータ活用体制構築 |
3: 達人 | 予測分析や実験文化が徐々に根付く。データが意思決定をサポートし始める。 | ・A/Bテストを定期的に実実施 ・四半期ごとの需要予測を意思決定に活用 ・データ分析チームと事業部門の連携が始まる | 高度な分析手法の導入、全社レベルのデータ戦略策定 |
4: プロ | データドリブン文化が定着し、経営戦略と分析が直結。 | ・経営会議で必ずデータ分析結果を議論 ・データに基づいた事業計画策定が当たり前 ・全社的なデータ品質管理の仕組みがある | AI/MLの活用拡大、リアルタイム分析環境整備 |
5: ワールドクラス | 分析がイノベーション創出の原動力。自動意思決定や外部エコシステムとの連携。 | ・分析から生まれた新規事業が収益の柱に ・AIによる自動最適化システムが運用されている | 継続的な研究開発投資、データ事業化への展開 |
どの段階にいる？ データドリブン成熟度セルフ診断
「うちの組織は分析成熟度のどの段階なんだろう……？」
そんな疑問を解決するための簡易セルフチェックです。下記の5つの項目（合計5項目）それぞれで、もっとも当てはまる点数（1～5）を選んでください。
最後に、選んだ数値を合計すると、分析成熟度スコアがわかります。
Step 1. 項目ごとに当てはまる点数を選ぶ
1. 分析環境の現状（基盤・ツール）
点数 | 状態 |
|---|---|
1点 | データは各システムに散在しており、データの構成がそれぞれで異なる。分析の度にExcel/スプレッドシートで手作業集計している |
2点 | 主要データの集約がまだ不十分。更新や集計は半分以上が手作業で、レポート作成も属人的になりがち。一部でETL・可視化ツールを導入して業務が実施されている。 |
3点 | 主なデータがデータウェアハウス（DWH）などに集約されており、部署横断でアクセス可能なツール（ETL・可視化ツールなど）を利用している |
4点 | ・リアルタイムも含めた大規模データの処理基盤が整っており、定期レポートの自動化も進められている。 |
5点 | ・社内外でデータを連携し、新規事業や高度最適化システムが動くレベルの総合基盤がある |
- あなたの組織にもっとも近いレベル → （ ）
2. 分析を推進する組織メンバー
点数 | 状態 |
|---|---|
1点 | ・公式に分析担当者や専任組織は存在しない。「分析が得意 ・好きな個人」が独力で動いている程度 |
2点 | ・分析担当者が1〜2名いるが、リソースは限定される |
3点 | ・データ分析やBI導入を担当する組織が設置されている |
4点 | ・「データサイエンス組織」や「DX推進部門」が整備されており、全社的な分析プロジェクトを横串でマネジメントしている |
5点 | ・経営層にもデータ分析に深い理解があり、専門チームは複数のプロダクト/事業をリードしている |
- あなたの組織にもっとも近いレベル → （ ）
3. 分析結果の意思決定への反映
点数 | 状態 |
|---|---|
1点 | ・ある程度の指標（売上、ユーザー数など）は定期的に見ているが、主に問題発生後に原因を分析する"後追い"スタイル ・根拠というよりは"参考情報"として使われることが多い |
2点 | ・ある程度の指標（売上、ユーザー数など）は定期的に見ているが、主に問題発生後に原因を分析する"後追い"スタイル |
3点 | ・予測分析やA/Bテストの結果をもとに、プロダクト改善や販促施策を行うケースが増えている |
4点 | ・経営会議や主要施策の立案で「定量的根拠」を必ず確認し、意思決定に用いられる |
5点 | ・定期レポート等で常時モニタリング・最適化が行われ、意思決定毎に自動的にアクションが提案・実行される |
- あなたの組織にもっとも近いレベル → ( )
4. 部門・チーム間の横連携
点数 | 状態 |
|---|---|
1点 | ・部署ごとにデータやツールがバラバラで、横断的な議論がほとんどない |
2点 | ・個別に分析は進められているが、部署間の連携が弱い |
3点 | ・部署間で最低限の指標やツールは統一され始めている。 |
4点 | ・全社レベルでKPI・データ定義が整合されており、KPI達成状況が可視化される |
5点 | ・組織全体がデータドリブンの共通言語を持ち、社内外でデータを連携しながら開発・改善が進む |
- あなたの組織にもっとも近いレベル → ( )
5. 会社全体のデータリテラシー
点数 | 状態 |
|---|---|
1点 | ・一部の専門家や管理職以外は、データを見る機会や理解する知識がない |
2点 | ・基本的なBIツール操作やレポートの読み方は一部社員が理解しているが、組織全体には浸透していない |
3点 | ・分析専門家でなくても、主要なKPIやダッシュボードを参照し、施策を検討できるメンバーが増えてきた |
4点 | ・社員の多くが「データを使って考えること」を当たり前にできる |
5点 | ・全社的にデータ分析の基礎知識が広まり、非専門家でも仮説検証や意思決定にデータを活用できる |
- あなたの組織にもっとも近いレベル → ( )
Step 2. 選んだレベルを合計してスコアを算出
- 各カテゴリで選んだレベルの数値（1～5）を合計してください。
- 最小スコア：5（すべて1の場合）
- 最大スコア：25（すべて5の場合）
- 合計スコアを、下記の判定表に当てはめて結果を確認しましょう。
Step 3. 判定表：あなたの合計点数は？
合計点数 | 判定レベル | コメント |
|---|---|---|
5～9点 | レベル1：見習い | 個人任せの場当たり的な分析が中心の段階です。まずは定期レポートやデータ基盤の整備など、分析の"土台づくり"から整備します。 |
10～14点 | レベル2：伸び代 | 定期レポートはあるものの後追い対応が中心。セルフサービスBIや部門横断のデータ定義の統一など、組織全体でデータを活用できる仕組みづくりが必要です。 |
15～19点 | レベル3：達人 | 予測分析やA/Bテストが定着しはじめ、データを意思決定に活かす文化が根付いています。高度な分析手法や全社的なデータ戦略策定に踏み出しましょう。 |
20～23点 | レベル4：プロ | 経営判断でもデータが欠かせない、データドリブンがほぼ当たり前の段階。AI/ML活用をさらに拡大し、リアルタイム分析やデータガバナンスの強化を進めましょう。 |
24～25点 | レベル5：ワールドクラス | 分析がイノベーションを生み、新規事業やエコシステム連携が加速している状態です。継続的な研究開発投資やデータ事業化など、さらなる飛躍を視野に入れましょう。 |
さらに詳しく知りたい方へ
- 「レベル1からレベル2に上げるには？」「今はレベル2だけど、具体的に何をすれば…？」といった疑問をお持ちの方は、ぜひ今後の記事をご覧ください。
まとめ
今の組織がどの段階にあるかを"見える化"することで、次に取るべきアクションが明確になります。分析担当者だけでなく、経営層や各部門のメンバーと結果を共有し、組織全体で取り組みを進めるのがポイントです。
今回の診断はこちらから、より簡単に行うことができます！
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Kumono社では、分析成熟度のアセスメントやロードマップ策定など、企業のデータ活用を総合的に支援しています。