【シリーズ】データガバナンスがもたらすもの－第1回 「データガバナンス」とは何か？

データ活用に関する戦略的な取り組みが重要になっている

ブレインパッド・櫻井洸平（以下、櫻井）　そもそも論になりますが、DXを推進する上で、データガバナンスが確立しているのは大前提だと思うのです。それなのに、なぜ改めてデータガバナンスについて議論しなければならないのでしょうか。

ブレインパッド・神野雅彦（以下、神野）　日本企業が「IT化」に取り組み始めてから、もう数十年の歴史があるわけですが、デジタル活用、さらにその先にあるデータ活用が注目されてきたのは、最近のことです。そのためなのか、あるいはIT化自体がそうだったのか、いずれにしても「デジタル」と言いながら、ツールやシステム、仕組みの導入に囚われ過ぎになっている感があります。

デジタル化の本当のゴールは、データを利活用することでビジネス価値を生むことにあるはずなのですが、テクノロジーを導入することがどうもゴールになっている。データに限らずガバナンスとは本来「価値を生むための統治」なのですが、日本企業はどうもこのことをあまり理解していません。したがってデータガバナンスについても正しく理解しようというそもそもの動機がありません。

櫻井　価値を生むためには、社内外に点在しているデータを使いこなさなければなりません。そのためにはデータがどこにあるのか、データが重複していないか、データがどのように作られているかなどを把握することが必要です。つまりデータを利活用するためにはルールや指針があるべきで、そのために行うデータの統制・管理がデータガバナンスです。しかしデータを利活用してビジネス価値を生むという発想が今一つ薄いため、データガバナンスもおざなりになりがちということですね。

神野　そうです。補足すると、「価値を生む」という行為は、攻めか守りかで言えば、攻めに分類されるでしょう。ところが「ガバナンス」という言葉は、監理や統制、統治といった意味ですから、どうしても「守り」のイメージが強い。ガチガチのルールを作って、それを守ることで、堅牢な防御態勢を作ることだと思われがちです。もちろん守りも必要ですが、それ以上に攻めも必要なはずです。収益がなければ、いくら守っても企業は成長しませんし、守りのためのお金も必要ですが、それも攻めなければ生じません。

ですから、データガバナンスとは「デジタルやデータから得られる恩恵を最大化するための仕組み」なのだ、という視点・発想の転換が今必要とされているわけです。

櫻井　データ利活用のためには、まずデータを活用する目的があって、その目的を達成するための戦略が必要です。その戦略を実現するために必要なのがデータガバナンスということですね。確かに戦略には攻めと守りの両面があって、その両方を統治しないと「競争」はできません。ところがデータ戦略が曖昧な企業が多いため、データガバナンスも曖昧になっている。だとしたら、これは日本企業がDXを推進する上でとても大きな課題です。

神野　同感です。多くの企業が一刻も早く、デジタルおよびデータを活用する目的を明確にし、それを実現するためのデータ戦略を策定し、戦略を裏で支えるデータガバナンスに取り組む必要があるでしょう。そうあってほしいと思います。

改めて「データガバナンス」とは？

櫻井　「データガバナンス」という言葉を一言で定義するとどうなりますか。

神野　「既知／既存情報の利活用を想定した企業全体のデータによる恩恵最大化の仕組み」というのが私たちの定義です。ただそれだけではわかりにくいと思います。DXに関連する企業ガバナンスは5つあるのですが、それらの関係性から紐解くのがわかりやすいでしょう。

櫻井　5つのガバナンスとは何でしょうか？

神野　コーポレートガバナンス、デジタルガバナンス、ITガバナンス、データガバナンス、そしてAIガバナンスです。

経営戦略は、事業戦略、R&D戦略、営業戦略、マーケティング戦略、およびデジタル／IT戦略などで構成されます。これらの戦略のどれであっても、実現のためには今挙げた5つのガバナンスが必要となってきます。

まず大枠としてコーポレートガバナンスを設定します。これは企業価値の向上やコンプライアンスの確保が目的となります。
次にデジタルガバナンスです。これはDXを実現するためのデジタル戦略がしっかり実現されているかを把握するためのものです。
その次に来るのがITガバナンスです。これはIT戦略を実現するためのものです。その中にデータガバナンスが存在します。
最後のAIガバナンスは、AIを利活用するための情報システムおよび情報の取り扱いに関するもので、最近になって出てきました。

櫻井　なるほど。データガバナンスだけ取り出して考えてもあまり意味がなく、他のガバナンスと関連させることで意味が出てくるということですね。

神野　はい。5つのガバナンスがバラバラではなく、階層構造になっていることを意識して、コーポレートガバナンスから順に考えていくことが肝要なのです。そうすることで、データのみの個別最適化ではなく、ガバナンス態勢が全体最適化されるわけです。

櫻井　データガバナンスを策定する部門と言うと、IT部門をイメージする人が多いと思うのですが。

神野　IT部門が主に手を動かしてガバナンスを策定すること自体は問題ではないのです。ただ戦略的な視点・視座が必要であり、先ほど述べたように攻守両方を考える必要があります。そうなると、そうでないIT部門もあると前置きした上で、多くの企業でIT部門が守り中心になっていることを指摘しなければなりません。

だとするとCDO（“D”はデータでもデジタルでもいいのですが）が統括しているデジタル推進室とかデジタル企画室といった部門が中心にデータガバナンスを推進するほうがより良いのではないでしょうか。事実、DX銘柄に選定されている企業の多くは、このような部門を中心とした推進体制を組んでいます。

ガバナンスとマネジメントの違い

櫻井　データガバナンスを考える上で、ガバナンスの構造を見てきたわけですが、データマネジメントとの比較で考えると別の面が見えてくるかもしれません。実際この2つは紛らわしい。どう区別し、どう関係付ければいいのでしょうか。

神野　ガバナンスとマネジメントは表裏一体の関係です。日本語で言えば、ガバナンスが「監督」でマネジメントが「執行」になります。執行には監督を伴いますが、監督に必要となる情報は執行者たる現場から上がってくるという関係です。　

ガバナンスには、戦略、統制/管理、組織/人材、プロセス、データ、テクノロジー、品質の6つの論点があり、それぞれに経営のための意思決定、モニタリング、評価、説明責任を果たすための仕組みが必要です。それがガバナンスの実体です。一方、同じ6つの論点に対して、現場における執行および管理の仕組みが必要であり、それがマネジメントです。

データガバナンスの全体像

櫻井　企業ガバナンス全体の中でのデータガバナンスの位置づけはわかりました。ガバナンスとマネジメントの関係と違いについてもわかりました。そろそろデータガバナンスそのものに斬り込んでいきましょう。

神野　データガバナンスを考える際に、真っ先に参照すべきものが『DMBOK（データマネジメント知識体系ガイド）』であることは間違いありません。

ただ『DMBOK』は日本語訳が672ページもある分厚いドキュメントです。情報量が非常に多い。またあくまで考え方のベースラインであり、その通りにやればできるというものでもありません。そこでDMBOKは座右にあるという前提で、考えるためのベースラインということであれば、もう少し見通しのよい粒度にまとめるほうがいいでしょう。そういう意図で作成したのが、攻守一体の「データガバナンスフレームワーク」です。

これを見れば、データガバナンスの全体像がよくわかります。6つの観点で構成されており、組織／人材、プロセス、技術、品質の4つが攻めの観点、戦略と統制／管理の2つが守りの観点です。論点や方向性は表にまとめています。

たとえば、組織／人材について考えるのであれば、その論点は「リーダーシップ、オペレーティングモデル、文化醸成、組織構造、スキル、教育」になり、「データ品質維持を実現する組織体制の確立」と「データガバナンスを体現する人材の教育と評価の制度化と実行」を目指したアクティビティが選択されていればいいということです。

櫻井　某モバイルメッセンジャーアプリケーションのユーザー情報が海外から見られるようになっていたという事件がありました。これは統制／管理とプロセスの2つの論点をしっかり議論していたら防げたことになりますね。

神野　そうです。統制／管理の観点ではルールやモラルの検討が足りませんでした。また、プロセスに関しては、海外のサーバーにデータを蓄積できるようになっていましたが、その是非についてもっと考えるべきでした。

櫻井　1枚の図にまとめられたフレームワークですが、これをいきなり全て考えるのは難しいですよね。自社のデータ活用目的やケイパビリティに応じて優先度の高いものを選択して、まずはそれに取り組み、徐々に範囲を広げていくということで構いませんか？

神野　はい。ただ6つの論点があることを意識することは重要です。実際、技術すなわちITやツールに執着してしまって、それらを使いこなす人材が必要なことを忘れる会社が多いのです。必要なのはITリテラシーの高さよりも、ビジネスに関する課題を見つけ出して、それをデータを用いて解決できる人材です。そういう人材や組織の育成が、技術に執着してしまう会社ではおざなりになりがちなのです。

データガバナンスの成熟度

櫻井　先ほど「ケイパビリティ」という言葉が出てきました。組織のケイパビリティを議論する際には、成熟度について議論することが多いわけですが、データガバナンスにも成熟度があるのですか。

神野　はい。私たちが考案したものですが、「データガバナンス成熟度フレームワーク」というものがあります。

データガバナンスの成熟度を5段階に設定し、何かあればその都度対応する「アドホックな状態」をステージ1とし、目指すべき「最適化されている状態」をステージ5としています。

櫻井　日本企業はどのようなステージが多い印象ですか。

神野　ステージ3の「定義されている状態」ですね。全社レベルで組織体制やルール、プロセスを定義し、それを実行し始めた段階です。守りを固めた段階と言い換えていいでしょう。その上のステージ4では、ビジネス成果に対するパフォーマンス管理ができる、つまりビジネス成果が生まれている「攻め」の段階なわけですが、そこを現在目指している企業が多いということです。その上のベストプラクティスともなると、データを分析して次々と攻め手を繰り出している段階ですが、日本ではまだ数えるほどしかありません。

まとめると、日本企業の多くは守りはできています。だからその上の攻めの段階に早くステージアップして、データからの恩恵を最大化しましょう――というのが、強く打ち出したいメッセージですね。

データガバナンスのあるべき姿

櫻井　データガバナンスの全体像や目指すべき姿はわかりました。具体的にはどう進めていくのでしょうか。

神野　データガバナンスの目的自体は単純で、データを組織にとって価値ある資産にし、その資産からビジネス価値を生み出せるようにすることに尽きます。「データはヒト・モノ・カネに次ぐ第4の資産である」「データはビジネス創造のための価値である」などと言われて随分と時が経つわけですが、価値を生み出せないデータが大量に蓄積されているのが現実です。「このデータは本当に正しいのか？」とか「そもそもマスターは正しいのか？」、「一晩待たないとデータが出てこないんだけど…」、「システムごとにデータの表現がバラバラだよ」といった問題が至るところで見受けられます。海外部門が絡むと、単位がヤードなのかメートルなのかといった問題も発生します。

要するに、「データを正しく、きれいなものになるようにせよ」、また「鮮度を保て」という話なのですが、全てのデータにそれが必要ではありませんし、またデータを使う目的によってクレンジングの仕方も変わってきます。したがってデータを価値ある資産として整理するためには、データ利活用の目的とそれを実現するための戦略が明確になっており、具体的な施策が実行されていることが必要です。

もちろん守りという意味で、データ流出や法令違反といったリスクに対応することも重要です。ただ守りについては意識している企業が大半なので、価値を生むデータを必要とする人・部門に必要なタイミングでデリバリーできるようにするという攻めの部分を強調しておきたいと思います。

櫻井　たとえば毎月第1営業日に全社営業会議があったとして、営業第1部は先月末日に締めたばかりのデータでレポートを作っているのに、営業第2部は先々月のデータしかなかったとすると、全社で集計しても意味のない数字になるわけです。ではなぜこんなタイムラグが生じるかと原因を探ったら、営業第1部はSFAを導入して計数管理もそれで行っているのだが、営業第2部はExcelで管理していたということがわかりました。これがまさにガバナンスが効いていない状態であり、まずツールを揃え、それによってデータの品質も揃えることが最初の一歩となります。で、データが揃えばその先どうできるのかを考えていくことが、データガバナンスの最終的な目的ということですね。

ところでデータガバナンスについて、現場のデータユーザーはどこまで理解している必要があるのでしょうか。

神野　データガバナンスというものが存在し、社内外のデータを適切に利用して、そこから価値を生み出すための統制方針を定めているので、それに従って、データを十分に活用して欲しい――といったことを全社に周知する必要があるでしょうね。その際にデータガバナンスにはルールやプロセスが適切に守られるようにするという「守り」の側面もあるが、本来は価値を生み出す「攻め」を最大限に行えるようにするためのものだということは強調すべきだと思います。それ以外、たとえばデータガバナンスの定義であるとか、策定のための論点だとか、データガバナンスの成熟度などについては特に知ってもらう必要はないでしょう。

ブレインパッドがデータガバナンス支援に取り組む意義

櫻井　ところで、私たちがクライアントに対してデータガバナンス支援の提案をするとき、そこにコンペティターがいることがほとんどありません。データ基盤構築の引き合いがあって、その際に基盤構築の前にデータガバナンスを確立する必要がありますよということで提案するケースが多いからなのかもしれません。しかしコンサルティングファームは別として、私たちのようなデータ分析の専門会社やSI企業などでデータガバナンス支援に取り組んでいる会社は私の知る限り、ブレインパッドぐらいです。これはどうしてでしょうか。

神野　冒頭で話したように、「テクノロジーを導入することがゴールになっている」ユーザー企業が多いからでしょう。データガバナンス支援をするよりも、ツールの導入を提案するほうが、「ユーザーニーズ」には合っているわけです。またベンダーの営業にも売上目標があるわけですから、スキルも労力も必要とする割には売上の小さいデータガバナンス支援コンサルをするよりは、もっと売上額の大きいツール導入をするのは自然な選択だと言えます。

ただ長い目で見れば、それがクライアントのためになるかと言うと違う気がするのです。再三強調してきたように、データガバナンスとは守りだけでなく攻めの基盤、つまり収益を生み出す基盤でもあるわけですから、データガバナンスが存在しないのは、これからの時代では収益基盤がないことと同じことになります。

よく「データガバナンスなどなくても、これまでうちの会社は続いてきたのだから、今さら確立する必要もないのでは」という人がいます。もちろん帳簿が全部紙という会社にデータガバナンスは必要ありません。あるいは、あるゆる業務をSaaSで遂行しているが、業務データを連携していない会社にもデータガバナンスは必要ありません。しかしそれで今後持続的に成長していけるのでしょうか。私は難しいと思います。

会社売却がゴールというスタートアップでもない限り、会社を持続的に成長させ、永続させたいというのは、あらゆる経営者の望みでしょう。それを実現するために、データガバナンスの確立が不可欠になっていると、少なくとも私たちブレインパッドは認識しています。であればデータガバナンス支援は、ブレインパッドのミッションである「データ活用の促進を通じて、持続可能な未来をつくる」ことに適うことであり、とても意義のあることだと言えるでしょう。

櫻井　そうであるからこそ、データガバナンスについてもっと多くの人に理解して欲しいとこの連載を企画したわけです。今回はデータガバナンスに関する様々な知見をわかりやすくまとめていただいて、ありがとうございました。

神野　こちらこそありがとうございます。最後に一番のポイントだけ強調させてください。多くの方はガバナンスと聞くとルールやプロセスを定義して、それをガチガチに守らせることだと誤解されていますが、実際には価値を生み出すための仕組み作りといった側面があるのです。そのことを是非ご理解いただき、ガバナンスに対して積極的に向き合っていただければと願っています。

次回予告

第2回では、実際どのような流れでデータガバナンスの導入支援をしているのか、また、それぞれのフェーズ、テーマにおけるポイントを引き続き、両名の対談を通して解説していきます。

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