データマネタイゼーションとは「新たな提供価値と収益源の創出」

データマネタイゼーションについては、さまざまな定義・説明がなされているが、本稿においては、「企業におけるデータ活用の一つで、保有するデータを基に、新しい提供価値および収益源を創出する取り組み」と定義する。
データ活用は、その目的から大きく2つに分けることができる（図1）。

図1：データ活用の目的によるデータマネタイゼーションの定義

 
1つ目は「業務の高度化・効率化」を目的に行われるデータ活用だ。業務効率化やマーケティングでの活用などがこれにあたる。業務効率化の例としては、売り上げデータを基にした在庫の最適化や、ビジネスプロセスのデータ化によるオペレーションの可視化、マーケティングにおける例は、販売実績・顧客属性データを基にした新商品の開発や、最適なプロモーション計画の策定などが挙げられる。これらの活動は、主に既存事業における収益向上や、コスト削減などを目的とした活動である。
そして2つ目の目的が「新たな収益源の創出」であり、これをクニエではデータマネタイゼーションと定義している。既存事業とは異なる新たな価値を、新たな顧客セグメントに対して提供することで、新しい収益源の創出を目指すものだ（図2）。
前者との違いは、「提供価値」「顧客セグメント」「収益源」の各要素が、既存事業に貢献するのか、それとも新しい事業へ貢献するかの違いである。それぞれの要素が「新しい事業への貢献」となる状態をデータマネタイゼーションとしている。

図2：データマネタイゼーションで目指す「新たな収益源の創出」の要素

 
例えば、既存ビジネスから取得した販売実績データの外部企業への販売や、取得データの分析レポート販売、コンサルティングサービスの販売など、既存事業とは異なる新しい提供価値を創出し提供することで、新たな収益を生み出す取り組みが該当する。
ただ、「提供価値」のみが既存事業と異なる場合も、データマネタイゼーションと定義・分類されているケースも見られる。広義としては「データを活用して、新たな収益源を創出する活動」をデータマネタイゼーションと考えることもできるだろう。

データマネタイゼーションは戦略面の検討が不足している

さらに理解を深めるため、データマネタイゼーションで必要となる機能・役割を整理してみたい。データマネタイゼーションで必要な機能・役割は、三階層のピラミッド構造で整理することができる。下層から「テクノロジー」「データガバナンス・マネジメント」「ストラテジー（戦略）」の三階層のピラミッド構造となる（図3）。

まず最下層の「テクノロジー」は、文字通り提供価値の創出等で必要となる各種技術で、提供価値の差別化や競争優位性の創出に貢献する機能・役割である。続く中段の「データガバナンス・マネジメント」はデータの利活用におけるポリシーやルールの設定、管理・改善の取り組みである。データの収集・保存・加工・利用等に関するルールや、権限・責任の明確化、データの品質管理やセキュリティ対策、プライバシー保護などの方針を策定し実行する。中段のデータガバナンス・マネジメントの実現に、最下層のテクノロジーが活用される関係性である。最後に、最も上流に位置するのが「ストラテジー」であり、企業として保有するデータの活用目的や方法、ビジネスモデルの設計などが含まれる。データマネタイゼーションは、ストラテジー（戦略）を起点としてデータガバナンス・マネジメントを策定し、テクノロジーにより実行することで実現される。
現在、企業におけるデータ活用に関するインターネット上の情報やデータ分析の関連書籍などを見ると、プログラミングやシステム構築、またはAIや機械学習を活用したデータサイエンスの内容など、テクノロジーとデータガバナンス／マネジメントの機能・役割に焦点が当たっているケースが多い。そのためか、データマネタイゼーションの実現においても、テクノロジーとデータガバナンス／マネジメントを企画の中心に据えて推進するケースをよく目にする。しかし、データマネタイゼーションでは、データ活用の中において、収益を創造することが求められる。そのため実現へ向けては、ビジネスモデル設計などストラテジーの機能・役割が検討において欠かせない要素となる。

図3：データマネタイゼーションで必要となる機能・役割

世界のデータマネタイゼーション市場は成長予測

ここからはビジネスの現場など市場におけるデータマネタイゼーションへの期待や実態、捉え方について見ていきたい。
データマネタイゼーションの世界市場規模に関しては、各社より推計レポートが出されている。その1つ、グローバルインフォメーション社の予測によると、2022年で約29億ドル（約3,900億円）、2027年で約73億ドル（約9,500億円）と推計されている（図4）。仮に、技術発展等の影響を一定だとしたうえでこの傾向が続けば、2035年には約303億ドル（約4兆円）の規模になると考えられる。各レポートでの差はあるが、いずれにおいても、今後の成長が予測されている。

図4：データマネタイゼーションの世界市場規模

出典：株式会社グローバルインフォメーション（2022）,「データマネタイゼーションの世界市場：コンポーネント（ツール、サービス）、データタイプ（顧客データ、財務データ）、ビジネス機能、展開タイプ、組織規模、業界、地域別 - 2027年までの予測」[1]をもとにクニエにて作成。2028～2035年の数値は、2022～2027年のCAGR19.5%をもとにクニエにて算出。

日本企業のデータマネタイゼーションの取り組み割合はまだ少数

一方で、日本に目を向けてみると、データマネタイゼーションを経験した企業はまだ少ないのが現状である。クニエが2022年9月に実施した、日本企業を対象としたデータマネタイゼーションの実態調査によれば、調査対象者のうち約4%しかデータマネタイゼーションに取り組んだ経験がないと回答している（図5）。さらに、データマネタイゼーションを事業として立ち上げた経験がある回答者を対象として、立ち上げ状況を調査したところ、実際に事業化まで至ったのは35%、また収益化まで至ったのは15%に留まっていた（図6）。データマネタイゼーションを経験した企業は少なく、経験がある企業においても、事業化さらには収益化まで達成するのは困難であることが伺える。

図5：データマネタイゼーションの経験有無

調査対象者：日本全国一般企業従事者における、データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者（※回答者は過去に経験したデータマネタイゼーション事業のうち、1つを選択して回答）
調査手法：インターネット定量調査
スクリーニング調査対象者の69,551名を対象とした調査結果（クニエ 「データマネタイゼーション調査レポート」）

図6：データマネタイゼーション事業の事業化/収益化成功率

図5において、「データ活用に取り組んだ経験あり（データマネタイゼーション）」と回答した方のうち、データマネタイゼー ション事業の“立ち上げ”を経験した1,979名を対象とした調査結果（クニエ「データマネタイゼーション調査レポート」）

 
これらデータマネタイゼーションの実現の難しさを背景に、日本企業におけるデータマネタイゼーションの気運は停滞しているかのように見える（図7）。2019年には約70%の企業において、データマネタイゼーションの実現に対する気運が高まったものの、88%の企業において高まった気運が現在下がったと回答している。

図7：データマネタイゼーションの取り組みに関する気運の高まりと現在

図5において、「データ活用に取り組んだ経験あり（データマネタイゼーション）」と回答した方のうち、データマネタイゼーション事業の“立ち上げ”を経験した1,979名が対象。「データマネタイゼーションの取り組みに関する気運の高まりと現在」として、2016年以降に気運が上がったケースを抽出して集計（クニエ 「データマネタイゼーション調査レポート」）

 
一方で、私たちの肌感覚としては気運の停滞をあまり感じない。日々のコンサルティング業務では、経営層や部長などの役職の方と接する機会が多く、これらの層におけるデータマネタイゼーションの気運はあまり停滞していないように感じる。実際に、データマネタイゼーションの実現について相談されるケースは多々あり、件数はむしろ増加している。ただし、現場で業務を担当されている方々においては、経営層における気運とは異なり、データマネタイゼーションの実現に苦戦している様子が伺える。経営層からデータマネタイゼーションの実現を命じられ、検討を始めたものの、その実現の難しさを痛感し、実現を諦めかけている。こういったケースは、年々、目の当たりにすることが増えている。

デジタル化の進展とともに増すデータマネタイゼーションの重要性

日本におけるデータマネタイゼーションの取り組みは、今後進むのだろうか。おそらく、日本のデジタル化のフェーズが進むことにより、データマネタイゼーションの取り組みも進むのではないかと筆者は考える。スタンフォード大学のリチャード・ダッシャー氏による整理・分類を基にすれば、現在日本は第3次産業革命にあたり、デジタル化のフェーズと分類される。一方で、アメリカをはじめとするデジタル先進国は第4次産業革命にあたり、デジタル化による新しい価値の創造のフェーズと分類される（図8）。データマネタイゼーションとは新しい価値を創出する取り組みであるため、この整理では第4次産業革命に分類することができる。つまり、日本の技術革新のフェーズが進展することで、データマネタイゼーションの取り組みも進んでいくと考えている。

図8：デジタル先進国と日本の産業革命のフェーズ

出典：TECHBLITZ（2021）,スタンフォード大学ダッシャー氏「日本のDXが世界から遅れている理由」[2] をもとにクニエにて作成

 
デジタル化の進展により、企業内に蓄積されるデータ量は今後ますます増大していく。データを企業経営上の重要な資産と見なし、価値創出に活用していくことは、今後の企業競争力にもつながるため、データマネタイゼーションへの注目はさらに加速し、実現の重要性も高まることが予想される。しかし、繰り返しだが、データマネタイゼーションの実現は簡単ではない。そのため、今のうちから積極的にデータマネタイゼーションを意識して取り組み、経験を積んでおくことが必要なのではないだろうか。

おわりに

実現難易度こそ高いものの、データマネタイゼーションは一時的なバズワードではなく、企業のデータ活用戦略の1つとして今後定着していくと筆者は考えている。
次回、第2回ではデータマネタイゼーションにおける3つのビジネスモデルと事例をお伝えする。