
2024.08.01
スクリーニング調査とは?注意点や設問例、メリット・デメリットを解説
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公開日:2025.04.30
「PDCAを導入しているのに、改善が進まない」
「会議はやっているのに、変化がない」
このような悩みを抱える企業は少なくありません。
しかし、本当に原因は現場の実行力不足なのでしょうか?
答えはNOかもしれません。
本稿では、PDCAというフレームワーク自体の限界と、PDCAが動かない本当の理由である「データ整備の欠如」に切り込みます。
さらに、PDCAを再起動させる具体的な打開策として、「データクリアパス」の活用についてもご紹介します。
PDCA(Plan→Do→Check→Action)は、トヨタ式の業務改善手法として知られ、長年にわたり改善の王道とされてきました。
しかし実際の現場では、「PlanとDoまでは実施できているが、CheckやActionに進めない」という声が後を絶ちません。
なぜ、PDCAは回らなくなるのでしょうか。
その理由は明確です。
PDCAが機能するための前提条件が整っていないからです。
たとえば、意思決定をデータ主導で行っている企業は、その大多数が「競争優位を持っている」とも言われています。
裏を返せば、整備されたデータが存在しない企業では、どれだけPDCAを繰り返しても、成果には結びつかないということです。
PDCAが「止まっている」のではありません。
最初から回る条件を満たしていない。それが真の問題です。
これは、フレームワーク自体の限界ではなく、データという燃料がないままエンジンだけ回そうとする環境設計の誤りなのです。
データ活用における基本原則に「GIGO(Garbage In, Garbage Out)」があります。
つまり、質の悪いデータからは、質の高い意思決定は生まれないということです。
社内でよくある使えないデータの例を挙げてみましょう。
これらはすべて、「データがあるようで、実は使えない」というデータの嘘です。
多くの企業でCheckが機能しない理由は、「評価方法を事前に定義していない」ことにあります。
つまり、Checkの設計がPlanに組み込まれていないのです。
たとえば、商談化率の向上を目標にした施策があったとしても、「どの属性のリードが商談につながりやすいのか」を把握していなければ、Checkは成り立ちません。
その結果、「とりあえずレポートを出すだけ」の形骸化した振り返りになってしまいます。
こうした問題に対し、GoogleやNetflixのような分析主導型企業は、PDCAではなくOODA(Observe→Orient→Decide→Act)といった、より柔軟かつ観察重視の手法を採用しています。
あるIT企業では、マーケティングチームと営業チームが完全に分断されていました。
マーケティングは「クリック率」「資料請求数」、営業は「商談化率」「受注率」と、それぞれ異なる指標を追っており、両者を結びつけるデータが存在していませんでした。
その企業では「データクリアパス」を活用し、行動データと営業成果を一元化。
結果として、「商談につながるリードの特徴」が可視化され、メール施策のターゲティングが根本から見直されました。
半年後、商談化率は2倍に改善。
このように、Check(評価)が機能すれば、Action(改善)も精度が上がり、PDCAは自然と動き出します。
「データクリアパス」は、バラバラな社内データを統合・整備し、意思決定に使える状態へと昇華するサービスです。
単なるデータ統合にとどまらず、必要に応じてアンケートやインタビューといった定性情報の取得も可能です。
主な特長
結果として、「人が動く前に、データが語る」環境を実現します。
PDCAが回らないとき、多くの企業は人の責任を疑います。
しかし、本当に見直すべきは「人」ではなく「データの状態」です。
整備されていないデータは、存在しないのと同じ。
データクリアパスは、その存在しない状態を終わらせるためのスイッチです。
いま、PDCAの再起動を本気で考えるタイミングかもしれません。
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