「ビッグデータ」「データ分析」「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉が飛び交う今、企業が保有する膨大なデータは競争力の源泉とも言えます。しかし、実際にはデータが活用しきれていない、あるいは低品質なまま放置されているケースが少なくありません。本記事では、企業が陥りやすい“データの落とし穴”とその影響、さらにデータ品質を向上させるための課題と解決策を、事例とともに解説します。
 
 

リード獲得・売上を左右する「データ品質」とは何か

ビジネスのあらゆる場面でデータが活用される時代において、「データ品質」は企業の収益や成長に直結する要素です。特に、マーケティングや営業、顧客対応、商品企画など、顧客との接点を持つ活動においては、どれだけ“質の高いデータ”を保有しているかが、意思決定の精度や成果を大きく左右します。
 
一方で、データは単に保有していればよいというものではありません。不正確な情報、古いまま更新されていない情報、部署ごとに異なるフォーマットで管理された情報など、「低品質なデータ」は、意思決定の誤りや業務の非効率を招き、最悪の場合は顧客の信頼を失うリスクにもつながります。
 
たとえば、以下のようなケースがよく見られます。

• メールアドレスの誤入力により、重要な情報が顧客に届かない
• 部署ごとに管理している顧客情報が食い違い、同じ人に別々のアプローチをしてしまう
• 在庫データがリアルタイムに更新されておらず、購入の機会を逃す

 
こうしたトラブルの原因となるのが、「データの品質管理が十分に行われていないこと」です。
 
特にマーケティング領域では、データ品質がリードの獲得数やナーチャリング精度に直結します。広告配信、メールマーケティング、コンテンツパーソナライズなど、すべての施策が「正確なデータ」を前提として設計されているためです。
 
さらに、営業活動では、担当者が持つ顧客情報が古いままだと的外れな提案につながり、受注機会を逃すリスクが高まります。カスタマーサポートにおいても、顧客履歴や契約内容が正しく管理されていなければ、迅速かつ的確な対応は望めません。
このように、データ品質は単なる“情報の正しさ”にとどまらず、リード獲得、売上向上、顧客満足度、業務効率、ブランド信頼性といった複数の領域に波及する戦略的な要素なのです。
 
 

低品質なデータが引き起こす「見えないコスト」

企業が持つデータの精度は、日々の業務の効率や成果に密接に関わっています。一見、地味に見える「データの不備」や「統一されていない情報」は、実はリード獲得の減少や売上低下といった大きな損失につながる可能性があります。ここでは、実際に起こりうる失敗事例を通して、データ品質の低さがもたらす“見えないコスト”について見ていきます。
 
 
(1) データエラーが原因でリード獲得が減少
マーケティング施策の成否は、入力されるデータの正確性に大きく左右されます。不正確なデータがマーケティングオートメーション（MA）ツールに登録されると、ターゲティングの精度が損なわれ、広告やメールキャンペーンの効果が十分に発揮されません。その結果、本来獲得できるはずだったリードを取りこぼすリスクが高まります。
 
【失敗例】SaaS企業
あるSaaS企業では、リード獲得を目的としたホワイトペーパーのダウンロード施策を行いましたが、収集したデータには以下の問題が発生しました。

• フォーム登録データに誤入力が多く、正確な顧客情報を取得できなかった
• 顧客データが重複していたため、同じリードに複数回アプローチし、信頼を損ねた
• 「マーケティングオートメーション（MAツール）」のスコアリングが機能しなかった

 
このように、データ品質が低いとリードナーチャリングの精度が落ち、コンバージョン率の低下を招きます。
 
 
(2) ECサイトでのデータ不整合が購買率を下げる
ECサイトの成功には、データの正確な管理が欠かせません。しかし、データの不整合が発生すると、購買率の低下を引き起こし、売上減少につながります。
 
【失敗例】アパレルECサイト
・在庫データがリアルタイム更新されず、売り切れ商品が購入可能に見えてしまった
・顧客属性データが古く、適切なレコメンドができなかった
・CRM（顧客管理システム）と連携できておらず、カゴ落ち対策ができなかった
 
このようなデータ管理の問題は、ECサイトの売上に直結するため、データの統合管理とリアルタイム更新の仕組みを整えることが重要です。
データ品質の向上は、単なる管理の問題ではなく、企業の競争力を高める重要な戦略的要素 です。次のセクションでは、データ品質を向上させるための具体的な方法について詳しく解説します。
 
 

データ品質を向上させる際の課題と注意点

データ品質を高めることは、企業にとって競争力の強化に直結する重要な取り組みですが、その過程ではさまざまな課題に直面します。適切な対処がなされなければ、データ活用の効果を十分に発揮できず、かえって業務に混乱を招く可能性もあります。以下では、データ品質向上における代表的な課題と、それに対する具体的な対応策を解説します。
 
 
(1) データの標準化とフォーマット統一の難しさ
データ統合を行う際に最も問題となるのが、データフォーマットの不統一です。部門ごとに異なるシステムを使用していると、データ形式や項目の命名規則が統一されていないことが多く、統合が難しくなります。

具体例

• 「〇〇株式会社」「(株)〇〇」「〇〇（株）」など、会社名の表記ゆれ
• 電話番号や住所のフォーマット違い（例：03-1234-5678 vs 0312345678）
• 通貨単位や数値の桁区切りの違い（$1,000 vs 1000ドル）
• データ項目の命名ルールが異なり、統合時にマッピングが必要

解決策

• データ統合の前に「データ標準化ルール」を設定する
• 正規化ツールやサービスを活用し、一貫したデータフォーマットを維持する
• システム導入時に、部門間で統一されたデータ入力ルールを決定する

 
 
(2) データの最新性を保つためのメンテナンス不足
データは蓄積されるものの、定期的に更新しなければ古い情報が混在し、意思決定に悪影響を与えることがあります。特に、BtoBビジネスでは、担当者の異動や企業の統廃合が頻繁に起こるため、データの鮮度管理が重要です。

具体例

• 顧客データの変更がリアルタイムで反映されていない
• 退職した担当者宛てに営業メールを送り続けるミス
• 企業の統廃合により、古いデータが残ったままになる

解決策

• データの更新頻度を決め、定期的なクレンジングを実施する
• CRMやMAツールと連携し、自動更新の仕組みを構築する
• ユーザー側でデータを更新できるフォームを用意し、最新情報を取得しやすくする

 
 
(3) データのセキュリティとプライバシー保護
個人情報や機密データを含む場合、データ品質の向上と同時に、データセキュリティの強化も欠かせません。特にGDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などのデータ保護法の影響を受ける企業は、データ管理体制の見直しが必要です。

具体例

• 不正アクセスや情報漏えいのリスク
• GDPR・CCPAなどの規制対応が不十分
• 社内外のデータ共有時にセキュリティ対策が甘い

解決策

• データアクセス権限を厳格に管理し、不要なユーザーにはアクセスを制限する
• データの暗号化を実施し、不正な情報漏洩を防ぐ
• データの取り扱いについて社員向けの教育・研修を実施し、コンプライアンスを徹底

 
 
(4) 部門間のデータ共有と運用ルールの統一
データ品質を向上させるためには、全社的なデータ管理方針を整備することが不可欠です。しかし、実際には部門ごとに異なるデータ管理手法が採用されており、データの整合性を確保するのが困難なケースが多いです。

具体例

• 営業部、マーケティング部、カスタマーサポート部などで異なるデータフォーマットを使用
• データ管理の責任者が不明確で、データの更新・修正が後回しになる
• 部門ごとにKPIが異なり、データ活用の優先度がズレる

解決策

• データ管理の責任者（CDO：Chief Data Officer）を設置し、全社統一のデータルールを策定
• BIツールやデータダッシュボードを導入し、部門間でデータを可視化・共有
• データガバナンスのフレームワークを導入し、明確な運用ルールを設定

 
 
(5) AI・機械学習を活用したデータ最適化
近年、AIや機械学習を活用することで、従来は人手での対応が困難だった大規模データの整理や品質向上が可能になっています。特に、異常値の検出や欠損データの補完、重複排除といった処理を自動化することで、作業効率とデータ精度の両立が実現しています。

具体例

• アンケートデータに含まれる極端な数値や論理的に矛盾した回答が残ったまま集計されていた
• 営業データに入力ミスや重複登録があり、正しいパイプライン分析ができない
• CRMに登録された顧客情報に住所や電話番号の欠落が多く、販促施策が非効率に

解決策

• 機械学習によって異常値を検出し、誤データの影響を軽減
• AIによる自動補完で、欠損値のあるデータセットでも精度の高い分析を実現
• パターン認識を活用し、重複登録を自動で判別・統合してデータをクリーンに保つ

 
 

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企業の競争力や成長を支えるうえで、データの品質向上は欠かせません。正確なデータがあれば、マーケティング施策の精度が高まり、ターゲットへの的確なアプローチが可能になります。さらに、営業活動の効率化やカスタマー対応の迅速化、経営判断の質の向上にもつながります。
 
しかし現実には、多くの企業が、データの標準化やフォーマットの統一、定期的なクレンジング、さらにはシステムへの負荷やセキュリティ対応といった、さまざまな課題を抱えています。こうした悩みに対して、有効なソリューションとなるのが「データクリアパス」です。「データクリアパス」は、社内に分散したデータを統合し、重複や不正確な情報を修正することで、データの精度を向上させます。また、BIツールとの連携により、リアルタイムでのデータ分析や可視化にも対応。現場の判断や戦略立案をよりスピーディかつ的確に支援します。
 
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執筆者
アスマーク編集局
株式会社アスマーク　営業部　マーケティングコミュニケーションG
アスマークのHPコンテンツ全ての監修を担い、新しいリサーチソリューションの開発やブランディングにも携わる。マーケティングリサーチのセミナー企画やリサーチ関連コンテンツの執筆にも従事。
監修：アスマーク　マーケティングコミュニケーションG

 
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