METHOD — DATA CENTRALIZE
データはあるのに、
意思決定に使えない。
データ一元化（データセントライズ）入門
TWO NUMBERS, ONE ROOT
0.0％
新規事業担当者が挙げる
「意思決定の遅さ」
パーソル総合研究所・2022（n=1,800）
0.0％
生成AI活用の最大の懸念
「情報の正確性への不安」
帝国データバンク・2026（10,312社）
根っこは同じ。データが散在している。
判断に使える形にデータが揃っていないだけで、「データドリブン経営」は止まる。
SYMPTOM CHECK

データが散在しているサイン。

同じ数字なのに、部署によって値が違う（定義がバラバラ）
「あの数字どこだっけ」で、人に聞かないと出てこない
経営会議の資料が、毎回手作業のコピペで作られている
見たい切り口（顧客別・チャネル別）で数字を出せない
AIに分析させたいが、渡せる形のデータがない
2つ以上なら、一元化が先。
THREE PRINCIPLES

一元化の3原則。

01

「決める」
ために集める

DECISION FIRST

全データを集めるのが目的ではない。受注・解約・CACなど意思決定に使う数字から逆算する。

02

定義を
先に揃える

ONE DEFINITION

「売上」「顧客数」の定義を文書で1つに固定する。ツールより先に用語集を。

03

入力の二度
手間をなくす

SINGLE ENTRY

同じ情報を2か所に入れる運用は必ず崩壊する。発生源で1回だけ入力し、あとは自動で流す。

集める前に、決める。
GET THE ORDER RIGHT

順序を、間違えないこと。

01

定義統一

ONE DEFINITION
→
02

一元化

CENTRALIZE
→
03

ダッシュ
ボード

DASHBOARD
→
04

AIレポー
ティング

AI REPORTING
①②を飛ばした③④は、綺麗だが信用されない。
ダッシュボード導入やAI分析より、定義統一と一元化が先にくる。
THE TARGET STATE
前日までの数字が、
翌朝には誰でも同じ画面で見られる。
Notion スプレッドシート 置き場所を1つに決める
中堅規模までなら、大型のデータ基盤投資より今あるツールの接続で十分に効果が出る。
PROTOCORE LAB
データが、意思決定の速度に変わる。
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