「データはNew Oil」と言われて久しいですが、本当の意味でデータを使いこなせている企業は多くありません。しかし、生成AIの登場により、「データがないと商売ができない」時代に突入しています。

私たちは、データをお金と同等の価値を持つアセット、特に人材のような非財務的な価値を持つ無形資産と捉えています。だから、このデータというアセットを、全社のサービス開発やマーケティング活動などに活用するサイクルを確立して、意思決定レベルを引き上げたいと考えているのです。

片桐氏：結果として、似たような調査が部署ごとに行われ、異なる結論に基づいて意思決定されるという非効率が発生していました。また、高度なリサーチが必要な場合には、外部のコンサルティング会社に依頼することも多く、社内に知見が蓄積されにくいという側面もありました。顧客理解を深め、新たな事業機会を開拓するためには、再現性があり、質の高いリサーチを内製できる体制、すなわち社内のリサーチ力強化が必要だと感じたのです。

片桐氏：私たちの最終的な目標は「リサーチの民主化」です。特定の専門家だけでなく、誰もが質の高いリサーチを実現できる状態を目指しています。これにより、お客様や市場の理解を全社的に底上げし、データに基づいた意思決定や顧客への課題解決を迅速に行える組織文化を醸成したいと考えています。

菊池氏：まず、NTTコミュニケーションズにおけるリサーチの全体像を3つの軸で体系化しました。具体的には、今後の注力領域を策定する「市場動向・社会トレンドリサーチ」、事業拡大に向けた「産業・業界別リサーチ」、お客様企業と個別の共創ビジネスを進める際の「DX案件推進リサーチ」です。

次に、ユーザベースにも深く関与いただきながら、これらのリサーチを効率的かつ高品質に行うため調査スキルを分解し、再利用可能な「リサーチモジュール」を作成しました。モジュール化にあたっては、「一般的なリサーチ手法はこうあるべき」というトップダウンのアプローチと、実際に営業部門から寄せられる案件に対応しながら「NTTコミュニケーションズの実務ではこの観点が重要」といった知見を組み込むボトムアップのアプローチの両輪で進めました。

片桐氏：しかし、リサーチモジュールと手順書を作成しただけでは、社員が手順書を読み込んで、内容を理解し、自分で目的に応じたモジュールを選択しなければなりません。

菊池氏：ですが、技術進化の著しい生成AIを使えば、担当者がプロセスを理解できていなくても、目的達成のためのリサーチは実現できます。リサーチの民主化をさらに進められると気づいたのです。

菊池氏： リサーチモジュールを活用することで、「これまでは業界や顧客の理解に時間がかかったが、この仕組みを使えば、短時間で精度の高いアウトプットが得られる」「リサーチの専門家でなくても、一定レベル以上の調査ができるようになった」といった驚きと好意的な声が多数寄せられています。

田中氏：調査工数や資料作成の劇的な短縮はもちろん、自分たちの手元ですぐにリサーチできることで、業界やお客様理解が深まり、売上やCX向上につながっています。また、従来は私たちの部で対応していたリサーチ教育や、リサーチ案件も減りました。結果として、調査コストの削減だけでなく、人的・時間的な削減など幅広い効果が見え始めていますね。

戸松氏：リサーチは意思決定のための手段であるため、企業ごとの意思決定の癖や重視点を把握する必要があります。今回は社内の実案件を基にモジュール化しているので、その癖が存分に盛り込まれた、NTTコミュニケーションズ独自のリサーチプロセスを構築できています。経営層が意思決定しやすい環境に近づいていると感じます。