データモダナイゼーションは、データ資産の棚卸し、品質整備、段階的な移行を進めることで、活用できる基盤づくりにつながります。
製造業・小売・インフラ運用の成功事例と、業界横断の成功パターンを見ていきます。全体像はデータモダナイゼーションの完全ガイドもご覧ください。
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・データモダナイゼーションの完全ガイド
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今データモダナイゼーションの事例を学ぶことの重要性
データモダナイゼーションでは、一般的なシステム刷新とは注目点が異なります。画面や機能より、データの蓄積場所や形式、取り出す速さと正確さが成果を左右します。
データ刷新は効果が見えにくく、投資の合意を得にくい領域です。だからこそ、先行事例から他社の課題や刷新手法、定量的な効果を学ぶ価値があります。事例は成功談で終わらせず、自社で再現できる判断と、備えるべきリスクを読み取る教材として使えます。
「2025年の崖」とデータの分断
経済産業省のDXレポートは、老朽化・複雑化・ブラックボックス化したシステムを刷新しない場合、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が生じうると警告しました。
- データのサイロ化：システムごとにデータが閉じ込められ、全社で横断して使えない状態。
- 老朽化の認識：JUAS調査では約7割の企業が、老朽化を経営課題と認識しています。
- 重要データ：製造業の生産、小売業の販売、金融機関の取引データは量も価値も大きいものの、古い形式やブラックボックス化した仕様に閉じ込められがちです。
- 活用の難しさ：抽出に数日かかることや、定義の違いで照合できないことがあります。
- 刷新の目的：分析ツールやAIの効果を引き出す、データ活用の土台づくり。
基盤を一度に全面刷新すると、現行データの整合が崩れる重大なリスクがあります。急ぐ理由と急ぎすぎる危険の両方を事例から学ぶと、適切な刷新速度を判断しやすくなります。なお、次章以降で見る成功企業は、このバランスを丁寧に取っています。
事例を読み取る3つの視点
成果だけを見ても、自社の刷新には活かしにくいものです。そこで、課題から効果までの判断を、次の3つの視点で確認します。
- 出発点：どのようなデータ課題があったか
- 意思決定：データをどう集約・移行・整備したか
- 効果：処理時間・コスト・業務効率がどう変わったか
なかでも見落としやすいのは、意思決定です。課題への対処方法を決める場面で、成功企業は自社の環境と目的から着手点を選びました。
同じ課題でも、DBの載せ替え、データウェアハウスやデータレイクへの集約、定義・品質の整備では、期間・費用・リスクが異なります。
効果の見方は、定量と定性の2つに分けられます。定量面では処理時間や保守費、分析時間の変化を、定性面では定義の統一や部門間の議論、データに基づく意思決定の定着を確認します。
この記事で取り上げる事例も、この3つの視点に沿って読み解きます。
データ基盤刷新で成果を出した成功事例
データモダナイゼーションで成果を出した取り組みを、業界をまたいで紹介します。
各事例では、課題、集約・整備の方法、効果に加えて、数字の裏にある判断も確認できます。そこから、自社に再現できるヒントを読み取ってください。
製造業：基幹データ処理を8時間から90分へ短縮
従業員約1,200名の製造業では、COBOLで構築した基幹システムを長年使っていました。夜間のデータ集計に約8時間かかり、生産・在庫・販売のデータがそろうのは翌朝以降でした。
また、データ抽出や加工には専門知識が必要で、現場は必要な数字をすぐに参照できませんでした。サーバー保守費も年2,400万円規模に達し、運用コストと処理速度の両面で限界が近づいていました。
刷新に踏み切ったのは、処理の遅さと高い保守費を解消するためでした。
- 刷新方式：項目と依存関係を洗い出し、古い処理形式を載せ替えるリビルド型を選択。
- 移行対象：棚卸しで未使用の項目を削り、必要なデータだけを新基盤へ移行。
- 完了まで：刷新の完了に約16か月を要しました。
夜間集計は8時間から90分になり、約80％短縮しました。サーバー保守費も年2,400万円から850万円へ、約65％削減されました。
その結果、前日のデータを朝一番に確認でき、生産計画や在庫の判断も速まりました。この事例は、蓄積するだけだったデータを使える状態に変えた、リビルド型刷新の代表例です。
小売・流通：イオングループの業務データ整理で月700時間を削減
小売・流通大手のイオングループの事例です。同グループは、自動化の前に業務とデータの流れを分析しました。
分析では、誰が、どのデータを、どの順序で、何のために扱うかを一覧にしました。この順番を踏むと、自動化の前に重複や誤りやすい処理を見つけられます。
- 重複入力：同じデータを二重に入力する業務。
- 転記ミス：人手の転記で、誤りが入りやすい箇所。
- 形式のばらつき：照合に手間のかかる項目。未整理のままでは不正確な処理を高速化する恐れ。
イオングループは、自動化より先にデータと業務を整え、効果を最大化できる対象を選びました。その結果、月あたり700時間規模の業務削減を実現しました。
大規模な基盤構築だけでなく、データの定義と流れを整理して部分的に自動化する方法も、データ刷新の一形態です。基盤の派手さより、データを整える順序が成果を左右します。この教訓は、業界を問わず応用できます。
インフラ運用：ユニリタの大規模ログ集約による作業負担の軽減
ユニリタは、200種・約30,000台のネットワーク機器と約10,000台のサーバーから通信ログを集めました。集約・集計・可視化したログは、1日あたり10億件にのぼります。
1日10億件ものログを扱うには、集めるだけでなく、判断に使える形へ整える必要があります。
- データレイク的な刷新：散在するログを一か所に集め、分析できる形に整備。
- 機器の特定：保守費の高い機器や、役割を終えつつある機器を把握。
- 判断の改善：人手では把握しきれない量のログを集計・可視化し、勘や経験に頼らず判断できるようにしました。
その成果として、運用作業の負担は5分の1に軽減し、投資対効果は数億円規模に達しました。
大規模なログ基盤の刷新は地味に見られがちですが、集約と定量管理を組み合わせることで、大きな成果につながります。可視化は、データに基づく判断を支える土台です。この事例は、測れないデータは改善に使えないという原則を示しています。
業界横断で見るデータモダナイゼーションの成功パターン
製造業、小売、インフラ運用の事例を比べると、業界が違っても、成功と失敗を分ける判断軸には共通点があります。そこから、再現性のある進め方を取り出します。
データ資産の棚卸しを起点とした手法の選び方
刷新の方法は、保有するデータの状態と移行時の影響を見極めて選びます。
- 現状把握：製造業は資産棚卸し、小売は業務データの流れ分析、ユニリタはログ集約設計から着手。
- 手法選定：古い基盤の載せ替えが適する場合もあれば、定義や流れの整備、大量の集約も選択肢になります。
- 移行方法：一括切替は速く見えますが、不整合時の影響が大きいため、対象ごとに分けた段階移行が選ばれる場合があります。
事例の各社は、まずどんなデータがどこにあるかを把握し、そのうえで手法を選んでいます。手法には唯一の正解がなく、自社の課題と制約に照らして判断材料をそろえることが求められます。
成功事例の段階移行は、「ストラングラーパターン」の考え方に通じます。急ぎながらも一度に切り替えない進め方が、各社に共通しています。
データ品質の整備と定量管理の組み合わせ
品質整備に続く第三の成功パターンは、効果を定量的に管理することです。定量管理は、投資判断の段階から組み込むのが理想です。
- 品質整備：基盤の入れ替え前後に定義や入力ルールを見直し、古い定義のまま移さない。
- 数値目標：投資判断時に扱う速さと正確さを定め、刷新後の達成度を評価。
たとえば、効果指標は、製造業では処理時間と保守費、イオングループでは削減した業務時間、ユニリタでは作業負担と投資対効果でした。
また、トヨタ自動車は、IT投資をQCDS（Quality・Cost・Delivery・Safety）の複数の観点から評価する考え方を採り入れています。複数の軸でバランスを見ると、コストや処理速度だけでは見えない刷新の事業貢献を立体的に捉えられます。
成功と失敗を分ける分岐点
データ刷新には、失敗に終わる例もあります。江崎グリコの基幹システム切り替えでは障害が起き、チルド商品の全品出荷が停止しました。
基幹システムの切り替えは、データ移行と表裏一体です。江崎グリコの事例は、移行計画が不十分だと、システムだけでなく事業も止まりかねないことを示しています。
成功の進め方は、失敗を避けるためのチェックリストにもなります。成否は、移行設計と検証にかける手間で分かれます。
- 事前把握：データ資産の棚卸しと、自社に合う手法の選択。
- 品質と効果：データ品質の整備と、数値による効果の管理。
- 移行の検証：データ整合の確認と、切り戻し手順の準備。
- 段階的な移行：対象を分けた、一度に切り替えない新基盤への移行。
成功企業は、棚卸しや段階移行に時間をかけています。一方、トラブル事例では、整合性の検証や切り戻し準備が不十分になりがちです。
この4点を押さえることが、業界を問わず刷新の成否を左右します。基盤の規模より、丁寧な移行設計が大切です。
まとめ
ここまで、データモダナイゼーションの成功事例を業界横断で見てきました。製造業の事例では、棚卸しを起点に刷新し、夜間集計を8時間から90分へ約80％短縮しました。
保守費は年2,400万円から850万円へ約65％下がりました。イオングループは自動化前のデータ整理で月700時間を削減しました。
ユニリタは1日10億件のログ集約で作業負担を5分の1にし、投資対効果は数億円規模でした。成功に共通するのは、棚卸しを起点に手法を選び、品質を整え、効果を定量的に管理し、段階的に移行することです。
トヨタ自動車のQCDSのような複数軸での評価も、事業貢献の把握に役立ちます。
江崎グリコの障害は、移行設計の甘さが事業停止につながる危険を示しました。成功と失敗を分けるのは、基盤の派手さより進め方の丁寧さです。
自社の環境に事例を当てはめて読み返すと、刷新の判断材料を得られます。手法や費用、進め方の全体像を知りたい場合は、完全ガイドも活用してください。
事例の判断軸を自社計画に落とし込めば、データ活用の土台づくりを成功へ導けます。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。