データ品質スコアの測り方と改善の進め方

経営会議の資料を作るたびに「この数字、本当に合っているのか」と不安になることはないでしょうか。売上見込みや解約率といった経営数字は、元になるデータの品質に大きく左右されます。

ところが、データ品質は「なんとなく汚い」「最近はましになった」といった感覚で語られがちです。感覚のままでは、どこから手をつけるべきか、手をつけた結果よくなったのかが分かりません。

この記事では、データ品質を4つの観点でスコア（点数）にする方法と、そのスコアを使って改善を進める手順を整理します。経営管理の全体像は経営管理の完全ガイドもあわせてご覧ください。

データ品質を「スコア」で測る理由

データ品質をスコアにする目的は、きれいな数字を作ることではありません。関係者が同じものさしで話せるようにすることです。

スコアがない状態では、次のようなことが起きやすくなります。

人によって「品質が悪い」と感じる場所が違い、議論がかみ合わない
改善の優先順位を決められず、目についたところから手をつけてしまう
手を打った後に、よくなったのかどうかを確かめられない

スコアがあれば、「今月は一貫性の点数が低いので、表記のルールから見直そう」というように、具体的な話ができます。

データ品質を測る4つの観点

データ品質にはさまざまな考え方がありますが、経営数字に使うデータであれば、まずは次の4つの観点で十分です。

完全性：必要な項目が埋まっているか

商談金額や受注予定日、契約開始日など、集計に必要な項目が空欄になっていないかを見ます。空欄のデータは集計から漏れるため、数字を実態より小さく見せる原因になります。

正確性：値が実態と合っているか

入力されている値が正しいかを見ます。たとえば、営業の記録で「受注」になっている金額と、会計上の売上を見比べる方法があります。両者が合わない場合は、どちらかの入力に誤りがある可能性があります。

一貫性：表記や定義がそろっているか

同じ取引先が別の名前で登録されていないか、金額が月額と年額で混ざっていないかを見ます。表記ゆれ（同じものが違う書き方で登録されること）が多いと、取引先別の集計が崩れます。詳しくは取引先名の表記ゆれが売上集計を狂わせる理由で整理しています。

鮮度：決めた期限内に更新されているか

データが最新の状態に保たれているかを見ます。受注予定日が過ぎたまま放置されている商談は、鮮度が低いデータの代表例です。

スコアの計算方法

4つの観点は、どれも同じ形の式で点数にできます。「条件を満たしているデータが、全体のうち何割あるか」を計算するだけです。

たとえば、対象の商談が200件あり、そのうち金額が入っている商談が170件なら、完全性のスコアは「170(件) ÷ 200(件) × 100 ＝ 85(%)」です。

この式を使うときは、次の2点に注意します。

分子と分母の対象をそろえる。 分母を「今月更新された商談」にしたなら、分子も同じ範囲から数えます。範囲がずれると、スコアの意味が崩れます。
単位は件数でそろえる。 金額ベースで測る方法もありますが、件数と金額を混ぜると比べられなくなります。まずは件数で始めるのが分かりやすいでしょう。

観点ごとの「条件」を先に決める

スコアを出すには、何をもって「条件を満たす」とするかを先に決めておく必要があります。例を挙げます。

観点	条件の例
完全性	商談金額と受注予定日の両方が入っている
正確性	受注済みの金額が、会計上の売上と一致している
一貫性	取引先名が、決めた正式名称で登録されている
鮮度	受注予定日が過ぎた商談が、決めた期限内に更新されている

4つの点数をまとめて1つの総合スコアにすることもできます。ただし、総合スコアだけを見ると、どの観点が弱いのかが見えにくくなります。総合スコアと観点別スコアは、必ずセットで見るようにします。

目標とする点数は、会社ごとの事情で変わります。最初から高い目標を置くより、まずは現状を測り、前月より上がっているかを確かめることを重視します。

スコアを使った改善の進め方

スコアを測ったら、次は改善です。すべての観点を一度に直そうとすると、現場の負担が大きくなり長続きしません。点数の低い観点から一つずつ手をつけます。

上の図は説明用の例です。この場合は一貫性の点数が最も低いため、取引先名の表記ルールや、金額の入れ方の統一から着手します。

改善は、次のサイクルで回します。

原因は「人」より「仕組み」に探す

点数が低い原因を、入力した担当者の注意不足と考えると改善は進みません。多くの場合、原因は次のような仕組みの側にあります。

入力する項目の意味や書き方が決まっていない
入力の締め切りが決まっていない
入力の手間が大きく、後回しにされやすい

入力の手間とデータ品質の関係は営業の入力負荷を抑えてデータ品質を保つ方法も参考になります。

測る頻度は月次から始める

スコアを毎日測る必要はありません。月次決算や経営会議のタイミングに合わせて、月に1回測るところから始めます。前月との差を見れば、ルールの見直しが効いたかどうかを確かめられます。

つまずきやすい点

スコアの運用では、次の点に気をつけます。

スコアを上げること自体が目的になる。 条件を甘くすれば点数は簡単に上がります。条件は経営数字に必要かどうかで決め、安易に変えないようにします。
測る範囲が月ごとに変わる。 分母の範囲を変えると、前月との比較ができなくなります。
担当者の評価に直結させる。 点数で個人を責めると、正直な入力が減るおそれがあります。

Cockpitで経営数字を見るときの前提

Cockpitは、MRRやARPA、解約率といったMetricsに加え、PL・BS・CF・HRを一元管理する、スタートアップのための経営管理プラットフォームです。Salesforceの営業パイプライン、freee・マネーフォワードなどの会計データの取込に対応しています。

Series A〜B、社員10〜100名規模の急成長中のテクノロジー企業を主な対象としており、CFOが不在の会社や、経営企画が少人数の体制でも運用することができます。

ただし、どのような仕組みで数字を見る場合でも、取り込む元のデータの品質が前提になります。取込を始める前に、本記事の4つの観点で元データのスコアを一度測っておくことをおすすめします。連携したデータの確かめ方は連携データの正確性をどう担保するかでも紹介しています。

まとめ

データ品質のスコア化と改善のポイントは、次のとおりです。

完全性・正確性・一貫性・鮮度の4つの観点で測る
観点別スコア(%) は「条件を満たす件数(件) ÷ 対象件数(件) × 100」で計算する
分子と分母の対象範囲をそろえ、月ごとに範囲を変えない
総合スコアと観点別スコアはセットで見る
点数の低い観点から、仕組みの側を直していく

最初は、1つの観点だけを測ってみるところからで構いません。データの整え方そのものはCRMのデータクレンジングをどこから始めるかで詳しく紹介しています。

Cockpitについて、もう少し詳しく知りたい方へ

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