データのサイロ化を解消するには?語源・課題・解決策をわかりやすく解説

「各部署が個別にシステムを導入した結果、データがばらばらに管理されている」「経営判断に必要な情報が、部門ごとに分断されて見えにくくなっている」。こうした課題を抱える企業は少なくありません。これが、「データのサイロ化」と呼ばれる状態です。本記事では、サイロ化の語源や発生要因、そして組織や技術の両面から取り組むべき解決策までを、実務的な視点で解説していきます。

目次

サイロ化とは何か?

企業活動において「サイロ化」という言葉を耳にする機会が増えました。しかし、結局「サイロ化」とはどのようなことを指すのか、よくわからない方もいると思います。ここでは、具体的にデータのサイロ化やシステムのサイロ化、組織のサイロ化のそれぞれの違いを整理しながら、似た概念との違いについても触れていきます。それぞれの定義を正しく理解することで、自社が直面している課題の本質がどこにあるのかを特定してみましょう。

システムとデータのサイロ化とは?

システムとデータのサイロ化とは、社内の情報が部門や業務ごとに分断され、相互に連携できない状態を指します。具体的には、以下のようなシステムがそれぞれ独立して運用されているケースが挙げられます。

  • 営業部門が使う顧客管理システム(CRM)
  • マーケティング部門が管理する広告配信データ
  • 経理部門が利用する会計システム

こうした状況では、同じ顧客に関する情報であっても、部署ごとに異なる形式で保存され、統合的に見ることが難しくなります。結果として、本来つなげるべきデータが孤立し、全社的な意思決定を妨げる要因となります。

組織のサイロ化とは?

組織のサイロ化は、部門間のコミュニケーション不足や縦割り構造によって、情報共有や協力体制が機能しにくくなる状態を表します。各部署が自部門の目標や業務に集中するあまり、他部署との連携が希薄になりがちです。

例えば、営業部門が獲得した顧客情報を製品開発やカスタマーサポートに共有しないまま業務を進めると、顧客体験の質が低下します。組織のサイロ化は人やプロセスの問題であり、システムやデータのサイロ化と相互に影響し合うことが多いため、セットで考える必要があります。

サイロ化と似た概念の違い

サイロ化と混同されやすい概念として、「レガシーシステム」や「データの散在(スプロール)」があります。

レガシーシステムとは、老朽化した技術基盤や長年使われ続けている既存システムを指します。古いシステムであること自体は必ずしもサイロ化を意味するわけではありません。たとえレガシーであっても、他システムとの連携やデータ統合が設計されていれば、情報は横断的に活用できます。

一方で、データの散在とは、部門やプロジェクト単位で個別にデータが管理され、統制や共通ルールが十分に整っていない状態を指します。ただし、物理的にデータが複数のサーバーやクラウド環境に分かれて存在していても、適切なデータ統合基盤やメタデータ管理、共通ID設計がなされていれば、横断的なアクセスや分析は可能です。

データのサイロ化の本質は、「どこに保存されているか」ではなく、「組織やシステムの壁によって論理的に断絶され、横断的に活用できない状態」にあります。

単なる分散配置とは異なり、アクセス権限の分断、統合キーの不在、連携インターフェースの欠如、データ定義の不統一などによって、実質的に孤立していることが問題なのです。

データのサイロ化の語源と歴史を抑える

「データのサイロ化」は、今や多くの企業が向き合う共通の課題を示す言葉になりました。しかし、この言葉は一体どこから来て、どのような背景で広く使われるようになったのでしょうか。その語源や歴史を知ることは、なぜこの問題が現代のビジネスで重要視されるのかを理解する助けになります。ここでは、この言葉が持つ意味の変遷と、定着した背景を探っていきます。

語源は農業のサイロ

「サイロ」の語源は、穀物や飼料を貯蔵する農業用の縦型の貯蔵庫にあります。サイロは外部と遮断された構造を持ち、内部の穀物は他のサイロと混ざることなく独立して保管されるのが特徴です。

この物理的な「隔離された塔」のイメージが、企業内の部門やシステムが互いに孤立している状態を表すメタファーとして使われるようになりました。農業のサイロが持つ「閉鎖性」と「独立性」という性質が、まさに現代のビジネス環境における情報の分断状況にも当てはまったわけです。

用語がビジネスで広まった経緯

サイロ化という表現がビジネス領域で広く使われるようになったのは、1980年代から1990年代にかけてです。この時期、企業の規模拡大や専門部署の細分化が進み、部門間の壁が顕在化しました。

また、情報システムの導入が各部署ごとに進んだ結果、部門最適化されたシステムが乱立し、全社的な統合が難しくなる事例が増えたのです。こうした状況を表現するために、サイロ化という用語が経営学や組織論の文脈で用いられるようになりました。

近年の使われ方の変化

かつては組織構造の問題として語られることが多かったサイロ化ですが、今ではデータ基盤やクラウド統合といった技術的な文脈でも頻繁に取り上げられます。サイロ化の解消が、DX実現に向けた第一歩として位置づけられるようになっているのです。

なぜなら、デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進や、AIを活用したデータ分析が企業競争力の源泉となる中では、データの統合と活用が不可欠であると言えるからです。

データのサイロ化が起きる主な原因

データのサイロ化は、組織構造や技術的な要因、運用面の課題が複雑に絡み合って発生します。多くは、単一の原因から起こるのではなく、複合的な要素が積み重なって起きてしまっているケースです。ここでは、サイロ化を引き起こす代表的な原因を三つの視点から見ていきます。

縦割り組織と部門間の壁

縦割り組織における部門間の壁は、部門ごとに独自の目標や業績指標が設定され、部門最適の行動が優先されることで生じます。例えば以下のような状況です。

  • 営業部門は「売上金額」のみを追求する
  • 製造部門は「生産効率」のみを優先する

このように各部門が部分最適に走ると、他部署との情報共有が後回しになります。縦割り構造ではコミュニケーションが不足し、データの連携も進みません。組織文化として「自部門のデータは自部門で管理する」という意識が根付いてしまうと、全社的なデータ活用は困難になります。

個別システムの導入とツールの分断が招く構造

各部署が業務効率化を目指して個別にシステムやツールを導入すると、システム間の連携が考慮されないまま運用が始まることがあります。マーケティング部門がCRMツールを、経理部門が会計ソフトを、それぞれ独立して選定してしまうようなケースです。

結果として、データフォーマットや管理方法が統一されず、システム間でのデータ連携が技術的に困難になります。さらに、近年はクラウドサービスの普及により、複数のSaaSツールが混在する環境も増え、データのサイロ化はいっそう複雑化しているのです。

権限分散や運用ルールの欠如

データ管理の責任や権限が明確でない場合、誰がどのデータを管理し、どう共有するかが曖昧になります。全社的なデータガバナンスのルールが定められていないと、各部署が独自の判断で運用を進め、結果的にサイロ化を招いてしまいます。

また、セキュリティやプライバシーへの配慮から、部門ごとにアクセス権限が厳格に設定されることも一因です。必要な情報にアクセスできない状況が続くと、データ活用の機会が失われ、組織全体の競争力低下につながるのです。

データのサイロ化が引き起こす問題と影響

せっかく貴重なデータを蓄積していても、それらが分断されていては、その価値を十分に発揮できません。データ同士の連携が取れないことは、経営の意思決定を鈍らせるだけでなく、日々の業務効率や、最終的にはお客様へのサービス品質にも影響を及ぼします。ここでは、データのサイロ化が引き起こす具体的な問題を3つの側面から整理します。

意思決定の遅れと判断のばらつきが生じる要因

経営層や管理職が的確な判断を下すには、全社的なデータを統合的に把握することが欠かせません。しかし、データが部門ごとに分断されていると、必要な情報を集めるだけで多大な時間がかかります。

さらに、部門ごとに異なる集計方法や定義が用いられていると、同じ指標でも数値が一致せず、判断の根拠が揺らぎます。結果として意思決定が遅れ、市場変化への対応が後手に回るリスクが高まるのです。

業務効率の低下と作業の重複によるコスト増加

サイロ化された環境では、同じデータを複数の部署がそれぞれ手入力したり、似たような分析作業を重複して行ったりする無駄が発生します。作業の重複は人的リソースの浪費であり、本来注力すべき業務に時間を割けなくなります。

また、データの整合性が取れていないと、ミスやトラブルの原因にもなります。修正や確認作業に追われることで、業務プロセス全体の効率が低下し、コスト増加につながるのです。

データ活用の阻害と顧客への影響

顧客に関する情報が営業、マーケティング、カスタマーサポートで分断されていると、一貫性のある顧客体験を提供することが困難になります。顧客は同じ企業に対して複数のチャネルで接触しているにもかかわらず、部門ごとに異なる対応を受けることになるのです。

例えば、顧客がサポートに問い合わせた内容が営業担当者に共有されず、同じ質問を繰り返し受けるような事態が起こります。こうした非効率は顧客満足度の低下を招き、長期的には企業の信頼ブランド価値にも悪影響を及ぼします。

データのサイロ化を解消する実践的な対策

サイロ化の解消には、組織改革と技術導入の両輪で取り組むことが重要です。ここでは、人とプロセスの見直し、技術的な統合基盤の導入、ガバナンス強化、そして段階的な実行方法について解説します。

組織改善に向けた人とプロセスの見直しを行う

まず取り組むべきは、部門間の連携を促す組織文化の醸成です。経営層が全社的なデータ活用の重要性を明確に示し、部門を超えた協力体制を評価する仕組みを整えることが求められます。

具体的には、部門横断のプロジェクトチームを組成したり、データ共有に関するワークショップを定期的に開催したりする方法があります。また、データオーナーやデータスチュワードといった役割を設け、データ管理の責任を明確化することも有効です。

CDPやデータ統合基盤など技術面の解決策を導入する

技術的な対策としては、CDP(カスタマーデータプラットフォーム)やデータウェアハウス、データレイクといった統合データ基盤の構築が挙げられます。これらの基盤を活用すると、分散したデータを一元的に集約し、部門を超えた分析や活用が可能になります。

さらに、ETL(抽出・変換・格納)ツールやAPI連携を用いることで、既存システムを大きく変更せずにデータ統合を進められます。クラウドベースのデータ統合サービスを利用すれば、導入コストや運用負荷を抑えながら、柔軟なデータ活用環境を実現できるでしょう。

ガバナンスとデータ品質管理の体制を強化する

データのサイロ化を防ぐには、全社的なデータガバナンス体制の確立が不可欠です。データの定義、管理ルール、アクセス権限、セキュリティポリシーなどを明文化し、全社で共有します。

また、データ品質管理のプロセスを整備し、定期的にデータの正確性や一貫性をチェックする体制を構築します。データカタログやメタデータ管理ツールを導入すると、どのデータがどこにあり、どのような意味を持つのかを可視化でき、利用者の利便性が向上します。

導入施策の優先順位を設定し段階的に進める

導入施策を進める際は、優先順位を明確にし、段階的に取り組むことが成功の鍵です。まずは、経営判断に直結する重要なデータ領域や、影響範囲の大きい部門間連携から着手します。

小規模なパイロットプロジェクトで成果を示し、組織全体の理解と協力を得ながら、徐々に対象範囲を広げていくアプローチが現実的です。技術導入と並行して、組織文化の変革やスキル育成にも継続的に投資することで、持続可能なデータ活用環境を築けます。

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まとめ【サイロ化は“技術”よりも“組織と文化”の問題】

データのサイロ化は、組織構造や技術的な要因が複雑に絡み合って発生する課題です。本記事では、サイロ化の語源から原因、影響、そして解決策までを整理しました。

  • サイロ化とは、データやシステムが部門ごとに分断され、連携できない状態を指す
  • 縦割り組織や個別システムの導入、ガバナンス不足が主な原因となる
  • 意思決定の遅れや業務効率の低下、顧客体験の悪化といった影響が生じる
  • 組織文化の改革と技術的な統合基盤の導入を両輪で進めることが重要
  • 段階的なアプローチでデータガバナンスを強化し、持続的な改善を図る

サイロ化を解消するには、OCIなどを活用した統合データ基盤の整備だけでなく、部門間の連携やデータを共有・活用する文化づくりといった「人」の側の変革が欠かせません。技術と組織がそろって初めて、データを起点に意思決定が行える“データドリブン経営”が成立します。

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