SSK 株式会社 新社会システム総合研究所

企業に蓄積されるデータを収益・利益に変える「データマネタイゼーション」。近年、生成AIの進化により、その実現方法は大きく変わりつつあります。従来は活用が難しかった文書・画像・図面等の非構造データから意味を読み取り、データ整備の負荷を抑えて価値化できる可能性が広がる一方、AIが分析・提案、さらにはアクションまで担うようになっています。
本講演では、データマネタイゼーションの基本的なパターンと成功原則を整理したうえで、生成AIによって何が変わるのか、そして企業はいかに「データで稼ぐ」仕組みを構築すべきかを、最新事例と実践知を交えて解説します。

１．今、改めて「データマネタイゼーション」を考える理由
　（１）データマネタイゼーションとは何か
　（２）「データを売る」だけではない、改善・既存サービス高度化・新規事業
　（３）DX・生成AIの進展によって高まる企業データの戦略的重要性
２．「データで稼ぐ」ビジネスを生み出す3つの発想
＜誰に価値を提供するか＞
　（１）バリューチェーン上のプレイヤーへの価値提供
　（２）同じ顧客課題を持つプレイヤーへの価値提供
＜誰と価値をつくるか＞
　（３）複数企業がデータを持ち寄る「データ共創型」ビジネス
＜データをどう価値に変えるか＞
　（４）加工・再編集による新たな情報価値の創出
　（５）分析・組み合わせによる新たな知見・サービス価値の創出
３．データマネタイゼーションの「深さ」　-データからアクションへ
　Lv.1：データを提供する
　Lv.2：可視化・情報を提供する
　Lv.3：インサイト・予測を提供する
　Lv.4：意思決定・推奨アクションを提供する
　Lv.5：AIが実行まで担う
　　　　深くなるほど顧客業務に入り込み、差別化・収益性が高まる
４．生成AIが変えるデータマネタイゼーション①　-「使えるデータ」の範囲が広がる
　（１）従来：収集・クレンジング・構造化されたデータが活用の前提
　（２）対象の拡大：文書・画像等の非構造データを意味的に解釈
　（３）整備負荷の低減：属性・タグを整備せず、文脈から探索・活用
　（４）死蔵データの資産化：図面・議事録・現場記録等、従来使えなかったデータを価値化
　（５）競争優位の変化：「整ったデータ」だけでなく「他社にはない独自データ」が価値の源泉に
５．生成AIが変えるデータマネタイゼーション②　-「分析」から「意思決定・実行」へ
　（１）自然言語によるデータ探索・分析
　（２）AIによるインサイト・予測の生成
　（３）顧客ごとの推奨アクションの提示
　（４）AIエージェントによる業務実行
　（５）「データを提供する」から「顧客成果を提供する」ビジネスへの進化
６．「データで稼ぐ」をPoCで終わらせないための実践論
　（１）パターンを活用したデータマネタイゼーションアイデアの網羅的な抽出
　（２）顧客の業務・経済価値を起点としたマネタイズ水準の設定
　（３）代替サービスを踏まえた差別化
　（４）自社データと外部データを組み合わせた価値創造
　（５）生成AI時代に重要となる「他社にはない独自データ」の蓄積
　（６）サービス利用 → 独自データ蓄積 → AI高度化 → サービス価値向上の好循環
７．質疑応答／名刺交換

※講演内容は最新状況に応じて変更する場合があります