【2026年完全版】経営データ分析がうまくいかない本当の理由とは？
数字を見ているのに判断できない会社の共通点【5方良し経営の視点で解決！】

多くの経営者が経営にはデータ分析が重要だ
数字を見なければ判断できないと感じています。

実際に

• 売上
• 利益
• KPI
• 顧客データ

を集めている会社も少なくありません。

それでも

• 判断に迷う
• 意思決定が遅れる
• 結局は感覚で決めている

という声が後を絶ちません。

問題はデータが足りないことではありません。
経営データ分析の使い方を間違えていることです。

《悩み相談内容》経営者からのリアルな声

数字はあるのに
判断できない経営者の共通の悩み

こうした声は、決して一部の会社だけの話ではありません。

年商1億から100億規模まで、
業種を問わず非常に多くの経営者から寄せられる共通の悩みです。

データはあるのに
経営が楽にならない理由

多くの経営者は、数字を見ていないわけではありません。

• 売上
• 利益
• KPI
• 各種レポート
• 分析資料

• 必要なデータはそろっている。
• 分析も行っている。
• 時間もコストもかけている。

それにもかかわらず、経営判断は楽にならず、
迷いは減らず、会議の時間だけが増えていきます。

これは、データや分析の量が足りないからではありません。

経営データ分析の目的が
整理されていないサイン

この状態は、
経営データ分析そのものが悪いのではなく、
その目的と使い方の構造が整理されていないサインです。

どの数字を見てどんな判断をするのか
判断した結果何を変えるのか

ここが曖昧なままでは、
どれだけ数字を見ても経営の不安は消えません。

結果として、最後は社長の勘に戻り、データ分析は
「やっているだけ」の存在になってしまいます。

《回答》
経営データ分析が機能しない理由

経営データ分析が
機能しない本当の原因

結論からお伝えします。
経営データ分析が機能しない理由は、
分析手法が古いからでもツールが足りないからでもありません。

多くの会社で起きているのは、
データ分析そのものが経営判断から切り離されてしまっている
という状態です。

• 分析はしている。
• 資料も作っている。
• 会議には数字が並んでいる。

それでも経営が楽にならないのは、
その数字が経営判断に使われていないからです。

分析と判断が
分断されている会社の典型例

経営データ分析が形骸化している会社では、
次のような状況がよく見られます。

数字を集計して

• 月次資料を作成する。
• グラフや表を並べる。
• 前月との比較を説明する。

しかし、
その数字を見て何を判断するのか
どんな行動を変えるのかが決まっていません。

その結果、会議は

• 数字の説明で終わり
• 感想を述べ合い

結論は次回に持ち越されます。

分析は行われているのに、
意思決定は進まない。
これが分析と経営判断が分断されている状態です。

数字が並んでいるだけでは
経営は変わらない

経営データ分析が機能しない会社ほど、
数字の量が多い傾向があります。

• 売上
• 利益
• 原価
• 人件費
• 稼働率
• KPI
• 部門別データ

多くの数字が並んでいるにもかかわらず、
経営判断は社長の感覚やその場の空気で決まります。

これは、数字が悪いのではなく、
数字に役割が与えられていないことが原因です。

この数字は何のために見るのか
この数値が変わったら何を変えるのか

ここが決まっていない限り、
どれだけ分析しても経営は前に進みません。

経営データ分析の
目的を取り違えている

経営データ分析が機能しない最大の理由は、
分析すること自体が目的になってしまっていることです。

分析が目的になると、

• 精度を上げる
• 資料を整える
• ツールを導入する

ことに意識が向きます。

しかし、経営データ分析の本来の目的は、
分析の完成度を高めることではありません。

• 判断を早くすること。
• 迷いを減らすこと。
• 行動を揃えること。

この目的を見失った瞬間に、
経営データ分析は単なる作業に変わってしまいます。

機能する
経営データ分析が果たす役割

本来、経営データ分析は
経営者を悩ませるものではありません。

むしろ、判断を助け経営を楽にするための道具です。

• 売上が落ちたときどこを見るかが決まっている。
• 利益が出ていないとき優先順位が明確になっている。
• 投資を検討するとき判断基準が共有されている。

この状態があって初めて、
データは経営の武器として機能します。

《結論》
経営データ分析は判断軸を揃えるためのもの

経営データ分析の本質は
未来予測ではない

経営データ分析と聞くと、多くの経営者は

• 将来を正確に予測するためのもの
• 高度な分析で先を読むためのもの

というイメージを持ちがちです。

しかし、結論からお伝えすると、
経営データ分析の本質は未来を当てることではありません。

本当の役割は、
経営判断の基準を揃えることにあります。

未来は誰にも正確には読めません。

• 市場も
• 顧客も
• 環境も

常に変化し続けています。

だからこそ経営に必要なのは、
予測の精度よりもどんな状況でも迷わず判断できる軸を持つことです。

判断軸が揃っていない
経営で起きる混乱

判断軸が揃っていない会社では、
同じ数字を見ていても人によって結論が変わります。

売上が落ちたとき、ある人はもっと広告を打つべきだと言い
別の人はコストを削減すべきだと言う。

利益が出ていないとき、現場は忙しさを理由にし
管理部門は数字を責め、社長は感覚で判断する。

投資を検討するとき

• 勢いでGOを出す
• 不安だから止める

判断がその場の空気で決まる。

この状態では、経営は常にブレ続け、
意思決定のたびにエネルギーを消耗します。
経営が楽にならない理由は、情報不足ではなく
判断軸が揃っていないことにあります。

経営データ分析が
揃えるべきものは何か

経営データ分析が本当に揃えるべきなのは、
数字そのものではありません。

揃えるべきなのは、
この数字を見たらどう判断するのか
という共通ルールです。

売上が落ちたときまずどの数字を見るのか
何％下がったら対策を打つのか
どこまでなら許容するのか。

利益が出ていないとき

• 価格なのか
• 原価なのか
• 人件費なのか

どこから手を付けるのか。

投資を判断するとき
何を根拠にGOを出すのか
どの数字を超えたらストップするのか。

これが明確になっていれば、
経営判断は属人化せず
感情に左右されず、スピードを持って行えるようになります。

数字が経営を
楽にする状態とは

経営データ分析が機能している会社では、
数字を見ることで迷いが減ります。

判断に時間がかからない
会議が短くなる説明がシンプルになる。

なぜなら見る数字と
判断の方向性があらかじめ決まっているからです。

数字は責めるための材料でも
言い訳の道具でもありません。

• 判断を揃え
• 行動を揃え

組織を同じ方向に動かすための共通言語です。

この状態になったとき、
経営データ分析は管理のための作業から
経営を支える仕組みへと変わります。

5方良し経営を体系的に知りたい方へ

《悩みの分解》
なぜ経営データ分析が形骸化するのか

経営データ分析がうまくいかない5つの構造問題

経営データ分析が導入されているにもかかわらず、

• 経営判断に活かされていない
• 会議で使われない
• 現場が見なくなる

という状態に陥っている会社は少なくありません。

これは

• データが足りないから
• 分析スキルがないから
• ツールが古いから

起きているわけではありません。

多くの場合、経営データ分析が形骸化する原因は
経営構造そのものにあります。

以下では、経営データ分析が機能しなくなる
代表的な5つの構造問題を整理します。

1. 数字を見る目的が
決まっていない

最も多い原因が、
数字を見る目的が曖昧なまま
データ分析が始まっているケースです。

• 売上を見る
• 利益を見る
• KPIを見る

しかし、それを見てどんな判断をしたいのか
何を変えたいのかが決まっていません。

結果として数字は

• 眺めるもの
• 説明するもの
• 報告するもの

になり、判断に使われなくなります。

数字は目的が決まって初めて意味を持ちます。

目的なきデータ分析は、どれだけ精緻でも
経営には役立ちません。

2. 現場と経営で
数字の意味が共有されていない

経営データ分析が形骸化する会社では、
数字が経理や管理部門だけのもの
になっているケースが多く見られます。

現場は

• なぜこの数字を見るのか
• この数字が悪いと何が起きるのか

を理解していません。

その結果数字は

• 管理されるためのもの
• 詰められるためのもの

という認識になり、自分ごととして扱われなくなります。

本来、経営データは現場の行動と結びついてこそ
価値を持ちます。

意味が共有されていない数字は、
組織を動かす力を失います。

3. 過去の説明に
終始している

多くの会社で行われている
経営データ分析は、過去の説明で止まっています。

• なぜ売上が下がったのか
• なぜ利益が減ったのか
• なぜこの数字になったのか

説明としては正しくても、
それが次に何をするかどう判断を変えるか
につながっていません。

経営データ分析の本来の役割は、
過去を説明することではなく未来の行動を決めることです。

過去の反省会に終わる分析は、
次第に時間だけがかかる作業として扱われるようになります。

5方良し経営を体系的に知りたい方へ

4. 数字が多すぎて
優先順位が分からない

• ダッシュボード
• レポート
• KPI一覧

数字が増えれば増えるほど
安心する経営者もいます。

しかし実際には数字が多すぎる状態は、
判断を鈍らせます。

• 何が重要なのか分からない
• どの数字を優先すべきか迷う
• 結局いつもと同じ判断に戻る

この状態ではデータ分析は
経営を助けるどころか足を止める要因になります。

経営に必要なのはすべての数字ではなく
今の判断に必要な数字です。

5. 社長しか
判断に使えていない

経営データ分析があっても、
それを実際の判断に使っているのが
社長だけという会社も少なくありません。

• 部長は報告するだけ
• 現場は言われたことをやるだけ

この状態ではデータ分析は
組織の力になりません。

• 社長がいなければ判断できない
• 判断が集中する
• スピードが落ちる

結果としてデータ分析は属人的なツールになり、
組織として活用されなくなります。

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《解決策》
経営に活きるデータ分析の考え方

数字を見る前に
判断軸を決める

経営データ分析を始める際に、
多くの会社が最初にやってしまうのが

• 数字を集めること
• ツールを導入すること
• 分析手法を学ぶこと

です。

しかし、経営に活きるデータ分析を行うために
最初にやるべきことは、数字を見ることではありません。

• どの数字で
• どんな判断をするのか

を先に決めることです。

目的が曖昧なままでは
数字は判断材料にならない

• 説明
• 売上
• 利益
• コスト
• KPI

これらの数字は、
見る目的が決まっていなければただの情報にすぎません。

• 売上を伸ばしたいのか
• 利益率を改善したいのか
• 資金繰りを安定させたいのか
• 成長スピードを抑えたいのか

目的によって
注目すべき数字はまったく異なります。

例えば売上を伸ばしたい局面で
コスト削減の数字ばかりを見ても判断はズレます。

逆に資金繰りが厳しい局面で
売上だけを追いかけると経営リスクは高まります。

目的が決まっていない状態でのデータ分析は、
判断を助けるどころか迷いを増やしてしまいます。

目的が決まれば
見る数字は自然と絞られる

経営データ分析がうまくいっている会社では、
すべての数字を見ていません。

• 今、何を優先するのか
• どの判断をしたいのか

に応じて、見る数字を意図的に絞っています。

利益率を改善したいなら

• 売上構成
• 原価率
• 付加価値

を見る。

資金繰りを安定させたいなら

• 入金サイト
• 支払いタイミング
• キャッシュフロー

を見る。
このように判断軸が先にあることで、
数字は説明のためのものではなく判断のための道具になります。

ツール導入が先行すると
データ分析は形骸化する

一般的な解決策として

• BIツールの導入
• DXの推進
• データ基盤の構築

がよく語られます。

これらは正しく使えば有効な手段です。

しかし判断軸が整理されていない状態で導入すると、
次のような状態に陥ります。

数字は見えるようになったが
何を判断すればいいか分からない。

レポートは増えたが会議は長くなった。

現場は見せるための数字づくりに追われる。

結果としてデータ分析は経営を楽にするどころか
負担を増やす存在になります。
ツールが問題なのではありません。
使う前提が整っていないことが問題です。

経営データ分析は
判断を揃えるためのもの

経営に活きるデータ分析の目的は、
未来を完璧に予測することではありません。

• 判断を揃えること
• 迷いを減らすこと
• 行動を一致させること

にあります。

• この数字がこの水準ならこの判断をする。
• この指標が悪化したらこの施策を優先する。
• この状態なら投資を止める。

こうした判断基準が共有されることで、
経営は社長一人の判断ではなく
組織として動くようになります。

《5方良し経営的解決策》
経営データ分析を経営の武器に変える

経営データ分析を導入しても、

• 経営が楽にならない
• 判断が早くならない
• 現場が動かない

という会社は少なくありません。

その理由は、データ分析を

• 管理のための作業
• 報告資料づくり
• 数字の説明

として扱っているからです。

5方良し経営の視点でデータ分析を再設計すると、
数字は管理ツールではなく
経営を前に進める武器へと変わります。

以下では、5つの視点ごとになぜ経営データ分析が武器になるのかを
具体的に見ていきます。

《会社良し》
数字で経営判断が揃い意思決定が早くなる

会社良しの視点で最も大きな変化は、
経営判断が属人的でなくなることです。

データ分析が機能していない会社では、
会議で数字は出てくるものの、
解釈が人によってバラバラです。

• 売上が落ちた
• 利益率が下がった
• コストが増えた

それぞれが自分の立場から意見を出し、
結局は社長の判断待ちになります。

5方良し経営では、
数字を見る前にどの数字を
どんな判断に使うのかを明確にします。

• この数値が下がったらこの判断をする
• この水準を超えたらこの投資を検討する

こうした判断軸が共有されることで、
意思決定は

• 速く
• 迷いなく

再現性を持って行えるようになります。

結果として、経営スピードが上がり、
チャンスを逃しにくい会社になります。

《従業員良し》
なぜ動くのかが分かり納得して行動できる

従業員良しの視点では、
データ分析は指示を納得に変える役割を果たします。

多くの現場では、

• なぜこの施策をやるのか
• なぜ今これを優先するのか

が分からないまま動いています。

その結果、やらされ感が生まれ
主体性が下がり改善が続きません。

5方良し経営では、
数字を評価のためではなく判断の理由として使います。

• この数字がこう動いているからこの行動が必要
• この指標を改善すると会社全体が良くなる

これが共有されると、従業員は納得して動けるようになります。
自分の行動が会社の数字にどう影響しているかが分かることで、
仕事は作業から価値創造へと変わります。

《顧客良し》
顧客データが活き価値提供の質が上がる

顧客良しの視点では、
経営データ分析は顧客理解を深めるための武器になります。

• 売上データ
• 購買履歴
• 問い合わせ内容
• 解約理由

これらのデータは、集めるだけでは意味がありません。

5方良し経営では、これらを

• 顧客の困りごと
• 選ばれる理由
• 離れる理由

として読み解きます。

• どの顧客が長く続いているのか
• どの価値が評価されているのか
• どこで不満が生まれているのか

これが分かると、売り込みではなく
価値提供の精度が上がります。

結果として、顧客満足度が高まり
価格競争から抜け出しやすくなります。

《世間良し》
無理な判断が減り持続可能な経営になる

世間良しの視点では、
データ分析は
短期判断を抑制する役割を果たします。

• 数字を見ずに
• 勢いで拡大する
• 無理な値下げをする
• 過剰な受注をする

こうした判断は、一時的には良く見えても
長期的には取引先や業界に歪みを生みます。

5方良し経営では、データを使って

• 無理が生じていないか
• 持続可能かどうか

を確認します。

• 利益率
• 稼働率
• キャッシュフロー

これらを冷静に見ることで、無理な判断が減り、
関係者すべてが続けられる健全な経営になります。

結果として、社会や業界から
信頼される会社になります。

《次世代良し》
判断基準が仕組みとして残り属人化しない

次世代良しの視点では、
経営データ分析は経営を引き継ぐための土台になります。

• 社長の勘
• 経験
• 感覚

に依存した経営は、次の世代に引き継げません。

5方良し経営では、
判断基準を数字とともに言語化します。

• なぜこの判断をするのか
• どの数字を見て決めているのか
• どこまで許容するのか

これが仕組みとして残ることで、
人が変わっても経営の質が落ちません。

結果として、経営は属人化せず
次世代に安心して引き継げるものになります。

社長の分身：経営データ分析を一人で抱えない

データ分析は社長の右腕が必要な領域

経営データ分析は社長一人で抱えるほど
判断が重くなります。

社長の分身は社長の本音を引き出し、理想の経営像を整理し
判断軸を言語化し、データを経営判断につなげる存在です。

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