はじめに
高山DMO（飛騨・高山観光コンベンション協会）は、岐阜県高山市の観光マーケティングを担う組織です。
年間400万人以上の観光客が訪れる高山市において、データに基づいた意思決定は欠かせません。しかし、多くのDMOと同様に、高山DMOもデータ管理の課題を抱えていました。
課題：Excel地獄からの脱却
Before（導入前の状況）
プロジェクト開始時、高山DMOは以下の課題を抱えていました：
- 月次レポートの作成に3日かかっていた - 複数のExcelファイルから手作業でデータを集約
- データの定義が担当者ごとにバラバラ - 「来訪者数」の定義が3種類存在
- 過去データとの比較が困難 - ファイルが散在し、時系列分析ができない
After（導入後の成果）
DataBakeの支援により、以下の成果を達成しました：
- 月次集計作業：80%削減（3日→半日）
- データ定義の統一：100%完了
- リアルタイムダッシュボード：24時間365日閲覧可能
技術アプローチ
データ基盤の設計思想
高山DMOのプロジェクトでは、以下の設計思想を採用しました：
[データソース] → [ETL処理] → [DWH] → [BIツール] → [ユーザー]重要なのは、ツールの選定よりも「使える状態」を作ることです。
採用した技術スタック
| レイヤー | 採用技術 | 選定理由 |
|---|---|---|
| データソース | CSV/API連携 | 既存システムとの親和性 |
| ETL | dbt | 変換ロジックの透明性 |
| DWH | BigQuery | コスト効率・スケーラビリティ |
| BI | Looker Studio | 無料・学習コスト低 |
導入プロセス
Phase 1: 現状把握（1ヶ月）
まず、現状のデータ管理状況を徹底的に棚卸ししました。
- 既存のExcelファイル一覧作成
- データ定義の洗い出し
- キーパーソンへのヒアリング
Phase 2: 基盤構築（2ヶ月）
次に、データ基盤を構築しました。
- BigQuery環境のセットアップ
- dbtによるデータモデリング
- 自動データ取り込みパイプラインの構築
Phase 3: 可視化・展開（2ヶ月）
最後に、ダッシュボードを構築し、組織全体に展開しました。
- Looker Studioでのダッシュボード構築
- 操作研修の実施
- 運用ルールの策定
成功のポイント
1. 小さく始める
最初からすべてを自動化しようとせず、最も効果の高い月次レポートから着手しました。
2. 現場の声を聞く
ITの専門家だけでなく、実際にデータを使う現場スタッフの意見を重視しました。
3. 継続的な改善
導入して終わりではなく、月次のふりかえり会で継続的に改善しています。
まとめ
高山DMOの事例は、ツール導入だけでなく「使える状態」を作ることの重要性を示しています。
データ活用は一朝一夕には実現しませんが、正しいアプローチで着実に進めることで、組織全体のデータリテラシー向上と意思決定の質向上を実現できます。
よくある質問
- Q1DMOのデータ活用で最初に取り組むべきことは？
- Aまずは現状のデータ管理状況の棚卸しから始めます。どこにどのようなデータがあるか、誰がどのように使っているかを可視化することが第一歩です。
- Q2導入にはどれくらいの期間がかかりますか？
- A規模にもよりますが、基本的なダッシュボード構築まで3-6ヶ月、組織への定着まで含めると6-12ヶ月程度を見込んでいます。