世界の大企業の多くは、ビッグデータを活用して多大な利益を得ています。今やビッグデータの収集は、会社の利益を伸ばすための必須事項と言えます。ただし、ビッグデータは単に収集するだけでは意味を成しません。きちんとしたビッグデータの分析や解析が必要です。また、ビッグデータの分析をどのように活用するのか、目標設定もしておかなければいけません。しかし、ビッグデータはどのように分析すればよいのか、会社の目標設定はどのようなものかわからない方もいることでしょう。

この記事では、ビッグデータを活用した業界別の事例を紹介した上で、ビッグデータの分析方法を解説していきます。この記事を読めば、ビッグデータを活用して成功している業界の具体例と、データの分析方法がわかります。

ビッグデータの分析に投資している企業が世界を席巻している

現在、世界の時価総額ランキング上位にある企業でアメリカのGAFA、中国のBATと呼ばれるIT企業は2005年以降にランキングを上げています。十数年で飛躍的に成長した企業にはどのような共通点があるのでしょうか。一つの側面として、これらの企業では積極的にビッグデータの収集や分析に多額の投資を行っていると言えます。ビッグデータを活用することによって、カスタマーの属性や志向性、時流に乗ったトレンドの動きをデータで把握しています。そのため、最適なプロダクトの開発や販売が可能なのです。しかも、カスタマー一人ひとりに最適化したプロダクトを、個別に紹介することも並行して行っています。世界の時価総額ランキング上位のIT企業は、ビッグデータを活用することで製造コストの削減と最適なプロダクトの開発、セールスの個別化によって利益を伸ばしているのです。

ビッグデータ活用の事例研究

世界的な企業のGAFAやBAT以外にも、日本国内でビッグデータを活用して成功している事例はあります。小規模で巨額の投資ができない企業でも、ビッグデータを上手に活用する事で成功することは可能なのです。まずは、ビッグデータを活用して成功している事例を研究しましょう。成功事例の研究は、自社での活用方法の指針になります。ここからは、「飲食業界」「広告業界」「医療業界」の活用事例を紹介します。自分の会社にビッグデータをどのように活用すすればよいのか、参考にしてください。

飲食業界でのビッグデータ活用事例

ビッグデータの分析はIT企業だけではなく、飲食業界でも応用されています。飲食業界は、集客が売り上げと利益に直結します。そのため、一人ひとりのお客様のデータを収集し、全体的な傾向を分析すれば売り上げの増加につながります。たとえば、ビッグデータを活用すれば、ターゲットとなる客層がどのような商品を好んでいるのか統計的に把握できます。人気の高い商品を好んでいる客層に向けて売り出せば、利益の増加も可能です。ビッグデータによって商品が売れる個数を予測する事で、売り切れの機会損失を防げます。

また、商品の販売個数の予測が出来るようになれば、廃棄コストも下がるため利益の幅が増加します。さらに、ビッグデータによってトレンドを知っておけば、新しい商品の開発で利益の拡大も目指せます。飲食業界でのビッグデータの活用は、「人気商品の在庫切れによる機会損失を抑える」「売れ残りの廃棄コストを最小限にする」「トレンドを知り新しい商品を開発する」という点で活用できます。

広告業界でのビッグデータ活用事例

ビッグデータの分析はIT企業だけではなく、飲食業界でも応用されています。飲食業界は、集客が売り上げと利益に直結します。そのため、一人ひとりのお客様のデータを収集し、全体的な傾向を分析すれば売り上げの増加につながります。たとえば、ビッグデータを活用すれば、ターゲットとなる客層がどのような商品を好んでいるのか統計的に把握できます。人気の高い商品を好んでいる客層に向けて売り出せば、利益の増加も可能です。ビッグデータによって商品が売れる個数を予測する事で、売り切れの機会損失を防げます。また、商品の販売個数の予測が出来るようになれば、廃棄コストも下がるため利益の幅が増加します。さらに、ビッグデータによってトレンドを知っておけば、新しい商品の開発で利益の拡大も目指せます。飲食業界でのビッグデータの活用は、「人気商品の在庫切れによる機会損失を抑える」「売れ残りの廃棄コストを最小限にする」「トレンドを知り新しい商品を開発する」という点で活用できます。

広告業界でのビッグデータ活用事例

広告業界でビッグデータがどのように活用されているのかも見ていきましょう。商品やサービスの販売は、ターゲット層への認知が必要です。ターゲット層から認知を得るための工程が広告・宣伝です。しかし、広告・宣伝もコストがかかる作業です。できれば低コストで、ターゲット層に届くような効果的な広告・宣伝をしたいものです。それを可能にするのがビッグデータです。ターゲットとなる客層をビッグデータの分析で抽出します。

その後、インターネットのアルゴリズムなどと連携させれば、ターゲット層の個人にとって最適な広告・宣伝を個別に発信できます。テレビの広告・宣伝と異なり個別にアプローチができます。そのため、ビッグデータを活用すれば、より低コストで効果的な広告・宣伝ができるのです。

医療業界でのビッグデータ活用事例

医療業界でもビッグデータは活用されています。病気の多くは、早期に発見しておけば重症化を防げます。また、病気は予防を徹底することで、発症自体を抑えることも可能です。医療現場には個々人のカルテがあるため、ビッグデータを活用して病気の発症率や重症化リスクを統計化できます。ビッグデータを活用すれば、「既に病気の方の重症化しスクを避けること」「病気の予防に最適な医療を提供すること」「新しい医療技術の開発」にも応用できるのです。ビッグデータの活用は、人々の安心で安全な生活をも提供してくれます。

ビッグデータを活用するには適した目標設定が重要

これまでに説明してきたように、ビッグデータの活用はあらゆる産業に対して有益です。ビッグデータを活用するための第一ステップは、「ビッグデータをどのように活用するのか」という目標設定です。ビッグデータは単に収集するだけでは意味を成しません。データ自体はデータに過ぎないからです。ビッグデータは分析をして、目標に近づけるために利用することで意味を成します。たとえば、飲食業界では売り上げを伸ばすために、ターゲット層に人気の商品を統計データで割り出します。そのことで、無駄なコストや機会損失をなくしています。ビッグデータを活用するためにも、まずは目標を設定して、データの分析をおこなうようにしましょう。

目標に沿ったビッグデータを抽出するための5つの分析方法

目標を設定したら収集したビッグデータの分析の段階にうつります。しかし、ビッグデータはどのように分析すれば良いのでしょうか？自身の目標設定ができれていれば、ビッグデータから知りたい数値や傾向がわかります。知りたい数値や傾向を抽出するために、最適な分析方法を選べば良いのです。ここからは、ビッグデータの主な分析方法を5つ紹介します。それぞれに利用可能なシチュエーションも解説しているので、自身のビッグデータ分析の参考にしてください。

クラスター分析：類似した集団の特徴を分析して顧客の嗜好性を知る

クラスター分析は、類似した集団の特徴を分析して、顧客の嗜好性を知ることができる分析方法です。ランダムに収集されているデータの中には、似たような傾向を持っているもの(クラスター)があります。これらをグループ化する事で、分類していきます。この分析方法によって、グループの嗜好性を知ることができます。たとえば、「特定のスイーツの販売量が多い」ことがクラスター分析でわかれば、その商品を多めに作れば利益を上げられます。クラスター分析は、あらゆるグループの傾向を知ることができるので、マーケティングやセールス、プロダクト開発にも応用可能です。

ロジスティック回帰分析：ある事象の発生率を判別する

ロジスティック回帰分析は、ある事象の発生率を複数の要素やデータから導き出す方法です。一つの予測は単一の要素から成り立っているものではなく、複数の要素によって成立しています。たとえば、「夏になり気温が上がると台風が発生しやすい。台風の発生と共に、防災グッズが売れる」と予測をつけられます。ロジスティック回帰分析は災害発生を予測したリスクマネジメントだけではなく、季節や気温によって売れ行きの変化する商品の予測も可能です。そのため、企画や商品開発を提案する際にも役に立つ分析方法です。

クロス集計分析：性別や年齢ごとのニーズ傾向を知る

クロス集計分析は、性別や年齢などの属性ごとにニーズ傾向を知るための分析方法です。マーケティングやセールスでも、属性ごとのニーズを知ることは基本の中の基本です。データの収集時には、あらかじめ年齢や性別、職業などを同時に集めます。すると、データを属性ごとに細かく分けて傾向を分析できます。たとえば、食の好みをアンケートして、洋食より和食が好きと答えた人が全体の60%いたとします。これだけでは、全体の60％であると分かりますが、どのような属性の方が和食が好きと答えているかわかりません。そこで、性別や年齢、職業別に分析することで、より細かくターゲットを特定できるのです。クロス集計分析は、商品やサービスの開発や、セールス時のターゲット設定に役に立つ分析方法です。

主成分分析：不要なデータを削ってシンプルにする

主成分分析は不要なデータを削ってシンプルにする分析方法です。ビッグデータは自動で収集できる場合もあり、収集すればするほど膨大な量になります。膨大な量になるとデータは複雑化しやすくなります。そんな、複雑化してしまったデータをシンプルにしてくれるのが主成分分析です。集まったデータを主成分のみでシンプルにしてしまえば、分析も簡単になります。バラバラになっていたデータの大まかな特徴がわかれば、主成分を形成している傾向を把握できます。データの嗜好性も把握できるので、商品の開発やセールスなどに応用可能です。

アソシエーション分析：データとデータの間の関係性を知る

アソシエーション分析は、データとデータとの間の関係性をみつけるための分析方法です。データとデータの間には相関関係が存在していて、片方が変化すれば、もう片方も変化するという考え方です。各種のデータを属性などで分類すると、データを個々独立させた形で抽出されます。個別のデータ間になんらかの関係性があることを発見すれば、商品の売れ行きの理由を知ることもできますし、将来の戦略的な企画に役立ちます。アソシエーション分析は、現状の結果の理由が分からない場合などに有効です。

ビッグデータ有効活用のカギは”分析”

ビッグデータは企業に大きな利益をもたらしますが、そのままでは有効性はありません。仮説と目標に基づいたデータ分析をしなければいけません。一般的に、ビッグデータの活用には3つのステップを踏みます。

まずは、データの収集から始まります。企業によっては、このデータの収集を完全に自動化させているところもあります。データの自動化によって、膨大な量のデータ収集を24時間行ってくれます。データの収集が出来たら分析の段階です。このデータ分析は、あらかじめ決められた目標を達成するために適した分析方法を用いなければいけません。そして、分析が終わったら、実際に企画として提案してます。データの収集から企画の提案までの流れは、きちんとステップを踏みましょう。

ビッグデータの分析には適切な方法を選択しなければいけない

ビッグデータは分析をしなければ活用できませんので、正確な分析方法の選択が必須です。ビッグデータの分析方法を間違えてしまうと、目標として設定していた地点に辿り着くのが難しくなります。コンピューターは、高度な計算や膨大なデータの整理を得意としていますが、分析方法の選択を自動化できません。分析方法を選択するのは人間です。そしてこの分析方法の選択こそ、経験と未来の予測を得意とする人間が担う仕事でしょう。

膨大なビッグデータを分析するには専門の人材と工数が必要

膨大なビッグデータの分析には、目標に適した分析方法を選択できる人材が必要です。しかも、この工程は経験の豊富な専門家でも、データの分析を一回で終わらせることはできません。データの分析と目標への適用は、何度もトライアンドエラーをくり返して正確性を高めていくことになります。この間にも、新しいデータは常に収集しておかなければいけませんので、データの収集と分析は同時並行でくり返される工数のかかる作業です。ビッグデータを扱い、大幅な利益を目指すのであれば、データ分析専門の人材や専門の部署も作らなければいけないでしょう。

まとめ

ビッグデータを利用すれば企業の利益の増大に期待できます。実際、海外の時価総額が高いIT企業はビッグデータの分析に時間とお金を投資して、大きな利益を得ています。ビッグデータの活用は、なにも投資できる費用が多い巨大企業だけではありません。日本国内でも、飲食業界や広告業界、医療業界でビッグデータは積極的に活用されています。今後の経営はビッグデータなしに成立することは難しいでしょう。

ビッグデータを活用するためには、目標の設定とデータ収集、分析が必要です。ビッグデータの分析方法は複数あり、目標に対して最適な分析を行ってから企画立案が必要です。この段階は、コンピューターだけではなく人間が担う部分も多くあります。データの収集と分析は膨大な工数がかかりますが、マーケティングを担う方は企画立案や提案に集中する方が良いでしょう。データの収集や分析を専門に担っている会社もありますので、外注して自身の仕事に集中できる環境づくりを目指してみてはいかがでしょうか。