DXなどに取り組む企業が増えている中、自社でもデータ分析を実施したいと考えている方は多いのではないでしょうか？IT技術の発展によって保有できるデータが増え、情報を有効活用することが求められている現代において、ビジネスを成功させていくにはデータ分析が必須であるといえます。

しかし、データ分析が必要だと思っていても、

• そもそもデータ分析が何かよく理解していない
• データ分析を導入するメリットが分からない

という方もいるのではないでしょうか？

そこで今回は、データ分析の概要とメリットについて詳しく解説します。合わせて、業界別のデータ分析の活用事例と成功させるコツもご紹介。この記事を読めば、データ分析を導入する上で必要となる情報を入手できますよ。

データ分析とは？

データ分析とは膨大なデータの中から有用なデータを発見し、意思決定をサポートするためにデータの検査や変換、及びモデリングを行うプロセスです。

データ分析には複数の側面とアプローチがあり、様々な名称の手法がビジネスや化学、社会科学などの分野で活用されています。情報伝達が発達した現代のビジネスでよい業績を獲得し続けていくには、意思決定をより科学的にするために、大量のデータを収集・分析していかなければなりません。

また、データ分析には次のような手法が挙げられます。

いずれもデータ分析手法ですが、分析の目的に応じて適切な手法を選択するのが大切です。

そのほか、分析で用いるデータの実用性と価値を大きく高めるために、データ統合も必要不可欠といえるでしょう。

⇒その他のデータ分析手法10種を紹介！

続いては、

それぞれの項目に関して、詳しく解説いたします。

データ分析の定義

膨大で雑多なデータの中から目的に合った情報を抽出し、ビジネスなどの分野に活用するというのがデータ分析における定義です。

ITの技術が発展していくことによって、アクセスできるソーシャルプラットフォームのユーザーデータが急激に増加しています。企業に蓄積されている数値や文字などといったデータには、非常に有用な知識が潜んでいるので、データの中から価値ある意味を見出すのがビジネスを成功させるうえで大切です。

しかし、収集されたデータはそれぞれ関連性を持って存在や分類されているわけではありませんので、分類・整理といった取捨選択と解釈を行って分析していかなくてはなりません。

また、データ分析で用いられるデータには、次のような種類が存在します。

• POSデータ
• 行動データ
• 顧客属性データ
• アンケートデータ

データと一口に言っても、数値以外にも文字や写真などの画像もデータの1種として分類されるので、収集されただけのデータの形はバラバラです。データの形がバラバラのままだと分析に使うことができないので、分析しやすいようにデータを整理していきます。

データを整理していくと不完全なデータや重複しているデータも現れて、分析する上でエラーの原因となるので、データクレンジングで検出および修正を行わなければなりません。

様々なデータを使いやすいように統一することで、正確な分析を行えるようになります。

データクレンジングとは？基本知識とその方法を詳しくご紹介

統計学や機械学習との違い

データ分析は収集したデータの整理と分析を通して有用な判断材料を得る作業であるのに対し、統計学や機械学習はデータ分析で効果的な結果を得るための具体的な手法です。

まず統計学とはバラツキのあるデータの性質を調べたり、大きな母集団からデータを抜き取って性質を調査して、元の大きなデータの性質を推測する方法論を指します。

統計学には大きく分けて、

• 記述統計
• 推測統計

の2種類があり、それぞれ推測方法が異なるので使い分けをしましょう。

記述統計は収集したデータを表やグラフにして、平均や分散といった計算方法を用いて、データの特徴を把握する統計方法です。例えば売上分析を行う際に、どのような商品をどのような人が買っているのか、一人当たりの購入点数や価格を把握する際に効果的な方法となります。

対して推測統計は大きな母集団から抜き出した標本データから、母集団の特性を推測して検定を行う統計方法です。選挙で行われる出口調査が、代表的な例といえるでしょう。

統計学は簡単にユーザーの情報が入手できるビッグデータの時代において、母集団全てを分析できるようになったので、企業経営や広告業界にも注目されるようなりました。

また、機械学習は既に収集しているデータから特徴を学習してモデル化し、未来のデータの予測や分類を可能とする手法です。統計学と比べて高い精度を持っていますが、分析のアルゴリズムが複雑なため、解釈の余地はあまり与えられていません。

例えば、ユーザーレコメンドや購買行動の予測などの場面で用いられることが多いです。

統計学と機械学習のどちらも、蓄積されたデータから共通する特徴を見つけ出すという点で共通しています。

データ分析は統計学や機械学習などの手法を用いて行われる、工程自体を指しているといえるでしょう。

データ分析の目的

ビジネスにおいてデータ分析を行う目的は、よりよい決定を素早く下すためであるといえます。

ビジネスに限った話ではありませんが、大なり小なりの程度差はあれど、物事は常に選択の連続です。その時に下した決断の積み重ねが会社の評判や利益、顧客満足度などの成長要因に影響してくるので、よりよい決断を下す必要があります。持続的によりよい決断を下し続けることができれば、さらなる売上拡大や新規顧客の獲得、ブランドイメージの向上といった利益に繋がる結果を得られるでしょう。

また、よりよい決断を行うとは別に重要な要素というのが、素早く決断を下すという点です。世界のビジネス市場は常に刻一刻と変化し続けているので、決断を下すのが遅いとチャンスを逃してしまう事があります。市場におけるビジネスチャンスを逃さないようにするには、判断を素早く下すことも重要です。

よりよい決断と素早い決断の両方を円滑かつ成功させるためには、データ分析の活用が欠かせません。データ分析のサポートを有効に活用することで、適切な意思決定を下せるようになるでしょう。

データ分析のメリットとは？

データ分析を行うメリットとして、大きく分けて次の3つのポイントが挙げられます。

ビジネスをよりよい方向に進めていくためには、正確なデータ分析が欠かせません。

IT技術が発達し、企業内に蓄積されているビックデータを運用することがビジネスを成功させるために必須とされている現代で、データ分析の重要性が年々高まっています。蓄積されたデータをからビジネスとして利用価値の高いデータを吸い上げて分析を行い、新たな知見を得られれば、大きなビジネスチャンスに繋がるかもしれません。

今まで企業運営にデータ分析を取り入れたことがない企業でも、今後は導入をおすすめします。しかしながら、データ分析に馴染みのない企業だと、データ分析におけるメリットが何か分からないかもしれません。

次にデータ分析を行う上でのそれぞれのメリットについて解説しますので、ご覧ください。

より精度の高い現状分析や将来予測ができる

企業に蓄積されているデータを基にして、より精度の高い現状分析や将来の予測をできるようになります。

ビジネスにおける課題の改善や自社の成長には、現状の正確な把握が欠かせません。現在の自社の売上状況や市場における立ち位置を正確に把握しておくことで、今後の方向性を決定づけやすくなるでしょう。直感的に判断を下すだけでなく、現状を把握した上で客観的なデータを用いて判断を視覚化すれば、社内での意思統一にも繋がるはずです。

また、ビジネスで成功には市場の動向や売上の推移などを予測が欠かせませんが、未来の情報はどうしても不確実性が高く、確度の高い予測を立てるのは難しいです。

しかし、各データの関連性や因果関係などから不確実性を排除した分析を行えば、より高度な予測結果を得られるでしょう。

技術が発展したことによってコンピューターの処理速度が飛躍的に向上し、数時間で予測ができるようになったため、予測分析は今までよりも身近になりました。専用のソフトウェアを用いれば、統計学的な解析手法やAIを理解していなくても、誰でも予測分析が可能です。精度の高い予測結果があれば、市場のシェア率の拡大や利益の向上など、様々な施策の提案・実施ができるようになるでしょう。

意思決定のスピードが上がる

今まで直感や経験に頼って行われてきた意思決定を、データ分析によって得られた信頼性の高い情報を用いることで、意思決定に至るまでのスピードを向上させることができます。

従来行われてきた経験や勘に頼った意思決定は、判断を下す人の主観が大きく絡んでいるために、不確実性の高いものでした。理屈や客観的な視点が伴っていないので、多くの人に納得してもらうためにすり合わせなどを行わなければならず、最終的な判断を下すまでに時間がかかってしまいます。加えて、経験や勘に頼った意思決定では失敗してしまうリスクも高いです。

しかし前述した通り現代のビジネス市場は変化が激しく、加速していく時代の流れに取り残されないようにするには、スピーディーな意思決定が欠かせません。判断を下すまでに時間をかけすぎてしまうと、せっかくのビジネスチャンスも逃してしまうでしょう。

企業内に長年蓄積された売上や市場動向などといったデータを分析すれば、客観的かつ信頼性の高い情報を得られます。信頼できるデータを用いれば、よりよい決断を下すまでの時間を大幅に短縮できるでしょう。また、信頼できるデータを基に下した判断であれば理解も得やすく、意思の統一にかかる時間も減らせます。

今まで見えていない問題やチャンスが発見できる

自社に蓄積されているデータを1ヶ所に集め、客観的に分析を行うことで、今まで見えていなかった課題やチャンスを発見できます。

従来の経験や勘に頼った方法だと、自社で抱えている課題を捉え違えてしまったり、ギャンブル要素の多い新規事業の立ち上げとなってしまうケースがありました。仮に正確に課題やビジネスチャンスを把握できたとしても、解決するための的確な施策を実施できないといった事態も考えられるでしょう。情報化社会やIT化がといった流れが加速している現代において、従来の方法のまま意思決定を行っていると、市場に取り残されてしまう可能性が高いです。

企業内の様々な部署に蓄積されている膨大なデータを集めて分析を行えば、データ同士の相関性や因果関係から新たな課題やチャンスを発見できるでしょう。機械によって行われる複雑なアルゴリズムによって分析されるので、人がデータとにらみ合っているだけでは見つけるのが困難な関係性も明らかになります。

新たな課題やビジネスチャンスを発見して的確な施策を実施できれば、自社のさらなる発展や売上向上などが期待できるでしょう。

データ分析の活用事例

続いては、データ分析を活用している具体的な事例を、業界別にご紹介いたします。

ここでご紹介するのは、

• 製造業
• 小売業
• 飲食業

の3業界における事例です。

データ分析で企業に蓄積されているビッグデータを活用することで、抱えている課題や新しいチャンスの発見に繋がります。

一方でデータ量が膨大になっているのに伴って、個々のデータの価値は以前に比べて小さくなっているのも現状です。ビジネスにとって利用価値の高い情報で抽出するには、企業が独自にデータ分析の精度や質を高めることが重要視されています。

世界的に活躍している企業ではデータアナリストといった人材確保に力をいれており、収集したデータの量だけでなく、高精度なデータ分析がトレンドとなっているのです。また、高い精度のデータ分析ができるようになったことで様々な業界に革命がもたらされ、今までデータを扱ってこなかった業界でもデータ分析の注目度が高まっています。

次に、各業界におけるデータ分析に対する事例をご紹介しますので、ご覧ください。

①製造業

蓄積された基幹情報やIoT化によって収集されたデータを活用することで、製造プロセスの改善や生産性の向上、品質の安定に関するヒントを抽出することができます。

データ分析によって製造業の現場で得られる具体的な事例として、

などが挙げられるでしょう。

製造過程で発生した不良データを工程別や原因別などの切り口で分析すると、不良品が発生してしまった原因を特定して再発防止に繋げることができます。

また、センサーデータの可視化によって工場全体の状況や故障の多い箇所を把握できるので、異常が発生した設備に対して迅速に部品や人員の手配が可能です。当初の製造計画に対して実績が合致しているか、売上やコストなどの目標や予算などと実績データを比較すれば、現状の正確な把握も可能となります。

目標と実績に差があった場合には徹底的に原因を特定して対策を行うことで、効率の改善に繋げられるでしょう。

②小売業

データ分析によって現状と課題をしっかりと明らかにした上で、正しい経営戦略を立てることによって、売上アップといった目標を達成できます。

様々な市場情報を収集して分析することで、顧客満足度の判断や新商品の開発、市場に投入するタイミングを計れるでしょう。

小売業でデータ分析を行った効果として、

などが挙げられます。

売上や顧客のデータなどを統合したビッグデータを活用すれば、顧客をパターンごとに細かく分類でき、それぞれの顧客に合わせた最適なマーケティング施策を提案できるでしょう。

また、アソシエーション分析という手法を用いれば、売れている商品同士の関連性を推測できるので、有効な商品陳列に役立ちます。

そのほか、売れている商品と売れ行きが悪い商品を特定できるので、商品の保有する在庫を決定して在庫のコストを最小限に抑えることも可能でしょう。

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③飲食業

売上や顧客データを分析することで、来店客の予測やリピート客を増やすための、有効な施策を実施できるようになります。

従来のレストランなどでの集客は、勘や経験からくる施策を打って顧客が来店してくるのを待っていましたが、蓄積されたデータを活用すれば売上増加に繋っていくでしょう。

飲食業でデータ分析を活用した例として、

などが挙げられます。

AIやビッグデータを活用すれば、付近で飲食店を探している人のスマホなどに効果的なタイミングで、最適なポップアップ広告を表示できるでしょう。

また、売れ筋商品の分析や顧客が来店するタイミングの予測によって、どのくらい準備しておけばよいか調整できるようになります。事前にどのくらい売れるのか予測できれば、作りすぎてしまうことによる廃棄ロスを、最小限に抑えられるでしょう。

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データ分析（活用）をより成功に近づけるためには？

データ分析によって意思決定の失敗を減らし、よりよい判断を素早く下せるようになりますが、さらに効果的にデータ分析を行うには次のようなポイントを押さえるとよいでしょう。

ただデータ分析を導入するだけでは、メリットや効果を最大限発揮できません。

運用や活用方法を見誤ってしまえば、かえって業務が煩雑になったり、非効率になってしまう可能性もあるでしょう。データ分析は使うだけで経営が劇的に改善する魔法の道具ではなく、あくまでもよりよい意思決定を下すために役立つ1つの手段と考えてください。データ分析によってどのような情報を入手したいのか、目的を明確にして運用すれば、データ分析をより効果的にできるでしょう。

次にそれぞれのポイントについて、詳しくご紹介します。

データ分析に関する知見がある人を採用する

効果的なデータ分析を実施するには、データ分析や活用に対して知見を持っている人材を確保するのが大切です。正しい分析手法について理解していないと間違ったデータ処理を行ってしまったり、間違ったデータ分析を実施した時に、誤りに気付けないといった事態に陥ってしまいます。重大な間違いに気付かないままデータ分析を進めてしまえば、有効な意思決定を下すことができません。

データ分析の成功率を高めるためには、フレームワークや分析手法を基に考え、多角的な視点からビジネスを捉えられる人材を確保するとよいでしょう。

また、せっかくデータ分析で有効な情報を獲得できたとしても、効果的に活用できなければ意味がないので、データ活用を促進する人材も必要となります。データ活用を促進する人材としては、分析で得られた情報を説明して、きちんと運用してもらえるように調整できる人材がベストです。

社内にデータ分析や活用に対して知見持っている人材がいない場合、外部への依頼も検討しましょう。

データ分析のためのツールを導入する

データ分析の精度のスピードを向上させるために、データ分析ツールやBIツールなどを導入しましょう。

企業内に蓄積されているデータは膨大なため、データの収集から加工、分析まですべて1から行うのは難しいです。また、人力で行うとどうしてもヒューマンエラーが発生してしまうリスクがあるので、より正確に分析を行うにはツールの活用が欠かせません。

ツールを活用すれば散在しているデータを1ヶ所に簡単に集められるほか、集計や分析にかかる時間を大幅に削減できます。分析結果をグラフや表といった視覚的に分かりやすい形で出力できるので、現状の把握や周囲への説得も迅速に行えるでしょう。そのほか、人力では見つけ出すことが困難なデータ同士の関連性や将来の予測も、ツールを用いることで容易に実行可能です。

情報が溢れている現代においては、データ分析のツールはもはや必須といえるでしょう。

データ分析を導入してビジネスを効率的に成長させよう

データ分析の定義や目的、メリットや事例などについて解説しました。データの有効活用が求められる情報化社会において、データ分析はビジネスの効率的な成長には欠かせません。

企業内に蓄積された膨大なデータを正確に分析するには、データ分析ツールやBIツールの導入も必須となります。世界中で導入されているデータ分析プラットフォームのtableauであれば、正確なデータ分析を素早く実行可能です。マウスなどを使って直感的な操作できるので、専門的なプログラミングスキルを持っていなくても簡単に扱えます。

tableauのようなツールも活用して、ビジネスを効率的に成長させるデータ分析を導入してみてください。詳しい情報を知りたい方は以下よりお問い合わせください。