データ分析とは？おすすめのデータ分析ツールと5つの活用事例について解説

はじめに

データ分析とは、あらゆる方法でデータを収集し、集めた大量のデータを整理・加工・分類したのちに、分析を行うプロセスです。

データ分析を行う目的は、データという根拠に基づいて、透明性が高い意思決定をすることです。現代ではユーザーの価値観が多様化し、ビジネスの市場が加速している現代において、データ分析の重要性は非常に高いです。

しかし、自社でデータ分析の導入や特徴について具体的にどのような意味なのか気になる方は多いはずです。データ分析を効果的に行うには、解決したい課題からデータ分析の目的を明確にし、適切な手法を選択することが重要です。

そこで、今回はデータ分析の意味から特徴を含めて、これからデータ分析でビジネスの活用を検討している方向けに解説していきます。本記事では、データ分析の特徴とおすすめのデータ分析ツール・活用事例について詳しくご紹介します。

データ分析とは

データ分析とは、さまざまな方法でデータを収集し、整理や加工・統合した後に分析を行うことです。

データ分析は、主にビジネスや医療・科学研究など幅広い分野で活用されています。例えば、売上データの分散が大きい場合、売上の変動が激しいことを示しています。この情報をもとに、企業はリスクを軽減するための戦略を立てることができます。

具体的には、売上が不安定な商品に対してプロモーションを強化したり、在庫管理を書くことで、安定した収益を確保することが可能です。

これにより、企業は新たなビジネスチャンスを見つけたり、競争優位性を高めるための戦略を立てることができます。

このようにデータ分析とは、企業はかつ迅速な意思決定を行うことができ、競争力を高めることができます。

データ分析の種類

データ分析の種類	データの特徴
定性データ	数値ではなく、記述的または主観的な情報を持つデータ
定量データ	数値で表現でき、測定可能なデータ
構造化データ	特定の形式や構造(行と列)を持つデータ
一次データ	直接収集されたデータ
時系列データ	時間の経過に伴って収集されたデータ
質的データ	数値として測定できないデータ

データ分析はさまざまな手法でデータを収集し、収穫した大量のデータを整理や加工・分類したのちに分析を行うプロセスです。データ分析ではビジネスで活用される手法が多くの種類があり、目的やデータの特性に応じて選択されます。

ビジネスではクロス集計分析やABC分析などといったユーザーの年代や傾向などの優先度を把握する分析手法が主流です。

しかし、データ分析で活用される手法は多くの種類があり、目的や状況に合った分析手法を選択することが重要です。取集したデータは何を知りたいのか、その目的を明確化しないと自社のニーズに合ったツールを選ぶのが困難になります。

そのため、まずが何を知りたいのかといった目的を明確にさせる必要があります。ここでは、データ分析の種類について詳しくご紹介していきます。

定性データ

定性データとは、数値化では読み取れない言葉で表現されたデータです。これは、個人の主観や感性に基づく情報であり、「強い/弱い、きれい/美しい」など、直接的には数値化しにくい特徴を持っています。

定性データは、マーケティングリサーチやコールセンターなどさまざまな分野で利用されています。例えば、コールセンターで顧客が製品に対する満足度や不満を述べる際の言葉や表現は、数値では表せない貴重な情報です。

コールセンターでの通話は録音を分析することにより、オペレーターの応対方法や顧客の反応を聞くことで、サービスの改善点を見つける手助けになります。定性データは企業で消費者の好みや行動を把握し、効果的な戦略を策定することが可能になります。

定量データ

定量データとは、商品の市場占有率や売上高などを数値として把握できる情報です。定量データは数値データであるため、時系列や年齢など顧客別に比較することが可能です。例えば、売上高やWebサイトのPVなどの数値化できるデータを表します。

定量データは、統計分析に利用され、客観的な事実に基づいた分析を可能にします。

具体的な数値として集計・計測されるため、客観的な分析や情報の加工が比較的シンプルに分析できるのが大きな強みです。定量データは、定性データと組み合わせて使用することで、より深い洞察を得ることができ、問題解決や改善策の策定に役立ちます。

構造化データ

構造化データとは、テキストの意味をメタデータとして持たせて、検索エンジンや他のプラットフォームがその内容を理解しやすくするための技術です。具体的には、HTMLのデータに意味を付与することで、検索エンジンがページの内容をより正確に把握できるようにします。

構造化データの目的は、検索エンジンがWebサイトのコンテンツをより深く理解し、検索結果での表示方法を向上させることです。例えば、飲食店や美容院などでは、営業時間や所在地などを構造化データとしてマークアップすると認知度が向上します。

構造化データとしてマークアップすることで、地域の顧客に対する認知度が向上し、集客力が増します。企業は、顧客からのレビューを構造化データとしてマークアップすることで、検索エンジンが検索結果に星評価を表示させることができます。

一次データ

一次データとは、調査目的に合った方法で独自に集めた情報のことです。一次データは調査の目的に特化していて、調査者が必要とする情報を自由に収集できるのが特徴です。

例えば、マーケティングリサーチで消費者の意見を直接聞くことで、より具体的で実用的な情報を得ることができます。企業はこの一次データで正確な情報に基づいた意思決定が可能です。

これにより、一次データはデータの収集過程において透明性が確保され、データの信頼性が向上します。

時系列データ

時系列データとは、時間の経過に伴って連続的または定期的に観測されるデータのことです。このデータ手法は、時間の流れとともに変動するデータの上昇と下降の動きといった時間的な関係を表すのが特徴です。

時系列データではトレンドや季節性などといったさまざまな成分や要因が影響します。例えば、ファッションブランドで季節ごとの売上パターンを把握します。過去の売上パターンから把握することで、在庫管理やプロモーション戦略を最適化したという事例があります。

このように時系列データは、企業が市場の変動に迅速に対応し、需要の予測や在庫の最適化を予測します。

質のデータ

質的データとは、調査や観測などで数値化できない情報を扱うデータの形式です。質的データは性別や血液型を選択するアンケート項目から結果を数値で表すことができないデータが分類されます。

この種類のデータは、自然な環境や人々の行動から直接収集されることが多いです。例えば、成績やアンケートなどの段階評価などを分析するのもその一つです。質的データの段階評価は、参加者の意見を数値化するだけでなく、結果を通じて深い洞察を得るための重要なツールとなります。

データ分析の流れ5ステップ

データ分析は、考えるようなデータを目的に沿って必要なデータを抽出し、整理を行う状況を黙らせることです。データ分析は目的を達成するために行うために、使用目的を明確にすることが重要です。

データ分析をする目的を決めなかった場合、分析の手順を間違えてしまい、大幅に遠回りして結果になってしまいかねません。まずは現状の課題を洗い出した上で目的を設定し、データ分析を始めることが大切です。

データ分析のプロセスは、限定データを扱うだけでなく、ビジネスの成果に結び付けるための戦略アプローチが求められます。例えば、「各展開の売上的な最大化」や「新規事業の成功」といった目的を定め、どのようなデータ分析を行うのかを考えます。

これにより、分析の結果がどのようにビジネスに貢献するかを具体的に示すことができます。データ分析で目的を達成するためのプロセスにはいくつかのステップを進めることが重要です。

ここでは、データ分析の流れ５のステップについて具体的にご紹介していきます。

目的の明確化

データ分析を進めていく上での次のステップは、現状を把握し分析の目的を明確にすることです。データ分析で目的を達成するには、まずは最終的なゴールを明確にしなければいけません。

最終的なゴールが明確になると、適切なルーターの検討やスケジュールの設計などが可能です。

具体的には、現状の課題を抽出し、その原因を特定し、改善策を提案することが求められます。目的が明確であれば、分析の結果をどのように活用するかが見えてきます。例えば、売上の向上を目指す場合、顧客の購買行動を分析することで、目標層の特定やマーケティング戦略の見直しが可能になります。

このようなことにならないために、課題の原因を考えて立てて、どのデータを収集する必要があるのか考えることが大切です。

目的の明確化は、データ分析のプロセス全体においても重要で分析に必要なデータの収集や、適切な分析手法の検討が容易になります。これにより、分析の効率が向上し、結果として得られるサイトの質も決まります。

データ分析を始める前に、解決したい課題や達成したい目標を具体的に設定することが重要です。データ分析の目的が明確になったら、次は目的を達成するための見通しを立てることです。

仮説の設定

データ分析を進める上での進め方のステップは、目的を達成するための仮説を立てることです。仮説を立てることで、分析の方向性が明確になり、データ収集や分析手法の選定が効率的に行えるようになります。

データ分析の目的が決まったら、その目的を達成するための課題を仮説を立てながら特定します。

例えば目的が「売上の最大化」で課題が「A商品の売上の減少」だとすると、売上減少の原因に複数の仮説が出てきたとき、その仮説の優先順位を決めることが重要です。売上減少の原因に複数の仮説を全て検証していては、人的なリソースが膨大にかかってしまいます。

データ分析をして課題を抽出していくことにより、複数の仮説の中から優先順位をつけていき、より確度の高い対策を絞り込むことが可能です。

しかし、仮説を立てる際の注意点として、仮説は単なる予測に留まらず、実際にデータを用いて検証可能である必要があります。

仮説が不明確であったり、検証が難しい場合、分析の結果が信頼できないものとなる可能性があります。また、仮説は柔軟であるべきで、データ分析の過程で新たな情報が得られた場合には、仮説を修正することも重要です。

そのため、客単価によるものなのか、それとも客数による減少なのかをデータ分析により絞った上で仮説の優先順位を決めることが必要です。仮説が立案できたら、次はそれを検証するために必要なデータを収集します。

データを収集する

データ分析を進める上での進め方のステップは、検証するために必要なデータを収集することです。仮説を検証するためにどのようなデータが必要で、どのような分析手法を行うのかを整理できたら次はデータを収集します。

データ収集の目的は、ビジネスに関する蓄積されたデータを分析し、正しい現状を認識することです。分析を通してデータを十分に取得できれば、より良い分析結果を得られます。また、収集したデータからビジネスに有用な上位を発掘する「マイニング」も欠かさずに行います。

データの収集方法の選定において、オンラインアンケートやインタビューなどが効果的です。

例えば、マーケティング戦略を立てる際に収集したデータをレポート作成やプレゼンテーションを行うことで、意思決定に貢献することができます。データを収集する際には、目的を明確にし、必要な情報を的確に把握することが求められます。

データ収集によって、自社の顧客が誰であるかの理解を深め、その情報を組織全体に広めることが可能です。データ分析の際には、グラフやチャートを用いることで、分析結果をより分かりやすく伝えることができます。これにより、関係者が迅速に意思決定を行えるようになります。

データ収集できたら、分析にかけて最初に決めた目的に対して効果があったかどうかを評価します。

データを分析する

データ分析でデータ収集後のステップは、実際にデータ分析を行います。データ分析はExcelやPower BIなどのITツールを用いて自動的に分析結果を返してくれ、さまざまなチャートで自在に視覚化することが可能です。

データ分析に関しては、目的と仮説に沿って収集・整理されたデータが揃ったら、適切な分析手法を選択して分析手法を選択して分析を実行します。例えば、顧客の購買行動のパターンを明らかにするためには「クラスター分析」を、売上予測を行うためには「ロジスティクス回帰分析」などを選びます。

データ分析を実施した後は、その結果を評価する段階に入ります。この段階では、分析結果が仮説を支持するものであるか、目的に対して有意義な洞察を提供しているかを検討します。

データ分析を効果的に行うためには、まず分析の目的を明確にすることが重要です。分析から得られた知見が実際のビジネス環境や問題解決にどのように応用できるかが大切なポイントです。

このようにデータ分析は収集したデータを適切に分析ができるようになると、マーケティング施策からユーザー体験の向上に至るまでの施策の立案が可能になります。データは経営の意思決定において貴重な資源であり、マーケティングから業務改善などといったビジネスのあらゆる場面で施策の最適化が図れます。

分析結果から意思決定につなげる

データ分析の最後のステップは、得られた分析結果を基に意思決定を行うことです。データを分析した結果から、どのような行動を起こすべきかを考え、経営に関する具体的な計画を立案します。そのためには、データには企業のKPIを含め、業務に関連する様々な数値情報が用いられます。

これらのデータをビジュアル化し理解することで、企業の戦略的な意思決定が可能となります。データ分析は計画から分析が実行すればそこで終了というわけではありません。分析したデータは社内のメンバーに報告し、本来掲げていた課題が解決されたかどうかを把握する必要があります。

社内のメンバーに伝えるには、専門知識を持たない方でもひと目で結果を把握できるようにグラフや表・地図などを用いて分析結果を可視化することが重要です。可視化には、Microsoft Power BIやTableauなどのBIツールが中心で、ダッシュボードの作成がシンプルに行えます。

データドリブンが企業の意思決定に活用される前は、これまで個人の勘や経験に基づいて意思決定する場合が多く、顧客や消費者のニーズを正確に把握することが困難でした。そこで、データ分析ツールを使用したデータドリブンであれば、状況に合った適切な行動が取れるようになり、企業が抱えるさまざまな課題を解決することが可能です。

BIツールは、迅速な意思決定を支援するため、実行した施策の結果をトラッキングする機能やデータ表現が非常に役立ちます。例えば、マーケティング戦略の見直しや新しい製品の投入タイミングの判断において、BIツールが示す洞察が大きな影響を与えることが可能です。

これにより、関係者はデータに基づく理由を簡単に理解でき、迅速な合意形成につながります。このようにデータ分析は、分析結果の後にデータドリブンのアプローチで主観的な判断ができるようになり、より客観的な意思決定を促進することが期待されます。

データを分析した後は、データドリブンを活用すれば信頼できる客観的なデータを集めて分析でき、意思決定をより早く的確に提案しやすくなるのがポイントです。

代表的なデータ分析の手法6選

データ分析は歴史が長く、さまざまな種類があるため多くのシーンで活用されます。データ分析の手法には多くの種類がありますが、代表的なものとしてクロス集計やクラスター分析などの手法が代表的です。

その中でクラスター分析はデータ分析の中でも多くの場面で使用される手法です。クラスター分析ではいろいろな特性を持つ個体から似たもの同士を集めてグループに分類します。

特に顧客層の特性分け分析や商品構成の分析などで使用することが多いのがその一つです。

データ分析は現在のビジネスシーンでますます重要性が増しており、どの手法を用いればよいか気になる方は多いのではないでしょうか。データ分析は解決したい課題によって、最適なデータ分析の手法は異なります。

データ分析手法は数多く存在しますが、解決したい課題からデータ分析の目的を明確し、それに合致した手法を選ぶことが大切です。ここでは、代表的なデータ分析の手法～選について詳しくご紹介していきます。

クラスター分析

クラスター分析(クラスタリング)とは、異なる種類のものが混在している集団の中から、互いに性質が似たものを集めて集団を作るという手法です。この手法は、データの中から似た特性を持つデータポイントを集めて、いくつかのグループ（クラスター）に分類します。

クラスター分析の主な目的は、データの構造を理解し、データの中に潜むパターンを発見することです。例えば、マーケティングで顧客の購買行動を分析し、似たような嗜好を持つ顧客グループを特定することで、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

果物で例えると、モモ・バナナ・ジャガイモを分析し「丸い：モモ・ジャガイモ」「甘い：モモ・バナナ」に分類されるといったことが挙げられます。

クラスター分析には、階層型と非階層型の2つの主要な手法があり、それぞれの手法に特徴があります。階層型クラスター分析は、データの数が少ない場合に適しており、デンドログラムを用いて視覚的にクラスターの形成過程を示すことができます。

階層型クラスター分析は、類似度が高いものから低いものへ自動的にクラスターが形成されていくため、クラスター数をあらかじめ決めておく必要がないことです。データ分析の結果は、樹形図(デンドログラム)として視覚化され、データ間の関係性を直感的に理解するのに役立ちます。

一方、非階層型クラスター分析は、特に大規模なデータセットに対して効率的です。非階層型クラスター分析は、あらかじめ指定したクラスター数に基づいてデータを分類する手法です。k-means法が代表的な手法で、事前に指定したクラスター数に基づいてデータを分類します。

非階層クラスター分析は計算量が少なく、膨大なデータ数を扱うことができる点です。取り扱うデータ数が増えてもクラスターの構造に問題が生じにくく、信頼性の高い分析結果を得られることも強みです。

そのため、階層クラスター分析では困難だったビッグデータの分類を非階層クラスター分析なら効率的に行えます。このようにビジネスではクラスター分析を用いて、顧客の購買履歴やアンケート調査で収集した意識や価値観に基づいて、顧客を類似したグループに分けることができます。

これにより、ターゲットマーケティングが可能になり、各セグメントに対して最適なマーケティング戦略を立てやすくなるのがポイントです。

クロス集計

クロス集計(クロス分析)は、データ分析の手法の一つで、複数の変数を組み合わせて集計を行う方法です。クロス集計の主な目的は、異なる質問項目の回答を組み合わせることで、データの中に潜む関係性やパターンを見つけ出すことです。

クロス集計は統計に詳しくない人にも分析結果が分かりやすいというのが強みです。クロス集計は最低でも2つ以上の項目の変数を組み合わせて集計することから、複数の項目を多面的に分析することができます。

クロス集計を行う際は、まず集計したい変数を選定し、それらを組み合わせて表を作成します。一般的には、2×2のクロス集計表がよく使用されます。

例えば、アンケート調査で性別と年齢層を掛け合わせて、「あるサービスに対して、全体では6割の人が満足していたが、満足度に男女差があり、女性では満足している人の割合が4割と低かった」と回答傾向を細分化して見ることができます。

アンケート調査でクロス集計を使用することで、単純集計では分からなかったグループ間での回答傾向の比較が可能です。これにより、特定の製品に対する興味や購入意欲の違いを分析することができます。

クロス集計を行う際には、Excelの「ピボットテーブル」機能を利用することが一般的です。この機能を使うことで、データの整理や分析が容易になり、視覚的に結果を確認することができます。具体的には、性別や年齢層、地域などの属性情報を用いて、特定の製品やサービスに対する反応を分析することができます。

ビジネスではクロス集計で単純集計では見落としがちな詳細な情報を可視化しやすく、経営やマーケティング業界において役立ちます。複数の変数を同時に分析することで、データの相関関係を明らかにし、より信頼性の高い結論を導き出せるのがポイントです。

このようにクロス集計は、データの可視化を通じて経営者やマーケティング担当者は、データに基づいた意思決定を行いやすくなります。

時系列分析

時系列分析とは、時間の経過に伴って収集されたデータを用いて、データの変動を分析し、将来の値を予測する手法です。時系列分析は時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」などの成分に分解し、将来の値を予測します。

特に小売業では、過去の売上データを基に将来の売上を予測するために時系列分析が用いられます。例えば、季節ごとの売上の変動を分析することで、特定の時期に必要な在庫量を適切に計画することができます。

小売業では時系列分析を用いることで、過去の売上データから季節性やトレンドを抽出し、将来の売上を予測することができます。トレンドは、時系列データにおけるもっとも基本的な要素の一つです。各要素はデータの上昇または下降の動きを指します。

トレンドを正確に理解することは、企業の成長や市場の変動などの大きな流れを把握する上で極めて重要です。企業の売上が年々増加している場合、上昇トレンドとして捉えられ、経営者やマーケティング担当者は維持または加速するための戦略が求められます。

時系列分析で消費者の購買履歴や行動パターンを時系列データとして解析することで、新しい商品開発やサービス提供の方向性を的確に判断できます。このように時系列分析は、過去のデータから未来のトレンドやパターンを分析し、より効果的な意思決定が可能です。

企業は時系列分析で将来の顧客の行動を予測し、顧客満足度を高めるための迅速な対応を行うことができるのがポイントです。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、購買データや位置情報などのビッグデータを分析して、情報同士の関係性を見つけ出す分析手法です。アソシエーション分析は、特定の条件下でのデータの関連性を探ることを目的としています。

例えば、小売店におけるセット買いを促進するための商品陳列もその一つです。POSデータから商品の傾向やアソシエーションルールを見つけ出し、セット買いされる商品を近くに陳列するなどして売上アップにつなげます。

アソシエーション分析の具体的な活用には、POSレジデータやECサイトの購買データなどを用いて、顧客がどのような商品を同時に購入する傾向があるかを分析します。アップセルは「よりグレードの高い商品を買ってもらうことがで、売上アップを図る手法のことです。

クロスセルは「ある商品を販売する際に、他の商品を一緒にすすめて売上アップを図る手法」を指しています。大量のデータを分析してデータ同士の関連性を見つけ出せば、店舗のレイアウトや商品の陳列を改善して商品の売上アップを狙えます。

アソシエーション分析は、企業が正確なマーケティング戦略を立案する上で重要な役割を果たします。具体的な数値によって自社の状況が可視化されるため、データに基づいた正確なマーケティング戦略を実施可能です。

データを活用したマーケティング戦略は、その後の効果測定も行いやすいため、改善施策を重ねて洗練させやすい点もメリットです。

データマイニング

データマイニング(Data Mining)とは、大量のデータから有用な情報やパターンを見つけ出す技術です。データマイニングの目的は、データ同士の関連性や予想される事象の発生確率を見出すことです。

データマイニングは、大量のデータに対して統計学やAIなどを駆使した分析を行い、何らかの知見を得るための活動です。「マイニング」は日本語で「採掘」と訳されており、大量のデータを鉱山に見立て、鉱山から知識という鉱物を掘り当てるイメージが由来となっています。

特に金融業界ではクレジットカードの不正利用を検知する目的でデータマイニングが活用されています。クレジットカードは多くの人々が日常的に利用するものであるため、日々膨大な利用履歴のデータが蓄積されています。

この大量に発生する利用データを分析し、過去の不正利用と類似したパターンを見つけ出すことで、クレジットカードの不正利用を早期に検知できるのです。例えば、クレジットカードの利用履歴から、特定のパターンを持つ取引を「不正」として分類することが可能です。

通常は月額で2万円程度しかクレジットカードを使わない利用者がいるとします。その利用者がある月だけで突然100万円近くクレジットカードを利用した場合、悪意のある他者に不正利用された可能性があると判断できます。

データマイニングによってその取引が不正である可能性が高いと判断されます。AIを活用したデータマイニングの手法であれば、複数のデータを参照・分析し、過去の法則に基づく総合的な判断を行えます。

このようにデータマイニングは顧客の購買傾向を分析し、ターゲットマーケティングを行うことで、効率的な販売活動が可能になります。膨大なデータからこれまで見落としてきたデータを掘り起こすことができるのが大きなポイントです。

ロジスティック回帰分析

ロジスティクス回帰分析とは、膨大なデータから異なるデータの関係性を比較・分析していく集計方法です。この手法は、与えられた説明変数(独立変数)から、特定の事象が発生する確率を推定することができます。例えば、オンラインショップでランディングページを経由した場合としなかった場合の購入確率を予測するとします。

・ランディングページを経由した場合のオッズ比が2.5である。

この結果は、ランディングページを経由した訪問者が購入する確率が、経由しなかった訪問者に比べて2.5倍高いことを示しています。そもそもランディングページとは、訪問者が最初にアクセスするページであり、訪問者の興味を引き、購入へと導くページのことです。

ロジスティクス分析でランディングページを分析したとき、購入行動に対して非常にポジティブな影響を与えていると解釈できます。

このようにロジスティクス分析は、広告経由やSNS経由・検索経由の中で最も購入確率の高い導線の予測ができます。ロジスティック回帰分析を用いることで、オンラインショップにおけるマーケティング戦略の効果を定量的に評価し、改善点を見つけることが可能です。

このようにロジスティック回帰分析は、ランディングページのデザインやコンテンツを改善することで、訪問者の購入意欲を高める施策を講じることができます。

他にも、単に購入の有無を予測するだけでなく、年齢や性別・地域などの属性による購入確率の違いを分析することで、ターゲット層の特定にも役立ちます。これにより、特定の顧客層に対して効果的なプロモーションを行うことができ、売上の向上につながります。

データ分析の運用事例5つを紹介

データ分析はDXの推進によりビッグデータやデータ活用に注目する企業が増えています。ビジネスでデータ分析を活用すると、数値の変動や傾向など自社に蓄積されたデータを分析できるようになり、業務の課題を発見することが可能です。

そのため、データ分析で見つかった課題を元に効果検証を重ねていくことで、売上の向上やコストの削減につながります。例えば、大手小売店ではPOSデータを分析し、商品の需要予測や在庫管理を行っています。

データ分析では、データの精度や品質が重要であり、適切なデータ管理や分析手法が重要です。

しかし、データ分析を導入を検討したい企業からすると、データ分析をどのように活用すればいいのか気になる方が多いはずです。経営上の課題を洗い出し解決する手段として、売上や顧客などのデータを活用する企業は少なくありません。

マーケティング分野や金融業界などにおけるデータ分析の活用は著しく、さまざまな業界で活かされています。ここでは、データ分析の運用事例について詳しくご紹介していきます。

小売業でのデータ分析

データ分析の運用事例の一つは、小売業でデータ分析が顧客の行動を理解し、売上を向上させるための重要な手段となっています。小売業は販売データ・顧客データなどの店舗データを分析し、さまざまな予測を可能にします。

例えば、セブンイレブンは全店舗のPOSデータを収集・分析し、チェーン全体の状況をリアルタイムに把握できる基盤「セブンセントラル」の構築が導入されました。各店舗のPOSデータを集め、分析用に加工・整形した上で加盟店や現場社員・本部社員などといったデータ分析ツールに応じて構築したデータマートに保存されます。

このプラットフォームは、全国約21,000店舗からのPOSデータや顧客データをリアルタイムで収集・分析することを可能にし、店舗運営の最適化につながっています。

セブンイレブンは、顧客の購買行動を分析するために、店舗内カメラや会員データを活用しています。これにより、顧客の動向を把握し、マーケティング戦略や商品展開に反映させることが可能となっています。

業務で目標を達成するためには、進捗状況のチェックや課題の有無を確認することが大切です。設定した目標に対する進捗率が把握できていない状態は、売上目標や経営目標の達成が困難になります。

そこで、データ分析ツールを導入すると、売上や在庫状況などの数字を予測することが可能です。データ分析を用いれば、売上目標に向けて現状では何がどのくらい不足しているのかが明確になれば、足りない部分を補うための的確な施策が立てられます。

このように小売業はデータ分析を導入して、膨大なデータから売上の予測やトレンドを把握し、適切な商品を適切なタイミングで提供することができます。

製造業

データ分析の運用事例の一つは、製造業でDXやスマートファクトリーの実現を目的に工場の生産性向上を対象としたデータ分析が行われていることです。製造業でデータ分析の導入背景には、深刻な人手不足が大きな要因として挙げられます。

日本の製造業は少子高齢化や若年層の就業減少により、労働力の確保が難しくなっています。このような状況下で、データ分析の導入は業務の自動化や効率化を図る手段として注目されています。

製造業ではデータ分析により、製造プロセスの各段階を詳細に把握し、無駄を排除することが可能です。現場でデータの有効活用ができるようになると、故障リスクの高い設備や製造プロセスのボトルネックになっている箇所を早期に特定できるようになります。

例えば、データ分析を活用することで、製造ラインの稼働状況や生産性をリアルタイムで把握し、問題が発生した際には迅速に対応することが可能になります。生産設備を効率的に管理することで、機械の不調や故障などの問題点を現場スタッフの経験則よりも早く発見することができ、業務効率化につながるのが強みです。

製造業でデータ分析を活用すると、精度の高い製造計画を迅速に立てることができます。向上や倉庫からデータを収集することにより、現場の稼働状況や製品の在庫状況などを可視化することが可能です。

これにより、製造業は機器の故障や部品交換タイミングが早期にわかるなど、最適な製造プロセスを構築することができます。製造プロセスはもちろん、製品の出荷時から出荷後のデータを収集・分析し、設計までにフィードバックすることで、品質の向上につながるのがポイントです。

オンラインショッピングでの活用

データ分析の運用事例の一つは、オンラインショッピングサイトでレコメンデーションシステムを導入し始めています。レコメンデーションは、顧客の購買履歴や行動データを分析し、個々のニーズに最適化された商品を提案する手法です。

従来ではオンラインサイトに顧客データがバラバラに管理されていることが多く、顧客のニーズと合っていない的外れ宣伝をしてしまうといった問題が起きるケースがありました。

一つは購買情報とメルマガ配信ツールが連携できていないことで、顧客の興味・関心がない商品をおすすめしてしまったりすることがよくあります。

そこで、ECサイトにデータ分析を組み合わせると、ユーザーのWeb行動履歴や購買情報などの多くの時系列データがリアルタイムで収集されます。

例えば、Amazonでは、顧客の購入履歴やレビューなどのデータを収集し、分析しています。Amazonでは「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という形で、関連商品を表示しています。

このデータを基に顧客の嗜好や購買パターンを把握し、パーソナライズされた商品推薦を行います。

特定の年齢層や購買履歴に基づいて、パーソナライズされたプロモーションを行うことで、リピート購入を促進する事例があります。顧客データを分析することで、異なる顧客グループを特定し、それぞれに最適なマーケティング戦略を展開することが可能です。

このようにECサイトは顧客データを詳細に分析できるようになると、どのページで離脱が多いかを把握し、サイトの改善に活用できるようになります。顧客の表面的な行動だけでなく、その深くにある心理や感情の理解をもとに得られた情報を活用すれば、ターゲットに対してより効果的なマーケティング施策を立てやすくなるのがポイントです。

金融業のデータ分析

データ分析の運用事例の一つは、金融業界への導入により株式市場やリスク管理の高度化が進んでいる点です。データを分析することで、顧客行動の予測や金融機関の戦略策定が可能となり、AIを用いた個別ニーズに合わせたサービスの提案も実現します。

金融業界は株式市場や金融市場の動きを見て、今後の経済の状況を分析することが不可欠です。日本国内・世界のどちらにおいても経済は従来に比べて不安定な状況が続いていて、自身で市場を把握することが難しいのが現状です。

そこで、データ分析を活用すると、金融市場に関するリアルタイムな知見を得ることができます。金融市場をリアルタイムでデータを分析すると、金融機関は市場の変動に即座に対応することが可能です。これにより、金融機関は顧客の取引や市場の動向を常に監視し、投資判断やリスク評価を迅速に行うことができます。

また、金融業ではセキュリティ面において重要な役割を果たしています。データ分析は、金融業界の取引における不正の検出や防止にも役立てられます。金融業界では顧客の膨大な個人情報を取り合っていることから、個人情報を流出させてしまえば信用問題に発展してしまいます。

そこで、金融業界にデータ分析を活用すると、膨大な取引データの中から異常なパターンを迅速に検出することが可能です。例えば、三菱UFJ銀行とラックが共同で行った実証実験では、AIによる不正取引検知の精度が94%に達したと報告されています。

これにより、金融機関は不正行為を早期に発見し、リスクを軽減することができます。

データ分析を用いたセキュリティ検知は、銀行業界において不正行為やサイバー攻撃からの防御において非常に効果的です。

このようにデータ分析は、不正行為の早期発見やリアルタイムで市場の動向を把握することで、顧客満足度を向上させることができます。

農業でのデータ分析

データ分析の運用事例の一つは、農業において効率的な経営や生産性の向上につながっています。農業経営者はデータ分析を通じて、作物の生育状況や気候条件・土壌の状態などをリアルタイムで把握できるのが特徴です。

作物の生育状況や土壌の状態が把握できると、適切な施肥や灌漑のタイミングを見極めることができ、作物の生産性を向上させることができます。例えば、AIによる画像解析で作物の生育状態を判断し、適切なタイミングで水や肥料を与えることが可能です。

これにより、農産物を大量かつ安定して生産できるようになるだけでなく、果物の精度を高めるなど、農作物の品質向上を実現することも期待できます。

また、近年ではスマート農業の導入で、農業従事者は環境負荷を軽減し、持続可能な発展に貢献しています。スマート農業では、センサーを用いて土壌の状態や作物の生育状況をリアルタイムでモニタリングします。

例えば、ドローンが撮影した画像をAIが解析し、病害虫の発生箇所を特定することが可能です農業用ドローンを用いた害虫防除では、ドローンが撮影した画像をAIが解析し、病害虫の発生が確認された場所だけに農薬を散布することができます。

これにより、従来の一面散布に比べて農薬の過剰使用を防ぎ、コスト削減にもつながります。今後、スマート農業におけるデータ分析技術はさらに進化し、より精密な害虫管理が可能になると考えられています。

このようにデータ分析は、気候や生育状態・土壌情報などのデータを分析し、必要な施肥量を正確に把握し、無駄な資源の使用を減らすことができます。データ分析を通じて、農業経営者は市場の動向を把握し、消費者のニーズに応じた作物の生産を行うことができるため、フードロスの削減にもつながるのがポイントです。

まとめ

本記事では、データ分析の特徴とおすすめのデータ分析ツールと活用事例について詳しくご紹介していきました。データ分析とは、さまざまな方法でデータを収集し、収集した大量のデータを整理から分類して後に分析するプロセスです。

データ分析とはビジネスにおいて、ビジネスや戦略マーケティング戦略を効果的に考え、リスクを軽減しながら新たなチャンスを見つけることができます。これまでは一定の経験や勘に基づいた判断だけでは適切な経営判断ができない可能性がありました。

そこで、データ分析によって得られた知見を元にれば、勘に基づいた推測を排除することが可能です。特に製造業界では、工場の運営データを分析することで、設備の故障を事前に予測し、メンテナンス計画を最適化することができます。

これにより、生産ラインのボトルネックを特定し、迅速に改善策を行うことが可能になります。データ分析は過去のデータを収集することで、顧客の行動や市場のトレンドを捉え、より効果的な戦略を立てることができるのが強みです。

データ分析は過去のデータを収集することで、顧客の行動や市場のトレンドを把握し、より効果的な戦略を立てることができるのが強みです。

データ分析するためのシステムやアプリケーションの設計から開発・運用には、幅広い知識と経験を持ったエンジニアが必要です。株式会社エイチビーラボではお問い合わせ、ベトナムに特化したオフショア開発サービスを提供しております。データの活用にお悩みの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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福井

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データ分析とは？おすすめのデータ分析ツールと5つの活用事例について解説

はじめに

データ分析とは

データ分析の種類

定性データ

定量データ

構造化データ

一次データ

時系列データ

質のデータ

データ分析の流れ5ステップ

目的の明確化

仮説の設定

データを収集する

データを分析する

分析結果から意思決定につなげる

代表的なデータ分析の手法6選

クラスター分析

クロス集計

時系列分析

アソシエーション分析

データマイニング

ロジスティック回帰分析

おすすめのデータ分析ツール

Tableau(タブロー)

Microsoft Power BI

Google Looker Studio

Salesforce

Oracle BI

データ分析の運用事例5つを紹介

小売業でのデータ分析

製造業

オンラインショッピングでの活用

金融業のデータ分析

農業でのデータ分析

まとめ

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