IT技術の発展に伴い、企業は膨大なデータの取得と蓄積が可能になりました。そこで次に問題となってくるのが、それら膨大なデータをどのように活用していくかです。本記事ではデータ分析の主な手法と、そこにおけるAIの有用性について解説します。自社のデータ活用に課題を抱えている企業担当者の方は、ぜひご覧ください。
現代社会においてデータ分析が必要な理由
データ分析が活用されている領域としては、経営戦略の策定やマーケティングなどが挙げられます。では、そうしたビジネスの現場において、なぜデータ分析が必要とされているのでしょうか。
現代社会における消費者の間では、商品購入前にインターネットで情報を検索し、多様な選択肢の中から希望に合った商品を選ぶのが当たり前となっています。つまり現代の消費者は、その消費活動において非常に多くの可能性を持ち、その分だけ購買活動も複雑化していると言えるでしょう。
このような中、企業が競合他社との差別化を図りつつ安定的な利益を上げていくには、市場ニーズや競合商品の動向、ターゲット層の顧客属性など多様なデータを分析し、それに沿ったサービスを提供していかなければなりません。データ分析は、このように複雑化した社会に適切なサービスを提供し、自社の利益を高めていくための手段として、今まで以上に重要視されているのです。
データ分析の対象範囲は多岐に渡ります。例えば「競合商品の動向や地域特性」「ターゲット層の選定」「年齢・性別・職業などの顧客属性」「製品や各地域における売上データ、商談発生件数、商談成約までのプロセス、また商品の仕入れ」などが挙げられます。
こうした多種多様なデータをいかに有効活用できるか。これがビジネス成功のカギとなることは、もはや現代のビジネス社会における共通認識といってよいでしょう。
データ分析をすることで得られるメリット
データ分析の活用範囲は多岐に渡るため、そこで得られるメリットもさまざまです。以下では、データ分析がもたらす主なメリットを紹介します。
問題点の洗い出しと将来性を予測できる
データ分析の主なメリットとしては、自社が抱える問題点の洗い出しや、将来性の予測を可能にすることが挙げられます。データを分析することで、自社のボトルネックになっているものが明確化され、改善へのヒントが得られます。また、豊富なデータの分析により不確実な情報の確度を高められれば、将来の需要予測などにも活用できるでしょう。
ビジネス戦略に活かしスピーディーな決断ができる
上記のメリットと関連して、データ分析はビジネス戦略に活用でき、迅速な経営決断の助けとなります。データ分析は企業や組織の現状を「見える化」するため、経営者は自社の問題点を正確に把握し、ピンポイントで改善策を立案できます。データという根拠に基づくビジネス戦略は周囲の理解も得やすく、勘や経験などに頼った戦略よりも堅実な結果をもたらすでしょう。
データ分析で注意すること
データ分析の正確性や効果を高めるためには、いくつか注意すべきポイントがあります。ここでは、データ分析における注意点を紹介していきます。
目標を掲げたデータ分析を心がける
データ分析をするうえでは、目標を明確にすることが大切です。データ分析はあくまで目標達成の手段であり、それ自体がゴールではありません。目標や狙いが曖昧なままデータ分析をしたところで、その分析は芯がぼやけたものになってしまい、かえって現場の混乱を招きかねません。
したがって、データ分析をする際は、「何のためにこの分析を行うのか」をあらかじめはっきりとさせておきましょう。また、データ分析の実施に際しては、ときに仮説に応じて分析の種類や手法を変える柔軟性も必要です。
データに偏りをもたさない
データ分析は当然ながら、データに基づいて行われます。そのため、偏りや不正確性のあるデータを使った分析は、自然と信憑性を欠いたものになってしまうでしょう。例えば、分析結果が実情に沿わないものになったり、可視化できていない課題や問題を見落としたりすることが懸念されます。
データに偏りを生じさせないためには、自分の主観や手法にこだわりすぎないことが大切です。無意識に主観的なバイアスが働いてしまうことも多いため、ときには周りの意見を聞きながら作業を進めるとよいでしょう。
ビジネスで使用される代表的なデータ分析方法
データ分析と一口にいっても、実際には多様な手法があります。以下では、ビジネスで使用されている代表的な分析手法について紹介していきます。
アソシエーション分析
「アソシエーション（Association）」とは、「連想」や「関連」を意味する言葉です。「アソシエーション分析」は、その名の通り、各データの間にある隠れた関係性を見つける分析手法をいいます。アソシエーション分析の有名な事例としては、「おむつとビールは同時購入されることが多い」といった話が挙げられます。
クロス集計分析
「クロス集計分析」は、主にアンケート集計などで活用される初歩的な分析手法です。アンケートは通常、「男性ですか/女性ですか」「香水を使いますか/使いませんか」など、複数の質問項目で構成されていますが、各質問を個別に集計するだけでは、あまり価値のある情報にはなりえません。しかし、クロス集計分析を用いて各質問項目への答えをかけ合わせることで、「女性の○%は香水を欲しがっている」というように、より有意義な情報を得ることが可能になります。
ロジスティック回帰分析
「ロジスティック回帰分析」とは、ある事象の発生確率を予測する分析方法で、結果は0から1の間の数値で表されます。ロジスティック回帰分析においては、1つの事象に対し「はい/いいえ」の答えで集計することで、事象の発生確率を予測できます。あるいは、結果から原因へと逆向きに辿り、その結果を生み出した個々の要因を把握することも可能です。
バスケット分析
「バスケット分析」は、アソシエーション分析から派生したデータ分析手法です。ここでいう「バスケット」とは要するに「買い物かご」のことで、ユーザーが購入した商品間の関連性に限定して分析します。バスケット分析は「商品Aを購入した人は、商品Bも併せて購入しています」といったように、レコメンドなどで活用されています。
ABC分析
「ABC分析」は、各商品に付随する「売り上げ」「コスト」「在庫量」などの諸要素を分析することで、その商品の自社における重要度をランク分けするために用いられます。ABC分析によって、企業は自社が抱えている商品の価値を見える化し、売れ筋商品や死に筋商品を明らかにできます。これにより、企業は自社が取り組むべき課題や改善点を見つけやすくなるのです。
クラスター分析
「クラスター分析」とは、さまざまな属性を持つデータグループの中から、特定の性質を共有している集団をさらに抽出・分類する手法です。例えば顧客データなら、ある商品を購入した消費者グループを、年齢や性別などに応じて細分します。これにより、企業は顧客に対する理解を深められ、よりパーソナライズした商品の提供が可能となります。
データ分析でAIを活用する
上記で挙げたようなデータ分析は、何も人間が手ずから行う必要はありません。ディープラーニングによる高度な学習能力と情報処理能力を持つAIをデータ分析に用いれば、人間では手に負えないようなビッグデータの分析も可能です。
またAIは、ほかにも音声認識や画像認識、自然言語処理機能などを有するため、非構造化データでも問題なく分析できます。例えば、画像認識能力に優れたAIに店舗内のビデオ映像を分析させれば、店舗に来訪した顧客の性別や年齢層といった分布を自動で調べられるでしょう。
AIをデータ分析で活用する事例と方法
では、AIを用いたデータ分析は、実際にどのように活用されているのでしょうか。具体的な事例を見ていきましょう。
IT・デジタルマーケティングの分野でのAI活用
デジタルマーケティングの分野でAIを活用することで、企業は顧客データを基にターゲット層を分析し、顧客にパーソナライズした対応ができます。また、こうした煩雑な作業をAIに代替させることで、省人化を図りつつ業務効率の向上も可能です。実際にチャットボットにAIを導入し、カスタマーサービスの充実や自動化に取り組むIT企業も増えてきています。
商品の品質管理でAI分析を活用する方法
AIは、商品の品質管理などにも活用できます。例えば、画像認識能力に優れたAIを検品作業に取り入れることで、人の目視による作業が不要となるうえ、品質の向上と安定化を図れます。これにより業務効率が上がることはもちろん、ヒューマンエラーの防止も期待できるでしょう。
医療分野で活躍するAI分析
AIの画像認識機能は、医療分野においても大きな活用可能性を秘めています。例えば、AIにCTやMRIなどの画像診断をさせることで、病院は医療従事者の負担を軽減しつつ、患者の健康状態を確認できます。
ほかにもこうしたAI診断の応用性は幅広く、「患者の生活習慣に関するデータを基に生活習慣病の罹患リスクを予測する」「脳のMRI画像データから軽度認知症の兆候を発見し早期治療に役立てる」など、多様な病気への対応に活用できます。
まとめ
データ分析は企業の課題を明確化し、ビジネス戦略に有効なヒントをもたらしてくれますが、人の手で行うには限界があるため、AIの活用が推奨されます。株式会社ナレッジコミュニケーション提供の「データ分析スタートパッケージ」なら、AIを用いたデータ分析のクイックスタートが可能です。ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。
