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データ分析とは？何を解決できる？どう進める？目的や手法、メリットを徹底解説！
近年、業種を問わず DX や IoT 化が推進されています。それに伴い、企業としての意思決定のために使えるデータの種類も量も爆発的に増加していると感じる方も多いのではないでしょうか。デジタル化によって得たデータは、スピーディ、かつ適切に分析、解析すれば新しい事業の開発、業績の向上に役立てることができます。
本記事では、データ分析のメリットや代表的な手法、企業で簡単に取り入れられる導入手順をご紹介します。データ分析の実施を考えている方は、本記事を参考に、自社でどのような活用ができるかを考えてみてください。
データ分析とは？
データ分析とは、必要なデータを収集して、適切な形に編集・整理し、分析や解析を行うプロセスです。データ分析は、データ収集の段階から始まっており、分析方法から逆算して適切なデータの種類と量を見極める必要があります。
データ分析は、情報をより深く分析して事業の発展に役立てられるほか、新たな付加価値の創出・獲得や、イノベーションを推進するための組織や人材づくりにも貢献します。
なぜデータ分析が必要？
データ活用が広く必要とされている理由は、AI やロボット、ビッグデータなどのデジタル技術が急速に発達している背景が挙げられます。これらの技術は、事業モデルや自社のサービスを大きく変える力を持っていると期待されています。
経済産業省や総務省といった政府の省庁でも、データ分析を含む「データ活用」を積極的に促進しています。例えば経済産業省は、経営層に向けたデータ利活用のガイドブックで、以下のようにデータの活用は経営戦略や事業戦略において極めて重要な要素だと述べています。
（前略）データの利活用が企業の成長力や競争力を大きく左右する時代になりつつあるといえる。そのため、今日の企業にとって自社のデータのみならず、他社が保有しているデータも積極的に活用していくことは、経営戦略・事業戦略上、極めて重要な要素となっている。
事業モデルを変えるほどのデータの利活用を推進するためには、まずは適切なデータが必要です。つまり、事業の変革を起こせるような技術を利用するには、データの収集と活用が欠かせません。そのため、データ活用の土台である、データ分析が必要とされているのです。
実は身近なデータ分析の例
身の回りでも、データ分析を用いたサービスが数多く存在します。
- EC のレコメンド商品
- 天気予報
- 電子カルテ
EC のレコメンド商品を例に、データがどのように活用されているのかを紹介します。
EC サイトを見ている時に、欲しい商品が「おすすめ商品」として出てきたことはありませんか？これは、閲覧者の性別や年齢、検索履歴などのデータを基に、AI がその人が欲している商品を予測しているため、その人の嗜好に合わせた商品を広告できるのです。
例えば、30 代の男性が最近スポーツ用品を検索した場合、AI はその情報を基にスポーツ用品の「おすすめ商品」を表示するでしょう。これにより、広告主が効率的に、商品を欲している顧客に届けることができます。
また、気象予報では、気温、湿度、風速などの地理的データを解析して、正確な天気予報を提供します。医療の電子カルテでは、患者の病歴や検査結果をデータベース化し、診断や治療の精度を高めます。
以上のように、データ分析は多くの産業で事業活用されており、その効果は計り知れません。
データ分析の 6 つのメリット
データ分析を行うと、以下の 6 つのメリットが得られます。
- 顧客のニーズをより正確に把握
- 需要予測の精度向上
- ビッグデータに基づいた経営判断
- 事業課題を迅速に解決
- 自社の状態を客観視
- 未知の課題を見つけられる
顧客ニーズをより正確に把握
データ分析によって企業は顧客ニーズをより精緻に把握し、マーケティング戦略を効率的に展開できます。具体的には、顧客の行動パターン、購買履歴、閲覧履歴など多角的なデータを統合し解析することで、高度な顧客理解が可能になります。
例えば、EC サイトでの顧客行動データを解析することで、30 代女性が美容製品に高い関心を持っていると判明した場合、その情報を用いて美容製品に特化したメルマガや広告を展開することができます。
このようなデータ駆動型のアプローチにより、企業は ROI（投資対効果）を高めることができます。
需要予測の精度向上
データ分析を活用することで、需要予測の精度が格段に向上します。この精度の向上は、製造量の最適化、人員配置の効率化、そして廃棄コストの削減に直結します。多くの企業が勘や過去の経験に依存して需要予測を行っていますが、これは多くの場合で不正確でありリスクが高い方法です。
データ分析を導入することで、需要に影響を与える以下のような多様な因子を総合的に評価し、より確実な予測が可能になります。
- 季節
- 経済状況
- 消費者行動
結果として、事業の効率と収益性が大幅に向上する可能性があります。
内部リンク：需要予測記事
ビッグデータに基づいた経営判断
AI によるデータ分析を駆使することで、ビッグデータに基づいたより精緻な経営判断が可能になります。まだまだ一部の経営者は、自社のデータに限定して経営判断を行っている場合があります。しかし、そのようなアプローチではデータサンプルが不足しており、信頼性の高い判断が難しいです。
ビッグデータを活用することで、業界全体や市場動向など、より広範な情報に基づいた経営判断が可能となります。AI の高度な分析能力により、複雑なビッグデータから有用なインサイトを抽出でき、経営の効率と精度を大幅に向上させることができます。
事業課題を迅速に解決
データ分析を活用することで、事業課題の特定と解決が格段に迅速化します。
従来は、売上減少の原因を特定する際でも、各部門からの報告を待つ時間が必要だったかもしれません。しかし、データ分析を導入することで、リアルタイムでの売上データや顧客行動データを分析し、どの商品カテゴリや販売チャネルが低パフォーマンスであるかを即座に特定できます。
AI の高度な分析能力を使えば、これらのデータからさらに深いインサイトを得ることが可能です。例えば、特定の商品が売れない原因が価格設定にあるのか、それともマーケティング戦略に問題があるのか、といった具体的な因子を明らかにできます。
このようにデータ分析と AI を活用することで、どの課題に優先的に取り組むべきかが明確になり、計画の策定から実行までをスムーズかつ効率的に進めることができます。
自社の状態を客観視
データ分析を活用することで、自社の状況をより客観的に評価することが可能になります。
例えば、従来はマーケティングチームが手動で顧客満足度を分析する際、チームメンバーの個々のバイアスが結果に影響を与える可能性がありました。一方で、データ分析では、過去の顧客フィードバックや購買データを基に、バイアスなく顧客満足度を計算します。
このデータ分析は、属人的な要素を排除し、一貫性のある結果を提供します。具体的には、AI が分析した顧客満足度データを基に、どの商品ラインが改善が必要なのか、またはどの地域での販売が低迷しているのかといった、会社全体の状況を客観的に把握することができます。
未知の課題を見つけられる
データ分析によって、企業はこれまで気づかなかった未知の課題を発見する可能性が高まります。具体的には、従来は注目されていなかった顧客のオンライン行動データや製品の使用状況データを分析することで、新たな課題や機会が明らかになる場合があります。
例えば、自社のウェブサイトのユーザー行動データを分析した結果、特定のページやタイミングでの離脱率が高いことが判明した場合、そのページのデザインやコンテンツに問題がある可能性が高いです。このような新たな課題を発見することで、「何をしたら良いのかわからない」という状況を解消し、具体的な改善策を速やかに実施することができます。
データ分析の 6 つの代表的手法
データ分析には多くの手段があります。ここでは、代表的な分析手法を 6 つ解説します。
- 回帰分析
- 因子分析
- 主成分分析
- ダイアグラム
- 決定木分析
- アソシエーション分析
回帰分析
回帰分析は、特定の結果がどのような要素に影響されているかを明らかにする手法です。結果に影響を及ぼす因子が一つの場合は「単回帰分析」、結果に及ぼす因子が複数ある場合は「重回帰分析」といいます。
例えば、企業の売上が上がった月と下がった月があります。その理由を知りたい場合、天気、季節、広告活動など、多くの要素が影響している可能性があります。これらを一度に考慮して分析する場合、「重回帰分析」と呼ばれる手法が用いられます。
この手法は、どのマーケティング施策が売上に最も寄与しているのかを明確にするために非常に有用です。
因子分析
因子分析はデータセット内の共通の因子を特定するための手法です。
例えば、顧客が製品を購入する際の動機や、製品に対する満足度の要素を明らかにすることができます。ある製品がなぜ人気なのかを知りたいとき、価格、品質、デザインなど、多くの要素が影響している可能性があります。この分析により、顧客が何に価値を見い出しているのかを理解し、それに基づいて施策を考えることが容易になります。
回帰分析が「何が結果に影響を与えているか」を調査するのに適しているのに対し、因子分析は「多くのデータに共通する要素は何か」を明らかにするのに有用です。
主成分分析
主成分分析は、複雑なデータを簡単に理解できる形に変える手法です。具体的には、多くの要素（変数）が絡み合っているデータを、少数の要素にまとめることができます。
例えば、健康診断で「体重」と「身長」の 2 つのデータがありますが、これらを一つの指標、すなわち「BMI（体格指数）」にまとめることで体格の傾向を知ることができます。このようにして、多くの情報を簡単な形に変換することで、データの解釈が容易になります。
この手法は特に、多くの要素が関わるビジネスの問題解決に有用です。例えば、顧客満足度を高めるためには、価格、品質、サービスなど多くの要素が影響を与えます。主成分分析を用いると、これらの多くの要素を「顧客満足度」という一つの指標にまとめ、効果的な改善策を考えることができます。
管理図
管理図は、データのばらつきを視覚的に理解するためのツールで、特に品質管理の分野で頻繁に使用されます。管理図を用いることで、データのばらつきが通常範囲内なのか、それとも異常な状態なのかを判断することが容易になります。
例えば、製造ラインで作られる製品の大きさが一定でない場合、管理図を用いてそのばらつきを分析することができます。異常なばらつきが見られた場合、製造プロセスに問題がある可能性が高く、即時に改善策を講じることができます。
決定木分析
決定木分析は、データを分類するための直感的な手法で、Yes/No の質問や数値の大小でデータを分けていきます。この手法は、大量のデータを人が理解しやすい形にまとめる際に有用です。
例えば、顧客が製品を購入するかどうかを予測する際、年齢、収入、過去の購入履歴など多くの要素が影響を与えます。決定木分析を用いると、これらの要素を基に簡単な Yes/No の質問で分類し、購入する可能性が高い顧客を特定できます。
ただし、決定木分析は比較的単純な手法であるため、高度な分析には限界があります。また、過学習と呼ばれる問題に陥りやすいため、データの質と量への注意が必要です。あくまで、人が理解しやすいデータにまとめる手法として捉えると良いでしょう。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、膨大なデータを基にして、データ間の関連性を見つけ出す手法です。これを活用すると、「〇〇ならば △△ の可能性も高い」といった傾向まで掴むことができます。
アソシエーション分析で有名なのが、バスケット分析です。バスケット分析では「商品 A を購入した人は商品 X も購入する可能性が高い」という傾向を掴み、併せ買いされやすい商品を特定します。マーケティングでよく利用されている手法です。
アソシエーション分析は膨大な学習データが必要であるため、ビッグデータと AI を活用します。ここで利用するビッグデータの質は、分析結果の精度に大きく影響します。より正確に分析するためにも、ビッグデータは慎重に選定・構築しましょう。
データ分析の流れ
データ分析は一般的に、以下の流れで行われます。
- データ分析の目的を明確化する
- データを収集する
- データを処理する
- データを分析する
データ分析の目的を明確化する
データ分析をする際には、目的を明確にすることが重要です。目的が明確になると、収集すべきデータや分析手法がおのずと決まります。
例えば、製品の売上向上が目的であれば、過去の売上データや顧客の購買履歴などが重要なデータとなります。
目的が曖昧なまま進めてしまい、途中で方向転換などしてしまうと、収集したデータや実行した分析が無駄になってしまいます。そのため、実行に移す前に目的は明確にしておきましょう。
データを収集する
目的を明確化した後、それに応じてデータを収集します。社内で蓄積していたデータが利用できそうであれば、積極的に活用しましょう。売上向上を目的とする場合、顧客の年齢や地域、購買頻度など多角的なデータを収集することが有用です。
また、データは無闇にたくさん集めれば良いというわけではありません。質や量、バランスが一つでも欠けてしまうと精度の低いシステムになるため、予めどのようなデータを収集するのかを決めておきましょう。
データを処理する
収集したデータは、分析手法に基づいて適切な形に処理します。具体的には、生データを表やグラフにしたり、異常値や欠損値を取り除いたりします。他にも、年齢データが一部欠損している場合、そのデータを平均年齢で補完するなどの処理が必要です。
しかし、必要なデータまで誤って取り除いてしまうと、分析結果が大きく変わってしまう可能性があります。そのため、データ処理はデータに知見のある人が行うようにしましょう。
データを分析する
データが整理された後、どのような手法で分析を行うかを決定します。この選定は、最初に設定した目的に密接に関連しています。
例えば、売上向上が目的であれば、回帰分析を用いて各要素が売上にどれだけ影響を与えているかを調査することが一例です。
そして、選定した手法で分析を行います。この際、データを訓練データとテストデータに分けることが一般的です。例えば、回帰分析を行う場合、70%のデータを訓練データとしてモデルを作成し、残りの 30%でそのモデルの精度をテストできます。
テストが終わったら、その結果を評価します。この結果が目的に対して有用であるかどうかを判断し、必要ならば手法の調整やデータの追加収集を行います。そして、分析結果を基に具体的な改善策や戦略を策定します。
まとめ
本記事では、データ分析のメリットや手法、手順をご紹介しました。
データ分析は、デジタル化が進む現代で企業が生き残るために避けて通れない道です。適切なデータ分析により企業の進む方向性を定め、企業の価値を高められれば、多くの恩恵を受けられるでしょう。
もし社内にデータ分析を行える人材がいない場合は、データ活用の専門会社に分析を依頼しても良いでしょう。データ分析を外注する際は、自社のデータを安全に最大限活かせるよう、信頼できる専門会社に任せるようにしてください。
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