データ分析とは？業務での活用のメリットと導入支援サービスの紹介

データ分析の導入と活用により、企業は業務改善や顧客の拡大など、さまざまなメリットを得られます。しかし現状、多くの企業ではデータの分析・活用し得る環境を構築できていません。そこで本記事では、データ分析の概要や導入メリットについて解説します。併せて、おすすめの導入支援サービスも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？

今や「データ分析」は国内外問わずあらゆる業界で行われており、経営戦略の一環として導入している企業も多々あります。しかしその実、分析したデータをうまく活用できていない企業は少なくありません。これから取り組みを始めるにあたり、戦略的に有効活用できるよう、まずはデータ分析の概要と現状を把握しておきましょう。

データ分析の定義

データは英語の「data」、つまり「資料」「事実」「数値の集まり」などを意味します。日本では「情報」を指す言葉として用いられることもあります。つまりデータ分析とは、何らかの目的を達成するために、収集した情報を分析することです。

IT技術が進歩した現代において、データ分析のニーズはますます高くなっています。さまざまなITシステムがビジネスに投入され、あらゆるデータの収入が可能になったのも、ニーズが高まった理由でしょう。

自動的に膨大なデータを収集・蓄積できるシステムも多々ありますが、データは分析してこそ意味があります。どれほど膨大なデータを蓄積しても、それだけではビジネスに活かせないからです。

収集した情報を分析することにより、現状で自社が抱えている課題を抽出できます。また、どのような商品やサービスが売れ筋なのか、顧客が何を求めているのか、といったことも分析結果から導き出せるでしょう。

日本企業におけるデータ分析の現状

多くの日本企業では、すでにデータ分析をビジネスへ活かす取り組みが進んでいます。しかし、きちんと成果を出せている企業がある一方で、まったく活かせていない企業があるのも事実です。

どうしてデータ分析を有効活用できない企業が現れるのでしょうか。

その理由の1つとして、分析に対する費用対効果上の懸念を組織が抱いている、ということが挙げられます。つまり「もし満足いく結果が得られなかった場合、膨大な時間や費用が無駄になってしまうのではないか？」といった懸念が枷となり、企業はデータ分析に対し二の足を踏んでいると考えられます。

また別の理由として、組織で扱うデータの量が膨大になりやすい、という点があります。もちろん、企業によって扱うデータ量には違いがありますが、あまりにも多い場合は社内情報を正確に把握できません。つまりは、システムハードウェアの面でも課題があるのです。

こうした理由が重なり、社会全体では、今一歩データ分析の活用が進んでいないのが現状です。とはいえ、先述した通りデータ分析の活用は企業に多大なメリットをもたらし、可能性も広げてくれます。これを機に、本格的な活用を検討してみてはいかがでしょうか。

企業に役立つ分析手法

一口に分析といっても、さまざまな手法があることをご存じでしょうか。データ分析の手法には、主に「時系列分析」や「決定木分析」などがあります。ここでは、代表的なこれら2つの分析手法を取り上げ、それぞれのメリットを解説します。

時系列分析

過去のとき系列データを分析し、未来を予測する手法です。「時系列データ」とは、時間の経過とともに変化する情報をいいます。例えば、家具店の売上や加齢に伴う死亡率、毎日変動する株価などが挙げられます。

時系列分析には、「非季節手法」と「季節手法」の2種類があります。前者は時期的な要因を含まないデータを用い、後者は季節的な要因を含みます。非季節手法はさらに、「シングル移動平均法」「シングル指数平滑法」「ダブル移動平均法」「ダブル指数平滑法」などの分析手法に細分化できます。

季節手法においては、「加法型季節平滑法」と「積乗型季節平滑法」といった手法が代表的です。ほかにも、ある時点における関係性が将来的に継続すると仮定して予測を行う「ARIMAモデル」や、変量と係数を用いて予測する「重回帰分析」などがあります。

時系列分析の活用メリット

直近の傾向データだけで分析を行っても、有益な未来予測にはつながりません。過去の傾向をしっかりと反映して分析すれば、説得力のある予測が可能です。

期間や季節性を考慮した、データ変動の傾向を予測できるのは大きなメリットと言えるでしょう。例えば、「8～9月は毎年売上が3割増しになっているから、在庫を増やして大々的にキャンペーンを打とう」といった計画を立てられます。また、顧客の属性で販売数の傾向を把握したり、新たに発売する商品の販売傾向を予測したりすることも可能です。

このような理由から、時系列分析は新規事業を展開するときや、新製品の開発・販売といったシーンで活用されています。具体的な販売方法のプランも立てられるほか、エネルギーの需要予測にも活用できます。

決定木分析

決定木分析も、データ分析でよく用いられる手法の1つです。「ディシジョンツリー」「分類木分析」「回帰木解析」などと呼ばれることもあります。

決定木分析を行う際は、紙やパソコンのモニター上に図を展開することがほとんどです。この手法では、1つの原因からいくつもの仮説を立て、何通りもの予測を行います。図にすると、1つの原因からいくつも枝分かれしたように見えるため、上記のような名称で呼ばれています。「もしこれが〇〇だったら」「仮にあれが〇〇なら」と、いくつも仮定を立てながら分析を行うため、今までまったく思い浮かばなかった可能性を見出すことへもつながるでしょう。

ビジネスシーンにおいては、マーケティングリサーチやリスクマネージメントなどでよく用いられています。また、近年ではデータサイエンスの分野でも活用が進んでいます。

決定木分析の活用メリット

決定木分析を用いれば、購入履歴などから消費者の行動を予測可能です。つまり、自社の製品やサービスに関心がある人、または購入を期待できるターゲット層を分析していけるのです。

ターゲット層が明確に把握できれば、それだけ具体的な施策を打ち出せます。例えば、分析結果から20代前半の女性がターゲット層だとわかれば、20代前半の女性にだけは確実に訴求するようなプロモーションを、集中的に展開し得るのです。

また、分析の過程で枝分かれしていく中で、自社製品に興味を持つ人とそうでない人との分岐点も確認できます。興味を持つか持たないかの分岐点を把握することで、「興味を持たない層を、ポジティブ層へ誘導する」ための具体的な対策なども実施しやすくなるでしょう。

導入をアシスト「データ分析パッケージ」の紹介

「データ分析パッケージ」は、株式会社ナレッジコミュニケーションが提供しているAIソリューションです。前項で紹介した分析手法を用いており、本格的にデータ分析を導入したい企業におすすめのツールです。

3つのステップで簡単に導入・運用を行えることが特徴です。ステップ1はデータ分析スタートパッケージ、ステップ2が本番導入支援、ステップ3は自社活用支援と別れています。導入時におけるサポートはもちろん、本格的に運用が始まってからも支援を受けられるのは、大きなメリットと言えるでしょう。

プランは、「クイックプラン」と「カスタムプラン」の2つが用意されています。プランごとに提供されるサービスの内容が異なり、自社にマッチしたものを選択可能です。カスタムプランを選んだ場合、自社が抱える課題の設定からモデルの構築まで、トータルでサポートしてもらえます。これなら、初めて導入する企業でも安心できるでしょう。

まとめ

データ分析の導入により、自社が抱えている課題の抽出や改善、新規顧客の獲得など、さまざまなメリットを得られます。特に株式会社ナレッジコミュニケーション提供の「データ分析パッケージ」は、主要な分析手法を押さえたうえで手厚いサポートも用意されており、容易にデータ分析を導入できます。この機会にぜひ、導入をご検討ください。