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DXの推進が加速する中、ビジネスの様々な意思決定の局面において、データ活用の比重が非常に重くなてきています。データを活用する上で、データ分析にどんなメリットがあるのか？より効率的なデータ分析にするために押さえるべきポイントはどんなものがあるのか？を知ることで、データの質は大きく変わってきます。
そこで今回はデータ分析について、概要やメリット、分析の際のポイントなどを解説していきます。また、最後に成功事例も一緒に紹介するので、実際の活用も想像しやすいかと思います。ぜひ最後までご覧ください。
データ分析（Data Analysis）とは、様々な方法で大量のデータを収集し、整理や加工、取捨選択を行い、最終的に情報を抽出して分析を行うことです。
データ分析はビジネス、科学、政府、医療、エンジニアリングなど、幅広く応用されていますが、特にビジネスでの活用範囲は広く、経営、財務、営業、売上、人事などその活用は多岐に渡り、大きな影響力を持っています。企業での使用シチュエーション例は以下の通りです。
・経営・売上分析
・在庫管理
・人事分析
・財務分析
・競合分析
・将来の予測
データ分析を行う目的は、収集したデータから有用な情報を取得し、保存している過去のデータと照らし合わせて、現状の理解と将来の予測を経て、ビジネス上の意思決定をサポートすることです。適切なデータ分析を行うことにより、信頼度の高い予測が立てられ、市場や競合の把握、顧客ニーズの理解、課題の発見、正確な意思決定などが可能となります。
また、近年のインターネットの普及により、多くの製品・サービスが誕生しました。人々のニーズが満たされやすくなった一方、ニーズは見えづらくなりましたが、この潜在化したニーズの掘り出しにもデータ分析が役立ちます。今や、実現性の高いビジネスを行うには、データ分析が欠かせなくなっています。
よく似ているとして挙げられる「データ活用」は、データをビジネスに役立てるためのものです。データ分析との違いは、データ分析はデータによって得られた結果をもとに考察をするプロセスですが、データ活用は継続的にデータを活用することで業務効率や生産性を向上し、マーケティング戦略や利益の向上を目指すプロセスであるという点が、違いと言えます。
ここまで解説してきたように、データ分析はビジネスの「意思決定のサポート」が大きな役割の1つとなっています。そのほかにも収集したデータから分析・抽出を行うことで出てくるメリットを紹介します。
・意思決定のサポート
データ分析を行わない場合、確実性が低く、再現性が不確定なまま意思決定が行われてしまいます。データ分析を行うことにより、より客観的な分析結果を得ることができるため、それらの結果を通じて製品・サービス開発、ビジネス戦略の策定、マーケティング戦略、資金についてなど、合理的に意思決定を行うことができます。また、過去の分析とも照合することが可能で、データ分析は様々なデータに基づいた考察を行うことができます。
・課題やニーズの新たな発見
データ分析を行うことで、顧客の行動や趣向パターンなどを分析し、今まで見えてこなかった新たなニーズやビジネスチャンスを発見できる可能性があります。データにより売上の予測や傾向の把握、在庫管理を行い、それらを基に製品・サービスの改善を積み重ねて行くことで、売上や顧客体験の向上に役立てることができます。
・現状把握が可能
自社の市場での立ち位置や、強みや弱み、これまでの売上傾向や将来の予測など、データ分析を行うことにより客観的かつ正確に把握することができます。また、その結果を基に、今後直していくべき箇所や需要がある箇所を把握することができます。
・効率性の向上
データ分析により、在庫を調整したりプロセスを最適化することで、無駄の発生や浪費を最低限に抑えることができます。
ここでは、データ分析に取り組むにあたって、壁となってしまう部分を取り上げていきます。ただ、壁と言ってもその性質を理解し、対策を打っていくことで上手く乗り越えられるかもしれません。
・時間・コストの発生
適切なデータ分析を行うためには、適切なツール、技術、スキルが必要です。ただ、分析を行うツールの導入や即戦力となる人材の採用には、どうしてもコストがかかってしまいます。また、すでに居るメンバーをデータ分析のできる人材に育成するにも時間がかかってしまいます。
・労力の発生
データ分析は大規模なデータセットを処理し、分析するために時間と労力を必要とします。そのため専門的なスキルを持つ分析者の力が必要です。また、複雑な分析を行って得た結果が必ずしも良い結果に繋がるとは限らず、欲していた結果が得られない可能性もあります。
・数値だけでは分からない実態
データ分析で得た結果は、人々が実際にどのように感じるかという感情が読み取りにくいという点があります。例えば混雑度150％というデータがある場合、150％で人々は不快と感じるのか、これはデータを元に、実際に体験してみないと分かりません。数字で見た結果と体感にギャップが生まれないよう、誤った結果を生み出さないよう、直接体験すると言うことも重要です。
これまで解説してきたデータ分析のメリットや、取り組みの壁を理解した上で、ここからはデータ分析に実際に取り組む際のポイントを押さえていきます。
・明確な目標設定
まずはじめに、どのようなデータが欲しいのか、なぜ必要なのか、どのように取得できるのかなどを確認します。その上で、明確な目標を設定することにより、その後のプロセスを効率的に行うことができ、無駄な工程やコストが発生するのを防ぐことができます。
・適切で正しいデータを使用
データの加工は時間がかかり大変なステップですが、ノイズ入りのデータや数値が異なるデータが混じっているとデータ分析の正確な結果を得ることが難しく、せっかくの分析が無駄になってしまうかもしれません。そのため、データ加工の工程は時間を惜しまず、質の良いデータを取得することこそ、ゴールへの近道です。
・収集データの可視化
収集したデータを分かりやすく、グラフ等にまとめ可視化することで、データの分析が行いやすくなります。パターンや傾向を理解することで、意思決定や情報共有がスムーズに行えたり、トラブルに対して先手を打ち回避することができます。
・BIツールの活用
BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、組織や企業がデータを分析し、可視化することにより経営・戦略や業務に役立てるためのソフトウェアのことです。ビジネスの分析には専門の技術・知識が必要で、1から全て手作業で行うには時間がかかってしまいます。BIツールを活用することで、データを1箇所にまとめ、データ集計・分析にかかる負担を大幅に削減できます。
ポイントも押さえたので、ここからはデータ分析の実際の流れを見ていきます。このステップを理解することで、先ほど出てきたメリットや押さえるべきポイントの理解が、より深まるでしょう。
目標設定（問題定義）
前述の、データ分析の際のポイントでもあったように、解決すべき問題の洗い出しや目標を明確に定義し、分析の目的を明確にします。データ分析で有力なデータを効率的に収集するためにも、目的をはっきりさせておきましょう。
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仮説設定
急速に変動する市場とニーズにおいて、仮説検証を行いニーズの高さを探ることはとても重要です。仮説がいくつかある場合は、優先順位を決めて検証を行うことが大切です。
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データ分析方法の決定
1つ前の仮説検証で得た結果を踏まえて、集めるべきデータ、最適な手段、期間、量などを決定します。
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データ収集
分析方法が決まったら収集を始めます。期間や手法など、計画に課題が見つかったらこの時点で計画の修正も可能です。データ収集はツールを使用し自動化することで効率がよくなります。
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データ加工
データを使いやすくするために欠損したデータを除去したり、データセット内の値を変換・分割したりします。データ加工を行うことにより、適切に整理され正確な分析結果を得ることが出来ます。
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データ分析
収集・加工したデータを、目的に応じた適切な手法で実際に分析していきます。その結果から、次の目標や課題の発見、改善など計画を行っていきます。
データ分析を実践していくにあたって、様々な手法がありますが、ここでは代表的な5つの手法を紹介していきます。これまでのメリットやポイント、流れの理解に加えて、手法に対する知識を身に付けることで、より質の高いデータ分析を行うことができます。
・クロス集計
クロス集計とは、2つ3つのカテゴリに基づいたデータを収集し、表の行と列に振り当てて、データ同士の関係性を見ていく手法です。 例えばある商品に対してのアンケートを取り、興味の有無・年齢・性別で回答をもらい、そこで収集したデータを表に振り当てていくことで、男女どちらが興味を持っているかや、関心を示している年齢層を把握することが出来ます。
・アソシエーション分析
アソシエーション分析は、一見関連のなさそうな複数のデータから関連性や規則性を抽出する手法です。例えば購買履歴から購買行動のパターンや傾向を特定します。この手法は、特定の商品を購入した顧客に別の商品を提案するときに使用されます。
・クラスター分析
クラスター分析は似ているデータをグループ化し、データ内の構造を理解するための手法です。データを類似性に基づいてクラスター（集団）に分けていくことで、データの理解を簡単にすることができます。クラスター分析は顧客をグループごとに分けたり、画像処理、パターン認識などで使用されます。
・ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、特定の事象が起こるか否か（0か1か）を予測する「2値分類」と呼ばれる手法です。例えば、商品を購買するか否か、試験に合格するか不合格かなどです。
・決定木分析
決定木分析（デシジョンツリー分析）は、意思決定プロセスをツリー構造で表現します。この手法は、特定の問題に対する意思決定規則を可視化し、理解しやすくするために使用されます。データの分類や情報抽出に役立ち、マーケティング戦略や消費者行動の分析に活用されます。
データ分析を行うことにより、既存サービスの改善や新しいサービスを始め、業績を伸ばし成功した企業はたくさんあります。データ分析を導入して成功した企業の代表例を挙げます。
・スシロー
回転寿司のスシローは、ネタの情報とひも付いたICチップを、レーンの曲がり角に取り付けたICリーダーで読み取り、種類・数などを認識し、これらの情報をAWSのデータ分析サービスに送信する方法で、年間約10億件ものデータ収集を行っています。また注文用端末の履歴、レジの情報も集め、全てBIツールで確認できるようになっており、これらはフードロス対策やネタの鮮度分析などに役立ち、効率良い経営を実現できています。
・ダイドードリンコ
コーヒーで有名な飲料メーカーのダイドードリンコは、アイトラッキングという顧客の目線をデータとして分析し、商品の陳列やパッケージ画像などを工夫したことで、売上を20%〜30%伸ばしました。また、データ分析の人材確保にも積極的に動き、即戦力の採用だけではなく、社員のデータ分析スキル教育も行いました。今後はコーヒー以外の飲料にもデータ分析を積極的に取り入れることを表明しています。
・ベネッセコーポレーション
ベネッセコーポレーションは事業化が難しいと言われている教育分野において、DXに力を入れて成功を収めています。例えば「進研ゼミ」は、従来の紙教材の頃からデータ収集に取り組んでいましたが、デジタル教材を導入してからは、デジタル学習によって蓄積された膨大な学習データの分析により、より効果的な学習を追求し、より質の高いサービス提供を実現しています。
ここまでデータ分析の概要やメリット、取り組む際のポイント、実際の活用事例について解説してきました。
冒頭でも述べたように、DXの推進が加速する中、ビジネスの様々な意思決定の局面において、データ活用が重要視され、年々比重は重くなてきています。また、データの種類自体が多様化し、手作業では到底処理しきれない量になってしまっているからこそ、正しいデータ分析は、意思決定をスピーディーにするだけではなく、通常の経営では見えなかった部分まで可視化できることで、新しい可能性を広げてくれます。今後はAIとの連携も予想され、ますます便利に効率的かつ的確なデータ分析ができるようになるでしょう。
また、素早いデータ分析を行うために分析のDXも進んでおり、様々な便利なデータ分析ツールが誕生し、DXは待ったなしの状態です。
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