データ分析を活用する手順とメリットを解説！

社内には多くのデータが蓄積されています。そのデータやビッグデータから新たなビジネスのヒントを得たり、自社の課題の把握・解決につなげたいと考えたりしている企業にとって、効果的にデータを分析する環境構築は喫緊の課題です。しかし、どのようにデータを活用すればいいのか分からないといったケースもあるでしょう。本記事では、データ分析の方法や手順などを解説します。

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データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

データ分析・データ活用の概念

DXへの取り組みが加速する中、データ分析に注目する企業は増えています。まずは、ビジネスにおける「データ分析」と「データ活用」の違いについて解説します。

データ分析とは

データ分析とは、収集したデータの中から知見を獲得することです。統計ソフトや、データマイニングのできるツールを用いて行います。

データ活用とは

一方データ活用とは、企業がデータを基に戦略を練り、アクションを起こし、その結果を検証していくことです。その目的は、データを生産性向上や業務の効率化に役立てることにあります。

データ分析・活用は目標達成の一手段

データ分析の成果は、目標を明確に決めているか、そうでないかに大きく影響されます。「データ分析で何をしたいか」という目標がない状態で作業を進めていけば、何を分析すればいいのか、どの分析ツールを使うべきか分からないなどの壁にぶつかってしまいます。また、せっかく多くの時間を割いて得た分析結果も、視覚化したことに満足し、ビジネスへ結果をつなげることができないケースも起こりうるでしょう。自分たちがデータ分析により、解決したい業務課題や成し遂げたいことは何か、しっかり目的やゴールを決めることがデータ分析には必要不可欠です。

活用できる主なデータの種類

ビジネスに活用できるデータには、どのようなものがあるのでしょうか。それぞれ解説していきます。

POSデータ：店のレジで商品が購入された時のデータです。購入された商品の名前や購入された日時、店舗、個数、値段などの情報を分析することで、顧客ニーズの把握、店舗運営の改善点などを見つけることができます。

行動データ：ウェブの検索履歴や閲覧履歴、どのような商品を購買したかといったユーザーの行動をデータ化したものです。魅力的なマーケティング施策の立案や、ユーザーとの関わりの中でも大切になってきます。

ビッグデータ：総務省の定義にによると、「デジタル化の更なる進展やネットワークの高度化、またスマートフォンやセンサー等IoT関連機器の小型化・低コスト化によるIoTの進展により、スマートフォン等を通じた位置情報や行動履歴、インターネットやテレビでの視聴・消費行動等に関する情報、また小型化したセンサー等から得られる膨大なデータ」です。

アンケートデータ：アンケートで集めることができたユーザーの意見です。

顧客属性データ：ユーザーの年齢や性別、暮らしている地域、職業、推定年収などが分かるデータです。

データ分析を活用するメリット

データ分析に取り組んでいない企業は、社内に蓄積されたデータをきちんと分析することで、大きなビジネスチャンスが得られるかもしれません。ここからは、データ分析を行うメリットについて紹介します。

現状を正しく把握できる

メリットの1つに、データを基にした現状把握や未来予測が可能になることが挙げられます。データを分析することで、企業が今、直面している問題を可視化し、正確な現状把握ができるようになります。さらにデータの因果関係や関連性などを分析することで、精度の高い未来予測が可能になり、今後の経営戦略が検討しやすくなるでしょう。

業績アップに繋げられる

商品の購入データを分析することは、顧客ニーズの把握につながります。顧客に関心の高い商品をリアルタイムで紹介できれば、購入する可能性は高まり、結果的に業績のアップにつなげられるかもしれません。

新戦略を立案できる

今まで気がついていなかったビジネスの課題や新商品開発のヒントが浮き彫りになることもあります。これまで社内に散らばっていたデータを集約・分析することで、データ同士の相関関係や因果関係が発見され、そこから新たな戦略や新商品開発につながるヒントを得られる可能性があります。

事業拡大に繋げられる

企業が経営方針を決める際には、売り上げデータや市場の動向などから得られた、客観的で信頼度の高い情報が、意思決定のサポートをしてくれます。スピーディーな判断が求められる昨今、企業の成長を加速させるためには、データ分析が強力な味方になります。施策効果が検証しやすくなり、事業拡大を考える時に非常に役に立つでしょう。自社の強みを伸ばし、課題を改善するためには、ビッグデータを活用した分析も有益と言えます。

コスト削減に役立つ

データ分析はコスト削減にも役立てることができます。これまでの支出データを分析することで、網羅的・客観的にコストの無駄が特定できる上、コストが可視化されることで、社員のコスト削減意識を高めることも期待されます。支出を細かく分析することは、自社がどこからコストを調達しているのか把握することにつながり、サプライヤーの管理もしやすくなります。

データ分析・活用の手順

実際にデータ分析を行う際にはどのような手順を踏む必要があるのか、この章で基本的な手順を紹介します。

手順1：目標を設定する

データ分析は目的を明確化することが重要だと説明しました。例えば、顧客満足度の向上、生産コストの削減、業務に最適な機材の選定など、「データ分析で何をしたいか」という部分をしっかりと社内で話し合うことが、データ分析を成功へと導くためには不可欠なのです。

手順2：分析方法を定義する

「データ分析で何をしたいのか」という目標を決めたら、次に分析に必要なデータの収集・設定と、それに適した分析方法の選定を行っていきます。

手順3：必要なデータを収集する

社内に蓄積された膨大なデータから、分析に必要なデータを収集します。例えば、営業部門には、顧客データや商談データ、売上データが、マーケティング部門は顧客データやアンケートデータ、広告データ、製造部門には製品データなどがあります。

手順4：データクレンジングを実行する

データ分析の精度を上げるためには、データクレンジングという工程を踏む必要があります。データクレンジングはデータベースの中にあるデータから、入力ミスや文字化けしたデータ、不正確なデータ、無関係のデータなどを特定して、分析に適したデータに加工する工程です。データ分析を実行する際にはとても重要になります。

手順5：分析を実行する

数字や文字のデータは、ひと目見ただけでは何を示しているのか分かりづらいため、可視化することが大切です。ツールなどを用いて表やグラフにしたデータを改めて分析し、規則性や異常値、因果関係、相関関係といった、企業活動に活用できる要素が隠れていないか読み解いていきます。

手順6：具体的な施策を立案・実行する

データから得た知見に基づいて、今後の経営に活かすための戦略を立案します。

手順7：効果を検証する

最後に立案した戦略の実行前後を比較し、どのような違いがあるかを確かめます。事前に予測していた結果とは異なるのであれば、原因を究明し、今後の施策に役立てることが大切です。

データ分析の精度を高めるならAI活用がおすすめ

データ活用、分析をより成功に近づけるためにはAIの活用を検討することをおすすめします。AIの一分野である機械学習は、データを反復的に学ばせることで見つけ出したパターンを新しいデータに当てはめて自動で判断する、未来予測に有用な手法と言われています。AIを活用することで膨大なデータを高速処理できる上、精度の高い分析が可能になります。

データ分析にAIを活用するならTRYETINGの「UMWELT」におまかせ！

データを分析することで得られたビジネスに有益な情報は、企業にとって大きなビジネスチャンスを生み出す鍵になるかもしれません。近年ではAIツールの開発も進み、精度の高いデータ分析にはツールの運用が欠かせないものになってきました。AIを活用したデータ分析を実施したいと思った方には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。

ノーコードで簡単にAIを実装可能

「UMWELT」はコードを書くことなく、ドラッグ＆ドロップの操作のみでAI構築ができます。専門的な知識を有するデータサイエンティストが確保できずに、データ分析に踏み出せない企業にとって、AIの知識や高度なプログラミング知識がなくてもAIを導入できる「UMWELT」は強い味方になります。

時間がかかるデータクレンジングを簡素化

AI活用には膨大なデータを準備する必要があります。その中で多くの時間を割くことになるデータクレンジングも「UMWELT」なら、簡素化する仕組みを備えています。

コンサルタントの伴走サポートが充実

導入に向けたサポート体制が整っているのも「UMWELT」の魅力の1つです。オプションメニューでは、作業代行やBI作成、トレーニングなどのオプションを用意しています。AI・DXプロジェクトの作業をフォローするコンサルタントの伴走サポートもあるため、社内人材のみでAI導入に取り組むよりも結果につなげやすくなっています。

UMWELTをデータ分析に活用した事例

「UMWELT」は多くの企業で活用が進み、成果を上げています。例えば、ゴム・樹脂技術を活用して自動車部品の開発、販売を行う豊田合成様は、材料開発や代替材料を効率的に探索するため、「UMWELT」を利用しています。「UMWELT」はこれまでのノウハウがすべて詰まったエンジンを搭載しており、費用対効果も上げやすくなっています。

まとめ

データの活用はビジネスにおいて必須の時代、社内に眠っているデータは、もしかしたら経営資産になるかもしれません。ノーコードAIプラットフォームである「UMWELT」を利用したデータ分析に少しでも興味を持った方は、ぜひこちらからお問い合わせください。

参照文献

情報通信白書 | 総務省（2017年）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc121100.html

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