データマイニングの歴史と進化を解説！ビジネスへの応用で生産性向上

データマイニングをすることで、膨大なデータから有益な知見を導き出すことが可能です。そこで今回は、マーケティングや顧客管理など、ビジネスでの活用が期待されるデータマイニングの歴史や今後の展望について解説します。

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データマイニングはデータから情報を得る技術

データマイニングとは、統計学やAI（人工知能）などを駆使して、膨大なデータの中から有益な情報を抽出することです。データに隠された新しいパターンや知見が獲得でき、得られた情報は売り上げ向上や課題の掘り起こしなどに役立てられています。

データマイニングの歴史

データマイニングは1989年頃に登場したデータベースから知識を見出す学問「Knowledge Discovery in Databases」を元に、学術研究が進められたと言われています。ここからは、データマイニングの歴史について解説します。

［1960年代］データマイニングの誕生

1960年代、コンピューターがビジネスの支援を行うようになりました。当時のコンピュータは磁気テープ技術を応用したハードディスクへのデータ蓄積が可能なことからデータの解析も始まるようになりました。これがデータマイニングの始まりと考えられています。

［1970年代］データマイニングを実用化する試みが始まる

1970年代には、チリでサイバーシン計画が実行されるなど、データマイニングを経済に応用する試みが始まりました。

［1980年代］企業にコンピュータが普及

1980年代に入り、コンピューターが比較的低コストで手に入れられるようになったことで、多くの企業でオフィスコンピューターの導入が進みました。この頃から、幅広い業務をコンピューターが担い、コンピューターが提供する情報は経営資源として認識されるようになりました。その情報を解析するデータマイニングもまた、広がっていきました。

［1990年代］データマイニングが一般的に用いられるようになる

「膨大なデータから情報を抽出し、統計学や機械学習を用いて解析し、有益な情報を導き出す技術」という意味合いでデータマイニングが注目され、広く一般に用いられるようになったのは1990年代に入ってからです。専門的な知識がなくても使えるツールの開発も始まり、実際の現場にも導入されていきました。

［2000年代］データマイニングのサービス化・導入が進む

2000年代以降は、IT企業を中心にさまざまな企業がデータを分析する手法としてデータマイニング用のシステムを開発しました。実用的なレベルでの提供もはじまり、導入する企業が増えました。

［2010年代］ビッグデータの活用に用いられるようになる

そして2010年代になると、ビッグデータの時代が到来しました。技術が大きく発展し、データマイニングを活用した新しい知見の発見を多くの企業が期待しています。

データマイニングの今後はどうなる

ビジネスにおいてビッグデータを活用し、顧客管理や売上向上を図ることは一般的になってきました。IoTの普及で、データマイニングのさらなる活用が期待されています。

ビッグデータの重要性向上とともに価値が高まる

インターネット経由であらゆるモノから情報を集積するIoT技術の普及で、新しいデータが集められるようになってきました。それらもビッグデータであり解析対象になります。制御や故障の予測、監視など幅広い活用が期待され、データマイニングが果たす役割も大きくなるとみられます。

AIがさらに普及する

大量のデータを自動的に分析して予測していく作業を得意としているAIにとって、データマイニングはさらなる活用が期待される分野のひとつです。膨大なデータの分析がスピーディーで確実になるだけでなく、人間が気がついていなかったパターンを新たに発見する可能性もあります。

今後に備えるために今できること

これからの時代、IT技術はさらに著しく発展していくと考えられています。その技術をどう活かし、IT人材をどうやって確保していくかが、企業の未来を左右すると言っても過言ではありません。

データサイエンティストの確保

高度な分析処理ができるAIは、データ分析の専門スキルを持ったデータサイエンティストが適切に管理することで、より精度の高い分析結果を導くことができます。ただ、そのデータサイエンティストは人材不足が予想されているため、今のうちに確保しておくことが重要です。

AIシステムの導入

テキストマイニングではAIの活用が早くから行われてきました。例えば、AI搭載型ツールの導入でメールアンケートの分析に自由記入欄を設けることができ、顧客の生の声を収集できるようになったことがその一例です。。他にも、コールセンターに寄せられた顧客の音声の書き起こしとデータ分析をAIが代行することで作業時間削減につながるなど、AI活用がより効果的なデータマイニングにつながっています。

データマイニングに活用できる主なツール

ここからは、データマイニングで活用できるツールを紹介します。

SAS（Statistical Analysis System）

SASは米国SAS Institute社が開発したパッケージソフトで、データ解析や統計分析、解析結果の可視化などを行うことができます。世界的に人気が高く、データマイニングをスムーズに行えるような機能が搭載されていることが特徴です。1960年代に開発され、NASAがアポロ計画に採用したことなどから有名になりました。

SPSS（Statistical Package for Social Science）

IBM社が開発した統計解析ソフトウェアSPSSには、データマニングに特化したSPSS Modelerや、統計解析を行うことを前提に作られたSPSS Statistics、共分散構造分析ソフトウェアのSPSS Amosなどがあります。今から50年以上前に誕生した歴史と伝統のあるソフトウェアです。

［業種別］データマイニングをビジネスに活用する方法

データマイニングは、実際のビジネスでどのように活用されているのでしょうか。ここでは4つの業種をピックアップして、それぞれの実用例を紹介します。

［金融業］One to Oneマーケティングの実現・不正利用対策

銀行などの金融業は、膨大な顧客データや取引データを持っています。それらをデータマイニングに活用することで、生命保険の潜在的解約候補顧客やダイレクトメール宛先候補顧客の発掘、潜在的な住宅ローン申し込み客の推定などが可能になりました。そして、既存の顧客へのサービスを充実させたり見込み顧客へアプローチする上でも、その結果を役立てています。また、不正利用のいち早い検知も可能になります。

［製造業］需要予測・設備管理

製造業では、製造設備の分析にデータマイニングの活用が進んでいます。故障の生じやすいタイミングや箇所を把握することで保守期間が予測でき、生産設備の耐久性などを考慮しながら最適なメンテナンススケジュールを組むことができるのです。

［医療］診療データの分析

膨大な診療データを分析することで、「このような診療データの場合はあの病気の可能性が高い」などの相関性を発見する取り組みが進んでいます。データを分析して得た知見を活かせば、これまで誰も気がつかなかった病気の発症リスクを見つけ出せるかもしれません。

［小売業］仕入れ調整・マーケティング施策

小売業では顧客データや販売データ、天候の予測などから需要予測を行い、仕入れなどに反映しています。また、顧客へのマーケティングにもデータマイニングを広く活用しています。ターゲットを絞ったキャンペーンを展開したり、顧客のニーズに合った商品を紹介したりすることで、キャンペーンの最適化や売り上げアップ、顧客満足度の向上といった目的が達成できます。

データマイニング分野にAIを活用したいならUMWELTがおすすめ

データマイニングの今後の展望を考えると、AI搭載型ツールの導入メリットは十分にあると思います。ノーコードAIツールであるTRYETINGの「UMWELT」は導入から運用までがとても簡単で、導入コストも大幅に削減します。以下で特徴を解説します。

データ分析・需要予測で実績があるアルゴリズムを提供

UMWELTはデータ分析や需要予測だけでなく、様々な分野で効果をあげているアルゴリズムを多数搭載しています。導入・運用フェーズで専任スタッフが並走するので、AIに関する専門的な知識を持つ社員がいなくても導入可能です。将来的なAI活用人材の育成にも役立ちます。

基になるデータの用意もスムーズ

AI導入にはデータの準備が必要になります。しかし、各所に保存してあるデータをひとつのデータに集約し、データクレンジングなど前処理を行うには相当な時間を要します。UMWELTなら、データを自動で連携・収集することが可能なので、時間短縮が見込めます。

既存システムとの連携が用意

これまで、既存システムをAI化するには多くのコストをかける必要がありました。しかし「UMWELT」を導入すれば、すでに稼働している自社のシステムに変更を加えることなくそのまま拡張ができます。

まとめ

この記事では、データマイニングの歴史について紹介してきました。今後はデータマイニングがビジネスにさらに活用されていくと期待されています。この時代の流れに遅れを取らないための対策のひとつとして、データマイニングを行えるAI搭載ツールを導入することが挙げられます。

しかし、AI人材の不足・コストへの懸念といった面から、データマイニングの活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。UMWELTなどのノーコードツール導入を視野に、ビジネスにおいてデータマイニングの活用を検討してみてください。

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