データ分析の方法と活用事例！企業のメリットや分析のポイントも解説

データ分析は、企業が成果を出すために行う重要な工程です。活用事例は多くあり、企業にさまざまなメリットをもたらしています。自社でもデータ分析を行いたいと思っている担当者様は、多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、データ分析の概要やメリットを解説します。業種・職種別の活用事例も紹介するので、自社へ導入する際の参考にしてください。

▼更にデータ分析について詳しく知るには？
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

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

データ分析で得られる企業のメリット

多くの企業がデータ分析を取り入れており、利益の拡大につなげています。データ分析にはさまざまなメリットがあるため、活用しない手はありません。データ分析がどのようなものなのか、どのようにして企業の役に立つのか把握しておきましょう。

ビジネスでのデータとは？

データ分析とは、分類・整理・加工などを通して、企業に蓄積した情報を活用できるようにすることです。販売履歴や顧客情報などの膨大なデータを分析することで、抱えている課題の解決、目標の実現ができます。

メリットは以下の3つです。

・適切な経営ができる
データ分析で得られた情報を基に経営すれば、安定した成果を残し続けられます。

・的確かつスピーディーな判断が可能になる
個人の感情・意見による判断では、誤った行動を起こす、意思決定が遅くなるといった状況に陥るでしょう。分析したデータは客観的な情報であるため、迅速かつ的確に判断を下せます。

・新規ビジネスの構築につなげられる
データ分析では、有用な情報を得られるのが強みです。うまく活用できれば、新規ビジネスの構築、業務の改善などにつなげられます。

データ分析と活用の違い

データ分析とデータ活用は、似て非なるものです。データ分析では、収集したデータから有用な情報を導き出します。一方のデータ活用は、情報を役立てるプロセスのことです。

つまり、データ分析で得られた情報を、ビジネスに生かすのがデータ活用です。データ分析には数学の知識やデータ解析、データ活用には分析で得られた情報と業務を組み合わせる能力など、それぞれで求められるスキルも異なります。

データ分析のすすめ方は？方法と手順

データ分析を導入する際は、方法や手順を知ることが重要です。適切な方法で取り組まなければ、有用な情報を得られない可能性があります。しかし、初めてデータ分析に触れる企業様だと、何から手を付ければよいか分からないかもしれません。

データ分析をスムーズに進めるための手順、ポイントなどを詳しく解説します。

データ分析の方法

データ分析には「記述統計」「推測統計」と呼ばれる2種類の方法があります。それぞれの特徴は以下のとおりです。

・記述統計
収集したデータを、客観的かつ効率的に把握する方法です。グラフや図・表にして記述するため、データの特徴が分かりやすくなります。また、データの平均を算出するのも、記述統計でよく使われる手法のひとつです。しかし、データが膨大過ぎて収集できない状態では、記述統計を実施できません。

・推測統計
データの一部を抜き取って分析し、そこから全体の傾向や特徴を推測する方法です。企業に蓄積したデータが膨大にあると、全てを分析するのは困難でしょう。そのような場合、推測統計を利用してデータ分析を行います。

データ分析の手順

データ分析は、以下の手順で進めます。

データ分析を成功させるポイントは、上記の手順に沿って進めることです。ひとつひとつ確実に実行しなければ、目的の達成や課題の解決などが実現しないため注意しましょう。

データ分析で実現できる業種別の活用事例

業種ごとにデータの特徴は異なります。しかし、データ分析は業種に関係なく、さまざまなシチュエーションでの利用が可能です。実際に多くの企業でデータ分析が活用されており、業務効率化やコスト削減などの成果につなげています。

ここからは、業種別にデータ分析の活用事例を紹介します。自社の業務内容と照らし合わせて、参考にできるものがないかチェックしてみてください。

小売業の場合

小売業は実店舗とオンラインショップ、どちらにもデータ分析が活用されています。実店舗では販売履歴や客層だけでなく、立地・天候などのさまざまなデータが分析対象です。

オンラインショップでは、サイト内でユーザーがどのように閲覧しているか、どこをクリックしたかといった情報も手に入ります。企業様はこれらのデータを分析し、広告配信の精度を上げることで、売上の拡大が実現します。

金融業の場合

金融業では、膨大に蓄積された顧客情報や取引金額の履歴を活用したデータ分析が可能です。顧客の行動を細かく分析すれば、ニーズに合わせて商品やサービスを開発できます。

キャッシュレス決済の情報を利用したり、SNSとAIを使って景況感指数の調査を効率化したりと、さまざまなシチュエーションでデータ分析が活用されています。また、金融取引で大きな損失になりかねない不正に関しても、ビッグデータの分析で防止が可能です。

製造業の場合

製造業では、部品発注や作業ひとつひとつにかかる時間まで、あらゆる業務をデータ化できます。収集・整理したデータを分析すれば、業務効率化による生産性の向上、コスト削減などが可能です。他にも、点検などのデータ分析によってミスを低減できます。

実際に設備の稼働状況、従業員の作業状況をIoTで収集し、作業の自動化によるコスト削減・状況に合わせた生産体制の変更などを実現した企業があります。

農業の場合

農業のデータ分析も、活用が進みつつある状況です。農場にセンサー・計測器を設置し、作物の成長速度や天候による影響などのデータを収集します。得られたデータと最新のAIを搭載した機器を利用することで、生産量の拡大といったメリットをもたらします。

また、経営管理サービスによって販路と販売価格の関係性を分析すれば、状況に合わせた適切な価格設定も可能です。利益を最大化させられるため、安定した経営を行えます。

飲食業の場合

飲食業のデータ分析では、客層やメニューごとの販売数・売上が活用されます。例えば、食材ロスの低減、顧客のニーズに合わせた新メニューの開発などです。また、データは店舗だけでなくデリバリーサービスなどからも得られます。

ある企業では「CDP（カスタマーデータプラットフォーム）」を用いて、顧客の可視化を実施しました。CDPとは、顧客に関するデータを収集したり分析したりするプラットフォームです。顧客のニーズを理解するために、重要なツールといえます。

医療の場合

医療で活用されるデータは、患者の症例や検査の結果などです。蓄積した医療データを分析し、最新のAIツールと組み合わせれば、患者へ最適な医療を提供できます。病原の早期発見・精度の高い診断などが可能になり、医療業界の発展につながるでしょう。

近年では、人間の遺伝子情報を解析するために医療データ分析が活用されています。従来までは、遺伝子情報の解析に相当な労力を必要としていました。しかし、AIを用いることでコストを削減しつつ、高い精度の分析を実現させています。

自動車業界の場合

自動車業界でも、データ分析の活用によってさまざまな変革が起こりました。例えば、車種ごとの走行データの分析です。事故が発生しやすい原因を特定できるため、改善すべき箇所が明確になります。これによって、事故率の低い車両を開発できます。

また、テレマティクスサービスの普及で、交通の利便性が格段に上昇しました。テレマティクスサービスは、走行車両のリアルタイムな情報を収集し、マップなどの交通情報を提供するシステムです。企業や自治体も活用しており、さらなる活躍が期待されています。

教育事業の場合

学習を中心とした教育事業で、データ分析が推進されています。分析対象となるのはテストの点数や学習履歴、出欠記録などです。教育が十分に行き渡りにくかった従来までと違い、データ分析を活用することで最適な指導を行えます。

デジタル端末を使えば、音声による学習も可能です。また、最新のツールでは学習記録を自動的に収集・分析し、生徒一人一人に対して最適なアドバイスを出します。生徒の気持ちをくみ取った指導ができるのは大きなメリットです。

データ分析で実現できる職種別の活用事例

データ分析の活用方法は、業界によって多種多様です。しかし、同じ業界内でも職種が異なればデータ分析のタイプも異なります。扱うデータの性質を理解し、分析することが大切です。

職種別でデータ分析の活用事例を紹介します。

営業の場合

営業にとって重要となる業績を、勘や経験だけで上げ続けるのは困難です。手当たり次第に売り込んでも、契約には至りません。顧客のニーズ・需要・供給といったデータを把握し、最適な提案をすることが重要です。

営業分析は「動向分析」「要因分析」「検証分析」の方法を用いて進めます。動向分析で得た情報の要因を考察し、立てた仮説を検証する手法です。段階を踏んで分析を実施すれば、営業活動の成果につながる施策が見えてくるでしょう。

経理の場合

経理は企業のお金を管理する役割です。利益の拡大につながる部分も担っているため、データ分析の活用が求められています。分析に利用するのは、設備投資や備品の購入、原材料の仕入れなどです。

経理のデータ分析では、システムの導入で作業を自動化しつつ、経費の使い方を最適にすることが大切です。実現すれば、業績の向上、業務の効率化といった成果が得られます。

マーケティングの場合

マーケティングは、データ分析の結果を基に、効果的な施策を打って売上に貢献する職種です。店舗の来客層や天候による来客の増減、購入履歴などを収集して分析します。また、オフラインだけでなく、ウェブサイトなどで把握できるオンライン上の行動履歴もデータ分析の対象です。

顧客の行動に関するあらゆるデータを分析すれば、どのような商品やサービスが売れるか、どのようにすれば売上が最大化するかといったビジネスモデルの構築に活用できます。また、市場の現状把握、自社が抱える課題の特定などに利用できるのも魅力です。

人事の場合

評価や給与、組織構成などの情報が集まる人事でも、データ分析の活用が注目されています。人事がデータ分析を導入するメリットは、生産性の向上、経営戦略を成功させる採用の実現などです。

多くの企業が抱える課題として、人口減少と少子高齢化による慢性的な人材不足が挙げられます。そのため、限られた人員で売上を伸ばしていくには、人事によるデータ分析の活用が重要です。労力が必要なデータ分析ですが、デジタル技術の発展により、人事の負担は軽減されつつあります。

データ分析のポイントは基盤の構築が重要！

企業には販売履歴や顧客情報など、あらゆるデータが膨大に蓄積されています。それを分析しようとする場合、管理するだけでなく、処理ができるツールの導入なども必要です。また、簡易的な表計算ソフトだけでは、膨大で複雑な企業データを分析するのは困難でしょう。

データ分析を効率的に行うためには、基盤の構築・環境の整備が求められます。肝心のデータ分析には、BI搭載のAIツールを導入しましょう。BIツールは、企業に蓄積されたあらゆるデータを分析・可視化できるため、業種・職種に関係なく活躍します。

社内データを適切に分析するノーコードAI『UMWELT』の導入事例

TRYETINGの『UMWELT』は、データ分析に最適なAI搭載のノーコードAIツールです。ここでは、UMWELTを導入した豊田合成株式会社様の事例を紹介します。

豊田合成株式会社様の製品群は幅広く、それぞれのデータフォーマットも違うため、データ整理が課題として挙げられていました。しかし、UMWELTを導入したことによって最適な前処理が可能となり、AI解析へのスムーズな移行を実現させています。

まとめ

データ分析の活用は、多くの業界で注目されている取り組みです。業務効率化や生産性の向上など、企業に多くのメリットをもたらします。しかし、膨大なデータを分析するためには基盤の構築が必要です。データを整理整頓したりAIツールを導入したりして、効率良くデータ分析を進めましょう。

利用するAIツールの選定に迷っている場合は、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。UMWELTは、データ分析に最適なAIを搭載しています。ウェブサイトから無料相談ができますので、ぜひ気軽にお問い合わせください。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）