データマイニングの手法とは？クラウド型ツールのメリットも解説

データマイニングは昨今、多くの企業に活用され、マーケティングや機械学習の分野で大きな成果をあげています。しかし、データマイニングは具体的にどのような手法を指しているのか、広く認知されてはいません。この記事では、データマイニングの概要やデータマイニングツールのメリットを解説していきます。

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データマイニングの目的

データマイニングは、統計学や機械学習などを活用し、大量のデータから有益な情報を抽出する手法を指しています。これにより、ビッグデータなどから価値のある知識や情報を採掘することが可能になり、従来なら見過ごされていたデータを有効活用できます。

データマイニングはビジネスにどう役立つ？

これは新しい言葉ではなく、データマイニングの考え方自体は1990年代から存在しました。しかし、現代ではスマホやIT技術の進化により、改めてその価値が評価されるようになったのです。データマイニングの手法はビジネスに活用することで、さまざまな価値を生み出すことができます。

販促活動への応用

データマイニングは、販促活動に応用することができます。例えば、売上のデータに天候や気温のデータを重ねることで、天候や気温別の売れ筋商品をリストアップしたり、他のイベント要因との関係性も素早く発見できるようになります。

マーケティングへの応用

また、データマイニングはマーケティング戦略を考える上でも重要な手法になります。最も有名な例に「おむつとビール」と呼ばれるものがあります。これは、アメリカの大手スーパーマーケットチェーンにて、販促データを分析した結果、おむつとビールが同時に購入されることが多く、その結果を元に2つの商品を並べて陳列したところ、売上が上昇した事例です。

ビッグデータの有効活用

先にも触れたように、データマイニングはビッグデータを有効活用するために欠かせない手法です。ビッグデータは蓄積しているだけでは役に立たず、そこから何を引き出すためにはデータの分析が必要です。ビッグデータをマイニングすることで、自社の現状や、新しいビジネス創出のヒント、課題の解決策など、さまざまなメリットを得られます。

データマイニングの手法は2種類

データマイニングは「大量のデータから有益な情報を抽出する手法」であり、さまざまな方法があります。中でも、大きく分けて「統計分析」と「機械学習」の二種類があり、その小カテゴリーにも多数の手法があります。以下では、データマイニングを実際に行いたい人のために、具体的な方法を紹介していきます。

データマイニングの手法｜統計分析

統計分析は統計学的な知識を利用して分析を行うデータマイニング手法です。機械学習との大きな違いは、分析の前に仮説を立てるかどうかである場合が多いです。仮説を立てることで、分析に必要なデータの収集がスムーズになります。この手法を実施するためには、多くの場合統計学などの知識をもった人材が必要不可欠になります。この統計分析に含まれるさまざまな分析手法も続けて紹介します。

パターン追跡

パターン追跡はデータマイニングの中でも最も基本的な手法の一つです。データの傾向やパターンを特定することで、推論を得ます。例えば、企業の売上データの傾向を明らかにすることで、将来的に売れる見込みのある商品を推測できるようになります。あるいは、現在販売している商品の在庫を増やすなどのアクションに繋がります。

分類

分類は異なる種類のデータをさまざまな属性に従ってカテゴリー分けすることです。この手法は、個人を識別可能なデータを保護したり、文書から削除するケースでその情報を特定するために使われています。

クラスタリング

クラスタリングは、視覚的にデータを理解するためのデータマイニング手法です。この手法では、さまざまなデータの分布をグラフィックを使用して示し、マトリクス分布などで表すことも含めます。グラフとクラスタリングを併用することでデータの可視性をあげ、より簡単にデータを把握できるようになります。

回帰分析

回帰分析はデータセット内の変数同士の関連性を特定するために役立つ手法です。関連性は因果関係や相関関係などさまざまですが、回帰分析を用いることでそれらを明らかにできます。これにより、予測やデータモデリングを効率的に進めることができます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、特定のデータが他のデータ駆動イベントと関連していることを示すものです。データ同士の相関を示すことも可能なため、先述の「おむつとビール」のようにマーケティングに用いられることが多いです。

予測分析

予測分析は現在や過去のデータから発見したパターンを使用し、それを将来的な予測に拡張します。これにより企業は自社のデータ内から次に発生する傾向に関する知見を得ることができます。予測分析の中には、機械学習や人工知能など、いくつかの異なるアプローチがありますが、単純なアルゴリズムによって実行することもできます。

データマイニングの手法｜機械学習

機械学習は、人力よりも大量のデータを効率的に処理できる点がメリットです。また、機械自身が学習しながら情報を処理することで、情報同士の関係性を発見しやすくなります。以下では、機械学習のアプローチをご紹介します。

教師あり学習

教師あり学習は、正解と不正解のタグをつけたデータを用いて学習を行う手法です。これにより、正解と不正解が明確に存在する問題の解決に利用できるAIの生成が可能になります。例えば、システムの不正行為の検出や、レコメンド機能のパーソナライズなどに利用されています。

教師なし学習

教師なし学習は、教師ありとは対照的に、用いるデータに正解と不正解のタグをつけずに学習させる方法です。この方法では、予測や判定の対象となる正解は存在しないため、回帰や分類といった問題は処理できません。しかし、クラスタリングなどには非常に向いている学習方法です。教師なし学習は、正解・不正解という二元論では解決できない問題の処理に向いています。

ディープラーニング

ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる手法で、データの持つ規則性や傾向、特徴などを機械が自動的に発見し、学習するものです。これは教師あり学習、教師なし学習にも適用が可能で、近年話題になっている「ニューラルネットワーク（人間の脳の仕組みを模したシステム）」の形成にも役立っています。

データマイニングは専用ツールの活用がおすすめ！

データマイニングは膨大なデータを扱うことから、人力で実施するのはあまり現実的ではありません。そこで、おすすめしたいのがデータマイニングの効率化を目的として開発された「データマイニングツール」です。以下では、データマイニングツールと、それに近しいとされる「BIツール」について解説します。

データマイニングツール

データマイニングツールはその名の通り「データマイニングを行うためのツール」です。分析したいデータをインプットし、さらに分析手法を選択することで、データ間に存在する関連性を明らかにしたり、事象の発生確率などを明らかにできます。

BIツール

BI（Business Intelligence）ツールは、データの可視化や分析を効率化するツールです。BIとは経営の意思決定を意味しています。経営意思決定を促進するためには、データの分析や可視化が大いに役立ちます。

クラウド型データマイニングツールのメリット

データマイニングツールの提供形態には、オンプレミス型とクラウド型があります。オンプレミス型は自社のサーバー内にシステムを構築するタイプです。クラウド型はサーバーの用意とシステム開発が不要で、ユーザー登録のみでクラウド上のサービスを利用可能です。以下では、クラウド型データマイニングツールのメリットを解説します。

導入がスムーズ

クラウド型の場合、自社サーバを用意する必要がありません。そのため、導入までの下準備にかかる期間が短くなります。クラウド型はユーザー登録とアプリケーションのダウンロードで導入ができるため、利用開始までがスムーズです。

自社サーバーやソフトウェアの運用が不要

オンプレミス型はソフトウェアの保守・運用やサーバーの構築など、導入費用以外にも管理するコストも発生します。オンプレミス型ではバージョン管理やシステム管理が必要になりますが、クラウド型の場合はベンダーがそれらの業務を行うため、自社の業務に集中することができます。

コスト負担が少ない

自社サーバーやソフトウェアの運用は人的なコストだけではなく、金銭的なコストも大きなものになります。サーバーの構築には場所の確保や人件費など、運用にかかるコストが問題になります。しかし、クラウド型であれば、場所や人件費を削減することができます。

どこからでもアクセスできる

どこからでもアクセス可能なことで、情報共有がスムーズになる点もメリットの一つです。オンプレミス型は基本的には社外のネットワークからは遮断されていますが、クラウド型の場合はインターネット上にデータベースがあるため、ネットワーク環境があればどこからでもアクセスが可能です。

データマイニングを効果的に実施するならクラウドAIツール「UMWELT」がおすすめ！

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クラウドサービスなので安価に利用可能

UMWELTはクラウド型でサブスクリプションでの支払いが可能なため、低コストでの運用が可能です。業界最低水準の月額利用料で導入でき、維持費も抑えられるため、大手からスタートアップまで、業界業種問わず多数の導入実績があります。

ノーコードAIプラットフォームなのでAI開発が簡単

UMWELTは、ノーコードAIで誰でも簡単にシステム構築ができるため、AIや機械学習、プログラミングなどの専門的な知識を持たないスタッフでも運用が可能です。多数あるアルゴリズムをドラッグ＆ドロップで組み合わせるだけでAIシステムを構築できます。

全社的なDX推進にも有効

すでに社内に基幹システムを導入している企業も問題ありません。UMWELTは既存システムとAPI​連携するだけでシステムをAI化できるため、社内で稼働しているシステムを変更することなく拡張でき、全社的なDX化もスムーズに実現できます。

まとめ

データマイニングは蓄積された膨大なデータから新しい価値を発見するための優れた手法です。データ活用の重要性は日に日に高まっています。データマイニングを効率的に実践するためには、クラウド型のデータマイニングツールの導入がおすすめです。クラウド型のデータマイニングツールをお探しの企業担当者様は、ぜひUMWELTの導入をご検討ください。

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