データマイニングのやり方とは？AIツールの活用で得られるメリットも解説

高度情報化が促進し大量のデータが飛び交う現代では、データ収集と分析がビジネス成功の鍵を握っています。しかし、膨大な量のデータの取り扱いは容易なことではありません。そこで注目を集めているのが「データマイニング」です。

データマイニングとは膨大なデータの中から有益な情報や新たな知見を見つけ出す技術ですが、データマイニングのやり方がよく分からない方も多いでしょう。今回はデータマイニングの概念や具体的な手法を解説します。

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データマイニングとは？

データマイニングとは、ビッグデータと呼ばれる従来の手法では扱いきれない膨大な量のデータの中から、有意な情報を発掘（mining）する手法です。近年はネットワークの普及やコンピューター性能の向上で、企業や個人がビッグデータの処理を容易に行える環境が整備されています。

データ解析の手法としてクラスタリングや回帰分析などが用いられ、統計学や機械学習（AI）を活用してモデルを作成します。データマイニングを行うことで新たな関連性が見つかり、ヒントを得ることも期待できるでしょう。

データマイニングの目的

データマイニングは「知識発見」と「仮説検証」が目的です。知識発見とは膨大なデータを分析し、一定の法則・関係性・パターンや傾向といった知見を得て、今後の予測に活用することを指します。

一方、仮説検証では立てられた仮説に沿って、必要なデータを収集してから分析を行います。さらに詳しく見ていきましょう。

新たな知識を発見する

統計分析は実行前に仮説を立ててから行います。その仮説と使用するデータに基づき、適切な分析手法を選択します。しかし、データマイニングの目的は新たな知識の発見であるため、仮説を立てません。

収集したデータを起点として新しい知識である有用なパターンやルール、関連性を見つけ出します。高レベルな計算や微小な特徴を発見できるAIを使用して、人間では見つけられない関係性の発見や新しい方法でデータ分類をするのが一般的です。

仮説の検証や課題解決を目指す

データマイニングは実行前に立てた仮説をもとに、検証したい課題を解決するために必要なデータ収集・分析を行います。仮説を立てるには統計学の専門知識が欠かせませんが、AIツールを用いればある程度補うことが可能です。

また、ビジネスの課題解決に有効な方法を探すこともできます。現代のビジネスではビッグデータの活用が浸透し、蓄積したデータをもとに各種分析を行います。しかし、データの活用や分析に支障が生じている企業も多くあり、データマイニングの導入によって課題解決を目指しています。

データマイニングの主な手法

データマイニング手法は、多岐にわたっています。代表的なものに「統計分析」と、AIによる「機械学習」の2つがあり、仮説の立証が目的なら統計分析、新たな発見を求める場合は機械学習が適しています。ただしデータマイニングで解決したい課題によって、取るべき手法が異なるので注意が必要です。

統計分析

統計分析は、統計学や確率論を用いてデータの分析を行う手法です。主に仮説の検証に活用されます。例えば「気温が高いとドリンクが売れる」という仮説を立て、導き出された統計データを用いて両者の関係性を分析し、仮説が正しいかを検証します。

AIツールなどを利用すれば自動的に結果が導き出されますが、仮説を立てることや結果を得るための分析手法の選択は自身で行うことが必要です。なお、統計分析は仮説を立てるという観点から、データマイニングとは別物という考え方をする場合もあります。

機械学習

機械学習は仮説を立てずに、AIが学習しながらデータの関連性を探す手法です。人間に代わりAIが行うことで、人間が見落としがちな特徴や傾向も発見できます。しかし、データから関連性が導き出されても、その理由までは明らかにできないというデメリットもあります。データに一定の特徴や傾向が生じた原因においては、人間の判断が必要です。

実務で使用する主な分析方法

データマイニング分析の手法は、さまざまです。代表的なものとして「クラスタリング」「回帰分析」「ロジスティック回帰分析」「決定木分析」「マーケット・バスケット分析」「ニューラルネットワーク」などがあります。

その中でも多く用いられるのが「クラスタリング」と「ロジスティック回帰分析」の2つです。分析の際は目的によって手法を使い分けないと、有意な結果が導き出されません。ここでは、その2つの分析方法を解説します。

クラスタリング

クラスタリングは、データを類似性の観点でグループ（クラスター）に分類し、その結果に基づいてマーケティングなどのアプローチを考案する分析方法です。AIの機械学習における教師なし学習のひとつで、答えがない状況からデータの類似性を学習しクラスター分けをします。

クラスター分けの手順には「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2種類があります。類似している組み合わせから樹形図を作成し、さらに詳細なクラスター分けをするのが階層クラスター分析です。非階層クラスター分析は階層構造を作らず、雑多なものが混在している集合体から似た性質の対象物を集めてクラスター分けをします。ビッグデータ解析では非階層クラスター分析を使用するのが一般的です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、複数要因と2値の関連性を予測する統計学的手法です。自然災害など、事象の発生確率の分析に用いられます。2値とは「Yes」「No」のように解答が2つしかない値のことです。

マーケティングの分野では蓄積された顧客データと商品データを分析し、DMを送付した際の反応を予測したり、売れそうな商品を予測したりできます。ビジネスでは経営施策に対して顧客が示す反応を改善したいときに活用されます。

データマイニングを実行する手順

データマイニングは「データ収集」「データ加工」「データ分析」の3ステップで行います。データマイニングを行うには、分析に用いるデータが必要です。まずは、分析内容に合わせたデータを集めます。そして、収集データを分析に適した形式に加工します。加工とは分析に必要な情報を見やすく整えることです。データ加工が完了したらデータ分析に入ります。

1.データを収集する

データマイニングの精度を上げるためには、大規模なデータの蓄積が重要です。ただし、ビッグデータさえ用意すればOKというわけではありません。効率的にデータマイニングを行うためには、目的に応じた適切なデータ収集が必要です。データの収集目的を定め、その目的に合ったデータの用意が欠かせません。

2.保有しているデータを整理する

収集したデータには「ノイズ」が含まれています。データにノイズが含まれた状態では、そのまま分析に回すことはできません。データ収集が完了したら、それらのデータを加工し整理する「データクレンジング」が必要です。外れ値や欠損値などを除去し、データのばらつきを抑えることで、よりスムーズな分析が可能になります。

また、データ整理では解析がしやすいようにデータ形式の統一や、データの重複が出ないように「正規化」という加工も行いましょう。

3.グループごとの特徴を分析する

整理したデータをグループ化して、それぞれのグループごとの特徴を分析し、どのような性質を持つかを調査します。ここで用いられるのが、前述した「クラスタリング」や「ロジスティック回帰分析」です。これらの手法でデータの分析を行い、データの法則性を探したりデータをグループごとに分類したりします。

4.複数データの関係性を調べる

収集した大量のデータをさまざまな視点から分析し、データ同士の相関関係を探索・抽出します。マーケティングの分野では、関係性が薄いように見えるが実際は同時購入されることが多い商品や関連商品に見えても同時購入されることが少ない商品、グループ化された顧客がどんな商品を購入しているかなどを発見できます。

データマイニングでは、分析によってデータ同士の関係性や事象の発生頻度などを割り出すことで、新しい関係性や知見を得ることが可能です。

5.効果を検証する

検証とは、実際のデータに対するデータマイニングの効果を評価するプロセスです。運用に入る前には、特性を理解してデータマイニングの効果検証が欠かせません。

データマイニングによる分析の実施後は、その分析結果から要因を特定します。そして、収集したデータとデータマイニングによって得られた分析結果を照合し、データマイニングの効果を検証し、精度を評価するのです。また、異なる収集データを用いても同じように機能するかを検証することで、信頼性の評価も行えます。

適切なデータマイニングで得られる効果

データマイニングは適切に活用することでビジネスの課題解決や業績アップに役立ちます。さまざまな手法を用いてデータ分析をすることで、これまで見逃していたデータ同士のパターンや傾向、関係性の発見が可能です。

データマイニングによる分析結果に基づいて今後の市場傾向を予測し、ビジネス課題の解決につながる施策を行いましょう。

保有するデータを適切に整理

収集したデータは、そのままの形ではどんな意味があるのか分かりません。そこで重要なのがデータの整理です。

条件を決めてデータを整理することによってデータが視覚化され、意味が見えるようになります。実際に収集されるデータ量は、100万単位以上であることも珍しくありません。適切に整理することによって活用できる形になります。

データに基づいた需要予測

データマイニングを実施すると、データと事象の関連性に基づいた結果の予測ができるようになります。マーケティングに例えると、商品データや顧客データなどを分析することで、ある商品が売れやすい時期、人気が出そうな商品の予測が可能です。

例えば、雨の日に傘が売れているなら、梅雨には売上が上がると予測できます。また、一緒に売れることが多い商品Aと商品Bがあれば、発売予定の商品Aの類似品は商品Bと一緒に売れると予測が可能です。このようにデータを基にすれば、精度の高い需要予測が実現できます。

複数データの関連性を発見

データマイニングでは、これまで気付かなかったデータの関連性を新たに見つけることができます。データの関連性を見つけることで、経営戦略立案に役立てられるでしょう。

マーケティングの分野では「商品Aと商品Bは同時購入されやすい」といった関連性が重要視されます。この法則を発見できれば、商品Aと商品Bを並べて陳列するなどの戦略が立てられます。

自社の課題解決につながる

膨大なデータがただ羅列されている状態では、その中からビジネスの課題解決策を見つけるのは困難です。データマイニングを用いることで、データの分類や結果の予測など用途に合わせた詳細な分析ができます。正しく活用ができれば、課題解決の切り口につながる発見があるでしょう。

例えば、マーケティングでは、データマイニングによって導き出された商品分類ごとの売上合計額や類似商品売上額が、売上アップなどの課題解決のヒントになることもあります。

データマイニングはAIツールの導入がおすすめ

データマイニングは、Excelでも可能です。しかし、取り扱うデータ量が膨大なうえ、専門知識を必要とするため本格的に導入するには向いていません。

そこでおすすめなのが、AIツールの活用です。AIツールにはデータの収集から計算、分析結果の可視化など、データマイニングに役立つ機能が豊富に搭載されています。データマイニングを効率化できれば分析結果の活用に打ち込む余裕が生まれるため、業績の向上に期待できるでしょう。

大量のデータを効率的に分析

AIツール導入のメリットは、大量のデータを収集し、一元管理して効率的に分析できることです。これには多角的なデータが必要ですが、AIツールを用いることによって、その手間を大幅に省略できます。収集したデータの効率的な分析もできるため、時間と労力を割く必要がありません。

さまざまな角度から分析可能

1度のデータマイニングで有用な結果を得られることはあまりありません。そのため、さまざまな角度からデータを検証し、繰り返し分析を行うことが必要です。例えば、分析の方法を変えたり、データを加工したりなどが挙げられます。

データマイニングには、試行錯誤が欠かせません。しかし、繰り返しの分析もAIツールの導入によって簡単に実行できます。

PDCAサイクルを活性化

AIツールを用いれば、専門家でなくてもデータマイニングが実行できます。データマニングの導入によって、勘や経験則に頼っていた結果の分析が可能になり、実績ベースの定量的な評価が可能になります。実践する内容の予測ができるため、PDCAサイクルが活性化し、迅速な意思決定にもつなげられます。

手間とコストを削減

データマイニングで取り扱うデータ量は、膨大になることがあります。そのため、部分的なデータで分析テストを行い、有効だと判断されたデータマイニング分析を大規模データで実行する、という手法をとるのがおすすめです。

分析の道筋さえできていれば、リソースが比較的空いている時間帯に大規模データをAIに実行させられるため、手間やコストを大幅に削減できます。

専門的な知識は不要

データ分析には難しい専門知識が必要です。AIツールを導入すると、これらの知識がなくても直感的に操作できるように設計された画面でデータマイニングができます。分析の意味とAIツールの使い方さえ習得すれば、問題ありません。専門家に回さなくても現場スタッフが行えることにより、ビジネスのスピードアップが図れるでしょう。

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本来、システムにAIを導入する際は多くの人的リソースと資金が必要になります。しかし、UMWELTでは100種類の中から選択し、組み合わせることができる既存アルゴリズムを実装しているため、ノーコードでデータマイニングにAIツールの導入が可能です。また、導入までのサポートを専門のコンサルタントが伴走する形で行います。

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UMWELTは、アルゴリズムの詳細を把握しなくとも構築ができます。アルゴリズムの組み合わせはクラウド上でできるようになっており、複雑な作業やプログラミング不要の環境で構築が可能です。

また、UMWELTはクラウドネットワーク上で月額課金にてご利用いただけます。環境構築のための自社サーバーを用意する必要がないため、コストの削減にもつながるでしょう。

存続システムで構築可能

UMWELTには約100種類のアルゴリズムが搭載されています。これらを組み合わせることで、自由にデータマイニング用AIツールの構築が可能です。シンプルなインターフェースを採用しているため、画面上のドラッグ&ドロップで複数のアルゴリズムを組み合わせるという直感的な操作で、AIツールを構築することができます。また、構築したAIツールには自動的にIDが振り分けられ、APIを経由して既存の基幹システムをAI化することも可能です。

まとめ

データマイニングは多くのビジネスの現場で行われていますが、手法次第でその結果は大きく変化します。いかに少ない労力と時間でビジネス課題の解決までのスピードを上げられるかが重要です。AIツールを目的に応じて活用できれば、精度の高い分析結果を出すことが可能になります。

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