データ活用の成功事例&基礎知識

コンピュータの処理速度の向上や学術的な進歩により、機械学習をはじめとするデータ分析の汎用化が進んでいます。それに伴い、データ活用が企業活動に浸透し成功事例も徐々に増えています。本記事では、ビジネスにおけるデータ活用の成功事例や、データ活用を効果的に進める手順について解説します。

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データ活用について

企業が保有するデータ量は年々増加しています。同時に、データ活用の重要性も高まっています。ここでは、データ活用の概要について解説します。

データ活用とは

企業活動でデータを用いた業務改善や意思決定を行い、生産性の向上など事業に役立てることがデータ活用です。昨今よく聞く言葉として、データドリブンという単語がありますが、データに基づいた意思決定や課題解決を企てることを指します。これまでのビジネスでは、人の勘や経験に依存していましたが、データ活用を通じてより精度の高い業務や意思決定が可能となることが期待されています。

データ分析との違い

データ分析とデータ活用は意味合いが異なります。データから情報を得ることを目的とし、必要な情報をやデータからわかる示唆をピックアップすることがデータ分析です。一方、事業活動でデータをもとに仮説、戦略を立てて実行し、効果を検証することがデータ活用となります。つまり、データ活用をするフローにデータ分析があるということです。

データ活用のメリット

データ活用は既存のビジネスの効率を大きく改善します。例えば、市場分析をより定量的に実施することができたり、需要を予測することで在庫管理などをどうするかといった判断・意思決定に応用したりすることができます。また、データ活用を通じて、これまで発見することができなかったビジネスチャンスを発見する機会が創出されます。

データ活用のビジネス成功事例

データ活用の概要とそのメリットを解説しました。ビジネスにおけるデータ活用は既に多くの事例が存在します。ここではデータ活用のビジネスでの成功事例をご紹介します。

東芝メモリ

東芝メモリ株式会社では、データを統合管理することで半導体製造装置のセンサーデータやテストデータを一元管理し、検索、加工時間を大幅に短縮しました。また、自社開発のAIと機械学習のアルゴリズムを用いることで、解析と判断を自動化しました。それにより、不良要因の特定スピードを大幅に短縮し、従来では時間が必要だった問題発見の迅速化が可能となりました。

小松製作所

建設機械の大手として知られる小松製作所は、同社の建設機械には車両の状態や稼働状況を確認するセンサーが取り付けられています。そこで取得したデータをサーバーに集積することで、故障時の原因特定の容易化や、盗難防止に役立つようになりました。また、適切な点検時期の提案や、製品の需要動向の予測などデータ活用のメリットが多岐にわたっています。

ヤクルト

ヤクルトのヨーロッパでの販売において、競合他社の参入により急激に売上が増加するといった現象がありました。そこでビジネスアナリティクスツールを活用すると、とあるマーケティング施策が売り上げを急成長させていることが判明しました。その施策を次期のマーケティング施策展開でも活用し、売上増加がさらに加速することにつながったようです。

Facebook

世界的なSNSの一つであるFacebookは、1日約100億枚の写真が投稿されています。その全てを人の目で管理することは不可能なためAIを活用しています。AIで写真の内容をより深く理解し、暴力や性的なコンテンツを排除します。また、写真の内容をより深く理解し、誰が「いいね」をするかを判断して優先的に表示させています。

野村証券

野村證券では、「SNS×AI景況感指数化」として、Twitterで投稿された文書を景気予想に反映しています。景気に関する投稿をAIで抽出し、数値化することで景気の動向の予測に繋げています。また、鉱工業生産指数と労働時間の相関が高いことから、「今週は残業で疲れた」など仕事が増えていることを示すメッセージを抽出し、その件数を時系列化することで、マーケット変動に関するデータの説明変数として活用できています。

データ活用を効果的に進める手順

データ活用を日々の業務に取り込むためには、適切な手順を踏むことが重要です。ここでは、データ活用を効果的に進める手順を解説します。

1.可視化する

数値が羅列されただけのデータでは実態を掴むことが難しいです。まずは、誰が見てもわかるようにグラフなどでデータを可視化させましょう。ツールを利用することで、データ共有も含めてスムーズに行える環境を簡単に整えることができます。

2.分析する

可視化したデータを再度分析し、企業活動に活かすことができる何かしらの示唆があるかを探します。その際、データの規則性や、特定の部分だけ異常な値がある部分などに着目することがポイントです。また、データの相関関係や因果関係も正確に読み解きましょう。

3.戦略を立案する

データを分析した結果得ることができた要素をもとに、企業活動に活用するための戦略を立案します。仮説をもとにした立案になることは変わりありませんが、データを根拠としている分、より精度の高い戦略立案が可能となります。

4.実行する

データ分析もとに立案した戦略を実行します。着目する点は、事前に予測した通りの効果が表れるかどうかです。仮説や予測とのギャップがあるかを確認しつつ実行しましょう。

5.効果を検証する

実行段階において、予想していた結果と異なる場合はその要因を探りましょう。要因を特定できたら、また新たに仮説をたて戦略を再立案し、実行に移ります。このサイクルを繰り返すことでデータ活用のフローの精度が向上し、企業活動における一つの強みとなります。

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まとめ

本記事では、データ活用の成功事例や基礎知識について解説しました。UMWELTを活用することで、学習コストを最小限に抑えたデータ分析が可能となります。資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、データ活用を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

参照文献

東芝メモリ、Clouderaにより、半導体製造における劇的な品質向上を実現〜AIと機械学習との組み合わせにより、迅速な不良要因の特定による品質の大幅向上を実現〜｜CLOUDERA
https://jp.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/2018-11-06_toshibam.html

ビッグデータ活用でビジネスはどう変わったか〜コマツにおけるモノのインターネット事例から考える〜｜Salesforce blog
https://www.salesforce.com/jp/blog/2013/12/vol3-bigdata.html

TIBCO Spotfire®︎を活用することで、オランダでのヤクルトの新製品売上は15~20％増｜NTTコム オンライン
https://www.nttcoms.com/service/TIBCO/case/yakult/

フェイスブックのAIがぶち当たった「限界」｜東洋経済オンライン
https://toyokeizai.net/articles/-/205816

データサイエンスと新しい金融工学｜NOMURA
https://www.nomuraholdings.com/jp/services/zaikai/journal/p_201804_02.html

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