データマイニングのビジネス事例を業種別に紹介｜分析方法や課題とは？

マーケティングにおいて、増え続ける社内外のデータから有益な情報を取り出すデータマイニングは必要不可欠になってきています。そこで、今回はデータマイニングの仕組みや可能性について、事例を交えながら説明します。

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データマイニングの概要！事例は身近にある

データマイニングを導入した結果、どのような成果が生まれるのか、なかなかイメージしにくい人も多いでしょう。実は多くの業界で利用される場面が増えてきています。

データマイニングとは何？

データマイニングとは、その名前の通り鉱山のような大量のデータの山を採掘（マイニング）して有用な情報を取得する行為です。膨大なデータの中から統計学やAI（人工知能）などを駆使して有益な情報を抽出することで、新しいパターンの発見や知見の獲得が可能になります。得られた情報は、マーケティングに活かすことができます。

データマイニングで可能になること

データマイニングの目的は、主に「パターンの分類」「相関性の発見」「未来の予測」の3つです。収集した商品や顧客に関するデータから、購入するかもしれない人を特徴別に分類した情報が得られれば、ターゲットをより絞り込んだマーケティング戦略を立てることに役立ちます。他にも、これまで見えていなかった相関関係を発見したり、人気が高まりそうな商品や売れる時期などを予測することも可能です。

データマイニングをビジネスで活用した事例【業種別】

データマイニングの結果、情報の整理、関連性の発見、予測ができます。ここからはデータマイニングが実際のビジネス現場においてどのように利用されているのか、6つの業種をピックアップして、実用例を紹介しながら説明します。

小売業

小売業では、マーケティングにおいて広くデータマイニングの活用が期待できます。顧客データや購買データから得た、「どのような人が、いつ、どのような商品を、何と一緒に購入しているのか」などの情報は、ターゲットを絞ったキャンペーンの実施や売り場の変更、これまで思いつかなかった新たな販売方法の考案につながるかもしれません。天候を予測に組み合わせることで、客足や売れる商品を見極めることにも役立ちます。

製造業

機械メーカーなどは、データマイニングを製品の品質向上に活かせます。ある機械の故障データを分析することで、どのような条件に達すると故障が起きやすいのかを把握し、故障率や不良品が出る確率を減らすことができます。また、製造現場における機器のメンテナンスでは、故障個所やそのタイミングをデータマイニングで把握することで、設備の耐久性と効率性を考慮しながらメンテナンスの予定を組むことが可能です。

医療関係

医療分野においても、データマイニングの活用は進んでいます。蓄積された膨大な症例データを分析した結果から、関連性の高い病気を示すことで、経験の浅い医師の診断を手助けすることもできます。さらに分析を進めれば、これまで誰も気がついていなかった病気要因が探し出せるかもしれません。

教育関係

生徒の得意不得意を細かく把握し、一人ひとりに合った適切な指導をするためにもデータマイニングで得られた知見は活用できます。膨大な生徒の成績データを分析することで今後の成績の推移を予測することができます。教員や塾講師らは、こうして得られた知見を授業内容や指導計画に活かすことで、生徒の成績アップに役立てることができます。

銀行関係

膨大な顧客データや取引データを持つ金融機関では、保有するデータをマイニングすることで、不正行為のチェックや今後の市場リスクの予想、融資先が債務不履行する確率を予測することも不可能ではありません。営業面では、見込み顧客を推定し、アプローチができます。

保険業

商品と顧客に関する蓄積された多くのデータをマイニングすることで、保険の解約防止や顧客行動の予測、業務の効率化、新商品のプラン設計など、多くの課題解決に取り組めます。

データマイニングの分析技術は主に4つ

ここからはデータマイニングのための分析手法として、「クラスタリング」「ロジスティック回帰」「マーケット/バスケット分析」「決定木（ディシジョンツリー）」について詳しく解説していきます。

【分類】クラスタリング

データの整理や分類をするクラスタリングは、異なる性質のものが混ざり合っている集団（対象）の中から、互いに似たものを集めてクラスタを作り、集団を構成する各成分に分類する方法です。例えば、車を購入した人の年齢と購入額の傾向を調べることで、顧客の特性を分類し、その結果を効率的な宣伝に活かすことができます。

【判別】ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は事象の発生確率を予測する分析手法です。顧客データをもとに、キャンペーン後に商品を購入してくれる確率を予測することで、マーケティング施策に対する顧客の反応改善などができます。

【関連】マーケット/バスケット分析

取引データの中のアイテム（商品）間の関連性について分析する方法がマーケット/バスケット分析です。商品の販売履歴から、商品Aと一緒によく売れる商品Bを見つけ出すことにより、店舗レイアウトの変更や特別割引を実施し、売り上げ向上につなげることができます。

【予測】決定木（ディシジョンツリー）

決定木は、樹木状に枝分かれしたモデルを使って目的対象に対する要因を分析し、その分析結果を利用して将来の予測を行います。簡単な例として、ある店舗に過去の利用客がキャンペーン商品を購入したかどうかの履歴がある場合、性別と来店歴から「男性でこれまでに3回以上来店したことがある人は購入の可能性が高い」などを予測します。これにより、商品を購入してくれそうな人かどうかの予測ができます。

データマイニングはデータ準備が重要

ここからは、効果的なデータマイニングを実施するための手順について説明していきます。

データの収集・蓄積

データマイニングの精度を上げるためには、目的に沿ったデータを用意する必要があります。そして、収集した膨大なデータはデータウェアハウスなどに蓄積することがおすすめです。

データの加工

収集したデータには加工・整理する「データクレンジング」の作業が必要です。データの中から外れ値や欠損値などのノイズを除去し、解析の妨げとなるばらつきを抑えることで解析作業がしやすくなります。

データマイニングをする上での課題

データマイニングによって、品質管理や顧客満足度の向上、販売促進などさまざまな面でビジネスに役立つ情報が取得できます。一方で、データマイニングにはデータの入力や適切な分析手法の選択など、専門的な知識が不可欠です。

専門エンジニアの必要性

膨大なデータを対象とし、分析手法も専門的なデータマイニングには、データの取得から蓄積、解析、 モデル構築、検証、課題解決まで行えるデータ分析に精通したデータサイエンティストの存在を欠かすことはできません。

分析する情報量の増大化

IoT化の進展により、世界的にインターネットからのデータ流通量は拡大しています。増大化した情報を分析するには、クラウドを活用してデータを保存、処理する必要があります。データマイニングツールはクラウド内のサービスとして提供されており、初めから高度な分析機能が備わっているAIツールが、比較的少ない負担で導入できる時代になってきています。

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この記事では、データマイニングの導入事例を紹介してきました。データの分析に対して専門的な知識を持った社員がいなくても、開発されたツールを導入すれば、データマイニングを手軽にビジネスに取り入れることができます。

そこでおすすめなツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。数多くのAIアルゴリズムが搭載されており、簡単&スピーディーに社内にデータマイニング体制を構築できます。クラウド型のため、開発コストもかかりません。

まとめ

実際に活用するには、データマイニングツールの活用がおすすめです。ツールの導入も視野に入れて、データマイニングをビジネスに活かしてみてはいかがでしょうか。その際は、ぜひUMWELTをご検討ください。

参照文献

データマイニング分野のクラスタリング手法(1) : クラスタリングを使ってみよう!｜神嶌 敏弘、人工知能学会誌（2003）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/18/1/18_59/_pdf/-char/ja

機械学習とマーケティング｜里村卓也、三田商学研究（2020）
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php/AN00234698-20201000-0111.pdf?file_id=161400

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