データマイニングはAIツールで効率化できる！活用時の注意点も紹介

ビッグデータの時代、多くの企業がデータマイニングツールを導入し、データサイエンティストがいない環境でも高度なデータ分析を実現してビジネスに活かしています。今回は、データマイニングツールの基本機能や分析手法、さらにAIツールを導入する上での注意点を解説します。

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データマイニングとは？

データマイニングとは、大量のデータの中に埋もれている意味のある情報を発見するための技術一般のことを指します。「おむつとビールは一緒に購入される傾向にある」というデータマイニングの代表的な結果のように、ビジネスに有用な知見をいかに迅速に得ることができるかが企業にとっては重要です。

なぜデータマイニングが必要なのか

データマイニングを行うことで、埋もれていたデータに光を当て、新たな視点から相関関係や傾向を見出すことができます。これまで企業内に蓄積されてきた経験や知識と合わせることで、より高度なマーケティング活動を打ち出すことができるようになるかもしれません。ビッグデータの有効活用になるほか、データマイニングはCRMツールによる顧客管理にも役立てることができます。

データマイニングで得られるもの

「データ」「情報」「知識」「知恵」についてアッコフは以下のように区別し、現在ではDIKWモデルと呼ばれる階層構造として知られています。
■データ：出来事や対象の特徴を表す記号・数値といったシンボル
■情報：有用性を高めるために処理されたデータで構成され具体的な質問の回答となるもの
■知識：データ・情報に基づいた、チーム内で指示やノウハウとして伝えられるもの
■知恵：上記３つに基づき、価値や効果を高める能力
[https://softwarezen.me/wp-content/uploads/2018/01/datawisdom.pdf]
データマイニングはデータから情報を引き出し、知識・知恵と繋げるための手段と言えるでしょう。

データマイニングツールの基本機能は4つ

データマイニングにより、品質管理や顧客管理、販売促進など、さまざまな面で経営に役立つ情報が取得できます。ツールを使えば、データ分析の専門的な知識がなくてもデータマイニングが行えます。ここからは、データマイニングツールの基本的な機能について紹介します。

1.データの集約

1つ目の機能はデータの集約です。例えば、広告施策を最適化するため、顧客情報と売り上げの相関関係を導こうとした時には多種多様なデータが用いられます。データを取得し、蓄積する土壌を整えるために多くの企業はデータマイニングツールを導入しています。ツールには、各所に保存済みのデータを前処理して1つのデータに集約できる機能が備わっており、中にはシステムからデータを自動で連携・収集することが可能なものもあります。

2.効率的な分析

データマイニングツールの機能の2つ目は、効率的な分析です。ツールに集約した膨大なデータをAIに学習させたり、統計分析したりすることで埋もれた課題や新しい知見の発見ができます。また、あらかじめデータを参照する切り口であるシナリオを登録しておくことで、データ取得の時間を短縮し、分析業務がスムーズになります。

3.グラフィカルなレポート

データを取得し、発見した課題はわかりやすく、効果的に伝える必要があります。ツールには、分析結果を棒グラフや折れ線グラフなどひと目見て理解しやすいビジュアルに変換して活用する機能も備わっています。

4.ダッシュボード機能

分析結果を可視化し、一画面にまとめて表示するダッシュボード機能があることで、データマイニングを現場レベルでも効果的に活用することができます。社員に見ておいてほしい日や週ごとの売り上げや商品別の売り上げ、前年比などをグラフや表のような形式で表示することで、理解しにくい数字の羅列が直感的でわかりやすくなります。

データマイニングの主な分析手法

データマイニングは目的に応じて分析手法を組み合わせて行います。ここでは「クラスター分析」「ロジスティック回帰分析」「マーケット・バスケット分析」の3つを紹介します。

クラスター分析

データの整理や分類を目的としたクラスター分析は、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、類似するものを集めてクラスターを作り、集団を構成する各要素ごとに分類する方法です。マーケティングのアプローチ方法を考える際に用いることができ、顧客を分類することで、効率的な宣伝につなげ、売りたい商品の購入の可能性を高めることができます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析はデータと事象の関連性を発見し、将来的な事象の発生確率を予測することが可能です。結果は、マーケティング施策に対する顧客の反応改善などに使います。

マーケット・バスケット分析

マーケット・バスケット分析は、取引データに隠れている商品間の関連性について明らかにすることで、新しい知見を見出す分析手法です。関係が薄いように見えていた2つの商品の相関関係を発見し、その結果を活用することで顧客単価の向上につなげることができます。

データマイニングはAIの力で効率化できる

データマイニングで用いられる手法として「クラスター分析」「ロジスティック回帰分析」「マーケット・バスケット分析」を挙げましたが、そのほかの機械学習手法も大規模データを扱う際に非常に正確な予測を可能にします。AIによるデータマイニングツールを導入することで、人間が仮説を設定しなくても、膨大なデータの中から相関関係やルール、パターンを見つけ、これまで気がつかなかったビジネスのヒントや課題の発見につながることがあります。今後のビジネスを有利に展開するための情報を効率的に手に入れることは、日々大量の情報が生み出される現代において不可欠になっています。

データマイニングツールの主な活用例

データマイニングツールはさまざまな分野で活用されています。

発注量の予測

過去の発注情報を解析することで、時間や時期などに合わせて適性な発注量の予測ができます。これにより、ロスの減少や在庫量の適正化を図ることが可能になります。

予防保全

部品の劣化具合や交換時期を予測すれば、予防保全ができます。壊れる前に事前に手を加えることで設備を長く保たせ、機器や設備の停止をメンテナンス時のみに抑えることによる稼働率の向上が期待できます。

レコメンデーション

データマイニングツールを使えば、顧客の購買履歴を基に傾向を分析し、興味のありそうな商品が発見できます。その結果をECサイトなどでおすすめとして提示することで、購入確率の向上を目指します。

データマイニングツールを選ぶ際のポイント

現在、データマイニングを行うさまざまなツールがリリースされています。ツールを選ぶとき抑えておきたいポイントは次の4つです。

■利用目的の明確化
■分析対象にとって最適か
■担当者が操作しやすいツールか
■費用対効果

目的を明確にしておく

導入する上で何のためにデータマイニングを行うのか、最初に「目的」を明確にする必要があります。例えば、業務の効率化を図る場合と、商品の購入率を上げたい場合、それぞれの目的に応じて必要となるデータ、選ぶべきツールは異なります。話題性があるから、他社がやっているからなどの理由でツールを導入しても、期待された成果にはつながらず、データの活用自体を挫折することにもなりかねません。

分析対象にマッチするか

導入する目的に合わせて、大切になるのはそのツールが分析したいデータを分析できるものか、ということです。ECショップの売り上げ増加を狙うという目的を設定した場合、購入者の行動や閲覧履歴、買おうと思った動機、購入までの経緯などが分析対象になります。こうしたデータを分析する方法があるかを確認し、データマイニングの目的や求める結果が得られるツールなのかどうか、しっかり見極めることが大切になります。

担当者が扱いやすいか

業務改善を目的に導入したデータマイニングツールも、担当者が操作しにくければ意味がありません。データの扱いやすさや表現方法など、ユーザーインターフェース（UI）に関する部分も判断基準に加えることが必要です。

費用対効果を考慮する

ツールの導入は決して安いものではありません。導入コストと投資効果が見合ったものか、じっくり検討しましょう。同時に運用コストとして、データサイエンティストの雇用や育成という部分も考える必要があります。

データマイニングツール活用の注意点

データマイニングツールを活用する上で注意するべき点は次の3つです。

■ツールの操作にはスキルが必要
■データ定義に正確性が求められる
■ツールに分析すべてを任せられない

ツールの操作にはスキルが必要

操作にはデータを適切に加工する技術が必須で、正しい知識と技術を持たない人がツールを使いこなすことは難しいので注意が必要です。検証結果が有効かを確認するためにも、専門的な知識と技術が求められます。

データ定義に正確性が求められる

データマイニングツールの活用には、正確なデータの定義が必要になります。それは、決められたルールでデータを分析するためで、正しくルールが定義されていない場合、有効なデータの抽出が難しくなります。前提として会社が保有するデータの詳細情報が正しく把握できることが求められます。

ツールに分析すべてを任せられない

ツールは万能ではなく、ただ単にデータだけを用意しても効果的な分析はできません。それは、入力されたデータを決まったルールで効率的に分析するためのものだからです。ツールに合わせてデータを加工したり、結果を見て条件を変更したりといった作業を、担当者が行う必要があります。

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データマイニングの目標は、膨大なデータから新しい知識や情報を獲得し、ビジネスに反映することです。ツールの導入も視野に入れながら、データマイニングの実施を検討してみてはいかがでしょうか。

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まとめ

データマイニングツールを導入することで、売り上げを向上するためのヒントや見落とされていた課題が見つかるかも知れません。UMWELTを含め、ぜひデータマイニングツールの導入をご検討ください。

参照文献

アジャイルな社会に向けて｜丸山宏、統計数理（2018）
https://core.ac.uk/download/pdf/234010573.pdf

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