テクノロジー

今後のビジネスにも使える「データ解析」とは?その実例を交えて解説

データ解析のイメージ

デジタル時代に突入し、さまざまな分野でますますデータ解析が重要になってきましたよね。

インターネットが整備された現代では、さまざまな個人や団体などからデータを収集し利用ができるようになりました。そして現在、収集されたデータは多目的な用途で活用する時代になっています。

近年になり「ビッグデータ」という言葉をひんぱんに耳にするようになりました。

ビッグデータとは、さまざまな種類のデータが含まれている巨大なデータ群。

現在、ビッグデータはビジネスや研究などで活用されており、例えば普及が進んでいるAI(人工知能)の開発にもビッグデータが使用されています。そしてビッグデータに限らずデータを活用するためにはデータ解析が必要です。

そこで今回はデータ解析について、実例も交えてお伝えします。

データ解析とは

データ解析のイメージ

データ解析についてみなさんは「データの内容を調べる」という認識ではないでしょうか。

解析の意味を調べると次のように記されています。

「事物の構成要素を細かく理論的に調べることによって、その本質を明らかにすること。」
(引用:解析・デジタル大辞泉の解説 – コトバンク)

この意味を踏まえるとデータの解析とはデータの状態を調べて、その状態にどうしてなっているのか原因や理由を見つけ出すことです。
例えばあるスーパーマーケットで10種類のカップラーメンの売り上げを調べて、カップラーメンAが一番売れているのが分かったとします。そして、なぜカップラーメンAが多く売れたのかの理由を明らかにするのがデータ解析なのです。
データ解析とは?言葉の意味やデータ解析についてわかりやすく解説 | お多福ラボ
近年、ビジネスにおいてデータの重要性高くなり、データ解析やデータ分析という言葉をよく耳にするようなりましたよね。しかしデータ解析とデータ分析を混同してしまっている方もいるのではないでしょうか。そこで今回はそんなデータ解析の意味やデータ分析との違いについてお伝えします。

データ「分析」とデータ「解析」の違い

 疑問のイメージ

データ解析と同じような言葉にデータ分析があります。この二つの言葉について多くの方は同じような意味として捉えているのではないでしょうか。

分析の意味を調べると次のように書かれています。

「複雑な事柄を一つ一つの要素や成分に分け、その構成などを明らかにすること。」
(引用:分析・デジタル大辞泉の解説 – コトバンク)

この意味から解釈すると、データ分析はデータの状態を明らかにすること。

そして先ほどのスーパーマーケットの例で説明すると、10種類のカップラーメンの売上を調べて明らかにするのがデータ分析で、カップラーメンAが一番多く売れたその理由を明らかにするのがデータ解析になります。

データ解析とデータ分析は同じような意味として認識されがちですが、データ分析はデータの状態を明らかにし、データ解析は分析で明らかになったことをもとにして、その原因を明らかにする作業なのです。
データ分析とは?意味や方法についてわかりやすく解説 | お多福ラボ
近年では、様々な業種でデータの収集を行い、その活用方法について議論されていますよね。ビジネスにおいてデータの活用が重要視されるようになり、収集したデータを分析し、ビジネスの意思決定などに役立たせようという企業が増えています。そこで今回は、そんなデータ分析の意味や方法についてお伝えします。

データ解析の⽅法

データ解析のやり方のイメージ

お伝えしたようにデータ解析はデータ分析で得た結果をもとに、データがその状態になっている原因を明らかにする作業です。そしてデータ解析のために必要な分析方法がいろいろあります。

ここでは代表的な分析方法を4つ紹介しましょう。

アソシエーション分

アソシエーション分析はデータから相関関係を分析し、一見すると繋がりがないようなことの裏に隠れた関連性を見つけ出します。

例えば売れる商品同士の組み合わせを発見して、店舗の商品陳列のレイアウトや商品のおすすめ・セット販売などへの活用など、マーケティングで用いられています。

計量時系列分析

計量時系列分析は時間の経過とともに変化していくデータを分析する方法。

例えば株価の変動や企業の売り上げデータなどの解析に用いられ、その結果をもとにマーケティング展開に利用されています。

クロス集計分析

データ分析の中で最も基本的な方法がクロス集計分析。

クロス集計分析では収集したデータをそれぞれ当てはまる属性ごとに集計し、属性ごとの相関関係や傾向を分析します。

ロジスティック回帰分析

データをYesかNoの形で収集し、事象が起きる確率を予測する方法がロジスティック回帰分析。

この分析で集めるデータを商品の購入で説明すると「どの商品を購入したのか」ではなく「商品Aを購入したか、しなかったのか」のデータになります。

そして特定ユーザーの商品購入率や商品の普及率などの分析で使用されています。

データ解析に使えるツール

ツールのイメージ

現在、比較的簡単な操作でデータ解析を行えるツールが多数あります。今回は、その中から代表的なデータ解析ツールを3つ紹介しましょう。

SPSS Statistics(IBM)

SPSS StatisticsはアメリカのIBMが提供しているデータ解析ツールです。50年の歴史を持つSPSS Statisticsはさまざまな分野のデータ解析で使用され、多くのユーザーに支持されています。

そしてSPSS Statisticsはプログラミングを必要とせず、簡単な操作による扱いやすさが大きな特徴で、Bessと呼ばれる基本ツールを軸に必要に応じてオプションを追加することも可能です。

公式サイト – IBM

JMP(SAS)

JMPは1989年にアメリカのソフトウェア開発・販売企業のSASが作り出したデータ解析ツールです。

もともとJMPは研究者・エンジニアがデータ解析を視覚的に操作できるよう開発されました。そのため最新バージョンも操作性を重視した仕様であり、その扱いやすさから品質管理や製品開発・市場調査などさまざまな分野のデータ解析で導入されています。

JMPの概要 – SAS

SAS University Edition(SAS)

SAS University EditionはこちらもSASによって提供されている無償のデータ解析ツールです。しかし、SAS University Editionは学習者向けに限定されています。

ただし学習用のデータ解析ツールではありますが、他の有償ツールに引けを取らない高水準機能が搭載されているので学習用に最適です。

SAS University Edition – SAS

データ解析を使った事例

データのイメージ

実際にデータ解析を使用した事例は数多くあります。ここでは、その中から4つの事例を紹介しましょう。

スシロー

全国各地に展開している回転すしチェーン店のスシローでは、全部のお皿にICタグをとりつけてレーンに出す商品のデータを収集管理しています。

スシローがデータ解析で求めているのが需要予測。
どの商品がいつ食べられたかや注文状況などのデータを蓄積し、そのデータを解析して需要予測を出します。そして需要予測をもとにレーンに出す商品をコントロールして、コスト削減などに役立て利益向上につなげています。

Posen

株式会社Posenが事業展開しているのは、AI(人工知能)を活用した人間の姿勢を測定するサービス「Posen」です。

Posenではカメラ撮影から得たデータをもとに分析・解析を行い姿勢のゆがみを発見し、ユーザーへ改善方法などアドバイスを行っています。

また収集したデータと健康情報をから、病気になりやすい姿勢の抽出や病気予測ができるように現在取り組んでいます。

お多福ラボの実績「瞬時に姿勢の歪みを可視化する姿勢診断ツール Posen」 | お多福ラボ
長時間のデスクワークやスマートフォンの利用により、姿勢の歪みや疲労蓄積が無自覚に進行する問題に対して、治療院の患者様の体を撮影するだけで姿勢が瞬時に評価・点数化でき、個人情報や通院履歴の管理を容易にする顧客管理機能を有したサービス「Posen」の開発実績について解説します。

城崎温泉

有名な温泉観光地である城崎温泉では、観光客がお財布を持たずに携帯電話やスマートフォンで決済できるシステムを導入しています。

このシステムによって城崎温泉を訪れた観光客の人数・客層・城之崎での動向などのデータ収集が可能になり、そのデータを解析して以前よりも効果的な施策の実施・サービス提供・広報活動に繋げられるようになりました。

大阪市立大学大学院医学研究科・医学部医学科

画像データを解析した応用事例は数多くあります。

大阪市立大学大学院医学研究科・医学部医学科では皮膚病の約1200枚の画像データをAI(人工知能)で解析し病名を診断できるシステムを開発しました。

このAIシステムの誕生で、これまで難しかった希少かつ難病の皮膚病も診断できるようになりました。

お多福ラボの実績「専門家と同等レベルの画像分類AIの開発」 | お多福ラボ
皮膚の遺伝関連性希少難治性疾患についてAIを使って自動診断は可能か?とのご相談を頂きました。既存のデータだけでなく、お客様にてデータを追加し活用できる仕組みの画像分類AIを開発。熟練者員の経験と勘に依存した作業からの脱却や、目視検査に伴う人件費削減・業務の効率化に成功した事例について解説します。

データ解析をスムーズに⾏うポイント

ポイントのイメージ

データ解析はさまざまな分析方法を用いて、いろいろな分野で活用されています。

そして、どんな用途でもスムーズにデータ解析を行うためのポイントが「目的を明確にする」ことです。

データ解析の大まかな流れは次の通り。

「明確な目的の設定」→「目的に沿った分析方法の選択」
一つ目の「明確な目的の設定」によって、どのデータを収集して分析・解析するのかの道筋が決まります。
そして二つ目が「目的に沿った分析方法の選択」。同じデータでも分析する方法によって、得られる結果が変わってきます。そのため目的に合った分析方法を選ぶことで、その後の解析でも求めている結果を得られるようになるのです。

データ解析の流れを大まかに紹介しましたが、ご覧いただいて分かるように最初の「明確な目的の設定」が後の流れに影響を与えます。

つまりデータ解析は「明確な目的の設定」ができればスムーズに行えるということになるのです。

 

データ解析する人のイメージ

データ解析はそのデータがどうしてその状態になっているのか、原因や理由を見つけ出す作業です。そして同じような言葉のデータ分析とはデータの状態を明らかにすること。

データ解析とデータ分析は混同されがちですが、データ分析がデータの状態を明らかにする作業で、データ解析は分析結果をもとにその原因を明らかにする作業です。

そしてデータ解析に必要な分析には以下のような方法があります。

  • アソシエーション分析
  • 計量時系列分析
  • クロス集計分析
  • ロジスティック回帰分析

最近では紹介したような扱いやすい解析ツールがたくさんあり、さまざまな分野で導入されています。実際にデータ解析を用いた事例は数多くあり、ほとんどで成功を収めているようです。そしてデータ解析で成功するためには「明確な目的の設定」を行いましょう。

これがスムーズにデータ解析を⾏うポイント。

今やデータ解析はほとんどの分野で必須項目になっています。「難しい」というのがデータ解析への一般的なイメージですが、解析ツールを使用すればそれほど難しくはありません。

これまでデータ解析を行う機会がなかった企業も、是非取り組んでみましょう。

【お知らせ】

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