【比較表】おすすめのデータマイニングツール
ここでは、ITトレンドがおすすめするデータマイニングツールを比較しています。提供形態やレビュー評価など、製品選びの参考にしてください。また、各製品の詳細情報についてはのちほど紹介しているため、気になる製品をチェックしましょう。
※"ー"の情報はITトレンド編集部で確認できなかった項目です。詳細は各企業にお問い合わせください。
おすすめのデータマイニングツールを比較
おすすめのデータマイニングツールを機能や目的など製品ごとに特徴を解説しています。気になる製品は資料請求ができるので、是非ご利用ください。
SAS High-Performance Data Mining
製品・サービスのPOINT
- 高度なデータ補完機能により欠損値があっても高精度な予測が可能
- 構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを活用した分析を実現
- 冗長な行列排除により短時間での分析が可能
SAS Institute Japan株式会社が提供する「SAS High-Performance Data Mining」は、構造化や非構造化を問わずあらゆるデータの分析や予測ができるシステムです。変数の削減処理やグルーピングされた統計量算出などさまざまな形で統計を出力します。
一部のデータサンプリングではなくすべてのデータを参照し、多くの反復実行をするため、高精度な分析で的確な判断につながるでしょう。さらに大規模な統計も迅速な処理が可能で、スピーディーな意思決定に役立ちます。
《IBM SPSS Modeler》のPOINT
- 使いやすさを追求した分かりやすい操作性
- すぐれたデータ加工機能、高度なデータ分析アルゴリズムを搭載
- データ・マイニング市場をリードする導入実績
「IBM SPSS Modeler」は日本アイ・ビー・エム株式会社が提供しており、わかりやすい操作性が強みの予測分析プラットフォームです。数回のクリックでデータ分析ができ、自動的に最適なデータ形式に変換します。データ・マイニング処理の各ステップが視覚化されているのも嬉しいポイントです。
非構造化テキストを分析し、概念やテーマ、感情や傾向などを収集するためブログやSNSから顧客の洞察を明確化できるでしょう。また、過去のデータをもとに将来の需要予測も可能です。
《viz》のPOINT
- 施策データをセットするだけ！AIが自動的にデータを分析
- 活用目的に合わせナビゲーション！シンプルで直感的な操作画面
- 安価な料金プラン！15万円/月～のサブスクリプションサービス
株式会社DataCurrentが提供する「viz」は、マーケティング活動に必要なデータ分析を得意とした機械学習アシストツールです。設定した成果目標に対して施策の影響度や貢献度を抽出できるため、営業活動の効果を可視化します。さらに、施策結果をもとにKPIの予測や、KPIの目標値から必要なアクションにつなげられるでしょう。
また、顧客データのスコアリングや高LTV期待度、将来行動の予測など顧客分析にもおすすめです。オプションでデータの加工や機械学習のコンサルティングなどサポートプランも充実しています。
Social Insight
株式会社ユーザーローカルが提供している「Social Insight」は、TwitterやFacebookなどソーシャルメディアの運用に特化し、データ分析までもサポートするツールです。口コミ傾聴・SNSアカウント分析・投稿管理などさまざまな機能を有します。大手企業をはじめ、多数の企業が導入しており、リーズナブルな料金体系も魅力です。
見える化エンジン
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する「見える化エンジン」は、テキストマイニング市場において11年連続シェアNo.１、1,600社以上で導入実績を誇ります。わかりやすい分析結果で顧客の声を可視化し、企業と顧客とのギャップを把握することで、今後の施策や改善につながるでしょう。SNSのデータまでも収集し、分析・社内共有・タスク管理までをワンストップで行います。
Analytica
「Analytica」は株式会社ヴィクセスが提供しており、社内のSaaSを一元管理しKPI業務の効率化に効果的なシステムです。マルチダッシュボード機能やさまざまなチャートタイプを利用することで、知りたい情報をリアルタイムに一画面上で表示可能です。SQLを直接書けたり、異なるデータベースでデータを結合できたりする機能が充実しています。
Media Insight
株式会社ユーザーローカルが提供する「Media Insight」は、ニュースサイトなどのメディア運営をターゲットとした記事のコンテンツを分析するツールです。トラフィックの流入状況や記事の読まれ方を分析するために必要な機能を取り揃えており、読者に価値のある記事作りを支援します。自社のみならず競合記事についても、Twitter・Facebookの反響数を自動で集計します。
Qlik Sense
アメリカのソフトウェア開発会社であるQlik社が提供する「Qlik Sense」は、膨大なデータを１つのビューに結合し、連想エンジンによってインサイトを検出可能にします。また、最新のAI主導型クラウドアナリティクスにより、チーム規模にかかわらず誰もが的確な意思決定を行えるでしょう。無料体験版も提供されています。
MOTION BOARD
ウイングアーク１ｓｔ株式会社が提供している「MOTION BOARD」は、人・物・あらゆるデータをBIダッシュボードでリアルタイムに可視化し、スピーディーに価値ある情報を入手できます。地図機能や３Dマップなど、前例のない多種多様な表現が可能です。ノンプログラミングでの分析やマウス操作のみでのダッシュボード開発が可能であり、操作性に優れています。
Oracle Business Intelligence（BI）
オラクル社が提供する「Oracle Business Intelligence（BI）」は、誰もが簡単に使える操作性により、部門主導でのスピーディーなデータ分析を可能としたセルフサービスBIツールです。データベースに実績のあるオラクル社が開発したツールのため、ユーザー数・データ量の増加時における拡張性にも優れています。
データマイニングツールを選ぶポイント
次に、データマイニングツールを選ぶ際のポイントを３つ説明します。
利用目的を明確化する
まずは、データマイニングを行う目的を明確にしましょう。ツールの導入自体が目的になる場合もありますが、よくある失敗といえます。導入しただけで結果が出るわけではありません。
課題解決のために強化したい分野や具体化したいデータを整理しましょう。そして、要件を洗い出すことで、効果的なツールの選定が可能となります。
なお、類似する情報はどのツールでも簡単に見つけられます。しかし、少数意見を探すことが目的である場合には、大量のデータから少ない意見をよりピンポイントで抽出できるかが重要です。
分析する対象を明確化する
データの種類や量、リアルタイムの解析は必要か、どのような分析手法が必要かなど分析する対象により最適な製品は変わります。また、テキストマイニングが適している可能性もあるでしょう。
分析対象を明確にしたら、無料トライアルなどを活用して実際にデータ分析をし、結果を元に製品の選定を進めましょう。
分析担当者が操作しやすいか確認する
有効な結果を得るためには、仮説と検証を何度も繰り返す必要があります。そのため、高度な機能や性能を持った製品であっても、実際の分析担当者が使いこなせなければ意味がありません。使いやすいインターフェースや操作性を備えているかどうかを十分に確認しましょう。
データマイニングツールの注意点
データマイニングツールを導入するにあたっての注意点を３つ説明します。事前に想定や対策をしておくことで、導入の失敗を回避できます。
ツールを使いこなすためには知識と技術が必要
データマイニングツールを使いこなすためには、適切にデータを加工するための技術は必要です。すべてのデータで地道な分析を行っていてはいつまでも分析が終わらず、データの山に埋もれることになり兼ねません。
検証時には、妥当な数に絞ってサンプリングすることが大切です。また、仮説を立て検証結果が有効かを確認するためには、業務知識も兼ね備えておかなければなりません。こういった正しい知識と技術をもち扱うことができれば大きな効果をもたらすツールです。
活用には正確なデータ定義が必要
決められたルールでデータを分析するため、正確な定義がされていないと効果的なマイニングになりません。システムが古く、導入時の担当者が異動・退職している場合などに、データの詳細情報を把握できないというケースがよくあります。例えば、特定のフィールドにおけるコードの意味や重複データの有無などといった内容です。データマイニングツールの活用には、正確なデータ定義が必要なため事前に確認しましょう。
分析をツールに丸投げできない
データマイニングツールですべてを分析できるわけではありません。あらゆるデータから意味のある結論を導いてくれると誤解されることも多いですが、ツールが万能とは限らないのです。
データマイニングツールは、入力されたデータを決まったルールで早く分析するためのツールのため、データだけを用意しても効果的なマイニングは期待できないでしょう。ツールにあわせたデータの加工や、結果を受けて条件の変更といった作業が必要です。
ポイントを参考に最適なデータマイニングツールを選定しよう
データマイニングツールはデータ分析に特化した製品です。経営戦略や施策の立案につなげるために重要な役割を担います。しかし、効果的にツールを使いこなすためには、データを扱ううえでの基礎知識が必要です。利用目的や対象データの種類・操作性を確認したうえで、自社に合ったデータマイニングツールを導入し、データを有効活用しましょう。
