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データマイニングツール比較11選!選び方・導入の注意点とは?

#製品比較
2022年03月08日 最終更新
データマイニングツールの製品一覧
ITトレンド 編集部

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データマイニングツール比較11選!選び方・導入の注意点とは?

大量のデータから価値のあるものを発掘する「データマイニングツール」。経営戦略や施策の立案に役立つ製品ですが、高速処理が可能なものやWebブラウザで利用できるもの、Excelベースで操作が簡単なものなど、製品によってさまざまな特徴があります。

今回は、おすすめのデータマイニングツールを比較するとともに、選ぶ際のポイントや導入の注意点についても紹介します。自社に合ったデータマイニングツールを導入する参考にしてください。

この記事は2022年3月時点の情報に基づいて編集しています。

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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国内外での実績や、現場での使いやすさなどの観点から紹介します。

Visual Mining Studioのロゴ画像

Visual Mining Studio

株式会社NTTデータ数理システム
《Visual Mining Studio》のPOINT
  1. 製造から金融まであらゆる分野で利用することが可能!
  2. ドラッグアンドドロップ操作で直感的にプログラミングができる!
  3. 決定木などの一般的な分析から高精度の分類分析まで機能が豊富!

株式会社NTTデータ数理システムが提供。さまざまなニーズに応じてデータの前処理や分析などの高機能を簡単に利用できる汎用ツールです。グループ化するためのクラスタ分析、事象のルールを発見し確率値として表すアソシエーション分析機能に加え、基本的な統計解析から高度な多変量解析まで、常に最新の分析環境を提供しています。

導入実績は製造・流通・金融・通信・運輸・バイオ技術など幅広く、自社開発されたパッケージのためアフターサービスやカスタマイズ対応も可能です。Webブラウザで簡単に利用でき、データマイニング初心者でも安心の操作性がポイントです。

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カスタマーリングスのロゴ画像

カスタマーリングス

株式会社プラスアルファ・コンサルティング  東証グロース上場
《カスタマーリングス》のPOINT
  1. あらゆる 顧客・行動データを 集約
  2. 高度な データ分析を 手軽に
  3. 分析から即座に アクション シナリオで自動化

株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供。顧客分析やRFM集計などのデータマイニング機能のほかに、ダッシュボード機能やマーケティング機能などを取り揃えたマーケティングオートメーションツールです。自由にセグメントを作成でき、カスタマイズなしで基幹システムとの連携が可能です。

業界を問わず誰もが直観的に使用できるうえ、電話・メール対応やMTG形式での活用支援などのサポート体制も充実しています。

カスタマーリングスの製品詳細ページはこちら arrow_forward_ios
IBM SPSS Modeler Professionalのロゴ画像

IBM SPSS Modeler Professional

株式会社イーネットソリューションズ
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製品・サービスのPOINT
  1. データマイニングの全プロセスをカバー
  2. 数字分析を元にした需要予測も可能
  3. 専門知識は不要であり、サポート・支援も提供化

株式会社株式会社イーネットソリューションズが提供。見やすく使いやすい画面設計で、蓄積されたデータから顧客の解約予測をしたり、契約内容や製品ごとに顧客をグループ化したりするなどして顧客分析を行います。分析の専門知識は不要で、データ活用のためのスキルを短期間で取得可能です。

国内で多くの導入実績があり、大量データやさまざまなデータを統合して分析を行う企業におすすめです。

IBM SPSS Modeler Professionalの製品詳細ページはこちら arrow_forward_ios
SOFIT Super REALISMのロゴ画像

SOFIT Super REALISM

日本ソフト開発株式会社
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《SOFIT Super REALISM》のPOINT
  1. ビッグデータの「データ活用」を瞬時に実現!
  2. ノーコードマイニングで、スピーディーなトライ&エラーを実現!
  3. データ準備における処理時間を100分の1!費用を10分の1!

日本ソフト開発株式会社が提供。世界最高速レベルでバッチ処理・アドホック処理を実現できるビッグデータ処理システムです。Excelの基本スキルがあれば、2時間程度の講習の受講で利用開始できます。

圧倒的な処理スピードで、AI導入のためのデータ整備に要する時間を100分の1にまで短縮します。また、データの内容確認と整備を行い、課題を解決する「データ整備サービス」は、最短2日で実施されます。

SOFIT Super REALISMの製品詳細ページはこちら arrow_forward_ios

まだまだある!データマイニングツール比較

その他のデータマイニングツールを紹介します。

Social Insight

株式会社ユーザーローカルが提供。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。

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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。テキストマイニング市場において9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繋げます。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。

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Analytica

株式会社ヴィクセスが提供。5分で簡単に導入できるクラウド型BIツールです。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。

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Media Insight

株式会社ユーザーローカルが提供。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。

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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。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、チーム規模に関わらず誰もが的確な意思決定を行えます。無料体験版も提供しているのでお試しください。

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MOTION BOARD

ウイングアーク1st株式会社が提供。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、これまでに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。

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Oracle BI

オラクル社が提供。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、ユーザ数・データ量の増加時における拡張性にも優れています。

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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

まずは何のためにデータマイニングを行うのかを明確にしましょう。ツールの導入自体が目的となってしまうことがありますが、これはよくある失敗です。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、そこからツールに求める要件を洗い出します。これにより効果的なツールの選定が可能になります。

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、そのようなデータをもれなく容易に見つけ出せるツールであるかが重要になります。

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ということによって最適な製品は変わります。また、テキストマイニングの方が良い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てみましょう。その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、試行錯誤しながら仮設と検証を何度も繰り返す必要があります。たとえ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。

ツールを使いこなすために知識と技術が必要

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が必要です。全てのデータで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、仮設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。つまり、データマイニングツールは正しい知識と技術を持った人が扱ってこそ効果が出るツールなのです。

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、それが定義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、特定のフィールドのコードの意味や重複データの存在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ので事前に確認しておきましょう。

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全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。

それはデータマイニングツールが、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だからです。そのため、単に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。ツールに合わせてデータを加工したり、結果を受けて条件を変更したりといった作業を行う必要があります。

導入ポイントを参考に、最適なデータマイニングツールを選択

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。

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