データマイニングとは
データマイニング （Data mining）とは、収集された情報のなかから傾向や関連性を見出す分析手法です。売上予測や市場動向など、ある事象の発生予測やデータの類似性から新たな仮説を立てるなど、膨大なデータをビジネスに活かすのに役立ちます。
データマイニングで得られる知識（DIKWモデル）
データマイニングの多くは、マーケティングにおける課題を解決するために活用されています。例えば小売業においては、顧客データや購買履歴を用いてデータマイニングを行い、より効果的なキャンペーン施策が実施されています。そのほか製品・サービス改善や設備機器の分析など、活用先は業界を問わず多岐にわたるでしょう。
また、データマイニングを実施して得られる知識はDIKWモデルと呼ばれており、それぞれ以下のように分類されます。
- ■データ（Data）：整理されていない数値
- ■情報（Information）：「データ」を整理・カテゴライズしたもの
- ■知識（Knowledge）：「情報」から得られる傾向・知見
- ■知恵（Wisdom）：「知識」を利用して人が判断する力
一般的に、下に行くほど有用性の高いものと判断されます。
また、データマイニングで行えるのは知識発見までであって、実際にその「知識」に有用性があるのか、どう活用するのかは『人』の判断力にかかってきます。その点においては、データの取得から分析・課題解決までの一連の作業に重点をおく「データサイエンス」との違いであるといえるでしょう。
データマイニングの代表的な手法
データマイニングでは、大量のデータから傾向や関係性を見つけるためにさまざまな分析手法が用いられます。目的に応じて適切な手法を選択することで、売上予測や顧客分析、原因分析などに役立つ知見を得ることが可能です。ここでは、データマイニングでよく用いられる代表的な手法を紹介します。
クラスタリング（クラスタ分析）
クラスタリングとは、データの特徴や類似性をもとにグループ分けを行う分析手法です。あらかじめ分類基準を設定するのではなく、データ同士の距離や特徴量から自動的に似たもの同士をまとめます。顧客セグメントの分類や、購買行動のパターン分析などに活用されることが多く、マーケティング分野で広く利用されています。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、複数のデータのなかにある関連性や同時発生の傾向を見つける分析手法です。代表例として知られるのが「紙おむつとビール」の事例で、ある商品を購入する顧客が同時に購入しやすい商品の組み合わせを発見できます。小売業やECサイトでは、商品レコメンドや売り場レイアウトの最適化などに活用されています。
回帰分析
回帰分析は、複数のデータの関係性を数式で表し、将来の数値を予測するための分析手法です。例えば、広告費と売上の関係や、気温と商品の販売数の関係などを分析し、将来の売上予測や需要予測に活用されます。データ同士の因果関係や影響度を把握できるため、経営判断やマーケティング戦略の策定にも役立ちます。
決定木分析
決定木分析は、データを条件ごとに分岐させながら分析を行う手法で、ツリー構造を使って結果を導き出します。例えば、「年齢」「購入履歴」「地域」などの条件をもとに顧客の購買傾向を分類することが可能です。分析結果が視覚的に理解しやすい点が特徴で、顧客行動の予測や意思決定の支援などに利用されています。
主成分分析
主成分分析は、多数の変数をもつデータを少数の重要な要素（主成分）にまとめて整理する分析手法です。データの特徴を保ちながら情報を圧縮できるため、複雑なデータ構造を把握しやすくなります。商品評価データの分析や市場調査など、多くの要素が関係するデータの傾向を把握する際に利用されます。
データマイニングの分析手法についてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
データマイニング活用事例
活用例を知ると、データマイニングの成果物を業務に結び付けて考えやすくなります。ここでは、一般的に検討されやすい例を、課題からの流れで整理します。実際の適用可否は、データの取得可否や運用体制により変わります。
小売・EC：レコメンドや販促最適化
小売業やECでは、顧客属性や購買履歴、閲覧履歴などをもとにデータマイニングを行うことで、売れ筋商品の傾向や関連商品の組み合わせを把握できます。
例えば、「どの商品を一緒に購入しやすいか」「どの顧客層がどのタイミングで購入しやすいか」といった傾向を可視化し、レコメンド機能やクーポン配信、キャンペーン施策の最適化に活用されます。顧客ごとに適した提案がしやすくなるため、購買単価やリピート率の向上にもつながるでしょう。
金融：不正検知や与信の判断支援
金融業界では、取引履歴や申込情報、利用状況などの大量データを分析し、不正利用の兆候を早期に発見したり、与信判断の精度向上に役立てたりしています。
例えば、通常とは異なる取引パターンや不自然な挙動を検知することで、不正送金やクレジットカードの不正利用対策に活用可能です。また、過去の利用実績や返済傾向などを分析すれば、融資や審査における判断材料としても利用できます。人の経験だけに頼らず、データにもとづいた判断を行いやすくなる点がメリットです。
製造：予兆保全や品質の要因分析
製造業では、設備の稼働データやセンサー情報、検査結果などを分析することで、故障の予兆検知や品質不良の原因特定に活用されています。
例えば、温度や振動、稼働時間などの変化から設備トラブルの前兆を把握できれば、故障前にメンテナンスを実施し、突発的な停止を防ぎやすくなります。また、不良品が発生した際にも、製造条件や作業工程との関連性を分析することで、原因究明や再発防止策の立案に役立つでしょう。生産性向上や品質安定化を図るうえで、データマイニングは重要な役割を果たします。
データマイニングの手順（分析プロセス）
データマイニングを実施する際のフローは次のとおりです。
- １．データマイニングで何を知りたいか、テーマや目的を決める
- ２．目的に沿ってデータ収集する
- ３．データを加工・整理し、分析しやすい形に整える
- ４．データのパターンや関連性などを分析する
- ５．分析結果から要因を特定し、効果検証を行う
データマイニング実施時のポイント
データマイニングは、売上増加や課題解決につながる分析手法ではあるものの、機械的に実施しただけでは必ずしも成果につながる結果を導き出せるわけではありません。収集したデータには誤ったデータも含まれており、より正確で一貫性のある分析を行うためにはデータクレンジングから効率的に進めることが重要です。プロジェクトの遅延や計画倒れなどのリスクを減らすことにも繋がります。
ここからは、データマイニングの実施をさらに具体的にイメージしていきましょう。
データ管理の場（データウェアハウスなど）を整備
データマイニングを行うために、まずはデータの収集が必要です。一般的には元となるデータが多ければ多いほど、有益な情報を採掘できる可能性が高まります。そのためデータマイニングに先んじて、データウェアハウス（DWH）をはじめとしたデータを管理できる場を設けるのがよいでしょう。
データウェアハウスは、大量のデータを保管するために設けられます。データの蓄積が目的であるため、データベースと違ってデータの削除・更新は原則として行いません。データウェアハウスについては、以下の記事でより詳しく解説しています。
データクレンジングを行う
データマイニングの精度をあげるためには、不要なデータを除去しておくことが大事です。データ量が少ない場合にはExcel関数を用いた方法でも実施できるでしょう。しかし、データ量の増加に応じて工数増と人的ミスが生じます。
RPAを活用したり、データクレンジングソフトを使い手作業を減らしたりして、データの信頼性を保ちましょう。
データマイニングツールの導入
データマイニングを実施するには、分析手法の選定や効果検証において知識や技術が求められます。担当者の育成コスト削減や業務にかかる負担軽減、効果の最大化といった観点からも、データマイニングツールの導入がおすすめです。
データマイニングツールを導入すれば、誰でも簡単に操作が可能なため、業務の属人化を防ぎます。データのグルーピングや類似性の抽出も迅速に行え、データ分析に要していた時間をコア業務へと振り替えられます。
データマイニングツールの具体的な製品が気になった方は、以下の記事で製品比較できます。選び方や導入時の注意点も解説しているため、参考にしてください。
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データマイニングツールのもつ可能性
データマイニングツールを活用すれば、「人工知能」や「統計学」などの専門知識を基本レベルで理解しておくだけで分析結果を正しく読み解けます。データマイニングによって、従来行われてきた「顧客の購買情報にもとづいた営業戦略」などをさらに高度に実行できます。
また、Web検索技術の発達をうまく活用すれば「Web上の検索ワードに対してデータマイニングを行い、人々が何に関心を持っており、どのような視点で関心の対象を理解しているのか」を知ることも可能でしょう。
データマイニングツールでビッグデータを活用しよう
データマイニングを行うことで、これまで重要視されていなかったデータにも光を当てられます。例えば、「ショッピングモール内の温度、湿度、照明光度と売上との関係」といった、新たな視点からの相関関係も見出されるかもしれません。
いずれにしても「ビッグデータ」時代のいま「データマイニング」は企業の業績を飛躍させる大きなカギであることは確かでしょう。活用イメージがまだわかない場合は、具体的な製品比較をして、サポートを受けたりトライアルを行う方法もあります。以下より資料請求をして、製品の検討をしてみましょう。
