データドリブン時代のビジネスを変革するデータ分析の種類と活用
現在、ビジネス環境は急速に変化し、多種多様なデータが生成されています。そのため、データ分析の重要性はますます高まっています。しかし、データ分析の理解、目的やイメージが不明確なため、関係者や組織内で認識のズレや誤解が生じることがあります。この記事では、データドリブンな意思決定を支えるために、データ分析の種類や目的について、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
業種別によるデータ分析の種類
データ分析の適用は業種やビジネスモデルによって大きく異なります。一つの分析手法に依存するのは問題が多く、複数の手法を使い分けて、それぞれにおいて知識のある人材をアサインすることが重要です。効果的な意思決定には、多面的な分析アプローチが望まれるでしょう。
例えば、経営、マーケティング、財務などのビジネス領域や、競合分析、財務分析、市場調査、リスク分析、商品分析などの目的によって、必要な分析スキルや知識が異なります。ビジネスドメインの知識がなく「Pythonと回帰分析の専門家」ではかなり限られた範囲でしか活躍できないでしょう。
分析の目的に合わせた4つの分析タイプ
一般的にはデータ分析にはいくつかの主要なカテゴリがあり、それぞれがビジネスに適用される方法、対象データ、使用するツールが異なります。
記述分析（Descriptive Analytics）: 過去のデータを集計し、何が起きたのかを理解するための分析です。ここでは主にビジネスインテリジェンスツールが代表的です。
診断分析（Diagnostic Analytics）: 過去のデータを用いて「なぜその結果が出たのか」を解明する分析です。ここではビジネスアナリティクス、EDA、拡張分析ツールなどが活用されます
予測分析（Predictive Analytics）: 過去のデータと統計手法を使って未来の出来事やトレンドを予測します。ここではPythonや機械学習によるモデリングツールなどが活用されます。
処方的分析（Prescriptive Analytics）: 最良の行動や決断を導き出すために、予測分析の結果をもとに具体的な提案を行います。この段階になるとMA、レコメンドエンジン、最適化など実務への応用を考慮したツールが多く使われます。
これらの分析タイプは、「BI・レポーティング」、「探索的データ解析・拡張分析」、「機械学習による分類モデル」などの形で実装されます。データを用いる点や機械学習・統計的手法を採用する点は共通していますが、それぞれの目的やプロセスが異なります。したがって、必要なスキルセットやツールも変わってくるため、その理解が重要です。
よく「このツールひとつで大丈夫」というベンダーのメッセージが見受けられますが、「この限られた範囲の目的であれば、この一つのツールで大丈夫」という理解の方が合理的でしょう。
例えば、「このMAツールはレポート機能も入っているので、このツールひとつで大丈夫です」と言われても、決してそれは標準的なBIが入っているわけでなく、MA施策などの結果やCRM関連のレポートのみで、営業レポート、財務レポートも全部できるなどと思ってはいけません。
データ分析に必要な要素と道具
データ分析には多くの手法やツールが存在し、それぞれに適したデータ形式があります。以下のような分析機能やツールが主に用いられます。
データ加工: 複数のデータを統合し、一元的なビューを作成する。
データ可視化: グラフやチャートを用いてデータを視覚的に表現し、理解を深める。
データマイニング: 大量のデータから有用な情報やパターンを探し出す。
アソシエーション分析: データ内の要素やイベントの関連性を分析する。
テキストマイニング: テキストデータから有益な情報や知識を抽出する。
予測分析: 過去のデータやトレンドに基づいて未来を予測する。
最適化（Optimization）: 制約条件内で最良の結果を導き出す。
これらの手法やツールを効果的に利用するためには、「手段を目的化しないこと」が重要です。たとえば、「テキストマイニングをしたい」という要望がある場合、それは手段であり、目的ではありません。目的と手段を明確に区別し、適切なデータとツールをマッチさせることが、成功への鍵です。
データ分析の活用法
データドリブンな意思決定
企業はデータ分析を用いて、直感ではなくデータに基づいた決定を下すことができます。このステップに至る前に、「意思決定が目的（Decision-Driven）」であることが重要です。つまり、データは意思決定プロセスを強化するための手段であり、目的そのものではありません。何よりも経営やビジネスの方向性に関する「意思」があり、その実現のために様々な問題をデータで「決定」するからこその、データドリブンです。
データをAIに入れたら、ビジネスで行うべき「意思」が見つかるわけではありません。この関係を理解しないと、本末転倒になってしまいます。
パフォーマンス評価
企業はデータ分析を通じて業績を評価し、改善の必要なエリアを特定できます。これは成長と効率化のロードマップを形成する上で有用です。自動車の各計器は意味があり、「スピードが上がりすぎたら、ブレーキを踏む」「燃料の残量が減ったら、給油する」という対策とセットになると思います。
対策に繋がらない数値を見てるだけでは意味をなさないかもしれません。
顧客に関する洞察
顧客の行動や嗜好の理解は、企業にとって非常に価値があります。データ分析やAIは、業界の専門家やデータ科学者がより効果的な判断を下すための補助となります。
データのモニタリングをした際に、何か大きな変化や、上昇・下落をした時に「なぜこれは変化したのか？」という理由や要因を自分の業務知見の仮説をベースに探索し、データで裏付けをしたいと考えると思います。
この結果により、新たな発見がされると洞察になり対策につながります。
ここでは、探索的データ解析やEDA、ビジネスアナリティクスと言われる分野が役に立つはずです。
競争優位性の確立
市場動向や競合他社のデータを分析することで、企業は迅速に適応し、競争力を高めることができます。これには、個々の顧客に対してパーソナライズされたメッセージを送るなど、AI（機械学習・グラフ理論等）とデータ分析による戦術的な強化も含まれます。
例えばメール配信をする場合、「顧客の興味関心を無視して全員に同じメールを送る」場合と、「予測とパーソナライズを駆使して、顧客ごとに過去の行動や特性に応じて、メールのタイミングや内容を変える」場合だと、明らかに後者の方が競合優位を確立できると思います。
これをAIやデータに基づいて実施できるテクノロジーを駆使することが重要です。このような戦術の強化が競争優位につながります。
データ分析を活用するためのポイント
明確な目的: プロジェクトの目的や目標を明確にする。これがないと、どのようなツールや膨大なデータを使っても、計算結果は出ても、ビジネスに役に立たないという事態が発生します。
速度感: 長期間のプロジェクトよりも、短期間で成果を出せるプロジェクトを優先した方が良いでしょう。「時代の変化に対応する」となってから、ベンダー選定、社内稟議、データ基盤開発で最初の施策実行が13ヶ月後になるというのではあまり意味がなくなります。クイックスタート、アジャイルでの改善が重要です。
適切なツールと手法: 使用する分析ツールや手法が目的に適しているか評価する。ここは全てのツールを試したり、試行錯誤より、知見や知識を持ってる人にアドバイスをもらうのが良いでしょう。
ステップバイステップのアプローチ
小規模でスタート: 大きな失敗を避けるためには、最初は小規模でスタートする。何が正解かわからない段階では、スモールスタートで徐々に成功の知見を蓄積していくことが重要です。
評価とフィードバック: 小規模な成功と失敗から学び、改善点を見つける。上記のスモールスタートから成功の範囲を広げていくのには重要なことです。
スケーリング: 成功したアプローチを拡大していく。この際に人員を増やすのではなく、AI・データ・DXで自動化したスケーリングが必須になってくるでしょう。
このようにして、小さな成功と適切な失敗を積み重ねることで、中長期的には組織全体としての成長と大きな成果が期待できます。適切に計画と実行を行えば、データ分析はその効果で多くの課題を上回る価値を提供できるでしょう。
読者の皆さんにとって、「記述的分析」「診断的分析」「予測的分析」「処方的分析」のどれが一番今必要なのか？これを考える必要があります。
まとめ
何か「マジックナンバー」「魔法の杖」があって、それを買えばすぐに効果が出るといった期待をしない方が良いと思います。もしそれがあれば、すでに他の企業もみんなやっていますので。
とはいえデータドリブンな意思決定、DX（デジタルトランスフォーメーション）、データ分析は、現代のビジネスにおいて欠かせない要素です。正確なデータと適切な分析手法を駆使することで、企業は競争力を維持し、成長し続けることができるでしょう。
世の中には多くの情報が溢れ、AI、DX、機械学習、LLM、大規模言語モデルなどのキーワードは全員知っているでしょう。ただし、キーワードだけで会話し、「知識はあっても理解してない」という状況で何も進まないということにならないように、注意することも大事になると思います。
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