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混同されることも多いデータマイニングと機械学習ですが、その本質は異なります。しかし、そのどちらもがDX化による全社的な生産性の向上には欠かせません。
そこで、今回はデータマイニングと機械学習の共通点と相違点をまとめました。具体的な活用事例も合わせてご紹介しますので、自社の事業内容と照らし合わせて活用可能かをご検討ください。
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データマイニングと機械学習はそれぞれどのようなもの？
データマイニングと機械学習は、そのどちらもがデータを活用するデジタル技術です。お互いに近しい要素を持ってはいますが、厳密には本質が異なります。ここでは、データマイニングと機械学習の概要をおさらいし、その本質や違いを解説します。
データマイニング｜有益な情報を抽出する技術
データマイニングとは、ビッグデータをはじめとした精査されていない膨大なデータから、有用な情報を抜き出すための技術を指します。データマイニングによる情報抽出は、ただデータの分類をするだけに留まりません。データ同士の関連性を分析し、そのデータを基に未来予測まで行います。
ここでいう未来予測とは、たとえば「購入者のデータ」を基に「今後このような客層には、この商品がこのぐらい売れるであろう」といった発生確率を予測するものです。このようなデータを基にした「正確性の高い知識」を得られるのが、データマイニングの本質といえるでしょう。
機械学習｜コンピュータに自動学習能力を与える技術
コンピュータに自動学習能力を与える技術というと、人工知能（AI）がパッと思い浮かぶかもしれません。しかし厳密には、AIを構築するための技術のひとつとして用いられるのが機械学習といった位置付けです。
機械学習はデータマイニングやAIと異なり、製作者が驚くような知識を見せることはありません。あくまで人の手によって学習させたことをくり返すことに長けた技術です。一度教えたことを何度も正確にくり返す、このような「自動化」が機械学習の本質といえるでしょう。
データマイニングと機械学習の共通点
データマイニングと機械学習は、どちらもデータ処理に活用できるデジタル技術であるため、共通点があります。ここではそれら共通点を掘り下げて、データマイニングおよび機械学習に対する知識を深めていきましょう。
大量のデータを分析する
データマイニングと機械学習は、ともに大量のデータ分析が可能です。どちらも組み込まれたアルゴリズムを適用して分析を行います。
データマイニングに機械学習技術を盛り込むことや、その逆もあります。どちらも分析が得意ながら本質が異なるため、組み合わせることでより精度や処理速度の向上が狙えるのです。
定量的な分析方法を用いる
データマイニングも機械学習も、分析には定量的な方法を用います。そのため、一定条件下における正確性の高い分析結果を得られるのがメリットです。
その代わり、数値に置き換えることが難しい定性データの分析はできません。定性データの分析が必要な場合には、近年著しく進化を遂げている「テキストマイニング」技術を利用する必要があるでしょう。
データマイニングと機械学習の相違点
仕事において利用されるデータマイニングと機械学習の相違点は、下表をご確認ください。
データマイニングによって分析されたデータは、主に経営戦略のために用いられます。そのため、データマイニングはあくまでマーケティングするための手段のひとつとして用いられる傾向が多いでしょう。
機械学習は、これまでは人の手で行われていた仕事を自動化するために用いられます。自動化による「人的コスト削減」や「顧客の利便性向上」が期待できます。
データマイニングの活用事例
データマイニングは、「顧客データの分析」や「生産設備の保全」のほか、「診療データの分析」などに用いられるケースが多く見られます。ここではそれぞれの活用事例を具体的に確認し、データマイニングの導入によってどのようなメリットが得られるのかを把握しましょう。
顧客データの分析
販売業やサービス業など、幅広い分野で活用されているのが、データマイニングによる顧客データの分析です。どのような顧客がどのような商品やサービスを購入したかなど、顧客の行動パターンや特徴を分析（バスケット分析）します。
また、複数の顧客データを分類分けする「クラスター分析」や、売上商品や売上高などのデータから販売数予測を立てる「ロジスティック分析」も可能です。
これらの分析内容を基に経営戦略を立てれば、的確な広告・宣伝および仕入れが可能になり、売上の向上にもつながるでしょう。優良顧客の選別にも活用できます。
生産設備の保全
主に製造業で活用されているのが、生産設備に対するデータマイニング技術です。生産設備の基本データや使用頻度、年数などの情報を基に分析することで、設備の老朽化を目に見える形で確認できます。
そうすれば、保守整備が必要な時期が明確になるため、事故をはじめとしたリスクを防げるでしょう。また、設備に適した最大稼働時間が分かることで、作業の効率化も進みます。
診療データの分析
医療の現場でも、データマイニング技術は活用され始めています。たとえば、過去の診療データを分析することで疾病の傾向を定量的に把握できるといったデータマイニングが代表的です。
これはデータマイニングに統計学的手法を組み合わせた代表例ですが、現時点ではまだ基となるデータが少なく、発展途上にあります。しかし、今後多くの病院がデータマイニングを取り入れるようになれば、より信頼性の高い分析が可能になっていくでしょう。
機械学習を用いたAI技術の活用事例
機械学習は「チャットボット」「画像・音声認識」「未来予測」などに用いられるケースが多く見られます。ここではそれぞれの活用事例と、機械学習の導入によってどのようなメリットが得られるのかを解説します。
チャットボット
チャットボットとは顧客からのチャットによる問い合わせに対して、ロボットが自動的に回答する技術です。チャットボットには自己学習により回答精度を高めるAI搭載型と、既存データを基に回答する非搭載型がありますが、近年ではAI搭載型が主流となりました。
これにより単純な問い合わせに対応するチャットボットだけでなく、顧客に適した商品を見繕ってくれたり、会話や悩み相談ができたりと、さまざまなチャットボットが増えています。人的コストの削減を目的とするだけでなく、新サービスの開発や新規顧客の開拓など、さまざまな用途で利用できるでしょう。
画像・音声認識
ここ数年で一気に普及した顔認証エンジンやAIアシスタントなどは、機械学習を活用したAIを用いています。顔認証だけで税関手続きが可能な「電子申告ゲート」が国内主要6空港に登場したのも、記憶に新しい活用事例です。
画像・音声認識は、このような顧客向けのサービスに役立つのはもちろんですが、一般的な業務においても役立てられています。たとえば、会議や電話対応を音声認識ツールで読み込み、テキスト化するといったものです。
往来に手作業で行われていた膨大な作業を自動化することにより、人的コストの削減につながります。
未来予測
未来予測はデータマイニングの得意分野ですが、機械学習であっても時系列に特化したアルゴリズムを学習させることで未来予測を立てることが可能です。具体的な事例としては、株価予測や売上数予測などが挙げられます。機械学習をはじめ、さまざまな技術を組み込んだAIであれば、さらに精度の高い未来予測が可能です。
データマイニングの一手段として機械学習が用いられることも
データマイニングと機械学習は性質が近いため、データマイニングのひとつの手法として機械学習を用いるケースもあります。機械学習を伴うAIを組み込むケースもあり、基本のデータマイニングでは人的にしなくてはいけなかった工程をAIに任せることで、さらなる人的コストの削減が狙えるでしょう。また、人的ミスや主観が入り込んでしまうといったデメリットも改善できます。
消費行動が多様な現代においてはビッグデータの活用、そしてDX化があらゆる業界において必要とされています。将来に向けた投資の足掛かりとして、まずは機械学習やデータマイニングができるツール導入が欠かせません。
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まとめ
データマイニングと機械学習は本質こそ違いますが、親和性の高さが特徴です。これから先も生き抜くための経営戦略においては、どちらも活用していく必要があるでしょう。
しかし、DX化を目指したくてもシステムの構築や人材獲得、教育に投資できる余裕がないと頭を悩ませる企業は少なくありません。コスパよくスピーディーにDX化を進めるなら、ぜひUMWELTをご活用ください。
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