データマイニングの課題とは？AIツール活用のポイントも紹介

AIの発展により、「データマイニング」というキーワードを耳にする機会が増えています。円滑な経営や営業などに活用が見込まれており、導入を検討している企業の人もいるのではないでしょうか。データマイニングには課題もありますが、AIによるツールの導入で解決できる部分も多くあります。この記事では、データマイニングの基礎知識から導入における課題まで解説しています。

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データマイニングとは

データマイニングの意味

データマイニングは、大容量のデータの中から統計学や機械学習などのデータ解析技術を駆使して、有益な情報やパターン、因果関係を探り出すことです。
ビッグデータを用いて有用な情報を採掘（マイニング）することからこのように呼ばれています。現在では、ビッグデータをマーケティングや営業に活かすため、必要不可欠な分析手段になっています。

データマイニングの歴史

データマイニングの起源は、1989年頃に登場したデータベースから知識を見出そうとするプロセス”Knowledge Discovery in Databases”です。その後、計算機の性能向上や大量のデータ蓄積が可能となったことからデータマイニングは発展していきます。2000年代に入ると一般家庭でもインターネットへの常時接続ができるようになり、インターネット上に蓄積されたデータが加速度的に増加しました。現在、IT企業を中心にさまざまな企業がデータを分析する手法としてデータマイニング用のシステムを開発し、導入が進んでいます。

データマイニングの種類と抽出できる情報

データマイニングの種類は2つ、抽出できる情報は4つに分けられます。

データマイニングの種類

データマイニングは、「知識発見」と「仮説検証」の2種類に分類できます。

「知識発見」：収集したデータから、企業に有益な新しいパターンやルールといった知識を自動的に探索します。事前に仮説を用意しないことが特徴です。ビッグデータに有効な手段であり、機械学習が多く利用されます。

「仮説検証」：事前に立てた仮説が正しいかどうかを、必要なデータを集め、検証したい課題や事象に合わせて分析します。

データマイニングで抽出できるもの

データマイニングを行うことで得られる利益は、「データ」「情報」「知識」「知恵」の４つに整理できます。

データ：整理や分類がされていない数値や、非構造的な文字列
情報：「データ」に対して整理や分類を行なったもの
知識：「情報」から得ることができる傾向や知見
知恵：「知識」を利用して人間が判断する力

データマイニングをする上での課題

専門社員がいない

膨大なデータを対象とし、分析手法も専門的なデータマイニングには、データ分析に精通したデータサイエンティストの存在は欠かすことはできません。しかし、自社にそういった専門知識を持ったスタッフがいない場合もあると思います。採用するにしても、専門知識を持つ人材は年収も高く、絶対数も少ないため、なかなか見つからない現状があります。

データ活用がうまくいかない

データはあるけれど、あまりに膨大な量のためにうまく活用できていないケースは、データマイニングを行う企業にとってよくある話です。。分析しきれず、ただデータを集めるだけになり、データマイニングで思うような成果が上がらなかった、となればデータ活用自体に支障が生じる可能性もあります。

データ分析に時間やコストがかかる

実際にデータマイニングを始めると、データの取得と分析に多くの時間と労力を割くことになります。現場の負担が増え、人件費などが余計にかかるケースもあります。

データマイニングをしない場合の課題

ビッグデータ活用が叫ばれる時代に、ビジネスを有利に進めるための情報を効率的に手に入れることは欠かせません。データマイニングを活用することで、これまで埋もれていた人間では気がつかないようなビジネスのヒントや課題の発見につながる可能性があります。ここからはデータマイニングをしない場合に起こることや、予想される問題について説明していきます。

ノウハウが蓄積していない

社内には、各社員が持っているノウハウが共有されておらず、属人化した業務があります。日々の営業日報や作業報告書など、多くの有益な情報が含まれているテキストデータを解析しなければ、ノウハウは蓄積されず、社内業務の課題、問題点を見落とすことにつながるかもしれません。

顧客データの分析ができていない

マーケティングにおいて顧客ニーズを掴むことは重要なことです。顧客データを分析することで、顧客の購買意欲を促進させる商品の開発、効果的な宣伝が可能になります。分析が不十分だと、顧客が離れていく、リピーターが獲得できない、顧客満足度を高められないなどの課題に十分な対処ができない場合があります。

売上が伸び悩んでいる

顧客データや購買データの分析ができていなければ、売り上げにつながる策も打ち出せません。例えば、データマイニングでこれまで把握していなかった同時に売れる商品を発見できれば、その商品同士の売り場を近づけたり、意図的に遠くに配置することで店内の回遊を促すことができます。どちらか一方だけを割引してもう片方は割引せずに通常価格で販売することで、売り上げ向上につながるかもしれません。購買情報の分析ができていないために最適なアプローチができておらず、売り上げに影響が出ている場合があります。

データマイニングの課題はAIツール導入で解決

データマイニングツールを導入するメリットは以下になります。

• 誰でも分析可能で、専門スタッフが不要
• 膨大なデータから課題を見つけ出すヒントがある
• 分析に費やす時間と労力の軽減
• ビジネスノウハウの蓄積が可能
• 詳細な顧客分析、売上分析が業績アップのヒントになる

データマイニングツール活用のポイント

現在、データマイニングを行うさまざまなツールがリリースされています。ツールを選ぶときに抑えておきたいポイントは次の3つです。

• 分析に使うデータを厳選する
• ツール導入の目的を明確にする
• 初めて導入する場合は操作が簡単なものを選ぶ

分析に使うデータを厳選する

多くのデータをただ揃えればいいわけではありません。データマイニングはデータ量が少なくても活用することは可能です。データが多すぎると必要な情報のみを抽出することが難しくなるので、欲しい情報が何かをよく考えてから、データを選び、読み込むことが大切です。

ツール導入の目的を明確にする

データマイニングを導入する上で何のために行うのか、「目的」を明確にする必要があります。例えば、業務の効率化を図る場合と、商品の購入率を上げたい場合、それぞれの目的に応じて必要となるデータ、選ぶべきツールは異なります。

初めて導入する場合は操作が簡単なものを選ぶ

データの扱いやすさや表現方法などユーザーインターフェース（UI）に関する部分もツールを選ぶ際の判断基準に加えることが大切です。抽出された情報を誰でも確認できるよう、操作が複雑すぎないのもポイントです。

データマイニングの課題はTRYETINGのAIツール「UMWELT」で解決！

データマイニングツールの活用には大きな可能性があります。TRYETINGの提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」なら、すでに実績のあるAIエンジンが使えるため導入効果も見込めます。「UMWELT」には、常時100以上ものアルゴリズムが搭載されているため、AIによる高精度なデータマイニングシステムを短期間で構築します。早急に導入したい企業様のための即戦力ツールになります。

まとめ

当記事ではデータマイニングの課題について説明しました。データマイニングツールを導入すれば、顧客・売上データの分析の手間を省き、円滑な経営・営業等を実現できます。ぜひ、データマイニングをビジネスに活用してみてください。

参考文献

Knowledge Discovery in Databases: An Overview｜AI Magazine（1992）
https://ojs.aaai.org/index.php/aimagazine/article/view/1011