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データマイニングでDX推進!事例やツールの選び方を解説

 

DXを推進するためのデジタル技術要素として、データマイニングに多くの注目が集まっています。データマイニングの技術を取り入れることで、需要や販売の予測など、経営意思決定に役立つ情報を収集することができるのです。当記事では、データマイニングを導入したいと考えている企業担当者様に向けて、その事例やツールの選び方を解説していきます。

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企業のDXをデータマイニングが加速させる


まずは、DXとデータマイニングについて、それぞれの定義を見ていきましょう。

企業でDX推進が広がっている

DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、進化したデジタル技術を浸透させ、人々の生活をより良いものへと変革することです。日本においては、保守的な企業が多いため積極的にDXの推進が進んでいませんが、政府が明確に定義付けをし国を挙げてDXの推進を行うことで、大企業を中心に少しずつ浸透しています。

データマイニングとは

データマイニングは、データから経営の意思決定に関わる有益な情報を発掘する技術や手法を表すデータ解析に関する概念です。データマイニングをすることで、

  • データ(整理されていない数値)
  • 情報(データを整理・カテゴライズしたもの)
  • 知識(情報から得られる傾向・知恵
  • 知恵(知識を利用して人が判断する力)

を得ることができます。

データマイニングの手法


データマイニングでは、主に「クラスター分析」「ロジスティック回帰分析」「アソシエーション分析」の3つの分析手法がよく使用されます。 ここでは、それぞれの手法の概要について見てみましょう。

クラスター分析

クラスター分析は、異なるものが混ざりあっている集団の中から、互いに似たものを集めて集落(クラスター)を作り、対象を分類する分析手法です。 データの類似性に基づいて分類するため、グループごとに異なるマーケティング施策の打ち出しに役立ちます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因(説明変数)から「2値の結果(目的変数)」が起こる確率を説明・予測できる統計手法です。簡単にいうと、ある因子から判明していない結果を予測するため、あるいは、既に出ている結果を説明するために用いられる関係式のことを指します。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、ビッグデータのデータマイニングにおいて「もしこうだったら、こうなるであろう」と予測することで、関連性を見つけ出す手法です。例えば、主に購買データからユーザーの購買行動における関連性を見つけ出す際に活用されます。

データマイニングのDX事例

データマイニングがどのように活用されるかは、業界によって異なります。ここでは4つの業界におけるデータマイニングの活用事例を紹介します。

医療

膨大なデータを分析し、「このようなデータの時はあの病気である可能性が高い」といった関連性を発見できれば、経験の浅い医師でも正確な診断を下せるようになります。中国医科大学の教授らの研究では、白血病関連遺伝子についての3529もの記事をテキストマイニングし、急性白血病と関連遺伝子間関係を発見しました。

金融

金融業界では、市場リスクの的確な把握や不正検知の迅速化、融資先が債務不履行する確率の予測、ローンや投資信託など金融商品の購買パターンに基づく販売促進など、あらゆる分野において、データマイニングの活用が進められています。また、今後は優良顧客選定やマンション賃貸料推定などの分野でも適用が見込まれています。

製造

製造業では、データマイニングを活用することで、生産設備の老朽化や保守の時期を予測しています。たとえば、機器のメンテナンスにおいて、どのようなタイミングで、どのような箇所に故障が生じやすいのかをデータマイニングで把握できれば、効率的なメンテナンスが可能です。また、こうして得られたデータを、製造機器を設計する段階で活かすことで、故障しづらい機器の製作にも役立ちます。

小売業

データマイニングの分析対象は、非常に多種多様であることから、顧客満足度の向上やキャンペーンの最適化、販売予測の精度向上などにも役立ちます。特に小売業においては、販売や顧客のデータを分析し、商品の仕入れを調節したり、顧客に適したアプローチをしたりする際に広く活用されています。

データマイニングツールの選定ポイント


データマイニングツールといっても、その種類は実に多種多様です。また、製品によって特徴や使える機能の幅は異なるため、導入前には選んだデータマイニングツールで想定通りの効果を得られるのかどうかを、熟考することが重要です。導入後に後悔しないためにも、ここではデータマイニングツールの選定ポイントについて理解を深めておきましょう。

誰でも扱える

高機能なツールを導入しても、扱いが煩雑であれば、現場に浸透することは難しくなります。特に、難しいプログラミングが必要なツールは、構築までに時間がかかることに加え、担当者が不在の場合には、即時の対応ができません。そのため、導入するツールは従業員が扱いやすいかどうかを第一の基準に選定するといいでしょう。

サポートが充実している

データマイニングツールのゴールは導入ではありません。正しく、運用・活用してこそ、はじめて効果を実感することができます。また、初めての試みとなるシステムの運用には、トラブルがつきものです。そのため、運用時に十分なサポートを受けられることが望ましいといえます。

必要なアルゴリズムが整っている

必要なアルゴリズムが実装されているかどうかも、重要な要素となります。アルゴリズムが不足している場合には、環境構築までに多大な時間を要することとなり、なかなか本来の目的にたどりつくことができません。一方、アルゴリズムが充実していれば、さまざまな応用が効くため、どれくらいの機能を搭載しているのかについて事前にチェックすることができます。

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データマイニングでDX推進したいと考える企業様には、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTは、プログラミング不要でデータマイニングに役立つAIアルゴリズムを利用できます。ドラッグアンドドロップの直感的な操作で、誰でも簡単にAIシステムを構築できます。また、UMWELTはクラウド型サービスであるため、環境構築も不要で初期費用を抑えることができます。

まとめ

今回は、データマイニングの概要や、実際の活用例、またデータマイニングツールの選定ポイントについて紹介してきました。データマイニングは、適切な販売催促や品質管理・顧客満足度の向上など、あらゆるビジネスシーンにおいて効果を発揮します。AIが加速する現代において、ますますその有用性が注目を浴びることとなるでしょう。ビジネスにおいてデータマイニングを活用したい企業担当者様は、ぜひTRYETINGまでお問い合わせください。

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