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データマイニングの問題点とは?上手に活用するポイントを紹介!

 

データマイニングは、膨大なデータの中から価値ある情報を発見するための手法です。実用的な情報をいち早く見つけることで、企業の課題解決や新たなビジネスチャンスに繋がります。今回は、データマイニングを活用する上での注意点や問題点などを説明します。

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データマイニングとは?


テータマイニングとは、大量のデータの中から価値ある情報を発掘するための行為を指します。販売履歴やGPS、クレジットカードの購入履歴など、企業が持つ膨大なデータの中から、統計学やAI(人工知能)を駆使して相関関係や傾向を発見し、ビジネスに役立てることができます。

データマイニングの種類

データマイニングは大きく分類すると「知識発見」と「仮設検証」の2種類に分けられます。知識発見は、膨大なデータの中に潜む相関関係やパターンの発見を行う方法です。そのためにAI技術などが活用され、ビッグデータの活用に有効に働きます。仮説検証は、事前に立てた仮説に基づいて、必要なデータを集めて分析する方法です。仮説を立てるためには専門知識が必要になりますが、ツールを導入することである程度問題をカバーできます。

データマイニングの主な役割

データマイニングすることで、大量のデータの中に埋もれている意味のある情報や価値のある知識を発見することができます。高度な数学的アルゴリズムを使用して分析することにより、コンビニや小売店の販売履歴、ウェブサイトのアクセス履歴、クレジットカードの利用履歴などから、カード不正利用時のパターンや一緒に購入されやすい商品の発見など、役立つ知識を見つけることで企業の業績アップや課題解決を図ります。

データマイニングツールの問題点と今後の課題


データマイニングツールを導入したからといって必ずしも企業にとって有益な情報が見つかるわけではありません。有益な情報を見つけるには、ツールの問題点や課題を考慮する必要があります。

データの真偽を見極めること

インターネットやSNS上にある文字情報を分析に活用する場合、価値ある情報がある一方で、嘘やデマ、過剰に誇張した情報も混在しており、ツールだけでは、その真偽を見極めることは困難です。嘘の情報を含んだ分析では、真のニーズが掴めない可能性があります。

分析の範囲設定が大切

ツールを使ったスムーズなデータマイニングには、正確に定義されたデータと範囲設定ができていることが必要になります。狭い範囲で行えば、本来必要なデータが切り捨てられている可能性があり、一方でデータの定義が定まっていないまま広い範囲で行えば、精度を向上させることができず有意義な結果は導き出せません。

データマイニングツールを活用するうえでの注意点


データマイニングツールを活用する際の注意点を紹介します。

あくまでも「分析の手段」でしかない

ただ単にデータだけを用意しても効果的な分析はできません。ツールが行うのはあくまで、入力されたデータを決まったルールで効率的に分析することだからです。ツールに合わせてデータを加工したり、結果を見て分析やデータ収集の条件を変更したりといった作業を担当者が行う必要があります。また、分析結果をどのように活かすのかも、人間が考え、条件の変更などを繰り返し、検証を行うことが大切です。

使いこなすには基本的な知識が必要

ツールを使いこなすためにも、運用する側に基本的な統計分析の知識が必要になります。効果的なデータマイニングには、適切な分析手法を選び、検証結果が有効かを確認するための知識と技術が求められます。ツールを導入する際には、担当者の育成も視野に入れておいてください。

データマイニングツールを導入するメリット

データマイニングツールを導入する上で、メリットとなるポイントについて説明します。

専門のスタッフが不要なためコスト削減につながる

データマイニングツール導入のメリットとして、専門のスタッフが不要な点が挙げられます。担当者全員が専門的な統計知識を身につけていなくても、ある程度分析の意味やツールの使い方を覚えていれば、誰でも簡単に操作できます。さらに、ツールの提供側が勉強会やトレーニングなど、AI人材を育成するプランを用意している場合もあり、新たにデータサイエンティストを採用しなくても導入できる点も魅力です。

膨大なデータの中からビジネスに繋がる課題を発見できる

膨大なデータの中に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が、データマイニングツールを用いることで容易に可能になります。データを特徴別にグルーピングしたり、特定の事象が発生する確率と要因を特定したり、関連性を抽出することで、今後のビジネスを有利に展開するための情報を効率的に手に入れることができます。

データ分析にかかる時間を短縮

これまでの人が手作業で行うデータ収集や分析には、大きな労力が必要でした。ツールを使うことで、知りたいデータを指定した日時に配信設定ができたり、自動でデータを取得できたりするようになるため、データ分析にかけていた時間を削減し他の仕事に費やせるようになります。

実績に基づいたノウハウを蓄積

予測を担当者の経験と勘を頼りに行なっている会社は少なくありません。ツールを使い続けることで成功のノウハウが属人化することなく、社内に蓄積することができます。データマイニングツールを導入し、過去の実績や天気などの関連データを取り込んでさらに分析することで、精度の高い予測も比較的少ないコストで可能です。

顧客のニーズやトレンドを予測

データマイニングツールは、詳細な顧客データの解析にも有用です。さまざまな条件のもとで売り上げデータや顧客データを分析し、顧客の動向をつかみ、求めるニーズを把握することで売り上げアップが期待できます。

データマイニングの活用例


データマイニングはさまざまな分野で活用されています。ここでは小売業、製造業、教育の3つの業種をピックアップして紹介します。

小売業:顧客データや購買データを活用することで、キャンペーンの立案や売り場の変更など、顧客に対して効果的なアプローチが可能

製造業:データから需要と供給の予測を立てることで、製造現場における設備の老朽化を考慮しながら、機器のメンテナンススケジュールを組むことができる

教育:過去の生徒から得たデータを分析することで、教員が生徒に合わせた指導戦略を練ることができる

後悔しないデータマイニングツールの選び方

データマイニングのツールを選ぶときにポイントを考慮せずにツールを選ぶと、導入、活用がうまくいかないことがあります。ここではデータマイニングツールを選ぶポイントを紹介します。

利用目的を明確にする

ツールを選ぶ際にはまず、何のためにデータマイニングを行うのか、最初に「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では、必要となるデータと選ぶべきツールが異なります。ツールを選ぶ際は、話題性よりも目的に合うかどうかを重要視しましょう。ツールを選ぶ際だけでなく、ツールが可視化したデータを正しく運用する際にも利用目的の明確化は必要です。目的を明確にして適切な商品を選び、効果的に運営が行えるようにしましょう。

分析対象や分析方法を明確にする

導入する際に大切なのは「分析対象をどのように分析するか」を明確にすることです。例えば、「ユーザーが同時購入しやすい商品の明確化」が目的なら分析対象は「商品」ですが、「ユーザーが商品を購入するまでの手段を円滑にする」ことが目的なら分析対象は「ユーザーの購入プロセス」になります。目的にあった分析対象や分析方法を選ぶことでより大きな効果が見込めます。

操作性が良く使いやすいツールを選ぶ

業務改善を目的に導入したツールも担当者が操作しにくければ意味がありません。得られたデータをさらに分析する機能や使用感を左右し長期運用をサポートするユーザーインターフェース(UI)についても、導入前に確認しておくことがおすすめです。

データマイニングツールを導入するならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

データマイニングツール導入を検討している企業様にオススメなのが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTです。AIによる精度の高いデータマイニングシステムを短期間で構築します。クラウド型のため、開発コストとメンテナンスの工数を抑えて導入できます。発掘した知見を、その後の需要予測や在庫管理、シフト自動作成などの具体的な実務に落とし込むことも可能です。

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まとめ

データマイニングを行い、膨大なデータの中から価値ある情報を効率的に得ることでビジネスの効率化や売り上げアップに繋がります。データマイニングを行うには、ツールの利用が効果的です。ツール導入を検討している方は、TRYETINGのUMWELTの利用を検討してみてはいかがでしょうか。

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