データ分析とは？そのメリットや身近な例を紹介

主観や先入観を排除できる

従来は、課題解決や新規開拓において、過去の経験則や勘などに頼ることが一般的でした。しかし、経験や勘は主観や先入観が入るため、客観性を欠く傾向にあります。

一方、データ分析であれば、データに基づく客観的な視点で判断できます。そのため、主観や先入観を排除した現状把握が可能です。自社の立ち位置や強み・弱みを正確に認識したうえで、注力すべき施策やコストをかけるべきポイントを見極めることができるでしょう。

意思決定の根拠になる

客観的なデータは、事業を進めるうえで意思決定の根拠となります。例えば経験や勘によるアイデアは、根拠が弱いことから多くの人と意見をすり合わせる必要がありました。

一方、データ分析を用いれば、客観的かつ信頼度が高い根拠となります。データ分析から導かれたアイデアであれば、意見が割れにくく、スピーディーな意思決定ができるでしょう。

課題やビジネスチャンスが明らかになる

データ分析を行うことで、これまで見落としていた事象の関連性に気付くケースもあります。その結果、今まで気付かなかった問題点やビジネスチャンスが明らかになる可能性があります。

それにより、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。さらに、ビジネスチャンスを発見できれば、新たな商品やサービスの開発、ターゲットの拡大などにつながるでしょう。

観光業界

観光業界では、GPSを活用した位置情報のビッグデータや、スマホアプリの利用履歴を基にした観光客の行動パターン分析などが行われています。これにより、混雑する時間帯や人気の店などの把握が可能となり、サービスやプロモーションの向上に生かせます。

また、観光客のSNS投稿時の位置情報や投稿内容は、滞在場所や行動、消費項目、評価要因などの把握に役立ちます。カード決済情報も、訪問エリアや消費項目、金額を把握するための有効なデータとなります。

小売業界

小売業界では、商品の購買履歴や購入者の属性データ、天候や季節などの環境データを分析し、売上の向上や在庫削減に活用しています。また、ポイントカードとPOSデータから得られるビッグデータを分析し、店舗のレイアウトや仕入れの最適化へ活用する動きもあります。

教育業界

教育業界では、ビッグデータを活用した学習の提供が普及しつつあります。例えば、デジタル化された個人の学習記録を基に、理解度に合わせた教材や教育を提供し、成果をアップさせる取り組みが行われています。

また、ビッグデータのさらなる活用によって、各生徒への公平かつきめ細かな学習のサポートや、深刻化している教員の労働負担の軽減も可能となるかもしれません。

スポーツ業界

スポーツ業界では、選手の育成や試合の戦略立案にビッグデータが活用されています。実況解説にビッグデータの解析を活用する場面も増え、データに基づく客観的な視点からもスポーツを楽しめるようになりました。野球中継では、膨大な打席データを学習したAIにより配球予測や勝敗予測が行われています。

また、2019年のワールドカップラグビーで躍進を遂げた日本代表チームには、映像をデータ分析して情報提供するアナリストがいます。指導陣は客観的なデータを基にスクラムの組み方を修正したり、適正な位置取りを指示したりします。その結果、試合が優勢になる確率が高まります。

AI（人工知能）活用事例の一覧を紹介！導入のメリットやビジネスに活用するためのポイント

需要予測

過去の売上情報や来場者数などの社内データと、経済指標や人口統計、天候、曜日、季節などのデータを掛け合わせて、目的や事象、モノの推移といった未来を予測します。

倉庫別の出荷予測

AI分析を活用し、導き出した倉庫ごとの出荷予測に合わせて最適な在庫管理を行い、在庫切れや余剰在庫を抱えるリスクを軽減します。

売上予測

売上予測に合わせて商品を必要分準備し、品切れによる機会損失や過剰供給により発生する物流コストを削減します。

来店者数予測

平日・週末、季節、プロモーション実施時などそれぞれの来店者数を分析し、適切な人員配置やイベント会場の収容人数などを把握します。

機械の故障予測

平均的な故障のタイミングや故障の原因、使用環境などの情報から、機械の故障するタイミングを予測できる可能性があります。使用方法の改善・指導や故障前の対応ができれば、業務への支障を最小限に抑えることが可能です。

離職候補の把握

パソコンに残っているログや行動履歴などから、離職者の傾向と照らし合わせて、離職する可能性のある従業員を洗い出します。離職を思いとどめさせる対策を事前に講じることができます。

得意先別に提案すべき商品の把握

AIで得意先の課題を分析することで、効率的に最適な提案を行えます。

キャンペーン対象のターゲット顧客を把握

ある商品のキャンペーン対象となるターゲット顧客を、顧客リストや過去のキャンペーン対象者リスト、反響情報などのデータからAI分析して絞り込むことが可能です。

商品のペルソナを判別

売上情報や顧客層などのデータをAIで分析することによって、商品の最適なペルソナを導き出し、マーケティングに活用できます。

品ぞろえの最適化

AI分析で、売り上げや在庫、天候やカレンダーなどの情報から店頭の品ぞろえを最適化できます。

ヒヤリハット報告の分類

ヒヤリハットの原因や発生条件、事象などの情報をAI分析することで、分類と傾向を把握し、予防対策を講じることができます。

AIによる産業革命が目の前に迫る！データ分析ツール「dotData（ドットデータ）」