データ分析にはどのような手法がある？ 目的別手法やAIを用いたツール、導入の注意点を解説

クロス集計

アンケートなどで得た、二つ以上の質問項目をかけ合わせるデータ分析手法です。「年齢×性別」「居住地×年収」など、回答者の属性による回答の違いを細分化して把握でき、多くのデータ分析の場で使用されています。

クラスター分析

大きな集団（クラスター）の中から、似ているものをグルーピングして分析する手法です。クラスター分析の対象は、人、企業、商品、地域などさまざまです。例えばマーケティング業界では、顧客を分類して適切な施策を決定する際などに用いられます。

回帰分析

ある結果と、それに関連する要因の間に、どの程度の因果関係があるかを明らかにする統計手法です。回帰分析では、結果と要因を数値化して表します。例えばマーケティング業界では、回帰分析が商業的施策の将来予測や事業の効率化などに役立てられています。

因子分析

データの中にある複数の要素に共通する因子を探り出す分析手法です。因子分析によって、大量にあるデータの背景にある潜在的な要因を見つけ出すことが可能です。マーケティングや心理学など多くの分野で用いられています。

チャート

視覚化の手法としてポピュラーなのが、グラフとして見せる「チャート」です。数値をチャートで表すことで、直感的に把握できるようになります。分析するデータの種類によって、棒グラフや円グラフ、折れ線グラフなどを使い分けます。表計算ソフトでも作成できるなど、簡単に活用できる点がメリットです。

地図

地図もデータ分析の手法の一つです。陸地の形状や建設物の大きさなどを可視化し、一目で把握できるようになっています。さらに現代では、衛星写真などで正確な地図の作製が可能になりました。また、地図は気候や人口密度の状況などを、色の濃淡で示すヒートマップで表すこともできます。

ダイヤグラム

多数のデータを、階層やツリー状に組み合わせて可視化するデータ分析手法です。さまざまなデータの関連性を見つけ出すときや、要素を抽出する際に用います。

マトリックス

データの要素を縮約してX軸、Y軸の2次元の平面図に記載し、散らばり／まとまりの状況からデータの相関や傾向を可視化する手法です。主成分分析とも呼ばれます。

決定木分析

ツリー構造でデータを分類し、予測や検証をする手法です。YES/NOの2択で分岐していくため工程がシンプルで、汎用性の高い手法です。

アソシエーション分析

大量のデータの中から自社にとって有益な情報を導き出す手法です。「このような前提があれば、このような結果が出る」と仮定し、データ同士の関連性を分析していきます。

ファジー理論

ファジーとは「あいまい」という意味。人間の言葉や推測が持つあいまいさを変数と捉え、真‐偽（1-0）の間の任意の数で予測する手法です。

データの可視化

企業が保有するデータソースと連携し、ダッシュボードに必要なデータを抽出して、リアルタイムでの表示が可能です。

データ分析

集計したデータの分析もできます。詳細な分析や、データから法則性や関連性を見いだすデータマイニングも可能です。

レポーティング

必要に応じてデータを抽出し、レポートを作成できます。表やグラフ化して出力することも可能です。

商品の需要予測

小売店では、発注担当者が過去の経験とデータを基に、商品の発注業務を担うのが従来の形でした。しかし、この方法では担当者の経験値によって精度が左右され、予測が外れることもあります。小売店は購買情報など、AI分析に活用できる膨大な情報をすでに保有しています。AI技術の普及により、これらのデータを需要予測に有効活用できるようになりました。

水道管の劣化予測

水道管は地中に埋められているため、劣化状態を目視で確認しにくいという問題があります。かつては職員の経験や勘に頼る部分もあった分野ですが、今ではAIが埋設年数や周囲の環境などのデータを元に、水道管の劣化を予測・分析できるようになりました。

来場者予測

来場者の予測は天候や日時などが判断要素になりますが、膨大なデータを基に、マンパワーで正確な予測をするのは困難といえます。そこで、大量のデータを用いた分析が得意なAIに任せることで、より正確な数値を出すことが可能になりました。

以上のように、AI分析はプロセスを自動化することができます。その結果、人手不足が解消でき、必要な業務に人員を配置できるというメリットもあります。一方で、大量のデータの管理や情報漏えいに細心の注意が必要です。また、AI分析を導入する際は、専門家による分析モデルの構築が必要です。専門家の採用が難しい場合は、AI分析ツールの活用も一つの方法です。