近年、企業戦略を打ち出す際にビッグデータを分析することが多くなってきています。
ビッグデータはその名のとおり膨大なデータを意味しますが、そのデータをいかに分析して企業が効果的に活用するかが注目されています。
本記事ではビッグデータを分析する際に整えておくべきこと、具体的な分析法、分析や活用時に成功させるポイントを詳しく紹介します。
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※本記事はヤフー株式会社提供によるスポンサード・コンテンツです。
そもそも「ビッグデータ」は「ただのデータ」とは違うことを理解する
ビッグデータとは数値やテキスト情報など、普段、Excelなどに落とし込んで比較できるデータだけでなく、画像や音声、動画などの「規則性」を見出すことが困難なデータを含めます。単に量だけでなく、データの種類や形も含め、膨大なデータの総称といえるでしょう。
これらのデータを分析することにより、いままで気づけなかった消費者行動の心理に気づけたり、注力すべき商品を特定して売上を向上させることできるようになります。（参考：
15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法）。
ビッグデータを分析できれば、未来予測や異常の察知などの分析範囲がこれまでのデータから導きだせる結果と比べ格段に広く、正確になるでしょう。
参考：
ビッグデータとは？メリットや活用事例、注意点、活用までの流れ
ビジネスで使われている主なビッグデータ
ビッグデータは分析目的や分析する人の立場によって定義が変わります。今回はビジネス目的で見た場合、ビッグデータとは何を指すのかもう少し具体的に見てみましょう。
主に下記2種類のデータを集めて活用することが多いようです。
顧客データ
顧客の購買・行動データなど、自社で集めやすい情報が多いです。また、競合の販売価格や店舗情報、キャンペーン、検索結果の表示順位など、Web上で集められる情報も対象にできます。
これらのデータから分析し、売上のアップための戦略意思決定が行えます。
財務データ
売上、収益、費用、利益など、主に財務部門が管理しているデータです。企業価値を高めるためのファイナンス戦略やコストカットの意思決定が行えます。
世界的な大手信用調査会社BvD社のデータベース「Osiris」が保有する、全世界8万社以上・30年間の財務ビッグデータを活用した研究も進んでいます。
参考：
財務ビッグデータの可視化と統計モデリング|関西学院大学
ビッグデータ分析のために準備するべき2つのこと
では、分析を始めるにはどうすればよいでしょうか。分析を始めるための、行うべき3つのプロセスを紹介します。
1．データを収集し、蓄積する
当たり前ですが、分析する前にはデータを集めなければなりません。
どの企業も顧客の購買履歴や営業情報などは管理しているはずですが、各情報がの質を一定にするために、データの収集先としてCRMやSFA、DMPなどの管理ツールがあると良いでしょう。
また、Webスクローラーやスクレイピングなどを使えれば、大量の情報をWeb上から集めることができます。
データの質を高めるために、クレンジングを行う
データ収集が終わってもすぐに分析できません。収集した膨大なデータの中には、重複や誤字、表記ゆれ、一部欠如など正確でないデータが含まれている可能性があり、データクレンジングと呼ばれる作業が必要です。
ふぞろいなデータや間違ったデータがあると分析結果が大きく変わる可能性があります。
参考：
ビッグデータ収集前に知っておくべき3つの処理
ビッグデータを分析するための手法6つ
データ分析の方法はいくつもありますが、本記事執筆にあたって調査するにあたり頻出した6つの分析方法をまとめました。分析手法自体はとても有名で、書店で専門書籍を探すことができます。通常のデータに対しても使えるものなので、自分で分析できないまでも理解しておくとよいでしょう。
ここでは、それらの分析方法の分析手順や利用法、分析対象などをそれぞれ解説します。
| 分析名 |
手順 |
調べられること |
どのような人が用いる分析なのか |
| クロス集計 |
アンケート調査を行い設問を掛け合わせて分析する |
異なるグループ間での回答傾向を比較できる |
さまざまな企業で用いられる |
| 回帰分析 |
異なるデータの関係性を比較し分析する。 |
結果に対する原因・要因の把握。 |
サービスや商品を提供する企業。 |
| アソシエーション分析 |
顧客データ等を収集し分析する。 |
データの相関性。 |
実店舗を運営している企業。 |
| 決定木分析 |
アンケート等を行いクロス集計を繰り返し行う。 |
予測、判別、分類。 |
サービスや商品を提供する企業。 |
| クラスター分析 |
購買データやアンケートデータから似たもの同士をグループ化し分析する。 |
特性やブランドのポジショニングなど |
サービスや商品を提供する企業。 |
主成分分析 |
目的を明らかにしアンケート調査を行い、分析する。 |
顧客満足度やブランドイメージなど。 |
サービスや商品を影響する企業。 |
クロス集計：さまざまな属性別の分析ができる
クロス集計は、属性ごとの情報収集やデータ分析を行う際に用いられる分析方法です。例えば世代別に数個のアンケートを実施して、世代ごとの傾向や嗜好を把握することが可能です。
分析の手順について
クロス集計を行う際は、データを収集する属性を決定し、アンケートを実施します。得られたアンケート結果を元にさらに必要であれば属性や項目を細分化して、再びアンケートを実施します。
分析で調べられること
ビッグデータをクロス集計して分析することにより、得られた分析結果から単純な集計方法では得られなかった属性別の傾向やニーズを読み取ることができます。
例えば男女別や年代別、地域別や未婚既婚別など、アンケート内容に即した効果的な属性を設定して収集することにより、グループ間の回答傾向を把握できるようになります。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
クロス集計は、業種や業界を問わずさまざまな企業において用いられる集計方法です。ビジネスの現場だけでなく、行政や各種メディア、身近な例であれば各家庭の家計簿の作成の場面でも、クロス集計は行われています。
クロス集計は複雑な計算式を用いず結果を比較しやすいため、グラフと合わせてプレゼンの資料や企画書に取り入れるケースもよく見受けられます。
回帰分析：結果に対する要因を把握できる
回帰集計は、膨大な収集データから異なるデータの関係性を比較し分析する集計手法です。データ同士を比較し定量的に分析することによって、集計結果に対する原因を探ることができます。
分析の手順について
回帰集計の分析手順として、まずは異なるデータの関係性を定量的に分析します。例えば飲食店が今後の販売戦略を立てるために回帰集計を行う場合、月別の「来店数」と「広告宣伝費」の2つのデータの関連性を定量的に分析することにより、来客一人当たりの広告宣伝費を算出することが可能になります。
分析で調べられること
回帰集計を行うことにより、得られた分析結果に対する原因を推測できるようになります。来店顧客が増加したという結果に対する原因が広告にあったのかクチコミにあったのか、新商品にあったのか具体的に把握できるようになります。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
回帰集計は主に何らかのサービスを提供したり、何らかの商品を開発している企業が用いる分析方法です。商品開発やサービス提供の場面では、顧客の声や購買行動が非常に参考になります。
アソシエーション分析：隠れた法則をみつけだす
アソシエーション分析とは、顧客データを集計しデータの相関性を割り出す分析手法です。データ単体ではなかなか見いだすことができない隠れた法則を見つけ出し、その法則を今後の販売戦略などに役立てることができます。
分析の手順について
アソシエーション分析の手順は、まずは顧客が購入した商品をデータとして保存します。その商品を購入した顧客が他にどんな商品を同時に購入しているのかデータ分析することにより、Aの商品を購入した人が同時にBの商品も購入しているといった相関性を把握することができます。
分析で調べられること
アソシエーション分析を行うことにより、得られたデータから商品同士の関連性を見いだすことができます。アメリカのスーパーで行われた調査結果によれば、オムツを買った人は同時にビールを購入している傾向が高いことが判明し、オムツとビールを近くに並べたところ両者の売れ行きが向上した事例がありました。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
実際には、ネット通販の経営者やスーパー、小売などの実店舗経営をしているオーナーなどがアソシエーション分析を用いていることが多いようです。取り扱いデータの相関性を計測して今後の販売戦略の構築に役立てることができるのがその理由です。
決定木分析：複数の要因と結果の関係性から強い要因を把握できる
ビッグデータの分析方法の中に、決定木分析があります。アンケートを行いクロス集計を繰り返すことによって複数の要因から関係性を見出し、強い要因を把握できる分析方法です。
分析の手順について
決定木分析の手順は、アンケート調査を行い得られた調査結果を元にクロス集計を繰り返します。決定木分析を行うことにより樹木のような経路図が作成され、今後のターゲットを絞り込む際の判断材料とすることができます。
分析で調べられること
決定木分析を行うことにより、「予測」「判別」「分類」を行うことが可能となります。ターゲットを絞り込むことによって自社サービスの購入可能性が高い属性を予測することができたり、自社商品に対して満足度の高いユーザーはどのような属性なのか判別し、分類できるようになります。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
決定木分析は、自社で何らかのサービスを提供したり、オリジナル商品を開発している企業によって導入される傾向があります。
クラスター分析：似たもの同士をグループに分け分析する
クラスター分析の「クラスター」とは、「集団」を意味します。クラスター分析とは、異なる種類が混ざり合った集団の中から互いに類似した集団をグループに分け、グループごとに分析する方法です。
分析の手順について
クラスター分析では、アンケート調査の質問項目や回答項目を内容の類似性や違いの距離感によってグルーピングし、それぞれのグループの特徴を観察したりクロス集計を行なうことにより行動パターンや傾向を分析します。
分析で調べられること
クラスター分析を実施することにより、多くの情報の中から一定の仮説を元にした情報同士の関連性を調べることができます。例えば企業がクラスター分析を行うことにより、見込み顧客の特性分析やブランドのポジショニング分析を行うことができます。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
何らかのサービスを提供したり自社商品を開発している企業が、クラスター分析を行う傾向があります。クラスター分析を行うことにより、見込み顧客の潜在的なニーズを把握でき、ニーズに適した商品開発に役立つ情報を得ることが可能になります。
主成分分析：多種類のデータの要約ができる
主成分分析とは、複数の指標データから、より少ない指標データに要約する分析手法です。主成分分析は、複雑で分かりにくいデータをシンプルなデータに要約することにより、データ情報を分かりやすく可視化できる特徴があります。
分析の手順について
主成分分析の分析手順は、まず最初に分析目的を明確化し、分析目的に沿ったアンケートを作成します。アンケートを実施して結果を収集したのち、統計ソフトを利用して分析を行います。
分析で調べられること
取扱商品の顧客満足度やブランドイメージ調査に主成分分析を取り入れることにより、商品の総合的な評価や顧客がその商品に対して重視しているポイントを推測できるようになります。商品の改良や新商品の開発の際に活用できる重要な材料を得ることができます。
どういう人が用いるまたは選ぶ分析方法なのか
主成分分析は、メディアや研究機関、様々な商品やサービスを開発している企業やメーカーで取り入れられています。数多くのアンケート結果を分析して総合的な指標を獲得したり将来予測を獲得できることから、あらゆる業界の開発現場において活用されています。
ビッグデータ分析や活用を成功させる3つのポイント
ビッグデータ分析やビッグデータの活用を成功させるためには、3つのポイントがあります。
- ビッグデータ分析は何度も重ね深く洞察することが大切
- 分析方法だけでなくビッグデータの整備や保管方法も注目
- ビッグデータ活用にはコストがかかることを覚悟する
以下、それぞれ具体的に解説します。
1．ビッグデータ分析は何度も重ね深く洞察することが大切
ビッグデータを分析する際は、一度に全てのデータを分析するのではなく、回数を重ねながら深い洞察を行うことが大切になります。重要度の高いものから分析を開始し、そこで得られた分析結果をさらに分析して洞察を重ね、深い分析結果を得ることができます。
改善を繰り返すことにより、具体的な経営戦略策定に役立つ分析結果が得られるのです。
2．分析方法だけではなくビッグデータの整備や保管方法も注目
ビッグデータを取り扱う際は、。社内に散在しているビッグデータを個別に整備するのではなく、会社内全体で共有できるシステムが必要になります。部門ごとに保管すると部門間の情報共有に手間がかかり、効率的なデータ運用が阻害される恐れがあるからです。
さらにビッグデータには顧客から預かった個人情報が含まれることが多いことから、セキュリティ対策は入念に行う必要があります。
3．ビッグデータを活用するにはマネジメント層の理解が必要
企業でビッグデータを活用する際は、経営層やマネジメント層のビッグデータに対する意識を改革することが重要です。ビッグデータの分析は短期間で簡単に行えるものではありません。一定のトライ&エラーが許される環境の構築と、ビッグデータに関する意思決定権の付与が大切になります。
また、分析結果が必ずしも求めている結果にならないことも考えられます。無理やり意図通りの分析結果にしようとすれば、正確な予測が立てられなくなります。また社会的にも余計なデータを排出して損失になりかねませんので注意してください。
参考：
データの品質：総務省
ビッグデータを分析するには主に2つのアプローチがある
ビッグデータを分析する際には2つの側面からのアプローチがあります。
1つは知見のある外部企業にサポートを依頼する方法です。もう1つは、BIツールなどを活用してビッグデータの分析を行う方法です。
ビッグデータの分析ができる企業3選
| 企業名 |
特徴 |
利用料金 |
| BrainPad |
・導入実績1,000以上
・100名を超えるデータサイエンティスト集団
・データ人材育成、組織体制整備の支援あり |
利用状況により変動するので要問合せ。 |
| 澪標ANALYTICS |
・コンサルタントがデータベースを確認し課題把握してくれる
・分析体制の構築や組織、人材育成計画も提案してくれる
|
記載なし。 |
| DATA SECTION |
・オンラインデータ分析を中心とし、課題の整理、提案、開発、運用までサポートしてくれる。
・ソーシャルメディア分析のほか、AIソリューションも提供している。
|
記載なし。 |
BrainPad：
特徴
これまで1000以上の導入実績があるビッグデータ分析専門企業です。
サポート体制
100名以上の分析スタッフが在籍しており、手厚くサポートしてくれます。
費用
お問い合わせください。
澪標ANALYTICS
特徴
ビッグデータ分析にとどまらず、社内の分析体制や組織構築計画、人材育成計画まで提案してくれます。
サポート体制
在籍コンサルタントが直接データベースを確認して手厚くサポートしてくれます。
費用
お問い合わせください。
DATA SECTION
特徴
オンラインデータを中心に取り扱い、AIを活用したデータ分析を行います。
サポート体制
課題の整理や提案、システムの開発や運用まで手厚くサポートしてくれます。
費用
お問い合わせください。
ビッグデータ分析や活用を円滑にするBIツール3選
ビッグデータの分析を社内で行う場合は、あまり専門知識を必要とせずできるだけ多くの人が利用しやすい機能性の高いツールを導入することが大切です。
ここでは、社内でビッグデータ分析を行う企業におすすめのBIツールを3つ厳選して紹介します。
| ツール名 |
特徴 |
利用料金 |
| Qlik View |
・タッチ&クリックの簡単操作
・豊富な分析機能
・全世界で40,000社を超える実績
|
（小中規模）
・初期費用 250万円
・利用価格 50万円/年額
（大規模）
・初期費用 700万円
・利用価格 170万円/年額
|
| Tableau |
・ドラッグ&ドロップで簡単操作
・モバイル端末でどこからでも確認可能
・全世界で50,000を超える実績
|
（Tableau Creator）
・10万2,000円/年額
（Tableau Explorer）
・51,000円/年額
（Tableau Viewer）
・18,000円/年額
|
| Google Data Portal |
・さまざまなデータソースに簡単に接続可能
・個人やチームと共有できたり、公開できる
|
・無料 |
Qlik View：操作性を重視するひとにおすすめ
1993年に設立されたQlik Viewは、業界を問わず全世界で40,000社以上の企業が導入して活用している機能性の高いBIツールです。
Qlik Viewの特徴
タッチ&クリックといったシンプルな操作で分析が行える点が、Qlik Viewの特徴です。
Qlik Viewの利用料金
Qlik Viewの利用料金は、導入する企業の規模によってプランが別れています。
小中規模（数人～100人以下の利用を想定）であれば、初期費用250万円、利用価格50万円/年額となります。大規模（100人以上を想定）の場合は初期費用700万円、利用価格140万円/年額です。
Qlik View Personal Editionという無料体験版が用意されており、導入する前に機能を確かめることができます。
Tableau：導入実績で選ぶ人におすすめ
これまで全世界で50,000件以上もの豊富な導入実績があるTableauは、実績重視の方におすすめするBIツールです。
Tableauの特徴
Tableauにはさまざまなデータを視覚化できる機能が搭載されており、モバイル端末でいつでもどこでも確認できます。さらに操作性に優れておりドラッグ&ドロップで一連の操作が可能なため、導入しやすい特徴があります。
Tableauの利用料金
Tableauは比較的低料金で利用ができます。組織のニーズに合わせたライセンスプログラムが3種類用意されているため、利用用途に合わせた選択が可能です。
- Tableau Creator 10万2,000円
- Tableau Explorer 51,000円
- Tableau Viewer 18,000円
（Tableau DesktopとTableau Prepは2週間無料の体験版があります）
Google Data Portal：無料で利用したい人におすすめ
Googleが提供しているGoogle Date Portalは、無料で手軽に利用したい方におすすめのBIツールです。
Google Data Portalの特徴
Google Date Portalは、旧Google Date Studioであり、プログラミングを使用せず比較的簡単にデータを作成しカスタマイズできる特徴があります。
Google Data Portalの利用料金
Google Date Portalの利用料金は無料です。
まとめ
今後あらゆる業界において、ビッグデータを効率的に分析して経営戦略に役立てることが必要になってきます。ビッグデータを上手に活用することにより今後の経営戦略の策定に役立てることも可能です。
ビッグデータを正確に分析するためには、分析ツールの導入を視野に入れることをおすすめします。しかし分析ツール選びには注意が必要です。やみくもに選ぶのではなく、データの内容や量、分析ツールの使い勝手や導入予算などを考慮して最適なものを選ぶことが大切です。
データを利用できることは今後、どんどん価値があがっていくはずなので、この機会にチャレンジしてみるのも良いでしょう。
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