データマイニングとは？分析方法やその手順、マイニングツールを徹底解説

企業などで働いている社会人が活躍するためには、仕事に役立てることができる情報をたくさん持っていた方がおすすめです。

仕事のために役立つ情報を集めるための効果的なテクニックということで最近注目されているのは、データマイニングという方法です。

ここでは、こうした方法を利用して仕事をする時に役立つ情報について、詳しく解説したいと思います。

データマイニングとは、英語の「Data mining」を日本語にした言葉です。

英語の「Data」には「データ」や「情報」という意味があり、「mining」には「掘り出すこと」という意味があります。

これらの言葉をつなげると、「情報を掘り出すこと」という意味になり、データマイニングもそのような意味を持つ言葉ということで使われています。

データマイニングで使用されるデータとは、企業が事業活動を実施するうえで入手した各種の情報のことです。

毎日大量に入ってくる多くの情報の中から、仕事に役立つものを選び出すのがデータマイニングの目的になります。

必要なデータを採集する作業は統計学や人工知能などの力を利用して実行されるのが特徴です。

こうした方法でデータを探すことで、効率的に仕事に役立つデータを見つけることができます。

必要なデータを取得しただけでは不十分で、それを分析して仕事に役立てるようにすることも必要になります。

データマイニングを使用することで、仕事上で発生するさまざまな問題を解決することができます。

データマイニングが解決できる課題の一つが、企業で販売している商品に関連した課題です。

どのような種類の商品がどの地域でよく売れているのかということを知りたい場合にも、データマイニングを使用すれば、解決することができます。

企業の商品を購入している顧客に関する各種の課題なども解決することができ、特定の顧客がどのような商品を購入しているかを知りたい場合にも、データマイニングを使えば解決可能です。

データマイニングを使用することで、企業が事業を継続する上で発生するさまざまな問題を解決することができます。

データマイニングが解決できる課題の一つが、企業で販売している商品に関連したさまざまな課題です。

どのような種類の商品がどの地域でよく売れているのかということを知りたい場合にも、データマイニングを使用すれば、簡単に解決することができます。

企業の商品を購入している顧客に関連したさまざまな課題も解決することができ、特定の顧客がどのような商品を購入しているかを知りたい場合にも、データマイニングを使えば解決できます。

データマイニングは、一般的に専用のツールを使用して実行されます。こうしたツールのことを、データマイニングツールと呼んでいます。

データマイニングツールと似たようなものにBIツールがありますが、この2つのものはその意味に違いがあります。

BIツールとはビジネスインテリジェンスのために使用されるツールのことです。ビジネスインテリジェンスとは、企業が社内や社外で得た各種の情報を、収集したり分類したりしながら、分析をする方法のことです。

データマイニングと共通している部分も多いですが、ビジネスインテリジェンスはさらに広い範囲を含んでいる概念です。

ビジネスインテリジェンスの一部分が、データマイニングに該当します。

データマイニングを企業が利用するメリットということであげられるのは、商品やサービスの売上増加のために役立てることができることです。

データマイニングを実施することで売上の増加が期待できるのは、商品を購入している顧客の情報を詳細に分析することで、商品販売のために有利な各種のデータを入手することが可能だからです。

顧客の動向を分析してそれに合った適切な対策を実行することで、商品の大幅な売上の増加も期待できます。

製品を製造して販売している企業の場合には、自社の製品のデータマイニングを実施することで、製品の持つ弱点なども知ることができます。

弱点を研究してより良い商品作りが可能になれば、売上増加にもつながります。

その一方で、データマイニングを実施する時には注意した方が良いデメリットもいくつかあります。

気をつけるべきデメリットの一つにあげられるのが、売上増加のために役立てることができるデータを選ぶことの難しさです。

専用のツールを使用してデータマイニングを実行する場合でも、使用する人に統計学などの専門的な知識が不可欠になります。

それぞれのデータのクオリティも重要になり、内容などの定義が正確にされたものでないと、正しい分析もしにくくなります。

企業が必要とする成果を必ずしも実現できるとは限らないことも、データマイニングの注意すべきデメリットにあげることができます。

大量のデータをツールに入れるだけではなく、使用する人の高い能力も必要です。

ここからは、データマイニングを実際におこないたい人のために、実施のための具体的な方法に関して解説します。

1.機械学習

専用のツールがデータマイニングを実行する方法の一つが機械学習です。

機械学習は人工知能などのシステムを使用して実施されるのが一般的で、人間の脳で処理するよりも、大量のデータを正確に処理することができるのが重要なメリットです。

こうした処理が功利的にできるようになったのは、21世紀になってからです。コンピュータの性能が向上したことによって、より正確な機械学習ができるようになりました。

機械学習の特徴は、機械が自分で学習をしながら情報を処理してくれることです。情報どうしの関係性なども自分で推測できるので、複雑な内容の分析をすることもできます。

2.統計分析

統計分析とは、統計学などの知識を利用して実施するデータマイニングのことです。機械学習との大きな違いは、分析をする前に仮説を立てることが多いことです。

仮説をあらかじめ考えておくことによって、分析のために必要なデータを収集しやすくなります。仮説を立てることで、集めた情報を分析するための方法を選びやすくなるメリットもあります。

この方法を実施するためには、統計学などの知識を持っている人が必要になるところも、機械学習との違いです。

統計学の知識を十分に持っていない人でも、知識の不足を補ってくれる製品も販売されています。

ここからは、データマイニングで情報を分析するための具体的な方法について、それぞれ詳しく解説していきます。

1.ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、予測をすることを主たる目的におこなわれる分析のことです。

集められた各種のデータを有効なものと無効なものにそれぞれ分けて、データを詳細に分析していきます。

一般の企業が特定の方法を利用して集客をおこなう時にも利用することができる方法です。

その方法で集客をしたことによって、どれくらいの人が実際に商品を購入したかを詳しく分析することで、それぞれの集客方法の効果を予測できるため、高価のある方法を選ぶことができます。

2.クラスタリング

クラスタリングとは、分類を目的にして実施される分析手法のことです。

クラスターという言葉には「集まり」という意味があり、クラスタリングをすることによって、同じような特徴を持つ情報どうしを、いくつかのグループに分けることが可能になります。

こうした方法を利用することのメリットは、各グループに含まれる顧客の行動を分析できることです。同じような商品を購入した顧客に対して、効果的な広告などができるようになります。

3.マーケット・バスケット分析

マーケット・バスケット分析とは、情報どうしの関連付けをすることを目的にしている分析の手法です。

顧客が購入した商品の種類などを調査することで、なぜその顧客がその商品を選んで購入したのかを分析することもできます。

こうした手法の代表的なものが2つの商品の関連づけです。

ある顧客が2種類の商品を購入したことがある場合、それらの商品を一緒に並べておくことで、顧客が商品を選ぶ際にまとめて購入してもらえる可能性が増えます。

4.決定木分析

決定木分析とは、木の枝に似たような形のモデルを使用して、情報を予測したり分類したりする方法のことです。

人間の実施する各種の行動を条件ごとに分岐させたモデルをもとにして、開発された分析の手法です。

この手法を利用することによって、顧客が購入した商品から、顧客の特徴を分析することも可能になります。

金融機関が資金を貸し出す時の危険性についても、分析することができる手法です。製品の管理にも使うことができます。

5.アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、ある特定の条件を仮定して、その条件に当てはまる場合に起こる結果との関連性を分析する手法です。

この手法は、規模の大きいデータを分析する時によく使用されています。ある特定の事実が発生したら、このようなことが起こるというルールをあらかじめ作ることによって、2つの情報の関連性を分析しています。

信頼と支持という2つの基準を使用して、情報どうしの関連性の強さを決めているのが特徴です。

6.パターン追跡

パターン追跡は、データマイニングでおこなわれている手法の中でも、特に基本的な方法の一つということで知られています。企業が営業活動から獲得した情報の種類や傾向をあらかじめ特定することで、営業活動の業績に関連した推測をすることができる方法です。この手法を利用すれば、特定のグループの顧客に、特定の種類の商品が多く販売されているということも分析することができます。分析を利用することで、商品の在庫管理に利用することも可能です。

7.シーケンシャルパターン

シーケンシャルパターンとは、ある出来事が発生した場合に、それに続いておこなわれる出来事を分析することを目的にしている手法のことです。

商品の販売に関するデータの分析によく利用されています。シーケンシャルパターンを利用することで、特定の顧客がある種類の商品を購入した場合、次にその顧客がどのようなタイプの商品を購入するかも、予測することが可能です。

顧客が求める商品を推測して販促活動ができるのがメリットです。

ここからは、データマイニングを実行するために必要となる、具体的な手順について、詳しく解説していきます。

1.データの収集

データマイニングをおこなうためにまず必要になるのは、分析をするために欠かせないデータの収集です。

集めたデータの数ができるだけ多い方が、事業のために役に立つ情報を見つけられる可能性も高くなります。

情報を収集する場合に利用されることが多いのは、データウェアハウスというシステムです。

これは集めたデータをコンピュータに保管しておく場所のことです。データベースと似ていますが、大きな違いは集められた情報の扱い方です。

データウェアハウスでは基本的に集めた情報を、削除したり内容を変更したりせず、増やすことだけをおこないます。

2.データの加工

集められたデータは、そのままでは分析には使用しにくい場合があります。

分析の作業を容易にするためには、データを加工する必要があります。データマイニングを実行するのはコンピュータなので、コンピュータが扱いやすいようにデータを加工していきます。

加工をするうえで特に重要となるのはデータの形式です。数値や記号などをデータに使用する場合には、それぞれの情報を統一することが必要です。

分析をより正確に実施するための方法ということで、正規化という加工がおこなわれることもあります。情報を加工する作業のことをクレンジングと呼ぶこともあります。

3.データの分析

集められて加工された情報は、目的とする分析のために使用されます。

さまざまな種類の手法を用いて、データの分析はおこなわれます。情報どうしの関連性なども分析をすることで可能になります。

情報を分析することにより、同じような特徴を持ったデータどうしをグループごとに分類することもできます。

分析で使用されることが多いのはクラスタリングやロジスティック回帰分析などの手法です。

これらの方法にはそれぞれ特徴があります。

4.データの検証

データを分析しただけではデータマイニングは不十分であり、最後に検証をすることで、分析された情報を有効に活用することができます。

検証された結果をもとにして一定の法則を作り上げる作業も、一緒におこなわれます。

システム化も同時におこなわれ、こうした法則などをデータに当てはめることにより、検証はおこなわれています。

データマイニングをする時に、注意しなければいけないのは、企業の業績を向上できるための情報が必ずしも見つかるとは限らないことです。

このことを知らずに実行すると、失敗してしまう可能性も高くなります。

分析に使用する情報の品質にも注意する必要があり、信頼性の低い情報ばかりを集めていると、分析されるデータも不正確なものになってしまいます。

データを集める時には、欠けている部分が少ないものを選ぶ必要があります。

ここからは、データマイニングをする時に利用すると便利な、各社が販売しているおすすめのツールについて解説します。

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modelerは、日本国内でも多く使用されているデータマイニングのためのツールです。

所有しているデータの数が多い企業や、情報どうしをグループ分けして分析したい場合にも利用できるツールです。

このツールの大きな特徴ということであげられるのは、操作性が優れていることです。パレットの上に、情報を分析した課程を目で確認することができる、インターフェイスが搭載されています。

簡単な文章を書き込むことができる機能も搭載されていて、データを分析するプロジェクトが複数ある場合に利用することができるツールです。

性能の高いデータを加工技術も利用できるために、面倒なプログラムを入力しなくてもツールを使うことができます。

SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloudも、データマイニングのために幅広く活用されているツールです。

このツールを使用すれば、ビジネスインテリジェンスやプランニングなどを全て、クラウドを利用しておこなうことができます。

さまざまな場所で、分析された情報を利用できることが大きな利点になっています。

予測や拡張の分析もクラウド上でできる機能があり、使用する企業が高度な分析をできるように手助けしています。

このツールは世界中のさまざまな国で使用されていて、その数は75か国以上にもなります。

企業内おける重要な決定をする場合にも、このソフトを使用してデータマイニングをすることで、最適な決定が選びやすくなるのがメリットです。

MarketAnalyzer

MarketAnalyzerは、エリアマーケティングや商圏分析を実施するために開発されたツールです。

商圏を分析できる機能は非常に高い機能を持っていて、利用者が段階的に機能を拡張していくこともできます。

統計データは最新のものをいつでも使用できるために、新しい情報にもとづいて正確な分析がしやすくなります。

クラウド環境で使用することができることもこのツールの特徴になっていて、場所を選ばずに使用することができるのが大きなメリットです。

企業で働いている多くの社員が情報を共有したい場合にも、使用すると便利なツールです。

商圏を作成できる機能も搭載されていて、その商圏内のデータをスピーディーに集計することも可能です。

見える化エンジン

見える化エンジンは、業界でも高いシェアを誇るテキストマイニングツールです。

テキストマイニングの市場では、9年連続でシェアナンバー1になっています。このツールを導入している企業の数は多く、1600社以上の企業が情報の分析に利用しています。

利用客の意見を活用することで、体験の価値を見えるようにできるのが、このツールの大きな特徴です。

商品を購入する消費者の意見を正確に把握したり、主要な話題を全体的に分析することもできます。

注目されているキーワードから情報分析を掘り下げることができる機能もあり、データの変化を監視できる機能も搭載されています。

短期間に多く利用されたキーワードなども調べることができます。

TextVoice

TextVoiceは、手軽にデータを分析できるところが特徴のテキストマイニングツールです。

このツールのもう一つの特徴ということであげられるのは、辞書を自動的に作成できる機能が搭載されていることです。

作成されるのは類義語に関する辞書で、調査する前に辞書をあらかじめ作っておくことで、分析の作業をスピーディーにおこなうことが可能になりました。

短時間で分析の結果を表示することができます。このツールでは文章の内容をわかりやすくするために、最大で6つの言葉を組み合わせて表現をしています。

これにより2つの言葉で表現する方法よりも、さらに詳しく意味を把握できるようになっています。ツイッターからデータを取得することも可能です。

OpenText

OpenTextは、企業が安全な情報管理をしたい時に利用できる情報分析のためのツールです。

究極のクラウド化を実現するためのツールとして使用することができ、コンテンツと人と過程をそれぞれ結びつけることで、生産性の向上に役立てることができます。

ガバナンスやコンプライアンスを改善したい場合にも、利用できるツールです。

高度な技術を使用して分析ができることもこのツールの特徴になっていて、人工知能や機械学習を使用して分析することにより、利用者にとって価値のある情報を提供することができるようになっています。

インサイトや自動化の機能もこのツールには搭載されていて、幅広い種類のプロセスを最適化することが可能です。

アイタス

アイタスクラウドは、利用を利用する人の考えと、経営のための意志をしっかりと結びつけることができるツールです。

顧客に関する情報が記録されたテキストデータから、問題を解決するための手がかりを見つけることができるツールです。

顧客満足度やNPSのような、顧客のロイヤルティを向上させるためのツールとして使用することもできます。

各種のデータが意味していることや、顧客が期待していることを分析したい時にも役立ちます。時系列で顧客の意見の変化を調べることができる機能も搭載されています。

単語ではなくフレーズで顧客の意見を確認できます。似たような種類の意見をまとめることができる機能もあり、特別な辞書の設定などは不要です。

Text Mining Studio

Text Mining Studioは、データマイニングのために開発された情報分析ツールです。

操作方法は簡単ですが、質の高いデータマイニングができるのが特徴のツールです。このツールでは様々な種類の操作を実行することができ、クリーニングという操作をおこなえば、欠損値を探してデータを補完することができます。

グルーピングができる機能も搭載されていて、数値列や文字列を使用してカテゴリ化やグループ化が可能です。

サンプリングができる機能もあり、データの特定の部分だけを、一定の間隔で抽出することも可能です。

ランダムで抽出することもできます。データを加工できる機能も搭載されていて、データを匿名化することもできます。

TRAINA

TRAINAはマネージメントコンサルティングなどの事業をおこなっている企業が開発した、テキストマイニングツールです。

この企業が自社のコンサルティングの仕事をおこなううえで必要な分析をするために開発されたツールで、自社で実際に業務のために使用されていました。

非常に精度の高い解析能力があることがこのツールの特徴になっていて、業界や商品の種類ごとに作成された感性辞書も、独自に開発されました。

意味や感情を解析する技術も開発されているので、データの内容をより正確に把握できるようになっています。

使いやすさにもこだわって作られているツールで、注目した方が良い箇所を自動的にハイライトする機能も搭載されています。

Tableau

Tableauは、データをビジュアルとして分析できるツールです。

このツールは利用者が直感的に操作ができるように設計されていて、そのために使用されているのがビジュアルベストプラクティスです。

この機能を使用することにより、分析の作業を途中で中断しなくても、データを制限なくしらべることができます。

コミュティの規模が大きいこともこのツールの特徴になっていて、100万人以上の人がコミュティに参加しています。

クラウドやオンプレミスなどで導入することも可能で、統合プラットフォームとして使用することもできます。

人工知能や機械学習などの機能も搭載されていて、データを管理することもできます。コラボレーションの機能も搭載されています。

Vext Miner

Vext Minerは、テキストマイニングのためのツールです。

テキストに記載された数多くの情報の中から、必要なものを見つめることができる優れた機能があります。

大量の情報を分析するために利用されているのが、自動学習や自動分類の機能です。テキストの中から、主だった話題を簡単に取りだすことができます。

分類の体系を時間をかけずにできることもこのツールの特徴になっていて、似たような内容の話題を文単位で自動的に分けることができます。

どのような意見が多いのかを調査する時にも利用できる機能です。

作り上げた分類の体系は、規則として抽出することもできます。時間の経過ごとに変化する情報の内容を、調べる時にも役立ちます。

Visual Mining Studio

Visual Mining Studioは、さまざまな目的に使用できるデータマイニングツールです。

汎用ツールとして利用することが可能で、Visual Analytics Platformのシステム上で使用することにより、分析に必要なデータの処理から実際の分析までを簡単におこなうことができます。

幅広い業種の事業者が情報の分析に使用していて、製造業や金融業といった分野の他に、通信の分野でも使用されています。

使用できる機能が多いこともこのツールの特徴になっていて、決定木やニューラルネットワークといったツールも利用できます。

非常に精度の高い分類や分析ができるサポートベクターマシンもこのツールで使用できる機能です。

Prediction One

Prediction Oneは、各種のデータを利用して企業の業務の役に立つ予測を算出することができるツールです。

専門的な知識が必要な部分を自動化すれば、専門家以外の人でもツールを利用しやすくなります。

情報分析に関する専門的な知識を持っている人にとってはさらに使いやすいツールで、予測のモデルを作るための作業効率を大幅に改善することができます。

このツールの利用を申し込んでいる企業の数は非常に多く、すでに2万1千社を超えています。

自動でモデリングができる機能が搭載されているのがこのツールの特徴で、非常に精度の高い予測が可能になっています。

コンピュータがなぜそのような予測をしたのか、しっかりと理由を確認することもできます。

Media Insight

Media Insightは、メディアの運営に特化した記事を分析するために開発されたツールです。

ニュースサイトなどの記事などを分析することもできます。ニュースの内容がSNSなどでどの程度広まっているかを、目に見える形で分析することも可能です。

検索サイトで調べてニュースサイトにアクセスした人の分析や、記事がどのように読まれたかを調べることもできるツールです。

記事の価値を調べるために実施されているのが、そのメディアと競合する媒体のモニタリングです。

競合するメディアの記事のSNSでの反響の大きさなどを調べることにより、自社のメディアの影響力の分析に役立てることができます。チャネル別の効果を測定する方法もおこなっています。

Qlik Sense

Qlik Senseは、新世代の情報分析ツールです。世界レベルの高い分析能力を持っていて、経営に関わっている人や、意思決定をおこなっている人などが活用しやすいツールです。

さまざまな業務のために使用できるようになっていて、利用者が自由に検索したり調べることができるように設計されています。

データの分析には人工知能が使用されていて、インサイトの生成や作業の自動化などに利用されています。

独自の連想エンジンを搭載していることもこのツールの特徴になっていて、利用者がさまざまな方向性でデータを調べることができます。

時間をかけずに分析ができることもこのツールの特徴で、データを組み合わせて読み込み、分析を見やすいように表示しています。

SOFIT Super REALISM

SOFIT Super REALISMは、プログラミングに関する知識がない人でも気軽に利用できるデータ分析ソフトです。

Excelを操作できる基本的な技術を持っている人ならば、2時間程度使い方を学習するだけで使用を始めることができます。

このツールはアプライアンスサーバ製品として販売されていて、基本の設定をおこなってから利用者に納品しています。

CSV形式のデータを用意しておけば、製品が納品されてからすぐに使用できます。情報を処理する速度が非常に早いことがこのツールの特徴になっていて、世界でも最速レベルの速さで処理が可能です。

このツールにはクラウド版の製品もあり、初期費用0円で利用できるのがメリットです。

Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud?は、データを視覚的に調べることができる情報分析ツールです。

複雑な関係を持っているデータの中のシグナルを見つけることができるのが、このツールの特徴です。魅力的で意味を持つ、理解しやすいものに変えることができます。

分析にかかる時間が短いこともこのツールの特徴です。実用性の高い情報を使用することにより、重要な決定をおこなう時に役立ちます。

ドラッグ&ドロップのインターフェイスが採用されているので、誰でも簡単に操作しやすくなっています。

専門的な技術やプログラミングに関する知識も操作に必要ではなく、同じ組織内のさまざまな人が共同で利用する場合にも使いやすいツールです。

ここからは、数ある製品の中から、データマイニングツールを選ぶ時のポイントについて詳しくご紹介します。

1.自社の利用目的と合ったものを選択

データマイニングツールを選ぶ時に重視した方が良いのは、自社の目的に合ったものを選ぶことです。

使用するツールを選ぶ前に、まずどのような方法で利用するかを、社内でしっかりと確認しておいた方が最適です。

このような作業をおこなうことは、データ分析の正確性を高めるためにも必要になります。

分析をする目的がはっきりしていれば、分析をするために最適なタイプのデータも集めやすくなります。データを加工する機能も重要です。

2.操作性・分析のしやすさ

操作や分析のしやすさも、データマインニングのツールを選ぶ時の重要なポイントです。

事業のために役立てることができる情報を取得するためには、何回もデータの分析をしなければいけないことも多いため、操作性が優れているツールを使用することには大きなメリットがあります。

操作性が優れているかどうか確認したい場合には、実際にデータの分析を担当する人に聞いてみるのが最適です。

無料で試用できるツールなども、利用すると便利です。

3.分析対象・分析方法が合っているか

分析をする対象や分析の方法が合っているかどうかも、データマイニングツールを選ぶ時に確認しておいた方が良いことです。

分析する対象をあらかじめ決めておけば、分析をするために必要となるデータの数や種類などを特定することができます。

商品を購入する顧客を分析の対象にする場合には、顧客の年齢や性別などのデータも必要です。

対象によって最適な分析方法も変わり、リアルタイムで分析ができるツールの方が使いやすいこともあります。

4.費用対効果

データマイニングツールを選ぶ時には、費用と効果の関係性も調べておく必要があります。

効果が高いツールであっても、使用するのに必要な費用が高すぎると、商品を値上げしなければいけなくなることもありえます。

利用を開始してみないと、実際にどれくらいのコストがかかるのかわかりにくいことも多いですが、利用に必要な資産をおおまかに試算しておけば、費用と効果のバランスが取れているか確認することができます。

スタッフの人件費なども考慮する必要があります。

5.トライアルなど無料期間があるか

トライアルなどの無料で利用できる期間があるかどうかも、データマイニングツールを選ぶときの基準になります。

データを分析できるツールは製品によって個性に違いがあるため、利用する会社によって最適なタイプのものは違っています。

実際に使用してみないと、使いやすいかどうかはわかりませんが、トライアルなどの無料利用サービスをしている会社ならば、とりあえず使ってみてから購入を決めることができるのが、大きなメリットです。

データマイニングに関する情報について解説してきました。

企業の事業活動に役立つものとして、データマイニングツールは多くの企業に導入されています。

ツールを利用することで、企業が蓄積している顧客に関する膨大なデータなどを、効果的に活用することができます。売上の増加を目的として使われることも多く、目的を決めてから使用するツールを探した方が、最適なものを見つけやすくなります。

今後もより多くの企業が利用するようになることが予想されています。