社内のデジタルデータ活用。データサイエンスを導入してみよう

更新日:2020年08月06日 発注カテゴリ: Web制作会社・システム開発会社
社内のデジタルデータ活用。データサイエンスを導入してみよう

現在、社内にて利用しているITシステムやIoTを使ったシステム、また外部のSNS等で流れる情報はすべてデジタルデータです。このデジタルデータをさらなる利活用するための方法として注目されているのが、データサイエンスです。蓄積されたデータを分析、解析することで傾向や新たな需要などを導き出すデータサイエンス。実際に自社の業務に導入しようとする場合は、どのようなことを考えたらよいのでしょうか。本記事では、データサイエンスの概要とその利活用方法、活用事例などをご紹介いたします。

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データサイエンスとは

データサイエンスとは、データ分析に関する学問の分野です。大量のデータから何らかの意味のある情報、法則、関連性などを導き出す技術を示しています。意味のある情報、法則、関連性といった社会的に有益である傾向を導き出し、新たな示唆を私たちに与えてくれる、ビジネス上でも大変有意義な学問といえます。

データサイエンスそのものは統計学や情報科学、アルゴリズムなどの手法を横断的に利用するものです。その技術者、研究者をデータサイエンティストと呼びます。データサイエンスは昔からあるものですが、インターネットをはじめとしたIT技術の発達、普及、さらにはAIやビッグデータといった先端技術の利用がしやすくなったこともあり、近年大変注目の集まる技術となっています。

データサイエンスはどういう仕組み?

データサイエンスは名前の通り、データを扱って、そこから意味、意義を見出す技術です。その実施工程を分割すると、以下に分かれてきます。

  • データの収集
  • データの保管
  • データの分析
  • データの予測

この各工程に、複数の学問的、技術的なバックボーンが組み合わせれているのが特徴的です。

データの収集

最初に行うのはデータの収集です。ただデータを収集するといっても、データの収集元、項目、形式、頻度、量等を定めて、有意な情報を収集する必要があります。

データの収集にはデータベース工学を元にした設計と情報セキュリティへの考慮が必要となってきます。

データの保管

収集したデータはデータベースなどの器に格納して保管し、必要な時に利用できるようにしておく必要があります。データを単純に格納するだけでなく、加工を行い、以降の分析、予測で利用しやすい形にしておくことも必要です。

このデータの保管、加工には統計学、データマイニング、パターン認識、機械学習などの技術が利用されており、ITシステムが必要となることもあります。

データの分析

収集、保管を行ったデータから、有意な傾向を見つけるのがデータ分析です。このデータ分析には、数学的なデータの解析とビジネスの観点からデータを見つめることが必要となります。時にはデータを生み出した人間の心理そのものへの理解も必要となる工程です。

データの分析は、統計学、心理学,社会学などを応用して行います。人とは違った視点からデータを眺めることが必要な場合もあります。

データの予測

データの分析により得た有意な傾向から、傾向を応用した場合のデータを予測します。今後の指針、方策などを決める際のシミュレーションとして役立てるものです。

データの予測にはコンピュータによるシミュレーションや数学的な数理計画法等の技術が用いられています。

業務にデータサイエンスを活用するには

データサイエンスはデータさえあれば身近なところから活用していける有益な技術です。では、自社の業務に利用しようとする場合は、どのようにアプローチすればよいのでしょうか。

すでにデジタルデータ化されている情報の分析

自社業務にすでにITシステムを導入し、業務のIT化、デジタルデータ化ができている場合は、すでにデータの収集に取り掛かれている状況とも言えます。もちろん、データサイエンスに適用できるように加工したり、項目の過不足を埋める必要はありますが、すでに持っているデータは企業にとって資産とも言えるものです。データサイエンスを導入するにあたり、取り掛かりのできている状況です。

新たなデジタルデータの収集

すでにあるデータだけでは足りない場合や、検討したい内容と合わない場合には、新たにデータを収集する仕組みを作り出すことが、データサイエンスへの取り掛かりとなります。データサイエンス向けのデータ収集にはIoT機器が相性が良く、IoT機器を組み合わせてITシステムを作ることで分析のためのデータを集めることが可能です。

データ分析手法の導入

データ分析には様々な手法が存在します。この手法をツールやプログラム(およびシステム化)で実現し、デジタルデータに対して分析を行える環境を作る必要があります。データ分析のためのサービスなどもありますが、柔軟性を持って有用なデータ分析を行うには、RやPythonなどのプログラミング言語を用いたプログラムを作成するのが一番の選択肢です。また、BIツールを用いた人による分析も有効な選択肢でしょう。

以下に、代表的なデータ分析手法をあげておきます。

  • アソシエーション分析
  • バスケット分析
  • クロス集計分析
  • 決定木分析
  • 因子分析
  • ABC分析
  • クラスター分析
  • ロジスティック回帰分析
  • 線形回帰分析
  • 主成分分析
  • グレイモデル
  • 独立性の検定
  • 系列データ分析手法

BI、AIによるデータ解析

データ分析の対象となるデータが収集、保管された状態になったら、BIやAIによるデータ分析を行っていきます。

BIとはBusiness Intelligenceの略で、人間が膨大な量のデータを分析するために、データの整理、可視化(見える化)などを行うためのツールです。BIツールとも呼ばれます。このBIツールを利用して、大量のデータを整理して、人間の知見により有用な傾向を見出します。

AIはArtificial Intelligenceの略で、人工知能とも言われます。AIを用いる場合は、データの傾向、予測や判断を行うためのデータ分析を機械が担います。その事前段階として、機械学習などが必要となります。

いずれを用いるにせよ、機械の能力を活かして、データを分析し、有用なパターン、傾向を見出して、ビジネスに活かすという流れには変わりはありません。

データサイエンスの活用事例

よく知られているAIの活用事例として、検索エンジンのサジェスト表示というものがあります。一つの単語を入力した段階で、関連するキーワードやよく利用されるキーワードといったものを自動的に選択肢として表示するものです。利用者の便利さの向上に役立っているとも言えるでしょう。

また、このサジェスト表示を拡張したものがECサイトの「この商品を購入した人は、こんな商品も見ています(購入しています)」というようなサジェスト表示です。利用者の利便性だけでなく、ECサイトとしても売上を伸ばすための方法として活用されています。

株式会社DeNAが提供する次世代タクシー配車アプリ「MOV」は、AIを活用してタクシーの需要供給予測を行い、乗務員に対して経路をナビゲーションする「お客様探索ナビ」の商用化しています。エリアの需要予測や、他のタクシーの供給量も加味することで、有用なナビゲーションを実現しています。

データサイエンスの導入とその注意点

データサイエンスやAIを業務に導入するにあたっては、データの収集から、保管、分析、予測といった複数の工程に向けて、大がかりな仕組みが必要となることも多いです。しかしながら、効率よく小さな単位から導入することも不可能ではありません。どういったことに注意して、導入をすればよいのでしょうか。

データの分析とマーケティングを繋げる

どのようなデータを分析して、傾向やパターンが得られればよいのかは、自社のマーケティングで活かしやすい形にするのがよいでしょう。反対に分析で得た結果があっても、ビジネスに即時に応用しづらいような物であれば、役立てるのにさらなるコストが必要となってしまいます。

アウトプットを得られる形を作る

データを収集、保管、分析さらには予測を行って得た知見を、具体的な結果がでる分野に適用し、その結果がきちんと数字として得られる形をとりましょう。例えば、売上といった具体的に分かる指標があれば、上手くいったかどうかの判断も付けやすく、次の手を打つ際にも方策が立てやすいです。

専門の事業者によるデータ分析の仕組み導入がオススメ

データサイエンスをビジネスに用いるための仕組み作りには、データサイエンスに関する知識と業務へ生かすためのノウハウが必要となります。また、プログラムやITシステムも綿密に関わってきます。そんな場合には、データサイエンスの活用に知見を持った専門の事業者に相談してみるのも一つの方法です。

データサイエンスの業務への活用に知見を持った事業者を探すのならば、比較サイトの利用をオススメします。比較ビズならば、無料で一括見積の依頼を行うことができます。複数の事業者から提案を受けることができ、御社にぴったりの事業者を探すことができます。合う事業者が見つからない場合は、契約が必須ではないので安心です。

総括

データサイエンスは企業の資産ともいえるデータを活かし、ビジネスへの有効な示唆を得ることができる技術です。データを集め、保管し、分析し、予測に役立てるといった工程に分かれており、バックボーンとなる学問、技術の分野も幅広いものです。すでにビジネスへの導入も始まっており、そこに新たな価値が生まれ始めています。ビジネスの拡張に向けて、有効利用したい技術、学問ですが、専門性のある分野でもあります。知見を持った事業者と相談して、導入を検討するのもよいかもしれません。

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