データマイニングとは？手法・活用例・AIツールを使ったやり方をご紹介

最終更新日:2024/02/14

社内に蓄積されたさまざまなデータをAIによって分析し、ルールやパターンを探し出してマーケティング活動や経営判断に役立てる「データマイニング」が注目を集めています。データマイニングによる仮説検証や知識発見を通して、業務改善やDXを達成できれば、売上向上や顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

本記事では、データマイニングの具体的な手法や活用例、AIツールを使った方法について詳しく解説します。

データマイニングとは？

データマイニング手法とは、統計学や人工知能を活用して大量のデータを分析し、「知識」を掘り起こすための技術を意味する用語です。単に「データマイニング」とも呼ばれます。「データマイニング」とは、「情報（data）＋採掘（mining）」から名付けられた言葉です。

企業や組織はビジネスにおいてさまざまなデータを収集しており、膨大なデータを活用する手段のひとつとしてデータマイニングが注目を集めています。データマイニングによって得られた知識は、企業において今後の経営方針を判断したり、新たなマーケティング施策を考案したりする際に役立ちます。

データマイニングで得られるもの

データマイニングによって得られる知識は、大きく分けて「データ」「情報」「知識」「知恵」の4つです。

データ（Data）とは、系統立てて整理されていない数値のことを指しています。情報（Information）は、データを系統立てて整理したり、カテゴリー別に分類したものです。知識（Knowledge）は、情報から見出される傾向や知見であり、知恵（Wisdom）は知識を活用して人間が判断する能力のことを意味します。

これらの4つの単語の頭文字を取って「DIKWモデル」と定義されることもあります。DIKWでは、データ→情報→知識→知恵の順に有用性が高くなるとされています。この中で、データマイニングが行うのは「知識」を表出化させる部分までであり、実際にその知識が有用であるかどうかを判断するのは人間の役割です。

データマイニングで得た情報を使ってできること

データマイニングで得た情報を使ってできることとして、予測や分類、関係性の発見などが挙げられます。

データマイニングの実施によって、あるデータとある事象がどのように関係しているのかを明確にすることが可能です。そして、データと事象の関連性から「結果予測」が可能になります。例えば、顧客情報と商品の販売データを分析すると、「その商品を購入する可能性が高い人」や、「将来的に人気が高まりそうな商品」を明らかにできます。

また、ある条件下のもとに分類を行うことも、データマイニングが得意とする作業のひとつです。「ある商品に興味を持つと考えられる層」と「興味を持たない層」を分類することで、マーケティング施策の方向性決定などに役立ちます。

さらに、データマイニングはこれまで表面化されていなかった「データ同士の関連性」の発見にも効果を発揮します。

データマイニングの種類

データマイニングには、「仮説検証」と「知識発見」の2つの種類があります。仮説検証とは、データマイニングを実行する前にある仮説を立て、検証のために必要なデータを集める方法です。一方、知識発見は仮説を立てずにデータマイニングを行うのが特徴です。

どのような目的を持ってデータマイニングを行うのかによって、選択すべき種類は異なります。ここでは、仮説検証と知識発見がそれぞれどのような手法なのか、詳しく解説します。

仮説検証

データマイニングにおける仮説検証とは、ある仮説を立て、その仮説に基づいて、課題を解決するために必要不可欠なデータを収集し、分析する方法です。

例えば「20代の女性は〇時台に△△という商品をよく購入する」という仮説を立て、その仮説が真実かどうかを確かめるためには、自社における△△の販売データと、20代女性が〇時に購入している商品のデータを収集・分析する必要があります。このように、仮説検証においては、「先に仮説を立て、後から必要なデータを集める」ことが一般的です。

有効な仮説を立てるためには統計学の専門知識が求められますが、専門知識を持った人材がいない場合は、AIツールを導入して代替させる方法もしばしば用いられます。

他にも、データマイニングの導入によって、これまで社内に蓄積したまま放置されているデータの利活用を推進し、ビジネス上のさまざまな課題解決に役立てる効果が期待できます。

知識発見

前述の仮説検証に加えて、データマイニングには新たな知識を発見する使い方もあります。仮説検証ではあらかじめ仮説を立ててから仮説を証明するためのデータを集めますが、知識発見においては、仮説を立てずにデータの収集・分析を行う点が特徴です。

知識発見は「保有しているデータから新たな知識を見出す」ことが目的であり、仮説検証のように「ある仮説を証明すること」を目的としているわけではありません。そのため、データマイニングのために新たなデータを収集するのではなく、既に収集・蓄積されているデータを、特定のルールやパターン、データ同士の関連性を見つけ出すために活用します。

知識発見においては、精度が高く複雑な計算が必要になるため、AIツールを活用した処理がよく活用されます。人間の力だけでは見出すことの難しい思わぬ関係性を発見し、これまでとは異なる方向性で経営やマーケティングにアプローチが可能です。

データマイニングの目的・役割｜注目される理由

データマイニングが注目されている背景には、マーケティング活動の効率化や精度向上が求められていることや、企業経営や経営判断における重要なデータをデータマイニングから抽出・蓄積できることなどが挙げられます。

企業や組織が収集しているデータには、顧客データや販売履歴、売上金額、商品の販売個数など、実にさまざまなものがあります。これらのデータを複合的に分析することによって、マーケティング活動や経営判断に役立つ新たな知見を得ることが可能です。

昨今、データに含まれる価値を表出化させて課題解決に役立てるデータサイエンスや、収集済みの顧客データを分析してマーケティング活動に役立てるデータドリブンマーケティングが注目されていることも、データマイニングの広まりを後押ししているといえるでしょう。

近年では、社内のあらゆるデータを分析・可視化して経営判断に役立てるためのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールも需要が高まってきています。

データマイニングの手法は大きく2つに分けられる

データマイニングの主な手法は、人間が中心に行う「統計分析」と、AIが中心に行う「機械学習」の大きく2種類に分けられます。仮説検証には統計分析、知識発見には機械学習がよく用いられます。

ここでは、統計分析と機械学習のそれぞれの特徴について解説します。

統計分析

統計分析とは、統計学を活用してデータ分析を行う手法です。仮説検証に特によく用いられる手法であり、事前に立てた仮説を証明するために統計解析データからデータ同士の関係性を導き出し、仮説の真偽を証明します。

例えば、「雨の日はビニール傘が売れる」という仮説を立てたときに、ビニール傘の1年間の販売実績データと、雨の日に限定したビニール傘の販売実績データを抽出し、売上数量や売上金額から仮説が正しいかどうかを判断するのも、統計分析の一種です。

仮説を立てた後の検証はAIツールなどで自動計算できますが、仮説を立てる部分や、結果を導き出すための分析方法を選択する作業については、人間が行う必要があります。

機械学習

機械学習は、事前に仮説を立てず、AIが投入されたデータを分析する中でデータ同士の関連性を見つけ出していく分析手法です。

人間がデータ同士の関連性を探し出そうとすると、常識にとらわれてしまい、「このデータ同士には関連性が無いだろう」と短絡的に判断してしまうことが少なくありません。結果的に、隠された有益な関連性を発見できず、せっかくのデータを活用しきれないことがよくあります。

AIを活用してデータ分析を行うことで、常識にとらわれず、あらゆるデータ同士の関連性を探り、人間の考え方では表出化できなかったルールやパターンを発見しやすくなります。

ただし、AIを活用したデータ分析には、「なぜデータ同士に関連性があるのか」を明らかにすることは難しいという側面があります。そのため、導き出された関連性に理由付けを行うのは、人間の作業になります。

データマイニングを用いた代表的な分析手法

データマイニングを用いた代表的な分析手法には、アソシエーション分析、ロジスティック回帰分析、クラスター分析、決定木分析の4つの手法があります。

分析するデータや目的によって手法を使い分けることで、期待した結果が得られやすくなるでしょう。データマイニングを行う際は、自社にとってどの分析方法が適しているかを判断することが大切です。ここでは、5つの分析手法について、特徴や活用方法などを詳しく解説します。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、複数のデータ同士の関連性を見出し、なぜそのような結果が現れたのかを分析するための手法です。分析する複数のデータは、属性がそれぞれ異なるものを使用します。

例えば、ECサイトにおいてユーザーの過去の購買データを分析し、おすすめ商品を明らかにしてレコメンド表示させる機能は、アソシエーション分析が活用されています。「商品Aを購入しているユーザーは、商品Bを購入する可能性が高い」というパターンを発見し、商品Bをおすすめに表示させる流れです。他にも、有名な例に「ビールとおむつ」などがあります。

アソシエーション分析は、買い物かご（バスケット）に追加された商品のパターンをAIが学習する性質になぞらえて、「バスケット分析」や「マーケットバスケット分析」と呼ばれることもあります。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、「ある事象が発生する確率」を導き出すために活用される分析手法です。データマイニングにおいて最もよく用いられる手法のひとつで、詳細な数値に基づいて今後のマーケティング活動や経営の方向性を判断する際に役立ちます。

例えば、ECサイトでユーザーにキャンペーン告知を行った際の反応率を測定したり、喫煙数と飲酒量に応じてがんが発生する確率を調べたり、過去の膨大な気象観測データから将来的な災害発生確率を予測したりするなどの使い方が考えられます。

ロジスティック回帰分析は、データ構造が単純かつ、分析対象のデータ量が膨大であることを（ビッグデータ解析）前提としています。そのため、AIや機械学習による分析が非常に適しています。

クラスター分析

クラスター分析とは、データをある法則に則ってグループ化（クラスター化）した後、グループの特徴に合わせて最も適した提案やマーケティング施策を行うための分析手法です。「クラスタリング」と呼ばれることもあります。

クラスター分析はマーケティング活動の効率化に有効な手法であり、データ分析によって、グループ別に最適な提案を行うためのさまざまな情報を得ることが可能です。AIの機械学習が適した分析手法のひとつで、データ同士の類似性・関連性を学習することでデータをいくつかのグループに分類します。

例えば、あるECサイトにおいて「酒類をよく購入する人」「一度に多品種を購入する人」などの行動属性を明らかにして、酒類をよく購入する人にはお酒に使えるクーポン配信や新商品の販促メールの配信を行うなどの活用方法が考えられます。

決定木分析

決定木分析は「決定木」と呼ばれるツリー構造のアルゴリズムを活用した機械学習による分析手法で、データ群の中から複数のパターンを見出したり、データ内の特定の情報を抽出・整理したりする目的で使用されます。「デシジョンツリー」とも呼ばれています。

決定木分析が使用される主な場面は消費者の行動分析で、アンケート調査やCRMの顧客データから消費者の行動にどのような傾向が見られるのかを明らかにして、市場におけるターゲット選定や顧客ロイヤルティの向上に役立てられます。

決定木分析では「目的変数」と「説明変数」という2つの変数が使用され、決定木と呼ばれるツリーを描きながら予測と検証を行います。多くの機械学習によるデータマイニングはブラックボックス型の検証方法に位置していますが、決定木分析は、複数の決定木モデルを掛け合わせた複雑なものでない限り、ホワイトボックス型に分類されます。

データマイニングのやり方｜データ蓄積・加工・活用の流れ

データマイニングの実施方法には、データ収集、ローデータの保管、データクレンジング、データ活用の主に4つのステップがあります。ここでは、データマイニングにおけるデータ蓄積・加工・活用の流れを具体的に解説します。

Webサイト・アプリ等を通じた「データ収集」

データマイニングを行うためには、分析するためのデータ収集が必要となります。ロジスティック回帰分析など、収集するデータが多ければ多いほど精度が向上する分析手法もあるため、選択した分析手法に応じてどの程度のデータ量が必要なのかを、事前に検討し明らかにしておくことが大切です。

収集したデータが少なすぎると、期待とは異なる分析結果が出てしまい、マーケティング活動や経営判断を誤ってしまうおそれもあるため、十分なデータ量を準備することが求められます。

データ収集の方法は業種・業態や提供している商品の種類などによってもさまざまですが、WebサイトやECサイト、アプリなどが考えられます。Webサイトを訪れた潜在顧客やECサイトを経由して商品を購入した顧客、アプリの会員登録データなど、あらゆる媒体からデータ収集を行い、分析のためのAIツールに投入できる体制を整えましょう。データ収集のための適切な媒体がない場合は、新たにツールやアプリケーションを導入することも検討する必要があります。

データレイクにおける「ローデータの保管」

データを収集した後は、「データレイク」と呼ばれるデータを一元管理するためのリソースへ、収集済みのローデータを保管します。このリソースのことを「リポジトリ（収納庫）」と呼ぶこともあります。ローデータとは、「全く手が加えられていない生のデータ」を指します。

データレイクに蓄積するデータは、形式が統一されていなくても問題ありません。WebサイトやECサイト、アプリ、SNS、メールなど、多種多様な媒体から集めたローデータを、形式にこだわらずに保管しておきましょう。

データレイクを構築しておくことで、機械学習や統計分析など、なんらかのデータマイニングが必要になったときに、速やかに作業へ移行できるというメリットがあります。手が加えられていないデータなので、さまざまなデータ分析の手法に対応しやすく、柔軟な活用が可能です。

一般的に、データレイクは保存期間が長期にわたり、貯蔵されるデータ量も膨大になりやすい傾向にあります。

データウェアハウスにおける「データクレンジング」

データレイクを構築し、データマイニングを行うための十分なデータ量を収集できたら、データウェアハウスにおける「データクレンジング」を行います。

データウェアハウスとは「データの倉庫」を意味する言葉で、データレイクに貯蔵されているデータの中から、構造化が可能なもののみを抽出し、保存するためのリソースを指します。このように、データレイクの中から構造化が可能なデータを抽出する作業を「データクレンジング」と呼びます。

データクレンジングを行うことにより、無造作に保管されているデータの中から構造化されたデータのみを抽出・分析できるようになるため、分析スピードの向上が期待できます。データ量は一般的にデータレイクよりも少なく、100GB～数TB程度に収まるケースが多いでしょう。

データクレンジングの工程は、「無作為に保存されたデータを成形し、使いやすく構造化された状態に整える作業」と言い換えることもできます。

データ分析ツール・BIツールを使った「データ活用」

データクレンジングによって構造化されたデータが完成したら、データ分析ツールやBIツールを使って「データ活用」を行います。

どれだけ整えられたデータが揃っていても、活用しなければデータは単なるデータに過ぎません。ツールやAIによってデータ同士の関連性やルール・パターンを分析し、その結果をダッシュボードやレポートにまとめて可視化することで、初めて今後のマーケティング活動や経営判断にデータを活かすことが可能になります。

データ分析ツールやBIツールには、データマイニングによる分析を行い、結果に基づいて数十種類程度のさまざまなグラフやチャートでパターンを可視化できるものもあります。また、中には地図などのデータを利用したデータマップなど、より視覚的にデータを表現できるツールも提供されているため、自社に適した機能が備わっているツールを選定することが大切です。

データマイニングの活用例

データマイニングはさまざまな業界で活用されていますが、中でも小売業や製造業では多くの活用事例があります。

小売業においては、マーケティング活動の効率化や精度向上に役立てられるケースが多く、顧客データや販売時の天候、時間や曜日など、販売に関わるあらゆるデータを分析し、自社の商品がどのタイミングでどのくらいの数量売れているのかを知るために活用されています。

商品の販売傾向を詳しく理解・把握することで、商品の仕入れ量や仕入れを増やすべき時期を見極め、ロスの削減や販売の最適化を図れます。

製造業では、設備管理のためのデータマイニングが広まっています。過去の修理データや故障データを分析し、今後、どの箇所がいつ頃故障しそうなのかを見極めることで、点検や修理の効率化を図り、最適なタイミングで対応が可能です。また、故障の予兆を事前に受け取れるため、安全な運用にも貢献します。

他にも、金融業における不正検知や教育分野の成績分析、保険業界の顧客分析業務など、多様なデータマイニングの活用事例が存在します。

【AIsmiley厳選】データマイニング・データ分析ツールおすすめ3選

データマイニングを行うためには、ツールの導入が必要不可欠です。自社に適した機能を持つツールを導入することで、より効果的な分析を行えます。ここでは、おすすめのデータマイニングツールやデータ分析ツールを3つ、AIsmileyが厳選して紹介します。

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