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データマイニングとは?できることや手法、活用事例をわかりやすく解説

最終更新日:2024/03/01

データマイニングとは、AIや統計学を使って大量のデータの中から知識を取り出す技術のことを指します。近年、さまざまなビジネスの分野で活用されていますが、データマイニングをどのように実行すればよいのか分からない人も多いでしょう。

本記事では、データマイニングの概要や、代表的な手法・使い方などを解説します。データマイニングについての理解が深まり、適切な分析方法を選択・実行できるようになるでしょう。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

データマイニングとは?

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データマイニングとは、膨大なデータの中から有益な情報を発掘(マイニング)する技術・手法のことです。近年はネットワークの拡大だけでなく、マシンパワーの増大、情報収集コストの低下などによって、企業や個人がビッグデータを収集、保持、分析しやすい環境になりました。

しかし、扱える情報が多くなったことは必ずしもメリットばかりとはいえません。情報の増加に伴い、情報に含まれるノイズも多くなっているからです。そのため、データマイニングを行う際には、分析の基礎ともいえるデータからノイズを除外する作業が欠かせません。収集した情報をデータマイニングに活用する前段階の作業として、ノイズを除外する作業が必要になるということです。そして、ノイズを除去し、仮説を構築するための下準備を終えることで、ようやくデータマイニングを始めることができるのです。

ちなみに、最近は人間の力だけでなく、機械の力を借りてデータマイニングを行うこともできるようになりました。そのため、最近は数値型データ名詞型データだけでなく、テキストデータもデータマイニングの対象とすることができるようになっています。

データマイニングで用いられる手法としては、パターン認識や回帰分析、クラスタリングなどが挙げられ、統計学やAI(機械学習)のアルゴリズムを活用してモデルを作成するのが一般的です。情報高額の理論をもとにして、予測や異常検知といった目的でデータ解析が行われています。

統計学とはなにか

そもそも統計学とは、膨大なデータから性質や規則性、不規則性を調べる分野のことです。1つのデータの特徴を見出したり、データから未来を予測したりできます。

データマイニングと統計学の違いは、データ量と仮説の有無です。データマイニングが扱うデータ量は比較的多いのに対し、統計学は少ない傾向にあります。また統計学は何らかの仮説を立ててからデータの分析を開始しますが、データマイニングは知識の発見を目的としており、明確な仮説はありません。

よって統計学は仮説検証で、データマイニングは知識発見という明確な目的の違いがあります。統計学はデータマイニングの一種として扱われる場合もありますが、どちらも異なるものと認識しておきましょう。

データマイニングで実現できること

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データマイニングが「膨大なデータの中から有益な情報を見つけ出す手法」であることはお分かりいただけたかと思いますが、データマイニングでは具体的にどのようなことができるのでしょうか。ここからは、データマイニングで実現できることについて、より詳しくみていきましょう。

データを予測すること

データマイニングを行うと、データと事象の関連性を見つけ出すことができます。そして、その関連性に基づいた「結果の予測」が行えるわけです。その一例としては、「多く購入される商品の予測」などが挙げられるでしょう。商品データや顧客の個人データなどを分析することによって、「購入する確率が高い人」「その商品が多く購入されそうな時期」「今後人気が集まりそうな商品」などを予測することができるのです。

データを分類すること

条件を設定した上で分類を行うという作業も、データマイニングによって実現できることのひとつです。たとえば、「その商品に興味がある人」「興味がない人」を分類したり、興味がある人をさらに特徴別に分類したりすることができます。こういったグループ分けは、マーケティングにも有効活用することができるでしょう。

データの関係性を見つけること

データマイニングを行うと、これまで見つけることができなかった「データの関連性」を新たに発見することも可能です。たとえば、同じ時期に売れる商品が3つ存在していたとします。この場合、これら3つの商品のデータを分析することによって、「それぞれの商品に共通するポイント」「季節的な影響の有無」などを明確にすることができるわけです。

関係性を見つけることによって新たな戦略も立てやすくなるため、マーケティング面でのメリットは非常に大きいことがお分かりいただけるのではないでしょうか。

データマイニングの代表的な手法

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データマイニングを行う際に用いる手法は1つだけではありません。分析目的によって手法を使い分けるのが一般的です。代表的な分析手法としては、「回帰分析」「決定木分析」「クラスター分析」「マーケット・バスケット分析」「ロジスティック回帰分析」「ニューラルネットワーク」などが挙げられるでしょう。

その中でも特に多く用いられるのは「クラスター分析」「マーケット・バスケット分析」「ロジスティック回帰分析」の3つです。それぞれの手法について、より詳しくみていきましょう。

クラスター分析

クラスター分析は、データを分類する分析手法のひとつです。「階層クラス分析」と「非階層クラス分析」という2つの種類に分けることができます。

階層クラスター分析は、最も似ているものから順にまとめていく方法です。クラスター数を事前に決める必要がないという点はメリットといえますが、分類対象が数十個以下でなければ結果が不明瞭になってしまう点はデメリットといえるでしょう。そのため、ビッグデータの分析には向きません。

一方の非階層クラスター分析は、その名の通り階層構造を持たないため、多くのデータがあっても分析が可能です。そのため、ビッグデータの分析に適した方法といえるでしょう。

またクラスター分析は性別や年齢など、基準がはっきりしていないデータを分類する手法です。マーケティングでのターゲット分析やペルソナ分析、生活者動向の調査などの分野で利用されています。

似たデータを集める手法とイメージするとよいでしょう。

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、データ同士の関係性を分析するために用いられる手法です。たとえば、「商品A」と「商品B」を同時に購入した顧客について分析したい場合などに用いられます。

コンビニのPOSデータ分析で用いられることが多く、ECサイトのレコメンド機能に応用をきかせたい場合などにも有効な手法です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、発生確率の分析を行うときに用いる手法です。企業では、マーケティング施策に対して顧客が示した反応を改善したいときなどに用いられる傾向にあります。

ロジスティック回帰分析は、マーケティングの分野や医療現場、金融業、気象観測などで利用されています。マーケティング分野ではあらゆる場面での購入確率を予測したりたり、医療現場では患者の検査結果から、病気を発症させる原因を予測したりなどが可能です。

金融業の場合は、企業の不正な会計や取引などの危険度を予測できます。異常を検知できるため、トラブルを事前に防げる点がメリットです。

また、ロジスティック回帰分析を利用して、気象予測も可能です。過去の気温や湿度などのデータをもとに分析が行われます。ロジスティック回帰分析は、さまざまなビジネスシーンで利用されている手法の一つといえるでしょう。

データマイニングのやり方

データマイニングの具体的な実施方法を3つのステップで解説します。ステップは以下の通りです。

  1. データの収集
  2. データの加工・整理
  3. データの分析

データマイニングをどのように実行するのか分からない方は、次のやり方に沿って行ってみてください。

1.データの収集

データマイニングにおいてデータ量は精度を左右するため、分析に必要なデータをできる限り多く収集しましょう。データ量の目安は10万レコード程度です。

収集したデータは、データの倉庫であるDWH(データウェアハウス)に保管することをおすすめします。DWHに格納されたデータは、更新・削除されることがなく、膨大な量のデータを長く保管できる点がメリットです。

またデータマイニングを効率的に実行するためには、目的に合ったデータ収集が大切です。分析に必要のないデータは除外しましょう。

2.データの加工・整理

データの加工・整理とは、不要な記号や欠損などの分析の妨げとなるものを取り除く作業です。データに誤りやばらつきがあると分析できないため、加工・整理は欠かせません。

不要な記号が入っている場合は削除し、項目名が異なって表示されている場合は修正するなどして進めていきます。なおデータが重複している場合はデータを分割・整理して扱いやすくする「正規化」と呼ばれる加工を施しましょう。

加工・整理の段階で、収集したデータに統一感を持たせておくと、分析がスムーズに進みます。

3.データの分析

データの分析では、整理したデータの法則性や性質などを調査します。具体的には「クラスタリング」や「ロジスティック回帰分析」「マーケット・バスケット分析」「機械学習」などの手法を使って分析を実施し、データのグループ分けをしたり、パターンを探したりなどの作業を進めていきます。

分析の手法ごとに特徴が異なるため、それぞれ目的に合わせて使い分けることが重要です。

データマイニングの活用事例

データマイニングは、どのようなビジネスシーンでの活用されているのでしょうか。

ここでは、小売業・金融業・教育業を例として解説していきます。

小売業での活用事例

小売業のデータマイニングでは、ABC分析と呼ばれる手法が多く用いられます。ABC分析とは売上やコスト、在庫などを多い順にグループ分けして優先順位を決める手法です。

小売業のデータマイニングでABC分析を活用すると、効率的に管理できるようになるため、在庫を発注する際に優先順位をつけてスムーズに行えます。

また、優先順位が高い項目に資金を多く充てて売上を向上させる効果も期待できます。

金融業での活用事例

金融業では、不正なクレジットカード利用や取引を事前に検知できるテーマダイニングが活用されています。金融業のデータマイニングには、決定木・ニュートラルネットワーク・MBR・相関ルール・、クラスター分析などの手法が用いられる場合が大半です。

これらの手法を用いることにより、不正な利用や取引を防止したり、顧客情報に基づいて新たな契約を獲得したりなどの効果が得られます。トラブルを事前に防ぐことができるほか、売上の向上にもつながります。

教育業での活用事例

教育業のデータマイニングでは、生徒一人一人のデータを分析し、最適な指導を生み出します。生徒の得意分野や不得意分野、成績などのデータを細かく分析することで、より適したカリキュラムを組むことが可能です。

さらに生徒の成績を予測できるため、悪い評価だった教科の対策も行えるでしょう。データマイニングは、マーケティング分野や金融業などで活躍するイメージがありますが、教育業でも十分活用できます。

AIの活用でデータマイニングがより効率的に行える

データマイニングはAIや統計学を用いて、大量のデータの中から知識を取り出す技術です。マーケティング分野や金融業、教育業などのビジネスシーンで幅広く活躍しています。

データマイニングを実施する際は「クラスター分析」「マーケット・バスケット分析」「ロジスティック回帰分析」などの手法を目的に合わせて利用することが大切です。データマイニングを適切な方法で実施し、ビジネスの場で活用しましょう。

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AIsmiley編集部

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