【業界別】データマイニングツールの活用事例5選｜手法や手順も解説

データマイニングツールを導入したいとは思っているものの、ツールの活用イメージがつかずに悩んでいませんか？業界ごとの導入事例を見ることで、自社での活用方法がイメージしやすくなるでしょう。

本記事では、医療・金融・小売など業界別の活用事例を紹介しながら、基本的な分析手法や導入の手順までわかりやすく解説します。自社での活用を具体的にイメージしたいマーケティング担当者の方は、ぜひ最後までご覧ください。

データマイニングツールとは？

データマイニングツールとは、膨大なデータから有益なパターンや傾向を自動的に抽出・分析するツールです。専門知識がなくてもデータから情報を分析でき、予測や分類を通じてマーケティングや業務改善に活用できます。

以下では、データマイニングの基礎知識と、データマイニングツールが注目される理由を解説します。

データマイニングツールとは？メリットや選び方、おすすめ製品5選を紹介

データマイニングの基礎知識

データマイニングとは、膨大に蓄積されたデータの中から、統計やAIを用いて価値ある法則や傾向を見つけ出す手法です。

そもそもマイニングは発掘するという意味で、データの中から有益な情報を見つけるイメージです。単なる集計とは違い、データ同士の関係性や隠れたパターンを明らかにできます。

たとえば、顧客の購買行動を分析することで、ニーズに合った商品やサービスの提案が可能になるでしょう。データマイニングは企業の意思決定を支える重要な分析手法といえます。

データマイニングツールが注目される理由

データマイニングツールが注目される理由は、大きく3つあります。

• 企業が扱うデータ量の急増
• AIや機械学習の進化
• 分析ツールの利便性向上

ビジネスのデジタル化により、購買履歴やWeb行動など、さまざまな場面でデータが蓄積されています。そのため、蓄積された膨大なデータを分析することが重視されています。

また、コンピューターの処理能力が向上し、大規模データの高速分析が可能になりました。加えて、クラウドサービスの普及により、専門知識がなくても高度な分析を行える環境が整った点も、データマイニングツールが注目される理由といえます。

【業界別】データマイニングツールの活用事例

業界ごとの活用事例を知ることで、自社での使い方を具体的にイメージしやすくなるでしょう。ここでは、データマイニングが実際のビジネス現場でどのように役立っているのかを以下の業界別に紹介します。

• 医療
• 金融
• 教育
• 小売
• 製造

順番に見ていきましょう。

医療

医師の判断は経験に頼る部分が多く、同じ検査結果でも診断は医師によって異なるケースがあります。このような診断のばらつきを防ぐため、膨大な症例データを分析し、疾患と症状の関連性を統計的に導き出す取り組みが進んでいます。

たとえば、過去のデータから「このような数値の場合、特定の病気である可能性が高い」といったパターンを発見することで、経験の浅い医師でも正確な診断が可能になるでしょう。また、薬の副作用データを分析することで、これまで気づかれなかったリスクを早期に発見する場面でも役立っています。

金融

金融機関では、顧客の属性や取引履歴を分析し、一人ひとりに最適な商品を提案するのにデータマイニングが活用されています。住宅ローンの与信審査では、勤務先や返済履歴から支払い能力を迅速に判定し、審査時間の短縮が可能になりました。

また、クレジットカードの利用パターン分析により、不正利用を早期に検知する仕組みも構築されています。さらに、保険分野では契約者データから解約リスクを分析し、解約率を低下させています。

教育

従来の授業やテストだけでは、学生一人ひとりの理解度やつまずきポイントを細かく把握することが困難でした。そこで教育分野では、学習履歴や成績データを分析し、苦手分野や学習の進捗を可視化する取り組みが進んでいます。

過去のデータから成績の変化や傾向を予測することで、早期に学習支援が必要な学生を特定できるようになりました。また、分析結果をもとに指導方法や教材を調整し、一人ひとりにあわせたパーソナライズ教育が実現しています。

小売

小売業では、販売データや顧客行動の分析が、仕入れ調整やマーケティング施策の立案に直結します。

データマイニングの分析対象はさまざまで、天候もそのひとつです。雨の日と晴れの日では客足や売れ筋商品が変わるため、天候データを活用することで仕入れ量や在庫管理を最適化できます。

また、購買履歴を分析し、顧客の好みに応じた商品をタイミングよく訴求する施策も効果を上げています。さらに、キャッチコピーを分析することで、より効果的なアプローチ方法を見出すことも可能です。

製造

製造業では、マーケティングよりも生産設備のメンテナンスや効率化にデータマイニングが活用されています。機器の稼働状況やセンサーの情報を分析することで、故障が起きやすい箇所やタイミングを事前に把握できます。

過去の不具合データから異常のサインを検出し、設備トラブルを防ぐことが可能です。これにより、適切なタイミングでメンテナンスができるようになります。

さらに、こうして得られたデータを新しい機器の開発時に活かすことで、より壊れにくい設備を作成できています。

データマイニングの主な分析手法

データマイニングには目的にあわせて、さまざまな分析手法が使われています。

• クラスタリング
• アソシエーション分析
• 分類・予測分析（Classification & Prediction）

順番に解説します。

クラスタリング

クラスタリングは、膨大なデータから似ているものを自動でグループ分けする手法です。

顧客の年齢や購買履歴、利用サービスなどをもとに、似た傾向の顧客をまとめることで、グループごとに効果的なアプローチができます。

たとえば、購入頻度や購入金額が近い顧客を同じグループにまとめ、そのグループに合った商品をおすすめします。人では見つけにくい共通点も、データにもとづいて発見することが可能です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、データ同士のつながりや組み合わせのパターンを見つけ出す手法です。「Aという商品を買った人はBも買いやすい」といった購買パターンを見つけ、顧客が興味のありそうな商品を提案する際に活用されています。

ECサイトの「この商品を買った人はこちらもチェックしています」というレコメンド機能は、この分析手法を使ったものです。また、実店舗でも関連商品を近くに陳列したり、セット販売を企画したりする際に役立てられています。

分類・予測分析（Classification & Prediction）

分類・予測分析は、データがどのカテゴリに当てはまるか、また将来どのような結果になるかを推定する手法です。

分類分析では、顧客を「購入する」「購入しない」などあらかじめ決めた区分に振り分けます。対して予測分析は、過去の購買データや行動履歴をもとに、将来の行動や数値を予測します。

代表的な手法は以下の通りです。

• ロジスティック回帰
• 決定木
• ランダムフォレスト

これらを使うことで、購入しそうな顧客を見つけたり、解約しそうな顧客を予測したりできるようになります。

データマイニングツールでできること

データマイニングツールを活用することで、データを分析するだけでなく、施策につなげられます。ここでは、マーケティング担当者がとくに押さえておきたい代表的な活用内容を解説します。

• データの分類
• データの予測
• データの関連性の分析

順番に見ていきましょう。

データの分類

データの分類とは、大量のデータを意味のあるグループに分けて把握する機能です。顧客属性や購買履歴をもとに分類することで、顧客ごとの傾向が見えてきます。

「この商品に興味がある人」「興味がない人」といった分け方や、興味がある人をさらに年齢などの特徴ごとに細かく分けることも可能です。分類した結果を活用すれば、顧客に合った商品提案や、ニーズの高い層に向けたアプローチができるようになります。顧客の傾向を把握することで、効果的なマーケティング施策につなげられるでしょう。

データの予測

購買履歴や顧客属性、行動ログなどを分析することで、将来の行動や結果を見通せます。データを根拠に以下のようなパターンや傾向を導き出せます。

• 購入する確率が高い人
• 多く売れそうな時期
• 今後人気が集まりそうな商品

予測を活用すれば、売上アップや在庫の調整、より的確なターゲティングなど、ビジネス上のさまざまな判断に役立つでしょう。

データの関連性の分析

複数のデータを組み合わせて分析することで、これまで見えなかった共通点やつながりを見つけ出せます。

たとえば、同じ時期によく売れる商品が複数ある場合、それぞれのデータを分析することで「どのような人が買っているか」や「天候や季節との関係」を把握できます。購入商品と購入時間、顧客属性と購買傾向といった組み合わせから、どの条件でどの行動が起こりやすいかがわかるでしょう。

データ同士の関係性を理解することで、感覚や経験に頼らず、根拠のあるマーケティング戦略を立てられるようになります。

データマイニングの手順

データマイニングを効果的に進めるには、正しい手順を理解しておくことが重要です。ここでは、はじめて取り組む方でも実践しやすい基本的な流れをお伝えします。

1. 目的を決める
2. データを集める
3. データを加工する
4. 分析・効果検証する

詳細を詳しく解説します。

1.目的を決める

データマイニングでは、最初に目的を明確にすることが欠かせません。売上向上や業務効率化など、目的によって分析の方向性は大きく変わるため、何を達成したいのか具体的に決めておくことが重要です。

2.データを集める

データを集める工程は、データマイニングの精度を大きく左右します。分析結果の質は、どれだけ良質なデータを集められるかにかかっているといえるでしょう。

しかし、データは多ければよいというものではありません。あらかじめ決めた目的に沿って、必要なデータを選んで集めることが重要です。購買履歴や顧客属性、Web行動データなど、目的に関係する情報を中心に収集します。

また、社内データだけでなく、市場データや統計データなどの社外情報を組み合わせることで、より幅広い視点での分析ができます。

3.データを加工する

集めたデータに不備があると、正しい分析結果を得られません。そのため、分析前にデータを整える作業が必要になります。この工程は「データクレンジング」と呼ばれ、データマイニングでは欠かせない作業です。

たとえば、顧客名の表記が全角と半角で混在していたり、姓と名の順序が異なっていたりすると、同一人物が別の顧客として扱われることがあります。こうした表記ゆれや欠損値を修正し、データ形式を統一することで、正確な集計や傾向分析ができるようになります。

複数システムのデータが散在｜CDP活用でデータクレンジングと名寄せを自動化

4.分析・効果検証する

整えたデータをもとに、クラスタリングやロジスティック回帰などの分析手法を使って分析を行います。グループごとの傾向や特徴を把握し、これまで気づかなかったパターンや法則を見つけられるでしょう。

しかし、分析結果を出すだけでは不十分です。分析結果とKPIなどの指標を照らしあわせ、ビジネスの目的に合った施策に活かせる内容かを評価します。さらに、別のデータでも同じ結果が得られるかを検証することで、分析結果の信頼性を高められます。

データマイニングを成功させるポイント

データマイニングを成果につなげるためには、いくつか意識しておきたいポイントがあります。まず、データマイニングには統計や分析の知識が必要になるため、社内に専門人材がいない場合は専用ツールの活用が現実的です。

ツールを使えば、手作業よりも短時間で分析でき、複数の分析手法を同時に試せるでしょう。しかし、ツールは種類が多いため、やりたいことを明確にしてから選ぶことで、導入後のミスマッチを防げます。

あわせて重要なのが、データを安定して蓄積・管理できる環境です。構造化データを統合・整理し、分析に適した形で保管できるデータウェアハウスを整備することで、データマイニングの効果を継続的に引き出せます。

データレイク・データウェアハウス・データマートの違いや特徴を比較

データマイニングツールの活用事例を参考に導入を検討しよう

データマイニングツールは、膨大な情報から傾向やパターンを見つけ、施策の立案をサポートしてくれるため、業界を問わず成果につながる取り組みとして注目されています。さまざまな業界での活用が進む一方で、精度の高い分析には良質なデータの確保が欠かせません。顧客情報が社内のシステムに点在していると、データ統合に時間がかかってしまいます。

そこで役立つのがCDP（顧客データ基盤）です。とくに顧客データでマーケティングを強化したい企業にとって、CDPとの連携は重要です。CDPを活用すれば、バラバラのデータを自動で集約し、分析しやすい状態に整えられます。

『GENIEE CDP』は、顧客データの統合から分析、施策の実行まで一貫してサポートできるCDPツールです。ノーコードで連携でき、AIのサポートにより専門知識がなくてもデータ分析をはじめられます。活用事例を参考に、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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