わかっちゃいるけど手につかないデータ分析。その理由と必要性

多くの企業がデータ分析の必要性をばく然と感じているものの、分析結果をどのように活用するかがわからず、結果としてデータ分析に着手していない状態ではないでしょうか。本記事は、経営判断や新規ビジネスに生かしやすいデータ分析の活用法を事例とともに紹介します。

分析すべきデータが大量にあることはわかっているにもかかわらず、データ分析をなかなかビジネスに生かせていない。そんな問題を多くの企業が抱えています。その背景には、そもそもデータ分析の目的や結果をよく理解できていないことがあるかもしれません。実は、データ分析の結果を直観的に理解できて、経営判断にもすぐに生かせる方法があるのです。データ分析が進まない背景を確認したうえで、どのようにすればビジネスに生かすことができるのかを紹介します。

なぜデータ分析をビジネスに生かせないのか?

データ分析がビジネスに生かされない直接的な原因として、以下のことがあげられます。

  • データ分析に関する専門的な人材が不足している
  • 新たなデータ分析ツールが次々と発表されているので、ますますデータ分析を実行することの「敷居」が高くなっている
  • 根本的な原因として、分析の目的やデータ分析結果が何を意味するのか、といった「データ分析」行動そのものへの理解不足

結果として、必要であることは承知しているものの、実際に行動にいたっていないのが実態ではないでしょうか。分析自体が簡単に行えて、分析結果をどのようにビジネスに生かせるかを知ることができれば、データ分析はより建設的になります。まだ行動に移せていない企業の現状打破の糸口にもなりえます。

ビジネスに即座に生かせる「予測分析」

結果がわかりやすいデータ分析を実行すると、情報をすぐに経営判断に活用することが可能です。経営判断のなかでも重要なのは、企業活動について今後の見通しを立てること。企業の将来を見通すことに活用できるデータがあれば、その情報は大いに役立つことは間違いありません。このような、将来を見越した判断をするためのデータ分析は「予測分析」と呼ばれています。

予測分析は、製品の売上や顧客動向といった、企業活動に関する大量のデータから特定の特徴を抽出することで、将来起こりうる変化を予測します。近年の予測分析では、AIの学習手法のひとつである機械学習を活用しているので、人手を多く投入する必要はありません。また、予測分析で得られるのは将来の予測なので、分析を行う目的を容易に明確化できます。こうした特徴をもつ予測分析を活用すれば、従来よりも短い分析期間で有益な情報が得られ、その情報をもとに実際の行動につなげることができます。

もっとも、有用な分析結果を得るためには、予測分析の専用ツールが必要になります。機械学習をはじめとした、予測分析に不可欠な機能が実装されたツールを活用した事例を見てみましょう。

ユーザひとりひとりの行動予測を可能とした株式会社すかいらーく

予測分析を効果的に活用した事例のひとつとして、新規ビジネス立ち上げに成功した飲食ブランドの株式会社すかいらーくがあります。

現在、同社はスマホアプリ「ガストアプリ」をリリースしており、各ユーザに最適化されたサービスを展開しています。具体的には、サラリーマンのユーザには帰宅時間にビールのクーポンを発券し、主婦のユーザには新メニューの紹介を昼間に公開する、といったことを実行しています。

ユーザごとのライフスタイルに最適化されたアクションを実行するためには、蓄積されたユーザの購買データと、更新されるデータ双方を対象とした予測分析が不可欠です。こうした予測分析をSAP社提供の「SAP Predictive Analytics 」に実装された予測分析機能ツールで実行しているのです。同ツールで分析を実行した結果、分析にかかる時間は80%削減し、PDCAサイクルの高速化も実現することができました。

現在、企業が管理しているデータを対象とした分析手法は多数ありますが、そのなかでも「予測分析」は直接的にビジネスに役立てることができる有益な分析手法です。予測分析を活用すれば、新たなビジネスモデルの構築も可能となるでしょう。

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