最終更新日：2023-11-27

なぜデータ分析はビジネスで欠かせない？企業業種別活用事例・デメリット、AIの可能性を完全解説！

かつてないビジネスのスピード化が求める切り札、それがデータ分析です。データ分析は、さまざまなデータを収集・整理・解析して、得られた結果から有用な情報や知見を引き出すプロセスを指します。

現代のビジネス環境は、消費者行動の多様化と高速化が同時に進行する一方、企業に対する期待も日増しに高まっています。そうした背景から、データ分析の重要性はこれまでにないほどクローズアップされています。

このデータ分析がどのように企業の発展や課題解決に資するのか、AI（人工知能）と組み合わせることでどのような新たな可能性が開かれるのか、その魅力と具体的なメリットについて深堀りしていきます。ビジネスチャンスを掴み取るための最強の武器、データ分析の世界について詳しくわかる記事になっています。

データ分析とは？使える手法は？詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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1 なぜデータ分析は企業で不可欠？
2 データ分析で得られる6つのビジネスメリット
3 データ分析のデメリット
4 業界ごと企業でのデータ事例
5 データ分析の流れ
6 データ分析でのAIの役割
7 データ分析についてよくある質問まとめ
8 まとめ

なぜデータ分析は企業で不可欠？

データ分析はなぜ重要？

データ分析は、ビジネスの目的や課題を明確に定義し、適したデータの収集、整理や分析という流れです。ビジネスにおいてデータ分析の重要性は非常に高まっており、企業の経営戦略に必須と言えるでしょう。

データ分析がビジネスで重要性が高まっているのはなぜでしょうか。理由として以下の3点が挙げられます。

消費者の価値観が多様化したこと
ビジネスサイクルのスピードが速くなっていること
得られるデータ量が増加したこと

消費者の価値観が多様化しているから

データ分析の重要性が増した背景の一つとして、消費者の価値観が多様化していることが挙げられます。現代において、消費者の価値観や情報のアクセス方法が多様化しており、従来の一律のマーケティング手法では通用しない状況になってきました。

例えば、テレビで見たCMで製品を知り、店舗へ足を運んで買う従来の購買スタイルから、あらかじめインターネットで情報収集し、比較や検討をしてから商品を買うという変化が挙げられます。従来のマーケティング手法は、一律の戦略で広範囲の顧客を対象としていましたが、現在の消費者はそれぞれの価値観で製品やサービスを選択しています。

このような変化への対応は、経験や勘に頼っていたやり方では通用しないでしょう。消費者一人ひとりへのマーケティングができないからです。

そこでデータ分析が非常に重要になってきます。データ分析によって消費者のニーズをつかみ、変化に素早い対応が可能となるでしょう。

ビジネススピードが速くなっているから

ビジネスのスピードは年々速くなっており、次々と新製品や新サービスが生まれ、売れないものはすぐに淘汰されてしまいます。そしてまた新しい製品やサービスが開発され、一連のライフサイクルは早まっています。市場の変化や、競合他社の戦略変更なども目まぐるしく変化する世界です。

企業がビジネス面で成長していくためには、加速するビジネススピードについていかなくてはなりません。データ分析は高速化するビジネス環境において重要なツールです。

消費者の行動パターンや、購入傾向などを即座に把握し、スピーディーでリスクを抑えた意思決定が可能です。将来の市場動向や消費者のニーズの予測をつかむことで、市場の変化に先んじて対応し、ビジネスの成長の促進にも寄与するでしょう。

取り扱うデータ量が爆発的に増加しているから

データ量が爆発的に増加しているから

インターネットの普及やIoTの進化、ソーシャルメディアの発展によって、利用可能なデータ量が爆発的に増加してきました。これらのビッグデータから有用な情報を引き出して、以下のことが可能になります。

市場のトレンドの把握
消費者の行動の予測
製品開発やマーケティング戦略の最適化

手作業でビッグデータを分析し、価値ある結果を得るのは難しいでしょう。データ分析ツールを活用することで、ビッグデータを高速で処理できるようになるため、パターン抽出や予測が可能です。

こちらでビッグデータとは？活用事例は？詳しく説明しています。

ビッグデータ収集の代表的手法、コツをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

データ分析で得られる6つのビジネスメリット

データ分析で得られる6つのメリット

データ分析では以下のメリットが得られます。

データドリブンな経営が可能
迅速で戦略的な意思決定が可能
見落としていた課題やビジネスチャンスを発見できる
パーソナライズ化によるマーケティングが可能
組織ビジネスの課題の素早い解決
先入観の排除

それぞれの詳細を解説します。

データドリブンな経営が可能

データドリブンな経営とは、ビジネスの意思決定の際に、直感や経験だけでなく実際のデータの分析で導き出された根拠のある結果をもとにした手法のことです。データドリブンは客観的でバイアスが少ない特徴があるため、事実に基づいた現状分析や将来予測を正確におこなえます。

企業は効率的にビジネス戦略を策定して意思決定ができるようになるでしょう。企業のパフォーマンス向上と競争力の強化につながります。消費者行動の多様化と複雑化が進む現代において非常に重要です。

データドリブン経営の重要性をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

迅速で戦略的な意思決定が可能

データ分析によって意思決定のスピードを上げ、戦略的な判断を可能とします。ビジネスのスピードが求められる近年の状況で、意思決定が遅ければ大きな機会損失を招きかねません。データ分析を活用すれば、ビッグデータを高速に処理し、市場のトレンドや行動を把握できるでしょう。

さらに客観的なデータに基づいた判断が可能なので、主観は入らず迅速で適切な意思決定が可能です。データ分析で得られたヒントは、新製品の開発やマーケティングの戦略策定など戦略的な意思決定に活用できるでしょう。

こちらでAIによる予測分析の仕組み・導入事例を詳しく説明しています。

見落としていた課題やビジネスチャンスを発見できる

これまで見落としていた課題や、見つけられなかったビジネスチャンスを発見できる点もデータ分析の大きなメリットです。データ分析によって得られた結果を可視化することで、見過ごされがちなパターンや相関関係を発見できます。

問題点の特定や対策の策定につながるでしょう。また、顧客の購入傾向や市場動向を分析することで、未開拓の市場や新製品の開発、改善可能な業務プロセスの発見など、新たなビジネスが広がる可能性も秘めています。

パーソナライズ化によるマーケティングが可能

データ分析によって、パーソナライズ化されたマーケティングが可能です。パーソナライズとは、顧客の属性や行動の履歴などのデータをもとにニーズを把握して、適切な商品やサービスを提供する手法です。

多様化した消費者の価値観やニーズに適応するためには、データ分析が不可欠であり、消費者の嗜好やニーズに沿ったマーケティングを可能とします。

組織ビジネスの課題の素早い解決

データ分析は、組織ビジネスの課題の素早い解決を可能とします。ビジネスの課題には、生産性や効率性の低下、顧客満足度の悪化などが挙げられます。

データ分析によって課題を特定し、迅速な対処ができます。例えば、製品の不良率、顧客の苦情、販売の推移などあらゆるデータを分析して問題となっている部分を特定できます。その中から問題の原因を特定して、再発防止策の策定や新たな対策の効果の評価ができるでしょう。

先入観の排除

ビジネスを進めていく上で、経験による判断は大切な要素ですが、先入観で正しい判断ができない場合もあります。データ分析は先入観を排除し、客観的な意思決定をサポートします。

事実に基づいたデータであれば、それらのデータ分析は正確性と公平性が担保できるでしょう。製品開発やマーケティングの戦略などビジネスの各領域でのデータ分析を用いれば、需要や消費者の嗜好など客観的な判断が可能です。

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データ分析のデメリット

データ分析は数多くのメリットがありますが、一方で以下のようなデメリットも存在します。

デメリット	内容
時間とコストがかかる	データの収集や整理、分析、結果の解釈には専門的な知識が必要なために、複数のメンバーが関わることとなり人的コストも発生します。
データの品質	データ分析の結果は対象となるデータの品質によって大きく変わります。不正確や偏ったデータから得られた結果は信頼できない場合もあるため注意が必要です。
データへの過剰な依存	データに過度に依存すると、創造性や発想を欠いてしまう恐れがあります。すべての情報が数値化できるわけではなく、個人の経験や勘も時には重要です。
プライバシーやセキュリティ	データの収集には、個人のプライバシーやセキュリティに関わる問題があります。そのために適切なデータ管理や扱いのためのガイドラインが必要となるでしょう。

業界ごと企業でのデータ事例

業界ごとの分析が必要なデータ事例

データ分析はどの業界でも活用できる手法です。それぞれの業界で分析が必要なデータ事例を解説します。

小売業

小売業界では、消費者の購入パターンの分析が主となり、商品の人気傾向や季節変動を反映した在庫管理が可能となります。最近はデータ分析の適用範囲は以下のように広がりを見せています。

行動の予測
在庫の管理
新製品の開発
最適な価格設定
広告の適切なタイミング

例えば、Amazonが行っている「予測出荷」のようにAIを用いて消費者の次の購入行動を予測し、商品をあらかじめ近くの物流センターに配備することで、配送時間の短縮と顧客満足度の向上が図られています。

AIを用いて次に何を買うかという消費者の行動予測や広告の最適なタイミングなど、全てにデータ分析が活用されています。

関連記事：「小売業界に強いプロ厳選おすすめAI開発会社」

製造業

製造業界では、生産プロセスの最適化や品質改善、コスト削減といった課題解決が、データ分析により可能となります。生産ライン上のセンサーデータを活用した品質管理やコスト削減が可能となります。

たとえば、GEが開発したPredixシステムは、生産ライン上のセンサーから取得するデータを分析します。予測保守のための最適なタイミングを示すことで機械のダウンタイムを削減し生産効率を向上させています。

機械の運用データを分析することで、予防保守のための適切な対応も可能となります。

関連記事：「製造業のAI開発に強いプロ厳選のAI開発会社おすすめ」

医療

医療分野では、病気のパターンや患者の治療結果をデータ分析します。大規模な医療データベースを分析することで、より精度の高い診断や治療法の開発が進められています。

具体的な事例としては、Googleの子会社DeepMindが開発したAIによる網膜症診断が挙げられます。網膜画像からAIが病状を判断し、専門家並みの精度で診断を行うことが可能となりました。

より良い診断方法や治療法の確立に役立てたり、医療費の最適化や病院の運営効率の向上にも活用可能です。

関連記事：「医療・製薬業界に強いプロ厳選おすすめAI開発会社」

金融業

金融業では、データ分析を用いたリスク管理や投資戦略の最適化がおこなわれています。AIによる複雑なデータ分析を通じて、投資リスクの予測や顧客の信用評価がより精緻になっています。

例えば、JPモルガンはAIを利用して債券取引の最適化を行い、取引コストの削減とリスク管理の強化を実現しています。またクレジットのスコアリングや詐欺の検出にもデータ分析が用いられています。

関連記事：「なぜ金融業界はAI導入に待ったなしなのか？」

データ分析の流れ

データ分析は以下のサイクルを繰り返します。

ステップ	内容
1.目的の設定	何を解明するためにデータ分析するのか具体的な目標を設定します。
2.データ収集	目的に沿ったデータを収集します。
3.データの整理	収集したデータを、不要な部分の削除や欠損値の補完など分析可能な形に整理します。データクレンジングとも言われます。こちらでデータクレンジングのやり方、ツール選定方法を詳しく説明しています。より広範にデータを整備するデータプレパレーションというプロセスも重要です。
4.データ分析	統計や機械学習モデルを用いてデータ分析し、データ間の関連性やパターンを抽出します。
5.結果の解釈	分析結果をビジネス上の意味で解釈し、目的の答えを見つけます。
6.次の行動の策定	結果から具体的な次の行動を策定します。