データ収集とは？AI開発に重要な理由・具体的な収集方法や収集のコツ・種類や手法について詳しく解説！

皆さん、データをうまく活用できていますか？近年、データ分析、特にビッグデータを用いたデータ分析は、経営の意思決定やマーケティング、AIを活用した生産性の向上、さらには新たな商品・サービスの開発など幅広く活用されており、重要性が高まっています。

しかし、データを分析して活用しようとしても、使うデータの精度が低く、量も少ないために活用に至ってないケースも少なくありません。その原因は、データを集める手法、質を担保する方法にあります。きちんとデータを活用するためには、その元となる収集したデータの由来や成り立ちが重要になるのです。

そこで、この記事ではデータ収集について説明していきます。収集するデータの種類や代表的な手法、さらに注目度が高くなっているAIとデータ収集の関係性についても解説していきます。

データ収集がうまくいっていない、データ収集をしようとしているが、どのように行えばよいかわからないという方は、是非最後までご覧ください。

データ分析の手法、活用方法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。

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データ収集とは？

データ収集は、データ分析という明確な目的をもってデータを集めることです。データ収集は、AI開発やデータ分析のプロセスの一部として重要な作業です。

AI開発やマーケティング施策、データドリブン経営など企業の意思決定を行う上での基礎として欠かせないものであり、収集するデータは多岐にわたります。

データドリブンとは？どのように経営に生かせるか？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。

データの種類や量はケースバイケースで異なりますが、データ分析という明確な目的を見据えてデータ集めの段階にあたることが重要です。

収集するデータには量も質も必要

データ分析においては、データの量と質が重要な役割を果たします。量に関しては、十分なデータがあることが、分析の信頼性と精度を高めます。一方で質に関しては、データが正確であり、関連性が高いことが求められます。

データ分析における「アノテーション」と「データクレンジング」は、データの品質と分析の精度を高めるために不可欠なプロセスです。

アノテーションは、データセット内の各要素にラベルや注釈を付ける作業で、特に機械学習において重要です。これにより、データが正確に分類され、学習アルゴリズムの基準が設定されます。

アノテーションとは何か？どのように行うか？詳しく説明していますので併せてご覧ください。

一方、データクレンジングは、データセットから不整合、誤り、重複を除去するプロセスで、データの品質を向上させ、分析結果の信頼性を高めます。欠損値の処理や不正確なデータの修正などが含まれ、特に大規模なデータセットを扱う際には欠かせません。

データクレンジングとは？どのように行う？詳しく説明していますので併せてご覧ください。

適切にクレンジングされ、正確にアノテーションされたデータは、分析の正確性と有効性を大幅に向上させます。

なぜAIの開発・活用においてデータ収集が重要？

AI開発と活用において、データ収集はAIの性能を決定づける最も重要な要素です。これは、AIが提供する判断や予測の正確性は使用されるデータの質に依存するためです。

不十分なデータ量や低品質のデータは、AIの結果の信頼性を低下させ、最終的にビジネスへの影響を及ぼします。また、AIの学習データが限られていると、AIの判断は偏ったり不正確になるリスクがあります。

例えば、画像から不良品を判別するAIシステムを開発するのに、正常品の画像ばかり収集して不良品の画像データが少ないと、AIの精度が下がったり、学習に膨大な時間がかかることが考えられます。

人材不足への対応や有効なマーケティング戦略の策定にAIが使われていますが、これらの業務はデータ分析に基づいているため、データの質が直接AIのパフォーマンスに影響を与えます。

AIを効果的に開発し活用するためには、適切なデータ収集が不可欠です。データの質と量の確保は、AIの能力を最大化し、企業のデータドリブンな決定を支援するための鍵となります。

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定量データと定性データ・一次データと二次データで収集方法が異なる

収集するデータは大まかに以下のように分けることができます。

• 定量データと定性データ
• 一次データと二次データ

定量データ

定量データは、数値で表される量的なデータです。例えば以下のようなものが挙げられます。

• 顧客別の売上高
• 自社の経営数値
• 機械の稼働時間
• 顧客アンケートの評価

定量データは比較的収集がしやすいですし、表計算ソフトなどでもまとめやすく、計算も行えるため比較・分析を行いやすいデータです。また、AIはプログラミング技術であるため、データの収集や整理、分析なども定量データを得意とするものが多くあります。

定性データ

定性データは、数値では表されない質的なデータです。例えば以下のようなものです。

• 商品やサービスに対する感想
• 顧客からのクレーム
• 顧客のインタビュー内容
• ソーシャルメディアでのユーザーコメント
• 観察やインタビューから得られる行動の記述

定性データは、個人の主観や感性など言葉で表現されることが多く、定量データだけでは捉えられない詳細な情報や相関関係を明らかにします。

最近のLLM（大規模言語モデル）の進展により、テキスト形式の定性データを分析するAIの能力が飛躍的に向上しています。これにより、顧客の感想やクレームなどのテキストデータを分析して、より深い洞察を得ることが可能になっています。

例えば、画像データや音声データは、従来は定性データとして分析されていましたが、現在は、多くの部分を定量データとして扱うことが可能になっています。数値化されたピクセル値や音波の振幅などを用いて表現され、AIによる分析で定量データとして抽出することが可能です。

LLM（大規模言語モデル）とは何か、どのように活用されるか詳しく説明していますので併せてご覧ください。

一次データ

一次データとは「自分が直接体験したり、調査やヒアリングを通じて得られた情報」を言います。ここで「自分」とは、データを収集する研究者や組織を意味します。

一字データの例として以下があります。

• 顧客に直接ヒアリングして得た情報
• 現場担当者に直接ヒアリングして得た情報
• 自ら直接現場を視察し記録した情報や感想
• 自ら商品やサービスを試したときの記録や感想

直接ヒアリングや現場で確認をして得た情報には、数値的な記録などの定性データだけでなく、実際の感想や画像、音声などの定性的なデータもあります。

一次データは、自らが直接経験したもの、あるいは体験した人から直接的に得た情報であり、信頼度が高いというメリットがあります。一方で、データの収集に時間とリソースがかかるデメリットもあります。

二次データ

二次データとは「他者が収集した一次データや、既に公開されている情報から得られたデータ」です。この情報源には公開された論文、書籍、ウェブサイト、SNSの投稿などが含まれます。

例えば以下のようなものです。

• 体験者が記録した文献の記録
• 一般に公開されている論文や研究データ
• 他社が発信するウェブサイトや口コミの情報

二次データのメリットは、多くの情報を同時に集めることができる点です。図書物だけでなく、個人のウェブサイトや大手通信販売の口コミ、SNSなど多くの媒体から情報を簡単に得ることができるのが特徴です。一方で、自身が体験していないため、情報の客観性、正確さや現在性については検証が必要となるデメリットがあります。

7つのデータ収集方法

データ収集を行うための代表的な手法は以下のようなものが挙げられます。

1. アンケート調査の実施
2. IoTツールの活用
3. データ連携ツールの活用やAPI連携
4. オープンデータの活用
5. データスクレイピング
6. AIでデータ収集を行う
7. データ収集代行業者の利用

アンケート調査の実施

アンケート調査は、一次データを集めるための一般的なデータ収集方法の一つです。アンケート調査には以下のような種類が挙げられます。

• 口頭による対面アンケート
• 電話によるアンケート
• アンケート用紙の配布
• オンラインアンケート

アンケート調査は、顧客や現場担当者に対して直接情報を集めることができ、一次データとしての信頼性が高い手法です。

顧客に対してのアンケートでは、一定以上のデータを確保しやすく、データ妥当性や質の担保に繋がります。また、定量的な項目だけでなく、記述方式の定性的なデータの収集にも効果的です。

一方で、アンケートを実施、配布する手間やコスト、回収作業の手間やコストが発生するデメリットもあります。最近はオンラインでのアンケートツールやサービスも多くあるので、低コストで大量のデータを得ることも可能です。

IoTツールの活用

IoTツールの活用は、一次データを効率的に収集できる手法です。IoTは「Internet of Things」の頭文字で、あらゆるモノがインターネットにつながることを指します。

IoTセンサーは、自然現象や物理的な動きを受信してデータに変換する従来のセンサー機能に加えて、ネットワークに接続してデータを送信したり、収集・管理できるセンサーです。収集できるデータには次のようなものがあります。

• 作業行動のデータ
• 温度や湿度、照度などの環境データ
• 機械の振動や音、状態のデータ
• 画像や映像データ
• 在庫情報や入出荷情報

IoTを活用することで、これまでデータ化（数値化）が難しいとされていたものもデータ化できます。例えば、熟練者の経験や勘に頼って判別していた作業行動や機械の異常などをデータとして収集することが可能となります。また、画像や映像データも容易に収集することができるようになります。

IoTツールから取得するデータは、AIとの親和性も高く、AIを用いた自動化・少人化においても非常に有効なデータ収集手法です。

しかし、IoTツールや、収集したデータを転送・集約するためのシステム構築などの設備投資が必要であり、初期コストが大きくなるデメリットがあります。

IoTセンサーを使ってできることを詳しく説明していますので併せてご覧ください。

データ連携ツールの活用やAPI連携

データ連携ツールの活用やAPI連携を活用することで、一次データ・二次データを取得することができます。

これらの手法は、人間を介さずに連携するシステム間でデータのやり取りを行うことができ、効率的にデータ収集ができます。例えば、基幹のシステムや機器に蓄積されている情報を連携すれば、収集したいデータをワンクリックで吸い取り一次データとして活用することできます。

社内でバラバラに管理されているデータを連携し収集・集約することで、分析やAI開発に必要な数多くの一次データをそろえることができます。

また、複数のECサイトから、そのECサイトの閲覧・購買データを自動で収集するようなことも可能であり、二次データの収集方法としても有効な手法です。

しかし、データの取り扱いには以下の法的な注意点があります：

• プライバシー保護：収集するデータが個人情報を含む場合、個人情報保護法（例えば、GDPRや日本の個人情報保護法）に従って処理する必要があります。
• データの使用許可：特に二次データの収集においては、データの著作権や利用許諾に注意する必要があります。
  ECサイトの閲覧・購買データを自動で収集する場合、そのデータの使用が法的に許可されているかを確認することが重要です。
• セキュリティ対策：データ収集・蓄積の過程でのセキュリティ対策も不可欠です。
  データ漏洩や不正アクセスを防ぐための適切な対策を施すことが求められます。

社内データの集約や分析、AI開発に必要な一次データを効率的に集めることは可能ですが、上記の法的要件を満たすことが前提となります。

オープンデータの活用

Webサイトに公表されているデータを、エクセルやCSVなどでダウンロードする方法です。現在は、国及び地方公共団体がオープンデータに取り組むことが義務付けられているほか、専門研究機関や大手企業などの多くも情報を公開しています。ビッグデータと呼ばれる大量のデータも簡単に活用可能です。

AI開発のために活用されるオープンソースデータセットは、KaggleやData.Govなどから利用できます。これらのデータセットは、大量のデータへの迅速なアクセスを提供し、AIプロジェクトの開始に役立ちます。

この方法は二次データの収集に利用でき、公開されているデータは通常、比較的信頼性が高いとされます。しかし、事業目的でこれらのデータを利用する際には以下の法的な観点に留意する必要があります：

• データの使用許諾と著作権：ダウンロードしたデータの利用には、その著作権や利用条件を確認することが重要です。
  特に、商用目的での使用は制限されている場合があります。
• データの正確性と現在性：公開されているデータは、時とともに古くなったり、不正確になる可能性があります。
• プライバシー保護：個人情報が含まれているデータの場合、個人情報保護法に則った適切な取り扱いが必要です。

Webサイトからのデータダウンロードは、これらの法的要件を満たすことが前提となり、事業での利用においては特に注意が必要です。

スクレイピング

スクレイピングとは、特定のデータ構造から不要なデータを除去し、重要な情報を抽出する技術です。Webスクレイピングは、インターネット上のデータを収集する代表的な方法の一つで、ソーシャルメディアの投稿やサイトのレビュー情報などを取得するのに有効です。これにより、顧客の感想や消費者の感情など、二次データの取得が可能になります。

ただし、事業目的でのスクレイピングには以下の法的な観点に留意する必要があります：

• 著作権の遵守：スクレイピングするデータは著作権の対象となることがあります。
• 利用規約の遵守：多くのWebサイトやソーシャルメディアプラットフォームは利用規約においてスクレイピングを禁止しています。
  これらの規約を違反すると法的な問題に直面する可能性があります。
• プライバシー保護：スクレイピングしたデータに個人情報が含まれる場合、個人情報保護法に従って適切に取り扱う必要があります。
• 技術的なスキル：スクレイピングは基礎的なプログラミングスキルを要求します。
  技術的なハードルがあることを認識し、適切な技術力を持つ人材の確保が重要です。

Webスクレイピングは、WebやSNS上から多くのデータを効率的に収集でき、使用できる十分なデータを確保できます。一方で、基礎的なプログラミングスキルが必要であり、技術的ハードルが少し高いデメリットがあります。

AIでデータ収集を行う

データの収集作業でもAIを活用できます。AIを活用することで効率的にデータを収集することができます。

例えば、実世界のデータを新たに収集する代わりに、元のデータセットに基づいて合成データセットを使用できます。合成データセットは、元のデータの特性を持ちつつ、一貫性があります。特に、ヘルスケア、通信、金融サービスなど、高いセキュリティ、厳格なプライバシー、固いガイドラインが求められる分野で有用です​​。

他にも、AIを活用してデータ収集を効率化、低コスト化するために以下の手法が用いられています。

• 生成AIでアンケートを実施する
• 対面アンケートの音声データをAIで処理する
• IoTツールとAIを連携させて必要なデータだけを抜き取る
• WebサイトからAIで情報を収集する

アンケートの作成や対面でのアンケートのデータ処理をAIで効率化できます。また、WebスクレイピングやWebページからのダウンロードなどにAIを活用することも可能であり、大量のWeb上のデータ収集を自動化することも可能です。

特にWebスクレイピングはPythonなどのAIを得意とするプログラミング言語で開発されることが多く、AIの活用が進んでいます。

データ収集代行業者の利用

データ収集代行業者に依頼する方法は、特定のデータ収集作業を専門の業者に外注する手法です。このサービスは、時間やリソースが限られている企業にとって有効であり、特に専門的な知識や技術が必要なデータ収集を行う場合に役立ちます。

業者は、クライアントのニーズに合わせたデータの収集と整理を行い、正確で信頼性の高いデータベースを提供します。これにより、企業は自社のコアビジネスに集中することができ、データ収集の効率と品質を向上させることが可能です。

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データ収集で失敗しない3つのコツ

より有用で効率的にデータ収集を行うためには次のようなことに気をつけて行います。

1. 明確な目的を設定する
2. 信頼性の高い情報を収集する
3. データ収集を自動化する

明確な目的を設定する

データを収集する際は、目的に合ったデータ収集を行う必要があります。様々な方法で多様なデータを収集することができますが、収集したデータは、非常に多くの情報が含まれているため、目的に合わないデータも存在しています。

例えば、機械学習のためにデータを収集する場合、どのようなAIを開発し機械学習をさせるのかを明確にしなければなりません。画像で自動判定するAIであれば、教師データとなる類似画像や関連画像がデータ予測をするAIであれば、予測するための過去の数値データが必要となります。

目的にそぐわないデータを収集して使用しても、精度が低くなってしまいますし、余計なコストが発生しますので、目的の設定は非常に重要となります。

信頼性の高い情報を収集する

収集するデータは、信頼性の高いことが重要です。信頼性の高いデータとは、最新のデータであることや根拠のあるデータであることです。データに信頼性がなければ、使用した結果の精度が低い、信頼性が低いものになってしまいます。

収集するデータは、時間の経過と共に更新されていくため常にアップデートを繰り返す必要があります。また、取得するデータはソースが確かなものや研究や実験などをもとにした根拠が確かなデータであることが大切です。

特にWebサイトからのダウンロードやWebスクレイピングでのデータ収集においては、収集したデータが信頼性の高いものかに気をつけておくと良いでしょう。

データ収集を自動化・効率化する

情報収集を自動化・効率化させる技術を活用することで、情報収集に係る人的コストを抑えることや、タイムリーな情報収集が可能となります。

データ収集を自動化・効率化する手法は、AIの活用やIoTツールの活用、各種連携するシステムの構築などです。

日々データを収集する目的は変化し、その時々で信頼性の高いデータも変化していくなかで、データ収集に時間がかかってしまっては目的の達成が困難となります。しかし、目的に合ったタイムリーで正確なデータを常に収集し続けるには大きな労力がかかってしまいます。

そこで、情報収集を自動化・効率化できるためのAIの導入やIoT、連携システムの構築を行い、常に新しく正確なデータ収集する体制を作ることが大切です。

データ収集についてよくある質問まとめ

まとめ

データ収集は、有用なマーケティング施策やデータドリブン経営、さらにAIの開発・活用において非常に重要となります。特に、AIの開発・活用を行う上では、収集するデータの質やデータ量がAIの質を左右してしまいます。信頼性のあるAIを開発するためにはデータ収集の重要性が高いと言えます。

一次データを収集するためには、アンケート調査の実施やIoTツールの活用、データ連携ツールの活用やAPI連携が有用です。特にアンケートは定性的なデータも集めやすい手法です。

二次データを収集するためには、Webサイトからダウンロードやデータスクレイピングが有効です。各企業や研究機関、顧客が発信する様々なデータを数多く、効率的に収集できます。特に、Webスクレイピングでは顧客の声などの定性的なデータを収集しやすい手法です。

これらの手法で収集するデータは、目的に合ったものであり、かつ信用性が高いものでなければなりません。膨大なデータをその時々の目的に合い、信頼性が高いものにするためには、AIなどを活用してデータ収集を簡単に習慣化できる仕組みを作ると良いでしょう。