最終更新日：2024-04-09
データマイニングに機械学習が使える？導入メリット・AI活用事例を徹底解説！
自社に蓄積するデータをうまく活用できているでしょうか？
企業内にある顧客情報や売上情報、顧客アンケートの声、さらにはインターネット上にある外部データなど、数多くの貴重なデータが存在します。そのようなデータを「データマイニング」することで、経営戦略やマーケティング戦略に役立てることが可能です。
しかし、データの量が膨大となり、データマイニングが機能しないシーンもよく見受けられます。データの種類が増えて、処理が煩雑化し、従来のパソコンレベルではデータマイニングを行うことが現実的に不可能となっているのです。
そこで、最近ではデータマイニングに機械学習（AI）を活用することも増えてきました。膨大で処理が煩雑になるデータマイニングに機械学習を取り入れることで、効率よく正確にデータマイニングが可能となるのです。
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目次
データマイニングと機械学習の違いとは？
データマイニングと機械学習は、膨大なデータを分析する過程に共通点はありますが、両者の「目的」は異なります。
データマイニングの主な目的は、マーケティングや経営の判断を行うための情報を見つけ出すことです。データマイニングとは、ビッグデータから有用な情報を抜き出す作業、及びその技術を指します。データを整理し関連性を分析することで、有用な情報を発見できます。
そして、データマイニングの最も重要なポイントとして、情報分析の結果に基づいてマーケティングや経営の判断を人間が下します。整理・分析することで発見された情報をどのように捉え、どのような判断を下すのかを人間が考えるのがデータマイニングです。
データマイニングの種類、実施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。
一方、機械学習の目的は、高精度な予測を自動で行うことです。機械学習とは、膨大なデータからAIで学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する技術です。近年では、学習した成果を基に、より正確な予測・判断を行うことが重要視されるようになっています。
膨大なデータを学習し、ルールやパターンの発見から、正確な予測と判断までを全てAIが行うのが機械学習です。
大量のデータを一定条件下で分析する点で共通点のあるデータマイニングと機械学習ですが、データを分析する目的に違いがあるのです。
機械学習はデータマイニングに応用できる？
データマイニングと機械学習はその目的に違いがありますが、機械学習をデータマイニングに応用できる関係性もあります。
そもそも、データマイニングの考え方自体は、実は古くから存在します。1990年代に「データマイニング」という用語が使用され始めました。
新商品を開発する前の市場分析や顧客アンケートの分析、売上分析・顧客分析など、様々な情報を整理・分析するデータマイニングは、AIによる機械学習が発達する以前から企業活動の一環として行われていました。
近年は、以下のような理由から、データマイニングに機械学習を応用しようという考えが広まっていきました。
- IoT技術などによるデータ収集の自動化や簡素化
- ビッグデータの活用によるデータ量や種類の飛躍的な増大
IoT技術などの発達により、多くの種類のデータを自動で簡単に収集できるようになり、収集するデータが飛躍的に増えていきました。これにより、100を超える種類のデータを組み合わせての予測や、数千、数万の膨大なデータ処理が必要になっています。これをすべて人が素早く正確に分析するのは現実的ではありません。
ビッグデータの活用事例、導入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。
そこで、データマイニングを効率的に、かつ正確に行うためにAIによる機械学習の技術を応用しようとする流れが主流となってきたのです。このように、機械学習とデータマイニングには違いがありますが、機械学習の技術を応用することで効率的なデータマイニングが行えるという関係性でもあるのです。
機械学習を用いたデータマイニング4つのメリット
データマイニングに機械学習を導入するメリットには以下があります。
- データマイニング作業を効率化できる
- 意外なルールやパターンが発見できる
- 属人化の防止
- 分析の精度向上
それぞれのポイントを掘り下げます。
データマイニング作業を効率化できる
機械学習を活用したデータマイニングであれば、人の手ではできなかった膨大な量のデータの分析が可能です。人の手をかけずに大量のデータマイニングが可能となります。
近年の飛躍的なデータの増加により、社内外のデータを容易く手に入れることができる一方で、人の手で行う従来のデータマイニングではかなりの時間が必要となってしまいます。
データの量が増えることで、分析の幅は広がります。しかし、作業が煩雑になるだけでなく、分析結果をもとにした予測や意思決定の選択肢も莫大な量になってしまいます。これを従来の方法で行うのは、膨大な時間がかかってしまい効率がよくありません。
機械学習を活用したデータマイニングでは、従来の人の手やパソコンでは難しい大量のデータの整理から分析、さらには分析結果をもとにした予測までできます。膨大なデータ整理や分析を自動で行えるため、瞬時に大量のデータマイニングが可能となり、人手が不足しデータマイニングができないような場合でも対応できます。
意外なパターンや関係性が発見できる
従来のデータマイニングでは、データ同士の関係性についてあらかじめ仮説を立てて、パターンや関係性を分析していきます。例えば、「おむつの売上が高いときにはビールの売上も高い日がある。関係があるのだろうか？」といった具合です。
このような新しいパターンを見つけ出すには、自らデータを整理して気づく必要がありますが、個人の経験や力量によって、気づくパターンは異なってきます。
機械学習をデータマイニングに応用することで、膨大なデータ同士を何通りもの組み合わせで瞬時に分析することが可能となりました。仮説を立てていなかった意外なデータの関係性が発見できるかもしれません。予想していないパターンや関係性から、新たなビジネスや研究の課題解決に役立つ事実やアイデアを得ることができます。
企業が市場で競争力を保つためにAIによるデータマイニングを導入する強い動機付けとなるでしょう。
属人化の防止
AIを用いたデータマイニングでは、人間のバイアスや先入観を排除します。従来のデータマイニングでは、分析の精度や結果は担当者の技術的スキルや経験に大きく依存していました。これは、分析の再現性を損ない、異なる分析者が同じデータセットを扱っても異なる結果を導く可能性があることを意味します。
しかし、AIを用いたデータマイニングでは、機械学習アルゴリズムが一貫した方法でデータを解析し、人間の先入観を排除します。これにより、組織全体で一貫した分析結果を得ることが可能となり、分析業務の属人化を防止します。さらに、機械学習は大量のデータを迅速に処理する能力を持ち、人間の分析者には困難なタスクを効率的に実行します。
分析の精度向上
近年の機械学習技術の進歩は、分析の精度を大幅に向上させ、データからの知識抽出を強化しています。特に大規模なデータセットや多変量データに対して有用であり、これにより企業は深い洞察を得ることができます。
例えば、予測モデルの精度は、従来の統計的手法に比べて顕著に向上し、企業は市場の動向や消費者の行動をより正確に予測することができます。さらに、精密な分析は、経営やマーケティングの意思決定を支援し、企業の利益を最大化する効果的な戦略を策定する上で重要な役割を果たします。
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機械学習を応用したデータマイニングの例5選
機械学習を応用したデータマイニングの例には以下のようなものがあります。
- 顧客セグメンテーションとターゲティング
- 顧客クレーム分析
- 市場分析
- 在庫最適化
- 製品開発
顧客セグメンテーションとターゲティング
顧客データのデータマイニングは、最も多く行われているデータマイニングの一つです。顧客データを分析することで、既存顧客への売上の拡大や新規顧客の開拓など多くのマーケティング戦略を考えることができます。分析に用いられるデータは膨大であり、人の手で整理するにはかなりの労力が必要でしょう。
機械学習を活用することで、効率よくかつ正確に分析をし、精度の高い予測ができます。顧客の行動や属性を分析し、顧客群を明確にセグメント化可能です。効果的なマーケティングキャンペーンを設計し、ターゲット顧客に向けて適切なメッセージを配信します。
顧客のデータ分析では、例えば、以下のような顧客情報を整理・組み合わせて分析し、分析した結果から予測を立てることができます。
- 顧客名称
- 顧客の所在地（住所）
- 顧客の規模
- 顧客の業種（職種）
- 顧客別の売上金額
- 顧客の売上履歴
- クレームの履歴
上記の情報から、顧客別、業種別、地域別、規模別など様々なマーケティング戦略が考えられます。顧客の行動データを分析して、顧客がサービスを解約する可能性を予測（チャーン予測）し、対策を講じることができます。
データは膨大になることが多く、ほとんどの企業で保存場所や保存形式は多岐にわたります。すべてのデータを従来のようにパソコンで整理するにはかなりの労力が必要です。このような分析に機械学習を活用することで、効率よくかつ正確に分析をし、精度の高い予測ができます。
分析結果を基に効果の高いマーケティング戦略の立案・実行に注力することが可能となります。
顧客クレーム分析
顧客の声を分析するのにも、データマイニングが古くから活用されています。商品・サービスやスタッフに対する満足度、要望、不満などは、顧客満足度の向上や新たな商品・サービスの提供をするための重要な情報となります。機械学習を活用したデータマイニングを活用すれば、集めた顧客の多くの声を高精度で整理・分析できます。
従来のデータマイニングでは、顧客の声を集めても、整理・分析するための人手不足や技術不足のために改善に役立たないケースが多くありました。
機械学習を活用したデータマイニングを活用すれば、集めた顧客の多くの声を人の手をかけずに、整理・分析ができます。ソーシャルメディアのデータも分析できるので、ブランドの評判や市場のトレンド、消費者の感情を理解し、マーケティング戦略を調整可能です。
データマイニングは、文章や数字のデータだけでなく、画像や音声などの様々なデータを分析可能です。そのため、従来のデータマイニング以上の豊富な種類のデータを自動で分析していくことも可能です。
様々な形式で集めた顧客の声をそのまま放置することなく、効率的に分析することで、自社の消費やサービスの品質向上、新製品・サービスの開発に役立てることができるでしょう。
市場分析
データマイニングと機械学習を組み合わせることで、以下のような詳細な消費者行動の理解と予測ができるようになります。
- 消費者は何を求めているのか？
- 消費者行動はどんな傾向にあるのか？
- 年代や性別、職業などでそれぞれどんな違いがあるのか？
機械学習を使ったデータマイニングにより、何十種類ものパターンや組み合わせを効率的に分析できます。そうすることで、消費者の行動パターンや嗜好についてより詳細に理解することが可能となります。市場の動向、競合他社の価格、消費者の感受性を分析して、商品やサービスの価格を動的に調整し、利益を最大化します。。
従来のデータマイニングでも分析はされてきましたが、データマイニングでは、機械学習により様々な媒体やSNSのデータを分析することができるようになり、これまで以上に詳細な分析ができるようになりました。
また、これまで膨大な情報を処理するのに時間をかけていたのが、機械学習によりリアルタイムでのデータ解析が行えるようになっています。結果として、タイムリーに消費者の動向をつかむことができ、マーケティング戦略や世の中が求める商品の開発やサービスの提供に役立てることができるようになります。
在庫最適化
在庫最適化は、企業の資本とリソースを効果的に管理し、利益を最大化する重要な要素です。機械学習の力を利用することで、在庫管理の精度と効率を大幅に向上させることが可能になります。
機械学習アルゴリズムは、過去の販売データ、季節の変動、市場のトレンド、およびその他の関連する変数を分析し、未来の需要を予測します。これらの予測は、在庫レベルを最適化し、必要な商品が適切な時間と場所で利用可能であることを確認するために不可欠です。
また、正確な予測は在庫切れのリスクを減らし、顧客満足度を保ち、販売機会の損失を防ぐのにも役立ちます。
AIによる高精度の需要予測により、企業は過剰在庫を避け、資本の束縛を減らし、保管コストを削減することができます。これは、資源を他の利益を生む活動に再配分する機会を提供します。
需要予測とは？どのように使うか？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。
製品開発
製品開発の領域は、データマイニングに機械学習を導入する非常に興味深い適用例です。開発の前段階では、機械学習アルゴリズムは以下のような膨大なデータを分析可能です。
- 市場調査データ
- ソーシャルメディアのフィードバック
- 顧客レビュー
- 競合他社の製品やサービスの分析
市場調査データ、ソーシャルメディアのフィードバック、顧客レビューなどを分析して、製品のアイディア生成や市場ニーズの確認を効率的に行うことが可能となります。
さらに、機械学習は競合他社の製品やサービスの分析を自動化し、その特徴や価格戦略を理解することができます。これにより製品の差別化ポイントを明確にし、市場での競争力を強化する戦略を策定するのに有用です。また、製品ローンチのタイミングやマーケティングキャンペーンの効果を予測し、最適な戦略を策定することができます。
製品設計の段階では、機械学習は設計のプロトタイピングとテストフェーズで製品の性能をシミュレートし最適化し、機械学習の予測モデルは製品設計の異なるバリエーションを迅速に評価し、最適な設計を特定することができます。
機械学習とデータマイニングは製品開発プロセスを効果的に支援し、市場の動向を把握し、製品の成功確率を向上させるでしょう。
データマイニングでの機械学習活用についてよくある質問まとめ
- データマイニングと機械学習の違いは？
データマイニングと機械学習は、膨大なデータを分析する過程に共通点はありますが、両者の「目的」は異なります。
データマイニングの主な目的は、マーケティングや経営の判断を行うための情報を見つけ出すことです。情報分析の結果に基づいてマーケティングや経営の判断を人間が下します。一方、機械学習は、膨大なデータを学習し、ルールやパターンの発見から、正確な予測と判断までを全てAIが行います。
- データマイニングに機械学習を導入するメリットは？
データマイニングに機械学習を導入するメリットには以下があります。
- データマイニング作業を効率化できる
- 意外なルールやパターンが発見できる
- 属人化の防止
- 分析の精度向上
機械学習を活用したデータマイニングであれば、人の手ではできなかった膨大な量のデータの分析が可能です。人の手をかけずに大量のデータマイニングが可能となります。
まとめ
データマイニングは、データを整理・分析しそれを基に予測を行うことが目的です。機械学習は、データを学習し、データ整理から分析・予測を一貫して自動で行うもので、分析作業の自動化と作業者に関係なく高い質で分析を行うということを目的としています。
このように目的は少し違いますが、共にデータを整理・分析し予測を立てるという作業自体は共通です。従来の人の手で行っていた作業に機械学習を取り入ることで、効率よく作業を行い、正確な予測を基に経営戦略やマーケティング戦略に役立てることができます。機械学習を活用することで分析精度も高くなるため、より効果の高い戦略となるのです。
経営判断のスピードと精度の両方が求められている今、事業を左右する判断に機械学習（AI）を導入することを検討してみませんか？
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