データマイニングツールとは？導入のメリットや比較のポイントも解説

データマイニングツールは、さまざまな分析手法を用いて大量のデータを分析し、相関関係や傾向を見出すツールです。この記事では、データマイニングツールの種類・機能・手法や導入のメリット・デメリット、選定する際の比較ポイントなどについてわかりやすく解説します。

目次

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1. データマイニングツールとは
2. データマイニングの種類
3. データマイニングの機能
4. データマイニングの手法
5. データマイニングツールのメリット
6. テキストマイニングツールのデメリット
7. データマイニングツールを選ぶ際の比較ポイント
8. データマイニングツールは有料・無料どちらを選ぶべきか
9. データマイニングを成功させるポイント
10. まとめ

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、大量のデータを分析し、さまざまな事象の発生確率や関連性を知見するためのツールです。

データ分析を行う際、データマイニングツールを利用すれば、専門知識がなくてもオートメーションで分析され、データの中から発生パターンや関連性を見つけ出せます。

また、ビッグデータなど膨大なデータには課題解決のヒントが隠れている場合があります。データマイニングツールなら、過去のデータをもとにデータの間に潜むパターンや関連性を抽出し、将来的なマーケティングの動向なども予測が可能です。

さらに、膨大なデータを取り扱うデータマイニングツールは、セキュリティ対策としても有効です。情報漏えいなどの発生パターンや関連性を分析することで、自社のセキュリティポリシーの設定にも役立ちます。

データマイニングとは

そもそもデータマイニング（Data mining）とは、大量のデータを統計学・人工知能（AI）などの分析方法を駆使し、有効な情報を発掘（マイニング）するプロセスを指します。

マーケティングの中で発生する事象のパターンや、関連性などを抽出することで課題の発見に繋がります。

データマイニングは、分析・回帰・分類・関連分析などの手法があります。これらの手法を用いて、事前に立てた仮設に基づき検証したい事象を分析する「仮説検証」と、仮説を立てずに分析してデータから新しい類似性などを発見する「知識発見」の2種類に分けられます。

ビジネスにおいて、分類されていないデータの中には、さまざまなチャンスがヒントが隠れています。データの数値や、書類・情報などを分析し、データの中に隠れていた情報の中から知識を得て、知恵を利用して課題改善へと導くのがデータマイニングです。

データマイニングとBI（ビジネスインテリジェンス）との違い

BI（ビジネスインテリジェンス）もデータマイニング同様、データ分析を行うプロセスですが、目的が異なります。データマイニングは、データの中に隠れた事象の発生パターンや関連性を見つけ出すものです。

BIはデータマイニングと同じように分析も行いますが、BIの場合蓄積されたデータを分析・可視化し意思決定をサポートすることを目的としています。企業の業績向上のためには、大量のデータが必要になりますが、改善点を模索するうえで大切なデータの見える化です。

そのため、BIツールを利用すれば数値化されたデータを、簡単に見やすいグラフとして表示し、傾向の分析をしやすくなります。両者とも、膨大なデータを分析する手法ですが、データマイニングが発掘し知恵を作るとすれば、BIは分類して見やすく整理するツールです。

データマイニングとビッグデータとの違い

ビッグテータとは、その名の通り巨大なデータを意味し、インターネットやIT機器に日々蓄積されるすべてが計り知れないほどの、膨大なデータ群を指します。ビッグデータには、画像・動画だけでなく形式や種類はさまざまです。

ビッグデータの定義には、Volume（量）・Velocity（速度）・Variety（多様性）の3つのVを持つことを必要としています。最近では、Value（価値）・Veracity（正確さ）も加わり5Vと提唱するケースも多いです。

データマイニングは、ビッグデータの中にある5Vに隠れる知見を発掘する技術であり、ビッグデータは、データマイニングで分析をするためのベースになります。そのため、両者とも切り離しては成立しない存在です。

データマイニングの種類

データマイニングの種類には、知識発見と仮説検証があります。それぞれどのような種類なのか解説します。

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知識発見

知識発見とは、膨大なデータの中に隠されている事象のパターンや、相関性といった知識を発見する技法です。データマイニングは、前処理・パターン発見・後処理といったプロセスの段階ごとに、人間とコンピューターがさまざまな技法を駆使し、知識発見を行います。

知識発見のプロセスの段階の途中で、成果を得られなければ以前のプロセスに戻り、改善へと導くデータの発掘を繰り返します。現在ではデータマイニングは知識発見と紐づいていると認識される傾向にあります。

仮説検証

仮説検証では、あらかじめ仮説を設定し、検証したい事象のデータを収集したうえで分析します。仮説検証を行うには、人間の知識で仮説設定を行う必要があります。データマイニングツールを利用すれば、ある程度専門知識をサポートしてくれます。

具体的には、どんなシチュエーションで売上が伸びるのか検証する売上予測「量的変数」や、局地的な人気商品など、地域別に売れている商品を検証する「質的変数」などを行い、仮説に沿った検証でマーケティングの効率化に繋げていきます。

しかし、仮説で行われているため想定外の結果となるケースも少なくありません。その際は、仮説の分析と検証を繰り返し行い、結果へと導く役目を果たしていきます。

データマイニングの機能

データマイニングには、より正確性の高い分析を行うためにさまざまな機能が備わっています。主に、発生確率や発生要因の予測・データの分類・関連性の抽出などです。それぞれどのような機能なのか解説します。

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発生確率や発生要因の予測

データマイニングは、収集したデータから特性の事象が発生する、発生確率や発生要因の予測を立てられます。例えば、値上げされた商品の代替えとして消費者が買い求める商品の動向や、買い合わせが多い商品の組み合わせなどにより、売り上げアップが発生する確立を予測します。

季節や気候、常に変化する生活環境に応じて、どのような原因があり、どんな有益な影響が起きるのか確率として予測する機能があります。

データの分類

データマイニングは、膨大なデータをグループごとに分類する機能があります。ただ分類するだけでも、ビッグデータのような計り知れないほどのデータ量は、人の手では難しいものです。データを分類するだけでも可視化できる情報は知識発掘にも役立ちます。

例えば、来店客に関するデータを、来店時間・滞在時間・年齢層・性別などのグループに分類すれば、商品陳列や、セールタイムなどの設定の仮説を立てやすくなります。

関連性の抽出

データマイニングでは、膨大なデータの中に隠れた関連性を見つけ出すことも可能です。気象状況でいうと、「このような気象状況の場合、このような災害が起きやすい」といった関連性の仮説を立てます。

その関連性を生かし、Aの商品を購入する人は、高い確率でBも購入しているなどの関連性を発見できた場合、Aの商品の近くにBの商品を配置した結果、組み合わせでの売り上げがアップする仮説立てに役立ちます。

データマイニングの手法

データマイニングの分析手法には、クラスター分析・マーケット・バスケット分析・ロジスティック回帰分析などがあります。それぞれどのような手法なのか解説します。

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クラスター分析

クラスターとは、もともとは花やブドウの房を指す言葉で、集団・群れを意味します。クラスター分析では、種類の異なる集団を、同じ要素を持った集団にグループ分けをし、グラフなどで可視化する手法です。

分類する形式には、もっとも似ている近い組み合わせから順番にクラスター化し、最終的にひとつの樹形化にしてまとめる「段階クラスター分析」と、あらかじめクラスター数を決めたうえで、似たような事象をクラスター化していく「非段階クラスター」があります。

そのため、分析対象が多く、事象の傾向などを知りたい場合は「非段階クラスター」を、ひとつにまとめたい事象がある場合、結合に向けての段階層を知りたい場合は「段階クラスター」を選択すると良いでしょう。

マーケット・バスケット分析

マーケット・バスケット分析とは、バスケット解析とも呼ばれ、買い物かごの中の組み合わせで、商品の組み合わせ相性を分析する手法です。消費者が買い合わせる商品を分析することで、共通する関連性を発見します。

一緒に購入されやすい商品同士を近くに配置すると、商品の売り上げアップの結果が得られやすくなります。同時購入されやすい商品の分析結果を見出すことで、陳列棚の配置や、セールのタイミングなどマーケティングの戦略設計に役立ちます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、YES・NOなど、結果を明確にしたい事象の分析に役立ちます。複数の要因（説明変数）から二択の結果（目標変数）が起こる要因を分析する手法です。顧客が商品を買うか、買わないかの目標変数に対して、どんな説明変数が影響しているのか確率を分析します。

データマイニングツールのメリット

データマイニングツールの導入には、多くのメリットがあります。ツールの導入によって売上アップなどに繋がるさまざまなヒントが得られます。どのようなメリットがあるのか具体的に見ていきましょう。

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専門知識が不要

データマイニングは、膨大なデータを統計学・パターン認識・人工知能（AI）などの専門的な技法を用いて分析する手法ですが、ツールを利用すれば、まるでサイエンス科学者のように、オートメーションで分析してくれます。

また、データマイニングにおいて、人間の力を必要とする仮説検証を行う場合も、専門的な知識は、ツールを利用することである程度サポートされます。

膨大なデータから課題解決のヒントを抽出できる

ビッグデータなど膨大なデータには、隠れたパターンや、関連性が多く潜んでおり、データマイニングはそれらを自動的に発掘します。ある事象の発生パターンの確率や、関連性を見つけることで、課題開設のヒントを抽出できます。

データの分析結果は、検証したい仮説に基づいたデータから取り出したり、漠然と数値だけを見たり、ニーズに応じた手法にて確認できます。分析されたデータは、グラフで可視化できるため、効率の良い課題解決へと導くことが可能です。

セキュリティが高い

データマイニングツールはセキュリティ対策にも役立ちます。システムやネットワークを分析することで、不正アクセスやセキュリティレベルに対する脆弱性を発見することが可能です。また、過去の分析データから、将来的に推奨されるセキュリティレベルも仮説検証できます。

自社のシステムやネットワークのセキュリティだけでなく、顧客との取引データを分析することで、詐欺や不正取引などのリスクも分析が可能です。データマイニングツールをセキュリティ対策に取り入れることで、自社のセキュリティポリシーの設定も効率よく実施できます。

テキストマイニングツールのデメリット

データマイニングツールを導入することで多くのメリットが得られますが、一方で、導入の仕方によっては、デメリットが発生する場合もあります。ツールの導入を検討する際は、これらの事項にも注意しなければなりません。

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活用方法を検討する必要がある

データマイニングツールは、分析結果を可視化するツールです。しかし、可視化されたデータの活用方法までは提示されません。そのため、自社のマーケティング戦略の課題資料として活用する、参考資料までとなります。

自社のデータ分析ツールとしてだけのツールとして利用するには、価値が上がりません。分析結果を効率よく、確率の高い結果へと導きたい場合は、専門家へ依頼して課題解決への提案を求めると良いでしょう。

データ量が多すぎて分析困難な場合がある

データマイニングは、ビッグデータなど膨大なデータを分析するツールとしての役割がありますが、あまりにもデータ量が多すぎると分析が困難な場合があります。データが多すぎた場合、解析に時間がかかるためリアルタイムでの結果を求める場合には向きません。

また、大量のデータを扱う際はデータ量に見合ったストレージやハードウェアの準備が必要です準備が必要です。また、分析段階にある前処理が、ファイル欠損や変換などで手間が発生し、効率の低下と業務負担へと繋がるケースがあります。

データマイニングツールを選ぶ際の比較ポイント

データマイニングツールを選ぶ際は、いくつかの比較ポイントがあります。具体的にどんな事項に注目すべきか解説します。

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利用目的を明確化する

データマイニングツールを導入する際は、利用の目的を明確化することが重要です。ただの分析ツールとしての導入だけでは価値がありません。売上アップに繋がるために、商品の配列の参考や、セールの設定条件への参考資料として活用されるケースが多いです。

また、機密性の高い商品やサービスを提供する企業の場合、セキュリティ対策に取り入れるのも重要な目的のひとつになります。データマイニングのメリットを最大限に生かせる利用目的を明確にしましょう。

分析対象・分析方法を明確化する

データマイニングツールを導入する際は、どのような分析方法が必要かによって、最適な製品が変わります。分析するデータが、数値データ・カテゴリーデータ・テキストデータなど対象になるデータに合ったツールの選定が必要です。

また、以上で解説したクラスタリング分析・マーケット・バスケット分析・ロジスティック回帰分析など適切な分析方法を理解しておくことも重要です。スムーズな選定のために、自社のマーケティング戦略や目的に見合った分析対象・分析方法を明確にしておきましょう。

分析担当者が操作しやすいか確認する

データマイニングツールを導入する際は、分析担当者が使いやすいインターフェースや操作性を持ち合わせているか十分に確認しましょう。どんなに機能が充実していても、担当者が使いにくいと感じるツールは、作業効率も下がります。

導入する前に、トライアル体験ができるツールかどうかも重要な比較のポイントです。実際に試して体験することで、担当者と相性の良いツールなのか判断しやすくなります。また、サポート体制や内容に関しても、事前に確認しておくと安心です。

費用対効果を試算する

データマイニングツールを導入するにあたり、少なからず初期費用や運用に関わるコストが発生します。ツールごとにコストをリストアップし、予算内に収まるか比較すると良いでしょう。

中には、無料で利用可能なツールもありますが、効果的な機能はオプションになるケースもあります。また、分析データを専門家に活用を依頼すると、コンサルティング費用も発生します。しかし、結果に結びつきやすくなるため、運用に関する費用対効果を試算して選定しましょう。

データマイニングツールは有料・無料どちらを選ぶべきか

データマイニングツールには、有料・無料のものがあります。どちらを選ぶべきか選定のポイントは、分析方法やサポートの有無など、自社のニーズに見合っているかどうかです。無料ツールは、気軽にお試しで使ってみたい場合に向いています。

しかし、分析には専門的な知識がある程度必要になります。そのため、知識や経験を補うための学習面にコストや、業務負担のリスクが発生します。また、無料ツールは基本的にサポートはつきません。

ビジネスで本格的に運用したいと考える場合は、充実した機能を採用した有料ツールが適しています。有料ツールは、活用に繋げやすくデータ分析を行ってくれるものや、専門的知識を搭載したものまで、さまざまな細やかなサービスが組み込まれています。

また、サポートサービスがあるのも有料ツールのメリットになります。単なる市場調査や満足度調査などでは、見出せない新たな課題や知恵を発掘する材料を求めるなら、有料ツールがおすすめです。

データマイニングを成功させるポイント

適切なデータマイニングツールを導入した後、さらにデータマイニングを成功させるためのポイントを解説します。

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データを管理する場を整備する

データマイニングを成功させるための重要なポイントは、適切なデータ管理システムの整備です。DWH（データウェアハウス）は、膨大なデータをAI分析やデータマイニングに適した形に最適化し、保管する仕組みです。これにより、データを大量かつ安全に管理できます。

DWHにはセキュリティ機能も備わっており、外部からの攻撃に対する防御やデータの暗号化を行うことが可能です。DWHを含む適切なデータ管理システムを整えることが、データマイニングの成功に不可欠です。

データクレンジングを行う

データマイニングにおいて、データの信頼性と品質を確保するため、不要なデータの除去や欠損値、ノイズの処理、形式の整備といったデータクレンジングが必要です。データクレンジングは手作業が多く、作業量がかさむため、スキルを持った人材と効率的な作業プロセスが必要です。

データ量が増えると手作業では対処困難になりますが、RPAやデータクレンジングソフトを活用することで効率化できます。データの整合性を高めることで、データマイニングの精度と価値を向上させられます。

まとめ

データマイニングツールは、膨大なデータの中に隠れた事象の発生パターンや、相関性を効果的に発掘するための技法を行うツールです。知識発見・仮説検証の2種類の分析にて、マーケティングの課題改善へと導きます。

また、ツールを利用すれば、クラスターやバスケット・回帰などの手法を用いたデータの分類を自動化し、発生確率・発生予測を立てたり、関連性を発見したり、売上アップのヒントも多く得られます。

しかし、導入する際は無料・有料ツールがあり、分析担当者の使いやすさなども考慮して慎重な選定が必要になります。

データマイニングツールを導入する際は、この記事を参考にして、今まで発見できなかった知識を見つけ出し、売上アップなどのメリットを感じられる環境づくりを行いましょう。