【3分でわかる】データ活用とは？　メリットや活用方法、事例をポイント解説

昨今、スマートフォンやWebサービスの普及などによって、収集・蓄積が可能なデータの種類や量が急激に増えており、膨大なデータを分析してビジネスに役立たせる「データ活用」に注目が集まっています。

ここでは、「データ活用」についてかんたんに解説します。

データ活用のメリットとは

意思決定の品質の向上

ビジネスでの重要な意思決定の際に、データという判断材料があることで、判断を誤ることが少なくなります。また、その判断の根拠や妥当性を第三者にも共有しやすくなります。

新たなビジネスチャンスの創出

収集したデータを分析によって、顧客の傾向やニーズを見出すことができれば、新たなビジネスチャンスが生まれるかもしれません。

たとえば、顧客の性別や年齢、商品の価格と販売数などを分析することで、営業戦略に繋げたり、オンラインショッピングで顧客の閲覧履歴からオススメの商品を表示したりするなど、データを活用した新たなサービスの提供が可能となります。

データをどのように活用するか

データの可視化

データをグラフやダッシュボードなどで可視化し、状況をかんたんに把握できるようにすることで、迅速な意思決定や新たなビジネスチャンスの発見に繋がります。また、BIツールと呼ばれるツールを使うことで、より柔軟かつ高速にデータを集計して可視化することができます。

データ分析

収集したデータに対して統計的な分析を行うことで、仮説の検証や将来予測が可能になります。たとえば、小売業の販売データを分析して商品開発に活かすのも、データ分析の一例です。

機械学習

機械学習とは、コンピューターが大量のデータから学習を繰り返すことによって、そこに潜むルールやパターンを見つけ出すことです。機械学習したコンピューターは人工知能やAIと呼ばれます。これによって「このデータはAである」といった判別や予測を機械が自動でできるようになります。また、機械学習では、文字だけでなく画像や音声のデータについても学習を行うことができます。

たとえば、熟練の職人の耳に頼っていた検査を、機械による作業に置き換えるといったデータ活用の例があります。

データ活用の事例

とある老舗の飲食店では、店先のカメラが解析した通行人数や来客数、天気予報、ホームページやグルメレビューサイトへの訪問者数等のデータを組み合わせた機械学習により「来客予測AI」を構築しました。このAIによる来客予測結果を踏まえて、翌日のメニューの設定や食材の仕入れ数の調整、従業員配置の最適化などを行っています。その結果、「来客予測AI」の導入前後で売上 4 倍、利益率 10 倍、月の平均給与5 万円アップという実績を上げています。