データ分析とは？
データの種類・分析の手順・手法を解説

データ分析とは、収集したデータを整理・分析し、意思決定に活用できる知見を導き出すプロセスです。分析手法は多岐にわたり、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。データ分析は、ビジネスの戦略立案や研究開発における仮説検証など、多様な分野で活用されており、現状把握や将来の動向予測を効果的に行うことができます。

ただし、データ分析は万能ではなく、数値化できない定性的なデータには不向きです。また、企業のデジタル化が進んでいないと、データの収集や管理に膨大な手間とコストがかかるため、データ分析を取り入れるのは困難な場合があります。

データ分析で扱われるデータの種類は下表のとおりです。

データ分析を活用することで、企業はビジネスの意思決定をデータに基づいて行い、競争力を高めることが可能です。
それにより企業が得られる、具体的なメリットを3つ紹介します。

データ分析に基づき、意思決定を行う「データドリブン経営」が実現できます。感覚的な判断に頼らず、客観的な情報に依拠した戦略立案や課題解決が可能になります。市場動向や消費者のニーズを的確に把握し、新たな商品・サービスの開発や新規事業の展開につなげることができます。

データ分析を通じて、在庫量を最適化して保管コストを削減したり、需要予測生産計画を効率化し、製造コストを抑制できます。
また、生産ラインのデータを収集・分析して業務のムダな部分を特定し、製造プロセスの効率化を図るといった活用法も考えられます。

データ分析は多くのメリットがある一方で、導入や運用において課題も存在します。ここでは、企業がデータ分析を活用する際に、直面しやすい2つのデメリットについて解説します。

データ分析には、専用ソフトウェアの購入やシステムの構築、データを扱う専門人材などの確保のため、初期投資と運用コストが必要です。また、データ量が膨大になる場合はサーバーの増強費用やメンテナンス費用なども発生し、相対的なコスト負担が大きくなる可能性があります。特に中小企業では、コストの問題は見逃せない要素となるでしょう。

データ分析は、分析に使用するデータの品質に大きく依存します。誤ったデータや欠損値、データの偏りがあると、分析結果が不正確なものになりかねません。ゆえに、データのクリーニング (欠損値や重複値を取り除く作業) や精度を保つための管理が必要になります。

このデータ品質については、ISO/IEC 25012 (注2) によって以下の15の評価項目が定められています。

データ分析手法には、目的に応じてさまざまな種類があります。ここでは、相関分析や主成分分析など、8つの分析手法について、それぞれの特徴を解説します。企業の課題やニーズに合わせて、適切な手法を選択することが重要です。

データ分析を効果的に行うためには、定められた手順に従うことが重要です。
データ分析のプロセスを以下の6つのステップに分けて解説します。

目的を明確にした後は、問題の原因を明らかにする「課題定義」を行います。解決したい問題にどの要因が関与しているか具体的に検討して、改善すべき課題を決定します。ただし、課題を適切に定義するためには、ビジネスの理解と現状の把握が不可欠です。課題が顕在化していなかったり、課題の裏に別の課題が隠れていたりするケースもあるため、課題発見のために現場でのヒアリングやアンケートなどの予備調査を実施することがあります。

課題が明確になったら、目的達成に向けて「仮説」を設定します。仮説とは、課題解決に向けて考えられる要因と改善策のことです。この仮説を立てることで分析の方向性が定まり、作業を効率的に進めることができます。

このように、明確な仮説に基づいて分析項目と手法を設定することで、効率的かつ効果的なデータ分析が可能になります。

仮説設定後に、検証に適した施策を検討します。仮説を基に具体的なアクションプランを策定し、必要なデータと分析手法を決定します。また、仮説に基づいた施策を実行する際は、効果測定のための指標やデータ収集の手段を確定させておくことも重要です。その上で、必要となるコストやリソースの確保についても事前に考慮します。

施策の完了後に「振り返り」を行い、得られた成果を確認して評価を行います。最初に掲げた目的が、施策によってどの程度達成できたかを確認することが重要です。客観的な評価には定量的効果が有効ですが、すべての評価対象が数値化できるとは限りません。その際は、定性的効果も軽視せず、評価基準に盛り込みます。

この振り返りを通して、データ分析を活用した課題解決のプロセス全体を見直し、次回の施策に活かすことが大切です。成功したポイントや改善点などを関係者間で共有すると、組織全体における今後のデータ分析に基づく施策の精度向上につながります。

データ分析を効果的に活用するためには、3つの重要なポイントがあります。

データ分析の成功には、チーム全体での目標の共有が大切です。分析担当者だけでなく、関係者全員が目標を理解し、それぞれの役割を認識することで、より実効性の高い仮説を立てることができます。また、仮説設定の段階から現場の意見を積極的に取り入れると、より実態に即した分析が可能になります。

分析結果を評価する際は、数値だけでなく、ビジネスの観点や現場の実態も考慮することが重要です。例えば、数値が改善している場合でも、その変化が一時的なものなのか、持続的なものなのかを見極める必要があります。また、予期せぬ副次的な効果についても注意を払い、総合的な評価を心がけましょう。