データ分析とは？役立つツール・具体的な10の手法・基本の手順を解説

ビジネスの意思決定において、勘や経験に代わる客観的な判断材料となるのがデータ分析の結果です。実際に業務に取り入れる過程では、目的に合った手法を選ぶことが必要です。

本記事では、データ分析の定義や10の手法、活用できるツールを解説します。

• データ分析とは？

• データ分析が重要視される理由

• データ分析を行うメリット

• 基本的なデータ分析の種類4つ

• データ分析のやり方・流れ

• データ分析の具体的な10の手法

• データ分析で役立つツール

• データ分析を行う際の注意点

• データ分析の活用事例

• データ分析に活用できるMeltwaterのツール

• まとめ｜データ分析を実施して企業の成長を加速させよう

データ分析とは？

データ分析とは、収集した過去のデータを統計的に整理し、客観的なインサイト（知見）を導き出すことです。単なる数字の集計に留まらず、データ間の関連性を見つけ出すことで事業課題の根本原因を特定したり、将来の経営予測をしたりすることまでがプロセスに含まれます。

担当者の経験や勘に依存せず、数値という客観的な事実に基づいて現状を正確に把握することが、データ分析の意義です。

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データ分析の目的

企業がデータ分析を実施する最大の目的は、事業の改善に向けた客観的な意思決定を行うことです。現状を数値で知ることで、論理的な根拠に基づいて次の施策を決定できます。

例えば、売上の記録や顧客の購買履歴などのデータから特定の客層の購入減少が判明すれば、該当の層に向けたキャンペーンを立てるなどの対策が打てます。また、消費者の声を分析することで、新商品の開発や既存サービスの品質向上、さらにはリスク回避にも役立てられます。

近年は、検索エンジンの検索結果に生成AIの回答が要約として表示されるようになりました。AIはWeb上にあるコンテンツから有用なものを選んで、引用しています。AIO（AI最適化）対策として、どのようなキーワードがAIに引用されるのか把握する際にも、データ分析は欠かせません。

関連用語：データ可視化

データ可視化とは、収集した数値データをグラフやチャート、ヒートマップなどに整理し、一目でデータの概要が分かるようにすることです。データビジュアライゼーションとも呼ばれます。

集計した数値から経営課題を発見するのは時間がかかりますが、データを可視化すると分析がスピーディーになります。専門知識を持たない他部署のメンバーや経営層と分析結果を共有する際にも役立ちます。

データ分析が重要視される理由

時代の変化に合った経営体制やサービス提供が求められることが、データ分析が重要視される要因の一つです。スマートフォンの普及により、個人の嗜好や購買プロセスは多様化しました。顧客一人ひとりのニーズに合わせたサービスを提供するためには、データ分析で各顧客の特徴を押さえておく必要があります。

また、現代はVUCA時代と呼ばれています。VUCA時代とは、変動性（Volatility）、不確実性（Uncertainty）、複雑性（Complexity）、曖昧性（Ambiguity）の頭文字を取った言葉で、将来の予測が困難な現代の社会情勢のことです。急激な環境変化に翻弄されず、精度の高い判断を下すためには、リアルタイムで現状把握や予測ができるデータ分析が求められます。

近年はAIを搭載したデータ分析ツールの普及により、ビッグデータから需要予測や異常検知を自動で行うことが可能になりました。AIツールを用いることで、人間では気づきにくい情報の相関関係を瞬時に特定し、迅速な意思決定ができるようになります。

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データ分析を行うメリット

データ分析を行うメリットを3つ紹介します。

根拠に基づいた迅速な意思決定ができる

データ分析を行うことで、意思決定をすばやく行うことができます。客観的な分析結果に基づいて施策の改善を続けていけば、成功プロセスのパターンが見えてくるでしょう。

経験や勘といった主観的な意思決定では、業務のノウハウが蓄積されません。労働力人口が減少していくなかで、客観性のある意思決定は社内で共有されやすく、業務の属人化を防ぎます。

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顧客満足度を向上できる

データ分析は、顧客満足度を大きく高める役割を担います。顧客の年齢や性別といった属性やWebサイトの閲覧履歴を解析することで、一人ひとりの具体的なニーズを知り、パーソナライズされたサービスを提供できるようになるからです。

実際に、マッキンゼー・アンド・カンパニーの2021年の調査によると、消費者の71%がパーソナライズされた体験を期待していると回答しています。顧客満足度の向上は、企業との長期的な信頼関係の構築を促し、結果としてLTV（顧客生涯価値）の最大化をもたらします。

参照：マッキンゼー・アンド・カンパニー「The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying」

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ビジネスチャンスの発見につながる

データ分析を行えば、ビジネスチャンスを発見しやすくなります。社内外のビッグデータを掛け合わせて可視化することで、市場の空白地帯や、消費者の潜在ニーズを見つけ出せるからです。

消費者は購入前に、商品を比較検討する傾向があります。自社の独自性を生み出すことで、価格競争から逃れることができるでしょう。

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基本的なデータ分析の種類4つ

データ分析は、目的によって主に4つに分類されます。それぞれの分析手法の特徴と具体的な活用例を解説します。

記述的分析（Descriptive Analytics）

「過去に何が起きたか」を分析する手法です。売上の推移やWebサイトのアクセス数などの分析が該当し、現状を把握するためにも活用されます。

診断的分析（Diagnostic Analytics）

「なぜこのデータ結果になったのか」を分析する手法です。複数の数値を比較し、結果の背後にある相関関係を洗い出します。例えば、ECサイトの売上が落ちた原因を、年代別の購入率やページごとの離脱率などから考察します。

予測的分析（Predictive Analytics）

過去のデータパターンをもとに「将来何が起きるか」を分析する手法です。売上と天候の関係から売上が伸びる天候を分析し、来月の需要を予測するのがユースケースです。現在は機械学習を搭載したAIツールの普及が進み、精度の高い未来予測が可能になりました。

処方的分析（Prescriptive Analytics）

予測結果を踏まえて「目的達成のためにどう行動すべきか」を分析する手法です。需要予測結果から、来月の発注量を割り出すのが一例です。

AIを活用すれば、複数のシナリオから最善の行動計画を自動で導き出してくれます。具体例として、地図アプリのルート最適化が代表的です。渋滞予測に基づき、最も早く到着する迂回ルートが提示されます。そのほか、顧客ごとに購入確率の高い商品を自動提案するパーソナライズ施策などでも重宝されます。

データ分析のやり方・流れ

続いてデータ分析の実行手順について、6つのステップに分けてご紹介します。

STEP1. 目的・目標の設定

データ分析を行うには、目的の設定が欠かせません。例えば「売上が伸びない」という経営課題から、「顧客ニーズを探るため」といった目的が設定できます。何のためにデータ分析を行うのかが明確になると、どのようなデータを集めるかが定まってきます。「来月中に30代の顧客ニーズを把握する」など時間を軸にした目標を設定すると、行動に移しやすくなるでしょう。

STEP2. 仮説の立案

目的と目標が決まったら、要因の仮説を立てましょう。仮説を設定すると検証項目が絞られ、作業に明確な指針ができます。以下のように、仮説から分析するデータを絞り込みます。

仮説に基づいて、検証に必要なデータを特定しましょう。

STEP3. データの収集・蓄積

仮説の検証で必要とされたデータを収集します。手書きで回答されたアンケートなどは、デジタル化しておくとツールでの分析が可能になります。

近年はAIを搭載したツールが増えており、異常値の自動排除や複数データの統合など、作業効率化につながる機能が充実しています。SNS上の意見を拾うソーシャルリスニングツールや、Web上の動きを追跡するデータ分析ツールなどがあります。データの蓄積を続けると、より予測の精度が高まります。

【部署別】データ分析で重要なデータ例

STEP3で収集すべきデータは、所属する部署によって大きく異なります。以下の表は、各部門で重要となるデータ例です。

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STEP4. データ可視化

収集・蓄積したデータを、グラフや表にまとめて可視化します。Excel等の表計算ソフトでも可能ですが、自動でグラフ作成できるレポート機能のあるツールを使うと便利です。誰が見てもデータの概要が分かるように、シンプルなデザインを心がけましょう。

STEP5. データ分析

可視化したデータを様々な手法を用いて分析し、有用な情報を読み取ります。BIなどの分析ツールの活用、またはデータサイエンティストやデータアナリストといった専門家に参画してもらう方法があります。

データ分析における代表的な手法や役立つツールについては、後ほどご紹介します。

STEP6. データ分析結果の評価と施策への反映

最後にデータ分析で得られた結果について評価や解釈を行い、どのようなマーケティング戦略につなげるべきかを検討します。

例えば「商品Aは競合の参入のため売上が落ちているが、商品Bは売上が伸びている」といった結果が出た場合は、商品Aは自社の独自性を押し出し、商品Bは広告予算を増やすといった対策が考えられます。

データ分析の具体的な10の手法

データ分析の代表的な手法を解説します。

1. アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、膨大な情報からデータ間の相関関係を見つけ出す手法です。特に「商品Aを購入した顧客は、商品Bも購入する」といった購入品の組み合わせの傾向を把握するのに用いられます。

ECサイトの購買履歴から別の関連商品も併せて提案するクロスセルや、商品購入までの最適な導線作りなどに活用できます。スーパーの顧客データから購入品目の組み合わせを導き出す「バスケット分析」も、アソシエーション分析の一つです。

2. 回帰分析

回帰分析とは、要因と結果の関係を数式でモデル化し、データの傾向を分析する手法です。用途に応じて主に以下の3種類に分かれます。

• 単回帰分析（1つの結果に対して1つの要因を分析）
• 重回帰分析（1つの結果に対して複数の要因を分析）
• ロジスティック回帰分析（購入するか否かなど結果を2択で分析）

具体的なユースケースとして、過去の広告費と売上の関係から来月の適正予算を割り出すことが挙げられます。アソシエーション分析がデータ間の双方向の影響も含めるのに対し、回帰分析は要因から結果への一方向の関係性を見ることが特徴です。

3. 感情分析（センチメント分析）

感情分析（センチメント分析）とは、テキストの文脈や音声のトーンから、ポジティブ・ニュートラル・ネガティブの感情を分析する手法です。AIツールを用いて分析することが一般的です。

主にカスタマーサポートへ届く問い合わせメールや、SNS上の口コミなどが分析対象です。顧客の生の声から不満を素早く察知し、迅速な対応を取ることで、CX（カスタマー・エクスペリエンス）の向上やLTV（顧客生涯価値）の最大化が期待できます。

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4. クラスター分析

クラスター分析とは、大量のデータから特徴や性質が似たものを集め、複数のグループ（クラスター）に分類する手法です。

具体的なユースケースとして、顧客を年齢層や趣味嗜好で分類してそれぞれのニーズに合ったサービスを提供したり、市場におけるターゲットのセグメンテーションにより自社のポジショニングを明確にしたりするのに用いられます。

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5. クロス分析

クロス分析とは、アンケート調査などで用いた2つ以上の項目を掛け合わせ、相互の関係性を可視化する手法です。項目には、年齢・性別・地域・購買履歴などがあり、属性ごとの傾向を比較する際によく用いられます。

活用例としては、商品の購入データを「性別」と「地域」で掛け合わせて分析することで、「関東の男性は商品Aをよく購入し、関西の女性は商品Bを選ぶ傾向にある」といったパターンを発見できます。

6. 決定木分析

決定木（けっていぎ）分析とは、木の枝分かれのような構造で顧客を段階的にグループ分けし、グループごとの特徴を分析する手法です。例えば、「20代か」という質問に対して、「はい」「いいえ」の回答に顧客を分け、さらに各グループに「年収は500万円以上か」といった質問をし、グループの分割を重ねていきます。最終的に「自社商品を購入する確率が高い層」を特定します。

顧客を深く理解し、業務プロセスを改善するのに有用です。データの偶然性やノイズを考慮しないと過学習になり、過去の分析精度は高くても予測には活用しにくい分析結果となってしまうことには、注意が必要です。

7. 因子分析

因子分析とは、複数の異なるデータに共通して潜んでいる「要因（因子）」を統計的に探し出す手法です。もともとは教育心理学で開発された手法で、現在は消費者の深層心理や価値観を理解する目的でも使われます。

ユースケースとして、アンケートの回答結果から自社商品の購入者に共通する特徴を抽出し、キャンペーンやサービスの改善に活かすことが挙げられます。

8. 時系列分析

時系列分析とは、時間の経過とともに変化する過去のデータからパターンを見つけ出す手法です。過去数年分の月別売上や季節ごとのアクセス推移をシステムに読み込ませることで、来期の需要予測や生産ラインの稼働スケジュールの最適化などができます。

天候の急変や突発的な社会情勢の変化といった、過去のデータに含まれないイレギュラーな事象には対応できない弱点があるため、常に最新の外部要因を加味しましょう。

9. グレイモデル

グレイモデルとは、過去のデータを明白な内容（白）と明白ではない内容（黒）、そして曖昧な内容（グレイ）に分け、将来の傾向を予測する手法です。原因不明の現象を処理し、より正確なデータを蓄積していくのに役立ちます。

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10. ABC分析

ABC分析とは、売上金額や販売個数などに基づき、商品や顧客をA・B・Cの3段階にランク分けする手法です。優先度を図り、リソースの最適配分に活用されます。

例えば、月間売上が100万円以上の商品をAランク、50万円～100万円未満をBランク、50万円未満をCランクと分割し、Aランクの商品の在庫切れを優先的に防ぐといった活用ができます。

データ分析で役立つツール

データ分析は手作業で行うと膨大な時間がかかってしまうため、分析ツールを用いるのが一般的です。データ分析で役立つツールをご紹介します。

表計算ツール（Excelなど）

表計算ツールは、データ分析の基本的なツールと言えます。合計数や平均値を自動計算で出せるだけでなく、表やグラフの作成もできます。

　代表例：Excel、スプレッドシート、オンライン関数電卓、ピボットテーブル

WindowsであればExcelは初期インストールされていることが多く、スプレッドシートもインターネットの環境さえあれば誰でも無料で活用できるため、手軽に用いることが可能です。ピボットテーブルは、膨大なデータを一気に集計できます。

アクセス解析ツール

アクセス解析ツールは、Webサイトやアプリなどの利用者情報を取得できるツールです。Webサイトへの流入経路や滞在時間、閲覧時間など、Webサイト上の顧客行動に関するデータを多数収集できます。無料でも利用できますが、有料版では分析に役立つレポート作成などもできるので、状況に合わせて最適なツールを選ぶとよいでしょう。

代表例：Googleアナリティクス、Similarweb、User Heat

BIツール

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、企業内に蓄積された情報を集約・分析し、意思決定に役立てるためのツールです。高度なデータ分析スキルがなくとも、データマイニング機能やグラフの自動作成機能により、すぐに示唆を導くことができます。また、分析レポートもスムーズに作成できるため、社内共有にも役立つでしょう。

代表例：Tableau、Looker Studio、Power BI

Meltwaterは、ソーシャルリスニングツールなどを提供しています。API連携機能により、TableauやPower BIなどあらゆるBIツールとの連携が可能です。

MAツール

MA（マーケティングオートメーション）ツールは、データ分析から具体的なアクションまでマーケティング活動全般を効率化するためのツールです。見込み顧客の興味を分析したり、顧客情報を一元化して顧客セグメントを作成したり、セグメントごとのメール配信など顧客へのアプローチを自動化したりすることができます。

代表例：HubSpot Marketing Hub、SATORI

データ分析を行う際の注意点

データ分析を行う際の注意点も確認しておきましょう。

主観やバイアスに注意する

データを収集したり示唆を得たりする行為には、主観やバイアス（偏った考え方）が生じるリスクがあります。例えば、データ収集の際に、仮説を立証するデータにしか注目せず、反証につながるようなデータを無意識に排除してしまうことなどが挙げられるでしょう。

主観やバイアスが大きく影響した場合、正しい意思決定や効果的な施策立案につなげられなくなる恐れがあります。複数のメンバーからなるチーム体制にし、客観性を担保できるようにしましょう。

アクションや意思決定につなげる

データ分析はあくまで意思決定や施策立案のために行うものであり、データ分析を行うこと自体が目的にすり替わらないようにしなければなりません。

データ分析ツールを導入し、工数をかけて様々なデータを収集・分析しているものの、現状理解に留まり、そこからアクションや意思決定につなげられていない企業も中にはあります。費用対効果を出すには、改善のアイディアを出し、実行に移すことが不可欠です。

データ分析の目的を明確にする

データ分析の手順でも触れましたが、データ分析を行う際は「なぜデータ分析を行うのか」という点を明確にしておく必要があります。データの収集や分析にはそれなりの工数がかかります。目的が不明確では、どのようなデータを集めるべきかが曖昧なため、あれもこれもと余分に集めることになり、可視化や分析の工程が複雑になってしまうでしょう。

効率的かつ精度の高いデータ分析を行うためにも、目的を明確にし関係者で共有しておくことが求められます。

業務負担やコストがかかる

データ分析を始める際は、分析ツールの導入費用や担当者の業務負担が増加する点に注意しましょう。分析作業が加わることで、業務を増やすことになります。ツールを使う場合でも、導入初期はツールに関する教育や業務プロセスの変更など、業務に一定の負荷がかかることは否めません。また、ツールは運用していくうえで、継続的にコストがかかります。

まずは、無料ツールなどで使用部署を限定してテスト運用を始めるのがおすすめです。作業が効率化されることで費用対効果が明確になってから、全社へ展開するとよいでしょう。

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データ分析の活用事例

データ分析を実際の業務に落とし込み、課題解決や売上向上に結びつけた企業の事例を紹介します。

パナソニックインフォメーションシステムズ：ツール導入で営業活動を効率化

パナソニックインフォメーションシステムズは、営業部門における案件状況の不透明さや、情報共有が十分にできていないことが課題でした。そこで、外部の営業支援ツールを導入します。

顧客情報や商談の進捗を一元管理し、マネージャーからの迅速な指示出しを可能にする環境を整えました。情報共有が進んだことで、部署をまたいで新たなアイディアが提示されたり、他拠点の営業ノウハウが活かされたりといった効果を生んでいます。

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NIKE：データで顧客の興味を把握しパーソナライズを実現

NIKEは、自社のスマートフォンアプリを通じて顧客の興味や関心データを収集し、顧客体験の向上を図る取り組みを進めました。初回利用時にユーザーが選択した好みの分野に基づき、商品やライフスタイル情報が表示される仕様です。

アプリの利用を重ねるごとにデータが蓄積され、個々のユーザーに最適なアプリへと変化していきます。また、アプリからメンバーシップに登録した顧客には、興味に沿った最新情報や特典を届けることも可能です。顧客に合ったサービスの提供が、ECサイトでの売上の成長を牽引しています。

サンリオ：DXにより社内共有を効率化

サンリオは、自社キャラクターの認知度を知ることが課題でした。解決策として、Meltwaterのソーシャルリスニングツールを導入し、Web上の露出数やエンゲージメント数を測定したり、キャラクターごとの認知度の変化をリアルタイムで把握できるダッシュボードを構築したりしました。

自社キャラクターのファン以外の層の声も分析することで、キャラクター開発が進みました。分析結果を社内の関係部署へデイリーニュースレターとして配信し、全社的なDX推進へ結びつけています。

▶︎株式会社サンリオのMeltwater導入事例をもっと詳しく

データ分析に活用できるMeltwaterのツール

Meltwaterの「ソーシャルリスニングツール」は、SNSや口コミサイトなどソーシャルメディア上の消費者の本音を収集・分析するツールです。ターゲットの理解や炎上リスクの検知に役立てることができます。

また、「Gen AI Lens」というツールは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が企業ブランドをどう評価しているかモニタリングしたり、AIの回答元を特定して誤情報の早期検知を可能にしたりします。

両ツールともにAIアシスタントを搭載しているのが特徴です。日々のブリーフィングからインサイトに富んだ資料作成までを効率的に進め、担当者の業務スピードを一段と高めます。

まとめ｜データ分析を実施して企業の成長を加速させよう

データ分析は、経験や勘に頼らず、客観的な数値に基づいて迅速な意思決定を行うために不可欠なプロセスです。しかし、膨大な情報の収集や分析を人の手だけで行うには多大なコストと労力がかかります。効率的かつ精度の高い分析環境を整えるなら、専用のツールを導入するとよいでしょう。

Meltwaterのツールを活用すれば、SNS上の口コミから消費者の本音を正確に抽出したり、生成AIが自社ブランドをどう評価しているかのモニタリングしたりすることができます。搭載されたAIアシスタントがデータ収集から資料作成までの業務スピードを高め、客観的な事実に基づいた的確な判断を後押しします。

データ活用を次のステージへ進め、事業の成長を加速させるために、ぜひMeltwaterのツールの導入をご検討ください。

この記事の監修者：

宮崎桃（Meltwater Japanエンタープライズソリューションディレクター）

国際基督教大学卒。2016年よりMeltwater Japan株式会社にて新規営業を担当。 2020年よりエンタープライズソリューションディレクターとして大手企業向けのソリューションを提供。 ソーシャルメディアデータ活用による企業の課題解決・ブランディング支援の実績多数。 趣味は映画鑑賞、激辛グルメ、ゲーム

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