ビジネス部門におけるデータマイニングの活用方法とは？

データマイニングとは

データマイニングは「データからの知識発見（Knowledge Discovery in Data）」とも定義される手法で、膨大なデータ（特に構造化データ）の中から異常値、相関関係、傾向、パターンなどを識別し、従来の分析では見逃されがちな、ビジネスの意思決定に役立つインサイトを抽出します。複雑な数理アルゴリズムを用いて、これまで見過ごされていたり未知だったりする事実やデータを発見することを目的としています。

データサイエンスとの類似点とサービスの種類

データマイニングはデータサイエンスとよく似ています。特定の目的のもと、担当者が特定の状況で特定のデータセットに対して実施するものです。この段階には、テキストマイニング、Webマイニング、音声・動画マイニング、画像データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなど、さまざまな種類のサービスが含まれます。シンプルなソフトウェアから高度に専門的なソフトウェアまで、多様なツールを通じて実行されます。

アウトソーシングによるメリット

データマイニングをアウトソーシングすれば、低い運用コストで作業を迅速に完了できます。専門企業は新しい技術を活用し、手作業では発見が困難なデータの保存・管理も可能にします。複数のプラットフォーム上には膨大なデータが存在しますが、実際に活用できる知識はごく限られているのが現状です。

最大の課題は、データを分析して、問題解決や企業の成長につながる本質的な情報を抽出することです。現在では、データをマイニングし、より良い意思決定を導き出すための多彩なツールや技法が利用可能となっています。

民間セクターでの主な活用事例

データマイニングは民間・公共の両セクターでさまざまな目的に活用されています。特に銀行、保険、医療、小売などの業界では、コスト削減、研究の強化、売上増加を目的に広く導入されています。

銀行・保険業界

銀行や保険業界では、不正の検出や与信スコアリングなどのリスク評価を支援するためにデータマイニングアプリケーションを活用しています。長年蓄積してきたデータベースからモデルを構築することで、顧客が優良な信用リスクかどうか、あるいは事故請求が不正でより詳細な調査が必要かどうかを予測できるようになります。

医療・製薬業界

医療分野では、治療法や医薬品の有効性を予測するためにデータマイニングが使用されています。また、製薬会社では化学物質や遺伝物質のデータマイニングを通じて、新しい疾患治療法の研究開発を支援しています。

小売業界

小売業者は、アフィニティプログラム（会員カード、マイルポイント、キャンペーンなど）を通じて収集したデータを活用し、商品選定や陳列配置の意思決定、クーポン提供の効果、さらには一緒に購入されやすい商品の組み合わせなどを評価できます。

通信・音楽業界

通信サービスプロバイダーや音楽クラブでは、「解約分析（チャーン分析）」のためにデータマイニングを活用し、どの顧客が契約を継続しそうで、どの顧客が競合他社へ乗り換える可能性が高いかを予測しています。

公共セクターでの活用

公共セクターにおいて、データマイニングは当初、不正や無駄の検出手段として導入されましたが、その後、プログラムのパフォーマンス測定や改善といった目的にも活用範囲を広げています。