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最終更新日:2020/6/19

AIを使ってデータ分析を行う「データマイニング」の手法とは?

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AIを使ってデータ分析を行う「データマイニング」の手法とは?|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

日々大量のデータが生み出されている現代において、データを分析する作業は必要不可欠といっても過言ではありません。蓄積された過去のデータには、今後のビジネスをより有利に展開するための鍵となる情報が含まれているケースも多々あるからです。

しかし、膨大な量の情報を収集、分析、活用するという作業は、決して簡単なものではありません。また、効率的に進めなければ時間だけを消費してしまう可能性もあります。そのような中で注目を集めているのが、「データマイニング」という技術です。

今回は、このデータマイニングについて詳しくご紹介していくとともに、具体的な手法なども解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

■データマイニングとは?

■データマイニングとは?|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

データマイニングとは、膨大なデータの中から有益な情報を発掘(マイニング)する技術・手法のことです。近年はネットワークの拡大だけでなく、マシンパワーの増大、情報収集コストの低下などによって、企業や個人がビッグデータを収集、保持、分析しやすい環境になりました。

しかし、扱える情報が多くなったことは必ずしもメリットばかりとはいえません。情報の増加に伴い、情報に含まれるノイズも多くなっているからです。そのため、データマイニングを行う際には、分析の基礎ともいえるデータからノイズを除外する作業が欠かせません。収集した情報をデータマイニングに活用する前段階の作業として、ノイズを除外する作業が必要になるということです。そして、ノイズを除去し、仮説を構築するための下準備を終えることで、ようやくデータマイニングを始めることができるのです。

ちなみに、最近は人間の力だけでなく、機械の力を借りてデータマイニングを行うこともできるようになりました。そのため、最近は数値型データ名詞型データだけでなく、テキストデータもデータマイニングの対象とすることができるようになっています。

データマイニングで用いられる手法としては、パターン認識や回帰分析、クラスタリングなどが挙げられ、統計学やAI(機械学習)のアルゴリズムを活用してモデルを作成するのが一般的です。情報高額の理論をもとにして、予測や異常検知といった目的でデータ解析が行われています。

 

■データマイニングで実現できること

■データマイニングで実現できること|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

データマイニングが「膨大なデータの中から有益な情報を見つけ出す手法」であることはお分かりいただけたかと思いますが、データマイニングでは具体的にどのようなことができるのでしょうか。ここからは、データマイニングで実現できることについて、より詳しくみていきましょう。

 

・予測すること

データマイニングを行うと、データと事象の関連性を見つけ出すことができます。そして、その関連性に基づいた「結果の予測」が行えるわけです。その一例としては、「多く購入される商品の予測」などが挙げられるでしょう。商品データや顧客の個人データなどを分析することによって、「購入する確率が高い人」「その商品が多く購入されそうな時期」「今後人気が集まりそうな商品」などを予測することができるのです。

 

・分類すること

条件を設定した上で分類を行うという作業も、データマイニングによって実現できることのひとつです。たとえば、「その商品に興味がある人」「興味がない人」を分類したり、興味がある人をさらに特徴別に分類したりすることができます。こういったグループ分けは、マーケティングにも有効活用することができるでしょう。

 

・関係性を見つけること

データマイニングを行うと、これまで見つけることができなかった「データの関連性」を新たに発見することも可能です。たとえば、同じ時期に売れる商品が3つ存在していたとします。この場合、これら3つの商品のデータを分析することによって、「それぞれの商品に共通するポイント」「季節的な影響の有無」などを明確にすることができるわけです。
関係性を見つけることによって新たな戦略も立てやすくなるため、マーケティング面でのメリットは非常に大きいことがお分かりいただけるのではないでしょうか。

 

■データマイニングの代表的な手法

■データマイニングの代表的な手法|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

データマイニングを行う際に用いる手法は1つだけではありません。分析目的によって手法を使い分けるのが一般的です。代表的な分析手法としては、「回帰分析」「決定木分析」「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」「ニューラルネットワーク」などが挙げられるでしょう。

その中でも特に多く用いられるのは「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」の3つです。それぞれの手法について、より詳しくみていきましょう。

 

・クラスター分析

クラスター分析は、データを分類する分析手法のひとつです。「階層クラス分析」と「非階層クラス分析」という2つの種類に分けることができます。

階層クラスター分析は、最も似ているものから順にまとめていく方法です。クラスター数を事前に決める必要がないという点はメリットといえますが、分類対象が数十個以下でなければ結果が不明瞭になってしまう点はデメリットといえるでしょう。そのため、ビッグデータの分析には向きません。

一方の非階層クラスター分析は、その名の通り階層構造を持たないため、多くのデータがあっても分析が可能です。そのため、ビッグデータの分析に適した方法といえるでしょう。

 

・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、データ同士の関係性を分析するために用いられる手法です。たとえば、「商品A」と「商品B」を同時に購入した顧客について分析したい場合などに用いられます。

コンビニのPOSデータ分析で用いられることが多く、ECサイトのレコメンド機能に応用をきかせたい場合などにも有効な手法です。

 

・ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、発生確率の分析を行うときに用いる手法です。企業では、マーケティング施策に対して顧客が示した反応を改善したいときなどに用いられる傾向にあります。

 

■AIの活用でデータマイニングがより効率的に行える

今回は、膨大なデータの中から有益な情報を発掘する「データマイニング」についてご紹介しました。データマイニングを行う場合、まずは人間が仮定を設定しなければなりませんが、AIを活用すれば与えられたデータから相関関係や傾向などを見つけ出していくことも可能になります。AIは大量のデータを分析し、予測していく作業をもっとも得意としているため、人間では気づけないような法則を新たに発見できる可能性もあるのです。

そんなAIの技術は、今後も進歩していくことが予想されるため、データマイニングもさまざまな分野で活用されるようになるでしょう。どのような形でデータマイニングが行われ、ビジネスが加速していくのか、ますます期待が高まります。

 

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