データマイニングとは？定義や手法、目的や活用例をAI開発会社が解説

データマイニングとは、大量のデータの中から、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を見つけ出す技術の総称です。

本記事では、データマイニングの基本的な考え方をわかりやすく解説していきます。

データマイニングとはそもそもどんなものなのか、どんな手法があるのか、実際にどんな場面で役立つのか。こうした疑問に答えていくことで、データマイニングの全体像をつかんでいただければ幸いです。

OpenAIが展開するChat GPTの開発プロジェクト（日本語の強化学習）にも参画している合同会社ニューラルオプトの知見をもとに解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

データマイニングの定義を分かりやすく解説

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やパターンを見つけ出す作業のことです。

まずは概要を簡潔に解説していきましょう。

「データから有益な情報を取り出す」のが目的

データマイニングとは、膨大なデータの中から、ビジネスや研究に役立つ情報やパターンを見つけ出す作業のことを指します。

例えば、小売店がお客様の購買データを分析することで、「お客様がよく一緒に買う商品の組み合わせ」が見えてくるかもしれません。そうすれば、関連性の高い商品を近くに陳列するなど、売上アップにつながるヒントが得られます。

このように、一見ただの数字の羅列にすぎないデータから、隠れた法則性や関連性を掘り起こす。それがデータマイニングの役割だと言えるでしょう。

AIとは関連しつつも異なる概念である

データマイニングは、人工知能（AI）の一種だと思われがちです。確かにAIの中にはデータマイニング的な手法を用いるものもありますが、本質的には異なる概念だと理解しておくことが大切です。

データマイニングが主眼を置くのは、あくまで「データの中に潜む規則性の発見」です。

大量のデータを分析し、そこから法則やパターンを見出すことに注力します。得られた知見は、最終的に人間が判断し、ビジネスの意思決定に役立てることが多いでしょう。

一方、AIは「コンピュータに人間のような知的能力を持たせること」を目指す、より大きな枠組みの技術だと言えます。画像認識や自然言語処理など、データの分析だけでなく、推論や自律的な行動なども視野に入れています。

つまり、データマイニングは「何が起きているのか」を理解し可視化することに主眼がある。それに対し、AIは「起きていることをどう判断し、次にどう動くべきか」にまで踏み込む。そんな違いがあると言えます。

データマイニングの活用例

データマイニングは、過去のデータを分析することで、未来を高い精度で予測するのに役立ちます。つまり、大量のデータから規則性やパターンを見出し、それをもとに将来起こりうることを予測するのです。

具体的にはどのようなことができるのでしょうか。身近な例をいくつか見てみましょう。

なお、データマイニングの活用事例については以下の記事もご覧ください。

データマイニングの活用事例8選！AI開発会社が業界別活用例も紹介

ECの「あなたへのおすすめ」機能

ネットショッピングをしていると、「この商品を見た人は、こんな商品も買っています」といった具合に、おすすめの商品が表示されることがあります。

これは、多くの利用者の購買履歴を分析した結果です。

大まかには、「ある商品Aを買った人がよく商品Bも一緒に買っている」というパターンが見つかれば、商品Aを見ている人に商品Bをおすすめするという仕組みです。

利用者にとっては、自分が興味を持ちそうな商品を教えてもらえるので便利。ECサイト側にとっても、おすすめが的確だと売上アップにつながります。

クレジットカードの不正利用検知

最近のクレジットカードには、データマイニングを活用した不正利用検知システムが備わっています。

普段は国内でしか使わないのに突然海外で使われた、いつもは数万円程度の買い物しかしないのに急に高額の決済があった。

そういった利用者の行動パターンから逸脱した取引を検知し、システムが自動でカードの利用を止める、というフローはデータマイニングによるものです。

一人一人の行動パターンを学習し、「いつもと違う」を見抜く。これにより、不正利用による被害を未然に防ぐという仕組みになっています。

マーケティング施策の品質向上

企業がマーケティング戦略を立てる際、データマイニングの出番は多岐にわたります。

例えば顧客のセグメンテーション（グループ分け）。購買履歴や属性データから顧客を細かく分類し、グループごとに最適なアプローチを考えられます。

また、クロスセルやレコメンド（おすすめ）の精度を高めるのにも一役買います。

あの商品を買った人はこの商品も買いやすい、このサービスを使っている人はこのキャンペーンに反応しやすい…といった具合に、マーケティング施策のクオリティを上げていくことができます。

施策の結果を分析し、次の施策に反映するのもデータマイニングの重要な役割。PDCAサイクルを的確に回し、マーケティングを進化させ続けることが可能です。

需要・売上の予測

「この商品は今後どれだけ売れるだろうか」「この店舗の来月の売上はどのくらいになりそうか」などの需要・売上の予測を立てるのもデータマイニングの得意分野です。

過去の販売実績、天気や曜日といった外的要因、他商品との関連性、消費者の行動データなど、様々な角度からデータを分析。そこから見えてくる規則性をもとに、高い精度で需要や売上を予測することが可能です。

こうした予測は、発注や在庫管理、キャンペーンの計画などに役立ちます。無駄な在庫を減らし機会損失を防ぐ一方で、需要に合わせて対応を変えることができるようになるでしょう。

データマイニングの手法

データマイニングには様々な手法があり、分析の目的に応じて適切な手法を選ぶことが大切です。代表的な手法を見ていきましょう。

教師あり学習（分類・回帰など）

教師あり学習は、「正解」となるデータを機械に与えて学習させる手法。

つまり、過去のデータとその結果（正解）を使って、機械にデータとその答えの関係性を学ばせるというフローです。未知のデータについても正解を予測できるようになります。

教師あり学習の代表例が、回帰分析です。過去の売上データとその要因（広告費、来客数など）を学習させることで、未来の売上を予測するのに役立ちます。病院での在院日数の予測などにも利用されています。

また、決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォレストなどの手法は、データを特定のカテゴリに分類するのに威力を発揮します。

例えば、ある顧客が解約しそうかどうかを予測したり（顧客離脱予測）、クレジットカードの不正利用を検知したりする際に用いられます。

教師なし学習（クラスタリングなど）

一方、教師なし学習は、「正解」を与えずにデータの特徴やパターンを見つけ出す手法。データを自由に分析させ、そこから興味深い関係性や構造を発見させるイメージです。

例えばクラスタリングは、似たような特徴を持つデータを自動的にグループ化する手法。

顧客の購買履歴や属性情報を分析し、似た傾向の顧客をまとめる（セグメンテーション）のによく使われます。ユーザーの趣味嗜好をグループ化するのにも役立ちます。

また、マーケットバスケット分析（アソシエーション分析）は、「一緒に買われやすい商品の組み合わせ」を見つけ出すのに用いられます。

スーパーの購買データを分析し、一緒に陳列すると売上が上がりそうな商品を発見できれば、売り場レイアウトやプロモーション戦略に反映できるという流れです。

このように、教師なし学習は「データの中に隠れた関係性を探る」ことに長けています。私たち人間では気づきにくい意外な関連性を、データの中から掘り起こすことが可能です。

異常検知（不良品や不正の感知など）

異常検知は、データの中から「いつもと違う、おかしな点」を見つけ出す手法です。不良品の検知や不正取引の発見などに役立てられます。

例えば製造ラインの稼働データを分析し、不具合につながる兆候を検知する。あるいは、クレジットカードの利用データから「普段は使わないのに、突然高額決済がなされた」といった不審な取引を発見する。そのような使い方ができます。

よく使われる手法としては、データの密度に着目するDBSCANなどの「密度ベース手法」や、統計学の知見を用いる「統計的手法」などがあります。

「普段とは違う、異常なデータ」を早期に見つけられれば、必然的に対応スピードも早くなります。

時系列解析（需要予測・在庫管理など）

時系列解析は、時間の流れに沿って変化するデータを分析・予測する手法。売上や在庫の変動、株価の推移など、時間軸に沿ったデータを扱うのに適しています。

例えば過去の販売データを分析し、季節や曜日、天気などの要因を加味して、これからの需要を予測する。そうすることで、適切な仕入れ量や在庫量を決められますし、品切れや在庫の余剰を防げます。

時系列解析では、データの「傾向」や「周期性」を捉えるのがポイント。長期的な売上の伸びや、季節ごとの需要の上下など、時間の流れの中で繰り返されるパターンを見極めることが可能です。

テキストマイニング（感情分析、ネガポジ判定など）

テキストマイニングは、文章（テキストデータ）を分析の対象とする手法です。ただ文章を読むだけでなく、言葉の使われ方や頻度から、テキストに潜む意味や感情を読み取ります。

例えばSNSの投稿を分析し、ある商品について「ポジティブな意見が多いのか、ネガティブな意見が多いのか」を判定する（ネガポジ判定）。

あるいは、コールセンターに寄せられた問い合わせ内容から、顧客の不満や要望を汲み取る（感情分析）。こういった使い方ができます。

テキストマイニングでは自然言語処理（NLP）という技術が用いられます。文章をコンピュータに理解させ、言葉に隠れた意味合いを数値化する。言葉を「見える化」することで、テキストデータから新たな知見を引き出せるようになります。

テキストマイニングについては、以下の記事もご覧ください。

テキストマイニングとは？できることや手法、導入をAI開発会社が解説

データマイニングを実施する流れ

データマイニングを成功させるには、しっかりとした計画と手順が欠かせません。目的を定め、データを集め、モデルを作り、運用する。そのプロセスを順を追って見ていきましょう。

1. 目的・課題を定義する

まずは「何のためにデータマイニングをするのか」をはっきりさせることから始めます。

例えば「顧客の離脱率を5%下げたい」「不正な取引をリアルタイムで検知したい」など、具体的なビジネス課題を設定するわけです。あわせて、その課題が達成できたかどうかを測る指標（KPI）も決めておきましょう。

例えるなら、旅に出る前に目的地を決めるようなもの。どこに行きたいのかが分かっていれば、そこに向かって最適なルートや交通手段が選べ交通費も調べられるようになります。

2. 全体のモデルを定義する

次は、目的に合ったデータ分析の手法を選ぶ段階です。

分類、回帰、クラスタリングなど、様々な手法の中から、課題解決に適したアルゴリズムを選択します。教師あり学習を行うなら、モデルを鍛えるための「トレーニングデータ」と、モデルの性能を評価するための「検証データ」の準備も必要です。

目的地が決まったら、そこに行くための交通手段を選ぶようなものです。電車、バス、飛行機、自動車など、どれが最適かは、目的地までの距離やスケジュール、予算などに応じて変わってきます。

3. データを収集・前処理する

モデルが決まったら、分析に必要なデータを集めます。社内の各種システムからデータを抽出したり、外部のデータソースを活用したりしながら、必要なデータを一か所に集約するなどの対応を行います。

ただし、集めたデータをそのまま分析に使えるとは限りません。データの中には欠損値や異常値があるかもしれないし、分析に適した形式になっていないことも多いでしょう。そこで、データのクリーニングや加工を行う必要があります。

データマイニングにおいては「分析に必要なデータを過不足なく集め、分析しやすい形に整える」ことが大切。綺麗に整頓された状態でモデルに投入することで、より正確な分析結果が期待できるようになります。

4. モデルの学習・改善を進める

データの準備ができたら、いよいよモデルの学習です。集めたデータを使ってアルゴリズムを鍛え、「データの背後にある法則」を学ばせていきます。

この際、モデルの性能を客観的に評価することが重要です。適合率、再現率、RMSEなどの指標を用いて、モデルが目的に合った予測や分類をできているかをチェックしていきます。

そして、モデルの性能に不十分な点があれば、改善を図っていきます。

5. 本番環境にて運用・モニタリングする

モデルが完成したら、いよいよ本番環境にモデルを組み込み実際の環境で活用していきます。

ただし、モデルの性能は環境の変化によって左右されるもの。需要の変動や、新たな種類のデータの登場など、様々な要因でモデルの予測精度が下がってしまうこともあります。

だからこそ、モデルの性能を継続的に監視することが大切です。

実際の運用データを使ってモデルの予測と現実の結果を比べ、ズレが大きくなってきていないかをチェックする。そして、必要に応じてモデルの再学習やアップデートを行う。

このサイクルを回し続けることで、モデルは環境の変化に順応し、常に高い性能を発揮し続けられます。

データマイニングを活用する鉄則

データマイニングは強力な武器になり得る一方で、うまく使いこなすにはいくつかの鉄則を押さえておく必要があります。

ここからは、データマイニングを成功に導くための4つの鉄則を見ていきましょう。

鉄則1. 目的に対して適切な手法・データを選ぶ

データマイニングの手法は十人十色。分類や回帰、クラスタリングなど、様々なアプローチがあります。

大切なのは、自分の目的に合った手法を選ぶこと。例えば、顧客をグループ分けしたいなら、クラスタリングが適しているでしょう。一方、売上を予測したいなら、回帰分析が良いかもしれません。

また、手法に合ったデータを用意することも重要 です。教師あり学習をするなら、正解ラベル付きのデータが必要不可欠。データの質や量が手法に見合っていなければ、いくら高度な分析をしても意味がありません。

鉄則2. 仮説ありきで運用する

「データを見れば、何か面白い相関が見つかるのでは？」そう考えて、闇雲にデータを眺めていても、本当に意味のある発見には出会えません。

なぜなら、偶然見つかった相関の多くは本当は因果関係がないのに、偶然データ上で相関が現れてしまう「疑似相関」と呼ばれるものであるためです。

例えば「ある国のチョコレート消費量と、ノーベル賞受賞者数には正の相関がある」などは有名な疑似相関の例です。

こういった偽りの相関に惑わされないためには、分析の前に仮説を立てることが大切。

「この仮説が正しいのであれば、こういう検証をすればこういう関係性が見つかるはず」という予測を立ててから、データに当たっていきましょう。

鉄則3. データ品質を担保する

データマイニングで最も重要な資源は、言うまでもなく「データ」です。

データの質が悪ければ、いくら高度な分析をしても得られる結果は信頼できないものになります。 “Garbage In, Garbage Out” 「ゴミを入れればゴミが出る」ということわざも。

だからこそ、分析の前にデータの品質をチェックし、必要なクレンジングを行うことが欠かせません。

具体的には、例えば以下のような点に気をつけましょう。

こうしたデータクレンジングを丁寧に行うことで、分析の精度と信頼性を高められます。

鉄則4. 組織体制を整備する

最後に忘れてはいけないのが「人」の要素 です。どんなに優れた分析手法やツールがあっても、それを使う人間の力量が伴わなければ、真価を発揮できません。

特に、データマイニングは複合的なスキルが求められる分野。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だけでなく、ITインフラを支える技術者、ビジネスの文脈でデータを読み解くドメインエキスパートなど、様々な人材の協働が欠かせません。

こうした多様な人材が力を合わせるための「場」を整えることが、データマイニングを組織の力にする鍵に。

データ活用のためのIT環境を整備し、部署間の連携を円滑にする仕組みを作る。さらに、社内に十分な人材がいない場合は、外部のパートナーやクラウドサービスを上手く活用することも大切でしょう。

データマイニングを検討すべきケース

データマイニングは、あらゆるビジネスにおいて大きな力を発揮する可能性を秘めています。しかし、どんな状況でデータマイニングが特に効果的なのでしょうか。

ここでは、データマイニングの導入を検討すべき4つのケースを見ていきましょう。

データは溜まっているが活用していない

まずは、「データはあるけど、十分に活用できていない」という状況です。

例えば、小売店であれば、POSシステムで日々大量の販売データが蓄積されているはず。製造業なら、IoTセンサーが設備の稼働状況を常に記録しているかもしれません。ECサイトなら、顧客の閲覧・購買履歴がログとして残っているでしょう。

しかし、多くの企業では、そのデータが活かしきれていません。もしデータが眠ったままなら、データマイニングに目を向ける良いタイミングです。

大量のデータこそ、マイニングの価値を最大限に引き出してくれるからです。データに内在する法則やパターンを掘り起こし、ビジネス戦略に活かす。データマイニングは、そのための武器となります。

顧客が多様化し従来の施策が効かなくなった

2つ目のケースは、「顧客層が広がり、画一的なアプローチではもはや通用しない」という状況です。

ビジネスが成長するにつれ、顧客の数は増え、そのニーズや特性も多様になっていきます。

年齢や性別、趣味嗜好、購買行動など、実にさまざまな顔を持つ顧客たち。そんな彼らに、一律の商品やサービス、キャンペーンを提供していては、満足度は高まりません。

機械学習の力を借りて大量の顧客データをセグメンテーションし、行動パターンを発見する。そうすることで、一人一人の顧客像が自動的に見えてくるようになります。

「この顧客にはこの商品を、このタイミングで表示する」などをカスタマイぜーションできるようになれば、売上に大きく貢献してくれることでしょう。

不正取引・不良品などリスクを管理したい

3つ目は、「ビジネスに潜むリスクを見つけ出し、未然に防ぎたい」という状況です。

例えば、金融機関であれば、不正な取引をいかに早期に発見するかが重要な課題。製造業なら、大量生産ラインから出る不良品を見逃さず、品質を保つことが求められます。

こうしたリスク管理は、ビジネスの規模が大きくなるほど難しくなります。取引やモノの流れが膨大になれば、人の目だけで不審な動きを見つけるのは至難の業。不正や異常を見落とせば、大きな損失につながりかねません。

データマイニングを行うことで、膨大なデータをリアルタイムに分析し普段とは異なるパターンを自動で検知し対処できるようになります。

例えば、クレジットカードの不正利用。データマイニングを活用すれば、ある顧客の利用パターンから大きく外れた取引が発生した瞬間を捉え、アラートを出せます。

製造ラインの品質管理なら、IoTセンサーの数値をリアルタイムに分析。正常範囲から逸脱した時点で異常を察知し、ラインを止められるでしょう。

在庫・オペレーションのコストを削減したい

最後は、「ムダを省いて、オペレーションをスリム化したい」というケースです。

例えば小売業では、売れ残りによる過剰在庫が利益を圧迫するのはよくある悩みの種。かといって品切れを恐れ、発注を絞るわけにもいきません。需要と在庫のバランスをいかに取るか。それは大きな経営課題と言えるでしょう。

また、サプライチェーンの最適化も重要なテーマです。原材料の調達から製造、流通、販売まで、モノや情報の流れをいかに効率化するか。その巧拙が、ビジネスの競争力を大きく左右します。

データマイニングは「将来何が起こるかをいち早く知ること」に強みを持つため、需要予測にせよサプライチェーンの最適化にせよ大きな武器となります。

データマイニングの活用・開発ならニューラルオプト

データマイニングの活用でお困りの方は、ニューラルオプトにご相談ください。弊社は、OpenAIが展開するChatGPTの強化学習プロジェクトにも携わっており、機械学習やデータ活用に高い専門性を有しています。

弊社はコンサルティング会社でもあるため、そもそもデータマイニングを行う必要があるのか、どのような課題解決を目指すのか、そうした大局観を持って、分析の目的や手法・体制づくりまで丁寧にアドバイスいたします。

まずはお気軽にご相談いただければ幸いです。

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