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データ分析例

データサイエンスの活用事例まとめ|導入事例4選と必要な3つの準備

データサイエンス 活用事例

「データサイエンスはビジネスでどのように使われているの?」
「データサイエンスをビジネスに活用するための準備は必要?」

と気になりませんか。

データサイエンスとは、蓄積されたデータを使って問題を解決するために必要な情報を発見する学問のことで、最近はビジネスシーンでも需要が増えてきていて、データを分析し課題を解決する際に用いられます

データサイエンスの技術を活用することで、売上向上やコストカット、業務の自動化などが行えます。

そこで、本記事では、

  • データサイエンスでできること
  • データサイエンスの活用例
  • データサイエンスを活用するために必要な準備

などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

そもそもデータサイエンスとは

データサイエンスとは、蓄積されたデータを使って問題を解決するために必要な情報を発見する学問のことです。

統計学やデータマイニング、機械学習、予測分析などの技術を用いて、今まで分からなかった情報を見つけ出せます。

例えば企業(ビジネスシーン)でのデータサイエンスの活用は、以下のような流れで行われます。

PPDACサイクルの説明

※参考:PPDACサイクルとは?|総務省統計局

上図の流れは「PPDACサイクル」と呼ばれ、一般的にデータ分析の流れとして知られています。

  • P(Problem):問題や課題の把握
  • P(Plan):仮説や計画の立案
  • D(Data):データの収集
  • A(Analysis):データの分析
  • C(Conclusion):分析結果から結論を導く

以上の流れを行うことで、適切にデータサイエンスを活用できるのです。

データサイエンスを活用できれば、企業にとって有益な情報を見つけ出せます

そのため、多くの企業はデータを集めてデータサイエンスを活用しようとしているのです。

データサイエンスでできること

データサイエンスでできることのアイキャッチ画像

データサイエンスはデータから有益な情報を発見できる学問であるため、見つけ出した有益な情報をもとにビジネスの意思決定も支援できます

そのため、ビジネスシーンでは需要が高く、データサイエンスの技術を用いることで以下のようなことができます。

  • 売上を向上・改善できる
  • コストを削減できる
  • 業務の自動化ができる

それぞれ詳しく説明していきます。

売上を向上・改善できる

まず1つ目に、データサイエンスを活用することで売上を向上・改善できます

理由は、データサイエンスで用いられる手法には顧客の分類需要予測など、売上を上げるために必須な分析手法が多くあるためです。

例えば、市場や顧客のデータを分析することで自社の顧客特性を把握でき、そこから「今なにが売れるのか/売れないのか」「どうしたらリピート率が高まるか」などを導きだせるからです。

データから顧客特性を把握する図

データから顧客特性を把握することで、より販促対象を絞って売上を向上させられ、データサイエンスを活用することでより効率的なアクションプランを立てられるのです。

「売上を上げるための分析ってどうやるの?」とお悩みの方は、『売上分析とは?未来の戦略を練るための方法3選』の記事をご参照ください。

コストを削減できる

そして、データサイエンスではデータをもとに無駄が生じている部分を見つけ出すことで、効率的に無駄なコストを抑えることもできます。

なぜなら、需要の予測や人員配置の最適化などでデータサイエンスの技術を活用できるからです。

例えば、以下のような業務でデータサイエンスを活用して、コストを削減できます。

  • コールセンターの人員配置の最適化
  • 機械のメンテナンス計画
  • 商品の在庫管理

人員配置の最適化や機械のメンテナンスは、これまでのデータからリスクを数値化し計画を立てることで、無駄な人員を割かなくて良くなるのです。

また、在庫管理も自社の商品の需要をデータから把握しておくことで、無駄な在庫を減らせます。

需要予測で無駄なコストを減らしたいという方は、『需要予測とは?使える場面や予測の手法・注意点を徹底解説!』の記事をご参照ください。

また、人員配置の最適化で困っている方は、『コールセンターの最適な人員配置は?予算内で成果を出すための方法3選』の記事を参考にすることをおすすめします。

業務の自動化ができる

そしてさらに、データサイエンスの技術を活用した業務の自動化も多く行われています。

なぜなら、業務を自動化することで人件費の削減や効率の向上の効果が見込め、企業にとって大きなコスト削減につながるからです。

身近な例だと以下のような場面で利用されています。

  • お掃除ロボット
  • お問い合わせのチャットボット
  • キャッチコピーなどの提案

人でなくともできることが、業務の自動化の対象となることが多いです。

また、生成系AIの登場によって、キャッチコピーを考える作業で人のサポートをするケースも増えてきました。

このように、人がしなくてもよい業務の自動化やサポートにも、データサイエンスの技術が活用できるのです。

かっこのデータサイエンス公式

業界別データサイエンスの活用例

データサイエンスの活用例のアイキャッチ画像

ここまで、データサイエンスでできることを解説してきました。

データサイエンスにはできないことはほとんど無く、目的に対してきちんと活用できれば課題を解決させることができるのです。

ここでは例として、以下5つの業界のデータサイエンス活用例を紹介します。

  • 【活用例1】メーカー業界
  • 【活用例2】物流業界
  • 【活用例3】EC・小売業界
  • 【活用例4】金融業界
  • 【活用例5】教育(学習塾)業界

これらの業界はあくまで例であるため、他の業界が活用できないということではないので注意してください。

それぞれ解説していきます。

活用例1. メーカー業界

メーカー業界では、データサイエンスの技術を用いて製品の品質管理や在庫管理の最適化が行われています。

今までは人が行っていた作業を自動化することで、精度の向上やコスト削減に繋がるのです。

メーカー業界では、データサイエンスを活用することで以下のような効果が見込めます。

  • 不良品の自動検知による生産効率の向上
  • 需要予測による無駄な在庫や機会損失の減少

製造ラインにカメラやセンサを設置して異常を検知させることで、製品の不良品チェックを高精度かつ自動で行えます。

(一文入れる)

また、需要予測によって在庫のリスク管理ができるようになるため、無駄なコストをより減らせます。

「需要予測がやりたいけど、やり方が分からない…」とお悩みの事業者の方は、『需要予測とは?使える場面や予測の手法・注意点を徹底解説!』の記事をご参照ください。

このように、メーカーではデータサイエンスが活用できる場面が多くありますので、ぜひ導入の参考にしてください。

活用例2. 物流業界

物流業界でも、データサイエンスが配送効率の向上のために活用されています。

物流業界では人員不足や燃料コストの増加があるため、より最適で早い配送ルートを算出することが重要です。

データサイエンスを活用することで、GPSデータや交通状況を分析して最適な配送ルートを算出でき、配送時間の短縮と燃料コストの削減ができます。

また、「2024年問題」が直近の課題である物流業界は、早急にデータサイエンスの活用を進めることをおすすめします。

活用例3. EC・小売業界

EC及び小売業界では、顧客の購買データや行動データを取りやすいです。

ECや小売は顧客が行動することで自動的にデータが溜まるので、データサイエンスが活用しやすい業界になります。

例えばEC業界では、以下のようなことにデータサイエンスが活用できます。

  • 顧客に合わせたキャンペーン活動
  • 在庫管理の最適化
  • おすすめ商品の推薦
  • 不正な取引の検知

ECや小売では、キャンペーンや商品を顧客に合わせて変えられ、在庫管理でもデータサイエンスの技術が活用されます。

また、不正な取引(転売など)が行われないように検知するようなリスク管理にも用いられるのです。

EC・小売業界はデータが蓄積しやすい業界ですので、データサイエンスを積極的に導入していきましょう。

活用例4. 金融業界

金融業界では、リスク管理の面でデータサイエンスが活用されることが多いです。

金融業界でも取引データが日々蓄積されているため、データサイエンスの活用が効果的に働きます。

例えば、以下のようなリスク管理にデータサイエンスが活用されています。

  • 個々の顧客や企業の信用リスクの評価
  • 不正な取引の検知

また、リスク管理以外にも、自動で取引を行うアルゴリズムの開発にもデータサイエンスの技術が用いられます。

市場の変化に素早く対応するためには、データサイエンスによる自動化が不可欠であることから、早めの導入をおすすめします。

活用例5. 教育(学習塾)業界

教育業界(主に学習塾)でも積極的にデータサイエンスが活用されてきています。

今までは、塾講師の勘や経験で生徒ごとに学習をサポートしていましたが、データサイエンスが導入されて現在は大きく変化しています。

例えば、以下のような場面でデータサイエンスが活用されてきています。

  • 生徒に合わせた学習の支援
  • 生徒の情報から導き出した最適なキャリアサポートの実施

学習塾などでは、生徒の学習状況をオンライン教材の進捗で把握し、生徒1人1人に合わせた学習を実現しています。

学校でも生徒1人1人にタブレット端末が用意されるなど、教育業界におけるDXが進められています。(※参考:GIGAスクール構想の実現について|文部科学省

以上の活用例からも分かるように、データサイエンスの技術は業界を問わず、ビジネスの様々な場面で活用されています。

とはいえ、活用する場合には以下のようなことを意識しておくことが必要です。

  • データの質
  • 分析の正確性
  • 適切なビジネス戦略の実装

ただ活用するのではなく、適切な場面で活用することでデータサイエンスの効果が初めて出るのです。

以下では、導入のイメージが湧くように、かっこのデータサイエンスが導入された活用事例をご紹介します。

「かっこのデータサイエンス」導入事例4選

かっこのデータサイエンスが導入された活用事例のアイキャッチ画像

ここからは「かっこのデータサイエンス」の導入事例4つを紹介します。

  • 株式会社デザインフィル様
  • 株式会社NEWSY様
  • 株式会社アーバンリサーチ様
  • 株式会社ストライプインターナショナル様

それぞれの企業様が別々の課題を持っていて、データを用いて解決するためにかっこのデータサイエンスの導入をご決断していただきました。

どのような流れでデータサイエンスの活用を進めるのかを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

かっこのデータサイエンス公式

【事例1】株式会社デザインフィル様|メーカー業界

株式会社デザインフィル様は、デザインを通じて生活を楽しくするインスピレーションを提供し、人々のコミュニケーションを豊かにすることを理念としています。

メーカー業界の企業様であることから、需要予測や在庫管理でかっこのデータサイエンスを導入していただきました。

導入の背景から効果まで、以下でご紹介します。

  • 導入の背景(課題・ニーズ)

かっこのデータサイエンスの導入のきっかけは、ライフスタイルデザイン事業のひとつ「ミドリ」におけるベテラン社員の定年退職であったそうです。

ベテラン社員の方が経験やノウハウをもとに需要予測をして、生産指示を出していましたため、最適だったかどうかが明確でないのが課題だと仰っていました。

そこで、現状の把握や需要予測のロジックを決定することに、かっこのデータサイエンスが導入されることになったのです。

  • データ分析した内容

まず、ばらばらに保管されていた需要予測に必要なデータをまとめ、月次で需要予測を行い、実際の結果と照らし合わせる作業から始まりました。

結果、1年ほどかけてじっくり準備をして、2020年7月より「需要予測システム」として運用を開始されました。

需要予測から最適な生産量を決めなくてはなりませんが、以下が仕組み化を行う上で難しい点でした。

  • リードタイム(発注から納品までにかかる時間)がある
  • 各商品でリードタイムが異なる
  • 日々の販売量が不確実である
  • 次年度に持ち越せない商品は売り切らなければならない

以上の課題点をすべて考慮して生産計画を決めるのは、人の手では不可能に近くなります。

しかし、データサイエンスの手法を用いれば、需要量を予測しつつリードタイムを加味して生産量を決定できるのです。

また、今回の場合は、ベテランの方がどのようなプロセスで在庫管理を行っているかのヒアリングも丁寧に行いました。

かっこのデータサイエンスでは、ヒアリングを重ねることで一緒に改善を目指し、自走できるようサポートさせていただきます。

  • 導入の効果

導入の効果としては、以下のようなことが挙げられます。

  • 生産数に対して過不足が起こった時、原因追及が素早くなった
  • データを根拠にした意思決定ができるようになった
  • 経験値から決定してた生産量・余剰量が見える化された
  • 欠品額を4割削減できた
  • データサイエンス部の新設

データサイエンスを導入するだけでも、以上の効果が得られるのです。

データサイエンスによる仕組み化だけでなく、企業様自身がデータ活用に対して前向きになれます。

同じような課題点でお悩みの事業者の方は、かっこのデータサイエンスにご相談ください。

※参考:かっこのデータサイエンス導入事例「株式会社デザインフィル様」

【事例2】株式会社NEWSY様|メディア業界

株式会社NEWSY様が提供する調査系ニュースメディア「しらべぇ」は、月間3,710万PVを誇る人気メディアです。

人気記事の数々から、PVに貢献するタイトルの表現や、ことばを解析して、より読者の心を掴むコンテンツ制作を実現させようという試みが成果をあげています。

記事にどんなタイトルをつければ良いかを判断するためのデータ分析で、かっこのデータサイエンスを導入していただきました。

導入の背景から効果まで、以下でご紹介します。

  • 導入の背景(課題・ニーズ)

いろんなメディアを表面的に真似ていくことができるけどデータによる検証がしたいということが、かっこのデータサイエンスの導入のきっかけです。

メディア勤務歴のない社員や経験の浅いライターも多かったそうで、データによる検証を必要とされていました。

今回は、ニュースにどんなタイトルをつければ良いかをデータで判断することを目的に分析が進められました。

  • データ分析した内容

分析ではPV率を指標とし、タイトルのキーワードや表現、構成を数字として評価していきました。

タイトルの分析には自然言語処理(言語に対して分析するもの)を用いて、名詞・形容詞などの各品詞に分解して、PV率との関連性を調査しました。

結果、PV率に影響するタイトルのキーワードや表現、構成が存在することが示せ、どのような表現をすればよいかを明らかにできました。

  • 導入の効果

導入の効果としては、以下のようなことが挙げられます。

  • 一般論ではなく、データとして詳細な情報を得られた
  • PV率に意外なものが影響していると判明した

以上のような効果があったことで、クリエイティブな記事を作る際の判断材料として利用していただいております。

何かクリエイティブなものを作る際に、判断材料としてデータがあることで、より良いものに昇華させられるのです。

※参考:かっこのデータサイエンス導入事例「株式会社NEWSY様」

【事例3】株式会社アーバンリサーチ様|EC・小売業界

株式会社アーバンリサーチ様は、EC展開もいち早く行い、実店舗でもこれまでのアパレル業界になかった新たな取り組みで注目を集めている企業様です。

顧客の離脱率の改善やアクティブ会員を増やすような顧客分析でかっこのデータサイエンスを導入していただきました。

導入の背景から効果まで、以下でご紹介します。

  • 導入の背景(課題・ニーズ)

かっこのデータサイエンスの導入のきっかけは、離脱率の改善や、会員をいかにアクティブにするかが課題であったことです。

キャンペーンで買ってくれたけど次に繋がりにくい顧客などがいることが課題点であると仰っていました。

そこで、リアル店舗とEC店舗の両方のデータを使って顧客分析を行いました。

  • データ分析した内容

まず、個人情報を除いた顧客情報と、リアル店舗とEC全てを対象としたあらゆる購買データをもとに、顧客属性やブランド、購入頻度や値引き率などでクラスタリングを行いました。

クラスタリングとは顧客をグループ分けすることであり、アーバンリサーチ様の場合は非常にユニークな結果となりました。

例えば、クラスタリングによって以下のようなことを分析可能です。

  • 自社の顧客層の特定
  • 各ブランドの年齢層の把握
  • 値引きの効果の把握

アーバンリサーチ様にデータ分析結果を報告したところ、想定していたものと乖離があることに気づけたと仰ってくださりました。

  • 導入の効果

導入の効果としては、以下のようなことが挙げられます。

  • 各顧客グループの特徴の把握
  • 購入する可能性の見える化
  • 商品に加えて顧客視点の分析の追加

導入の結果、商品中心であった考え方を顧客視点の考えも追加して考えられるようになったと仰っていらっしゃいました。

データ分析の結果を伝えた後、アーバンリサーチ様はすぐに売上を伸ばしていることからもデータ分析の効果があったことは明らかです。

「顧客分析はできない…」でお悩みの事業者の方は、かっこのデータサイエンスにご相談ください。

※参考:かっこのデータサイエンス導入事例「株式会社アーバンリサーチ様」

【事例4】株式会社ストライプインターナショナル様|EC・小売業界

株式会社ストライプインターナショナル様は、有料会員数3万人、アプリダウンロード数は100万件を突破するファッションサブスクリプションサービス「メチャカリ」を運営されています。

ストライプインターナショナル様では、キャンペーンや施策におけるシミュレーションにかっこのデータサイエンスを導入していただきました。

導入の背景から効果まで、以下でご紹介します。

  • 導入の背景(課題・ニーズ)

弊社の別事業である不正検知事業の方と接点があり、アパレル業界の実績があると知ってくださっていたことが、かっこのデータサイエンスを導入いただいたきっかけです。

どういった行動を取った顧客が継続してくれるのかを分析する必要があったと仰られており、その課題を解決するために導入いただきました。

以下でデータ分析の内容について説明していきます。

  • データ分析した内容

まず、新規事業であるため、売上に直結する要素をKPIとすることの検討から始まりました。

特に、「メチャカリ」はサブスク型のサービスであることから、売上を最大化させるためにCLTV(顧客生涯価値)の要素分解を行ったのです。

そして、CLTVを顧客単位の売上 × 継続期間に分解してそれぞれをKPIをすることで、施策の事前分析を行えるようにしました。

一般にCLTV(顧客生涯価値)はLTVと呼ばれ、同じ意味で用いられます。お店や会社がお客さん一人からどれくらいのお金をもらえるかの価値だと捉えてください。
  • 導入の効果

導入の効果は、「キャンペーンが有効かどうかデータで判断できるようになった」ことが挙げられます。

かっことはまだ取り組み中であり、今後は商品や在庫量の最適化などの分析にも携わらせていただく予定です。

このように、事業やキャンペーンの効果を事前に予測することもデータサイエンスによって行えます。

※参考:かっこのデータサイエンス導入事例「株式会社ストライプインターナショナル様」

以上が「かっこのデータサイエンス」を実際に導入・活用した企業の事例になります。

今回紹介しているのは、事例として紹介する許可を得られた一部の企業様で、他にも多数の実績があります。

また、ここで紹介している企業様の事例以外にもデータサイエンスは活用できるので以下を参考にしてみてください。

かっこのデータサイエンス公式

他にも活用可能な事例を紹介

先ほど、データサイエンスに活用できない業界はないと述べたように、どんな業界であってもデータサイエンスを活用することができます。

例えば、以下のようなことで悩んでいる場合もデータサイエンスを使って課題を解決させられます。

  • コールセンターなどの人員配置の最適化
  • サブスクリプションサービスのKPI設計
  • 貴社の顧客の分析
  • ECサイトの事業戦略の支援
  • 労働環境の改善 etc.

これら以外の課題をお持ちの事業者様も、ぜひ一度『かっこのデータサイエンス』にお問い合わせください。

かっこのデータサイエンスでのデータ分析業務のフロー

※参考:かっこのデータサイエンス|かっこ株式会社

今なら、課題の洗い出しから、解決に向けたアプローチの提案まで無料で実施しています

お気軽にかっこのデータサイエンティストにご相談ください。

かっこのデータサイエンス公式

【実際に聞いてみた】データサイエンスを活用するために必要な3つの準備

【実際に聞いてみた】データサイエンスを活用するために必要な3つの準備のアイキャッチ画像

ここまでデータサイエンスの活用事例を紹介してきましたが、そもそもデータサイエンスを使って自社の課題解決をするには”必要な準備”があります。

今回、実際にかっこ株式会社のデータサイエンティストに「どんな準備があればいいのか」を聞いてみて、以下3つが必要だということが分かったので参考にしてみてください。

  • データサイエンスを活用する目的を設定する
  • 目的を設定した背景や原因の整理をしておく
  • 目的を解決できるデータを用意する

簡単にまとめると、目的を持ち、原因の整理を進めて、分析できるデータを集めておくことが必要ということです。

冒頭で説明したPPDACサイクルの「P(問題)」や「D(Data)」を事前に準備していると、スムーズにデータサイエンスを活用できるのです。

それぞれの準備物がなぜ必要なのか、少し詳しく説明します。

データサイエンスを活用する目的を設定する

まず1つ目に、データサイエンスを効率的に活用するためには明確な目的を設定しておくことが重要とのことでした。

目的が明確でないとどのようなデータを分析すべきか、またその分析結果をどのように活用すべきかが不明確になってしまいます。

例えば、データサイエンスを活用するために以下のような目的を設定すると良いでしょう。

  • 顧客のリピート率を上げたい
  • 在庫を最適な量に保ちたい
  • 効果的なプロモーションをしたい

以上に挙げた目標は一部であり、企業によって設定すべき目的は異なります。

目的が具体的であればあるほど、データ分析が効率的に行えるので、事前に設定しておくことをおすすめします。

目的を設定した背景や原因の整理をしておく

2つ目に、データサイエンスを活用する目的を設定するだけでなく目的の背景や原因を整理しておくことも必要になります。

目的を設定した背景が整理されていなければ、解決すべき問題を把握するのに時間がかかってしまうためです。

例えば、「在庫を最適な量に保ちたい」目的である場合は、以下のような背景が考えられます。

  • 売り切れになることが増えてきて、お問い合わせが増えた
  • 在庫が多くなって、無駄なコストが増えてきた

目的は同じですが、背景が違うだけで、データ分析の方向性や分析結果の使い方が大きく変わってきます。

目的を設定した背景を整理しておくだけでデータ分析の効率が大きく変わりますので、できるだけ背景を明確にしておきましょう。

目的を解決できるデータを用意する

最後は、データサイエンスを活用するためにデータの準備が必要です。

データサイエンスは、データがあって初めて分析を始めることができるので、これは最重要といえます。

さらに、データをただ準備しておくのではなく、目的を解決できるデータを用意することです。

例えば、「顧客のリピート率を上げたい」という目的の場合は、以下のようなデータが必要になります。

  • 顧客の年齢などの顧客情報
  • 顧客の購入履歴

分析に必要なデータがないと、データサイエンスの活用はできなくなってしまうので活用する際にはデータがあるかを確認しましょう

以上が実際にかっこのデータサイエンティストに聞いて分かった、データサイエンスを活用するために必要な3つの準備です。

もし「このデータって役に立つかな?」「そもそもデータってどうやって集めるの?」とお悩みであれば、ぜひ一度「かっこのデータサイエンス」に相談してください。

かっこのデータサイエンス公式

まとめ

データサイエンスとは、蓄積されたデータを使って問題を解決するために必要な情報を発見する学問のことで、最近はビジネスシーンでもよく活用されています。

データサイエンス=データ分析をすること、という認識を持っている方も多く、データから課題解決をしたいと思っている人も増えてきています。

実際にビジネスの世界ではデータサイエンスは以下のようなことに活用されています。

  • 売上を向上・改善する
  • コストを削減する
  • 業務の自動化をする

この3つはビジネスで大きな課題になるため、データサイエンスの活用が急速に拡大しているのです。

本記事では、代表例として5つの業界を例に紹介しました。

  • 【活用例1】メーカー業界
  • 【活用例2】物流業界
  • 【活用例3】EC・小売業界
  • 【活用例4】金融業界
  • 【活用例5】教育(学習塾)業界

以上に挙げた業界以外でも、データさえあればデータサイエンスを活用できます。

かっこのデータサイエンスはさまざまな業界のデータ分析を行っています。

本記事では、4つの企業様の導入事例を紹介しました。

  1. 株式会社デザインフィル様
  2. 株式会社NEWSY様
  3. 株式会社アーバンリサーチ様
  4. 株式会社ストライプインターナショナル様

データサイエンスを活用するイメージを明確にしたい方は、ぜひ参考にしてください。

また、弊社のデータサイエンティストにデータサイエンスの活用で事前に必要な準備についても調査しました。

  • データサイエンスを活用する目的を設定する
  • 目的を設定した背景や原因の整理をしておく
  • 目的が解決できるデータを用意する

以上の準備ができているかどうかでデータサイエンスを活用できるか判断することをおすすめします。

もし、「データサイエンスを活用したいけど、専門的な社員がいない…」「データサイエンスを自社で活用できるか不安…」とお悩みの方は、『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。

今なら無料で、課題の洗い出しから、解決に向けたアプローチの提案まで行っております。

かっこのデータサイエンスでのデータ分析業務のフロー

※参考:かっこのデータサイエンス|かっこ株式会社

詳細は以下のバナーをクリックの上、ページをご参照ください。

かっこのデータサイエンス公式

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