ビッグデータを分析する手法6選｜解析に使えるツール・サービスとは？
ビッグデータを収集したものの、「どのように分析すればよいかわからない」と悩む企業は少なくありません。
データを有効活用するには、適切な分析手法を選び、目的に沿って結果を読み解くことが重要です。
本記事では、ビッグデータを分析することで何ができるのかをはじめ、代表的な6つの分析手法をわかりやすく解説します。さらに、分析に使えるツールや外部サービスの活用方法、成功のポイントについても紹介。
ビッグデータの活用を本格的に進めたい方に役立つ実践的な内容です。
ビッグデータを分析することで何ができる？
ビッグデータを分析することで、企業は従来の勘や経験に頼った経営から脱却し、データに基づく意思決定（データドリブン経営）を実現できます。
顧客の購買履歴やアクセスログ、IoT機器から得られる膨大なデータを分析すれば、行動パターンや潜在的なニーズを把握でき、商品企画やマーケティング施策に活かすことが可能です。また、製造業では稼働データをもとにした品質管理や故障予測、小売業では需要予測や在庫最適化にも応用されています。
ビッグデータを正しく分析すれば、業務改善から新規事業開発まで、ビジネス成長を加速させる強力な武器になります。
ビッグデータと普通のデータの違い
ビッグデータと一般的なデータの違いは、主に「量・速度・多様性」にあります。
従来のデータは、売上や顧客情報など社内システムで管理できる範囲でしたが、ビッグデータはSNS投稿、位置情報、センサーデータなど膨大かつ多様な形式の情報を含みます。これらはリアルタイムで生成されるため、従来の分析手法では処理が追いつきません。つまり、ビッグデータは「規模が大きいだけでなく、更新速度が速く、構造が複雑」という特徴を持ちます。
分析には専用のツールや解析システムを活用することが不可欠です。
ビッグデータを収集する方法については、以下の記事で詳しく紹介しています。
ビッグデータの収集方法とは？Webスクレイピングによるメリットを紹介
ビッグデータの分析手法6選
ビッグデータを効果的に活用するためには、目的に応じた適切な分析手法を選ぶことが重要です。単純な集計から機械学習を活用した高度な解析まで、多様なアプローチがあります。
代表的なビッグデータの分析手法として、以下の6つが挙げられます。
- クロス集計
- 回帰分析
- クラスター分析
- アソシエーション分析
- 決定木分析
- 主成分分析
一つずつ、詳しくみていきましょう。
クロス集計
クロス集計は、2つ以上の項目を掛け合わせて関係性を明らかにする基本的な分析手法です。
例えば、「年代×購買商品」「エリア×販売数」といった形でデータを整理し、顧客層や地域ごとの傾向を把握できます。シンプルながら、マーケティングや顧客分析など幅広い分野で活用され、ビッグデータ分析の第一歩として最適です。
回帰分析
回帰分析は、数値データの間にある相関関係を明らかにし、将来の結果を予測する手法です。
例えば、「広告費と売上の関係」や「温度と商品の販売数」といったデータをもとに、変数間の影響度を数値化します。ビッグデータに適用することで、需要予測や価格設定など、経営判断の精度を高めることができます。
クラスター分析
クラスター分析は、類似した特徴を持つデータをグループに分類する分析手法です。
顧客の購買履歴や属性情報をもとにセグメントを作成し、それぞれのグループに最適な施策を立案する際に有効です。特にマーケティング分野では「ターゲットの明確化」に欠かせない手法として広く活用されています。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、データ間の「同時に発生する関係性」を見つけ出す手法です。
代表例として「Aを購入した人はBも購入する」といった購買傾向の抽出が挙げられます。これにより、クロスセル（関連商品の提案）や店舗レイアウトの最適化など、販売戦略の強化につなげることが可能です。
決定木分析
決定木分析は、条件をツリー状に分岐させながら結果を分類・予測する手法です。視覚的に理解しやすく、要因ごとの影響を明確に把握できるのが特徴です。
例えば「購入する／しない」「解約する／しない」といった二分岐の分類に強く、顧客行動予測やリスク分析に活用されています。
主成分分析
主成分分析は、多くの変数を持つデータを少数の代表的な要素に集約して、全体の傾向を把握するための手法です。
大量の指標を扱うビッグデータでは、情報を整理して可視化するのに有効です。マーケティングや品質管理など、複雑なデータの特徴をシンプルに捉えたい場面で用いられます。
ビッグデータの分析結果を実際に活用して成果をあげた企業の事例は、以下の記事で紹介しています。
ビッグデータの活用法を5社の事例で紹介！収集・解析を依頼できるサービスは？
ビッグデータ分析を行うツール・方法
ビッグデータ分析を進めるには、目的やスキル、データ量に応じて適切なツールや手法を選ぶことが重要です。代表的な選択肢としては、身近な分析ツールからプログラミング言語、専用ソフトウェア、さらには外部サービスの活用まで幅広い方法があります。
以下では、それぞれの特徴を紹介します。
Microsoft Excel
Excelは最も手軽に始められるデータ分析ツールです。
ピボットテーブルや関数を使えば、大量のデータを整理・集計し、クロス集計やグラフ化も簡単に行えます。ビッグデータ全体を扱うには限界がありますが、サンプルデータの分析や仮説検証の初期段階には有効です。
また、Power QueryやPower Pivotなどの拡張機能を使えば、外部データ連携やより高度な可視化も実現できます。
試験的に、ビッグデータのうち一部のデータ分析を実施したいという場合はおすすめの方法です。
Python
Pythonは、機械学習やデータ分析に特化したライブラリが豊富なプログラミング言語です。
ライブラリを駆使することで、データ処理からデータの可視化、分析モデルの構築をすることができます。
大量データを高速に処理できるため、ビッグデータ分析に非常に適しています。自動化スクリプトを組むことで、日常的なデータ解析業務を効率化することも可能です。
ただし、分析システムの構築には専門的なプログラミングスキルが必要となります。
ビッグデータ分析専用ツール
近年では、専門知識がなくても高度な分析を行えるビッグデータ専用ツール「BI（Business Intelligence）ツール」が多数登場しています。
代表的なものに「Tableau」「Google BigQuery」「Amazon QuickSight」などがあり、クラウド上で大量のデータを処理・可視化できます。
これらのツールは直感的な操作性を持ち、チーム全体でリアルタイムにデータを共有・分析できる点が特徴です。
これらのツールは、費用はかかりますが導入すればすぐに利用できるという点がメリットです。ただし、自社のサービス向けにカスタマイズされているわけではないので、使い勝手が悪いと逆に工数が増えてしまうといったデメリットもあります。
外部サービスへの委託
自社の業務・サービスに特化した分析システムが必要な場合や、一般的なツールよりも精度の高い分析を行いたい場合は、外部サービスへの委託が有効です。
データの整形から分析モデルの設計、結果の可視化までを一貫して任せることができます。特に、専門性が高く精度が求められるデータ解析を行いたい場合には、実績のあるシステム開発会社に依頼することで安全かつ効率的に成果を得られます。シルク・ラボラトリのような専門企業では、目的に応じた最適な分析環境を構築可能です。
ビッグデータの分析を成功させるポイント
ビッグデータ分析は、単に大量のデータを集めて処理するだけでは成果につながりません。明確な目的設定やデータの品質管理、適切な運用体制が必要となります。
ここでは、分析を成功に導くための3つの重要なポイントを紹介します。
ビッグデータを活用する目的を明確にする
分析を始める前に、「どの課題を解決したいのか」「どんな成果を得たいのか」を明確にすることが重要です。
目的が曖昧なままでは、どのデータを集め、どの分析手法を使えばよいか判断できず、効果的な結果を得られません。たとえば「顧客離脱の原因を分析したい」や「需要予測の精度を上げたい」といった具体的なゴールを設定することで、分析の方向性が定まり、施策への落とし込みもしやすくなります。
データのクレンジングを実施する
ビッグデータには重複や欠損、誤記などのノイズが含まれることが多く、そのまま分析すると結果の信頼性が低下します。分析前にデータの整備（クレンジング）を行い、不要な情報を除去・補正することが重要です。
特に異なるシステムから収集したデータを統合する場合は、形式や単位の統一も欠かせません。クレンジングによってデータの品質を高めることで、より正確で再現性の高い分析結果が得られます。
データの表示や保管方法にも留意する
分析結果を有効に活用するには、データの可視化と保管にも工夫が必要です。
グラフやダッシュボードで直感的に理解できる形にすれば、経営層や現場担当者の意思決定がスムーズになります。また、データを安全に保管・共有する仕組みを整えることも重要です。クラウド環境を活用することで、セキュリティを確保しながらリアルタイムでアクセスできる体制を構築できます。
ビッグデータの収集から解析までお任せできるサービスは？
ビッグデータの分析を成功させるには、データの収集・整理から解析・可視化までを一貫して行える仕組みが欠かせません。しかし、社内に専門人材やシステムがない場合、すべてを自社で対応するのは現実的ではないでしょう。
こうした場合は、経験と実績を持つ外部サービスを活用するのが効果的です。特にAIやIoT、画像解析などの先進技術を取り入れたサービスを選ぶことで、より精度の高いデータ活用が実現できます。
シルク・ラボラトリの「ビッグデータ解析」
シルク・ラボラトリの「ビッグデータ解析」は、データ収集から解析・可視化までを一貫して支援するサービスです。
企業の目的に合わせて、IoTデバイスやスクレイピングによるデータ取得から、AI・機械学習を活用した分析、ダッシュボードによる見える化までを実装可能です。また、データ活用をPoC（概念実証）からスタートさせたい企業にも柔軟に対応しており、ビッグデータを「使える情報」に変換する仕組みを構築します。
ビッグデータを解析するシステムの必要性は、ビジネスだけでなく、医療分野や農業分野、環境問題の解決など、様々な分野で高まっています。
シルク・ラボラトリは業界を問わず、分析の内製化やDX推進を目指す企業にとって最適なソリューションとなります。
まとめ
ビッグデータの分析は、企業の意思決定を支える重要な手段です。クロス集計や回帰分析などの基本手法から、AIを活用した高度な解析まで、目的に応じた方法を選ぶことで、顧客理解の深化や業務効率化、新規事業開発などにつなげることができます。しかし、分析を成功させるにはデータの整理・品質管理・可視化など多くの工程が必要です。
シルク・ラボラトリが提供するデータ解析技術を活用すれば、収集から分析・可視化までを一貫して任せられ、ビジネス課題の解決に直結するデータ活用を実現できます。
