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データマイニングとは?手法・コツ・事例をわかりやすく解説!

2024.01.10更新

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この記事を書いた人

機電系専門ライター Div.長谷川

長谷川

FREE AID編集部 機電系専門ライター Div.
アナログ回路設計・営業を経験した後ライター&ディレクターとして独立。
電気電子・ITジャンルを得意とし、正確で分かりやすい情報の発信を行っています。

AIやビッグデータ関連の話題の中で、データマイニングという単語を聞いたことはあるでしょうか。特にデータサイエンティストを目指す方であれば、確実に内容を理解しておくべき言葉ですが、聞いたことがない方も多いはず。そこで今回はデータマイニングについて、具体的な意味や手法、コツなどを網羅的に解説していきます。専門知識を持ってなくても理解できる内容ですので、ぜひ最後まで読んでみてください。

データマイニングとは

データマイニングとは、大量のデータから何かしら有益な知見を発掘(マイニング)する活動全般を指す言葉です。なんとなく難しい言葉のように聞こえますが、統計データから何らかの傾向や関連性、因果関係などを見出す活動であればデータマイニングに該当します。昨今では膨大なデータを活用するビッグデータやAI技術が発展しているため、これまで以上に聞く機会が増えた言葉と言えるでしょう。

データマイニングで得られる4つのデータ

データマイニングで得られるデータは、データ、情報、知識、知恵の4つに分類され、それぞれの英単語の頭文字を取ってDIKWモデルと呼ばれます。1つ目のデータ(Data)とはその名の通り膨大で分類されていない膨大なデータのことで、音声や文字、動画など形式もバラバラで、そのままでは活用しにくいものです。

このデータを整理して種類ごとにカテゴライズしたものを情報(Information)と呼び、更にそこから何らかのルールや法則性を見出したものを知識(Knowledge)、知識をもとに何らかの物事を判断する力を知恵(Wisdom)と呼びます。厳密には元のデータから知識を得るまでの過程がデータマイニングの領域で、知恵は人間のスキルに依存する部分となります。

データマイニングの流れ

データマイニングを行う流れはDIKWモデルに照らし合わせると分かりやすく、大まかにデータの収集、加工、分析の順序で行います。データの収集はその名の通りデータマイニングに必要なデータを膨大に集める工程で、なんでもかんでも集めるのではなく、目的に沿ったデータを集めるのが基本です。

データの収集前にデータを活用する目的を明確にしておくと、より効率的にデータが集められるでしょう。必要なデータが揃ったら目的に応じて整理・加工を行い、実際に分析を行って何らかの仮説を立てたり、施策の効果検証などに活用します。

データマイニングの種類と具体的手法

一口にデータマイニングと言っても、その具体的な手法は目的の違いから機械学習と統計分析の2種類に分かれます。まず機械学習とは、その名の通りパソコンなどが膨大なデータを基に何らかの規則性や相関関係などを見つける手法のことで、人工知能が知識を得て成長する過程も機械学習の一種です。機械学習は人間では気づかないほど僅かなデータの特徴や、複雑で予想外の相関性を見抜いたりするのに役立ちます。

一方の統計分析とは、統計データを分析し仮説を立て、検証を行う古典的手法のことです。データの扱いや仮説検証には統計学の知識が求められるものの、思わぬ発見をもたらす機械学習に比べると人間の直感に沿った結果が得られやすい手法と言えます。それぞれの具体的な手法についても、特徴や目的に触れながら解説していきます。

クラスタリング

クラスタリングとは、データを理解するために使用される統計分析手法の1つで、膨大なデータをいくつかの集団(クラスター)に分類分けし、視覚的に分かりやすくする手法です。具体的な例としてマーケティング戦略を挙げると、商品を購入した顧客を年齢や性別、来店した時間帯、商品の購入数などに分類分けし、売り上げに貢献している層や改善すべき層を把握しやすくする活動などがクラスタリングに該当します。

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、特定の商品とセットで購入されやすい商品を見抜く手法です。主にネットショップで特定の商品を購入した顧客向けの商品レコメンド効果を高めたり、店舗の商品陳列の配置を検討するのに役立ちます。この分析手法の効果はおむつとビールの逸話で知られていて、一見すると一緒に購入するイメージのない組み合わせですが、機械学習の一種であるマーケット・バスケット分析によって、おむつを買う人はビールを一緒に買う傾向が高いことが判明したと言われています。

決定木分析

決定木分析も機械学習の一種で、求める結果を目的変数、途中の分類分けの要素を説明変数とした、ツリー状の決定木(ディシジョンツリー)構造を用いて分析を行います。顧客の行動からアプローチ効果の高い人物や層を見抜いたり、機械部品の動作や状態の分析から故障しそうな部品の予測などに使用され、機械学習の中でも途中のプロセスが分かりやすいホワイトボックス型の手法として知られています。

データマイニングを成功させるコツ・ポイント

様々な業界や場面で活躍するデータマイニングですが、成功させるにはコツやポイントを抑えておく必要があります。これからデータマイニングを始める方や企業はしっかりと理解しておきましょう。

データを管理する場(DWH)を整備する

1つ目のポイントは、データを管理する場所を整備しておくことです。データマイニングでは膨大なデータを扱うことになるため、データの保管場所が散乱していたり、定期的に削除・更新されてしまったり、セキュリティ対策不足による情報漏洩が起きてはなりません。そんな時に役立つのが、データマイニングへ利用することを前提としたサービスであるデータシェアハウス(DWH)です。

DHWがあればデータマイニングしやすい状態でデータを大量かつ安全に保管しておける上、データへの高速アクセスも可能です。新規にデータマイニングを始めるのであれば、まずは基盤を整える意味でDHWの導入を検討すると良いでしょう。

不要なデータを削除・整理する

続いて意識すべきポイントは、不要なデータを削除するデータクレンジングを継続的に行うことです。膨大なデータから分析を行うデータマイニングでは、データが多い方が良いように感じるかもしれませんが、不必要なデータや明らかな間違いデータは、分析精度の低下を招きます。人力でデータを1つ1つ削除するのはかなりの労力がかかるため、RPAを導入したり、削除するルールを明確にしておくなど、少ない労力で継続的にデータクレンジングできる仕組みを構築するのが良いでしょう。

適切なデータマイニングツールを導入する

データマイニングを成功させる上では、適切なツールを選ぶことも重要です。一口にデータマイニングツールと言っても、目的や扱えるデータ、速度、価格など様々な要素で違いがあるため、何のデータを用いて何を分析し、どういった結果を得たいのか、ということを事前に整理しておくと良いでしょう。

注意点として、データマイニングツールは継続的に複数人で使うツールのため、担当者が個人の感覚のみで選んではいけないということです。実際に現場でツールを使う人にヒアリングしたり、いくつかのツールを試しに導入して使用感を確かめたりと、導入時にこそコストと労力を掛けるよう意識しましょう。

まとめ

今回は様々な業界でデータ分析に使用するデータマイニングについて意味や具体的な手法などを網羅的に解説してきました。今回紹介した以外にも様々な手法があるため、気になった方はぜひ詳しく調べてみてはいかがでしょうか。データマイニングはAIやビッグデータとも密接な関係を持つ技術であり、今後も発展するのはもちろんのこと、実際に使う立場になる可能性もあるので、今回の内容をしっかりと理解しておきましょう。

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