みなさんは、ビジネスアナリティクス（BA）という言葉を聞いたことがありますか？

ビジネスアナリティクス（BA）という手法で、データからビジネス課題を可視化し、解決策を導き出すことができるのです。

BAを使えば、自社の強み弱みが明確になり、経営戦略の立案から業務効率化、リスク管理まで対応できます。データ分析に必要なツールも多数あり、目的やスキル、予算に合わせて選べます。

なぜBAが解決できるのか。それはデータから事実を導き出し、科学的な判断を可能にするからです。システム開発もデータがあれば効率的に進められます。本記事では、BAについて徹底解説いたします。

ビジネスアナリティクス（BA）とは

ビジネスアナリティクスとは、データ分析によってビジネスの課題解決を支援する手法です。意思決定プロセスを合理化し、データに基づいた経営判断を推進します。

ビジネスアナリティクス（BA）の意味

ビジネスアナリティクスとは、データを分析してビジネスの課題解決や戦略立案を支援する手法の総称です。

データに基づいた意思決定を支援し、企業の業績や成長をデータドリブンで後押しする手法として知られています。

近年では、AIや機械学習といった最新テクノロジーを活用することで、より高度な分析も可能になってきています。膨大なデータから効率的に、有用なインサイトを引き出す自動分析ツールが登場するなど、分析手法は日々進化しています。

中小企業にとっても、ビジネスアナリティクスはコストパフォーマンスが高く、データに基づく経営戦略立案や意思決定の便利なツールと言えるでしょう。

ビジネスアナリティクスとデータアナリティクスの違い

比較項目	ビジネスアナリティクス	データアナリティクス
目的	ビジネス課題の解決・意思決定の支援	データ分析技法の研究・改良
手法	統計分析、データマイニング等	統計学、機械学習、データサイエンス等
成果物	ビジネスインサイト、戦略立案の資料	分析レポート、論文、アルゴリズム等
対象者	経営者、現場の意思決定者	データサイエンティスト、分析技術者

ビジネスアナリティクスは、収集したデータをもとにビジネス上の意思決定を支援することを主としています。一方でデータアナリティクスは、データそのものの分析や可視化に注力しています。

具体的には、ビジネスアナリティクスは戦略立案や意思決定を支援することに主軸が置かれます。分析結果をもとに、マーケティング施策の修正や新商品開発、コスト削減といったビジネス上の行動変革を促します。

一方、データアナリティクスは分析技法や可視化ツールの研究・開発・改良を主な対象としています。統計的手法やデータマイニング、機械学習アルゴリズムの精度向上を目指すのが特徴です。

要するに、ビジネスアナリティクスは課題解決を目的とした「応用」的アプローチである一方、データアナリティクスは技術向上や一般論を目指す「基礎」的アプローチと言えます。両者は、補完し合う関係にあり、理論と実践の両輪としてアナリティクス分野を代表しています。

ビジネスアナリティクスを活用するメリット

デジタル化の進展により、中小企業でもデータの蓄積が進んでいます。こうしたデータを分析することで、限られた経営資源の中で戦略立案や意思決定を強化できるのがビジネスアナリティクスです。

中小企業にとっても、BAは事業計画策定やコスト管理等で大いに役立ちます。主なユースケースを以下にご案内します。

データに基づいた経営戦略の立案ができる

売上や客数の将来予測から、新規事業の選択肢を検討できます。

また、経年の売上推移を前年比や目標との差も含め可視化して把握することで、経営戦略の浮沈を判断する材料を得られます。KPI達成に向けた戦略の修正も、データに基づきやり易くなります。

業務効率化によるコスト削減

在庫データから廃棄ロスを分析し、適正在庫水準を導き出せます。

在庫保管コストが圧縮できる他、廃棄ロスも削減できるようになります。

また、製造工程のデータから稼働率の低い設備を特定し、集約化することで固定資産圧縮の施策立案も可能です。このように、BAは業務データからコスト構造を可視化し、戦略的なコストカット施策を推進できるのが強みです。

リスク管理により事業が継続できる

予兆データから機械の故障を予測します。予防保全で、事業中断を回避できます。

この予兆を検知した段階で、予防保全のための部品交換やメンテナンスを事前に実施することで、突発的なライン停止を回避できます。生産性の維持と事業継続性の強化が期待できる施策です。

ビジネスアナリティクスで解決できる課題

ビジネスアナリティクスは、データ分析を活用して様々な企業の課題解決を支援します。代表的な利用場面を紹介しましょう。

売上予測

過去の売上データから増減のパターンを分析し、商品ごとの売上予測を立てることができます。これに基づいて、精度の高い生産計画や在庫管理が可能になります。

売上予測は、生産計画や在庫管理の精度向上に役立ちます。需要に基づいた生産調整が可能になるので、在庫残存リスクや生産過剰の軽減につながります。また、製品配送の計画立案にも有用な情報を提供してくれます。

顧客分析

購買データやアンケート結果などから顧客嗜好を分析し、個々のニーズに合わせた商品開発やプロモーションを実施できます。

また、Webアクセスログと購買データを紐づけることで、どのバナーやメルマガのプロモーションが実際の売上につながったかを特定できます。次回プロモーションの企画・改善に活用できるため、マーケティング効率の最大化が期待できます。

生産性向上

在庫データや工程データから無駄を発見し、生産プロセスの最適化や人員配置の改善を推進できます。

生産現場のIoTセンサーから、リアルタイムにデータを収集・分析することで、工程ごとの作業スピードの差異が明確になります。作業のネックとなっている工程を特定し、人員や設備資源の再配分を最適化できるようになります。

ビジネスアナリティクスの主要な手法

ビジネスアナリティクスには、データの収集・分析・予測といった主要な手法があります。代表的なものを紹介します。

データ探索

商品や顧客データから、有用な情報を発見することです。売上の多い商品属性や購入パターンを探索します。

最近では、AIを活用した自動探索機能も登場しています。大量のデータから特徴的なパターンや相関関係を自動検出することで、限られた人的リソースでも効率的なデータ探索が可能になります。データからサプライズな発見を生み出し、偶発的発見を拡大する潜在力がある手法といえます。

データ分析

発見したデータの因果関係や特性を分析することです。商品の性能と評価の関係を、定量的に明らかにします。

また自社サイトと業界サイト、双方のアクセスデータを定期的に分析することで、市場全体や競合他社の動向把握に役立てるケースも多く見られます。市場シェア予測や新サービス導入の優先順位付けにも、有効活用できます。

AIに対応した自動分析機能では、大量の複雑データから意外な相関関係を導き出すことも可能になります。商品のニーズと購入者属性の、予想外の隠れた相関を発見できる場合も少なくありません。

データ予測

分析したデータをもとに、需要や売上を予測することです。過去のデータから将来の動向を予想します。

AIや機械学習を活用することで、自動的に最適な予測モデルを構築できるようになってきました。大量のデータから、独自のパターンを学習することで、変動要因が多い需要予測も高精度化できるケースが増えています。

さらに、統計的手法とAI予測を組み合わせるハイブリッド型も登場し、予測の確度向上が期待されています。不確実性が高まる時代に対応した予測手法として注目されています。

ビジネスアナリティクスに活用できるツール

ビジネスアナリティクスを実践するうえで、代表的な3つのツール分野をご紹介します。

BIツール

TableauやQlikなどの、データ可視化とレポーティングを主な機能としたツールです。

BIツールは、ビジネスインテリジェンスの省略で、大量のデータを可視化して分かりやすく表示することが主要な機能です。

主要ベンダーのTableauやQlikを始め、Microsoft Power BI、Zoho Analyticsなどの汎用ツールから、salesforceのTableau CRMなど特定分野に特化したソリューションまで存在しています。クラウド型が主流で、導入・運用の手軽さが高いのが特徴です。

データマイニングツール

SASやRapidMinerなど、データから有用な知見を抽出する分析ツールです。

データマイニングツールは、大量のデータから特定のパターンや法則性を見出す探索的分析を支援します。

統計解析手法や機械学習アルゴリズムを搭載しており、クロス集計や分布把握といった基本的な分析から、予測モデリングやデータ分類・クラスタリングといった複雑な分析まで幅広く対応可能です。

SAS開発のSAS Enterprise MinerやオープンソースのKnime、RapidMinerが有名です。GUIベースの操作性を備えるものが多く、専門知識がないビジネスユーザーでもある程度活用できます。クラウドサービスの形で提供されるソリューションも増えています。

機械学習ツール

autoMLやDataRobotなど、AIを活用した自動分析を支援するツールです。

機械学習ツールは、AIとデータサイエンスの自動化を実現します。膨大なデータから独自のパターンを学習することで、高度な予測モデリングやデータ分類を自動で行うことができます。

従来の手法では対応が難しかった、非構造データを含むビッグデータにも適用が可能です。

Googleが開発を進めるAutoMLをはじめ、DataRobot、H2O Driverless AIなど、自動機械学習を前面に出したソリューションが登場しています。手軽に導入し活用できる、クラウド型サービスが主流で、機械学習の適用領域は益々拡大しそうです。

ビジネスアナリティクスの導入を成功させるポイント

ビジネスアナリティクスの導入は、単にツールを構築するだけでなく、継続的な運用と改善を行うことが成功する上で大切です。戦略立案から分析運用、改善まで一貫したプロセスで取り組むことも大切です。

ここでは、ビジネスアナリティクスの導入・活用を成功させるための主要なポイントを順を追って整理します。目的設定から継続運用まで、プロセス全体で注意すべき事項を確認しましょう。

ビジネス目標を明確にする

KPI設定の上、分析で解決したい課題を具体的に定義します。

ビジネスアナリティクスで何を実現したいのか、最初に具体的なゴールを設定することが重要です。単にデータ分析すること自体が目的ではなく、課題解決を通じてどのようなビジネス成果を生み出したいかを明確化することが先決条件となります。

その上で、課題設定と連動したKPIを定義し、その達成状況を評価できる体制を構築することが望まれます。あいまいな目的定義のまま分析作業を開始すると、方向性がぶれた活動に終始してしまうリスクがあります。

必要なデータを収集する

目的達成に必要なデータを漏れなく整備します。

分析目的を達成する上で、実際に必要となるデータを洗い出し、網羅的に収集するプロセスが欠かせません。単に既存データを利用するだけでなく、追加で集めるべきデータはないか検討しましょう。

また、データソースにばらつきがある場合は、データエンジニアリングのプロセスを通じて、形式の統一化や品質の清掃を施す必要があります。分析が始まってからデータの不備に気づくことがないよう、事前のデータ整備がとても重要です。

データを分析する

収集データをもとに、課題解決に資する分析を実施します。

目的達成のために必要な分析作業を指定し、仮説構築から分析実行、解釈まで一貫したプロセスで取り組みます。単純なレポーティング作業に留めることなく、あるべき姿を導き出す推論・実証処理まで踏み込むことがポイントとなります。

分析手法の選定では、自社のデータ特性と問題特性に合致したアプローチを取ることが重要です。状況に応じて、統計的分析手法やデータマイニング、機械学習といった複数アプローチを使い分ける柔軟性も求められます。

分析結果を活用する

分析で導き出された洞察を、具体的な施策に結びつけ、業務改善に活かします。

分析で得られたインサイトを、課題解決や意思決定の場面でどう活用していくか、活用方法を事前に検討しておくことが大切です。分析結果がレポートとして終わることなく、マーケティング施策の変更や業務プロセス改善といった行動変革を促すよう展開します。

分析プロセスと業務運営プロセスを、どのように連動させるかがポイントとなります。情報システム部門だけで完結せず、さまざまな部署との協業体制が求められます。インサイト活用のために社内プロセスの再構築が重要課題となることも少なくありません。

継続的な改善と評価をする

分析プロセス全体の品質向上を図るため、PDCAサイクルを回して改善を重ねます。

ビジネスアナリティクスの取り組みが、一過性のものとして終わることなく、継続的な価値創出につなげるには、PDCAサイクルの定着が欠かせません。単に分析を運用するだけでなく、プロセス全体を定期的に評価し、改善すべき課題の洗い出しと対応を繰り返すことが重要です。

分析結果の活用度や影響度を測定するKPIを設定したり、運用状況を評価するための体制を構築したりすることが期待されます。こうしたPDCAサイクルの仕組み作りが、継続的な成長をもたらす源泉となります。

まとめ：ビジネスアナリティクスの未来展望

ビジネスアナリティクスの未来は、AIと機械学習の進化により、より高度な予測分析と自動化が実現します。

リアルタイムデータ処理と意思決定支援が標準となり、企業はデータドリブンな戦略立案が可能になります。さらに、エッジコンピューティングの普及でより迅速な分析が可能になり、ビジネスの俊敏性が向上するでしょう。

プライバシーとセキュリティの重要性も増し、倫理的なデータ利用が求められます。

これからより高度なビジネスアナリティクスを行っていくには、ツールの導入が欠かせません。しかし、ツールの選定や開発には悩むことも多いでしょう。

そのような場合には、豊富な実績を持つ株式会社Jiteraにご相談ください。ビジネス課題と、データ活用シーンに応じた的確なアドバイスを提供します。

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