データ可視化とは？基本知識から、可視化の方法やメリット、事例まで徹底解説！

データの可視化は、膨大な情報がやりとりされている現代で技術革新の鍵となっています。

IT技術に関わる膨大な情報は精査される必要があり、そのためには情報を視覚的に確認できることが重要です。この記事では、データ可視化の基本から手法、メリット、実例までを解説しますので、ぜひ参考にしてください。

データ可視化とは
データ可視化のメリット
【目的別】データ可視化の手法
データ可視化の具体例
データ可視化の導入手順
データ可視化に役立つ！おすすめツール
まとめ：データの可視化で数字や情報をわかりやすくしましょう

データ可視化とは

データ可視化は、複雑なデータセットをグラフィック表現に変換し、情報をよりアクセスしやすく理解しやすい形にするプロセスです。

このプロセスは、データに含まれる重要な情報やパターンを明らかにし、意思決定を支援する役割を果たします。

データ可視化の具体例
気象データの可視化	気温、湿度、風速などのデータを表やグラフにすることで、気候のパターンや異常気象の兆候を素早く識別できます。
医療分野での活用	患者の健康データや治療の効果を追跡するためにデータ可視化が用いられ、治療法の選択や医療政策の策定に役立てられています。

これらの例からわかるように、データ可視化はデータに含まれる重要な情報やパターンを明らかにし、それを基にした意思決定を支援する役割を果たしています。

データ可視化のメリット

データ可視化は、ビジネスの意思決定プロセスの効率化や組織全体のパフォーマンス向上において重要な役割を果たします。

複雑なデータを直感的に理解しやすい形式に変換することで、情報の獲得、迅速な意思決定サポート、そしてデータの共有とコミュニケーションの促進が可能になります。

洞察力が向上する

データ可視化により、企業は膨大なデータの中から重要な情報を迅速に抽出できます。

【小売業界の例】

売上データや顧客の購買行動、季節やイベントによる販売トレンドをビジュアル化することで、消費者の好みや需要の変化を即座に捉え、在庫管理やプロモーション戦略を最適化できます。

【製造業の例】

生産ラインのデータを可視化することで、運用のボトルネックや非効率なプロセスを特定し、生産性の向上につなげることが可能です。

このように、データ可視化はビジネスの様々な側面で深い情報を提供するため、積極的な活用が推奨されます。

意思決定に役立つ

データ可視化は複雑な情報を簡潔に表現し、迅速かつ効果的な意思決定をサポートします。

【金融業界の例】

市場の動向や投資ポートフォリオのパフォーマンス、リスク指標などのデータをダッシュボード上でビジュアル化し、投資戦略の調整やリスク管理の意思決定を迅速に行うことができます。

【マーケティング部門の例】

キャンペーンの成果、顧客エンゲージメントの指標、ソーシャルメディアの分析結果を可視化することで、マーケティング戦略の最適化やROIの改善が可能です。

データ可視化により、経営陣や意思決定者は直感的に情報を理解し、データに基づいた戦略的な判断を的確に行えます。

同じデータを共有しコミュニケーションができ

データ可視化は、組織内のコミュニケーションと連携を促進します。

【プロジェクト管理の例】

タスクの進捗状況、リソースの割り当て、プロジェクトのマイルストーンをビジュアル化し、プロジェクトチームは進捗を一目で把握し、必要に応じて迅速に調整が可能になります。

【セールスチームの例】

売上目標達成度、顧客セグメント別のパフォーマンス、地域別の売上分布をダッシュボード上で共有することで、チーム全体のモチベーションを高め、戦略的なセールス活動を推進できます。

このように、データ可視化は組織内の情報共有を促進し、チームワークと生産性向上に大きく寄与します。

【目的別】データ可視化の手法

データ可視化の手法は、複雑な情報を直感的に理解しやすくするための方法です。データの背後にある情報やパターンを明らかにし、意思決定をサポートします。目的に応じて、効果的な可視化手法を選ぶことが大切です。

比べる・広がりを見える化

比較や広がりを見える化するためには、棒グラフや散布図が便利です。棒グラフはカテゴリ間のデータ比較に適しており、異なる要素を視覚的に比較するのに役立ちます。

具体例：小売業での売上データをカテゴリ別に比較する際、棒グラフを使用することで、どの製品が最も売れているかを一目で把握できます。例えば、月ごとの売上を製品カテゴリごとに表示することで、季節ごとのトレンドを視覚化できます。

時間での変化を見える化

時間の経過による変化を見える化したい場合、折れ線グラフや積み上げエリアチャートが有効です。折れ線グラフは時間に伴うデータの動きやトレンドを示すのに適しています。

具体例：株価の変動を日ごとに追跡する際、折れ線グラフを使用することで、投資家は市場のトレンドを迅速に把握できます。これにより、適切な投資判断を下すための重要な情報を得ることができます。

つながりを見える化

つながりやネットワークを見える化するには、ネットワークグラフやツリーダイアグラムが利用できます。これらの手法は、様々な要素がどのように関連しているかを示すのに最適です。

具体例：ソーシャルメディアのユーザー間の関係を分析する際、ネットワークグラフを使用することで、影響力のあるユーザーやコミュニティを特定できます。これにより、マーケティング戦略を効果的に展開することが可能です。

全体の中での割合を見える化

円グラフやドーナツチャートは、全体内での各要素の割合を示すのに使用されます。

具体例：企業の予算配分を視覚化する際、円グラフを使用することで、各部門がどれだけの予算を受け取っているかを簡単に示すことができます。これにより、リソースの配分が適切かどうかを評価するのに役立ちます。

地図を使って見える化

地理的な情報を視覚化する場合、ヒートマップや地名付きマップが効果的です。これらの手法は、地理的なデータ分布や地域ごとのトレンドを視覚的に示します。

具体例：顧客の所在地を分析する際、地図を使って売上データを視覚化することで、どの地域で製品が最も人気があるかを特定できます。これにより、地域ごとのマーケティング戦略を最適化することが可能です。

テキストを使って見える化

テキストベースのデータを視覚化する際、有効な手法としてワードクラウドがあります。ワードクラウドは、最も頻繁に使われる単語が大きく表示されるため、文章や調査のキーワードを一目で認識するのに役立ちます。

具体例：顧客のフィードバックを分析する際、ワードクラウドを使用することで、顧客が最も関心を持っているトピックや問題点を迅速に把握できます。これにより、製品改善やサービス向上のための貴重なインサイトを得ることができます。

データ可視化の具体例

データ可視化は、複雑な情報を直感的に理解しやすい形式で表現することによって様々な分野での意思決定や分析をサポートできます。

例えば交通分野では、人々の移動パターン、交通機関の利用状況、災害時の影響などの多岐にわたるデータを可視化することで、より効率的で安全な交通システムの構築に貢献しています。

ここでは、データ可視化の具体的な実例についてそれぞれの項目で紹介していきます。

交通分野での事例

(出典：『首都直下地震による鉄道利用通勤・通学客の被害想定』)

「首都直下地震による鉄道利用通勤・通学客の被害想定」では、首都圏直下型地震の想定に基づいて震源地近辺の鉄道利用者の被害を可視化する研究があります。

この研究で用いられたデータ可視化は、震度に応じて区切られた地域を円で表現し、時刻ごとにその地域を走行している電車に乗っている人数をグラフで示しています。

これによって電車の色は乗車率を表し、混雑の程度を視覚的に理解することができるようになりました。

このような可視化は、災害時の交通機関の利用状況とその影響を把握する上で非常に有用となっています。

医療分野での事例

（出典：『160 億自由度数値人体モデルを用いた高周波電磁界解析の大規模可視化』｜一般社団法人日本機械学会）

癌の温熱療法の効果を評価するための研究では、160億自由度の数値人体モデルを用いた大規模な並列解析が行われました。

このような高度な解析を可能にするためには正確なデータ収集が必要で、収集されたデータは前処理を通じて解析に適した形式に変換されます。

このプロセスには、データのクリーニング、ノイズの除去、欠損値の処理などが含まれています。

また、興奮性媒体における時空カオスの制御研究では、心筋に発生する電気的な時空カオスを制御する手法が開発されました。

この研究では心室細動の治療に役立つ可能性がある重要な知見が得られましたが、これも正確なデータ収集と前処理があってこそ可能となっています。

環境分野での事例

（出典：『平成２７年９月関東・東北豪雨災害の概要』）

環境分野でのデータ可視化の実例として、大気汚染物質の輸送現象や自然災害の影響分析などが挙げられます。

これらの事例では、数値シミュレーションによる可視化が複雑な現象の理解や対策効果の検討に不可欠な役割を果たしています。

例えば、中国大陸で発生したPM2.5が偏西風に乗って日本に輸送される様子を可視化した事例では、国際的な大気汚染問題の理解と対策の重要性が浮き彫りになります。

この可視化により、日本の大気質改善には国内だけでなく国外との協働が必要であることが明確に示されました。

また、2015年9月の関東・東北豪雨による洪水氾濫の計算結果を可視化した事例では、洪水の進行過程や堤防決壊の影響を詳細に把握することができるなど、災害リスクの評価や防災計画の策定において極めて有用となっています。

データ可視化の導入手順

データ可視化の導入ステップは、データの収集と前処理から始まり適切なデータ可視化ツールの選定、そしてデータの可視化と共有に至るまでの複数のステップに分かれています。

ここでは、それぞれの項目について詳しく解説していきます。

データ収集と前処理

データ可視化の最初のステップは、関連するデータの収集と前処理です。

この段階では、ビジネスプロセスや顧客インタラクションから生じる生データを集め、分析のために整理・クリーニングする作業が行われます。

例えば小売業者が顧客の購買履歴データを収集する場合、データの不整合を修正して重複を排除し、データセットを標準化する必要があります。

また、データの前処理には、欠損値の処理や異常値の検出なども含まれます。

このプロセスを通じて、分析のための信頼性の高いクリーンなデータセットが準備されます。

データ可視化ツールの導入

次に、データを効果的に可視化するためのツールを選定して導入していきます。

市場にはTableau、Power BI、Google Data Studioなどの多様なデータ可視化ツールが存在します。

選定基準には、ツールの機能性、使いやすさ、コスト、組織の既存のITインフラとの互換性などが挙げられます。

例えば、ある企業が販売データのダッシュボードを作成する場合、ツールの選定にあたってはデータソースとの連携機能、カスタマイズ可能なビジュアライゼーションオプション、共有と連携機能などが重要な判断材料となるでしょう。

適切なツールの選定と導入によてよりデータの可視化プロセスが効率化されます。

データの可視化と共有

最終ステップでは、収集・前処理されたデータを用いて目的に応じたビジュアライゼーションを作成して共有します。

このプロセスでは、データのパターン、トレンド、相関関係を明らかにするために様々なグラフやチャートが使用されます。

例えば、マーケティングチームがキャンペーンの効果を分析する場合、時間の経過に伴うウェブサイトのトラフィック増加を折れ線グラフで示し、キャンペーン前後の顧客の行動変化をヒートマップで可視化することができます。

また、作成されたビジュアライゼーションはダッシュボードを通じて経営陣やチームメンバーと共有され、意思決定や戦略策定の基盤としても活用されます。

データの可視化と共有によって組織全体のデータリテラシーが向上し、データ駆動型の文化がより促進されていくことが考えられます。

データ可視化の活用方法

データ可視化は、膨大なデータを理解しやすく変換することでビジネスの意思決定や戦略立案に役立てるプロセスです。

このプロセスは、データの収集から始まり適切なツールの選定、そして有益なビジュアライゼーションの作成と共有に至るまで、組織がデータを価値ある情報に変換するために重要です。

ビジネス領域への応用

ビジネス領域におけるデータ可視化の応用は多岐にわたります。

例えば、マーケティング部門では顧客データを分析してターゲット市場の傾向や好みを把握し、キャンペーンの効果を最大化するためにデータ可視化を活用します。

具体的には、顧客の購買履歴やデモグラフィック情報を基にして購買パターンや好みの傾向を示すグラフやチャートを作成し、マーケティング戦略の策定に役立てるなどです。

また、製造業においては生産プロセスの効率化や品質管理のためにデータ可視化が用いられます。

生産ラインの各段階で生成されるデータをリアルタイムで可視化することで、プロセスのボトルネックや品質の問題点を迅速に特定し、改善策を講じることも可能になります。

データドリブンな意思決定

データドリブンな意思決定において、データ可視化は重要な役割を果たします。

経営層や意思決定者は複雑なデータセットや分析結果を理解して、迅速かつ効果的な決定を下すためにデータ可視化を利用していく必要があります。

例えば、財務部門では収益、コスト、キャッシュフローなどの財務指標をダッシュボード上で可視化し、経営層が財務状況を一目で把握するなど、投資や予算配分の決定を行う際の支援ツールとして活用されています。

さらに、データ可視化は組織内のコミュニケーションや共有を促進していきます。

チームメンバーや部門間でデータを共有して理解を深めることで、組織全体の効率性が向上できます。

単なる数字だけでとらえず、グラフ化してビジュアルで把握しておくことで誰もが認識の差異なく理解できるようになるため、データ可視化による恩恵はなるべく受けた方がよいといえるでしょう。

データ可視化に役立つ！おすすめツール

データ可視化は、膨大な情報をわかりやすく整理し、視覚的に表現するための非常に重要な手法です。ビジネスや研究の効果的な意思決定を支援します。

ツール	特徴	価格
Tableau	インタラクティブなデータビジュアライゼーションに優れたビジネス向けツール	有料
Google スプレッドシート	Webベースで操作が簡単、基本機能は無料で使用可能	無料/有料
PowerBI	Microsoft製でOffice製品との統合が優れている	有料/無料版あり
Excel	データ分析と多様な視覚化機能を提供	有料
D3.js	高度なカスタマイズが可能なJavaScriptライブラリ	無料

ここでは、データ可視化に役立つおすすめのツールを紹介します。各ツールの特徴を理解し、比較することで、あなたのニーズに最適なツールを選ぶ手助けとなります。

Tableau

Tableauは、インタラクティブで高度なデータビジュアライゼーションを可能にするツールです。特に、ビジネスインテリジェンスの分野で広く利用されています。

特徴	詳細
ダッシュボード作成	複数のデータソースからのデータを統合し、ダッシュボードに集約表示が可能
使いやすさ	ドラッグアンドドロップ操作で、非常に直感的なデータ分析が可能
拡張性	多様なデータフォーマットに対応し、カスタム計算やスクリプトの埋め込みが可能

Tableauは、ユーザーが直感的にデータを探索し、必要なインサイトを逃さずに抽出できる優れたツールです。さらに、豊富な既存テンプレートを活用することで、短時間でプロフェッショナルなレポートを作成できます。

Tableau

Google スプレッドシート

Google スプレッドシートは、Webベースの表計算ツールで、基本的なデータ分析機能を備えています。

特徴	詳細
リアルタイム共有	複数人でのリアルタイム編集が可能で、共同作業に最適
誰でも使いやすい	シンプルなUIで初心者にも馴染みやすい
経済的な選択肢	基本機能が無料で利用可能

Google スプレッドシートは、ウェブ上で簡単にアクセスできるため、リモートワーク時のデータ共有に非常に便利です。簡単にアドオンを組み合わせて、機能を拡張することも可能です。この柔軟性は、個人からプロフェッショナルまで幅広く活用されています。

Google スプレッドシート

PowerBI

Microsoftが提供するPowerBIは、データの視覚化とレポート作成に特化したツールです。Office製品との親和性が高いのが特徴です。

特徴	詳細
統合性	ExcelやAzureなど、Microsoft製品との連携が非常にスムーズ
インタラクティブ分析	ダッシュボードを通じてリアルタイム分析が可能
コスト効果	Office 365と連携することで費用対効果に優れる

PowerBIは、既存のMicrosoft環境にスムーズに統合できるため、組織全体でのデータ活用を進めやすいです。特に、複数のデータソースを統合し、リアルタイムで分析を進める上で非常に力強い味方となります。

PowerBI

Excel

Excelは、データ分析と視覚化で最も広く利用されているツールの一つです。

特徴	詳細
計算機能	複雑な計算を行える豊富な関数を提供
視覚化機能	グラフやチャート、条件付き書式など、豊富な視覚化オプションが用意されている
広く使われている	世界中で使われており、高い互換性と親和性を持つ

Excelは、豊富な機能とユーザーフレンドリーなインターフェイスで、あらゆる業界で採用されています。簡単なデータ分析から複雑なマクロ処理まで、非常に柔軟に対応できるため、初心者から上級者まで幅広く活用されています。

Excel

D3.js

D3.jsは、高度なカスタマイズが可能なデータビジュアライゼーションのためのJavaScriptライブラリです。

特徴	詳細
完全カスタマイズ可能	HTML、SVG、CSSを組み合わせた非常に自由度の高いカスタマイズ
データドリブン	データに応じてドキュメントを操作できる
開発に適したツール	開発者向けに設計されており、複雑なデータビジュアライゼーションが可能