おすすめのデータマイニングツール比較3選！選ぶときのポイント3つとは？

企業内に蓄積されたデータをいかに有効活用するか、ビジネスにおいて大変重要です。データマイニングツールは、大量データから相関関係や傾向を見出し、販売や品質管理に役立てることができるツールです。

この記事では、データマイニングツールを3つご紹介するとともに、データマイニングツールを選ぶうえで見るべきポイントを3つ解説します。

データマイニングツールとは

データマイニングツールとは、膨大なデータを加工・分析して、普段見えない相関関係や傾向を抽出するツールです。蓄積されたデータを利用することで、企業の経営活動における意思決定を支援します。

たとえば、データマイニングという言葉を一躍有名にした例で「販売データを分析したところ、おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という分析結果を見出し、この2つを並べて陳列したところ、売上が上昇した、というものがあります。

このように、全く相関関係がないと考えていたものから、相関関係や傾向を見出すためのツールが、データマイニングツールです。

データマイニングツール導入のメリット

データマイニングという言葉を有名にした「おむつとビール」の例にあるように、データマイニングツールの活用により、販売・売上に活用でき、売上向上が期待できます。なぜなら、売上データや顧客データなどをさまざまな条件をもとに分析を行うことで、顧客の動向が掴めるからです。

掴んだ顧客の動向をマーケティングにつなげることで、売上アップが期待できます。

他にも、ある機械の故障データを分析することで、故障が発生しやすい部品や時間といった条件を把握することができます。その結果から、機械の故障率を下げるための対応をとることができ、品質向上が期待できます。

このように、データマイニングツールを使えば、既存のデータからさまざまな経営活動の支援に利用できる分析結果が得られる、というメリットが得られます。

データマイニングツール導入のデメリット

データマイニングツールを使っても、膨大なデータから有益な情報を導き出すのは簡単ではありません。以下のデメリットを考慮する必要があります。

• ツールを使いこなすためには、統計学をはじめとしたスキルが必要
• 分析するためのデータが正確に定義されたものである必要がある
• ツールにデータを投入すれば思い通りの結果が得られるわけではない

データマイニングツールは、あくまで統計学をもとにした手法により、決まったルールで分析を行うだけです。よって、適切な分析手法を選ぶためのスキルや、データマイニングツールにあわせてデータを加工する必要があります。

データマイニングツールには、そのようなデメリットをできるかぎり緩和するための機能が盛り込まれています。ツールそのものが使いやすいものや、高速で処理を行うことでさまざまな分析を行える機能が用意されています。

ここからは、そんなデータマイニングツールについて詳しく見ていきましょう。

データマイニングツールの比較3選

「SOFIT Super REALISM」
日本ソフト開発株式会社

「SOFIT Super REALISM」は、企業にある膨大かつ多様なデータを一元管理し、検索・集計・計算といった処理を超高速で行うビックデータ処理システムです。

国際特許技術を活用による、世界最高速レベルの処理速度を誇ります 。テーブル最大20億件レコードを瞬時に処理、AIの導入によりデータの整備時間を最大100分の1に短縮するなど、短時間で大量データを処理します。

納品後すぐに利用できるアプライアンス、初期費用を抑えられるクラウドなど、複数の提供形態があります。 自社にあったサービスを選択するとよいでしょう。

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「IBM SPSS Modeler Professional」
IBM

「IBM SPSS Modeler Professional」は、IBM社が製造・販売を手掛ける予測分析・データマイニングソフトウェアです。

直感的なGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）で分析プロセスを可視化。 プログラミングを行わなくとも、プロセスを自動化して分析業務を行えます。

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「Visual Mining Studio」
株式会社NTTデータ数理システム

「Visual Mining Studio」は、製造から金融、運輸、バイオ技術などあらゆる分野に適用できる高機能汎用ツールです。

アイコンで表示されるデータ処理の流れをつなぎ合わせるだけでプログラミングできる「ビジュアルプログラミング環境」を搭載。 専門的な知識を持たない初心者でも扱えます 。また、モジュールやスクリプトで複雑な処理を構成することもでき、柔軟に処理を組み込めます。

自社開発パッケージのため、サポートやカスタマイズなどさまざまなニーズに対応 。技術的なサポートも得られます。また、必要に応じてパッケージの一部を分析エンジンとして利用できます。

データマイニングツールを選ぶ時のポイント3つ

1　利用目的にあったものを選択

データマイニングは手法であり、目的ではありません。データマイニングでどういう分析をおこない、どのような課題を解決したいか、具体的に決めておきましょう。

なぜなら、課題とは関係のないデータを集めて分析しても、適切な結果が得られないからです。データマイニングで解決したい課題を決め、関連したデータを集めて適切に加工することで、有効な分析結果を得ることができます。

ツールを選ぶ際には、利用目的にあった機能が揃っているか、という点を確認する必要があります。

2　分析する対象を決めておく

分析する対象を決めておくと、分析に必要なデータの量や種類、リアルタイム解析の必要性等が見えてきます。

たとえば、売上拡大を狙うなら顧客の年齢層や行動、購入履歴、購入の動機などがデータとして必要です。

他にも、教材をより良いものにするために受講した生徒からのアンケート結果から分析する場合は、受講した感想をテキストベースで集計し、テキストマイニングで分析したほうが良い結果が得られるでしょう。 このように、分析する対象を決めておくことで、ツールに必要な機能を特定することができます。ツールを選択する際には、必要な機能が備わっているか確認しましょう。

3　操作しやすいものを選択する

有効な分析結果を得るためには、さまざまな分析手法を用いて何度も検証を繰り返す必要があります。その際、操作性が悪く適切な分析がしにくいようでは、分析結果を得るのに相当な手間と時間がかかってしまいます。

そのため、実際に分析を行う担当者に無料トライアルを試してもらうなど、導入前に事前に操作性を確認するとよいでしょう。

自社の目的に合ったデータマイニングツールを選択し、経営活動に活かそう

本記事ではデータマイニングツールについてご紹介しました。データマイニングツールを使用すれば、既存データを有効活用することで、普段見えない傾向や法則を見出し、経営活動に役立てられます。

しかし、データマイニングツールは多機能なため、導入すれば欲しい分析結果がすぐに得られるわけではありません。データマイニングツールを検討するときは、以下のポイントを押さえておくことが大切です。

• 利用目的にあったものを選択
• 分析する対象を決めておく
• 操作しやすいものを選択する

ツールによっては、適切な分析結果が得られるようサポートが得られるものもあります。導入を検討する際は無料トライアルの利用や資料請求をおこない、ツールだけでなくサポートも含めて確認するとよいでしょう。