データ分析とは？代表的な分析手法や進め方、ユースケースを解説
「データ分析が大切なのは分かるが、何から手をつければよいか分からない」
「毎月集計はしているが、数字を眺めるだけで終わってしまう」
データ分析がうまく進まない原因は、データやツールが足りないことよりも、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの手法を使うのか」が整理されていないことにある場合が少なくありません。その結果、集計作業だけが続き、分析が数字の確認で止まってしまうケースも見られます。
本記事では、データ分析の基本的な考え方から、目的の設定から始める進め方、目的に応じた代表的な分析手法、Excel・BIツール・生成AIの使い分け、分析を効率化する方法までを解説します。自社のデータを課題の発見に生かすための参考にしてください。
MotionBoardやBIの特長や導入効果を、
わかりやすくご紹介します！
目次
1. データ分析とは？
データ分析とは、売上や顧客情報、業務の記録などのデータを集計・比較し、現状の傾向や問題の所在、その要因を明らかにする取り組みです。 収集したデータをさまざまな手法で分析することで、課題の発見や将来の予測、改善の方向性を導き出すことができます。
データ分析は売上向上や顧客理解、業務改善など幅広い場面で活用されています。ただし、分析結果を確認するだけでは十分ではありません。得られた知見をもとに意思決定や改善施策の実行につなげることで、はじめて分析の価値が発揮されます。データに基づいた判断を行うことで、企業はより効果的な経営や継続的な成長を実現しやすくなります。
2. データ分析のメリット
データ分析を活用することで、経験や勘だけに頼らない客観的な意思決定が可能になります。また、業務上の課題や顧客ニーズを把握しやすくなるほか、新たなビジネス機会の発見にもつながります。ここでは、データ分析を行う主なメリットを紹介します。
（1）データに基づいた意思決定ができる
データ分析により、経験や勘だけに頼らず、客観的な根拠に基づいた意思決定が可能になります。また、組織全体でデータを活用することで、経営判断や事業戦略の立案を行う「データドリブン経営」の実現にもつながります。
データドリブン経営についてはこちらの記事で詳しく解説しています。
（2）課題や改善点を発見しやすくなる
売上や業務データを分析することで、現状の課題や問題の原因を可視化できます。改善すべきポイントを把握しやすくなるため、業務効率化や生産性向上に役立ちます。
（3）顧客理解を深められる
顧客属性や購買履歴、行動データなどを分析することで、顧客ニーズや購買傾向を把握できます。その結果、マーケティング施策の最適化や顧客満足度の向上につながります。
（4）新たなビジネス機会の創出につながる
データ分析によって市場の変化や潜在的なニーズを発見できるため、新商品・新サービスの開発や新市場への参入を検討しやすくなります。企業の競争力向上や売上拡大にも貢献します。
3. データ分析を行うデメリット
データ分析には多くのメリットがある一方で、導入や運用に一定のコストや専門知識が必要になる点には注意が必要です。また、データの品質や運用体制によっては、期待する成果を得られない場合もあります。ここでは、データ分析を行う際に押さえておきたいデメリットを解説します。
（1）導入・運用コストがかかる
データ分析を実施するには、分析ツールの導入やシステム整備、人材育成などのコストが発生します。また、導入後もツールの利用料やシステムの保守・管理など、継続的な費用がかかります。
（2）専門知識やスキルが必要となる
適切な分析を行うためには、統計学やデータ活用に関する知識が求められます。
近年ではAIの活用によって専門知識がなくてもデータ分析を行いやすくなっていますが、知識が不足していると分析結果を誤って解釈する可能性があります。そのため、分析結果を正しく理解し、意思決定に活用するため一定の基礎知識は身につけておくことが望ましいでしょう。
（3）データの品質に左右される
データ分析の精度や信頼性は、使用するデータの品質に大きく左右されます。不正確なデータや不足しているデータを使用した場合、正確な分析結果を得られず、誤った意思決定につながる恐れがあります。
（4）運用負荷や属人化のリスクがある
データの収集・整理・分析には一定の工数が必要なため、担当者の負担が大きくなる場合があります。また、分析業務が特定の担当者に依存すると、属人化が発生しやすくなります。
4. 代表的なデータ分析手法
データ分析にはさまざまな手法があり、課題の把握や将来予測など、目的によって適した方法は異なります。まずは、代表的な分析手法とその活用例を確認しましょう。
- 記述統計分析
- クロス集計分析
- 相関分析
- 回帰分析
- 時系列分析
- クラスター分析
- ABC分析
- 決定木分析
- 因子分析
- アソシエーション分析
（1）記述統計分析
記述統計分析は、データ全体の特性や傾向を把握するための分析手法です。
平均値や中央値、最大値・最小値などの統計量を算出し、データがどのような状態にあるのかを確認します。売上の推移や顧客の年齢層などを把握する際に活用されることが多く、データ分析の第一歩として用いられる代表的な手法です。
（2）クロス集計分析
クロス集計分析は、複数の項目を組み合わせて傾向や特性を分析する手法です。
例えば、「年代×商品」「地域×売上」など複数の視点からデータを比較することで、顧客属性ごとの傾向や課題を把握しやすくなります。課題発見や施策立案の初期段階で活用されることが多い分析手法です。
（3）相関分析
相関分析は、2つのデータが連動して変化する度合いを調べる手法です。
関係の強さは「相関係数」という−1から1までの数値で表され、1に近いほど一方が増えるともう一方も増える関係が、−1に近いほど一方が増えるともう一方が減る関係が強いことを示します。例えば、気温と不良率の相関を調べれば、暑い日ほど不良が増える傾向があるかを確認できます。
ただし、相関関係があっても因果関係があるとは限らないため、結果の解釈には注意が必要です。
（4）回帰分析
回帰分析は、売上や不良率などの数値が、ほかの要因によってどの程度変わるかを数式で表す手法です。
相関分析が「関係があるかどうか」を調べるのに対し、回帰分析では「気温が1℃上がると不良率が何ポイント上がるか」といった影響の大きさまで分かります。作成した式を使えば、気温の予報から不良率を予測するなど、将来の数値の予測にも活用できます。
（5）時系列分析
時系列分析は、時間の経過に伴うデータの変化を分析する手法です。
過去の売上やアクセス数、問い合わせ件数などの推移を確認することで、増減の傾向や季節変動を把握できます。将来の予測や施策の効果検証にも活用されています。
（6）クラスター分析
クラスター分析は、似た特性を持つデータ同士をグループ化する手法です。
年齢や購買履歴、利用頻度などの特性をもとにデータを分類することで、共通する傾向を持つ顧客層を把握できます。主に顧客のセグメント分けや市場分析などに活用され、グループごとの特性に合わせたマーケティング施策の立案に役立ちます。
（7）ABC分析
ABC分析とは、売上や利益などの重要度に応じて、商品や顧客をA・B・Cの3つのグループに分類する分析手法です。
例えば、売上への貢献度が高い商品をA、比較的低い商品をCに分類することで、優先的に管理・改善すべき対象を把握できます。主に、商品の売上分析や在庫管理、顧客管理などに活用され、限られた経営資源を効率的に配分する際に役立ちます。
（8）決定木分析
決定木分析は、結果に影響を与える要因を樹木状に整理して分析する手法です。
分析結果が樹木状に示されるため、どのような条件によって結果が分かれるのかを視覚的に理解しやすいことが特長です。顧客の購買行動や離脱要因の分析などに利用されています。
（9）因子分析
因子分析は、データを条件ごとに枝分かれさせ、結果の分類や予測を行う手法です。
複雑なデータを少数の要素に整理できるため、データの本質を把握しやすくなります。アンケート調査や顧客満足度調査の分析などで活用されています。
（10）アソシエーション分析
アソシエーション分析は、データ同士の組み合わせや関連性を発見する手法です。
どのデータが一緒に現れやすいのかを分析できるため、購買行動や利用傾向の把握に役立ちます。小売業やECサイトの商品レコメンドなどで広く活用されています。
5. データ分析に活用される主なツール
データ分析に使うツールは、目的や扱うデータの規模に応じて使い分けるのが基本です。まず、多くの企業で使われているExcelやスプレッドシートなら、手元のデータの集計やグラフ作成を手軽に始められます。扱うデータの量や利用者が増え、継続的な分析や情報共有が必要になってきたら、データ分析の本格的なツールであるBIツールの導入が選択肢になります。さらに近年は、自然言語で指示するだけで分析を支援する生成AIも、新たな手段として活用が広がっています。
- Excel・スプレッドシート
- BIツール
- 生成AI
（1）Excel・スプレッドシート
ExcelやGoogleスプレッドシートは、データ分析を手軽に始められる代表的なツールです。表やグラフを作成しながらデータを集計・分析できるため、小規模な分析や試験的な運用に適しています。また、多くの企業で利用されているため、導入しやすい点もメリットです。
一方で、データ量が増えたり複数のシステムからデータを収集したりする場合は、運用が複雑になることがあります。ExcelでもPower Queryなどを活用したデータ連携・更新は可能ですが、分析規模や運用方法に応じた設計が必要です。
（2）BIツール
BI（Business Intelligence）ツールは、企業が保有するデータを集計・分析し、グラフやダッシュボードなどで可視化するためのツールです。
会計システムや営業管理システム、顧客管理システムなど、複数のデータソースと連携し、必要な情報を一元的に可視化・分析できます。また、定期的なデータ更新やレポート共有などにも対応しており、継続的なデータ活用を支援します。
Excelやスプレッドシートでもデータ分析は可能ですが、データ量の増加や分析業務の高度化に伴い、管理や情報共有の負担が大きくなるケースがあります。そのため、データを継続的に活用し、組織全体で分析を進めていく場合はBIツールの活用が有効です。
例えばMotionBoardは、社内に点在するデータを収集・統合し、ダッシュボード上で可視化・共有できるBIツールです。現場から経営層まで同じデータを参照しながら意思決定を行えるため、データドリブンな経営や業務改善を支援します。
（3）生成AI
近年では、生成AIを活用したデータ分析も注目されています。生成AIは、自然言語による指示をもとにデータの集計や分析、グラフ作成などを支援できる点が特長です。例えば、「売上が減少した要因を分析してほしい」「顧客属性ごとの傾向を可視化してほしい」といった指示を入力することで、分析結果や示唆を得られます。
また、分析結果の要約やレポート作成を支援できるため、データ分析にかかる工数の削減にもつながります。さらに、ChatGPTのデータ分析機能などでは、生成AIが裏側でPythonのプログラムを作成・実行して集計やグラフ作成を行うため、プログラミングの知識がなくても高度な分析を実施しやすくなっています。
一方で、生成AIは単発の分析やアイデア出しには有効ですが、継続的なデータ活用や組織全体での情報共有には向いていない場合があります。
近年では、BIツールの中にもAI機能を搭載した製品があります。MotionBoardもその一つで、生成AIを活用したダッシュボードの作成やデータ分析を支援する機能を備えています。
そのため、企業として本格的にデータ分析を進める場合は、生成AIを単独で利用するだけでなく、AI機能を搭載したBIツールを活用して継続的にデータを分析・共有できる環境を整えることが有効です。
AIによるデータ分析について詳しく知りたい方はこちらの記事も合わせてご覧ください。
6. データ分析の進め方
データ分析で成果を得るためには、単にデータを集計するだけでは不十分です。分析結果を業務改善や課題解決につなげるためには、目的を明確にしたうえで、適切な手順で進めることが重要です。
ここでは、データ分析を進める際の基本的な流れを紹介します。
- 分析目的を設定する
- 必要なデータを収集する
- データを整理・加工する
- データを分析・可視化する
- 改善施策へつなげる
（1）分析目的を設定する
まずは、分析を通じて何を明らかにしたいのかを整理しましょう。売上向上や業務効率化、顧客満足度の向上など、分析の目的によって必要なデータや分析方法は異なります。
最初に目的を明確にして確認したい仮説やKPIを整理することで、分析の方向性を定めやすくなります。
（2）必要なデータを収集する
分析の目的が明確になったら、売上データや顧客データ、業務データなど、目的に応じて必要な情報を収集します。
必要なデータが不足していたり、収集する期間や対象が適切でなかったりすると、分析結果の精度に影響する可能性があります。そのため、分析に必要なデータの種類や収集範囲を事前に確認することが重要です。
（3）データを整理・加工する
次にデータの整理と加工を行います。データの収集段階で形式を整えていても、欠損や重複、表記ゆれなどの不整合が生じる場合があります。そのため、収集したデータを確認し、必要に応じて整理・加工することで、分析結果の精度や信頼性を高めることが重要です。
近年では、AIを活用することで、欠損や重複の検出、表記の統一、データ形式の変換なども効率的に行えるようになっています。ただし、AIによる処理が必ずしも正確とは限らないため、加工後のデータも確認する必要があります。
（4）データを分析・可視化する
データの準備が整ったら、目的に応じて集計や比較を行い、数値の推移や傾向、項目間の関連性などを分析します。分析結果をグラフやダッシュボードで可視化することで、数値の変化や傾向を直感的に把握しやすくなります。分析結果を関係者と共有し、課題や改善の方向性について共通認識を持つうえでも効果的です。
分析を進める際は、得られた結果が当初の目的に合っているかを確認し、必要に応じて分析する項目や視点を見直しましょう。
（5）改善施策へつなげる
データ分析で最も重要なのは、結果を実際の行動につなげることです。
分析結果を基に改善施策を立案し、業務改善や課題解決に活用することで初めて価値が生まれます。施策の実行後は効果を検証し、必要に応じて改善を繰り返すことで、継続的な成果につなげることができます。
7. データ分析で成果を出すためのポイントと注意点
データ分析を効果的に進めるために押さえておきたい4つのポイントと注意点を解説します。
- データ分析そのものを目的にしない
- 分析結果の解釈に注意する
- 機密情報や個人情報の取り扱いに注意する
- ツールを活用して分析業務を効率化する
（1）データ分析そのものを目的にしない
データ分析は、データを収集・分析すること自体が目的ではなく、課題の発見や改善施策の立案、意思決定に役立てるための手段です。
例えば、売上データを分析する場合、数値の推移を確認するだけでなく、売上が増減した要因を把握し、販売施策の見直しにつなげることが重要です。
分析を行っただけで満足するのではなく、得られた結果を具体的な施策につなげ、その効果を検証しながら改善を重ねていきましょう。
（2）分析結果の解釈に注意する
データ分析では、得られた結果を正しく解釈し、誤った結論を導かないようにすることが重要です。数値の変化やデータ間の関連性が確認できても、その背景にある要因まで明らかになるとは限りません。また、一部のデータだけを見て判断すると、実際の傾向や課題を見誤る可能性があります。
そのため、分析結果を表面的な数値だけで判断するのではなく、業務の実態や外部要因なども考慮し、複数の視点から検証することが大切です。
（3）機密情報や個人情報の取り扱いに注意する
データ分析では、顧客情報や売上情報、社内の機密情報などを扱うことがあるため、情報漏えいや不正アクセスに注意が必要です。
特に、外部のクラウドサービスや生成AIツールを利用する場合は、入力したデータの保存先や利用目的、セキュリティ対策などを事前に確認する必要があります。適切な管理が行われていないと、機密情報や個人情報が意図せず外部に流出するリスクがあります。
そのため、必要に応じてデータの匿名化やアクセス権限の設定を行い、社内の情報管理ルールに沿ってデータを取り扱うことが重要です。
（4）ツールを活用して分析業務を効率化する
データ分析を継続的に行うためには、ツールを活用して分析業務の負担を軽減することが効果的です。
データ分析には、データの収集・整理・集計・可視化など複数の工程があり、手作業では多くの時間がかかります。特に、複数のシステムにデータが分散している場合、情報の収集や更新作業が担当者の負担になることもあります。
BIツールなどを活用すれば、複数のデータソースの連携や集計作業の自動化、ダッシュボードによる分析結果の可視化・共有が可能です。こうした作業を効率化することで、担当者はデータの集計だけでなく、課題の発見や改善施策の検討に時間を使いやすくなります。
8. BIツールを用いたデータ分析のユースケース2選
データ分析で成果を出すためには、データを収集・可視化するだけでなく、得られた結果を課題の発見や業務改善、意思決定につなげることが重要です。
ここでは、BIツール「MotionBoard」を活用したデータ分析のユースケースを、実際の導入事例をもとに2つ紹介します。
※本章のユースケースは、ウイングアーク１ｓｔ社が公開している導入事例をもとにしたものであり、SCSKの導入支援事例ではありません。
（1）【自動車製造業】データ分析によって製造工程の品質を改善
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 自動車製造業 |
| 課題 | 製造工程で慢性的に発生する不具合について、原因となる要因を特定できず、品質改善が進みにくい状況にあった。 |
| 取り組み | データ分析基盤「Dr.Sum」とBIツール「MotionBoard」を活用。塗装工程の測定値やセンサーデータを収集し、決定木分析などを用いて不具合に関連する要因を分析した。 |
| 効果 | 分析結果から従来より精度の高い管理値を導き出し、製造工程に適用することで、対象の不良率を削減した。 |
MotionBoardの分析機能を活用することで、さまざまな項目を切り替えながらデータを分析し、不具合に関連する要因を調査できるようになりました。また、設備のメンテナンス情報などと組み合わせた分析にも取り組んでいます。
このように、データ分析によって従来は把握しにくかった問題の要因を明らかにし、具体的な改善施策につなげられることがわかります。
（2）【情報サービス業】損益分析の効率化によって経営判断を迅速化
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 情報サービス業 |
| 課題 | 管理会計に必要なデータが複数のシステムに分散しており、集計や分析に時間がかかっていた。また、プロジェクトごとの損益状況を迅速に把握できなかった。 |
| 取り組み | データ分析基盤「Dr.Sum」とBIツール「MotionBoard」を導入。売上や原価、予算実績などのデータを集約し、さまざまな視点から集計・分析できる環境を構築した。 |
| 効果 | プロジェクトの損益状況を日次で把握できるようになり、赤字の予兆を早期に発見。月次決算確定から報告までの期間も短縮した。 |
MotionBoardのドリルダウン機能などを活用し、集計結果から詳細なデータを確認することで、数値変動の要因分析を進めています。また、プロジェクトの売上や原価の見通しを把握できるようになり、問題が発生する前に対策を検討しやすくなりました。
データの集計・分析を効率化することで、経営状況や業務上の課題を早期に把握し、迅速な意思決定につなげられることがわかります。
9．分析から意思決定までを支援するMotionBoard
データ分析を継続的に実践するためには、データを可視化するだけでなく、分析結果を組織全体で共有し、意思決定につなげられる環境を整えることが重要です。
BIツール「MotionBoard」は、社内のさまざまなシステムに分散したデータを連携・統合し、分析に必要な情報をダッシュボード上で可視化できるツールです。データの集計や更新を効率化することで、分析業務にかかる負担を軽減できます。
また、売上や利益の推移を把握する時系列分析をはじめ、予算と実績を比較する予実分析、部門別・地域別の比較分析など、さまざまな角度からデータを分析できます。さらに、ドリルダウン機能を活用すれば、集計結果から詳細なデータを確認し、数値の変動要因を深掘りすることも可能です。
加えて、生成AIを活用した分析支援機能も備えており、自然言語による指示でダッシュボードやチャートを作成したり、データの傾向や特性を分析したりできます。専門的な知識がなくても、データ分析に取り組みやすい環境を構築できます。
このように、MotionBoardはデータの収集・集計から分析・可視化、情報共有までを一元的に支援するBIツールです。データ分析の効率化だけでなく、分析結果を組織全体で活用し、迅速な意思決定や継続的な業務改善につなげることができます。
データ分析を行い、業務課題の発見と改善につなげよう
データ分析は、企業が保有するデータから現状や課題を把握し、業務改善や意思決定に役立てる取り組みです。成果につなげるためには、分析目的を明確にし、適切な手法で分析した結果を具体的な施策に生かすことが重要です。
また、継続的にデータ分析を行うためには、データ収集や集計の負担を減らし、分析結果を関係者と共有できる環境を整える必要があります。
例えば、BIツール「MotionBoard」では、さまざまなデータソースとの連携やダッシュボードによる可視化に加え、データ入力や情報共有にも対応しています。自社の課題や目的に合わせて、こうしたBIツールの活用を検討してみてはいかがでしょうか。
MotionBoardやBIの特長や導入効果を、
わかりやすくご紹介します！
