ビッグデータとAIの関係性とは？活用事例も紹介

ビッグデータとは

ビッグデータとは、従来のデータ処理技術では困難なほど大量で複雑なデータのことです。データの量、多様性、速度、正確性の4つの特徴を持ち、これらの特徴を活かすことで新たな価値を生み出すことが期待されています。
ビッグデータは、さまざまな分野で活用されており、ビジネスの効率化や新サービスの開発に貢献しています。
例えば製造業では、センサーから収集したデータを分析することで、設備の故障を予測し、メンテナンスコストの削減を実現しています。
また、小売業界では、顧客の購買履歴を分析することで、人気商品や傾向を把握し、より効果的なマーケティング戦略を立案しています。

ビッグデータは、AIと組み合わせることで、より高度な分析が可能になります。AIは、膨大なデータからパターンや傾向を自動的に発見することができ、これまで見過ごされてきたような洞察を得ることができます。
ビッグデータとAIは、今後ますます重要な技術となり、社会のさまざまな分野を変革していくことが期待されています。

＜ビッグデータの定義＞
• 従来のデータ処理技術では困難なほど大量で複雑なデータ
• データの量、多様性、速度、正確性の4つの特徴
• さまざまな分野で活用され、ビジネスの効率化や新サービスの開発に貢献
• AIと組み合わせることで、より高度な分析が可能

＜ビッグデータの特徴＞
• 量：従来のデータ処理技術では処理できないほど大量のデータ
• 多様性：テキスト、画像、音声など、さまざまな形式のデータ
• 速度：高速に生成され、処理が必要なデータ
• 正確性：正確性に欠けるデータが含まれる可能性がある

AIの基本的な概念とは

ビッグデータから有益な情報を抽出・分析するために、AI技術が活用されています。
AIは、大量のデータを効率的に処理し、複雑なパターンを見出すことができます。これにより、ビッグデータから新たな知見や洞察を得ることが可能となり、様々な分野での課題解決に役立てられています。
ビッグデータとAIは、相互に補完し合う関係にあります。ビッグデータはAIの学習データとして活用され、AIはビッグデータから価値ある情報を抽出するツールとして用いられます。

＜AIによるビッグデータ解析の利点＞
• 業務効率化や生産性向上：膨大なデータから必要な情報を自動的に抽出することで、手作業で行っていた作業の効率化や、生産性の向上が期待できます。
• 現状分析と将来予測の可能性：ビッグデータから過去の傾向やパターンを分析することで、現在の状況を把握し、将来の予測を行うことが可能となります。
• データに基づく意思決定の実現：データに基づいた客観的な判断を行うことで、より効果的な意思決定が可能となります。

ビッグデータとAIの相互関係について

ビッグデータとAIは、密接な関係を持ちながら発展を続けている分野です。ビッグデータは膨大な情報量の分析に適しており、AIはそこから意味のある洞察を得るための強力なツールとなります。
ビッグデータは、AIに学習するためのデータを提供することで、AIの精度向上に貢献します。一方で、AIはビッグデータから価値ある情報を抽出し、新たなビジネスチャンスや課題解決への道を切り開きます。

具体的に、AIは以下のような方法でビッグデータの分析に役立ちます。
• パターン認識：AIは、大量のデータからパターンや傾向を識別することができます。
• 予測分析：過去のデータに基づき、将来のイベントを予測することができます。
• 異常検知：AIは、異常なデータやパターンを検知することができます。

ビッグデータ分析にAIを導入することで、従来の分析手法では困難だった複雑なパターンや傾向を素早く正確に捉えることが可能になります。これにより、様々な業務の効率化や生産性の向上、そして現状分析と将来予測の可能性が広がります。

AIによるビッグデータ分析は、今後様々な分野で活用が期待されています。これらの利点を活かし、様々な課題解決や新たな価値創造につなげていきましょう。

ビッグデータとAI活用のメリット

業務効率化や生産性向上

企業は日々大量のデータを生成しており、それらを分析することで業務効率化や生産性向上が期待できます。この際、ビッグデータとAIを組み合わせた分析が有効です。
ビッグデータをAIで分析することで、これまで気づかなかったような傾向や相関関係を発見することができます。

例えば、以下のようなメリットがあります。
• 作業の自動化：AIは膨大なデータを高速に処理できるため、人的ミスを防ぎつつ、これまで人手で行っていた作業を自動化することができる。
• 業務の効率化：AIが業務に必要な情報を分析し、優先順位や最適な対処方法を提示することで、従業員の判断をサポートし、業務効率を向上させることができる。
• 生産性の向上：AIはデータに基づいて業務改善案を提示することで、従来よりも効率的な業務プロセスを構築することができる。

しかし、これらのメリットを享受するためには、いくつかの注意点があります。
• データの収集・蓄積：AIを有効活用するためには、良質なデータを収集・蓄積する必要があり、そのためにはデータを収集する仕組みや管理体制を整備する必要がある。
• セキュリティ対策：収集したデータを適切に保護するためには、セキュリティ対策を徹底する必要があり、情報漏えいなどのリスクに備えて、厳重な対策を講じなければならない。
• 人材育成：AIを効果的に活用するためには、AIに関する知識を持つ人材を育成する必要がある。AIの技術者だけでなく、データを活用できるビジネスパーソンの育成も重要。

現状分析と将来予測の可能性

ビッグデータとAIの融合は、あらゆる分野で革新的な変化をもたらしています。特に、膨大なデータの分析において、AIは大きな力を発揮します。AIは、人間では処理しきれない大量のデータを高速に処理し、パターンや傾向を抽出することが可能です。
この技術を活用することで、これまで見えなかった事実や将来の予測が可能となります。
例えば、顧客行動の分析から購買傾向を予測し、マーケティング戦略に活かすことができます。また、異常検知や故障予測など、様々な分野で活用が期待されています。

以下に、ビッグデータとAIの活用による現状分析と将来予測の可能性をまとめます。
• 顧客行動分析：購買履歴や行動履歴などのデータから、顧客の嗜好や購買傾向を分析し、マーケティング戦略に活かす。
• 異常検知：機械や設備の稼働状況やセンサーデータから異常を検知し、トラブルを未然に防ぐ。
• 故障予測：機械や設備の稼働状況やセンサーデータから故障を予測し、メンテナンスの最適化を図る。
• 需要予測：過去の販売データや経済指標などのデータから、需要を予測し、生産計画や在庫管理に活かす。
• リスク管理：金融取引やサイバーセキュリティなど、様々な分野でリスクを予測し、対策を講じる。

ビッグデータとAIの活用は、様々な分野で大きな変革をもたらす可能性を秘めています。今後も、技術の進歩とともに、その活用範囲はさらに広がっていくと考えられます。

データに基づく意思決定の実現

ビジネスの世界において、データを意思決定の基盤とする重要性は高まる一方です。 膨大なデータから洞察を得るために不可欠な存在となっているのがビッグデータと人工知能 (AI) です。

＜ビッグデータ解析におけるAIの優位性＞
従来の分析手法には限界があり、膨大なデータから価値ある情報を抽出することは容易ではありませんでした。 しかし、AI の活用は従来の手法では困難であった複雑なパターンや相関関係を明らかにすることができます。
AIは大量のデータを高速処理できるだけでなく、学習機能によって精度を高め続けるという特徴も有しています。

＜データに基づく意思決定の実現＞
AIを用いたデータ分析により、以下の利点が期待できます。
• 業務効率化・生産性向上
• 現状分析・将来予測

一般的なビッグデータとAIの活用例

ビッグデータとAIの活用は、製造業、自治体、小売業界、観光業、金融業界など、さまざまな分野で進んでいます。 ここでは、各分野での活用例を紹介します。

製造業における活用例

• 生産工程の最適化
センサーやIoTデバイスから収集されたデータを活用して、生産ラインの状態をリアルタイムに把握し、最適な制御を行うことで、生産効率の向上や歩留まりの改善を実現できる。
• 品質管理の強化
製造工程で発生するデータを分析することで、不良品の発生要因を特定し、予防策を講じることができます。また、AIによる画像認識技術を活用して、製品の外観検査を自動化することも可能。
• 予知保全の実現
機器の稼働データやセンサーデータから故障の兆候を検知し、事前にメンテナンスを行うことで、突発的な故障を防ぎ、稼働率を向上させることができる。

これらの他にも、製造業におけるビッグデータとAIの活用事例は数多く存在します。これらの取り組みによって、製造業は新たな成長ステージへと進んでいくことが期待されています。

自治体における活用例

• ゴミ収集
AIによるゴミ収集量の予測に基づき、最適なゴミ収集ルートを決定し、効率的なゴミ収集を実現する。
• 公共交通
AIによる公共交通機関の利用状況の分析に基づき、利用者のニーズに合わせた運行ダイヤの調整や、混雑状況の予測による乗客への情報提供を行う。
• 災害対策
AIによる気象データや河川水位データの分析に基づき、災害発生の予測や被害予測を行い、防災対策を強化する。
• 防犯
AIによる犯罪発生状況の分析に基づき、犯罪多発エリアの特定や、犯罪発生予測を行い、防犯対策を強化する。

自治体におけるビッグデータとAIの活用は、住民サービスの向上、行政の効率化、社会課題の解決に大きな効果をもたらすと期待されています。

小売業界における活用例

• 需要予測
過去の販売データや顧客データ、天気予報などを活用して、商品の需要を予測。これにより、在庫管理の最適化や、欠品を防ぐことができる。
• 顧客分析
顧客の購買履歴や閲覧履歴などを分析して、顧客の嗜好や行動パターンを把握。これにより、個々の顧客に合わせた商品レコメンドやキャンペーンを実施することができる。
• 店舗レイアウトの最適化
顧客の動線データや商品棚の配置データを分析して、店舗レイアウトを最適化。これにより、顧客の購買体験を向上させ、売上を増加させることができる。
• 自動発注
販売データや在庫データを分析して、自動的に発注を行うシステムを導入。これにより、発注業務の効率化や、在庫管理の最適化を実現することができる。

観光業における活用例

観光業は、ビッグデータとAIを幅広く活用している分野の一つです。
過去の観光客来訪データ、天気予報、経済指標などを用いて観光需要を予測し、観光資源の最適な配分や旅行プランの提案に役立てられます。活用の仕方としては、主に以下のようなものが挙げられます。

・SNSの投稿や口コミを分析し、観光客の興味関心や旅行先選択の傾向を把握することで、ターゲット層に合わせた効果的なマーケティング施策を展開。
・観光客の行動履歴やアンケートデータを分析し、観光客の満足度を高めるための施策を実施。例えば、観光施設の混雑状況をリアルタイムで提供したり、観光客の好みに合わせたおすすめスポット情報を提供したりするなど。
・観光客の動線分析をもとに、観光スポットの整備や案内表示を改善。

金融業界における活用例

AIを活用した詐欺被害の防止や与信審査の工数削減などの取り組みによって、顧客満足度の向上が期待できます。具体例としては以下のとおりです。

• 機械学習アルゴリズムを使った、より効率的な不正取引の検出により、金融機関は顧客の資産を保護し、詐欺の被害を最小限に抑えることができるようになる。
• 与信審査の自動化によって審査にかかる時間とコストを大幅に削減することができ、顧客の利便性を向上させることができる。
• 顧客ごとにパーソナライズされた金融サービスを提供し、顧客のライフスタイルや経済状況に合わせた最適な投資プランを提案することができる。

ビッグデータとAIを活用する際の留意点

ビッグデータとAIは、企業にとって大きなビジネスチャンスをもたらす強力なツールです。しかし、活用にあたってはいくつかの留意点があります。

• データ蓄積と分析の環境整備
ビッグデータとAIを有効活用するためには、適切なデータ蓄積と分析環境の整備が不可欠です。膨大なデータ量を扱うため、クラウドストレージや分散ファイルシステムなど、柔軟性と拡張性に優れたストレージ環境を構築することが重要です。

• 高速かつ高性能なコンピューティングリソースの用意
HadoopやSparkなどのビッグデータ処理に特化したフレームワークを活用することで、効率的なデータ分析を実現できます。

• データ品質の確保
データクレンジングやデータバリデーションなどの手法を用いて、データの欠損や誤りを修正する必要があります。

• セキュリティ対策
アクセス制御や暗号化などの手法を用いて、データ漏洩や不正アクセスを防ぐ必要があります。これらの環境整備を行うことで、ビッグデータとAIの活用をスムーズに進め、より効果的な分析結果を得ることができます。

• 人材確保
データサイエンティストなどの人材確保も重要です。データ分析の専門知識を持った人材がいないと、せっかくのビッグデータも活用できません。
これらの留意点を踏まえ、ビッグデータとAIを効果的に活用することで、ビジネスの効率化や新たな価値の創造につなげることができます。

ビッグデータとAIを活用する際のポイント

明確な課題と目標の設定

ビッグデータとAIの活用を成功させるためには、明確な課題と目標を設定することが重要です。
課題：何を解決したいのか、どのような問題を改善したいのか
目標：具体的な数値目標や達成したい状態
課題と目標の差分に対してアクションとスケジュールが決まるので、進捗状況を把握し、効果を測定することができるようになります。

＜明確な課題と目標を設定することのメリット＞
• プロジェクトの方向性を明確にできる
• 進捗状況を把握しやすくなる
• 効果を測定しやすくなる
• 関係者間の認識を一致させることができる

＜明確な課題と目標の設定方法＞
• 現状分析： 現在の課題や問題点を分析する
• 将来予測： 将来のビジョンや目標を設定する
• 関係者との合意形成： 関係者間で課題と目標について合意形成する

クラウドサービスの活用

クラウドサービスは、ビッグデータとAIの活用を促進する重要なツールです。クラウドサービスを利用することで、大規模なデータ処理やAIモデルの構築に必要なリソースを容易に調達することができます。

クラウドサービスには、以下のようなメリットがあります。
• コスト削減： 必要な時に必要なだけリソースを利用できるため、初期投資を抑えることができる。
• 柔軟性： 必要に応じてリソースを拡張・縮小することができるため、ビジネスのニーズに柔軟に対応することができる。
• 可用性： 複数のデータセンターにデータを複製することで、高い可用性を確保することができる。
• セキュリティ： 高度なセキュリティ対策が施されており、データの安全性を確保することができる。
これらのメリットにより、クラウドサービスはビッグデータとAIの活用を促進する上で、重要な役割を果たしている。

＜クラウドサービスの活用例＞
• 製造業：工場の稼働状況や製品の品質データを収集・分析し、生産性の向上やコスト削減を図る。
• 小売業：顧客の購買履歴や商品情報データを収集・分析し、顧客満足度の向上や売上拡大を図る。
• 金融業：顧客の取引履歴や市場データを収集・分析し、リスク管理や投資判断の精度向上を図る。

BIツールの効果的な利用

BIツールとは、企業がさまざまなソースからデータを収集、分析、視覚化し、より良い意思決定を行うために設計されたソフトウェアツールです。
BIツールの効果的な利用には、明確な目標の設定、適切なデータの収集と分析、データの視覚化、コミュニケーションなどいくつかの重要なポイントがあります。
これらのポイントを意識することで、BIツールを効果的に活用し、企業の成長に貢献することができます。

ビッグデータとAIを活用した分析手法・解析ロジック

ビッグデータは膨大な量のデータを指し、AIはそのデータを分析して意味のある情報を導き出す技術です。ビッグデータは、AIの学習に必要なデータを提供し、AIは、ビッグデータから隠れたパターンや傾向を抽出することで、より正確な予測や判断を可能にします。
この相乗効果により、様々な分野でビッグデータとAIの活用が進んでいます。

例えば、医療分野では、患者のカルテや遺伝子情報などのビッグデータから、疾病の早期発見や治療法の開発に役立つ情報を抽出することができます。
金融分野では、顧客の取引履歴や信用情報などのビッグデータから、不正取引の検知や個人の信用度を評価することができます。
マーケティング分野では、顧客の購買履歴や行動データから、顧客の嗜好を分析して、効果的なマーケティング施策を展開することができます。
このように、ビッグデータとAIの活用は、今後ますます拡大していくことが予想されます。企業や組織は、ビッグデータとAIを戦略的に活用することで、競争優位性を獲得することができると言えるでしょう。

クロス集計

クロス集計は、複数の変数からなるデータセットを分析するために用いられる手法です。それぞれの変数の組み合わせにおけるデータの出現頻度を表にまとめることで、変数間の関係性を明らかにすることができます。
クロス集計には、行と列の2つの次元があり、それぞれの次元には分析対象となる変数を選択することができます。表には各変数の組み合わせにおけるデータの出現頻度が表示され、変数間の関係性を視覚的に理解することができます。

クロス集計は、市場調査や顧客分析などの様々な分野で活用されており、以下のようなメリットがあります。
• 変数間の関係性を簡単に把握できる
• 複数の変数の組み合わせを同時に分析できる
• データの傾向を視覚的に理解できる

クロス集計は様々な分野で活用されており、以下のような事例があります。
• マーケティング：顧客の年齢、性別、職業などの属性と、購入商品やサービスとの関係性を分析することで、ターゲット層の絞り込みやマーケティング施策の検討に役立てる。
• 営業：顧客の購買履歴と営業活動との関係性を分析することで、営業活動の効率化や顧客満足度の向上に役立てる。
• 製造：生産工程における不良発生率と、原材料や製造条件との関係性を分析することで、不良発生の要因を特定し、品質向上に役立てる。

回帰分析

回帰分析は、予測モデリングや因果関係分析に役立つ強力な統計手法です。2つ以上の変数の間の関係性を調べ、1つまたは複数の独立変数から従属変数を予測するために使用されます。

回帰分析の手法には、以下の種類があります。
• 線形回帰：最も基本的な回帰分析で、従属変数と独立変数の関係が直線だと仮定する。
• 多項式回帰：直線ではなく、曲線で関係をモデル化する。
• ロジスティック回帰：従属変数が2値の場合（例：成功/失敗）に用いる。
• リッジ回帰：データにノイズが含まれている場合でも、安定したモデルを得るために用いる。
• Lasso回帰：データに多くの独立変数が含まれている場合に、重要な変数を選択するために用いる。

回帰分析を実施するには、適切なモデルの選択、データの分析、モデルの評価などのステップが必要です。
分析手法としては、以下のものが挙げられます。
• 最小二乗法：最も広く使われている方法で、残差の平方和を最小化することでモデルのパラメータを推定する。
• 最尤法：尤度関数が最大となるパラメータを推定する方法。
• ベイズ推定：事前情報とデータに基づいてパラメータの確率分布を推定する方法。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、大量のデータからアイテム間の関連性を分析するための手法です。顧客の購買傾向や商品の相関関係などを明らかにすることができます。
顧客が一緒に購入する商品を分析することで顧客のニーズを把握し、顧客が興味を持ちそうな商品をレコメンドすることができます。また、商品の相関関係を分析することで、商品の陳列や在庫管理を最適化することができます。

▼ アソシエーション分析の手順
1. データの準備：
分析対象となるデータセットを用意します。通常、トランザクションデータと呼ばれる、アイテムの組み合わせが記録されたデータを使用します。
2. アイテムセットの抽出：
データセットから、アイテムの組み合わせを抽出します。この組み合わせをアイテムセットと呼びます。
3. 頻度の計算：
各アイテムセットの出現頻度を計算します。出現頻度は、アイテムセットがデータセットに含まれる割合です。
4. ルール生成：
アイテムセットの出現頻度に基づいて、ルールを生成します。ルールは、特定のアイテムセットが出現した場合に、別のアイテムセットも出現する確率を示します。
5. 評価：
生成されたルールを評価します。評価には、リフトやコンフィデンスなどの指標が使用されます。リフトは、ルールによってアイテムセットの出現確率がどれだけ高くなるかを表す指標です。コンフィデンスは、ルールが正しい確率を表す指標です。
6. ルール適用：
評価によって有用と判断されたルールを実際の業務に適用します。

クラスター分析

クラスター分析とは、要素を類似性があるグループに分類する分析手法です。マーケティングや顧客分析、画像認識など、さまざまな分野で活用されています。 クラスター分析には、階層型と非階層型という2つの主要なアプローチがあります。
階層型分析では、要素を逐次的にグループ化することでクラスターを形成します。
一方、非階層型分析では、要素間の類似度を基にあらかじめクラスター数を設定して要素を割り当てます。

▼ 代表的なクラスター分析の手法
• K平均法：最も代表的な非階層型手法。事前に設定されたクラスター数に、各要素を最も近いクラスターに割り当てる。
• 階層型クラスタリング：要素間の類似度に基づいて、要素を逐次的にグループ化または分割していく手法。デンドログラムと呼ばれる樹状図で結果を表示する。
• DBSCAN：密度に基づいたクラスタリング手法。あらかじめ設定された密度しきい値に基づいて、高密度領域をクラスターとして抽出する。
• EMアルゴリズム：クラスター内の要素分布を確率的にモデル化して、クラスターを推定する手法。

決定木分析

決定木分析は、データを条件分岐によって予測や分類を行うための手法です。

▼ 決定木分析の手順
1. データの準備：分析対象となるデータセットを準備する。データは目的変数と説明変数から構成される。
2. 木の構築：決定木アルゴリズムを用いて、データから決定木を構築する。アルゴリズムは、データから規則を学習し、条件分岐によって予測や分類を行うためのルールを決定する。
3. 木の評価：構築した決定木を評価する。評価指標としては、精度、適合率、再現率などが用いられる。
4. 木の改善：構築した決定木を改善する。剪定や特徴量の追加などを行い、精度や適合率を向上させる。
5. 木の解釈：構築した決定木を解釈する。決定木の分岐条件やリーフノードの意味を理解し、予測や分類の根拠を明らかにする。

▼ 決定木分析の利点
• 理解しやすい
• 予測精度が高い
• 処理が速い
• 決定木分析の欠点
• 過学習しやすい
• 説明変数の選択が重要

決定木分析は、様々な場面で活用できる強力な手法です。しかし、過学習や説明変数の選択など注意すべき点もあります。これらの点を考慮した上で、適切な場面で活用することが重要です。

商圏分析・エリアマーケティングにおけるビッグデータとは

ビッグデータは従来のデータ分析手法では処理が困難なほど膨大なデータ量と多様性を持ち、商圏分析・エリアマーケティングにおいても重要な役割を果たしています。

商圏分析・エリアマーケティングに活用されるビッグデータとして、主に以下の3種類に分類されます。
• 公的統計データ：国勢調査や商業統計など、政府機関が収集・公開しているデータ。人口構成や産業構造、消費動向などを把握できる。
• GPS位置情報などの人流データ：スマートフォンやカーナビなどの位置情報データ。人の移動パターンや滞在時間などを分析できる。
• 企業が保有する顧客データ：店舗のPOSデータや会員情報など、企業が独自に収集したデータ。顧客属性や購買履歴などを分析できる。
これらのビッグデータを活用することで、より精度の高い商圏分析やエリアマーケティングが可能となります。

これらのデータは、商圏分析やエリアマーケティングにおいて、以下のようなメリットをもたらします。
• より正確な需要予測：過去の購買データや人流データをもとに、将来の需要を予測することができる。
• 効果的なマーケティング施策の立案：顧客属性や購買履歴などのデータを分析することで、効果的なマーケティング施策を立案することができる。
• 競合分析：競合店の出店状況や顧客層などを分析することで、競合優位性を高めることができる。

企業が保有する顧客データ

企業が保有する顧客データは、商圏分析・エリアマーケティングにおいて重要な役割を果たします。顧客データには、顧客の年齢・性別・居住地・購買履歴などの情報が含まれており、これらの情報を分析することで、顧客のニーズや行動を理解することができます。

▼ 顧客データの活用例
• 購買履歴に基づいて、顧客の嗜好や購買傾向を分析する。
• 居住地に基づいて、顧客が実際に店舗を訪れた場所を特定する。
• GPS位置情報などのデータを活用して、顧客が店舗周辺をどの程度歩いているかを分析する。

これらの情報をもとに、企業はより効果的なマーケティング施策を展開することができます。例えば顧客のニーズに合わせた商品開発や、顧客の行動に基づいた広告配信を行うことができます。
また、顧客データは競合分析にも活用することができます。競合他社の顧客データを分析することで、競合他社の強み弱みを知り、自社のマーケティング戦略を改善することができます。
このように、企業が保有する顧客データは、商圏分析・エリアマーケティングにおいて非常に重要な役割を果たします。
顧客データを適切に活用することで、企業はより効果的なマーケティング施策を展開し、競合優位性を獲得することができます。

公的統計データ

公的統計データは、国や地方自治体などの政府機関が収集・公開しているデータです。人口動態、経済指標、産業統計、消費動向など、様々な種類のデータが提供されています。
商圏分析・エリアマーケティングにおいては、例えば地域の年齢構成、世帯数、可処分所得、消費支出などの情報を把握することで、ターゲット顧客の分布や購買力などを分析することができます。 また、公的統計データを他データと組み合わせることで、より詳細な分析が可能になります。例えば、GPS位置情報や企業が保有する顧客データと組み合わせることで、特定のエリアにおける顧客動向をより正確に把握することができます。

▶ 技研商事インターナショナルで提供しているデータ一覧はこちら

GPS位置情報などの人流データ

GPS位置情報や携帯電話の基地局情報など、人々の移動に関する情報を指す人流データは、商圏分析やエリアマーケティングにおいて重要な役割を果たします。
特定のエリアの人の流れを把握することで、商業施設や店舗の立地選定、広告・プロモーション活動の最適化、交通渋滞対策の立案など、様々な施策に活用することができます。
近年、スマートフォンやウェアラブルデバイスの普及により、人流データの取得は容易になってきています。また、AI技術の進歩により、人流データからより高度な分析を実施することも可能となっています。

以下、人流データの活用事例をいくつか紹介します。
• 商業施設の立地選定
人流データから、特定のエリアの人の流れを把握することで、商業施設の立地選定に最適な場所を特定することができます。
• 店舗の広告・プロモーション活動の最適化
人流データから、特定のエリアの人の属性や行動パターンを把握することで、より効果的な広告・プロモーション活動を実施することができます。
• 交通渋滞対策の立案
人流データから、特定のエリアの交通渋滞が発生しやすい時間帯や場所を特定することで、より効果的な交通渋滞対策を立案することができます。

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商圏分析・エリアマーケティング界隈でもビッグデータ活用が進んでいます。
AIを絡めた分析もこれからどんどん進んでいくといわれており、当社でも2025年度にはGIS×AIの新サービスを開発予定です。
以下では、まずは商圏分析・エリアマーケティングにおいて活用されるビックデータと、その活用例をご紹介します。

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商圏分析・エリアマーケティングにおけるビッグデータの具体例と実際の活用事例

近年、商圏分析・エリアマーケティング分野でも様々な業界でビッグデータとAIの活用が進んでいます。ここでは、多店舗展開をしている小売業の店舗開発、会員ビジネスをしているスポーツクラブの会員分析、証券会社のアナリストによる景況分析の3つの事例を紹介します。

多店舗展開をしている小売業の店舗開発

▼ 株式会社東武ストアさまの事例

東京都、埼玉県、千葉県にて60以上の店舗（2023年12月時点）を展開されているスーパーマーケット、株式会社東武ストア様。商圏分析ツール「MarketAnalyzerⓇ 5」と人流分析ツール「KDDI Location Analyzer」を活用され、公的統計と位置情報を活用したエリアマーケティングに取り組まれています。

【課題】
• 商圏分析に必要なデータを一から自分で探して収集するのに時間がかかっていた。
• “競合店舗のデータ”が分からないため、客観的なデータで競合の動向を把握するのが困難だった。

【当社ご支援後】
• MarketAnalyzerⓇ 5を使用して、簡単な操作ですぐに商圏データを得られるようになった。さらに商圏レポートをExcel出力でき、そのまま会議資料として使えるので、分析や社内報告の業務においてかなりの時間短縮につながった。
• KDDI Location Analyzerの活用で、通行人口や滞在人口のボリュームだけでなく性・年代別等の属性も把握できるようになった。何より、今まで分からなかった“競合のデータ”が取れることで、客観的かつ新鮮なデータで競合の動向をリアルに把握できるようになったのが良かった。

東武ストアさま 導入事例全文はこちら

会員ビジネスをしているスポーツクラブの会員分析

▼ 株式会社ルネサンスさまの事例

フィットネスクラブ、スイミングスクール等のスポーツクラブ事業、自治体や企業等での健康づくり事業、介護リハビリ事業などを展開されている株式会社ルネサンス様。店舗開発と販売促進の2つの用途で、商圏分析ツール「MarketAnalyzerⓇ」シリーズを活用されています。

【課題】
• 以前は市役所で手作業にてエリア調査や分析を行っており、情報共有や意思決定のスピードを効率化したいと考えていた。

【当社ご支援後】
• よい物件を確保するためには、意思決定のスピードも大事だが、全ての候補物件を現地に見に行くのでは優良物件を逃す場合もあるため、可能性がある物件やポテンシャルが高い物件に絞ったり優先順位を付けたりするのにも役立った。
• 日々変わっていく会員動向をタイムリーに把握できている。クラブ毎の販促企画の結果どう会員が増えたのか等を踏まえて、次回の計画に活かす、といったきめ細やかなエリアマーケティングが可能に。

ルネサンスさま 導入事例全文はこちら

証券会社のアナリストによる景況分析

▼ 大和証券株式会社さまの事例

1902年創業という長い歴史を誇り、日本の大手証券会社5社の一つでもある大和証券株式会社さま。企業の財務情報や業界動向、社会情勢を分析・評価し、主に機関投資家向けに株式情報や投資戦略を提供しているエクイティ調査部では、人流分析ツール「KDDI Location Analyzer」を活用されています。

【課題】
• マクロ経済分析の際、公的機関からの経済指数や企業からの情報公開を待つ必要があった。
• 無料公開の人流レポートでは分析の詳細が見えず、考察の背景説明が難しかった。

【当社ご支援後】
• 経済指数が公表される前に、予測速報といったナウキャスティングができるようになった。
• 人流調査のエリアや時期等を、自ら根拠を以て設定でき、レポートの説得力が増した。

大和証券さま 導入事例全文はこちら

まとめ

ビッグデータとAIは、適切に活用することで、様々な課題を解決することができます。企業や自治体にとって、重要な技術となるでしょう。

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監修者プロフィール 市川 史祥 技研商事インターナショナル株式会社 執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント
医療経営士／介護福祉経営士 流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師 一般社団法人LBMA Japan 理事 1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS（地図情報システム）の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。

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電話によるお問い合わせ先：03-5362-3955（受付時間／9：30～18：00 ※土日祝祭日を除く）
Webによるお問い合わせ先：https://www.giken.co.jp/contact/