データマイニング（Data Mining）とは、大量に蓄積されたデータの中から、統計学や機械学習などの手法を用いて、これまで気づかれていなかった規則性や関連性を見つけ出す技術のことです。英語の「mining」は「採掘」を意味し、データという鉱脈から価値ある情報を掘り出すイメージからこう呼ばれています。
現実世界に例えると、大量の砂の中から、価値ある砂金を探し出す作業のようなものです。一見ただの砂の山にしか見えなくても、丁寧にふるいにかけていくことで、その中に埋もれていた貴重なものを見つけ出すことができます。
データマイニング図解
データマイニングの目的
データマイニングの目的は、人の勘や経験だけでは気づきにくい傾向やパターンを、データに基づいて客観的に明らかにすることです。これにより、これまで見えていなかったビジネス上のヒントや、将来の予測につながる手がかりを得ることができます。
データマイニングの代表的な手法
- 分類
データをあらかじめ決めたグループに振り分ける手法。 - クラスタリング
似た性質を持つデータ同士を自動的にグループ分けする手法。 - 相関分析
ある事柄と別の事柄の間に、どのような関係があるかを調べる手法。
データマイニングの活用例
小売業では、購買履歴を分析して「この商品を買った人は、こちらの商品も購入する傾向がある」といったおすすめ商品の提案に活用されています。また、金融機関の与信審査や、製造業における故障予兆の検知など、幅広い分野で実務に役立てられています。
AI・機械学習との関係
近年では、AIや機械学習の技術がデータマイニングの手法として組み合わされることが多く、より複雑で精度の高い分析が可能になっています。データマイニングとAIは、データから価値を引き出すという目的を共有する、密接に関連した分野といえます。
身近なところでのデータマイニング
普段何気なく目にしているネット通販サイトの「おすすめ商品」や、動画配信サービスの「あなたへのおすすめ」も、利用者一人ひとりの行動データをもとにしたデータマイニングの成果です。意識しないところで、私たちの生活はすでにこの技術の恩恵を受けています。
データマイニングを行う上での注意点
データマイニングは強力な分析手法ですが、見つかった規則性が単なる偶然の一致にすぎない場合もあり、結果をそのまま鵜呑みにしてしまうと誤った判断につながる恐れがあります。分析結果の妥当性を慎重に検証しながら、実際の業務判断に活用していく姿勢が求められます。
また、分析に使うデータそのものに偏りや誤りが含まれていると、導き出される結果も不正確なものになってしまうため、元となるデータの品質を保つことも、データマイニングを行ううえで欠かせないポイントです。
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