事例&Tips集

データ活用
プロジェクト進行ガイド
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企業に蓄積されたデータを活用し、ビジネスに有用な示唆を得る

ビッグデータ活用は、ビジネスの基盤構築として当たり前の手段となりつつある昨今、Rejouiでは多くの企業様よりデータ活用のご相談、分析プロジェクト実行の依頼をいただいています。
本資料では、今後自社のマーケティング・経営戦略においてデータ活用を検討される企業様向けに、データ分析プロジェクトを進めるにあたり、必要なステップやコンサルティングを受けるうえで事前に知っておきたい事例などをまとめました。
これから、自社組織においてビジネス領域のデータ活用を検討される皆様の参考になれば幸いです。

1データ活用プロジェクトの流れ
データ分析プロジェクトの進行プロセスにおいて、もっとも重要なのは「目的の定義」です。目的認識をプロジェクトメンバー全員で共通認識を持ったうえで、どのようなデータ、分析手法、モデリング構築を行うべきかの検討を行います。

Phase 1

Phase 2Phase 3Phase 4

目的の合意

データ収集

基礎分析
・詳細分析／モデリング評価・考察

どのような課題を解決するために、データを活用するのか？

Phase1で定めた課題に対し、解決に必要なデータの選定・収集を行います。

収集したデータが可用性のあるものかどうかを確認するため、基礎分析を実行します。

データサイエンティスト・あらゆる視点からみる課題の洗い出しを行い、解決すべきクリティカルな課題を明確にします。

社内に蓄積されたデータからの抽出や、新たに取得すべきデータの対応はこの段階で行います。

その後、詳細分析やモデリングの実行を繰り返します。

コンサルタントを中心に、分析結果や作成されたモデルに対して、新たな仮説や課題解決手法の検討を行います。

Phase 5

業務への適用業務の実運用に適用するために必要なシステムや優先すべき施策を検討します。
システム化が必要な場合は、このタイミングでロードマップを描きます。

2

CASE：顧客育成、ロイヤルカスタマー分析プロジェクト

目的

接客データ、購買行動データを活用し、優良顧客（ロイヤルカスタマー）を育成したい適用業種例

小売（店舗・通販） / 訪問販売 / 飲食店

提供施策

優良顧客育成プログラム / 広告出稿配分の最適化 / クリエイティブ最適化

仮説立案

分析設計・データ整理

etc

分析実行

レポート・考察➢ アソシエーション分析➢ クラスター分析➢ ロイヤルカスタマー分析

ロイヤルカスタマーの定義やどのような購買行動があれば、ロイヤルカスタマー育成の可能性があるかについて、考えうる仮説を検討。分析工程で検証すべき課題の洗い出しを行なう。

仮説検証をするために必要なデータの洗い出しや、取得済データ同士の関係性を把握する。
また、取得されたデータの加工・分析プロセスの確認を行なう。

データ分析を実行する。処理する過程で得られた結果によっては、データ抽出の閾値やモデルのパラメータ変更、場合によっては分析手法についても見直しを行なう。

得られた分析結果に対して考察を行い、施策の実行やシステム化など実用化に向けた検討を行なう。

3

CASE：需要予測モデリングプロジェクト目的

ビッグデータを活用した需要予測モデルを構築し、経営コストを削減したい

適用業種例

配送・物流業界 ／ 外食業界 ／ 製造業提供施策•

入出庫管理の最適化•

資材搬入最適化•

人員最適化（シフト管理）

仮説立案・分析データ整理

現状の課題から、仮説立案を実施。
活用すべきデータの整理を行なう。
• 業務工数データ• 直近数年の物流在庫データ• 取引先データ

分析実行・モデル構築

レポーティング

実用システム化検討

基礎分析および詳細分析を行い、詳細に傾向を把握する。

詳細分析の結果に基づき需要予測モデルを構築。妥当性、実用性について協議。

モデルを実務に適用するためのAI・システム化を検討
4

CASE：人事データの活用（People Analytics）

プロジェクト

企業に蓄積された人事データの整備、人事データを活用した経営体制の最適化

適用目的例

•

社員の能力を活かした組織編制の最適化•

カルチャーにフィットした人材の採用最適化•

従業員のメンタルヘルス罹患の予兆、離職者アラート•

人材の能力とマッチする人材育成プログラムの提供

分析目的の定義

活用データ一覧

データ整理・分析• マネジメント研修• 人事制度への適用

組織編制
採用
労務管理
人材育成

最適化

••
•
•

NPSデータ勤怠（残業など）データ
人事評価データ
適性診断結果 etc• 部門別の残業時間と就業満足度• 休職者と在職者の残業量比較• クラスター分析による従業員類似度

etc5

分析プロジェクト進行
Q&A

6

Q：データ分析プロジェクトにはどのようなメンバーが必要ですか？

プロジェクト体制図の一例
依頼部門（以下の場合はマーケティング部門）のほかに、同事業に関わる他部門のメンバーを加えることで、多角的な視点でデータ分析結果から示唆を得ることができます。

プロジェクト統括のデータサイエンティスト中心に、プロジェクト進行管理を行うコンサルタント、分析実務を担うデータアナリストや分析アシスタン
トをプロジェクト内容に応じてアサインいたします。

クライアントサイド

コンサルティング
（Rejoui）

プロジェクトリーダー

マーケティング 営業部門担当者
担当者

商品開発担当者

データ
管理者

データ
サイエンティスト

コンサルタント

データ
アナリスト

データ
アナリスト

分析アシスタント7

Q：このデータ使える？使えない？

どうやって決めたらいいの？

データ分析プロジェクトでは、「基礎分析」という実データの可用性を検討するフェーズを必ず設けます。
データに対して高度な分析を実行せず、データの基本情報と傾向を把握するための分析ステップです。
基礎分析の流れSTEP 3

STEP 1

STEP 2

基本情報の確認

データ収集・前処理

データ集計・可視化

データ入力形式、データ構成のほか、十分なデータ量があるか、十分な期間揃っているかなどの確認を行ないます。

エラー、ノイズ、欠損値などの把握をし、必要に応じてデータ変換や正規化を行います。

データ集計を行い、それらをグラフなどに可視化します。
各データの傾向把握をし、詳細分析ステップに進むにあたって可用性検討をします。

ビジネスの課題解決にデータを活用する上で、欠かせないステップです。
Rejouiでは、まずお手持ちのデータの可用性検証・診断から承っています。

8

Q：データ分析を自社で行うには、どのような知識があったらいいの？

自社でデータ分析プロジェクトを運用していく上では、データ分析の実行スキルだけでなくデータに基づく意思決定を行う上での包括的な知識を求められます。
一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティスト」のスキル定義は以下の通りです。

主たる3分野のスキルセット

引用元：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティストに求められるスキルセット 」

http://www.datascientist.or.jp/files/news/2014-12-10.pdf

9リジョウイ

株式会社Rejoui紹介

10Rejouiの事業紹介

データ分析・利活用コンサルティング- 顧客分析／需要予測／広告効果分析／People Analytics ほか--課題整理、アルゴリズム設計、システム実装までをワンストップで提供-

データサイエンス教育-ビギナー向けガイダンス講座、中級～ビジネス適用のハンズオン講座等の目的別カリキュラム設計-

DX推進支援-データの棚卸し、組織体制のDX化、リーダー人材の育成、思考力・実践力トレーニング ほか-

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Rejouiのビジネスポリシー

プロジェクト実行は、イシュードリブン ＆ データドリブン である
複雑化しやすいデータ分析、AI導入プロジェクトにおいて、最も重要なプロセスは “ 解決すべき課題の定義 ”です。
プロジェクトにおけるすべての意思決定を、課題解決を軸にしてシンプルかつクリティカルに行うことを約束します。

すべての企業の組織体制に “ AI Ready ”を適用する企業がさまざまなデータを活用した意思決定を行うためには、組織において周辺技術領域のリテラシーが必須です。
Rejouiでは、そのリテラシー教育を実現する数々の育成プログラムを提供し、事業の未来を担う人材育成を支援します。

12代表プロフィール

中央大学卒業後、2004年株式会社サイバーエージェントへ入社。2006年
より株式会社ALBERTに転じ、データ分析業務を担当。
顧客行動分析やDMP構築アドバイザリー等、多数のプロジェクトを担当。
2016年9月に株式会社Rejouiを創立。企業・官公庁へ向けたＤＸ推進支援、データ分析・利活用コンサルティング、データサイエンス教育事業などを展開。
その他、米国スタンフォード大学ICME発のデータサイエンス人材育成シンポ
ジウム 『WiDS』 公式アンバサダーとしての活動が評価を受け、2021年に日本統計学会統計教育賞を受賞。

kan_yukiko@ k a n _y u k i k o

菅 由紀子
株式会社Rej oui 代表取締役

外部講演実績： データサイエンティスト協会シンポジウム／

広島大学 客員教授

日本RNAi研究会第11回シンポジウム／総務省主催高校教員

デ ー タサ イエンティスト協会 スキル定義委員
ひろしま好きじゃけ んコンソー シア ム

ダイバーシのための機械学習・データサイエンス入門講座 他多数

ティ担当副会長

13データサイエンティスト育成講座

ビギナー向けガイダンス講座、中級～ビジネス適用のハンズオン講座等、目的に応じたカリキュラム設計からご相談を承ります。
新入社員研修や特定部門の人材育成など、様々なニーズにご対応しております。
企業向けカスタマイズ講座

数名～数十名まで、ご予算・目的に応じた講座設計をいたします。
ハンズオン講座も対応可能となっており、Rをはじめとする分析ソフトを活用するためのスキルなども身につけることができます。

基礎講座

ロジカルシンキング、マーケティングの基礎、CRMの基礎、マーケティングリサー
チ

統計学とデータ分析の基礎

統計学、データ分析の基礎、単変量解析、基本統計、代表値、正規分布、二変量解
析、データの尺度、単回帰分析

分析の実習

Excelを用いてヒストグラム、相関係数、回帰係数、標準偏差・分散・偏差値を求める、集計レポートの基本（データ集計・グラフ作成）

多変量解析基礎重回帰分析、判別分析、ロジスティック回帰分析、主成分分析、因子分析、コレス
ポンデンス分析、クラスター分析（階層・非階層）、コンジョイント分析、実験計画法

多変量解析応用

評価グリッド法、グラフィカルモデリング（GM）、今日分散構造分析（SEM）、ベイジアンネット、決定着、ニューラルネット、自己組織化マップ

データ処理実践（基礎）Access、R studio等を用いての実データの分析

プログラミング

Python、データベース（SQL）、分散データ処理（Hadoop概論）

不定期開催オープン講座
はじめてデータに携わるビギナー向けに「データサイエンスとは何か？」を学ぶ講座から、Excelや分析ソフトを活用した実践的な講座まで幅広く企画・開催しております。

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