日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）

特集：データサイエンスの現状と将来

ビジネス・アナリティクスの現状と将来

中川 慶一郎†1生田目 崇†2

概要：データを経営に活かそうという活動は今に始まったことではない．しかし，情報通信技術の発展，分析手法の進展をあいまって，近年ではこれまでにない勢いでデータ活用が様々な点で問われるようになってきた．本稿では，特に近年注目を浴びているビジネス・アナリティクスの文脈で，ビジネスにおけるデータ活用についてまとめる．特に，分析シーン及び分析目的からの累計モデルを示し，それぞれのシーン，目的での活用の方向性について整理する．
また，ビジネス・アナリティクスが可能とした新たな分析の方向性について論じる．
キーワード：ビジネス・アナリティクス，分析シーンによる累計，分析目的による累計，BA の挑戦

1. はじめに蓄積されたデータを様々な角度から集計・分析，見える化

集計分析型

例：計画業務，経営管理，需給調整

情報技術を梃子にしたビジネス変革が加速する中，ソーシャル・メディア，モビリティ，センサ，クラウド，並ん蓄積された膨大なデータから，隠れた関係性や規則性を発見

発見型

でアナリティクスが新たなデジタル技術として注目を集め

例：顧客のスコアリング，リスクの計量化ている．

ＷＨＡＴ－ＩＦ型

新しい業務方式をデザインし，業務方式の変更に伴う効果を事前に試算

本稿で述べる「ビジネス・アナリティクス」(BA: Business

例：ＳＣＭ最適化，ＢＰＯに伴うリソース最適化

Analytics) とはデジタル化された様々なデータを分析・活プロアクティブ型

ユーザ行動を理解し、一歩先回りして、気の利いたサービスや機能を提供用することで，情報を価値に変換する活動である．

例：レコメンド，不正検出

ビジネスにおけるデータ活用の歴史は決して浅いわけでは

図1

分析シーンから見た 4 つの類型なく，コンピュータの黎明期からさまざまな形で行われてきた．そのため，かえってその全体像が分かりづらい．そ特に「見える化」は従来型のビジネス・インテリジェン

こで本稿では，はじめに BA を「分析シーン」と「分析目ス (BI: Business Intelligence) で行われてきた取り組みであ的」という 2 つの側面から類型化することで，ビジネスのり，すでに多くの企業で導入されている．BI システムでは，場で実際に行われている BA を概観する．次に，ビッグデデータ・ウェアハウス，データマートの整備から始まり，ータ，続く AI のブームの中で BA に迫られている新たな集計・分析にあたっては，多次元データ分析ツールである挑戦についてまとめる．

OLAP (Online Analytical Processing) が利用される．また，集計結果はダッシュボード形式でまとめて表示するなどによ

2. 分析シーンから見た類型
筆者らはビジネスの場で実際にデータ分析を行うシーンから BA を図 1 に示すように 4 つのパターンに類型化した．以下では，各分析シーンとそこでの BA について概説する．
2.1 集計分析型
1 番目は，蓄積されたデータを様々な角度から集計・分析するシーンであり，ここで行われる BA を集計分析型と呼ぶこととする．集計分析型 BA では，個々人が表計算ソフトを用いて簡単な分析を行うレベルから，組織的に「見える化」を行うレベルまで幅広く対象範囲となる．

り，分析者の理解を助ける．
集計分析型 BA は人手による要因分析を基本としており，情報分析活用の第一歩といえる．
2.2 発見型
2 番目は，蓄積された膨大なデータの中から隠れた関係性や規則性を見つけ出そうとするシーンである．例えば，生産データから歩留りに影響を与える要因を特定したり，購買データから顧客の特徴を抽出したりするときに，人手を前提とする集計分析では対応が困難時に分析モデルにより解決しようという思考がこれに該当する．
このようなタイプの BA はデータをかき回して埋もれた知識を見つけ出すという意味で，発見型と呼ぶことができる．一般に発見型 BA では，多変量解析やデータマイニン†1 （株）NTT データ数理システム（連絡先：nakagawaki@msi.co.jp）†2 中央大学ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-9-

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グ，機械学習といったより高度な統計技術の活用が有効でその人が興味を持ちそうな商品も併せて表示されることで，ある．

今まで知らなかった商品にも出合うことになる．このよう発見型 BA には，顧客のスコアリングや信用リスクの計量化といった，従来「勘・経験・度胸」になりがちであっなレコメンド・サービスも一種の知的サービスと言うことができる．

た業務を，客観的な「根拠に基づく意思決定」に変える役

また，スマート・ビジネスと呼ばれるものには，多かれ割 が あ り ， 金 融 ， 通 信 ， 流 通 に お け る CRM (Customer

少なかれこのような機能が組み込まれており，今後さらにRelationship Management) 等，特定業務ではすでに定着して広がっていくことが想定される．
4 番目は，このようなサービス・機能を提供するために，いる．

情報分析を活用して，裏で動くロジックを構築するシーンである（図 2）．

2.3 WHAT-IF 型
3 番目は，新しい業務方式や業務プロセスをデザインし，その中に分析を組み込んでいき，さらにこれに伴う効果を試算するシーンである．こういった状況は業務改革を実現しようとする際にしばしば見受けられる．
例えば，米国流通最大手のウォルマートは，メーカと協調して商品計画，需要予測，在庫補充を行い，欠品防止と在庫削減を同時に実現する CPFR(Collaborative PlanningForecasting and Replenishment) という取組みを行った．
このような業務改革を進める場合，①どのような業務方式にするのか，つまり CPFR の例ではどのような情報を共有して需要を予測し，どのような発注方式にするのか，②考えられる複数の業務方式の中でどの方式が効果的か，と図2いったことが大きな問題となる．

プロアクティブ型 BI

上記のうち，①を実現するための個別要素技術（需要予測や在庫・発注計算）として BA が有効であることは，異このとき行われる BA はユーザ行動を先読みしてサービ論の余地はない．これに対して，②において従来とは異なス提供をすることを志向しており，プロアクティブ型と呼る業務方式を導入したときの効果を確認するためには，現ぶことができる．プロアクティブ型 BA は，ビッグデータ場での実証実験が有効な手段となる．しかし，現場を巻きへの関心が広がるとともに急速に発展と遂げており，今後込んだ大規模な実験となると失敗が許されない場合も少なも業務やサービスを革新的に変えていく根幹技術となる．

くない．そのようなとき，業務上の要件，制約をリアルに描写するシミュレーション技術が大きな力を発揮する．
一般に，シミュレーションや感度分析によって前提条件の差異が結果に与える影響を比較する分析は「WHAT-IF 分

3. 分析目的から見た類型分析に関するニーズは現在あらゆる業界で高まっており，析」と呼ばれる．新しい業務方式や業務プロセスを試行錯

これまでビジネスデータの活用が未開拓であった分野にも誤的に検討し，その導入がもたらす結果を比較することで拡大しつつある．その一方で，分析という観点から見ると，最適な業務を考える分析を，ここでは WHAT-IF 型と呼ぶ業界が違っても根本的な課題意識，データ構造，使われることにする．

分析手法，導かれる分析結果の形式が類似したケースが業務改革には常に大きなリスクが伴う．したがって，そ多々あることも事実である．その点を踏まえて，ここでは，のインパクトを事前に推計して分析することで，経営的などのような分析をするのかという分析目的から見た類型をリスクをできるだけ軽減する WHAT-IF 型 BA は，業務改革考えてみる．

を進める上で必要不可欠な分析である．

例えば，通信会社は顧客の離反を防ぐために様々な解約防止策を実施している．そこでは，顧客の利用履歴やプロフ

2.4 プロアクティブ型
近年，ユーザの行動や文脈を理解し，一歩先回りする知的なサービス・機能が現れている．

ァイルなどのデータを分析して解約しそうな度合いを数値化し，その値が大きい顧客から順にアプローチをすることになる．

例えば，EC (Electronic commerce) サイトへ行くと，次々とお薦め商品が表示される．顧客が商品を検索したときに，ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 10 -

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表1

分析目的から見た 9 つの類型

BA の類型
予兆発見型
異常検出型

不正検出型

不正・異常の定義と合致／類似する行動・状態の検出

外れ値検出型

標準的な行動・状態の定義と逸脱の検出

収益シミュレーション型
予測・制御型

分析の目的
行動変化や状態変化の監視による予兆の発見

リスク・シミュレーション型

予測モデルの構築と意思決定変数の変化による増収効果の試算
業務のモデル化と不確実要素によるリスクの試算

リスク・ヘッジ型

業務のモデル化とリスク分散手法を用いたリスク低減策の提示

最適化型

業務のモデル化と最適化手法を用いた意思決定策の提示

ターゲティング型

見込み顧客など重点アプローチすべきターゲットの抽出

リスク・スコアリング型

顧客の解約や企業の倒産などのリスクの試算

評価・要因分析型

さまざまな対象の比較評価と改善要因の特定

マーチャンダイジング型

さまざまな視点での売れ筋ランクの作成と品揃えの決定

コンテクスト・アウェアネス型

行動履歴・嗜好の分析から一歩先回りしたサービスの提示プロセス・トレース型

成長・発展プロセスの抽出と促進・阻害の特定

一方，保健医療の分野では健康保健組合が医療費の支出増を抑制するために，生活習慣病の発症リスクの高い保険者に対してカウンセリングや禁煙指導・食事指導等を実施している．ここでも，保険者ごとに発症リスクを数値化して，値が高い保険者から順にアプローチすることになる．
これらの事例が目指すところは，個々の対象のリスクを数値化することによって，損失を防止することが目的であり，ここでは「リスク・スコアリング型」としてまとめることができる．
こうした事例を積み上げて整理したものが表 1 である．
これらの類型の詳細については，例えば文献 [3] を参照い図3

ただきたいが，いくつかの手法について簡単に紹介したい．

類型間の関係

ターケティング型は，ダイレクトメールにヒットしやすそうな対象を絞り込むなど，ターゲットを絞り込むための分析であり，発見型 BA の中心的な分析手法といえる．異4. BA の新たな挑戦

常検出型は，不正パターン，あるいは外れ値による検知をビッグデータやそれに続く AI の波は，ややもすれば技通じては異常に対するアラートを通知する分析であり，プ術のみの問題として捉えられがちである．また，BA に対すロアクティブ型 BA の範疇に属する．

る認識も，統計解析やデータマイニングを含む従来の BI とまた，コンテクスト・アウェアネス型は行動履歴などか明確な差があるとは言えない．しかし，これらは新しいもら購買行動の文脈を理解した上で，レコメンドを実施するのの見方，捉え方，考え方を与えるパラダイム・シフトで分析であり，同様にプロアクティブ型の分析といえる．

あり，それに合わせて BA も，これまでの BI では成しえな

ここで，前述した分析シーンから見た 4 つの類型と分析目的から見た 9 つの類型の関係を整理すると図 3 のようになる．

かった新たなチャレンジの時期を迎えていると言える．
以下では，ビッグデータや AI がもたらすパラダイム・シ
フトと期待，そこで求められる BA について説明する．
4.1 目をつぶってきた事実に目を向ける
1 つ目のパラダイム・シフトは，これまで把握するのは困難だとして目をつぶっていた，あるいは諦めていた事実ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 11 -

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第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）に積極的に目を向けていこうとする“ものの見方”の変化である．
例えば，POS データは，販売という事実のデータである
反面，購入者が本当に欲しい商品はそこにはなかったので，仕方なく代替品として買ったかもしれないといった，背後にある“なぜ”を考える手掛かりは欠落している．これまで仮説検証という形で推測する，あるいは市場調査を実施することで背後を考えることはあるが，多くの場合事実データから背後を理解することは困難だとして目をつぶってしまっていた．
図3

これに対して，最近では EC サイト内での商品の検索履

時間間隔が重要な意思決定歴や実店舗内で取得された動画データを活用して，購買の背景を理解しようとする試みがなされている．例えば，メ

こうした状況では，正確さは多少犠牲にしてでも状況をニューの情報サイトの閲覧履歴とスーパーマーケットの把握し，何とか手を打ちたい．そのために使える情報は何ID 付 POS データを連携させることによって，どのようなでも使いたいという気持ちに駆られるであろう．BA の新思考を経て購買に至ったか，また購買したアイテムをどのたなチャレンジはこの時間間隔を埋めることである．

ように利用，消費したかに踏み込むことができる．

例えば，国が発表する消費者物価指数は毎月末に前月の「見える化」は情報分析・活用の第一歩であり，その重数値が発表される．この 1 カ月のラグは正確に指数を求め要性は何ら変わらない．ここでの BA のチャレンジは非構るためにはどうしても必要な時間間隔である．これに対し造化データのように扱いづらいデータも積極的に活用して，て，T ポイントカードを運営するカルチュア・コンビニエ一歩進んだ「見える化」を実現し，意味のある洞察を導きンス・クラブでは，運営する T ポイントによる購買情報か出すことである．

ら独自に日次の物価指数 (TPI: T-POINT Price Index) を公Amazon Go はレジ処理不要の小売店としてニュースに取表している[8]．

り上げられたが，レジの省力化に加え，ウェブサイト内でこのサービスは全国の店舗の POS データを T ポイントの行動と同様，棚前での選択行動など購買に至る過程のデと連携して収集している同社ならではのものであり，公表ータが取得できる．こうしたデータを分析してマーケティまで数日という速さで提供される．また，（スーパーマーケング活動に活用できれば，実店舗においてもこれまで以上ットやドラッグストアなど）利用する店舗の形態また顧客に購買心理に踏み込めよう．

属性ごとの指標も公表しており，購買実態により迫った体感を伴った指数であることが期待できる．従来の調査に比4.2 “どうにもならない時間間隔”を埋める
2 つ目のパラダイム・シフトは，状況を理解する際に生じる“どうにもならない時間間隔”の捉え方，また，これを超えようとする意識の変化である．

べ市場代表性などの精度は犠牲になっても，ビジネスのタイミングに間に合う市場状況のデータとして活用が期待できる．
経営にとってスピードは命であり，多少精度犠牲にして例えば，電車の事故が発生した状況を考えてみる．駅でもこの“どうにもならない時間間隔”を克服できるのであ足止めされた人達の多くは，その場で事故の状況を知りた

れば他社に対する強力な武器となる．ここでの BA は，予いはずであるが，公式に状況が分かるのは，ある程度時間測というよりはむしろ，ノイズを含むデータ，あるいは直が経ってからであろう．このような状況に直面すると，最接的には関係のないデータであったとしても積極的に取り近では多くの人が Twitter 上のつぶやきから状況を推測し込んでいくことで，関連する情報から今そこある現実をいて，迂回の判断をするのではないだろうか．

ち早くあぶり出すことである．

ビジネスの世界に限らず，世の中には“どうしようもない時間間隔”により，結果として本来は手段を講じるべき時に何も手を打てないという状況がある（図 3）．

4.3 知的な処理を全自動化する
3 つ目は，これまで人手を必要としていた知的処理を全自動化できないかという期待である．
自動車の自動運転技術が話題になって久しい．公道で自動車を自動運転するためには，交通法規を守ること以外にも，周囲の状況に合わせながら，安全確実に目的地に向かって自動車を制御することが必要である．自動車メーカ各ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 12 -

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社をはじめ，様々な情報通信企業がこうした自動制御に関れる情報を最大限に活用して判断している．注目すべきは，心を向けている．

どの商品をどこで買うべきかという消費者の“課題解決のアメリカ運輸省道路交通安全局の定義によれば自動運
転はレベル 0 からレベル 4 までの 5 段階であり，現状ではプロセス”は格段に進化しており，以前とは比べものにならないほど合理的になっているということである．

レベル 2 のアダプティブ・クルーズ・コントロールまでしもう少し複雑な状況として，取引企業の審査を考えてみか実用化されていない．これはあくまでも運転支援システる．そこでは単純な財務内容だけでなく，資本関係や取引ムであり，制御は主にドライバが行う．これに対してレベ

先関係，コンプライアンスや風評など網羅的な判断が求めル 3 では大部分の制御をシステムが行い，レベル 4 では完られる．ここでの BA は，財務内容の急激な変化や同業他全自動運転を行う．2016 年にレベル 4 相当の試験運転が始社との差異を比較するといった定型化しやすい分析だけでまったが，完全な自動運転のためには，考慮すべき周囲のなく，散在するビッグデータをもとに資本関係や他社との状況をどのように完全にシステムで把握し，それに対して取引関係の可視化したり，ネット上の評判を集約したりす最適な制御を行うかについてはまだまだ改善点も多い．

るなど，アドホックな分析も組み合わせていくことが求め自動化の文脈について，他の業界に目を向けてみよう．

られる．

CGM や SNS が普及するにつれ，企業のプロモーション戦
略は B2C 一辺倒から C2C や C2B への流れも含んだマーケ
ティング・コミュニケーションに大きく舵を切った．メー5. おわりにカなどの企業は自社の製品やサービスに対する消費者の評

ここ最近，AI が再ブームとなっており，毎日のようにニ判や評価が，自社が関知しないメディアを通じて広がるとュースが報じられ，かつてないほど AI に対しする期待がいうことも起きている．例えば，ユーザの不満が製品どの高まっている．近年の AI の特徴としては，学術研究のみなような部分に対して起きているか，また悪い評判がいつ起らず，実ビジネスでの適用についても関心が広がり，メーこるかといったことに，今まで以上に気を回さなければな

カやインターネット企業だけでなく流通業などにおける応らない時代となった．しかし，広報部門などがこうした情用例が多く報告されていることである．AI はアナリティク報に対するバースト検知やトピック抽出する際にウェブかスの役割を大きく変えるエンジンとしての期待も高い．

ら情報を集め人手でテキスト分析の辞書を作るのではとて

AI ブームの嚆矢となった深層学習は確かに画像や音声も運用が回らない．もしこうしたトピック抽出が自動的にの認識の分野で高い識別能力を示しているし，また将棋やできれば，消費者への対応などを効率化できることが期待

囲碁などで AI との対戦がニュースになるなど，一定のパできる．

ターン認識技術についてこれまでにない成果が表れている．

また医療分野における診療報酬明細書（レセプト）を分析するときには，疾病と診療行為，薬を紐付ける必要があるが，専門業者に頼むとコストが嵩むため，多少精度を落としても全自動化できれば効率化できよう．

こうしたことからも新たな手法に期待が集まることも理解できる．
2045 年問題としても論じられているシンギュラリティ（技術的特異点）に向かって，AI が人間の仕事の代わりを近年ではデータ・サイエンティストが脚光を浴び，こう担っていくといわれるようにもなっている．入力したデーした分析業務を引き受けている．高度で専門的なモデルがタを AI が解析し，自動的に知識を獲得，自律的に行動・制必要な場面や，学習用データの作成なのでどうしても人間御する可能性についても論じられている．の判断が必要なことは理解できるのだが，こうした事案にしかし，これらの仕組みを作っていくのもまた人間であついて外注費用をずっと負担し続けることを避けたいといり，上述の将棋や囲碁の対戦データを生成してきたのは人う期待も一方である．分析や評価の自動化はこうしたニー間同士の対戦であり，対戦データを AI に取り込み分析すズに対する新たな解決策になることが期待される．

る技術を作ってきたのも人間である．
AI で東大入試を突破することを目標としたプロジェク

4.4 複雑な状況で判断する

ト「東ロボくん」の方針転換もニュースになった [7]．数学

4 つ目は，複雑な状況の中で少しでも意思決定品質を高などの論理的な問題を解く能力は年々上昇したものの，読めるためにビッグデータや AI の技術を活用できるのでは解力のようないわば情緒的な問題を不得意としたというのないかという期待である．

は理由の一つと言われている．人が常に最適な行動を選択

家電製品を例に挙げると，多くの人が購入前に価格.comしながら生活している者の，その「最適」の意味や基準にで値段や性能を比較したり，Amazon で他の人は何を買っは揺らぎがある．ビジネス領域で AI が真の意味で人間のているのか，実際に買った人のどんな評価をしているかと役に立つかについては，こうした「人の気持ち」をどこまいったことを調べたりするなど，インターネットから得らで AI が読み取れるかが一つのカギとなろう．

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参考文献
[1] Breiman, L., “Random Forests,” Machine Learning, Vol. 45, pp. 532 (2001).
[2] 金森敬文，竹之内高志，村田昇,「パターン認識」，共立出版(2009).
[3]（株）NTT データ技術開発本部ビジネスインテリジェンス推進
センタ，「BI 革命」，NTT 出版 (2009).
[4] Sutton, R.S. and Barto, A.G., Reinforcement Learning: AnIntroduction, MIT Press (1998).
[5] Wu, X. and Kumar, V. (eds.), The Top Ten Algorithms in Data Mining,ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society

Chapman & Hall (2009).
[6] Twitter データを用いた金融マーケット向「Twitter センチメント指標」を開発，NTT データ・プレスリリース（2014 年 3 月17 日）
http://www.nttdata.com/jp/ja/news/services_info/2014/2014030701.html[7] 国立情報学研究所プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」(2016) http://21robot.org/[8] カルチュア・コンビニエンス・クラブ「T-POINT Price Index」
http://www.cccmk.co.jp/tpi/- 14 -