「データサイエンスのイメージが湧かない」「自社でどのように活用すればいい？」と悩む方も多いでしょう。そこでヒントを得るためにおすすめなのが他社の活用事例を参考にすることです。
データサイエンスを活用することで、売上向上・コスト削減・業務効率化・新規ビジネス創出といった成果につながり、企業の競争力を高めることが可能です。
本記事では、
- データサイエンスを活用するメリット
- データサイエンスが活用されている身近な例
- 企業事例
を詳しく解説します。ビジネスにおける活用のヒントを得られる内容になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
リベルクラフトでは、AIやデータ活用をしたいという企業に専門のデータサイエンティストが的確なサポートを提供。
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データサイエンスとは
データサイエンスとは、大量のデータを分析して新たな知見を引き出す学問・手法のことです。統計学や数学の知識、プログラミングスキル、AIや機械学習などを組み合わせ、データに隠れた実用的な洞察を導き出します。
得られた洞察はビジネスの課題解決や意思決定に活かされ、戦略策定の指針に。近年は蓄積されるデータ量が増大し、あらゆる業界でデータサイエンスの重要性が高まっています。
データサイエンスを活用するメリット
データサイエンスを活用することで得られるメリットは主に2つです。
- 売上向上やコスト削減につながる
- 業務の自動化につながる
売上向上やコスト削減につながる
データサイエンスを活用することで、売上アップとコスト削減の両面で効果を得られます。顧客の購買データや市場の需要を分析すれば、「どの商品が今売れやすいのか」「リピート率を高めるためにどんな施策が効果的か」といった具体的なヒントを得られるのです。
その結果、より的確なマーケティング施策や商品戦略を立てられ、売上増加に直結する行動を取ることが可能です。また、在庫や人員配置をデータに基づいて最適化したり、設備のメンテナンス時期を予測したりすることで、無駄なコストを抑えることもできます。
業務の自動化につながる
データサイエンスを活用することで、業務の自動化にもつながります。
例えば、
- AIチャットボットによる問い合わせ対応
- 製造現場における検品システム
- 需要予測に基づく在庫管理の自動化
など、従来は人手に頼っていた作業を自動化することで、コストを削減しながら作業精度やスピードを高めることができます。
近年では生成AIを使ってキャッチコピーを考えるなど、クリエイティブ分野でも自動化の活用が進んでいます。人が行わなくてもよい作業をAIに任せることができ、社員はより付加価値の高い業務に集中できるのです。
結果として人手不足の解消、社員の負担軽減、生産性向上といった複数のメリットを同時に実現できるのです。
データサイエンスが活用されている身近な例8選
まずはデータサイエンスが活用されている身近な例を8つ紹介します。
- 顧客データの分析
- 位置情報の分析
- 異常検知
- 広告最適化
- 気象予報
- トレンドの発見
- セキュリティ強化
- 在庫管理
顧客データの分析
EC業界や小売業などでは、膨大な購買データを解析し、個々のユーザーに合わせた商品レコメンドを実現しています。
たとえば、購入履歴と閲覧傾向を組み合わせることで「この商品を買った人は他に何を買っているか」を提示し、クロスセルを自然に促しています。実店舗でも同様にPOSデータを活用し、地域ごとの購買傾向に応じた仕入れや販促を展開。
結果として在庫効率の改善やターゲットを絞った広告施策につながり、売上拡大の基盤となっています。
位置情報の分析
カーナビやマップが提供する「ルート提案」は、GPSから取得した膨大な位置情報データをリアルタイム解析することで成り立っています。つまり、データサイエンス技術が用いられ、渋滞や事故情報を考慮し最適ルートを算出しているのです。
また、観光分野では、携帯キャリアやアプリ事業者が匿名化した移動履歴を活用し、人の流れや滞在時間を分析します。都市計画や交通インフラ整備など、社会全体の利便性を高める土台として位置情報のデータ解析が広がっています。
異常検知
製造業では、工場内のセンサーから得られる温度・振動・電流などのデータをデータサイエンスで解析し、正常時のパターンから逸脱する挙動を「異常値」として検知します。
たとえば、設備が停止する前にAIが故障兆候を知らせる仕組みを導入し、突発的なダウンタイム削減を実現。金融分野では、カード決済データを分析して不正利用のパターンを検知し、即時に取引をブロックするケースも一般的です。
異常検知は、品質保証から安全対策まで幅広い領域で不可欠な役割を担っています。
広告最適化
広告業界では、ユーザー属性や行動データを解析して「誰に・どの広告を出すべきか」を自動で判断する仕組みが導入されています。Google広告やMeta広告では、年齢や関心分野ごとにターゲティングを行い、最も成果が出やすい広告を配信。
データサイエンスは、
- 膨大なクリック率
- 閲覧時間
- 購買データ
などを学習し、ROIを最大化するアルゴリズムを進化させています。実際にリターゲティング広告を導入した企業では、購買率が大幅に上がったという事例もあり、広告費の有効活用に直結しています。
気象予報
気象予報でもデータサイエンスは活用されており、世界中から集まる観測データをスーパーコンピュータとシミュレーションモデルで解析し、高精度の天気予報を提供しています。
データサイエンスの技術を用いて、豪雨・台風・猛暑のリスクを数日前から予測可能にできるのです。たとえば、農業では、天候データと作物の成長記録を組み合わせて収穫時期を最適化。物流では、天候予測に応じて配送ルートを調整しリスクを回避します。
気象データを解析する取り組みは、人々の生活だけでなく、経済活動を安定させるためにも活用されています。
トレンドの発見
データサイエンスは、SNS解析やECサイトの売上データ分析を通じ、消費者の関心の変化をいち早く察知することが可能です。
TwitterやInstagramの投稿を自然言語処理で解析し、急上昇ワードを抽出する仕組みはファッション業界で頻繁に使われています。
例えば、食品メーカーは「糖質オフ」「プロテイン入り」といったキーワードの増加を検知し、新商品の開発にスピード感を持たせ売り上げの向上に貢献しました。
データサイエンスによるトレンド発見は、単なる流行分析ではなく、商品企画や投資判断を左右する戦略的意思決定の支えにもなっているのです。
セキュリティ強化
銀行やクレジットカード会社は、利用履歴を解析し「通常と異なる取引パターン」を検出する不正防止システムを運用しています。リアルタイムでデータを処理する仕組みにより、数秒単位で不正利用をブロック可能です。
企業内では、ログデータを解析して内部不正やサイバー攻撃を早期に発見する体制を整備。公共分野では、防犯カメラ映像の解析にAIを組み合わせ、顔認証や異常行動の自動検知を進めています。
データサイエンスは、セキュリティの「受動防御」から「能動的な予防」への転換を後押ししています。
在庫管理
小売や飲食チェーンでは、POSデータに加えて天候・イベント情報・SNSの話題を分析し、需要予測モデルを構築しています。ある企業ではAIを導入し、余剰在庫を35％削減して廃棄コストを大幅に下げることに成功しました。
ユニクロもデータサイエンスを活用して、店舗ごとの販売実績をリアルタイムで反映し補充を効率化。これにより人気商品の品切れを防ぐと同時に在庫回転率を向上させています。
在庫管理の高度化は、無駄を減らし利益を確保するだけでなく、顧客満足度を高める要因にもなっているのです。
データサイエンスで成功した企業の事例17選
ここからはデータサイエンスを活用した企業事例を17個紹介します。また、データを活用して、どのような成果を得られたのか以下3つの視点で解説します。
- 業務効率化
- コスト等の削減
- マーケティングや売上向上
業務効率化にデータサイエンスを活用した事例
まずは業務効率化にデータサイエンスを活用した企業を6社紹介します。
- ダイキン
- パナソニックアプライアンス
- コマツ
- 大阪ガス
- パナソニックインフォメーションシステムズ
- タック
ダイキン
出典：ダイキン
空調機器メーカーのダイキンは、AIとIoTデータを活用して製品の品質管理やメンテナンス業務の効率化に成功しました。同社はエアコンから取得する稼働データを分析し、JDSC社と共同で故障予兆検知AIを開発しています。
その結果、これまで原因究明や修理に複数回の現場訪問が必要だった故障対応が1回の訪問で完了するケースが増加。さらに不具合情報のフィードバックも従来より1年以上早く行えるようになり、製品改良のサイクル短縮にもつながりました。
データサイエンスによって故障対応の迅速化と品質向上を実現し、業務プロセス全体の高度化に成功しています。
参照：日本経済新聞｜ダイキン、AI活用でエアコンの故障・品質管理を強化
パナソニックアプライアンス
家電メーカーのパナソニック アプライアンス社では、社内業務データの分析によって働き方改革と業務プロセス改善を推進しました。「多様な人材にとって働きやすい環境を作る」ことを目的に、社員のPC操作ログを収集して実際の稼働時間や業務の流れを可視化したのです。
無駄な手待ち時間や重複作業の原因を突き止めることに成功し、業務プロセスの改善と長時間労働の抑制に。例えばミーティングの効率化やシステム処理時間の短縮など具体策を講じたことで、生産性が向上し残業削減にも効果が出ています。
データに基づく業務改善により、社員にとっても働きやすい環境が整備されました。
コマツ
出典：コマツ
建機メーカー大手のコマツは、自社製の建設機械にIoTセンサーと通信機能を搭載した遠隔管理システム「KOMTRAX」を導入しました。KOMTRAXは、世界中の建機から位置情報や稼働状況、エンジンの状態、各種警報などを一括収集してサーバーに蓄積。
蓄積データを分析することで、建機の故障原因を遠隔で推定し迅速に修理対応できたり、盗難時に遠隔操作でエンジンを停止できるなどの効果を実現しました。
さらに、地域や機種ごとの稼働データを分析することで需要を予測し、生産計画や販売戦略に反映。顧客には適切な点検や部品交換時期を通知することでコスト削減を提案でき、コマツ自身も在庫調整の精度を高め業績向上に貢献しています。
大阪ガス
出典：大阪ガス
大阪ガスはガス設備の「予知保全システム」を構築し、故障前に修理できる仕組みを整えました。長年の稼働データをもとに故障予測モデルを作成し、交換が必要な部品を自動で抽出。
これにより修理が一度で完了するケースが増え、効率化と顧客満足度向上につながりました。さらに、緊急車両の最適配置にもデータ分析を活用し、出動拠点を最適化することで平均対応時間を短縮。
加えて投資判断やエネルギー取引のリスク管理にも応用し、幅広い領域でデータサイエンスを経営に取り入れています。
参照：Daigas Group｜AIによる異常予兆検知システムの開発と装置に合わせたAIシステム構築サービスの提供開始について
パナソニックインフォメーションシステムズ
パナソニックグループのIT中核企業では、営業業務の効率化とナレッジ共有にデータサイエンスを活用しました。クラウド型の営業支援システムを導入し、案件状況や顧客データを一元管理。情報がリアルタイムで共有できるようになり、経営層も全体像を把握しやすくなりました。
部門を超えた連携によるソリューション提案が増え、レポート作成の自動化で資料作成時間も月38時間から24時間へと約3割削減しています。
今後は10時間まで減らす目標を掲げています。データの見える化により営業活動の生産性と顧客対応力を同時に高めた事例です。
参照：PRTIMES｜本部から状況が見え、売上予測の精度もアップ！エスペック様へのフィールド業務支援システム導入事例を公開
タック
タック株式会社は「Smart工場クラウド」を通じて製造業のDXを支援している企業です。AIエージェントの構築や設備の異常検知モデルを開発し、稼働最適化や予防保全を可能にしました。
現場の作業者にとってAIエージェントは支援役となり、データから異常や改善点をリアルタイムで提案。異常検知モデルはセンサー情報から故障の兆候を捉え、計画的なメンテナンスを実現します。
これによりダウンタイム削減、コスト低減、稼働率向上に貢献。製造業におけるデータ活用の先進事例といえるでしょう。
タック株式会社の事例については以下の記事で詳しく解説していますので、詳しくご覧になりたい方はぜひ参考にしてください。
また、「データの活用方法がわからない」「データを分析・活用できる人材がいない」という方はリベルクラフトへご相談ください。リベルクラフトでは、ビジネスにおける課題解決やデータの活用に関するサービスを提供します。
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コスト等の削減にデータサイエンスを活用した事例
次はコスト等の削減にデータサイエンスを活用した企業を4社紹介します。
- 本田技研工業
- 六甲バター神戸工場
- ワークマン
- スシロー
本田技研工業
出典：本田技研工業
ホンダはコネクテッドカーから収集したビッグデータを分析し、ドライバー向けサービスを強化しました。走行データと燃料噴射量データをもとに、省燃費ルートや渋滞回避ルートをリアルタイムに提示。これにより目的地到着時間を平均20％短縮し、CO₂排出量も16％削減しました。
また、急ブレーキ回数も7割減少し、安全性も向上。不具合時には車両データをディーラーに自動送信し、修理対応を迅速化する仕組みも整えています。
顧客満足度向上と環境負荷軽減を同時に達成した好例です。
参照：ホンダ｜「自動車×ビッグデータ」 まちづくり・防災に活かすクルマのデータとは
六甲バター神戸工場
出典：六甲バター株式会社
チーズや乳製品を製造する六甲バター株式会社の神戸工場では、データサイエンスを活用した検査工程の自動化で人件費削減に成功しました。同工場では生産ラインを増強する中で、最終製品検査を人手で行っていたためにライン増設に比例して検査要員の不足が深刻化。
そこで、不良品の画像データを大量に収集し、それを学習データとして画像認識AIモデルを作成しましたこのAIモデルを導入することで、製品の最終外観検査を自動化し、人手によるチェック作業を大幅に削減したのです。
その結果、検査工程に従事する人員を従来の24名から4名まで6分の1に削減することに成功しました。
参照：MONOist｜1分間540個のチーズをAIで検査、検査人員20人を省人化した六甲バター神戸工場
ワークマン
出典：ワークマン
作業服・アウトドアウェア販売で急成長中のワークマンは、発注業務の自動化によって業務効率化と在庫削減を達成しました。
全国のワークマン各店舗では取扱商品が約10万品目にも及び、従来は店長や担当者が経験と勘で発注数量を決定。しかし、売り上げの変化により、システムを導入しPOSデータや天候データ等から需要予測を行い、適切な発注量をAIが提案してくれます。
導入効果は明らかで、従来30分程度かかっていた1店舗あたりの発注作業が約2分に短縮されました。つまり発注業務時間を約1/15に削減できたことになります。
また、在庫回転率の高い商品と低い商品で異なるアルゴリズムを使い分け、過剰在庫を持たないようにするなど在庫管理の効率化にも成功しています。
参照：IT Leadrs｜ワークマン、発注自動化システムが2店舗で先行稼働、30分の発注作業を2分に短縮
スシロー
出典：スシロー
回転寿司チェーン最大手のスシローは、ビッグデータ分析を駆使して廃棄ロスの大幅削減と店舗オペレーション改善を実現しました。同社は全ての寿司皿にICタグを取り付けており、各店舗で「どの寿司が何時にレーンに流され、いつお客様に取られたか、あるいは廃棄されたか」という詳細データを年間10億件以上収集しています。
店内の混雑状況データや顧客が席に着いてからの経過時間なども考慮し、1分後と15分後の需要予測を行って流す寿司ネタの種類と量をコントロールしています。
ビッグデータを高速分析できるツールを導入したことで、現場の勘に頼っていた部分も科学的根拠で裏付けられるようになりました。
マーケティングや売上向上にデータサイエンスを活用した事例
最後はマーケティングや売上向上にデータサイエンスを活用した企業を7社紹介します。
- ゲオ
- トライアルホールディングス
- ナイキ
- ダイドードリンコ
- 城崎温泉
- ヤクルト
- オシロ
ゲオ
出典：ゲオ
レンタル・リサイクルショップ大手のゲオは、データ分析を活用した顧客アプローチ最適化により売上向上を実現しました。同社は従来、テレビCMなどのマス広告による集客を行っていましたが、効果が薄れてきたことに課題を感じていたのです。
そこで新たな手法として、顧客データと商品データを詳細に分析。会員顧客の購買履歴や行動データをもとに、趣味嗜好別や売上貢献度別にセグメント分けを行いました。
その結果、最適なタイミングでクーポン配布やメール送信を行えるようになり、個々の顧客に合ったパーソナライズ施策が可能になりました。売上が上がっただけでなく、DVDの仕入れ量など在庫の最適化にも成功しました。
つまり、データが「誰に・いつ・何を届ければよいか」を教えてくれたのです。
参照：IT Leaders｜ゲオ、データ分析基盤導入し“個客”指向を強化
トライアルホールディングス
ディスカウントストアを全国展開するトライアルホールディングスは、実店舗におけるデータ活用で販売促進と業務効率化を同時に実現しました。同社は独自開発した「リテールAIカメラ」を全店舗に導入。棚の在庫状況や来店客の動きを画像データとして収集・分析する仕組みです。
これにより欠品が発生した場合に即座に補充できるようになり、店員の作業負担を軽減しながら販売機会の損失を防ぎました。来店客の年代や性別といった属性データをもとに、デジタルサイネージに最適な広告を表示する取り組みも展開。
結果として、業務効率の向上に加え、欠品防止による顧客満足度の改善にもつながりました。
参照：トライアルホールディングス｜世界初、店内カメラと連動したダイナミックプライシング技術
ナイキ
出典：ナイキ
世界的スポーツブランドのナイキは、ユーザーデータに基づくパーソナライズマーケティングを積極的に推進しています。「NIKEアプリ」や「NIKE+」を通じてユーザーと直接つながり、購買履歴やアプリ内での行動データを収集・分析。分析結果に基づいて、ユーザーごとにカスタマイズされた商品レコメンドやライフスタイル情報を提供しています。
日本でも2018年にアプリを開始し、限定商品の配信などを行いました。これによりユーザーエンゲージメントが高まり、購買頻度も上昇。
海外法人では、夏場に売上が落ちやすい傾向をデータから掴み、マーケティング施策を最適化したことで売上を20％伸ばした事例もあります。データサイエンスを駆使して顧客一人ひとりと双方向の関係を築き、ブランドロイヤルティの向上にも成功しているのです。
参照：IT media News｜ナイキ、利用者データ活用へ ユーザー好みの商品薦める「NIKE アプリ」あす日本で配信
ダイドードリンコ
出典：ダイドードリンコ
飲料メーカーのダイドードリンコは、自販機という強みを活かし、データサイエンスを用いて売上増加と販売効率化を実現しました。同社は「アイトラッキング」という視線解析装置を用いて、自販機で顧客がどこに注目するかを調査。
その結果、消費者は下段の商品をよく見ていることが分かり、さらにパッケージデザインに関しては左上から右下へと視線を動かす傾向があることも判明しました。
これらの結果を踏まえて商品陳列やパッケージデザインを工夫したところ、売上は2割も増加。無意識の行動データを可視化し、商品配置やデザイン改善に活かした例です。
参照：日経XTREND：ダイドー、自動販売機の顧客の目線分析、陳列やパッケージ変更で売り上げ2割増
城崎温泉
出典：城崎温泉
兵庫県豊岡市にある城崎温泉は、地域全体で観光DXを推進する取り組みが注目されています。伝統的に「街全体を一軒の旅館に見立てる」というコンセプトで協力体制を築いてきましたが、これをさらに進化させるために宿泊施設の予約システムを統一化。
地域全体で宿泊データを集約・分析する基盤を作り、観光客の属性や行動傾向を正確に把握できるようになりました。
その結果、閑散期向けのイベント施策や旅行者満足度の改善策を立案でき、外国人観光客の割合も大幅に増加。地域ぐるみのデータ活用によって観光地としての競争力を高めた事例です。
ヤクルト
出典：ヤクルト
ヤクルトは海外事業においてデータ分析を積極的に取り入れ、大きな成果を上げました。オランダ法人では消費者の購買データを収集・分析し、季節ごとの売上変動や購買パターンを明らかにしました。
その結果、夏場に売上が落ちる傾向を把握し、戦略を調整したことで売上を15〜20％伸ばすことに成功。また、購買者の行動特性をもとにターゲット別プロモーションを行い、新規顧客層の開拓にもつながりました。
国内でもデータを使った売り場検証を進めており、従来の営業手法にデータ活用を組み合わせることで売上拡大を実現しています。
参照：IT Media｜ヤクルトの売り上げを大幅に伸ばしたデータアナリティクスの秘密
オシロ
コミュニティプラットフォーム「OSIRO」を運営するオシロ株式会社は、ユーザーの行動データを分析し、コミュニティの活性化に取り組んでいます。
同社の課題は、ユーザーがどのように交流し、どのタイミングで盛り上がりや離脱が起きるのかを把握しづらい点でした。
そこで行動ログやアンケート結果を分析し、投稿頻度や閲覧パターンから満足度を推定するモデルを構築。これをもとにUI/UX改善や新機能を実装した結果、コメント率や利用継続率が上昇しました。機能追加の効果をデータで検証することで、サービス改善サイクルを迅速に回し、ユーザーエンゲージメントを向上させています。
以下の事例でより詳細に解説していますので、気になる方はチェックしてみてください。事例やレポートなど詳しく知りたい方はホワイトペーパーについても紹介していますので、ご覧ください。また、リベルクラフトでは、AI・データ活用における戦略立案から実装まで、一気通貫でサポート。
売上向上や業務プロセス改善を実現したい方は以下のリンクから確認してください。
事例記事：充実したユーザー行動データを分析し、コミュニティを活性化
⇨ホワイトペーパーのダウンロードはこちら
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データサイエンス活用を進める流れ
ここまでデータサイエンス活用の事例をみてきましたが、自社で取り組むとなると「どこから手を付ければいいのか」と迷う方もいるでしょう。最後に、企業がデータサイエンス活用を進める際の基本的な流れを押さえておきます。
- 目的を明確化する
- 分析すべきデータを特定する
目的を明確化する
まず第一に、データ活用の目的を明確に設定することが重要です。ただ闇雲にデータを集めても、何を改善したいのか・どんな価値を生み出したいのかが定まっていなければ効果的な分析はできません。ビジネス上の課題やKPIを洗い出し、
- 売上10％向上
- クレーム件数削減
- 業務時間短縮
など具体的な目標を定めましょう。
例えば「店舗売上を伸ばしたい」という課題があるなら、「来店客数を増やす」「購買単価を上げる」「リピート率を高める」等、データ分析でアプローチすべきポイントを絞り込みます。目的が明確になれば、以降の分析プロセス全体がブレずに進められます。
分析すべきデータを特定する
目的が決まったら、その達成に必要なデータを特定・収集します。社内に既に蓄積されているデータを洗い出し、不足しているなら新たに収集する仕組みを検討します。
たとえば売上分析にはPOSデータや在庫データ、顧客属性データが必要かもしれませんし、労働時間削減には勤怠データや作業ログが役立つでしょう。また社外のデータでも活用できるものがあれば取り入れます。
次に、集めたデータを加工・整備して分析に移ります。分析手法は目的によって様々ですが、
- 傾向把握→統計集計や可視化
- 将来予測→機械学習モデルの構築
- 要因分析→相関分析や回帰分析
といった具合に適切な手法を選択します。
分析結果から導かれた示唆に基づき施策を実行し、その効果をさらにデータで検証して次のアクションに繋げる、というPDCAサイクルを回すことが成功のポイントです
データサイエンスを活用するなら「リベルクラフト」へ
本記事で紹介した事例からも分かるように、データサイエンスは単なるデータ分析にとどまらず、売上向上・コスト削減・業務効率化・新規事業の創出といった成果につながります。
まずは小さな取り組みから始めることで、現場の意思決定に直結する成果を積み重ね、自社の競争力強化につなげることができるのです。ぜひ本記事の事例を参考にデータ分析・活用を自社のビジネスに繋げてみてください。
「自社でもデータサイエンスを活用したいが、専門人材がいない」「どこから手を付けてよいか分からない」とお悩みであれば、ぜひリベルクラフトにご相談ください。
豊富な経験と実績に基づき、貴社の課題に即した最適なデータ活用プランをご提案します。データの力でビジネスを変革し、競争力を高めるお手伝いを全力でいたします。
まずはお気軽にお問い合わせください。
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