データサイエンスとは？ビジネスで売上を出すために知りたい３つのこと

データサイエンスとは、どのようなものなのだろう……。
データサイエンスは、どのようなところに活用できるのだろう……。

最近、注目度が高まってきている「データサイエンス」。

今回は、

• データサイエンスが注目されている背景
• データサイエンスの役割
• データサイエンスで集めたデータの活かし方

などについて、ベリーベスト税理士事務所がシンプルに分かりやすく解説します。

１、データサイエンスとは

まずは、データサイエンスの概要や注目されている背景についてみていきましょう。

（１）データサイエンスの概要

近年、私たちの生活に急速に普及し浸透したインターネットやスマートフォン。
これらの情報処理技術の発達により、個人や企業には、日々膨大なデータが蓄積されており、データ活用の重要性が高まっています。

データサイエンスは、統計や科学的方法、人工知能（AI）など、複数の分野を組み合わせ、大量のデータから意味や価値のあるデータを抽出・分析する学際的なアプローチです。

（２）データサイエンスに注目が集まる背景

データサイエンスに注目が集まる背景には、以下の２つが考えられます。

• ビッグデータの蓄積
• データ活用による収益性アップ

①ビッグデータの蓄積

データサイエンスが注目されるようになった背景は、まずインターネットの普及をベースに、クラウド環境やネットサービスが充実してきたことです。
それに伴って、インターネット上の多くの情報が高速で収集・蓄積されるようになりました。

②データ活用で収益性アップ

蓄積したビッグデータを分析することで、より多くの収益の獲得に繋げることが可能となり、それをビジネスに活かせるようになってきました。

例えば、以下のような流れで分析したビッグデータを活用し、顧客満足を高めることで、収益性の向上につなげることができるのです。

• 個人情報と行動履歴から浮き彫りになった課題を解析する
• 問題解決のために製品やサービスを改善して新たな製品・サービスを提供する

２、データサイエンスでできることとは

データサイエンスでは、ビッグデータを収集・蓄積しただけでは、何の価値も生み出すことができません。

主に、以下の４段階に分けて、データ分析を進めていきます。

• 何が起こったのか（事実の把握）
• なぜ起こったのか（要因の分析）
• 何が起こるのか（将来予測分析）
• 何ができるのか（課題解決提案）

（１）何が起こったのか（事実の把握）

まず、データを調べて、何が起こったか、起こっているかの事実を正確に把握します。

（２）なぜ起こったのか（要因の分析）

（１）で分かった事実がなぜ起こったのか、要因について分析します。

（３）何が起こるのか（将来予測分析）

（２）で事実との要因や因果関係が分かれば、将来起こる可能性について予測できます。

（４）何ができるのか（課題解決提案）

将来起こりそうなことを予測できれば、リスク回避や、製品・サービス・業務に対して最適解を導くことが可能になるでしょう。

３、データサイエンスで得たデータの活かし方

では、主なデータの活かし方を具体的にみていきましょう。
膨大なデータを分析することで、会社の売上・利益向上に役立つヒントが見えてきます。

（１）売上予測

売上を上げるためには、一般的には以下のような流れで動くことが必要です。

• 集まったデータを分析
• 必要事項を予測（※）
• 計画を立てる
• 計画通りに実行する

（※）必要事項の予測は、以下の順番で行います。

1. 需要予測
2. 生産・仕入予測
3. 販売予測
4. 在庫予測

上記のうち一番重要なのは、「需要予測」です。
需要予測が正しくなければ、その後の正しい予測をすることが難しくなります。

（２）顧客分析

では、需要予測をするには何が必要なのでしょうか。

蓄積された顧客の行動・購入データを分析することで、顧客ニーズを深掘りし、以下の過程を押さえることです。

1. 顧客の定義
2. 顧客ニーズ
3. 市場規模
4. 購買決定プロセス

具体的には、以下のような点を確認しましょう。

上記を分析し、開発・生産・営業・広告活動に活かすことで、顧客にとってより魅力のある商品・サービスを提供することができるようになり、売上の拡大が可能となります。

（３）財務分析

財務分析では、会社の財務諸表（損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書など）を基礎データとして、以下の５つの分析を行うのが一般的です。

• 収益性分析
• 安全性分析
• 生産性分析
• 効率性分析
• 成長性分析

会社の現状分析から問題点を把握することで、改善すべきポイントが見えるようになり、ビジネス上の意思決定や今後の経営戦略を立てるのに役立ちます。
競合他社と比較するうえでも、これらの分析は有効といえるでしょう。

①収益性分析

収益性分析では、会社に利益が出ているかどうかを分析し、会社の「収益創出力」を評価するものです。

②安全性分析

安全性分析では、会社の短期的・長期的な「支払能力」を分析します。
また、これにより会社の倒産リスクについてもみることができます。

③生産性分析

会社が投入した経営資源（人・モノ・金・情報）から、いくらの付加価値が生まれたのかを示す指標を出します。

④効率性分析

会社が資本などを投下して、いかに効率よく売上や利益を生み出しているのかを示す指標を出します。

⑤成長性分析

会社における一定期間の成長度合いを示す指標で、1年間を単位として分析することが多いようです。

まとめ

今後のビジネスにおいて、ビッグデータの分析・活用なくして、業績向上を図ることはできません。

しかし、分析にあたっては、統計解析やITスキル、市場トレンドなど幅広い知識が求められます。
時には、「データサイエンティスト」と呼ばれる専門家への依頼も必要となってきます。

せっかく蓄積されたデータが宝の持ち腐れにならないように、ぜひ積極的に活用しましょう。