データサイエンスの導入に成功した企業事例6選！導入方法やメリットも解説

データサイエンスとは

データサイエンスとは統計学やAIなどを活用し、膨大なデータから必要な情報の抽出や一定の傾向を把握する方法です。分析結果はマーケティング戦略の立案や経営者の意思決定、材料の発注予測など、さまざまな用途に使われています。

データサイエンスは元々、数学や統計学、経営学など、複数の分野から成り立つ学問として浸透していました。しかし、プログラミングやAIによる機械学習の融合によって、データの分析や予測モデルの構築に利用されたことから、ビジネスでも取り入れられます。

近年はビッグデータの台頭や市場ニーズの多様化など、社会情勢の変化に対応する手段として、データサイエンスが注目されています。

データサイエンスの得意分野

データサイエンスの得意分野は以下3つです。

データの収集〜可視化まで、一連の作業をスムーズに進められるため、必要な情報を素早く入手可能です。AIを活用することで人間の知的活動の一部を任せられるため、労働力不足解消を図れます。

データの収集や分析

データサイエンスは収集したデータを棒グラフや円グラフなど、視覚化された情報に変換するのが得意です。データの視覚化によって現状を正確に把握でき、意思決定のスピードや正確性を高められます。

客観的な視点から自社の強みや課題を分析できる点も特徴です。データを視覚化する方法はエクセルやAccessなど、Officeソフトの活用が挙げられます。コストを最小化できる一方、ITスキルに優れた人材の確保が不可欠です。

近年はデータ可視化ツールやRPAが市場に多数登場しており、新しくツールを導入する選択肢もあります。これらはデータ分析を自動でおこなうため、従業員に作業を任せる必要はありません。

予測

データサイエンスでは過去のデータや行動傾向に基づき分析をするため、精度の高い予測が可能です。今後のニーズや仕入れ量を正確に把握でき、無駄なコストを削減できます。

AIを活用することで膨大なデータから必要な情報のみを抽出できるため、予測の正確性とスピードを高いレベルで両立可能です。

AI（人工知能）

AIを活用したディープラーニングによって、ビッグデータに含まれる非構造的な情報の解析が可能です。非構造的な情報とは画像や動画、音声などの情報を指します。

音声認識や画像認識、言語処理など、人間の知的活動をAIが代行するかたちです。労働力不足解消や生産性向上、人件費削減など、AIの活用によって多くのメリットが期待できます。

データサイエンスの活用事例6選

データサイエンスの活用によって、業務効率化やコスト削減に成功した企業事例を6個紹介します。

事業運営にデータサイエンスの活用を検討している方は、参考にご覧ください。

医療データ解析サービス：株式会社PREVENT

株式会社PREVENTは、医療データ解析や重症化予防支援を手がけている企業です。データサイエンスを活用し、生活習慣病や⾎管病発症リスクを予測する医療データ解析サービス「Myscope」を提供しています。

Myscopeは健康保険組合の健康診断およびレセプトデータを解析し、今後5年以内に高血圧や糖尿病、脂質異常症などが起きる確率を算出するサービスです。高リスク判定を受けた患者は重症化予防の対策を素早く取れます。

「Mystar」を利用することで、生活習慣改善指導をオンラインで受診可能です。歩数や睡眠時間、塩分摂取量などをウェアラブル端末が記録し、集計したデータを基に医師が診断します。

新型コロナウイルスの調査：LINE株式会社

LINE株式会社は厚生労働省と連携し、新型コロナウイルス関連のアンケートをLINE上で実施しました。質問項目は現在の体調や基礎疾患の有無、予防対策などに関連する内容です。主な質問内容を下記にまとめました。

LINEでのアンケート調査は2020年4月〜8月に5回実施され、回答率は最高で29.7%を記録しています。LINEユーザー約8,400万人のうち、約2,500万人から1回の調査でデータを得られた結果となります。

参照：PRTIMES

アンケート調査から、今後の生活に不安を抱えている職業の内訳や体調面での変化なども可視化されました。取得したデータは厚生労働省へ提供され、感染予防対策や企業支援の方針を打ち出すデータとして役立てられています。

AIを搭載した校閲および校正システムの導入：株式会社みずほ銀行

株式会社みずほ銀行はAIを搭載した校閲および校正システムの導入によって、業務効率改善に成功しました。業界特有の専門用語やレギュレーションをAIが事前に学習し、原稿を読み込んだ際に誤字や脱字を自動抽出する仕組みです。

修正箇所は赤入れによって強調する機能も搭載しており、校閲作業をスムーズに進められます。編集作業が必要な箇所をすぐに判別できるため、校閲担当者は作業者と何度もやりとりを重ねる必要がありません。

誤字や脱字を分析する精度も高く、ミスの削減や成果物の品質向上にもつながりました。広告物ごとにレギュレーションを学ぶ機能も搭載しており、著作物によって言葉遣いを使い分けられます。

注文データで売れ筋商品と仕入れ量を予測：株式会社あきんどスシロー

回転寿司店「スシロー」を全国に展開する株式会社あきんどスシローは、注文データの可視化によって廃棄コスト削減に成功しました。寿司皿にICチップを取り付け「どの顧客がいつ何皿食べたのか」というデータを自動的に収集します。

収集したデータを総合管理システムが分析し、季節や天候によって変動する売れ筋ネタを正確に把握できるようになりました。店舗別の売れ筋ネタも可視化でき、気象データと組み合わせることでネタの配送日や仕入れ量を柔軟に調整できます。

データに基づいた発注量の正確な算出によって、システム導入前のデータと比較して4分の1までに廃棄コストを削減できました。

異常予兆検知システムの導入：大阪ガス

大阪ガス株式会社は宇部情報システムとの共同開発によって、AIを搭載した異常予兆検知システムの導入に成功しました。

システムが各設備の稼働状況をリアルタイムで監視し、異常を検知すると管理者へ通知します。事前に正常稼働時のデータをAIに学習させておき、正常時の値から外れた異常はすべて管理者へ知らせる仕組みです。

異常予兆検知システムは従来では検知できなかった異変や脅威を検知し、トラブルを未然に防げる点が特徴です。トラブル時のデータはシステムに蓄積され、次回同様の異常が発生した際に活用が可能です。

AIへの再学習を顧客側がおこなえるため、AIの検知精度低下に悩まされる心配はいりません。

配送スキームを共同で構築：ヤマトホールディングス

ヤマトホールディングスはアルフレッサと業務提携を結び、首都圏の各支店を対象とした配送スキームを共同で構築しました。アルフレッサは、医療用医薬品や医療機器などの卸売りを手がける企業です。

同社の販売データや需要ニーズなどを分析し、支店別の配送量を事前に予測します。配送ルート最適化システムが配送計画を自動作成するため、ドライバーが計画を立案する必要はありません。

配送ルート最適化システムは事前に走行データや道路情報を取り込み、配送状況と照らし合わせて最適な経路を提示するシステムです。データサイエンスの実施によって工数削減や安定した配送、業務の属人化解消など、多くのメリットをもたらしました。

データサイエンスを活用する3つのメリット

ここまでデータサイエンスの活用に成功した企業事例を紹介しました。自社のビジネスモデルを問わず、データサイエンスの活用によって得られるメリットは以下の3つです。

データ分析や業務の自動化によって、無駄な工数を削減できます。

メリット1. 無駄な工数を削減できる

データサイエンスを活用するメリットは、無駄な工数を削減できる点です。業務プロセスの無駄や使用頻度が低いツールの特定、余剰人員など、削減可能な対象物を可視化できます。

グラフ可視化ツールやBIツールを活用することで、分析結果を自動でグラフ化できるため、従業員が資料作成をする必要もありません。

分析結果を基に業務プロセスの見直しやアプリケーションの解約、配置転換などを進め、無駄なコスト削減やリソースの有効活用につなげられます。

メリット2. 業務効率を改善できる

組織全体の生産性を高められる点も、データサイエンスを活用するメリットの1つです。AIを活用すると事前に設定したとおりの手順で作業を進められるため、多くの業務を自動化できます。

人間と異なり、稼働時間の長さによってパフォーマンスが低下する心配もいりません。24時間体制で安定した稼働が期待でき、業務効率改善と成果物の品質向上を実現できます。

AIとRPAを併用している企業もあり、問い合わせ対応やメール送信、請求書作成など、デスクワーク全般の自動化が可能です。

メリット3. 意思決定の精度やスピードが高まる

データサイエンスの活用によって意思決定のスピードと精度を共に高められます。過去のデータや傾向を基に判断を下せるため、判断にブレが生じるリスクの最小化が可能です。

原材料の仕入れ量算出や配送ルート立案など、今後の未来予測を客観的な視点に基づいて判断でき、無駄なコストを削減できます。

過去のデータと現在の状況を照らし合わせておけば、突然のアクシデントを想定した事前準備も可能です。想定外の事態にも柔軟に対応でき、組織力強化や市場での優位性獲得につなげられます。

データサイエンスを自社に取り入れる4つの方法

ここまでデータサイエンスのメリットを述べてきました。初めてデータサイエンスを自社に導入する場合、どのような方法で取り入れるべきか、わからない方もいるでしょう。以下4つの方法から選択できます。

各導入方法の特徴を理解し、どの方法が自社に合っているかを判断しましょう。

データサイエンス研修を受講する

研修会社が実施するデータサイエンス研修を従業員に受講させる方法です。統計学やAIによる機械学習などを活用し、組織が抱える課題をどのように解決していくか、スキルや考え方を学びます。

データサイエンス研修を受講するメリットは、従業員の思考力が高まる点です。顧客情報やマーケティングの結果を分析し、新たな商品企画や営業戦略の立案に活かします。

データ分析を効率的に進める環境を整備するため、業務プロセスのデジタル化を促進できる点も魅力です。

従業員は本業をこなしながらスキルアップに努めるかたちになるため、eラーニングや1日単位での研修参加など、複数の方法で研修を受講できる研修会社を選びましょう。

データプラットフォームを導入する

データプラットフォームとは、システムやアプリケーションに蓄積されているデータを一元管理できるシステムです。データの収集や加工、分析をシステム上で完結できるため、必要な情報をすぐに把握できます。

自社の予算や企業規模に応じて、カスタマイズを施せる点も魅力です。機密情報を多数保存するため、セキュリティ対策が充実したシステムの選定が求められます。

また、データの分析は自社で対応しなければなりません。一定水準以上のITリテラシーやデータ分析に関するスキルを兼ね備えた人材の確保が必要になります。

データ分析代行サービスを活用する

データ分析をサービスとして提供している企業に、経営課題や経営資産の分析を依頼します。データ分析代行サービスを活用するメリットは、さまざまなサポートが望める点です。

データ分析の進め方や理論の解説、データプラットフォームの使い方など、自社の要望に応じて専門家からアドバイスや指導を受けられます。

データ分析代行サービスをおこなっている企業は少なく、自社と相性が合う保証はありません。オフィスに専門家を招くかたちとなるため、交通費や出張費を支払わなければならず、費用が高騰する傾向にあります。

データサイエンティストを採用する

ECサイト運営会社やスマートフォン開発アプリ会社、コンサルティング会社など、他社ですでに活躍しているデータサイエンティストを採用する方法です。

入社後は即戦力としての活躍が望めるため、データ収集環境の構築や経営課題の把握、レポート作成など、さまざまな業務を任せられます。

慢性的なIT人材の不足は続いており、データサイエンティストを獲得するのは困難な状況です。データサイエンス研修の受講やデータプラットフォームの導入などを選んだ方が、早期にデータサイエンスを取り入れられます。

まとめ

今回の記事では以下の4点を解説しました。

データサイエンスは医療や飲食、運送業など、さまざまな業界で活用されています。過去のデータや傾向に基づき意思決定が下せるため、スピードと精度を高いレベルで両立できる点がメリットです。

原材料の仕入れや在庫を適正な量に調整でき、無駄な費用を削減できます。データサイエンスを自社に取り入れる方法は、データサイエンス研修の受講やデータプラットフォームの導入などさまざまです。

「比較ビズ」は必要事項を入力する2分程度で研修会社やシステム開発会社を探し出せます。資料請求や見積取得を無料でおこなえる点も魅力です。データサイエンス導入に向けて外注先を探している方は、ぜひ「比較ビズ」をご利用ください。

監修者のコメント

株式会社GeNEE

代表取締役 日向野卓也

東京工業大学環境・社会理工学院卒業。慶應義塾大学大学院経営管理研究科修了。MBA（経営学修士）取得。国内最大手SIerの株式会社NTTデータで大手法人領域（大手流通企業、大手小売企業）の事業開発、事業企画等の業務に従事。米国スタンフォード大学への研修留学を経て、システム/モバイルアプリ開発会社の株式会社GeNEEを創業。

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日本国内においても様々な分野で、データサイエンスに取り組む企業が増えてきました。データ活用基盤としてクラウドサービスも充実しており、データ収集からデータ変換、データ分析まで必要な機能が提供されており、デジタルマーケティングを中心としたデータの利活用は今後も進んでいくはずです。

これからデータサイエンスの導入を検討する場合、まずは現状どの程度「デジタルデータの収集」が行われているかを把握する必要があります。社内の複数部署が別々にデータを収集している、外部システムや市販パッケージを使用していて一元管理ができていない、重要情報が紙媒体でしか管理されていない、という状況でしたらまずは利活用するデータの収集用基盤が必要になります。

基盤が整備された後は、自社のビジネスを担当する部署とデータサイエンスの専門家を交えて自社が抱える課題を定義するフェーズに進みます。業界固有の知識や社内独自のルール等を熟知した関係者を上手く巻き込むことでより正しい方向性を導出できるはずです。

執筆者

比較ビズ編集部では、BtoB向けに様々な業種の発注に役立つ情報を発信。「発注先の選び方を知りたい」「外注する際の費用相場を知りたい」といった疑問を編集部のメンバーが分かりやすく解説しています。