ビジネス分析とは？種類やメリット、役立つツールを解説
ビジネス分析は、企業が適切な意思決定を行うのに役立つ優れた方法です。
しかし、類似する概念と混同して用いられたり、プロセスが複雑化して思うような成果につながらなかったりすることも珍しくありません。
そこでこの記事では、ビジネス分析の概要や類似する概念との違い、分析の実践方法などを解説します。併せて、ビジネス分析に役立つツールについても紹介するので、ぜひ参考にしてください。
目次
ビジネス分析（ビジネスアナリティクス）とは？
ビジネス分析とは、社内外に蓄積されたデータを検証し、自社のビジネスを分析することです。「ビジネスアナリティクス（Business Analytics：BA）」とも呼ばれます。
ビジネス分析をすることによって、組織のパフォーマンスの評価や、将来に向けた的確な意思決定などができるようになります。最終的には、ビジネスの効率化や売上の向上が期待できるでしょう。
【参考】ビジネス分析のスキルとキャリア
世界中の企業でビジネス分析が普及するにともない、関連する役割に対する需要も高まり続けています。
ビジネス分析のキャリアを構築したい場合は、技術的なスキルとコミュニケーションスキルの両方が求められます。
具体的には、分析ツール、ソフトウェア、データベースに関する豊富な知識に裏打ちされた、批判的思考、コミュニケーション、問題解決能力の向上が必要です。
これらのスキルは、以下のような役割において培うことができるでしょう。
- プロジェクトマネジメントアナリスト
- オペレーションズリサーチアナリスト
- 市場調査アナリスト
- 金融アナリスト など
ビジネス分析の種類
ビジネス分析には、おもに以下の4つの種類があります。
- 記述分析
- 診断分析
- 予測分析
- 処方分析
ここでは、ビジネス分析の各種類について、利用できる手法なども含めて紹介します。
記述分析
記述分析とは、過去に起こったことや現在起こっていることを把握するための分析です。ビジネスのパターンや傾向、トレンドの特定に役立ちます。
また、起こった（起こっている）出来事の背景を深く理解できるのも特徴です。
診断分析
診断分析とは、過去の出来事が「なぜ」起こったのかを突き止めるための分析です。記述分析よりもさらに詳しく分析を行います。
その際には、以下のような手法を用いることが多いでしょう。
- データマイニング（テキストマイニング）：膨大なデータのなかから相関関係を発見したり、異常やパターンを検知したりすること
- ドリルダウン：データの集計レベルを掘り下げて詳細な知見を得ること
予測分析
予測分析とは、起こり得る事象に対処できるよう、将来の結果を予測する分析です。将来の結果を予測する手法を「予測モデリング」といいます。
分析プロセスが複雑なので、マシンラーニング（機械学習）やAI（人工知能）を活用し、分析の精度を高める必要があります。
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処方分析
処方分析とは、記述分析や予測分析の結果などから、物事を改善する方法を見出すための分析です。企業が目標を達成するうえで、最善の行動を判断するのに役立ちます。
マシンラーニングやビッグデータなどを活用するので、一般的には高度な分析となります。
なお、多くのビジネスアナリストは、おもに記述分析と予測分析を使用しますが、診断分析や処方分析も企業にとって価値のあるものです。
ビジネス分析と似た概念との違い
ビジネス分析には、いくつか似た概念が存在します。ここでは、それらの違いを見ていきましょう。
ビジネス分析とデータ分析の違い
ビジネス分析では、多くの場合、データ分析と同じ種類のツールを使用します。
ビジネス分析では、既存のワークフローやプロセスに重点を置き、ビジネスアナリストが分析を実行するのが特徴です。ビジネスアナリストは、購入プロセスや売上の最適化など、ビジネスプロセスとビジネス成果を向上させるための方法を検討します。
一方、データ分析はデータサイエンティストが実行するもので、より幅広く、技術的な部分を担当します。
ビジネスアナリストは、データサイエンティストほど技術的ではありません。
データサイエンティストは、データを深く掘り下げ、傾向や関連性を判断します。ビジネスアナリストは、データサイエンティストが変換したデータを使い、既存のプロセスや測定基準を最適化するための情報を適切な関係者に伝えます。
ビジネス分析とビジネスインテリジェンス（BI）の違い
ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence：BI）は、データを可視化することを指します。
しかし、このデータは過去のデータであり、将来の結果を決めるものではありません。BIはおもに、改善の機会を見出すための慣行とプロセスを分析する際に使用されます。
BIはあくまでも記述的な報告をするものであり、予測をするものではないという点が、ビジネス分析とBIの違いです。ビジネス分析は、診断や予測のインサイトを得るのに利用できますが、BIは利用できません。
ただし実際には、BIはビジネス分析の一側面であるともいえます。
ビジネス分析とデータサイエンスの違い
データサイエンスは、統計、アルゴリズム、テクノロジーを使用して、データを研究および解釈する高度な学問分野です。データ分析、データの可視化、AI、マシンラーニングを使用して、特定の目標を達成することに焦点を当てます。
ビジネス分析は、データサイエンスの一部です。
ただし、データサイエンスは、ビジネスに特化せずあらゆる領域に適用できるのに対し、ビジネス分析はビジネスのニーズに対応し、解決策を特定することに重点を置いています。
ビジネス分析を行うメリット
ここでは、ビジネス分析を行うことで得られる5つのメリットを紹介します。
1.顧客体験のパーソナライゼーション
ビジネス分析の大きな強みの一つは、顧客体験を改善し、より詳細にパーソナライズできることです。
ビジネス分析を通じて、消費者の購買意欲を高める習慣、行動、思考を明らかにし、カスタマージャーニーを調整すれば、将来の顧客の行動を予測可能です。予測結果に応じて戦略を変更し、成功に向けた施策を容易に進められるでしょう。
2.パフォーマンスの向上
ビジネス分析からインサイトを獲得し、各種施策の進捗状況と、設定した指標のパフォーマンスを追跡できます。これにより、施策全体の質を向上可能です。
また、指標の測定結果にもとづき適切なリソースを割り当てることで、従業員の満足度と生産性を向上させることもできます。
3.市場インテリジェンスの強化
ビジネス分析では、競合他社分析、市場セグメンテーション、需要予測など、市場に関する重要なインサイトも獲得できます。
これらの情報をもとに新たな市場機会を見出し、戦略的な意思決定を下すことで、競合他社の一歩先を行くことが可能です。
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4.製品とサービスのイノベーション
ビジネス分析を通じて、顧客のニーズ、市場動向、製品のパフォーマンスを詳細に把握できるようになります。
これらのインサイトは、新しい製品やサービスの開発はもちろんのこと、製品開発の次の段階の計画にも活かせます。製品やサービスのイノベーションとパーソナライゼーションを推進し、顧客のニーズに的確に対応できるようになるでしょう。
これにより、新たな収益機会を獲得し、業界において先進的な地位を確立できます。
5.戦略の構築と検証
ビジネス分析を活用すれば、様々なシナリオを検証／評価して、自社の目標達成に向けた意思決定を下すことができます。
また、ワークフローにおけるボトルネックや非効率な個所を改善しやすくなり、問題が深刻化する前に対処できるようになるでしょう。
ビジネス分析の実践方法
実際にビジネス分析を行う際には、最初に明確な目標を設定する必要があります。例えば、以下のような目標です。
- 各部門の業務効率を改善する
- マーケティング戦略を最適化する
- 顧客満足度を向上させる など
続いて、先述した「ビジネス分析の種類」の章も参考に、予測モデリングやデータマイニングなど、データ分析の適切な手法を選択して計画を立てていきます。設定した目標によっては、複雑な分析を必要とする点に注意が必要です。
計画を策定したら、データの収集を開始し、データウェアハウスに保管します。このとき、データを整理するためのデータ管理戦略を策定しておきましょう。
データセットが用意できたら、データサイエンティストがデータを調査して可視化します。可視化されたデータをもとに、ビジネスアナリストは、分析ツールを使用して記述分析や予測分析を実行し、ビジネスインサイトを獲得します。
その結果を理解しやすい方法で関係者に提示することで、関係者はそのデータインサイトにもとづくビジネス上の意思決定と、既存のワークフローやプロセスの変更を実施可能です。
ビジネス分析ツールでできること
ビジネス分析に役立つツールを活用すれば、以下のようなことを実現可能です。
- トレンド予測の自動化
消費者の行動や市場動向など、将来のトレンドや変化を憶測に頼らず予測できます。
- マシンラーニングを使用したデータ分析
マシンラーニングを使用してデータを選別し、必要なインサイトを自動的に提示することで、作業時間の短縮につなげます。
- データビジュアライゼーションの作成
インサイトを説得力のあるビジュアルに変換し、アイデアを売り込んだり、新たな意思決定を下すのをサポートしたりします。
- 統計分析の実行
データを収集、整理、解釈して、今後の方向性を決定するのに役立つパターン、関係性、インサイトを見出します。
ビジネス分析に役立つ「Adobe Analytics」
ビジネス分析に役立つのが、アドビの分析ソリューション「Adobe Analytics」です。
Adobe Analyticsを利用すれば、一元管理されたシステムによって、様々なチャネルから適切なデータを収集し、複雑な分析を実行してリアルタイムで分析結果を可視化できます。
分析結果は全社をまたいで共有されるので、自社のプロセスを改善して生産性を向上させるための最適な意思決定につなげられるでしょう。
Adobe Analyticsがビジネスのスマートな意思決定にどのように役立つのか、さらに詳しく知りたい方はお気軽にお問い合わせください。
アドビのツールでビジネス分析を始めましょう
ビジネス分析（ビジネスアナリティクス）では、社内外に蓄積された膨大なデータを活用して、組織のビジネス運営に関する的確な意思決定を下すことができます。また、優れた顧客体験の構築や、社内ワークフローの改善にも役立つでしょう。
ビジネス分析を開始する準備ができたら、記述／診断／予測／処方分析のうち、自社に適した分析手法を選択しましょう。
そのうえでビジネス分析ツールを活用すれば、トレンド予測の自動化やマシンラーニングを使用したデータ分析などを実現可能です。アドビの分析ソリューション「Adobe Analytics」で、ビジネス分析を始めてみてはいかがでしょうか。
（公開日：2023/8/3）